CN109816601A - 一种图像处理方法和终端设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种图像处理方法，方法包括：获取待处理人脸图像；确定待处理人脸图像中的一个或多个目标关键点，目标关键点包括肌肉线条关键点和骨骼关键点中的至少一种，肌肉线条关键点为构成待处理人脸图像中的肌肉线条的人脸特征点，骨骼关键点为构成待处理人脸图像中的骨骼的人脸特征点；对待处理人脸图像中除至少一个目标关键点之外的其他人脸特征点进行处理，得到目标图像。采用本发明实施例，通过在对人脸图像进行处理的过程中，对人脸面部的肌肉线条和/或骨骼等面部关键点进行保护，可以提高处理后的人脸图像的面部立体度，使处理后的人脸图像更加自然、真实而生动。

Description

一种图像处理方法和终端设备

技术领域

本发明涉及图像领域，尤其涉及一种图像处理方法和终端设备。

背景技术

随着终端拍照技术的发展与智能终端的普及，人们越来越多的利用终端设备自带的相机进行拍照，操作便捷且携带方便。

在终端相机的实际使用过程中，为了美化拍照效果，美颜功能已经成为必备选择，尤其是在人们使用终端相机经常进行自拍或人脸拍摄等场景中，适当的美颜会改善拍照效果，从而提升用户体验。

因此，需要一种图像处理方法，能够使在使用终端的相机进行拍照时的美颜效果自然、真实而生动。

发明内容

本发明实施例提供一种图像处理方法和终端设备，旨在改善对人脸图像的处理效果，使处理后的人脸图像更加自然、真实而生动。

第一方面，本发明实施例提供了一种图像处理方法，该方法包括：

获取待处理人脸图像；

确定所述待处理人脸图像中的一个或多个目标关键点，所述目标关键点包括肌肉线条关键点和骨骼关键点中的至少一种，所述肌肉线条关键点为构成所述待处理人脸图像中的肌肉线条的人脸特征点，所述骨骼关键点为构成所述待处理人脸图像中的骨骼的人脸特征点；

对所述待处理人脸图像中除至少一个目标关键点之外的其他人脸特征点进行处理，得到目标图像。

第二方面，本发明实施例提供了一种终端设备，该终端设备包括：

第一获取模块，用于获取待处理人脸图像；

第一确定模块，用于确定所述待处理人脸图像中的一个或多个目标关键点，所述目标关键点包括肌肉线条关键点和骨骼关键点中的至少一种，所述肌肉线条关键点为构成所述待处理人脸图像中的肌肉线条的人脸特征点，所述骨骼关键点为构成所述待处理人脸图像中的骨骼的人脸特征点；

处理模块，用于对所述待处理人脸图像中除至少一个目标关键点之外的其他人脸特征点进行处理，得到目标图像。

第三方面，提供了一种终端设备，该终端设备包括存储器、处理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第一方面所述的方法的步骤。

第四方面，提供了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第一方面所述的方法的步骤。

在本发明实施例中，通过在对人脸图像进行处理的过程中，基于包括肌肉线条关键点和/或骨骼关键点在内的目标关键点，对人脸图像进行美化处理，以在对人脸面部的肌肉线条和/或骨骼等面部关键点进行保护的基础上，达到提高处理后的人脸图像的面部立体度，使处理后的人脸图像更加自然、真实而生动的目的。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是本发明实施例中图像处理方法的流程示意图；

图2是本发明实施例中人脸图像中的面部肌肉线条的示意图；

图3是本发明实施例图像处理方法中训练面部特征检测模型的流程示意图；

图4是本发明实施例中终端设备的结构示意图；

图5是本发明实施例中终端设备的又一种结构示意图。

具体实施方式

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做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。

随着终端拍照技术的发展与智能终端的普及，人们越来越多的利用终端设备自带的相机进行拍照，操作便捷且携带方便。

在终端相机的实际使用过程中，为了美化拍照效果，美颜功能已经成为必备选择，尤其是在人们使用终端相机经常进行自拍或人脸拍摄等场景中，适当的美颜会改善拍照效果，从而提升用户体验。

但是，现有的美颜处理技术，在识别出五官的关键点后，即对人脸图像进行美化，而美颜后的效果往往显得不自然、不真实，这是由于人脸面部的组织结构除了五官还包括多种骨骼和肌肉，在五官被美化后，面部的骨骼和肌肉的纹理结构等却受到破坏，使面部立体度变差，整体过平，从而会使美颜后的人脸图像效果显得不自然、不真实且不够生动。

