【技术实现步骤摘要】
本申请实施例涉及互联网，尤其涉及一种图像中的人脸修复方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质、计算机程序产品。
技术介绍
1、在常规的视频人脸修复过程中，对于视频中出现的人脸均会进行无差别修复。然而，由于视频拍摄的多样性，经常会有虚化的人脸出现，比如电视剧中的人物特写镜头或片段，背景一般都会虚化，在这种情况下，若背景中有人脸，很可能会被检测出来并进行修复。这样就会导致修复后画面背景中呈现的人脸很奇怪，不符合原本视频场景的预期。此外，虚化的情况还会导致人脸检测算法存在检测到人脸和检测不到人脸这两种情况，在检测到人脸的时候做修复，而在检测不到人脸的时候不做修复，可能会导致修复视频效果在人脸部分的突变，导致视频的修复效果不符合预期。
2、需要说明的是，上述内容并不必然是现有技术，也不用于限制本申请的专利保护范围。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种图像中的人脸修复方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质、计算机程序产品，以解决或缓解上面提出的一项或更多项技术问题。
2、本申请实施例的一个方面提供了一种图像中的人脸修复方法，所述方法包括：
3、获取待处理图像，并对所述待处理图像进行人脸检测得到一个或多个人脸位置；
4、分别对每一个人脸位置进行模糊度检测，得到每一个人脸位置对应的模糊度；
5、根据所述每一个人脸位置对应的模糊度确定每一个人脸位置对应的修复权重值；
6、根据所述每一个人脸位置对应的修复权重值对所述人
7、可选地，所述分别对每一个人脸位置进行模糊度检测，得到每一个人脸位置对应的模糊度，包括：
8、通过拉普拉斯算子，分别对每一个人脸位置进行模糊度检测，得到每一个人脸位置对应的模糊度。
9、可选地，所述根据所述每一个人脸位置对应的模糊度确定每一个人脸位置对应的修复权重值，包括：
10、根据所述每一个人脸位置对应的模糊度在预设的模糊度区间中所处的位置，确定每一个人脸位置对应的修复权重值；其中，所述预设模糊度区间的最小值为第一预设阈值，最大值为第二预设阈值。
11、可选地，所述根据所述每一个人脸位置对应的模糊度在预设的模糊度区间中所处的位置，确定每一个人脸位置对应的修复权重值，包括：
12、在所述人脸位置对应的模糊度小于或等于第一预设阈值的情况下，确定所述人脸位置对应的修复权重值为0。
13、可选地，所述根据所述每一个人脸位置对应的模糊度在预设的模糊度区间中所处的位置，确定每一个人脸位置对应的修复权重值，包括：
14、在所述人脸位置对应的模糊度大于或等于第二预设阈值的情况下，确定所述人脸位置对应的修复权重值为1。
15、可选地，所述根据所述每一个人脸位置对应的模糊度在预设的模糊度区间中所处的位置，确定每一个人脸位置对应的修复权重值，包括：
16、在所述人脸位置对应的模糊度大于第一预设阈值且小于第二预设阈值的情况下，根据预设线性关系确定所述人脸位置对应的修复权重值。
17、可选地，所述根据所述每一个人脸位置对应的修复权重值对所述人脸位置进行人脸修复，包括：
18、通过预设人脸修复算法，对所述人脸位置进行修复得到修复后的人脸；
19、从所述人脸位置提取得到人脸掩膜；
20、根据所述修复权重值，将所述修复后的人脸融合到所述人脸掩膜中得到目标人脸。
21、本申请实施例的另一个方面提供了一种图像中的人脸修复装置，所述装置包括：
22、人脸位置确定模块，用于获取待处理图像，并对所述待处理图像进行人脸检测得到一个或多个人脸位置；
23、模糊度检测模块，用于分别对每一个人脸位置进行模糊度检测，得到每一个人脸位置对应的模糊度；
24、修复权重值确定模块，用于根据所述每一个人脸位置对应的模糊度确定每一个人脸位置对应的修复权重值；
25、人脸修复模块，用于根据所述每一个人脸位置对应的修复权重值对所述人脸位置进行人脸修复。
26、本申请实施例的另一个方面提供了一种计算机设备，包括：
27、至少一个处理器；及
28、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
29、其中：所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上所述的图像中的人脸修复方法。
30、本申请实施例的另一个方面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内存储有计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现如上所述的图像中的人脸修复方法。
31、本申请实施例的另一个方面提供了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所述的图像中的人脸修复方法。
32、本申请实施例采用上述技术方案可以包括如下优势：通过优化人脸修复的流程，增加模糊度检测的过程，也即通过对检测到的人脸位置进行模糊度检测，并基于模糊度确定修复权重值，该修复权重值可以指示是否需要进一步做人脸修复以及所需要修复的程度，从而可以基于人脸的模糊度筛除掉一些不适合做人脸修复的场景，如视频中的虚化人脸、高度模糊人脸、误检测人脸等场景下的人脸修复可以筛除掉，从而在避免出现有暇疵的修复视频结果的同时，达到人脸画质修复的最佳效果。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种图像中的人脸修复方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的图像中的人脸修复方法，其特征在于，所述分别对每一个人脸位置进行模糊度检测，得到每一个人脸位置对应的模糊度，包括：
3.根据权利要求1所述的图像中的人脸修复方法，其特征在于，所述根据所述每一个人脸位置对应的模糊度确定每一个人脸位置对应的修复权重值，包括：
4.根据权利要求3所述的图像中的人脸修复方法，其特征在于，所述根据所述每一个人脸位置对应的模糊度在预设的模糊度区间中所处的位置，确定每一个人脸位置对应的修复权重值，包括：
5.根据权利要求3所述的图像中的人脸修复方法，其特征在于，所述根据所述每一个人脸位置对应的模糊度在预设的模糊度区间中所处的位置，确定每一个人脸位置对应的修复权重值，包括：
6.根据权利要求3所述的图像中的人脸修复方法，其特征在于，所述根据所述每一个人脸位置对应的模糊度在预设的模糊度区间中所处的位置，确定每一个人脸位置对应的修复权重值，包括：
7.根据权利要求1所述的图像中的人脸修复方法，其特征在于，所述根据所述
8.一种图像中的人脸修复装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，包括：
10.一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内存储有计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的图像中的人脸修复方法。
11.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7所述的图像中的人脸修复方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种图像中的人脸修复方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的图像中的人脸修复方法，其特征在于，所述分别对每一个人脸位置进行模糊度检测，得到每一个人脸位置对应的模糊度，包括：
3.根据权利要求1所述的图像中的人脸修复方法，其特征在于，所述根据所述每一个人脸位置对应的模糊度确定每一个人脸位置对应的修复权重值，包括：
4.根据权利要求3所述的图像中的人脸修复方法，其特征在于，所述根据所述每一个人脸位置对应的模糊度在预设的模糊度区间中所处的位置，确定每一个人脸位置对应的修复权重值，包括：
5.根据权利要求3所述的图像中的人脸修复方法，其特征在于，所述根据所述每一个人脸位置对应的模糊度在预设的模糊度区间中所处的位置，确定每一个人脸位置对应的修复权重值，包括：
6.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴宇，徐嘉文，
申请(专利权)人：上海哔哩哔哩科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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