一种图像处理方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提出一种图像处理方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取检测用户的人脸图像中面部瑕疵对应的关键点坐标；根据面部瑕疵对应的关键点坐标和预设素材图像，生成瑕疵纹理贴图；根据人脸图像和瑕疵纹理贴图，生成人脸图像对应的遮瑕人脸图像。本申请自动识别人脸图像中的面部瑕疵，针对面部瑕疵进行素材贴图得到瑕疵纹理贴图。基于瑕疵纹理贴图，自动生成遮瑕人脸图像。无需用户人工针对每个像素进行优化，预设素材图像的透明度是由边缘向中心递减的，符合痘痘、斑点等面部瑕疵的实际特点。基于瑕疵纹理贴图，能够获得更加自然的祛除瑕疵的效果。且整个过程无需人工干预，提升了处理性能，能获得实时对人脸图像进行遮瑕的效果。的效果。的效果。

【技术实现步骤摘要】
一种图像处理方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请属于图像处理
，具体涉及一种图像处理方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目前，人们对修图功能的需求越来越多，例如对于人脸的痘痘、色斑等瑕疵，用户拍照之后通常想要通过修图功能将这些瑕疵去除。
[0003]相关技术中通常需要用户对人脸图像中的瑕疵区域针对每个像素进行模糊处理，如此需要用户自己确定图像中的瑕疵位置，并手动触发模糊处理，准确性差，且效率很低。

