图像处理方法、装置、存储介质及电子设备制造方法及图纸

本申请公开了一种图像处理方法、装置、存储介质及电子设备，该图像处理方法包括：获取待处理图像，其中，待处理图像中包括体态图像，然后根据体态图像确定体态图像中人体躯干的躯干关键点，最后根据躯干关键点确定人体躯干的姿态类型。由于人体躯干的躯干关键点可以准确反映人体姿态，且人体躯干的躯干关键点的数量通常较少，根据这些躯干关键点对人体姿态进行检测，可在保证检测结果的可靠性的同时提高人体姿态的检测效率，有效缓解了当前人体姿态检测效率低的技术问题。检测效率低的技术问题。检测效率低的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、装置、存储介质及电子设备


[0001]本申请涉及图像处理
，尤其涉及一种图像处理方法、装置、存储介质及电子设备。

技术介绍

[0002]随着科技的发展，电视、平板电脑以及智能手机等成为了人们日常使用率极高的电子设备。
[0003]由于用户在使用这些电子设备时常常忽视自己当前的身体姿态，因此，用户在使用电子设备时，身体很可能处于卧躺等不良姿态，对于儿童来说，身体正处于生长发育的过程中，若长期以卧躺的姿态使用电子设备，由于视线与电子设备的屏幕无法保持水平，会对眼睛造成斜视或视力模糊等影响，且长期卧躺的姿态会对骨骼发育造成不良影响。当前人体姿态的检测过程通常比较复杂，导致人体姿态的检测效率较低。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供一种图像处理方法、装置、存储介质及电子设备，能够缓解当前人体姿态检测效率低的技术问题。
[0005]本申请实施例提供一种图像处理方法，包括：
[0006]获取待处理图像；其中，所述待处理图像中包括体态图像；
[0007]根据所述体态图像，确定所述体态图像中人体躯干的躯干关键点；
[0008]根据所述躯干关键点，确定所述人体躯干的姿态类型。
[0009]其中，所述待处理图像中还包括面部图像，所述根据所述体态图像，确定所述体态图像中人体躯干的躯干关键点，包括：
[0010]根据所述待处理图像中的所述面部图像，确定所述面部图像中人体面部的面部关键点；
[0011]根据所述面部关键点，确定所述人体面部的年龄特征；
[0012]若所述年龄特征满足预设年龄条件，根据所述面部图像的面部标识，得到与所述面部图像对应的体态图像；
[0013]确定所述体态图像中人体躯干的躯干关键点。
[0014]其中，所述确定所述体态图像中人体躯干的躯干关键点，包括：
[0015]将所述体态图像输入已训练的体态检测网络进行体态检测，得到所述体态图像中位于所述人体躯干的至少一个关键点；
[0016]将所述至少一个关键点确定为与所述人体面部对应的人体躯干的躯干关键点。
[0017]其中，所述根据所述躯干关键点，确定所述人体躯干的姿态类型，包括：
[0018]根据所述躯干关键点，得到各躯干关键点的位置信息；
[0019]根据所述各躯干关键点的位置信息，确定各躯干关键点之间的位置关系；
[0020]根据所述各躯干关键点之间的位置关系，确定所述人体躯干的姿态类型。
[0021]其中，所述各躯干关键点之间的位置关系包括所述各躯干关键点的位置信息与水平线形成的角度，所述根据所述各躯干关键点之间的位置关系，确定所述人体躯干的姿态类型，包括：
[0022]根据所述各躯干关键点的位置信息与水平线形成的角度，确定所述人体躯干的姿态类型。
[0023]其中，所述根据所述各躯干关键点的位置信息与水平线形成的角度，确定所述人体躯干的姿态类型，包括：
[0024]若存在至少两个所述躯干关键点的位置信息与所述水平线形成的角度满足预设姿态条件，确定所述人体躯干的姿态类型为卧姿。
[0025]其中，所述躯干关键点包括左髋关节点、右髋关节点、左肩关节点和右肩关节点，所述若存在至少两个所述躯干关键点的位置信息与所述水平线形成的角度满足预设姿态条件，确定所述人体躯干的姿态类型为卧姿，包括：
[0026]若所述左髋关节点与所述右髋关节点的位置信息与所述水平线形成的角度小于第一预设角度，或，所述左肩关节点与所述左髋关节点的位置信息与所述水平线形成的角度小于第二预设角度，或，所述右肩关节点与所述左髋关节点的位置信息与所述水平线形成的角度小于第三预设角度，或，所述左肩关节点与所述右髋关节点的位置信息与所述水平线形成的角度小于第四预设角度，或，所述右肩关节点与所述右髋关节点的位置信息与所述水平线形成的角度小于第五预设角度，或，所述左肩关节点与所述右肩关节点的位置信息与所述水平线形成的角度小于第六预设角度，则满足所述预设姿态条件，以及，确定所述人体躯干的姿态类型为卧姿。
[0027]其中，在所述根据所述躯干关键点，确定所述人体躯干的姿态类型的步骤之后，还包括：
[0028]根据所述人体躯干的姿态类型，执行所述姿态类型对应的任务。
[0029]其中，所述根据所述人体躯干的姿态类型，执行所述姿态类型对应的任务，包括：
[0030]若所述人体躯干的姿态类型为卧姿，生成提示信息。
[0031]本申请实施例还提供了一种图像处理装置，包括：
[0032]获取模块，用于获取待处理图像；其中，所述待处理图像中包括体态图像；
[0033]关键点确定模块，用于根据所述体态图像，确定所述体态图像中人体躯干的躯干关键点；
[0034]姿态类型确定模块，用于根据所述躯干关键点，确定所述人体躯干的姿态类型。
[0035]本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载以执行上述任一项图像处理方法中的步骤。
[0036]本申请实施例还提供了一种电子设备，包括处理器和存储器，所述处理器与所述存储器电性连接，所述存储器用于存储指令和数据，所述处理器用于执行上述任一项图像处理方法中的步骤。
[0037]本申请实施例提供一种图像处理方法、装置、存储介质及电子设备，获取待处理图像，其中，待处理图像中包括体态图像，然后根据体态图像确定体态图像中人体躯干的躯干关键点，最后根据躯干关键点确定人体躯干的姿态类型。由于人体躯干的躯干关键点可以准确反映人体姿态，且人体躯干的躯干关键点的数量通常较少，根据这些躯干关键点对人
体姿态进行检测，可在保证检测结果的可靠性的同时提高人体姿态的检测效率，有效缓解了当前人体姿态检测效率低的技术问题。
附图说明
[0038]下面结合附图，通过对本申请的具体实施方式详细描述，将使本申请的技术方案及其它有益效果显而易见。
[0039]图1为本申请实施例提供的图像处理方法的流程示意图。
[0040]图2为本申请实施例提供的图像分类网络的卷积层结构示意图。
[0041]图3为本申请实施例提供的训练集随机角度变换处理的示意图。
[0042]图4为本申请实施例提供的图像处理方法的场景示意图。
[0043]图5为本申请实施例提供的图像处理方法的另一流程示意图。
[0044]图6为本申请实施例提供的图像处理装置的结构示意图。
[0045]图7为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0046]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0047]本申本文档来自技高网...

