针对人像头发的图像处理方法、装置、终端及介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种针对人像头发的图像处理方法、装置、终端和介质，其中，所述方法包括，获取人物的头部图像，并确定头部图像中的关键区域，按照预设划分规则对关键区域进行网格划分，得到网格集合；根据网格中覆盖的头发图像确定网格集合中每个网格的网格类型，网格类型包括稀疏型或常规型；从稀疏型的网格中选取出目标稀疏网格，并获取目标稀疏网格的位置；根据目标稀疏网格的位置从常规型的网格中确定目标常规网格，并根据目标常规网格覆盖的头发图像对所述目标稀疏网格覆盖的头发图像进行增密处理。通过实施上述方法，可以在人物拍摄过程中增密人物的头发，提升了终端的智能性。

【技术实现步骤摘要】
针对人像头发的图像处理方法、装置、终端及介质
本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种针对人像头发的图像处理方法、装置、终端及介质。
技术介绍
随着计算机技术的发展，用户可以通过终端(手机、电脑、平板电脑等)拍摄照片，在用户拍摄人物照片时，可能因人物的发量稀疏而使得拍摄的照片无法达到预期的效果。目前，针对上述问题的解决方案为手动对照片进行处理，具体的，用户打开图像，人工选择头发区域，通过贴图、仿制图章等功能，手动选择相应的发型覆盖原有的头发区域，以实现对照片进行修复优化。但上述方法需要对照片进行后期处理，无法实时做到效果预览，且选择的发型可能与被拍摄人物本身的贴合度较低，导致终端对图像处理的智能性较低。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种针对人像头发的图像处理方法、装置、终端及介质，可以在人物拍摄过程中增密人物的头发，提升终端的智能性。第一方面，本专利技术实施例提供了一种针对人像头发的图像处理方法，所述方法包括：获取人物的头部图像，并确定所述头部图像中的关键区域，所述关键区域包括待处理的头发图像区域；按照预设划分规则对所述关键区域进行网格划分，得到网格集合；根据网格中覆盖的头发图像确定所述网格集合中每个网格的网格类型，所述网格类型包括稀疏型或常规型；从稀疏型的网格中选取出目标稀疏网格，并获取所述目标稀疏网格的位置；根据所述目标稀疏网格的位置从常规型的网格中确定目标常规网格，并根据所述目标常规网格覆盖的头发图像对所述目标稀疏网格覆盖的头发图像进行增密处理。第二方面，本专利技术实施例提供了一种针对人像头发的图像处理装置，所述装置包括：获取模块，用于获取人物的头部图像；确定模块，用于确定所述头部图像中的关键区域，所述关键区域包括待处理的头发图像区域；划分模块，用于按照预设划分规则对所述关键区域进行网格划分，得到网格集合；所述确定模块，还用于根据网格中覆盖的头发图像确定所述网格集合中每个网格的网格类型，所述网格类型包括稀疏型或常规型；选取模块，用于从稀疏型的网格中选取出目标稀疏网格；所述获取模块，还用于获取所述目标稀疏网格的位置；所述确定模块，还用于根据所述目标稀疏网格的位置从常规型的网格中确定目标常规网格；处理模块，用于根据所述目标常规网格覆盖的头发图像对所述目标稀疏网格覆盖的头发图像进行增密处理。第三方面，本专利技术实施例提供了一种终端，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行第一方面所述的方法。第四方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行第一方面所述的方法。本专利技术实施例中，终端获取人物的头部图像，并确定头部图像中的关键区域，终端按照预设划分规则对关键区域进行网格划分，得到网格集合，终端根据网格中覆盖的头发图像确定网格集合中每个网格的网格类型，终端从稀疏型的网格中选取出目标稀疏网格，并获取目标稀疏网格的位置；终端根据目标稀疏网格的位置从常规型的网格中确定目标常规网格，并根据目标常规网格覆盖的头发图像对目标稀疏网格覆盖的头发图像进行增密处理。通过上述方式，可以在人物拍摄过程中增密人物的头发，提升了终端的智能性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例提供的一种针对人像头发的图像处理方法的流程示意图；图2是本专利技术实施例提供的另一种针对人像头发的图像处理方法的流程示意图；图3是本专利技术实施例提供的一种人物的头部图像示意图；图4是本专利技术实施例提供的一种头发识别的效果示意图；图5是本专利技术实施例提供的一种五官关键点识别的效果示意图；图6是本专利技术实施例提供的一种关键区域识别的效果示意图；图7是本专利技术实施例提供的一种头部图像进行网格划分的效果示意图；图8是本专利技术实施例提供的一种头部图像进行增发处理后的效果示意图；图9是本专利技术实施例提供的一种针对人像头发的图像处理装置的结构示意图；图10是本专利技术实施例提供的一种终端的结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。请参见图1，为本专利技术实施例提供的一种针对人像头发的图像处理方法的流程示意图。S101、终端获取人物的头部图像，并确定头部图像中的关键区域。