CN110443769B - 图像处理方法、图像处理装置及终端设备 - Google Patents

Abstract

本申请适用于图像处理技术领域，提供了图像处理方法、图像处理装置、终端设备及计算机可读存储介质，该图像处理方法，包括：获取人脸图像；对所述人脸图像中的人脸进行人种检测，获得人种检测结果；确定所述人脸中的至少一个待处理区域；根据所述人种检测结果，确定至少一个所述待处理区域所对应的颜色调整模板；通过所述颜色调整模板对所述人脸图像中对应的待处理区域进行颜色调整，获得颜色调整后的人脸图像。通过上述图像处理方法，能够解决当前的美颜等对人脸图像的处理方法难以满足不同用户的需求的问题。

Description

图像处理方法、图像处理装置及终端设备

技术领域

本申请属于图像处理技术领域，尤其涉及图像处理方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质。

背景技术

发明人发现，对人脸图像进行美颜等处理时，美颜等处理的处理方式往往比较固定，比如都会将人脸图像中人脸的皮肤颜色调整得更白。而由于终端设备所面向的用户越来越广，比如用户可能来自不同的地区、不同的种族，而来自不同的地区、不同的种族的用户的审美往往会不一样，如亚洲区域的人们喜好白皙的肤色，而欧美区域的人们则喜欢小麦色肤色等等，因此，当前的美颜等处理方法难以满足不同用户的需求。

发明内容

本申请实施例提供了图像处理方法、图像处理装置、终端设备及计算机可读存储介质，可以解决当前的美颜等对人脸图像的处理方法难以满足不同用户的需求的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种图像处理方法，包括：

获取人脸图像；

对所述人脸图像中的人脸进行人种检测，获得人种检测结果；

确定所述人脸中的至少一个待处理区域；

根据所述人种检测结果，确定至少一个所述待处理区域所对应的颜色调整模板；

通过所述颜色调整模板对所述人脸图像中对应的待处理区域进行颜色调整，获得颜色调整后的人脸图像。

第二方面，本申请实施例提供了一种图像处理装置，包括：

获取模块，用于获取人脸图像；

检测模块，用于对所述人脸图像中的人脸进行人种检测，获得人种检测结果；

第一确定模块，用于确定所述人脸中的至少一个待处理区域；

第二确定模块，用于根据所述人种检测结果，确定至少一个所述待处理区域所对应的颜色调整模板；

调整模块，用于通过所述颜色调整模板对所述人脸图像中对应的待处理区域进行颜色调整，获得颜色调整后的人脸图像。

第三方面，本申请实施例提供了一种终端设备，包括存储器、处理器、显示器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面所述的图像处理方法。

第四方面，本申请实施例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第一方面所述的图像处理方法。

第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面中所述的图像处理方法。

本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本申请实施例中，通过对所述人脸图像中的人脸进行人种检测，获得人种检测结果，可以根据所述人种检测结果，确定所述人脸图像中的人脸中的某些特定区域（如皮肤区域、任一五官区域、高光区域、腮红区域等等）所对应的颜色调整模板，从而确定适合于该人脸的美颜、上妆等处理方式，从而可以满足不同人种的用户的需要，大大提升了用户体验，使得终端设备所提供的人脸图像处理方法可以适应不同地区、不同种族的用户的需要。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请一实施例提供的一种图像处理方法所适用于的手机的结构示意图；

图2是本申请一实施例提供的一种图像处理方法的流程示意图；

图3是本申请一实施例提供的步骤S204的流程示意图；

图4是本申请一实施例提供的另一种图像处理方法的流程示意图；

图5是本申请一实施例提供的一种图像处理装置的结构示意图；

图6是本申请实施例提供的终端设备的结构示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定***结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的***、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。

应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。

在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。

本申请实施例提供的图像处理方法可以应用于手机、平板电脑、可穿戴设备、车载设备、增强现实(augmented reality，AR)/虚拟现实(virtual reality，VR)设备、笔记本电脑、超级移动个人计算机(ultra-mobile personal computer，UMPC)、上网本、个人数字助理(personal digital assistant，PDA)等终端设备上，本申请实施例对终端设备的具体类型不作任何限制。

以终端设备为手机为例。图1示出的是与本申请实施例提供的手机的部分结构的框图。参考图1，手机包括：射频（Radio Frequency，RF）电路110、存储器120、输入单元130、显示单元140、传感器150、音频电路160、无线保真（wireless fidelity，WiFi）模块170、处理器180、以及电源190等部件。本领域技术人员可以理解，图1中示出的手机结构并不构成对手机的限定，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。

