CN109447896B - 一种图像处理方法及终端设备 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供一种图像处理方法及终端设备，涉及通信技术领域，以解决对人像图像美化的过程比较繁琐、且耗时较长的问题。该方法包括：获取第一体型参数，该第一体型参数用于调整第一图像中的目标对象的体型；根据该第一图像、该第一体型参数以及M个体型模型，生成M个第二图像；每个第二图像中均包括该目标对象，且不同第二图像中，该目标对象的体型不同，M为正整数；显示目标图像，该目标图像为从该M个第二图像中确定的图像，该目标图像中的该目标对象的体型与该第一图像中的该目标对象的体型不同。
Description
技术领域
本发明实施例涉及通信技术领域，尤其涉及一种图像处理方法及终端设备。
背景技术
随着终端设备技术的发展，终端设备中的图像处理功能越来越强大。
目前，用户在使用终端设备对人像图像进行美化时主要包括两种方式。一种方式是：终端设备在显示屏上显示控制条，用户通过滑动控制条控制终端设备调整人像图像中的各个身体部位。另一种方式是：用户在终端设备的显示屏上拖动需要调整的人像图像中的身体部位所在区域，例如用户需要调整脸部区域，那么用户可以拖动脸部区域，而使得脸部区域变小。
然而，上述两种处理方式中，在用户通过终端设备调整人像图像得到人像比例合适的人像图像时，用户可能需要控制终端设备调整多次才能调整到满意的效果，如此导致终端设备对人像图像美化的过程比较繁琐、且耗时较长。
发明内容
本发明实施例提供一种图像处理方法及终端设备，以解决终端设备对人像图像美化的过程比较繁琐、且耗时较长的问题。
为了解决上述技术问题，本发明实施例是这样实现的：
第一方面，本发明实施例提供一种图像处理方法，该方法包括：获取第一体型参数，该第一体型参数用于调整第一图像中的目标对象的体型；根据该第一图像、该第一体型参数以及M个体型模型，生成M个第二图像；每个第二图像中均包括该目标对象，且不同第二图像中，该目标对象的体型不同，M为正整数；显示目标图像，该目标图像为从该M个第二图像中确定的图像，该目标图像中的该目标对象的体型与该第一图像中的该目标对象的体型不同。
第二方面，本发明实施例还提供了一种终端设备，该终端设备包括：获取模块、生成模块和显示模块；该获取模块，用于获取第一体型参数，该第一体型参数用于调整第一图像中的目标对象的体型；该生成模块，根据该第一图像、该获取模块获取的该第一体型参数以及M个体型模型，生成M个第二图像；每个第二图像中均包括该目标对象，且不同第二图像中，该目标对象的体型不同，M为正整数；该显示模块，用于显示目标图像，该目标图像为从该生成模块生成的该M个第二图像中确定的图像，该目标图像中的该目标对象的体型与该第一图像中的该目标对象的体型不同。
第三方面，本发明实施例提供了一种终端设备，包括处理器、存储器及存储在该存储器上并可在该处理器上运行的计算机程序，该计算机程序被该处理器执行时实现如第一方面所述的图像处理方法的步骤。
第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的图像处理方法的步骤。
在本发明实施例中，首先，终端设备获取第一体型参数，该第一体型参数用于调整第一图像中的目标对象的体型。其次，终端设备根据第一图像、第一体型参数以及M个体型模型，生成M个第二图像。最后，终端设备显示目标图像，该目标图像为从M个第二图像中确定的图像。由于终端设备可以根据第一图像、M个体型模型以及获取到的第一体型参数生成M个第二图像。该M个第二图像为终端设备对目标对象美化后图像，用户无需按照传统的图像处理方式在终端设备设置中拖动图像中目标对象的各个区域，或者多次滑动多个控制条，仅需要从终端设备生成的M个第二图像中选择即可，因此，采用本发明实施例提供的图像处理方法，终端设备对人像图像美化的过程比较简单、且耗时较短。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种可能的安卓操作***的架构示意图；
图2为本发明实施例提供的一种图像处理方法的流程示意图；
图3为本发明实施例提供的又一种图像处理方法的流程示意图
图4为本发明实施例提供的又一种图像处理方法的流程示意图；
图5为本发明实施例提供的一种界面示意图；
图6为本发明实施例提供的一种终端设备可能的结构示意图；
图7为本发明实施例提供的又一种终端设备可能的结构示意图；
图8为本发明实施例提供的又一种终端设备可能的结构示意图；
图9为本发明实施例提供的又一种终端设备可能的结构示意图；
图10为本发明实施例提供的又一种终端设备可能的结构示意图；
图11为本发明各个实施例的一种终端设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
为了便于理解本发明实施例提供的图像处理方法，下面先介绍与本发明实施例相关的技术：
深度学习(deep learning)：深度学习是机器学习研究中的一个领域，是为了建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，通过模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。