因此，本发明实施例提供一种图像处理方法和终端设备，以期能够使在使用终端的相机进行人脸拍摄时的美颜效果更加自然、真实而生动。

以下结合附图，详细说明本发明各实施例提供的技术方案。

参见图1所示，本发明实施例提供一种图像处理方法，由终端设备执行。

该方法可具体包括：

步骤S101：获取待处理人脸图像。

可以理解，待处理人脸图像可以为在使用终端设备的前置摄像头等进行自拍时生成的图像，也可以为在使用终端设备的后置摄像头进行人物拍摄时生成的图像；具体而言，可以通过在使用终端设备进行拍摄时，对终端设备拍摄得到的当前图像进行人脸检测，以将图像处理的对象锁定为人脸图像。

步骤S103：确定待处理人脸图像中的一个或多个目标关键点，目标关键点包括肌肉线条关键点和骨骼关键点中的至少一种，肌肉线条关键点为构成待处理人脸图像中的肌肉线条的人脸特征点，骨骼关键点为构成待处理人脸图像中的骨骼的人脸特征点。

可选的，人脸图像中的面部关键点中的目标关键点可以包括肌肉线条关键点和/或骨骼关键点，其中，肌肉线条关键点可以包括如图2所示的额肌、皱眉肌、眼轮匝肌、鼻肌、颧肌、颊肌、上唇方肌、下唇方肌、口轮匝肌、颏肌等肌肉的线条关键点，以及骨骼关键点可以包括颊骨、鼻骨、下颚骨、上颚骨等骨骼关键点。

可选的，本申请实施例中的目标关键点除了包括上述肌肉线条关键点和/或骨骼关键点，还可以包括脂肪组织关键点，其中，脂肪组织关键点为构成待处理人脸图像中的脂肪组织的人脸特征点，比如人脸面部颧骨前的苹果肌等脂肪组织，以使美颜处理后的人脸图像更加自然、立体。

进一步地，可以基于训练好的面部特征检测模型确定人脸图像中的目标关键点，具体可以执行为：将待处理人脸图像输入面部特征检测模型进行检测，以输出一个或多个目标关键点。

可选的，本申请实施例的图像处理方法，在确定人脸图像中的目标关键点前，需要事先训练得到面部特征检测模型，则训练得到面部特征检测模型的过程可以包括以下步骤：

步骤S301：确定人脸图像样本。

可选的，人脸图像样本可以通过采集不同脸型的多个志愿者的人脸图像的方式获取，使不同的志愿者在使用终端设备等进行人脸图像拍摄时配合做一系列的面部表情，并使拍摄得到的人脸图像暴露出明显的面部骨骼和面部肌肉线条，以得到充足而大量的人脸图像样本用于面部特征检测模型的训练。

步骤S303：获取人脸图像样本对应的面部特征标记信息，面部特征标记信息用于指示人脸图像样本中的目标关键点。

可选的，在获取各人脸图像样本对应的面部特征标记信息的过程中，可以通过对各人脸图像进行各目标关键点的位置标定的方式实现面部特征标记，从而基于关键点的位置信息等确定对应的面部特征标记信息。

步骤S305：基于面部特征标记信息，对初始模型进行训练，得到面部特征检测模型。

可以理解，基于人脸图像样本确定充足而大量的训练数据，对初始模型进行训练得到能够识别出人脸图像中的指定面部关键点的面部特征检测模型，以在通过该面部特征检测模型能够准确地识别出待处理人脸图像中包括面部肌肉线条关键点和骨骼关键点等在内的面部关键点，以进一步用于对待处理人脸图像的美颜处理，即保证本申请实施例的能够得到美化效果更加真实、生动、自然的人脸图像的处理方案的顺利实施。

需要说明的是，在进行面部特征检测模型的训练时，先获取训练样本，即确定人脸图像样本。基于这些训练样本，可以确定模型训练时的训练集和验证集。可选的，训练集和验证集的样本数量可以灵活调配，例如，65％的训练样本作为训练集，用于训练面部特征检测模型，而剩余35％的训练样本作为验证集，验证面部特征检测模型的输出是否满足要求。