下面结合图1对手机的各个构成部件进行具体的介绍：

RF电路110可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，特别地，将基站的下行信息接收后，给处理器180处理；另外，将设计上行的数据发送给基站。通常，RF电路包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器（Low NoiseAmplifier，LNA）、双工器等。此外，RF电路110还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于全球移动通讯***（GlobalSystem of Mobile communication，GSM）、通用分组无线服务（General Packet RadioService，GPRS）、码分多址（Code Division Multiple Access，CDMA）、宽带码分多址（Wideband Code Division Multiple Access, WCDMA）、长期演进（Long Term Evolution,LTE）)、电子邮件、短消息服务（Short Messaging Service，SMS）等。

存储器120可用于存储软件程序以及模块，处理器180通过运行存储在存储器120的软件程序以及模块，从而执行手机的各种功能应用以及数据处理。存储器120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120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。

输入单元130可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与手机的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，输入单元130可包括触控面板131以及其他输入设备132。触控面板131，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131上或在触控面板131附近的操作），并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。可选的，触控面板131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180，并能接收处理器180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131。除了触控面板131，输入单元130还可以包括其他输入设备132。具体地，其他输入设备132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、操作杆等中的一种或多种。

显示单元140可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及手机的各种菜单。显示单元140可包括显示面板141，可选的，可以采用液晶显示器（Liquid CrystalDisplay，LCD）、有机发光二极管（Organic Light-Emitting Diode, OLED）等形式来配置显示面板141。进一步的，触控面板131可覆盖显示面板141，当触控面板131检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器180以确定触摸事件的类型，随后处理器180根据触摸事件的类型在显示面板141上提供相应的视觉输出。虽然在图1中，触控面板131与显示面板141是作为两个独立的部件来实现手机的输入和输入功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板131与显示面板141集成而实现手机的输入和输出功能。

手机还可包括至少一种传感器150，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可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141的亮度，接近传感器可在手机移动到耳边时，关闭显示面板141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，可用于识别手机姿态的应用（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; 至于手机还可配置的陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。

音频电路160、扬声器161，传声器162可提供用户与手机之间的音频接口。音频电路160可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器161，由扬声器161转换为声音信号输出；另一方面，传声器162将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路160接收后转换为音频数据，再将音频数据输出处理器180处理后，经RF电路110以发送给比如另一手机，或者将音频数据输出至存储器120以便进一步处理。

WiFi属于短距离无线传输技术，手机通过WiFi模块170可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图1示出了WiFi模块170，但是可以理解的是，其并不属于手机的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。

处理器180是手机的控制中心，利用各种接口和线路连接整个手机的各个部分，通过运行或执行存储在存储器120内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器120内的数据，执行手机的各种功能和处理数据，从而对手机进行整体监控。可选的，处理器180可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器180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180中。

手机还包括给各个部件供电的电源190（比如电池），优选的，电源可以通过电源管理***与处理器180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。

尽管未示出，手机还可以包括摄像头。可选地，摄像头在手机的上的位置可以为前置的，也可以为后置的，本申请实施例对此不作限定。

可选地，手机可以包括单摄像头、双摄像头或三摄像头等，本申请实施例对此不作限定。

例如，手机可以包括三摄像头，其中，一个为主摄像头、一个为广角摄像头、一个为长焦摄像头。

可选地，当手机包括多个摄像头时，这多个摄像头可以全部前置，或者全部后置，或者一部分前置、另一部分后置，本申请实施例对此不作限定。

另外，尽管未示出，手机还可以包括蓝牙模块等，在此不再赘述。

具体地，图2示出了本申请实施例提供的一种图像处理方法的流程图，该图像处理方法可以应用于终端设备，包括：

步骤S201，获取人脸图像。

本申请实施例中，所述人脸图像指包括人脸的图像。所述人脸图像的来源可以有多种。例如，可以是在终端设备获取到待处理图像之后，对所述待处理图像进行人脸检测，从而获取到包含人脸的图像，即人脸图像。其中，所述待处理图像的获取方法在此不做限制，示例性的，所述待处理图像可以是用户通过终端设备的相机拍摄的图像；或者，可以是终端设备中的相机所采集预览画面中的一帧预览图像；或者，也可以是终端设备本地所保存的图像；或者，还可以是在线观看的视频或本地保存的视频中的某一帧图像，或者，可以是终端设备通过预设接口或者预设通信方式等获取到的图像等等。

