本公开实施例公开了一种头部图像区域的分割方法、装置、电子设备和存储介质，一种点云配准方法、装置、电子设备和存储介质，以及一种人脸建模方法、装置、电子设备和存储介质。该头部图像区域的分割方法包括：从已获取的目标图像中，确定目标图像中的身体部分所在的图像区域；基于所确定的图像区域，计算目标图像中的身体部分的宽度值；基于目标图像中的身体部分的宽度值，确定目标图像中躯干对象与头部对象的分割位置；在分割位置对目标图像中的前景图像区域进行图像分割，得到头部图像区域。本公开实施例可以基于目标图像中的身体部分的宽度值得到头部图像区域，由此提高了头部图像区域的分割准确度、简化了分割过程。简化了分割过程。简化了分割过程。
【技术实现步骤摘要】
头部图像区域的分割方法、装置、电子设备和存储介质
[0001]本公开涉及图像处理技术，尤其是一种头部图像区域的分割方法、装置、电子设备和存储介质，一种点云配准方法、装置、电子设备和存储介质，以及一种人脸建模方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
[0002]图像处理技术是利用计算机对图像信息进行处理的技术。通常用以进行图像处理的图像包括彩色图像、深度图像等等。
[0003]近年来，随着网络技术的高速发展和大力推广，通过网络进行交流已经成为了人们日常生活中的一部分，三维建模技术可以为网络通信提供更加丰富的更加直接的交互方式，这种可视化的方式会让使用者有面对面交流的快感。例如，实时的三维人脸建模可以应用在视频通话中，让交流双方都有更真实的更直观的感受。
[0004]实践中，三维人脸建模涉及头部图像区域的分割，三维点云数据配准等步骤。然而，现有技术中，头部图像区域的分割准确度较低、过程较为复杂，由此使得三维点云数据配准的精度较低、速度较慢，导致最终构建的三维人脸模型准确性较低、构建速度慢的问题。
技术实现思路
[0005]本公开实施例提供一种头部图像区域的分割方法、装置、电子设备和存储介质，以提高头部图像区域的分割准确度、简化分割过程。
[0006]此外，本公开实施例提还供一种点云配准方法、装置、电子设备和存储介质，以提高三维点云数据配准的精度和速度。
[0007]另外，本公开实施例提还供一种人脸建模方法、装置、电子设备和存储介质，以提高三维人脸模型的准确性、构建速度。<br/>[0008]根据本公开实施例的第一个方面，提供的一种头部图像区域的分割方法，包括：
[0009]从已获取的目标图像中，确定所述目标图像中的身体部分所在的图像区域；
[0010]基于所确定的图像区域，计算所述目标图像中的身体部分的宽度值；
[0011]基于所述目标图像中的身体部分的宽度值，确定所述目标图像中躯干对象与头部对象的分割位置；
[0012]在所述分割位置对所述目标图像中的前景图像区域进行图像分割，得到头部图像区域。
[0013]可选地，在本公开任一实施例的方法中，所述从已获取的目标图像中，确定所述目标图像中的身体部分所在的图像区域，包括：
[0014]从已获取的目标图像中确定前景图像区域；
[0015]从所述前景图像区域中确定所述目标图像中的身体部分所在的图像区域；以及
[0016]所述基于所述目标图像中的身体部分的宽度值，确定所述目标图像中躯干对象与
头部对象的分割位置，包括：
[0017]基于所述目标图像中的身体部分的宽度值，确定所述前景图像区域中颈部对象的位置；
[0018]基于所述颈部对象的位置，确定所述目标图像中躯干对象与头部对象的分割位置。
[0019]可选地，在本公开任一实施例的方法中，所述从已获取的目标图像中确定前景图像区域，包括：
[0020]对所述目标图像进行特征点检测，确定鼻尖特征点的位置；
[0021]将所述鼻尖特征点作为种子点，采用扫描线种子填充算法，确定所述种子点的最大连通域，将所述最大连通域作为前景图像区域。
[0022]可选地，在本公开任一实施例的方法中，所述目标图像包括深度图像；以及
[0023]所述对所述目标图像进行特征点检测，确定鼻尖特征点的位置，包括：
[0024]对所述深度图像进行特征点检测，确定至少两个面部特征点；
[0025]基于所述至少两个面部特征点中的各个面部特征点的深度值，确定鼻尖特征点的位置。
[0026]可选地，在本公开任一实施例的方法中，所述至少两个面部特征点包括至少一对面部对称特征点；以及
[0027]所述基于所述颈部对象的位置，确定所述目标图像中躯干对象与头部对象的分割位置，包括：
[0028]基于所述至少一对面部对称特征点中的每对面部对称特征点的连线，确定所述目标图像中躯干对象与头部对象的分割位置。
[0029]可选地，在本公开任一实施例的方法中，所述目标图像为经过摆正处理的图像；以及
[0030]所述基于所述颈部对象的位置，确定所述目标图像中躯干对象与头部对象的分割位置，包括：
[0031]基于所述颈部对象的位置，确定所述目标图像中躯干对象与头部对象的水平分割线位置。
[0032]可选地，在本公开任一实施例的方法中，身体部分经由对所述目标图像中的前景图像区域进行水平分割得到；以及