在获取到训练样本的基础上，需要对样本数据进行标定，也就是对人脸图像样本进行面部特征标记信息的标定，以指示每个人脸图像样本中的目标关键点。

优选的，初始模型可以采用孤立森林iForest算法等进行构建。

可以理解，在本申请实施例中，可以通过机器学习、数据挖掘等技术对人脸面部特征关键点大数据对初始模型进行训练处理，得到面部特征检测模型，其中初始模型还可以基于其他能够实现本申请实施例中的面部特征检测模型训练的算法进行构建。

步骤S105：对待处理人脸图像中除至少一个目标关键点之外的其他人脸特征点进行处理，得到目标图像。

可以理解，在确定了待处理人脸图像中的一个或多个目标关键点后，比如分别确定了多个肌肉线条关键点和多个骨骼关键点，则可以通过对待处理人脸图像中除至少一个关键点之外的其他人脸特征点进行处理，得到目标图像，其中，至少一个关键点可以包括一个或多个肌肉线条关键点、或者一个或多个骨骼关键点、或者一个或多个肌肉线条关键点和一个或多个骨骼关键点的组合。

也就是说，待处理人脸图像中需要进行处理的其他人脸特征点，可以仅为待处理人脸图像中除已确定的所有目标关键点外的人脸特征点的集合；也可以包括部分已确定的目标关键点。

可以理解，对待处理人脸图像进行美颜处理时，无需对待处理人脸图像的人脸特征点中的至少一个目标关键点进行美颜处理，仅对待处理人脸图像的人脸特征点中除至少一个目标关键点外的其他人脸特征点进行美颜处理即可，如此，通过在对待处理人脸图像的美颜处理过程中，实现对待处理人脸图像的人脸特征点中的至少一个目标关键点的全部保护，以有效地防止破坏人脸图像中的面部立体度及面部整体结构。

可选的，待处理人脸图像中的人脸特征点除了上述一个或多个目标关键点外，还可以包括五官特征点和面部轮廓特征点中的至少一种。

可选的，上述步骤S105中对其他人脸特征点进行处理可以通过以下具体实施例实现：

在一个具体实施例中，可以对待处理人脸图像中除至少一个目标关键点之外的其他人脸特征点进行同一比例的图像优化处理，高效快捷。

在另一个具体实施例中，可以将待处理人脸图像中除至少一个目标关键点之外的其他人脸特征点进行分类，对于不同类别的人脸特征点可以进行不同比例的图像优化处理，如此，通过采用对不同的面部关键点进行不同程度的美颜处理的方式，可以达到提高人脸图像中的面部立体度，从而使美颜效果显得更加真实、生动及自然的效果。

举例来说，将待处理人脸图像中除至少一个目标关键点之外的其他人脸特征点划分了第一类特征点和第二类特征点，其中第一类特征点包括部分已确定的目标关键点，则在进行图像优化处理时，对第一类特征点进行第一比例的图像优化处理，对第二类特征点进行第二比例的图像优化处理，第一比例小于第二比例。

可以理解，在对待处理人脸图像中除至少一个目标关键点之外的其他人脸特征点进行优化处理时，可以对包括部分目标关键点在内的第一类特征点进行较小比例的优化处理，以及对不包括目标关键点的第二类特征点进行较大比例的优化处理，比如将第一比例取为30％、第二比例取为90％等。如此，可以使人脸图像处理的效果的层次更加分明，过渡更加柔和，以进一步有效地防止破坏人脸图像中的面部立体度及面部整体结构。

可选的，上述步骤S105中对其他人脸特征点进行处理可以包括美颜处理。

本申请实施例中，在使用终端设备进行人脸拍摄时，为了解决经现有的美颜处理技术美化后的人脸图像会出现美颜效果显得不真实、不自然的问题，对获取到的待处理人脸图像进行磨皮、美白、瘦脸、加特效等美颜处理前，需要确定待处理人脸图像中的目标关键点，以基于包括肌肉线条关键点和/或骨骼关键点在内的至少一个目标关键点对待处理人脸图像进行美颜处理，得到目标图像。如此，通过考虑到每个人的肌肉线条和骨骼形状等能够反映人脸面部立体度、整体结构的面部特征不同的情况，在美颜处理的过程中对肌肉线条和/或骨骼等面部关键点进行保护，以防止上述美颜处理操作破坏人脸图像中的面部整体结构，达到提高美颜处理后的人脸图像的面部立体度，使人脸图像的美化效果更加自然、真实而生动的效果，避免经美颜处理后的人脸图像的美颜效果过于相似，以致使经过美颜处理后的人脸图像显得不真实、不生动。