本发明实施例中，工作人员可以采集大量体型数据样本，通过对大量的照片进行训练，生成多个体型模型。体型数据样本中可以包括各类体型的数据，例如：身高、体重、骨骼特点等。多个体型模型中可以包括针对体重相同，身高不同、或者不同身体部位胖瘦不同的多个体型模型。
体型模型：本发明实施例中的体型模型用于描述一个体型对应的体型参数。体型参数可以包括：体重、身高、不同身体部位的胖瘦、脸型、五官、身材比例等。本发明实施例中的体型模型可以为根据深度学习获得的体型模型。在本发明实施例中，以体型参数至少包括身高和体重为例进行说明。
需要说明的是，本发明实施例中，终端设备中的使用的多个体型模型可以根据体型算法计算的到的。例如，终端设备确定用户的骨骼类型，根据体型算法确定该骨骼类型下，不同的体重、相同身高对应的多个体型模型。
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通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，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本文中的“/”表示或的意思，例如，A/B可以表示A或B；本文中的“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。“多个”是指两个或多于两个。
本发明的说明书和权利要求书中的术语“第一”和“第二”等是用于区别不同的对象，而不是用于描述对象的特定顺序。例如，第一图像和第二图像等是用于区别不同的图像，而不是用于描述图像的特定顺序。
需要说明的是，本发明实施例中，“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本发明实施例中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。
本发明实施例中的终端设备可以为具有操作***的终端设备。该操作***可以为安卓(Android)操作***，可以为ios操作***，还可以为其他可能的操作***，本发明实施例不作具体限定。
下面以安卓操作***为例，介绍一下本发明实施例提供的图像处理方法所应用的软件环境。
如图1所示，为本发明实施例提供的一种可能的安卓操作***的架构示意图。在图1中，安卓操作***的架构包括4层，分别为：应用程序层、应用程序框架层、***运行库层和内核层(具体可以为Linux内核层)。
其中，应用程序层包括安卓操作***中的各个应用程序(包括***应用程序和第三方应用程序)。
应用程序框架层是应用程序的框架，开发人员可以在遵守应用程序的框架的开发原则的情况下，基于应用程序框架层开发一些应用程序。
***运行库层包括库(也称为***库)和安卓操作***运行环境。库主要为安卓操作***提供其所需的各类资源。安卓操作***运行环境用于为安卓操作***提供软件环境。
内核层是安卓操作***的操作***层，属于安卓操作***软件层次的最底层。内核层基于Linux内核为安卓操作***提供核心***服务和与硬件相关的驱动程序。
以安卓操作***为例，本发明实施例中，开发人员可以基于上述如图1所示的安卓操作***的***架构，开发实现本发明实施例提供的图像处理方法的软件程序，从而使得该图像处理方法可以基于如图1所示的安卓操作***运行。即处理器或者终端设备可以通过在安卓操作***中运行该软件程序实现本发明实施例提供的图像处理方法。
下面结合图2中对本发明实施例的图像处理方法进行说明。图2为本发明实施例提供的一种图像处理方法的流程示意图，如图2所示，该图像处理方法包括S201-S203：
S201、终端设备获取第一体型参数。
其中，第一体型参数用于调整第一图像中的目标对象的体型。
可选的，第一体型参数包括第一身高参数和第一体重参数中的至少一项。
需要说明的是，本发明实施例中的第一图像可以为预览图像也可以为终端设备中存储的图像，也可以为终端设备读取其他设备中图像，本发明实施例对此不作具体限定。
可选的，本发明实施例中的目标对象可以为人、动物等，本发明实施例对此不作具体限定。
需要说明的是，在本发明实施例中，终端设备可以通过多种途径获取第一体型参数，例如终端设备可以根据用户手动输入、语音输入的形式获取第一体型参数。终端设备也可以根据用户的历史行为获取第一体型参数。例如，终端设备可以获取用户之前选择次数最多的体型参数为第一体型参数，终端设备还可以从第三方应用中获取用户选择的体型参数，例如终端设备读取购物类应用中用户设置的体型参数，本发明实施例对此不作具体限定。
S202、终端设备根据第一图像、第一体型参数以及M个体型模型，生成M个第二图像。
其中，每个第二图像中均包括目标对象，且不同第二图像中，目标对象的体型不同，M为正整数。
需要说明的是，本发明实施例中，终端设备根据第一图像、第一体型参数以及M个体型模型生成的M个第二图像可以包括与第一图像中目标对象的体型相同的图像，本发明实施例对此不作具体限定。
S203、终端设备显示目标图像。
其中，目标图像为从M个第二图像中确定的图像，目标图像中的目标对象的体型与第一图像中的目标对象的体型不同。
