【技术实现步骤摘要】
一种妆容颜色识别方法、装置、设备及存储介质
[0001]本申请属于图像处理
，具体涉及一种妆容颜色识别方法、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，其中眼影、腮红、口红等妆容属于彩妆，对面部整体妆容的色调起到决定作用。在虚拟上妆、美容等领域，需要识别用户的妆容颜色。
[0003]相关技术中通常训练深度学习模型，通过深度学习模型来识别用户的人脸图像中面部的妆容颜色。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，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
[0004]本申请提出一种妆容颜色识别方法、装置、设备及存储介质，识别用户面部预设部位的色调，利用识别的色调自动确定用户的妆容色调。仅通过图像处理就能准确地识别出用户的妆容色调，无需采用深度学习模型进行处理，运算量小，成本低，减少了服务器的处理压力，减少了算法对硬件资源的依赖以及人力的投入成本。
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种妆容颜色识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户的化妆图像；识别所述化妆图像中所述用户面部预设部位的颜色所属的色调类别；根据所述预设部位对应的所述色调类别，确定所述用户的妆容色调。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别所述化妆图像中所述用户面部预设部位的颜色所属的色调类别，包括：检测所述化妆图像对应的人脸关键点；根据所述人脸关键点，获取所述化妆图像对应的人脸区域图像；识别所述人脸区域图像中所述用户面部预设部位的颜色所属的色调类别。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述识别所述人脸区域图像中所述用户面部预设部位的颜色所属的色调类别，包括：根据所述人脸关键点，从所述人脸区域图像中截取出预设部位对应的目标区域图像；获取所述目标区域图像的像素主色；根据所述像素主色，确定所述预设部位的颜色所属的色调类别。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设部位包括面部皮肤；所述根据所述人脸关键点，从所述人脸区域图像中截取出预设部位对应的目标区域图像，包括：根据所述人脸关键点，从所述人脸区域图像中截取出面部图像；根据所述人脸关键点，从所述面部图像中抠除眉毛区域、眼睛区域和嘴部区域，得到面部皮肤对应的目标区域图像。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设部位包括眼影部位；所述根据所述人脸关键点，从所述人脸区域图像中截取出预设部位对应的目标区域图像，包括：根据所述人脸关键点包括的眼部关键点，从所述人脸区域图像中截取出眼部图像；对所述眼部图像进行预设次数的图像膨胀处理；根据所述眼部关键点包括的眼睛关键点，从膨胀处理后的所述眼部区域中抠除眼睛区域，得到眼影部位对应的目标区域图像。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设部位包括嘴部；所述根据所述人脸关键点，从所述人脸区域图像中截取出预设部位对应的目标区域图像，包括：分别对所述人脸关键点包括的上嘴唇上沿关键点、上嘴唇下沿关键点、下嘴唇上沿关键点和下嘴唇下沿关键点进行插值，得到上嘴唇上沿插值点、上嘴唇下沿插值点、下嘴唇上沿插值点及下嘴唇下沿插值点；根据所述上嘴唇上沿关键点、所述上嘴唇上沿插值点、所述上嘴唇下沿关键点和所述上嘴唇下沿插值点，从所述人脸区域图像中截取出上嘴唇图像；根据所述下嘴唇上沿关键点、所述下嘴唇上沿插值点、所述下嘴唇下沿关键点和所述下嘴唇下沿插值点，从所述人脸区域图像中截取出下嘴唇图像；将所述上嘴唇图像和所述下嘴唇图像拼接为嘴部对应的目标区域图像。7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述像素主色，确定所述预设部位的颜色所属的色调类别，包括：将所述像素主色的颜色空间转换到所述预设部位对应的预设颜色空间；根据所述预设颜色空间下所述像素主色的各颜色通道值，确定所述各颜色通道值所属
的色调区间；将所述色调区间对应的色调类别确定为所述预设部位的颜色所属的色调类别。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述预设部位包括面部皮肤、眼影部位、嘴部中的至少之一；面部皮肤对应的预设颜色空间包括LAB颜色空间，眼影部位和嘴部对应的预设颜色空间包括HSV颜色空间。9.根据权利要求1
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8任一项所述的方法，其特征在于，所述预设部位包括面部皮肤、眼影部位和嘴部中的一个或多个部位，所述根据所述预设部位对应的所述色调类别，确定...
【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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