在本发明实施例中，通过在对人脸图像进行处理的过程中，基于包括肌肉线条关键点和/或骨骼关键点在内的目标关键点，对人脸图像进行美化处理，以在对人脸面部的肌肉线条和/或骨骼等面部关键点进行识别的基础上，实现在人脸图像处理过程中不破坏人脸面部的原有肌肉线条和骨骼特征，达到提高处理后的人脸图像的面部立体度，使处理后的人脸图像更加自然、真实而生动的效果。

参见图4所示，本发明实施例还提供一种终端设备，可具体包括：

第一获取模块401，用于获取待处理人脸图像；

第一确定模块403，用于确定待处理人脸图像中的一个或多个目标关键点，目标关键点包括肌肉线条关键点和骨骼关键点中的至少一种，肌肉线条关键点为构成待处理人脸图像中的肌肉线条的人脸特征点，骨骼关键点为构成待处理人脸图像中的骨骼的人脸特征点；

处理模块405，用于对待处理人脸图像中除至少一个目标关键点之外的其他人脸特征点进行处理，得到目标图像。

可选的，本申请实施例提供的终端设备中，上述第一确定模块403可以用于：

将待处理人脸图像输入面部特征检测模型进行检测，以输出一个或多个目标关键点。

可选的，本申请实施例提供的终端设备中，进一步还可以包括：

第二确定模块，用于确定人脸图像样本；

第二获取模块，用于获取人脸图像样本对应的面部特征标记信息，面部特征标记信息用于指示人脸图像样本中的目标关键点；

训练模块，用于基于面部特征标记信息，对初始模型进行训练，得到面部特征检测模型。

可选的，本申请实施例提供的终端设备中，人脸特征点还包括五官特征点和面部轮廓特征点中的至少一种。

能够理解，本发明实施例提供的终端设备，能够实现前述由终端设备执行的图像处理方法的各个过程，关于图像处理方法的相关阐述均适用于终端设备，此处不再赘述。

在本发明实施例中，通过在对人脸图像进行处理的过程中，基于包括肌肉线条关键点和/或骨骼关键点在内的目标关键点，对人脸图像进行美化处理，以在对人脸面部的肌肉线条和/或骨骼等面部关键点进行识别的基础上，实现在人脸图像处理过程中不破坏人脸面部的原有肌肉线条和骨骼特征，达到提高处理后的人脸图像的面部立体度，使处理后的人脸图像更加自然、真实而生动的效果。

图5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500包括但不限于：射频单元501、网络模块502、音频输出单元503、输入单元504、传感器505、显示单元506、用户输入单元507、接口单元508、存储器509、处理器510、以及电源511等部件。本领域技术人员可以理解，图5中示出的终端设备500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500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、可穿戴设备、以及计步器等。

其中，处理器510，用于执行以下过程：

获取待处理人脸图像；

确定待处理人脸图像中的一个或多个目标关键点，目标关键点包括肌肉线条关键点和骨骼关键点中的至少一种，肌肉线条关键点为构成待处理人脸图像中的肌肉线条的人脸特征点，骨骼关键点为构成待处理人脸图像中的骨骼的人脸特征点；

对待处理人脸图像中除至少一个目标关键点之外的其他人脸特征点进行处理，得到目标图像。

在本发明实施例中，通过在对人脸图像进行处理的过程中，基于包括肌肉线条关键点和/或骨骼关键点在内的目标关键点，对人脸图像进行美化处理，以在对人脸面部的肌肉线条和/或骨骼等面部关键点进行识别的基础上，实现在人脸图像处理过程中不破坏人脸面部的原有肌肉线条和骨骼特征，达到提高处理后的人脸图像的面部立体度，使处理后的人脸图像更加自然、真实而生动的效果。

应理解的是，本发明实施例中，射频单元501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510处理；另外，将上行的数据发送给基站。通常，射频单元501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501还可以通过无线通信***与网络和其他设备通信。

终端设备500通过网络模块502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503可以将射频单元501或网络模块502接收的或者在存储器509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503还可以提供与终端设备500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503包括扬声器、蜂鸣器以及受话器等。