可以理解的是，若终端设备显示的目标图像中的目标对象的体型与第一图像中的目标对象的体型相同时，则可以表示用户选择未经过本发明实施例提供的图像处理方法处理后的图像。
可选的，终端设备显示目标图像之后，可以编辑、保存或分享该目标图像，本发明实施例对此不作具体限定。
可选的，终端设备可以在多种场景中可以使用本发明实施例中提供的图像处理方法，示例性的，终端设备在拍摄图像的过程中，当终端设备显示将要采集的预览图像时，终端设备显示终端设备中已存的图像时，终端设备显示网页中的图像时，通过终端设备查看其它终端设备中存储的图像时，终端设备可以在以下场景中使用本发明实施例提供的图像处理方法，本发明实施对此不作具体限定。
本发明实施例提供的图像处理方法，首先，终端设备获取第一体型参数，该第一体型参数用于调整第一图像中的目标对象的体型。其次，终端设备根据第一图像、第一体型参数以及M个体型模型，生成M个第二图像。最后，终端设备显示目标图像，该目标图像为从M个第二图像中确定的图像。由于终端设备可以根据第一图像、M个体型模型以及获取到的第一体型参数生成M个第二图像。该M个第二图像为终端设备对目标对象美化后图像，用户无需按照传统的图像处理方式在终端设备设置中拖动图像中目标对象的各个区域，或者多次滑动多个控制条，仅需要从终端设备生成的M个第二图像中选择即可，因此，采用本发明实施例提供的图像处理方法，终端设备对人像图像美化的过程比较简单、且耗时较短。
需要说明的是，本发明实施例中，终端设备确定的目标图像可以是用户手动选择的，也可以是终端设备根据用户的历史行为信息确定的，也可以是结合其他参数确定的，也可以是随机选择的，本发明实施例对此不作具体限定。
一种可能的实现方式，结合图2如图3所示，本发明实施例提供的图像处理方法，在S202之后，S203之前，还包括S204：
S204、终端设备从M个第二图像中确定目标图像。
需要说明的是，本发明实施例中，终端设备可以根据学习的用户经常选择的身高和体重生成的图像，确定用户偏向于哪一组数据，则终端设备可以确定出该组数据对应的身形为用户偏爱的身形。当然，终端设备也可以将目标图像中与用户输入的体型参数对应的标准体型对应的图像显示在显示界面，用户可以根据喜好选择确定目标图像的方式，本发明实施例对此不作具体限定。
当然，本发明实施例中，终端设备也可以根据用户自主选择确定目标对象。
一种可能的实现方式，结合图3如图4所示，本发明实施例提供的图像处理方法，在S204之前，还包括S205和S206：
S205、终端设备显示M个第二图像。
可选的，若终端设备是在采集图像的过程中使用本发明实施例提供的图像处理方法，则终端设备可以在拍摄过程中以预览的形式显示上述M个第二图像，也可以在拍摄完成后显示上述M个第二图像；若终端设备是在通过终端设备查看第一图像时，则终端设备可以在查看第一图像的显示界面中显示M个第二图像，本发明实施例对此不作具体限定。
S206、终端设备接收用户对M个第二图像中的目标图像的输入。
需要说明的是，用户对M个第二图像中的目标图像的输入可以为用户选择目标图像的输入。
可选的，本发明实施例提供的终端设备可以具有触控屏，该触控屏可以用于接收用户的输入，并响应于该输入向该用户显示该输入对应的内容。其中，用户对M个第二图像中的目标图像的输入为用户选择目标图像的输入可以为触屏输入、指纹输入、重力输入、按键输入等。触屏输入为用户对终端设备的触控屏的按压输入、长按输入、滑动输入、点击输入、悬浮输入(用户在触控屏附近的输入)等输入。指纹输入为用户对终端设备的指纹识别器的滑动指纹、长按指纹、单击指纹和双击指纹等输入。重力输入为用户对终端设备特定方向的晃动、特定次数的晃动等输入。按键输入对应于用户对终端设备的电源键、音量键、Home键等按键的单击输入、双击输入、长按输入、组合按键输入等输入。具体的，本发明实施例对用户对M个第二图像中的目标图像的输入的方式不作具体限定，可以为任一可实现的方式。
进而，上述S204可以通过S204a执行：
S204a、响应于用户对M个第二图像中的目标图像的输入，终端设备从M个第二图像中确定目标图像。
示例性的，图5为本发明实施例提供的一种界面示意图。如图5中所示，终端设备在显示屏上显示了3(M＝3)个图像，每个图像中，人像的腿长各不相同，用户可以在这3个图像中选择自己喜欢的一张图像。
可选的，终端设备在S202之后，也可以直接在显示屏中显示与参考模型对应的图像，本发明实施例对此不作具体限定。
基于该方案，在终端设备生成M个第二图像之后，终端设备可以向用户显示该M个第二图像，用户根据喜好或需要从该M个第二图像中选择目标图像，终端设备可以响应用户的操作从M个第二图像中确定目标对象，可以增加用户的使用体验。
一种可能的实现方式，本发明实施例提供的图像处理方法，S202具体可以通过S202a和S202b实现：
S202a、终端设备根据第一图像，获取第一图像中的目标对象的外形特征信息。
其中，外形特征信息用于指示第一图像中的目标对象的外形。
示例性的，以目标对象为人为例进行说明，目标对象的外形特征信息可以包括骨架类型，脸型(例如圆脸、方脸、瓜子脸等)、腿型(X型、O型等)、五官类型等，本发明实施例对此不作具体限定。