所述人脸检测的方法可以有多种，例如，可以通过机器学习、边缘检测等方法对所述待处理图像进行人脸检测。此外，也可以是终端设备通过无线传输或者有线传输等方式从外部直接获取到所述人脸图像。

步骤S202，对所述人脸图像中的人脸进行人种检测，获得人种检测结果。

本申请实施例中，所述人种检测中的人种可以指具有共同体质特征的人类群体。该共同体质特征可以包括肤色、眼球颜色、发色、发型、头型以及骨架轮廓等等特征中的一种或多种。所述人种检测中，对所述人种的划分可以根据用户或者开发者的需求进行调整。例如，可以根据社会科学中的划分方式对人种进行划分，例如，所述人种可以包括白种人、黄种人、黑种人和棕种人；或者，也可以对现有的划分方法进行组合、拆分等；或者，还可以是根据需要来自行定义对人种的划分方式。在一些实施方式中，还可以结合所述人脸图像的拍摄地点等其他辅助信息来对所述人种进行划分。

在一些实施方式中，可以通过指定的目标神经网络模型来对所述人脸图像中的人脸进行人种检测，或者，也可以对所述人脸图像中的人脸进行特征点检测，获取人脸的特征点信息，再根据所述特征点信息和所述人脸的颜色信息等等来对所述人脸图像中的人脸进行人种检测。所述人脸检测的方式可以有多种，在此不做限制。所述人脸检测结果可以包括所述人脸的人种类别信息。其中，所述人种类别信息可以与人脸检测时对人种的划分方式相关联。

可选的，所述对所述人脸图像中的人脸进行人种检测，获得人种检测结果，包括：

将所述人脸图像输入目标神经网络模型，获得所述目标神经网络模型输出的人种检测结果，所述目标神经网络模型是以不同人种的人脸图像集合作为模型训练样本训练得到的。

其中，所述目标神经网络模型的类型可以是能够对图像进行目标检测的神经网络模型。示例性的，所述目标神经网络模型可以包括Faster R-CNN模型、YOLO模型、SSD模型、AlexNet模型、ZFNet模型等等。

本申请实施例中，在应用所述目标神经网络模型之前，可以以不同人种的人脸图像集合作为模型训练样本，对所述目标神经网络模型进行训练。

所述目标神经网络模型的训练步骤可以包括：

获取至少一个训练集图像、各个所述训练集图像所分别对应的预设人脸信息（如预设人脸所在的区域等等信息）和/或预设人脸的人种类别信息等等标识信息；

利用神经网络模型对所述训练集图像进行检测，获得检测结果；

根据检测结果调整所述神经网络模型的参数，直到该调整后的所述神经网络模型检测出所述训练集图像中包含的人脸的人种类别与预设人脸的人种类别信息相比的准确率不低于第一预设值，并将该调整后的神经网络模型作为目标神经网络模型。

其中，所述训练集图像可以是预先存储的样本图像，也可以是用户输入的样本图像等。所述神经网络模型的参数可以包括每个卷积层的权重、偏差、回归函数的系数、学习速率、迭代次数、每层神经元的个数等。本申请实施例可以通过神经网络模型的代价函数来评估训练中的神经网络模型的准确率是否达到上述要求。通过代价函数可以评估神经网络模型的检测结果与真实结果的差距。示例性的，代价函数可以是关于卷积神经网络模型的均方误差的函数，或者是关于卷积神经网络模型的交叉熵的函数等等。

步骤S203，确定所述人脸中的至少一个待处理区域。

确定所述待处理区域的方法可以有很多。例如，可以对所述人脸图像进行图像分割，获得所述人脸中的至少一个待处理区域；此外，还可以通过卷积神经网络模型、边缘检测算法等方式来确定所述人脸中的至少一个待处理区域。

需要说明的是，本申请实施例中，各个待处理区域之间可能存在重叠的部分，当然，也可能没有重叠的部分。在一种实施方式中，所述待处理区域可以包括皮肤区域和腮红区域，此时，所述腮红区域可以是所述皮肤区域的一部分。