输入单元504用于接收音频或视频信号。输入单元504可以包括图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)5041和麦克风5042，图形处理器5041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506上。经图形处理器5041处理后的图像帧可以存储在存储器509(或其它存储介质)中或者经由射频单元501或网络模块502进行发送。麦克风5042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501发送到移动通信基站的格式输出。

终端设备500还包括至少一种传感器505，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5061的亮度，接近传感器可在终端设备500移动到耳边时，关闭显示面板5061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505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506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506可包括显示面板5061，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5061。

用户输入单元507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507包括触控面板5071以及其他输入设备5072。触控面板5071，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5071上或在触控面板5071附近的操作)。触控面板5071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510，接收处理器510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5071。除了触控面板5071，用户输入单元507还可以包括其他输入设备5072。具体地，其他输入设备5072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5071可覆盖在显示面板5061上，当触控面板5071检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器510以确定触摸事件的类型，随后处理器510根据触摸事件的类型在显示面板5061上提供相应的视觉输出。虽然在图5中，触控面板5071与显示面板5061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5071与显示面板5061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508为外部装置与终端设备500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508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500内的一个或多个元件或者可以用于在终端设备500和外部装置之间传输数据。

存储器509可用于存储软件程序以及各种数据。存储器509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509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510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509内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器509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510可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器510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***、用户页面和应用程序等，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510中。

终端设备500还可以包括给各个部件供电的电源511(比如电池)，优选的，电源511可以通过电源管理***与处理器510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500包括一些未示出的功能模块，在此不再赘述。

优选的，本发明实施例还提供一种终端设备，包括处理器510，存储器509，存储在存储器509上并可在所述处理器510上运行的计算机程序，该计算机程序被处理器510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，简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称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(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 (10)

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待处理人脸图像；

确定所述待处理人脸图像中的一个或多个目标关键点，所述目标关键点包括肌肉线条关键点和骨骼关键点中的至少一种，所述肌肉线条关键点为构成所述待处理人脸图像中的肌肉线条的人脸特征点，所述骨骼关键点为构成所述待处理人脸图像中的骨骼的人脸特征点；

对所述待处理人脸图像中除至少一个目标关键点之外的其他人脸特征点进行处理，得到目标图像。

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述确定所述待处理人脸图像中的一个或多个目标关键点，包括：

将所述待处理人脸图像输入面部特征检测模型进行检测，以输出所述一个或多个目标关键点。

3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述方法还包括：

确定人脸图像样本；

获取所述人脸图像样本对应的面部特征标记信息，所述面部特征标记信息用于指示所述人脸图像样本中的目标关键点；

基于所述面部特征标记信息，对初始模型进行训练，得到所述面部特征检测模型。

4.根据权利要求1～3中任一项所述方法，其特征在于，所述人脸特征点还包括五官特征点和面部轮廓特征点中的至少一种。

5.一种终端设备，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取待处理人脸图像；

第一确定模块，用于确定所述待处理人脸图像中的一个或多个目标关键点，所述目标关键点包括肌肉线条关键点和骨骼关键点中的至少一种，所述肌肉线条关键点为构成所述待处理人脸图像中的肌肉线条的人脸特征点，所述骨骼关键点为构成所述待处理人脸图像中的骨骼的人脸特征点；

处理模块，用于对所述待处理人脸图像中除至少一个目标关键点之外的其他人脸特征点进行处理，得到目标图像。

6.根据权利要求5所述终端设备，其特征在于，所述第一确定模块用于：

将所述待处理人脸图像输入面部特征检测模型进行检测，以输出所述一个或多个目标关键点。

7.根据权利要求6所述终端设备，其特征在于，所述终端设备还包括：

第二确定模块，用于确定人脸图像样本；

第二获取模块，用于获取所述人脸图像样本对应的面部特征标记信息，所述面部特征标记信息用于指示所述人脸图像样本中的目标关键点；

训练模块，用于基于所述面部特征标记信息，对初始模型进行训练，得到所述面部特征检测模型。

8.根据权利要求5～7中任一项所述终端设备，其特征在于，所述人脸特征点还包括五官特征点和面部轮廓特征点中的至少一种。

9.一种终端设备，其特征在于，包括：存储器、处理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至4中任一项所述的方法的步骤。

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上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的方法的步骤。