S202b、终端设备根据上述外形特征信息、第一体型参数以及M个体型模型，生成M个第二图像。
具体的，终端设备可以根据外形特征信息以及终端设备中的体型模型算法确定出与该外形特征信息对应的M个体型模型，该M个体型模型更加适应第一图像中的目标对象的体型。
基于该方案，终端设备首先根据第一图像，获取第一图像中的目标对象的外形特征信息，终端设备根据上述外形特征信息、第一体型参数以及M个体型模型，生成的M个第二图像中的目标对象更加接近目标对象的实际体型，不同目标对象的美化效果不会单一或雷同，差异化大，使得用户是体验更佳。
一种可能的实现方式，M个体型模型中每个体型模型均对应一个身高参数和一个体重参数。
若第一体型参数包括第一身高参数，则每个体型模型对应的身高参数均为第一身高参数，且每个体型模型对应的体重参数均不同。也就是说，在第一体型参数包括第一身高参数的情况下，则根据M个体型模型确定的与第一身高参数对应的多个体重对应的M个体型。
可选的，M个体型中可以包括与第一身高参数对应的参考体重参数对应的参考体型。
需要说明的是，与第一身高参数对应的参考体重参数对应的参考体型，可以为身高参数为第一身高参数情况下该参考体重参数对应的体型可以为普遍认为的比例合适的体型，或者为普遍认为更加健康的体型，本发明实施例对此不作具体限定。
若第一体型参数包括第一体重参数，则每个体型模型对应的体重参数均为第一体重参数，且每个体型模型对应的身高参数均不同。也就是说，在第一体型参数包括第一体重参数的情况下，则根据M个体型模型确定的与第一体重参数对应的多个身高对应的M个体型。
可选的，M个体型中可以包括与第一体重参数对应的参考身高参数对应的参考体型。
需要说明的是，与第一体重参数对应的参考身高参数对应的参考体型，可以为体重参数为第一体重值情况下该参考体重参数对应的体型可以为普遍认为比例好的体型，或者普遍认为较为健康的体型，本发明实施例对此不作具体限定。
若第一体型参数包括第一身高参数和第一体重参数，则每个体型模型对应的身高参数均为第一身高参数，且每个体型模型对应的体重参数均为第一体重参数。
需要说明的是，若第一体型参数包括第一身高参数和第一体重参数，则每个体型模型中的不同部位的胖瘦可以不同，本发明实施例对此不作具体限定。
基于该方案，终端设备可以根据不同的体型参数选择不同的体型模型，使得体型模型的选择性更大，从而使得终端设备的生成的M个第二图像的具有多样性。
一种可能的实现方式，本发明实施例提供的图像处理方法，在S202或S202a之后，还包括：S207-S209：
S207、终端设备根据目标图像，从M个体型模型中确定生成目标图像的目标模型。
S208、终端设备获取目标模型对应的目标身高参数和目标体重参数。
S209、终端设备保存或向服务器发送目标身高参数和目标体重参数。
可以理解的是，终端设备保存或者向服务器发送目标生参数和目标体重参数，使得终端设备或者服务器根据目标参数为用户定制匹配度较高的计划，例如为用户制定减肥或增肥计划，为用户制定运动计划等。
基于该方案，终端设备可以从终端设备确定的目标图像从M个体型模型中确定出生成该目标对象的目标模型，通过该目标模型确定出用户期望的目标身高参数和目标体重参数，然后终端设备可以保存该目标身高参数和目标体重参数，终端设备也可以向服务器发送目标身高参数和目标体重参数，进而可以使得终端设备或者服务器为用户制定更加接近用户需求的计划，从而可以提高用户体验。
图6为本发明实施例提供的一种终端设备可能的结构示意图，如图6所示，终端设备600包括：获取模块601、生成模块602和显示模块603；获取模块601，用于获取第一体型参数，第一体型参数用于调整第一图像中的目标对象的体型；生成模块602，用于根据第一图像、获取模块601获取的第一体型参数以及M个体型模型，生成M个第二图像；每个第二图像中均包括目标对象，且不同第二图像中，目标对象的体型不同，M为正整数；显示模块603，用于显示目标图像，目标图像为从生成模块602生成的M个第二图像中确定的图像，目标图像中的目标对象的体型与第一图像中的目标对象的体型不同。
可选的，结合图6，如图7所示，终端设备600还包括确定模块604；确定模块604，用于在生成模块602生成M个第二图像之后，显示模块603显示目标图像之前，从该M个第二图像中确定目标图像。
可选的，结合图7，如图8所示，终端设备600还包括接收模块605；显示模块603，还用于在确定模块604从M个第二图像中确定目标图像之前，显示目标图像之前，显示M个第二图像；接收模块605，用于接收用户对显示模块603显示的M个第二图像中的目标对象的输入；确定模块604，具体用于响应于接收模块605接收的输入，从M个第二图像中确定目标图像。
可选的，生成模块602具体用于：根据第一图像，获取第一图像中的目标对象的外形特征信息，外形特征信息用于指示第一图像中的目标对象的外形；根据外形特征信息、获取模块601获取的第一体型参数以及M个体型模型，生成M个第二图像。
可选的，第一体型参数包括第一身高参数和第一体重参数中的至少一项。