技术实现思路

[0004]本申请提出一种图像处理方法、装置、设备及存储介质，自动识别人脸图像中的面部瑕疵，针对面部瑕疵进行素材贴图得到瑕疵纹理贴图。基于瑕疵纹理贴图，自动生成遮瑕人脸图像。无需用户人工针对每个像素进行优化，基于瑕疵纹理贴图，能够获得更加自然的祛除瑕疵的效果。整个过程无需人工干预，提升了处理性能，能获得实时对人脸图像进行遮瑕的效果。
[0005]本申请第一方面实施例提出了一种图像处理方法，包括：
[0006]检测用户的人脸图像中面部瑕疵对应的关键点坐标；
[0007]根据所述面部瑕疵对应的关键点坐标和预设素材图像，生成瑕疵纹理贴图；
[0008]根据所述人脸图像和所述瑕疵纹理贴图，生成所述人脸图像对应的遮瑕人脸图像。
[0009]在本申请的一些实施例中，所述根据所述面部瑕疵对应的关键点坐标和预设素材图像，生成瑕疵纹理贴图，包括：
[0010]获取所述人脸图像对应的空白纹理图像；
[0011]根据所述面部瑕疵对应的关键点坐标，在所述空白纹理图像上定位出所述面部瑕疵对应的位置；
[0012]在所述空白纹理图像上所述面部瑕疵对应的位置处对所述预设素材图像进行贴图，得到瑕疵纹理贴图。
[0013]在本申请的一些实施例中，所述根据所述人脸图像和所述瑕疵纹理贴图，生成所述人脸图像对应的遮瑕人脸图像，包括：
[0014]对所述人脸图像进行模糊处理，得到所述人脸图像对应的磨皮图像；
[0015]根据所述瑕疵纹理贴图，对所述人脸图像中的瑕疵区域与所述磨皮图像中位置相同的瑕疵区域进行图像融合，得到所述人脸图像对应的遮瑕人脸图像。
[0016]在本申请的一些实施例中，所述根据所述瑕疵纹理贴图，对所述人脸图像中的瑕疵区域与所述磨皮图像中位置相同的瑕疵区域进行图像融合，包括：
[0017]从所述瑕疵纹理贴图中获取第一关键点坐标处的像素点的透明度A值；所述第一
关键点坐标为所述面部瑕疵对应的关键点坐标中的任一关键点坐标；
[0018]根据所述透明度A值，对所述人脸图像中所述第一关键点坐标处的像素点与所述磨皮图像中所述第一关键点坐标处的像素点进行融合处理。
[0019]在本申请的一些实施例中，所述根据所述透明度A值，对所述人脸图像中所述第一关键点坐标处的像素点与所述磨皮图像中所述第一关键点坐标处的像素点进行融合处理，包括：
[0020]从所述人脸图像中获取所述第一关键点坐标处的像素点的第一RGB颜色值，以及从所述磨皮图像中获取所述第一关键点坐标处的像素点的第二RGB颜色值；
[0021]根据所述第一RGB颜色值、所述第二RGB颜色值和所述透明度A值，计算所述人脸图像中所述第一关键点坐标处的像素点与所述磨皮图像中所述第一关键点坐标处的像素点融合后的融合像素值；
[0022]将所述人脸图像中所述第一关键点坐标处的像素点当前的像素值重置为所述融合像素值。
[0023]在本申请的一些实施例中，所述根据所述第一RGB颜色值、所述第二RGB颜色值和所述透明度A值，计算所述人脸图像中所述第一关键点坐标处的像素点与所述磨皮图像中所述第一关键点坐标处的像素点融合后的融合像素值，包括：
[0024]计算所述第一RGB颜色值与所述透明度A值之间的第一乘积以及所述第二RGB颜色值与所述透明度A值之间的第二乘积；计算所述第一乘积和所述第二乘积的平均值；
[0025]将所述平均值确定为所述人脸图像中所述第一关键点坐标处的像素点与所述磨皮图像中所述第一关键点坐标处的像素点融合后的融合像素值。
[0026]在本申请的一些实施例中，所述预设素材图像为透明度渐变的图像，像素点的透明度由所述预设素材图像的边缘向所述预设素材图像的中心递减。
[0027]在本申请的一些实施例中，还包括：
[0028]检测所述人脸图像中是否包含人脸区域；
[0029]如果是，则执行所述检测用户的人脸图像中面部瑕疵对应的关键点坐标的操作；
[0030]如果否，则发送提示信息给所述用户的终端，所述提示信息用于提示所述用户所述人脸图像中需包含人脸区域。
[0031]本申请第二方面的实施例提供了一种图像处理装置，包括：
[0032]检测模块，用于检测用户的人脸图像中面部瑕疵对应的关键点坐标；
[0033]第一生成模块，用于根据所述面部瑕疵对应的关键点坐标和预设素材图像，生成瑕疵纹理贴图；
[0034]第二生成模块，用于根据所述人脸图像和所述瑕疵纹理贴图，生成所述人脸图像对应的遮瑕人脸图像。
[0035]本申请第三方面的实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以实现上述第一方面所述的方法。
[0036]本申请第四方面的实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行实现上述第一方面所述的方法。
[0037]本申请实施例中提供的技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
[0038]在本申请实施例中，自动识别人脸图像中的面部瑕疵，在人脸图像对应的空白纹理图像中针对面部瑕疵进行素材贴图得到瑕疵纹理贴图。对人脸图像进行全脸磨皮得到磨皮图像。基于瑕疵纹理贴图，将人脸图像中的瑕疵区域与磨皮图像中位置相同的瑕疵区域进行图像融合，自动生成具有遮瑕效果的遮瑕人脸图像。无需用户人工针对每个像素进行优化，在人脸图像对应的空白纹理图中面部瑕疵对应的位置处贴上预设素材图像，预设素材图像的透明度是由边缘向中心递减的，符合痘痘、斑点等面部瑕疵的实际特点。基于瑕疵纹理贴图对人脸图像与磨皮图像中的瑕疵区域进行融合，能够获得更加自然的祛除瑕疵的效果。而且整个过程自动进行，无需人工干预，大大提升了处理性能，能够获得实时对人脸图像进行遮瑕的效果。
[0039]本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变的明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
[0040]通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本申请的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。
[0041]在附图中：
[0042]图1示出了本申请一实施例所提供的一种图像处理方法的流程图；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：检测用户的人脸图像中面部瑕疵对应的关键点坐标；根据所述面部瑕疵对应的关键点坐标和预设素材图像，生成瑕疵纹理贴图；根据所述人脸图像和所述瑕疵纹理贴图，生成所述人脸图像对应的遮瑕人脸图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述面部瑕疵对应的关键点坐标和预设素材图像，生成瑕疵纹理贴图，包括：获取所述人脸图像对应的空白纹理图像；根据所述面部瑕疵对应的关键点坐标，在所述空白纹理图像上定位出所述面部瑕疵对应的位置；在所述空白纹理图像上所述面部瑕疵对应的位置处对所述预设素材图像进行贴图，得到瑕疵纹理贴图。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述人脸图像和所述瑕疵纹理贴图，生成所述人脸图像对应的遮瑕人脸图像，包括：对所述人脸图像进行模糊处理，得到所述人脸图像对应的磨皮图像；根据所述瑕疵纹理贴图，对所述人脸图像中的瑕疵区域与所述磨皮图像中位置相同的瑕疵区域进行图像融合，得到所述人脸图像对应的遮瑕人脸图像。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述瑕疵纹理贴图，对所述人脸图像中的瑕疵区域与所述磨皮图像中位置相同的瑕疵区域进行图像融合，包括：从所述瑕疵纹理贴图中获取第一关键点坐标处的像素点的透明度A值；所述第一关键点坐标为所述面部瑕疵对应的关键点坐标中的任一关键点坐标；根据所述透明度A值，对所述人脸图像中所述第一关键点坐标处的像素点与所述磨皮图像中所述第一关键点坐标处的像素点进行融合处理。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述透明度A值，对所述人脸图像中所述第一关键点坐标处的像素点与所述磨皮图像中所述第一关键点坐标处的像素点进行融合处理，包括：从所述人脸图像中获取所述第一关键点坐标处的像素点的第一RGB颜色值，以及从所述磨皮图像中获取所述第一关键点坐标处的像素点的第二RGB颜色值；根据所述第一RGB颜色值、所述第二RGB颜色值和所述透明度A值，计算所述人脸图像中所述第一关键点坐标处的像素点与所述磨皮图像中所述第一关键点...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘聪，苗锋，张梦洁，
申请(专利权)人：北京新氧科技有限公司，
类型：发明
国别省市：