步骤S204，根据所述人种检测结果，确定至少一个所述待处理区域所对应的颜色调整模板。

本申请实施例中，可以预先确定各个人种类别所对应的所述颜色调整模板，并将所述颜色调整模板与人种类别之间的对应关系通过表格、文档等方式预先进行存储。在获得所述人种检测结果后，可以根据所述人种检测结果中所述人脸的人种类别信息，确定至少一个所述待处理区域所对应的颜色调整模板。

所述颜色调整模板可以用于调整所述待处理区域中至少部分区域的颜色。

需要说明的是，本申请实施例中，所述颜色调整模板可以不只一个，并且，各个所述待处理区域所对应的颜色调整模板可以相同，也可以不同，或者部分相同。

在一些实施方式中，可以分别确定各个待处理区域所分别对应的颜色调整模板。其中，可以获取所述待处理区域所对应的特征类型，再根据所述人种检测结果和该待处理区域所对应的特征类型来确定该待处理区域所对应的颜色调整模板。其中，所述特征类型可以指示该待处理区域所包含的人脸特征（如皮肤、眼球、鼻子、眉毛等等），或者，指示所述待处理区域所对应的目标处理类型（如腮红处理、高光处理、美瞳处理、涂口红处理等等）。

在一些实施方式中，可选的，所述颜色调整模板包括颜色映射表和/或贴图模板。

所述颜色映射表可以用于将初始颜色映射到目标颜色。其中，所述颜色映射表可以分别将R、G、B三个颜色通道的颜色分别映射到对应的目标值。在本申请的一些实施方式中，上述初始映射表可以为以R颜色值为X轴，以G颜色值为Y轴，以B颜色值为Z轴的三维映射表沿Z轴展开后的二维映射表，并且每个坐标的坐标值对应其映射到的色彩向量。例如，若坐标值为（100，100，100）的坐标点对应的色彩向量为（120，120，120），那么，经过颜色映射表处理后，图像中初始颜色为R=100、G=100以及B=100的像素点的像素值变化为R=120、G=120以及B=120。

步骤S205，通过所述颜色调整模板对所述人脸图像中对应的待处理区域进行颜色调整，获得颜色调整后的人脸图像。

本申请实施例中，由于所述颜色调整模板可以不只一个，并且，各个所述待处理区域所对应的颜色调整模板可以相同，也可以不同，或者部分相同。因此，各个所述待处理区域的颜色调整方式可能存在差异。

例如，若所述人种检测结果指示所述人脸的人种类别为黄种人，且其中一个所述待处理区域为皮肤区域，所述皮肤区域对应的所述颜色调整模板为颜色映射表，则可以根据所述颜色映射表，将所述皮肤区域的各个像素点的像素值映射为目标像素值，从而对所述皮肤区域进行颜色调整，使得所述皮肤区域可以达到美白的效果。而若所述人种检测结果指示所述人脸的人种类别为白种人，则对所述皮肤区域进行颜色调整后，所述皮肤区域可能会实现均匀肤色或者去斑等效果，而不会进一步美白。此外，还可以通过贴图模板等方式对所述人脸图像中对应的待处理区域进行颜色调整。

在一些实施方式中，通过所述颜色调整模板对所述人脸图像中对应的待处理区域进行颜色调整时，除了可以通过颜色映射表将待处理区域中的指定颜色进行映射，或者通过贴图模板进行贴图，还可以执行其他处理。例如，通过颜色映射表将腮红区域的像素值映射为对应的腮红颜色后，还可以对腮红区域的边缘进行平滑处理、虚化处理等等，以使得腮红区域的边界与相邻的其他区域之间的颜色过渡更为自然。

本申请实施例中，通过对所述人脸图像中的人脸进行人种检测，获得人种检测结果，可以根据所述人种检测结果，确定所述人脸图像中的人脸中的某些特定区域（如皮肤区域、任一五官区域、高光区域、腮红区域等等）所对应的颜色调整模板，从而确定适合于该人脸的美颜、上妆等处理方式，从而可以满足不同人种的用户的需要，大大提升了用户体验，使得终端设备所提供的人脸图像处理方法可以适应不同地区、不同种族的用户的需要。

在一些实施例中，如图3所示，所述步骤S204可以包括以下步骤：

步骤S301，获取所述人脸的人物关联信息，和/或，获取对所述人脸图像进行处理的终端设备的设备信息；

本申请实施例中，所述人物关联信息可以包括与所述人脸对应的人物属性信息，如年龄、性别等，此外，还可以包括所述人脸图像中，与所述人脸相关联的环境信息等等。所述设备信息可以包括设备配置信息、设备采集的相关数据信息等等。所述对所述人脸图像进行处理的终端设备可以是执行该图像处理方法的终端设备。