可选的，M个体型模型中每个体型模型均对应一个身高参数和一个体重参数；若第一体型参数包括第一身高参数，则每个体型模型对应的身高参数均为第一身高参数，且每个体型模型对应的体重参数均不同；若第一体型参数包括第一体重参数，则每个体型模型对应的体重参数均为第一体重参数，且每个体型模型对应的身高参数均不同；若第一体型参数包括第一身高参数和第一体重参数，则每个体型模型对应的身高参数均为第一身高参数，且每个体型模型对应的体重参数均为第一体重参数。
可选的，结合图7，如图9所示，终端设备600还包括保存模块606。确定模块604，还用于在从M个第二图像中确定目标图像之后，根据目标图像，从M个体型模型中确定生成目标图像的目标模型；获取模块601，还用于获取确定模块604确定的目标模型对应的目标身高参数和目标体重参数；保存模块606，用于保存获取模块601获取的目标身高参数和目标体重参数。
可选的，结合图7，如图10所示，终端设备600还包括发送模块607。确定模块604，还用于在从M个第二图像中确定目标图像之后，根据目标图像，从M个体型模型中确定生成目标图像的目标模型；获取模块601，还用于获取确定模块604确定的目标模型对应的目标身高参数和目标体重参数；发送模块607，用于向服务器发送获取模块601获取的目标身高参数和目标体重参数。
本发明实施例提供的终端设备600能够实现上述方法实施例中终端设备实现的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。
本发明实施例提供的终端设备，首先，终端设备获取第一体型参数，该第一体型参数用于调整第一图像中的目标对象的体型。其次，终端设备根据第一图像、第一体型参数以及M个体型模型，生成M个第二图像。最后，终端设备显示目标图像，该目标图像为从M个第二图像中确定的图像。由于终端设备可以根据第一图像、M个体型模型以及获取到的第一体型参数生成M个第二图像。该M个第二图像为终端设备对目标对象美化后图像，用户无需按照传统的图像处理方式在终端设备设置中拖动图像中目标对象的各个区域，或者多次滑动多个控制条，仅需要从终端设备生成的M个第二图像中选择即可，因此，采用本发明实施例提供的图像处理方法，终端设备对人像图像美化的过程比较简单、且耗时较短。
图11为实现本发明各个实施例的一种终端设备的硬件结构示意图，该终端设备100包括但不限于：射频单元101、网络模块102、音频输出单元103、输入单元104、传感器105、显示单元106、用户输入单元107、接口单元108、存储器109、处理器110、以及电源111等部件。本领域技术人员可以理解，图11中示出的终端设备结构并不构成对终端设备的限定，终端设备可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。在本发明实施例中，终端设备包括但不限于手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、车载终端设备、可穿戴设备、以及计步器等。
其中，处理器110，用于获取第一体型参数，第一体型参数用于调整第一图像中的目标对象的体型；根据第一图像、第一体型参数以及M个体型模型，生成M个第二图像；每个第二图像中均包括目标对象，且不同第二图像中，目标对象的体型不同，M为正整数；显示单元106，用于显示目标对象，该目标图像为从该M个第二图像中确定的图像，该目标图像中的该目标对象的体型与该第一图像中的该目标对象的体型不同。
本发明实施例提供的终端设备，首先，终端设备获取第一体型参数，该第一体型参数用于调整第一图像中的目标对象的体型。其次，终端设备根据第一图像、第一体型参数以及M个体型模型，生成M个第二图像。最后，终端设备显示目标图像，该目标图像为从M个第二图像中确定的图像。由于终端设备可以根据第一图像、M个体型模型以及获取到的第一体型参数生成M个第二图像。该M个第二图像为终端设备对目标对象美化后图像，用户无需按照传统的图像处理方式在终端设备设置中拖动图像中目标对象的各个区域，或者多次滑动多个控制条，仅需要从终端设备生成的M个第二图像中选择即可，因此，采用本发明实施例提供的图像处理方法，终端设备对人像图像美化的过程比较简单、且耗时较短。
应理解的是，本发明实施例中，射频单元101可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，具体的，将来自基站的下行数据接收后，给处理器110处理；另外，将上行的数据发送给基站。通常，射频单元101包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器、双工器等。此外，射频单元101还可以通过无线通信***与网络和其他设备通信。
终端设备通过网络模块102为用户提供了无线的宽带互联网访问，如帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等。
音频输出单元103可以将射频单元101或网络模块102接收的或者在存储器109中存储的音频数据转换成音频信号并且输出为声音。而且，音频输出单元103还可以提供与终端设备100执行的特定功能相关的音频输出(例如，呼叫信号接收声音、消息接收声音等等)。音频输出单元103包括扬声器、蜂鸣器以及受话器等。
