System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 图像处理方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸_技高网

图像处理方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

技术编号:40019874 阅读:8 留言:0更新日期:2024-01-16 16:35
本公开实施例提供一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质,通过对待处理图像进行图像分割,得到发型分割图,发型分割图表征待处理图像中的人物发型;对发型分割图进行图像风格迁移,得到目标风格迁移图,目标风格迁移图与发型分割图具有不同的纹理特征;基于预训练的图像分类模型,对目标风格迁移图进行处理,得到目标发型素材,其中,目标发型素材为待处理图像中的人物发型对应的发型素材,图像分类模型是基于发型素材对应的多种风格迁移图训练得到。可以降低人物发型中的纹理特征对分类结果的影响,从而使得到的目标发现素材与待处理图像中的人物发现匹配度更高,提高发型识别和发型素材匹配的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本公开实施例涉及图像处理,尤其涉及一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质


技术介绍

1、发型分类是人脸属性分类中的研究热点,尤其是在风格化的虚拟形象生成(俗称为捏脸)的应用场景下,由于头发区域占据图像的大部分位置,同时最为显眼,当虚拟发型与用户的真实发型匹配正确时,虚拟形象与用户的真实形象的相似度能够得到大幅提升。

2、现有技术中,为了确定与用户的真实发型相匹配的发型素材,通常是基于用户拍摄的头像图片进行特征识别和分类,从而确定匹配的发型素材,然而,现有技术中存在发型识别和发型素材匹配准确性低等问题。


技术实现思路

1、本公开实施例提供一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质,以克服现有技术中发型识别和发型素材匹配准确性低等问题。

2、第一方面,本公开实施例提供一种图像处理方法,包括:

3、对待处理图像进行图像分割,得到发型分割图,所述发型分割图表征所述待处理图像中的人物发型;对所述发型分割图进行图像风格迁移,得到目标风格迁移图,所述目标风格迁移图与所述发型分割图具有不同的纹理特征;基于预训练的图像分类模型,对所述目标风格迁移图进行处理,得到目标发型素材,其中,所述目标发型素材为所述待处理图像中的人物发型对应的发型素材,所述图像分类模型是基于所述发型素材对应的多种风格迁移图训练得到。

4、第二方面,本公开实施例提供一种图像处理装置,包括:

5、分割模块,用于对待处理图像进行图像分割,得到发型分割图,所述发型分割图表征所述待处理图像中的人物发型;

6、风格迁移模块,用于对所述发型分割图进行图像风格迁移,得到目标风格迁移图,所述目标风格迁移图与所述发型分割图具有不同的纹理特征;

7、分类模块,用于基于预训练的图像分类模型,对所述目标风格迁移图进行处理,得到目标发型素材,其中,所述目标发型素材为所述待处理图像中的人物发型对应的发型素材,所述图像分类模型是基于所述发型素材对应的多种风格迁移图训练得到。

8、第三方面,本公开实施例提供一种电子设备,包括:

9、处理器,以及与所述处理器通信连接的存储器;

10、所述存储器存储计算机执行指令;

11、所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令,以实现如上第一方面以及第一方面各种可能的设计所述的图像处理方法。

12、第四方面,本公开实施例提供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计算机执行指令,当处理器执行所述计算机执行指令时,实现如上第一方面以及第一方面各种可能的设计所述的图像处理方法。

13、第五方面,本公开实施例提供一种计算机程序产品,包括计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现如上第一方面以及第一方面各种可能的设计所述的图像处理方法。

14、本实施例提供的图像处理方法、装置、电子设备及存储介质,通过对待处理图像进行图像分割,得到发型分割图,所述发型分割图表征所述待处理图像中的人物发型;对所述发型分割图进行图像风格迁移,得到目标风格迁移图,所述目标风格迁移图与所述发型分割图具有不同的纹理特征;基于预训练的图像分类模型,对所述目标风格迁移图进行处理,得到目标发型素材,其中,所述目标发型素材为所述待处理图像中的人物发型对应的发型素材,所述图像分类模型是基于发型素材对应的多种风格迁移图训练得到。由于首先将表征用户真实的人物发型的待处理图像进行了分割以及风格化处理,得到了人物发型对应的目标风格迁移图,再基于使用多种风格迁移图进行预训练的图像分类模型对该目标风格迁移图进行处理,可以降低人物发型中的纹理特征对分类结果的影响,从而使得到的目标发现素材与待处理图像中的人物发现匹配度更高,提高发型识别和发型素材匹配的准确性。

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【技术保护点】

1.一种图像处理方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述发型分割图进行图像风格迁移,得到目标风格迁移图,包括:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述分类结果中包括用于表征发型素材的类别标识,以及所述类别标识对应的分类评估值,所述分类评估值表征所述类别标识的置信度;

4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,N大于2,所述分类结果中包括用于表征发型素材的类别标识;

5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,若所述目标发型素材的数量大于两个,则显示各所述目标发型素材,并响应于用户指令,确定所述用户指令对应的个性化发型素材。

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述基于预训练的图像分类模型,对所述目标风格迁移图进行处理,得到目标发型素材之前,还包括:

7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述针对各所述预设的发型素材进行图像风格迁移,得到每一所述预设的发型素材对应的多种样本风格迁移图,包括:

8.根据权利要求1-6任一项所述的方法,其特征在于,所述对待处理图像进行图像分割,得到发型分割图,包括:

9.一种图像处理装置,其特征在于,包括:

10.一种电子设备,其特征在于,包括:处理器,以及与所述处理器通信连接的存储器;

11.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令,当处理器执行所述计算机执行指令时,实现如权利要求1至8任一项所述的图像处理方法。

12.一种计算机程序产品,包括计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述的图像处理方法。

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【技术特征摘要】

1.一种图像处理方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述发型分割图进行图像风格迁移,得到目标风格迁移图,包括:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述分类结果中包括用于表征发型素材的类别标识,以及所述类别标识对应的分类评估值,所述分类评估值表征所述类别标识的置信度;

4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,n大于2,所述分类结果中包括用于表征发型素材的类别标识;

5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,若所述目标发型素材的数量大于两个,则显示各所述目标发型素材,并响应于用户指令,确定所述用户指令对应的个性化发型素材。

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述基于预训练的图像分类模型,对所述目标风格迁移图进行处理,得到目标发型素...

【专利技术属性】
技术研发人员:曾伟宏王旭
申请(专利权)人:北京字跳网络技术有限公司
类型:发明
国别省市:

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