在一些实施方式中，所述人物关联信息包括图像场景信息、人物性别信息、人物年龄信息中的一个或多个，所述设备信息包括设备定位信息和/或设备语言信息。

其中，所述图像场景信息可以体现与所述人脸相关联的环境，例如，所述人脸图像是在夜间、白天或者其他场景下拍摄得到的。所述设备定位信息可以指示所述终端设备当前所在的区域、所述终端设备的定位移动情况、所述终端设备在指定时间段内所在时间最长的区域等等。此外，所述设备信息还可以包括设备语言信息，所述设备语言信息可以包括所述设备的语言配置信息和/或用户输入的语言信息。其中，可以通过检测输入法的设置情况等信息来确定用户输入的语言信息。

步骤S302，根据所述人种检测结果、所述人物关联信息和/或所述设备信息，确定至少一个所述待处理区域所对应的颜色调整模板。

其中，所述人种检测结果、所述人物关联信息和/或所述设备信息中的各个信息的重要程度可以通过对应的权重来表示。

可选的，所述根据所述人种检测结果、所述人物关联信息和/或所述设备信息，确定至少一个所述待处理区域所对应的颜色调整模板，包括：

获取所述人种检测结果、所述人物关联信息和/或设备信息所分别对应的权重；

根据所述权重，确定至少一个所述待处理区域所对应的颜色调整模板。

本申请实施例中，所述权重可以指示对应的所述人种检测结果、所述人物关联信息和/或设备信息的重要程度。

在一些实施方式中，在根据所述权重，确定至少一个所述待处理区域所对应的颜色调整模板之前，还可以给各个所述人种检测结果、所述人物关联信息和/或设备信息赋值，所述权重和所述赋值可以是用户或者开发者预先设置的。此时，所述根据所述权重，确定至少一个所述待处理区域所对应的颜色调整模板可以包括根据所述赋值和所述权重，计算所述人脸对应的目标值，并根据所述目标值确定至少一个所述待处理区域所对应的颜色调整模板。

在一些实施方式中，可以根据所述人种检测结果、所述人物关联信息和/或设备信息所分别对应的权重确定所述人种检测结果、所述人物关联信息和/或设备信息中重要程度最高的一项，从而根据所述人种检测结果、所述人物关联信息和/或设备信息中重要程度最高的一项来确定至少一个所述待处理区域所对应的颜色调整模板。

本申请实施例中，通过获取所述人种检测结果、所述人物关联信息和/或所述设备信息，可以多方位多维度地评估用户可能偏好的人脸处理方法，提高评估的准确性，从而可以使得对人脸图像的处理更接近用户的需求和喜好，使得对人脸图像的整体美颜效果更受用户的喜爱。

图4示出了本申请实施例提供的另一种图像处理方法的流程示意图，该图像处理方法可以包括：

S401，获取人脸图像；

S402，对所述人脸图像中的人脸进行人种检测，获得人种检测结果；

本实施例的步骤S401和步骤S402与上述的步骤S201和步骤S202相同或相似，此处不再赘述。

S403，对所述人脸图像中的所述人脸进行图像分割，确定所述人脸中的至少一个待处理区域和各个所述待处理区域所分别对应的特征类型，所述特征类型用于指示对应的待处理区域所包含的人脸特征，或者，用于指示所述待处理区域所对应的目标处理类型；

其中，所述人脸特征可以包括诸如皮肤、眼球、鼻子、眉毛、唇部等等特征，所述目标处理类型可以指示美颜、上妆等方法中所述待处理区域所对应的具体处理方式，例如腮红处理、高光处理、美瞳处理、涂口红处理等等。例如，若所述待处理区域为嘴唇区域，那么该待处理区域对应的特征类型可以是唇部，也可以是涂口红处理。

在一些实施方式中，确定各个待处理区域所分别对应的特征类型可以包括：对所述人脸图像进行特征识别，获取所述人脸图像的目标特征点；根据所述目标特征点确定各个待处理区域所分别对应的特征类型。

