【技术实现步骤摘要】
一种化妆进度检测方法、装置、设备及存储介质
[0001]本申请属于图像处理
，具体涉及一种化妆进度检测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]化妆已经成为很多人日常生活必不可少的环节，化妆过程的步骤繁多，如果能够将化妆进度实时反馈给用户，将可以极大减少化妆对用户精力的消耗，节省用户的化妆时间。
[0003]目前，相关技术中存在一些使用深度学习模型提供虚拟试妆、肤色侦测、个性化产品推荐等功能，这些功能均需要预先收集大量的人脸图片对深度学习模型进行训练。
[0004]但人脸图片是用户的隐私数据，很难收集到庞大的人脸图片。且模型训练需耗费大量计算资源，成本高。模型的精度与实时性成反比，化妆进度检测需要实时捕获用户人脸面部信息来确定用户当前的化妆进度，实时性要求很高，能够满足实时性要求的深度学习模型，其检测的准确性不高。
技术实现思路
[0005]本申请提出一种化妆进度检测方法、装置、设备及存储介质，从初始帧图像和当前帧图像中分别扣取出眉毛对应的目标区域图像，依据扣取出的目标区域图像...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种化妆进度检测方法，其特征在于，包括：获取用户当前进行特定妆容的实时化妆视频中的初始帧图像和当前帧图像；从所述初始帧图像中获取眉毛对应的第一目标区域图像，及从所述当前帧图像中获取眉毛对应的第二目标区域图像；根据所述第一目标区域图像和所述第二目标区域图像，确定所述当前帧图像对应的当前化妆进度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述初始帧图像中获取眉毛对应的第一目标区域图像，包括：检测所述初始帧图像对应的第一人脸关键点；根据所述第一人脸关键点，获取所述初始帧图像对应的人脸区域图像；根据所述第一人脸关键点中包括的眉毛关键点，从所述人脸区域图像中获取眉毛对应的第一目标区域图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一人脸关键点中包括的眉毛关键点，从所述人脸区域图像中截取眉毛对应的第一目标区域图像，包括：对所述第一人脸关键点包括的眉头至眉峰之间的眉毛关键点进行插值，得到多个插值点；从所述人脸区域图像中截取出眉头至眉峰之间所有眉毛关键点及所述多个插值点连接而成的闭合区域，得到眉头至眉峰之间的部分眉毛图像；从所述人脸区域图像中截取出眉峰至眉尾之间的所有眉毛关键点连接而成的闭合区域，得到眉峰至眉尾之间的部分眉毛图像；将所述眉头至眉峰之间的部分眉毛图像与所述眉峰至眉尾之间的部分眉毛图像拼接为眉毛对应的第一目标区域图像。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一目标区域图像和所述第二目标区域图像，确定所述当前帧图像对应的当前化妆进度，包括：分别将所述第一目标区域图像和所述第二目标区域图像转换为HSV颜色空间下包含预设单通道分量的图像；根据转换后的所述第一目标区域图像和所述第二目标区域图像，确定所述当前帧图像对应的当前化妆进度。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据转换后的所述第一目标区域图像和所述第二目标区域图像，确定所述当前帧图像对应的当前化妆进度，包括：分别计算转换后的所述第一目标区域图像和所述第二目标区域图像中位置相同的像素点对应的所述预设单通道分量的差值绝对值；统计对应的差值绝对值满足预设化妆完成条件的像素点数目；计算统计的所述像素点数目与所述第一目标区域图像中所有目标上妆区域中的像素点总数目之间的比值，得到所述当前帧图像对应的当前化妆进度。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一目标区域图像和所述第二目标区域图像，确定所述当前帧图像对应的当前化妆进度之前，还包括：分别对所述第一目标区域图像和所述第二目标区域图像进行二值化处理，得到所述第一目标区域图像对应的第一二值化掩膜图像和所述第二目标区域图像对应的第二二值化
掩膜图像；对所述第一二值化掩膜图像和所述第二二值化掩膜图像进行与运算，得到所述第一目标区域图像与所述第二目标区域图像的相交区域对应的第二掩膜图像；获取所述初始帧图像对应的人脸区域图像及所述当前帧图像对应的人脸区域图像；对所述第二掩膜图像和所述初始帧图像对应的人脸区域图像进行与运算，得到所述初始帧图像对应的新第一目标区域图像；对所述第二掩膜图像和所述当前帧图像对应的人脸区域图像进行与运算，得到所述当前帧图像对应的新第二目标区域图像。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述当前帧图像对应的当前化妆进度之前，还包括：分别对所述第一目标区域图像和所述第二目标区域图像中的上妆区域进行...
【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：
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