输入单元104用于接收音频或视频信号。输入单元104可以包括图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)1041和麦克风1042，图形处理器1041对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置(如摄像头)获得的静态图片或视频的图像数据进行处理。处理后的图像帧可以显示在显示单元106上。经图形处理器1041处理后的图像帧可以存储在存储器109(或其它存储介质)中或者经由射频单元101或网络模块102进行发送。麦克风1042可以接收声音，并且能够将这样的声音处理为音频数据。处理后的音频数据可以在电话通话模式的情况下转换为可经由射频单元101发送到移动通信基站的格式输出。
终端设备100还包括至少一种传感器105，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板1061的亮度，接近传感器可在终端设备100移动到耳边时，关闭显示面板1061和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别终端设备姿态(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；传感器105还可以包括指纹传感器、压力传感器、虹膜传感器、分子传感器、陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等，在此不再赘述。
显示单元106用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息。显示单元106可包括显示面板1061，可以采用液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode，OLED)等形式来配置显示面板1061。
用户输入单元107可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与终端设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，用户输入单元107包括触控面板1071以及其他输入设备1072。触控面板1071，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板1071上或在触控面板1071附近的操作)。触控面板1071可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器110，接收处理器110发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板1071。除了触控面板1071，用户输入单元107还可以包括其他输入设备1072。具体地，其他输入设备1072可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆，在此不再赘述。
进一步的，触控面板1071可覆盖在显示面板1061上，当触控面板1071检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器110以确定触摸事件的类型，随后处理器110根据触摸事件的类型在显示面板1061上提供相应的视觉输出。虽然在图11中，触控面板1071与显示面板1061是作为两个独立的部件来实现终端设备的输入和输出功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板1071与显示面板1061集成而实现终端设备的输入和输出功能，具体此处不做限定。
接口单元108为外部装置与终端设备100连接的接口。例如，外部装置可以包括有线或无线头戴式耳机端口、外部电源(或电池充电器)端口、有线或无线数据端口、存储卡端口、用于连接具有识别模块的装置的端口、音频输入/输出(I/O)端口、视频I/O端口、耳机端口等等。接口单元108可以用于接收来自外部装置的输入(例如，数据信息、电力等等)并且将接收到的输入传输到终端设备100内的一个或多个元件或者可以用于在终端设备100和外部装置之间传输数据。
存储器109可用于存储软件程序以及各种数据。存储器109可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器109可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
处理器110是终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个终端设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器109内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器109内的数据，执行终端设备的各种功能和处理数据，从而对终端设备进行整体监控。处理器110可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器110可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作***、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器110中。