具体的，在一些实施方式中，所述对人脸图像进行特征识别的方法可以包括：利用face++工具或dlib算法对人脸图像进行特征识别，得到人脸图像的目标特征点。所述目标特征点可以包括额头特征点、眉毛特征点、眼部特征点、鼻子特征点、口部特征点、下巴特征点、边界特征点等等，此外，所述目标特征点还可以包括诸如腮红区域特征点、高光区域特征点等等。

S404，根据所述人种检测结果，和，各个所述待处理区域所分别对应的特征类型，确定各个待处理区域所分别对应的颜色调整子模板；

需要说明的是，各个不同待处理区域所分别对应的颜色调整子模板可以相同，可以不同，也可以部分相同。也即是说，在一些实施方式中，多个待处理区域所对应的颜色调整子模板可以为同一个模板，例如，可以为同一个颜色映射表。当然，在一些实施方式中，也可能存在多个待处理区域所对应的颜色调整子模板互不相同。并且，对于某一个待处理区域，该待处理区域所对应的颜色调整模板可以是一个或者多个。

S405，通过各个待处理区域所分别对应的颜色调整子模板，对各个所述待处理区域进行颜色调整，获得颜色调整后的人脸图像。

在一些实施方式中，对各个所述待处理区域进行颜色调整的先后顺序可以根据实际应用场景进行设置。例如，若各个待处理区域所对应的颜色调整子模板互不相同，则可以不限制对各个所述待处理区域进行颜色调整的顺序。而在一些实施方式中，则需要以一定的先后顺序依次对各个所述待处理区域进行颜色调整。例如，若所述待处理区域包括皮肤区域和腮红区域，此时，需要先对整个皮肤区域做美白处理，再对所述腮红区域做上腮红处理。

本申请实施例中，通过对所述人脸图像中的所述人脸进行图像分割，确定所述人脸中的至少一个待处理区域和各个所述待处理区域所分别对应的特征类型，可以基于所述人脸检测结果，对各个待处理区域有针对性的进行处理。此时，对所述人脸图像的处理方式更为灵活，且更精细更准确，从而可以提升图像处理的效果。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

对应于上文实施例所述的图像处理方法，图5示出了本申请实施例提供的一种图像处理装置的结构框图，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分。

参照图5，该图像处理装置5包括：获取模块501、检测模块502、第一确定模块503、第二确定模块504和调整模块505。其中：

获取模块501，用于获取人脸图像；

检测模块502，用于对所述人脸图像中的人脸进行人种检测，获得人种检测结果；

第一确定模块503，用于确定所述人脸中的至少一个待处理区域；

第二确定模块504，用于根据所述人种检测结果，确定至少一个所述待处理区域所对应的颜色调整模板；

调整模块505，用于通过所述颜色调整模板对所述人脸图像中对应的待处理区域进行颜色调整，获得颜色调整后的人脸图像。

可选的，所述颜色调整模板包括颜色映射表和/或贴图模板。

可选的，所述第二确定模块504具体包括：

获取单元，用于获取所述人脸的人物关联信息，和/或，获取对所述人脸图像进行处理的终端设备的设备信息；

确定单元，用于根据所述人种检测结果、所述人物关联信息和/或所述设备信息，确定至少一个所述待处理区域所对应的颜色调整模板。

可选的，所述确定单元具体包括：

获取子单元，用于获取所述人种检测结果、所述人物关联信息和/或设备信息所分别对应的权重；

确定子单元，用于根据所述权重，确定至少一个所述待处理区域所对应的颜色调整模板。

可选的，所述人物关联信息包括图像场景信息、人物性别信息、人物年龄信息中的一个或多个，所述设备信息包括设备定位信息和/或设备语言信息。

可选的，所述第一确定模块503具体用于：

对所述人脸图像中的所述人脸进行图像分割，确定所述人脸中的至少一个待处理区域和各个所述待处理区域所分别对应的特征类型，所述特征类型用于指示对应的待处理区域所包含的人脸特征，或者，用于指示所述待处理区域所对应的目标处理类型；