本专利技术实施例中，终端获取人物的头部图像的具体方式可以为，终端检测摄像头是否处于开启状态，若是，则检测摄像头获取到的图像中是否包括人物的头部图像，若是，则终端获取该人物的头部图像。或者，用户也可以在终端中输入人物的头部图像，以使得终端获取到人物的头部图像。终端获取到人物的头部图像之后，可以进一步确定该头部图像中的关键区域，其中，关键区域包括待处理的头发图像区域，待处理的头发图像区域具体可以为头部图像中头发正头顶所在的区域、头发两侧区域等，具体可以由用户预先设置。在一种实现方式中，终端中的摄像头获取到人物的头部图像之后，终端可以立即基于预设算法识别出该头部图像中的关键区域。在一种实现方式中，终端中的摄像头获取到人物的头部图像之后，终端可以检测当前的摄像模式是否为自动优化模式，若是，则终端可以立即基于预设算法识别出该头部图像中的关键区域，若否，则可结束本流程。其中，用户可以输入相应的操作指令以开启自动优化模式。进一步的，终端可以在获取到人物的头部图像之后，检测头部图像中的头发密度是否小于预设密度，若是，则可以发出提示信息，该提示信息中包括是否开启自动优化模式的选项，当用户选择开启自动优化模式的选项后，终端基于预设算法识别出该头部图像中的关键区域。其中，终端检测头部图像中头发密度是否小于预设密度的具体方式可以为，终端识别头部图像中的头发区域，计算该头发区域的灰度值，若该灰度值小于预设灰度值，则终端确定头部图像中头发密度小于预设密度。在一种实现方式中，终端中的摄像头获取到人物的头部图像之后，终端可以检测人物的头部图像是否与预先存储的头部图像相匹配，若是，则终端可以基于预设算法识别出该头部图像中的关键区域。其中，用户可以预先将需要进行优化的人物的头部图像进行预先存储，终端在获取到与预先存储的人物的头部图像相匹配的头部图像后，直接基于预设算法本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种针对人像头发的图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取人物的头部图像，并确定所述头部图像中的关键区域，所述关键区域包括待处理的头发图像区域；/n按照预设划分规则对所述关键区域进行网格划分，得到网格集合；/n根据网格中覆盖的头发图像确定所述网格集合中每个网格的网格类型，所述网格类型包括稀疏型或常规型；/n从稀疏型的网格中选取出目标稀疏网格，并获取所述目标稀疏网格的位置；/n根据所述目标稀疏网格的位置从常规型的网格中确定目标常规网格，并根据所述目标常规网格覆盖的头发图像对所述目标稀疏网格覆盖的头发图像进行增密处理。/n

【技术特征摘要】
1.一种针对人像头发的图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取人物的头部图像，并确定所述头部图像中的关键区域，所述关键区域包括待处理的头发图像区域；
按照预设划分规则对所述关键区域进行网格划分，得到网格集合；
根据网格中覆盖的头发图像确定所述网格集合中每个网格的网格类型，所述网格类型包括稀疏型或常规型；
从稀疏型的网格中选取出目标稀疏网格，并获取所述目标稀疏网格的位置；
根据所述目标稀疏网格的位置从常规型的网格中确定目标常规网格，并根据所述目标常规网格覆盖的头发图像对所述目标稀疏网格覆盖的头发图像进行增密处理。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述头部图像中的关键区域，包括：
采用第一预设算法识别所述头部图像中的头发区域；
采用第二预设算法识别所述头部图像中的五官关键点；
根据所述头发区域和所述五官关键点确定所述头部图像中的关键区域。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据网格中覆盖的头发图像确定所述网格集合中每个网格的网格类型，包括：
计算第一网格中覆盖的头发图像的灰度值，所述第一网格为所述网格集合中的任意一个网格；
检测所述灰度值是否大于目标灰度值；
若是，则将所述第一网格的网格类型确定为常规型；
若否，则将所述第一网格的网格类型确定为稀疏型。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述检测所述灰度值是否大于目标灰度值之前，所述方法还包括：
获取所述网格集合中每个网格的灰度值；
根据所述每个网格的灰度值确定所述网格集合的灰度平均值；
将所述灰度平均值确定为所述目标灰度值。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标稀疏网格的位置从常规型的网格中确定目标常规网格，包括：
获取所述网格集合中每个常规型的网格的位置；
计算所述网格集合中每个常规型的网格的位置与所述目标稀疏网格的位置之间的距离；
将所述网格集合中与所述目标稀疏网格的位置之间的距离最近的常规型的网格确定为目标常规网格。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标常规网格...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄祥瑞，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44