【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：获取待处理图像；其中，所述待处理图像中包括体态图像；根据所述体态图像，确定所述体态图像中人体躯干的躯干关键点；根据所述躯干关键点，确定所述人体躯干的姿态类型。2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述待处理图像中还包括面部图像，所述根据所述体态图像，确定所述体态图像中人体躯干的躯干关键点，包括：根据所述待处理图像中的所述面部图像，确定所述面部图像中人体面部的面部关键点；根据所述面部关键点，确定所述人体面部的年龄特征；若所述年龄特征满足预设年龄条件，根据所述面部图像的面部标识，得到与所述面部图像对应的体态图像；确定所述体态图像中人体躯干的躯干关键点。3.根据权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述确定所述体态图像中人体躯干的躯干关键点，包括：将所述体态图像输入已训练的体态检测网络进行体态检测，得到所述体态图像中位于所述人体躯干的至少一个关键点；将所述至少一个关键点确定为与所述人体面部对应的人体躯干的躯干关键点。4.根据权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述躯干关键点，确定所述人体躯干的姿态类型，包括：根据所述躯干关键点，得到各躯干关键点的位置信息；根据所述各躯干关键点的位置信息，确定各躯干关键点之间的位置关系；根据所述各躯干关键点之间的位置关系，确定所述人体躯干的姿态类型。5.根据权利要求4所述的图像处理方法，其特征在于，所述各躯干关键点之间的位置关系包括所述各躯干关键点的位置信息与水平线形成的角度，所述根据所述各躯干关键点之间的位置关系，确定所述人体躯干的姿态类型，包括：根据所述各躯干关键点的位置信息与水平线形成的角度，确定所述人体躯干的姿态类型。6.根据权利要求5所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述各躯干关键点的位置信息与水平线形成的角度，确定所述人体躯干的姿态类型，包括：若存在至少两个所述躯干关键点的位置信息与所述水平线形成的角度满足预设姿态条件，确定所述人体躯干的姿态类型为卧姿。7.根据权利要求6所述的图像处理方法，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵晨晨，李渊，
申请(专利权)人：武汉TCL集团工业研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：