终端设备100还可以包括给各个部件供电的电源111(比如电池)，优选的，电源111可以通过电源管理***与处理器110逻辑相连，从而通过电源管理***实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。
另外，终端设备100包括一些未示出的功能模块，在此不再赘述。
可选的，本发明实施例还提供一种终端设备，结合图11，包括处理器110，存储器109，存储在存储器109上并可在所述处理器110上运行的计算机程序，该计算机程序被处理器110执行时实现上述图像处理方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述图像处理方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。其中，所述的计算机可读存储介质，如只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的图像处理方法。
上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本发明的保护之内。
Claims (8)
1.一种图像处理方法，应用于终端设备，其特征在于，所述方法包括：
获取第一体型参数，所述第一体型参数用于调整第一图像中的目标对象的体型，所述第一体型参数包括第一身高参数和第一体重参数中的至少一项；
根据所述第一图像、所述第一体型参数以及M个体型模型，生成M个第二图像；每个第二图像中均包括所述目标对象，且不同第二图像中，所述目标对象的体型不同，M为正整数；
所述M个体型模型中每个体型模型均对应一个身高参数和一个体重参数；
若所述第一体型参数包括所述第一身高参数，则所述每个体型模型对应的身高参数均为所述第一身高参数，且所述每个体型模型对应的体重参数均不同；
若所述第一体型参数包括所述第一体重参数，则所述每个体型模型对应的体重参数均为所述第一体重参数，且所述每个体型模型对应的身高参数均不同；
若所述第一体型参数包括所述第一身高参数和所述第一体重参数，则所述每个体型模型对应的身高参数均为所述第一身高参数，且所述每个体型模型对应的体重参数均为所述第一体重参数；
显示目标图像，所述目标图像为从所述M个第二图像中确定的图像，所述目标图像中的所述目标对象的体型与所述第一图像中的所述目标对象的体型不同。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在生成M个第二图像之后，显示目标图像之前，还包括：
从所述M个第二图像中确定所述目标图像。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，从所述M个第二图像中确定所述目标图像之前，所述方法还包括：
显示所述M个第二图像；
接收用户对所述M个第二图像中的目标图像的输入；
所述从所述M个第二图像中确定所述目标图像，包括：
响应于所述输入，从所述M个第二图像中确定所述目标图像。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，根据所述第一图像、所述第一体型参数以及M个体型模型，生成M个第二图像，包括：
根据所述第一图像，获取所述第一图像中的所述目标对象的外形特征信息，所述外形特征信息用于指示所述第一图像中的所述目标对象的外形；
根据所述外形特征信息、所述第一体型参数以及所述M个体型模型，生成所述M个第二图像。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述M个第二图像中确定目标图像之后，还包括：
根据所述目标图像，从所述M个体型模型中确定生成所述目标图像的目标模型；
获取所述目标模型对应的目标身高参数和目标体重参数；
保存或向服务器发送所述目标身高参数和所述目标体重参数。
6.一种终端设备，其特征在于，所述终端设备包括：获取模块、生成模块和显示模块；
所述获取模块，用于获取第一体型参数，所述第一体型参数用于调整第一图像中的目标对象的体型，所述第一体型参数包括第一身高参数和第一体重参数中的至少一项；
所述生成模块，用于根据所述第一图像、所述获取模块获取的所述第一体型参数以及M个体型模型，生成M个第二图像；每个第二图像中均包括所述目标对象，且不同第二图像中，所述目标对象的体型不同，M为正整数；
所述M个体型模型中每个体型模型均对应一个身高参数和一个体重参数；
若所述第一体型参数包括所述第一身高参数，则所述每个体型模型对应的身高参数均为所述第一身高参数，且所述每个体型模型对应的体重参数均不同；
若所述第一体型参数包括所述第一体重参数，则所述每个体型模型对应的体重参数均为所述第一体重参数，且所述每个体型模型对应的身高参数均不同；
若所述第一体型参数包括所述第一身高参数和所述第一体重参数，则所述每个体型模型对应的身高参数均为所述第一身高参数，且所述每个体型模型对应的体重参数均为所述第一体重参数；