[0033]所述从已获取的目标图像中，确定所述目标图像中的身体部分所在的图像区域，包括：
[0034]从已获取的目标图像中，确定所述目标图像中的各个身体部分所在的图像区域；以及
[0035]所述基于所述目标图像中的身体部分的宽度值，确定所述目标图像中躯干对象与头部对象的分割位置，包括：
[0036]从所述目标图像的各个身体部分中，确定目标身体部分，其中，所述目标身体部分的图像区域的宽度值小于其相邻两身体部分的图像区域的宽度值；
[0037]将所述目标身体部分所在的位置，确定为所述目标图像中躯干对象与头部对象的分割位置。
[0038]根据本公开实施例的第二个方面，提供的一种点云配准方法，包括：
[0039]从已获取的各个目标图像中分别提取头部图像区域，其中，目标图像包括深度图像，头部图像区域按照如上述第一方面任一实施例中的头部图像区域的分割方法进行提取；
[0040]对所述各个头部图像区域对应的点云数据进行配准。
[0041]可选地，在本公开任一实施例的方法中，所述对所述各个头部图像区域对应的点云数据进行配准，包括：
[0042]以K维树的数据结构表示所提取的每个头部图像区域对应的点云数据，采用迭代重复加权最小平方算法和最近迭代算法对所述点云数据进行配准。
[0043]可选地，在本公开任一实施例的方法中，所述最近迭代算法的初值基于加速稳健特征算法确定。
[0044]根据本公开实施例的第三个方面，提供的一种人脸建模方法，包括：
[0045]从已获取的各个目标图像中分别提取头部图像区域，其中，目标图像包括深度图像，头部图像区域按照如上述第一方面所述的头部图像区域的分割方法进行提取；基于所述各个头部图像区域，构建三维人脸模型；或者
[0046]对已获取的各个目标图像中分别提取的头部图像区域对应的点云数据进行配准，其中，点云数据按照如上述第二方面所述的点云配准方法进行配准；基于配准后的点云数据，构建三维人脸模型。
[0047]可选地，在本公开任一实施例的方法中，
[0048]在所述方法包括基于所述各个头部图像区域，构建三维人脸模型的情况下，所述基于所述各个头部图像区域，构建三维人脸模型，包括：基于所提取的头部图像区域对应的点云数据，通过泊松方程重建泊松曲面；基于所述泊松曲面，构建三维人脸模型；
[0049]在所述方法包括基于配准后的点云数据，构建三维人脸模型的本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种头部图像区域的分割方法，其特征在于，所述方法包括：从已获取的目标图像中，确定所述目标图像中的身体部分所在的图像区域；基于所确定的图像区域，计算所述目标图像中的身体部分的宽度值；基于所述目标图像中的身体部分的宽度值，确定所述目标图像中躯干对象与头部对象的分割位置；在所述分割位置对所述目标图像中的前景图像区域进行图像分割，得到头部图像区域。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从已获取的目标图像中，确定所述目标图像中的身体部分所在的图像区域，包括：从已获取的目标图像中确定前景图像区域；从所述前景图像区域中确定所述目标图像中的身体部分所在的图像区域；以及所述基于所述目标图像中的身体部分的宽度值，确定所述目标图像中躯干对象与头部对象的分割位置，包括：基于所述目标图像中的身体部分的宽度值，确定所述前景图像区域中颈部对象的位置；基于所述颈部对象的位置，确定所述目标图像中躯干对象与头部对象的分割位置。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从已获取的目标图像中确定前景图像区域，包括：对所述目标图像进行特征点检测，确定鼻尖特征点的位置；将所述鼻尖特征点作为种子点，采用扫描线种子填充算法，确定所述种子点的最大连通域，将所述最大连通域作为前景图像区域。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标图像包括深度图像；以及所述对所述目标图像进行特征点检测，确定鼻尖特征点的位置，包括：对所述深度图像进行特征点检测，确定至少两个面部特征点；基于所述至少两个面部特征点中的各个面部特征点的深度值，确定鼻尖特征点的位置。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述至少两个面部特征点包括至少一对面部对称特征点；以及所述基于所述颈部对象的位置，确定所述目标图像中躯干对象与头部对象的分割位置，包括：基于所述至少一对面部对称特征点中的每对面部对称特征点的连线，确定所述目标图像中躯干对象与头部对象的分割位置。6.一种点云配准方法，其特征在于，所述方法包括：从已获取的各个目标图像中分别提取头部图像区域，其中，目标图像包括深度图像，头部图像区域按照如权利要求1
【专利技术属性】
技术研发人员：曾睿，
申请(专利权)人：北京房江湖科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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