所述显示模块，用于显示目标图像，所述目标图像为从所述生成模块生成的所述M个第二图像中确定的图像，所述目标图像中的所述目标对象的体型与所述第一图像中的所述目标对象的体型不同。
7.一种终端设备，其特征在于，所述终端设备包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述的图像处理方法的步骤。
8.一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上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述的图像处理方法的步骤。
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Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005159561A (ja) * | 2003-11-21 | 2005-06-16 | Sharp Corp | 美顔カメラ |
| JP2009065350A (ja) * | 2007-09-05 | 2009-03-26 | Canon Inc | 画像処理装置、画像処理方法、及び記憶媒体 |
| KR20130035041A (ko) * | 2011-09-29 | 2013-04-08 | 김형준 | 감량 영상 구성장치 |
| JP2017147764A (ja) * | 2017-05-23 | 2017-08-24 | カシオ計算機株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
| CN107808137A (zh) * | 2017-10-31 | 2018-03-16 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 |
Family Cites Families (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4586880B2 (ja) * | 2008-05-14 | 2010-11-24 | ソニー株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム |
| CN104463846B (zh) * | 2014-11-04 | 2017-05-17 | 浙江捷尚视觉科技股份有限公司 | 一种用于数字图像处理中的参数调整方法 |
| CN104537608A (zh) * | 2014-12-31 | 2015-04-22 | 深圳市中兴移动通信有限公司 | 一种图像处理的方法及其装置 |
| KR20160146281A (ko) * | 2015-06-12 | 2016-12-21 | 삼성전자주식회사 | 전자 장치 및 전자 장치에서 이미지 표시 방법 |
| US20180032818A1 (en) * | 2016-07-27 | 2018-02-01 | International Business Machines Corporation | Providing a personalized fitting room experience |
| CN106791381A (zh) * | 2016-12-06 | 2017-05-31 | 深圳市金立通信设备有限公司 | 一种拍照方法及终端 |
| CN107832784B (zh) * | 2017-10-27 | 2021-04-30 | 维沃移动通信有限公司 | 一种图像美化的方法和一种移动终端 |
-
2018
- 2018-09-21 CN CN201811110015.8A patent/CN109447896B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005159561A (ja) * | 2003-11-21 | 2005-06-16 | Sharp Corp | 美顔カメラ |
| JP2009065350A (ja) * | 2007-09-05 | 2009-03-26 | Canon Inc | 画像処理装置、画像処理方法、及び記憶媒体 |
| KR20130035041A (ko) * | 2011-09-29 | 2013-04-08 | 김형준 | 감량 영상 구성장치 |
| JP2017147764A (ja) * | 2017-05-23 | 2017-08-24 | カシオ計算機株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
| CN107808137A (zh) * | 2017-10-31 | 2018-03-16 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
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