所述第二确定模块504具体用于：

根据所述人种检测结果，和，各个所述待处理区域所分别对应的特征类型，确定各个待处理区域所分别对应的颜色调整子模板；

所述调整模块505具体用于：

通过各个待处理区域所分别对应的颜色调整子模板，对各个所述待处理区域进行颜色调整，获得颜色调整后的人脸图像。

可选的，所述检测模块502具体用于：

将所述人脸图像输入目标神经网络模型，获得所述目标神经网络模型输出的人种检测结果，所述目标神经网络模型是以不同人种的人脸图像集合作为模型训练样本训练得到的。

本申请实施例中，通过对所述人脸图像中的人脸进行人种检测，获得人种检测结果，可以根据所述人种检测结果，确定所述人脸图像中的人脸中的某些特定区域（如皮肤区域、任一五官区域、高光区域、腮红区域等等）所对应的颜色调整模板，从而确定适合于该人脸的美颜、上妆等处理方式，从而可以满足不同人种的用户的需要，大大提升了用户体验，使得终端设备所提供的人脸图像处理方法可以适应不同地区、不同种族的用户的需要。

需要说明的是，上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述***中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

图6为本申请一实施例提供的终端设备的结构示意图。如图6所示，该实施例的终端设备6包括：至少一个处理器60（图6中仅示出一个）处理器、存储器61以及存储在所述存储器61中并可在所述至少一个处理器60上运行的计算机程序62，所述处理器60执行所述计算机程序62时实现上述任意各个图像处理方法实施例中的步骤。

所述终端设备6可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。该终端设备可包括，但不仅限于，处理器60、存储器61。本领域技术人员可以理解，图6仅仅是终端设备6的举例，并不构成对终端设备6的限定，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，例如还可以包括输入输出设备、网络接入设备等。

所称处理器60可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，该处理器60还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 (Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路 (Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA) 或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器61在一些实施例中可以是所述终端设备6的内部存储单元，例如终端设备6的硬盘或内存。所述存储器61在另一些实施例中也可以是所述终端设备6的外部存储设备，例如所述终端设备6上配备的插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card, SMC），安全数字（Secure Digital, SD）卡，闪存卡（Flash Card）等。进一步地，所述存储器61还可以既包括所述终端设备6的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器61用于存储操作***、应用程序、引导装载程序(BootLoader)、数据以及其他程序等，例如所述计算机程序的程序代码等。所述存储器61还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

本申请实施例还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存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。

本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在移动终端上运行时，使得移动终端执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到拍照装置/终端设备的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，RandomAccess Memory）、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不可以是电载波信号和电信信号。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/网络设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/网络设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取人脸图像；

对所述人脸图像中的人脸进行人种检测，获得人种检测结果；

确定所述人脸中的多个待处理区域，包括：对所述人脸图像中的所述人脸进行图像分割，确定所述人脸中的多个待处理区域和各个所述待处理区域所分别对应的特征类型，所述特征类型用于指示对应的待处理区域所包含的人脸特征，或者，用于指示所述待处理区域所对应的目标处理类型；

根据所述人种检测结果，确定多个所述待处理区域所对应的颜色调整模板，包括：根据所述人种检测结果，和，各个所述待处理区域所分别对应的特征类型，确定各个待处理区域所分别对应的颜色调整子模板，多个待处理区域所对应的颜色调整子模板互不相同；

通过各个待处理区域所分别对应的颜色调整子模板，对各个所述待处理区域进行颜色调整，获得颜色调整后的人脸图像；

所述根据所述人种检测结果，确定多个所述待处理区域所对应的颜色调整模板，还包括：

获取所述人脸的人物关联信息，和，获取对所述人脸图像进行处理的终端设备的设备信息；

给各个所述人种检测结果、所述人物关联信息和设备信息赋值；

获取所述人种检测结果、所述人物关联信息和设备信息所分别对应的权重；

根据所述赋值和所述权重，计算所述人脸对应的目标值，并根据所述目标值确定至少一个所述待处理区域所对应的颜色调整模板。

2.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述颜色调整模板包括颜色映射表和/或贴图模板。

3.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述人物关联信息包括图像场景信息、人物性别信息、人物年龄信息中的一个或多个，所述设备信息包括设备定位信息和/或设备语言信息。

4.如权利要求1至3任意一项所述的图像处理方法，其特征在于，所述对所述人脸图像中的人脸进行人种检测，获得人种检测结果，包括：

将所述人脸图像输入目标神经网络模型，获得所述目标神经网络模型输出的人种检测结果，所述目标神经网络模型是以不同人种的人脸图像集合作为模型训练样本训练得到的。

5.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取人脸图像；

检测模块，用于对所述人脸图像中的人脸进行人种检测，获得人种检测结果；

第一确定模块，用于确定所述人脸中的多个待处理区域，包括：对所述人脸图像中的所述人脸进行图像分割，确定所述人脸中的多个待处理区域和各个所述待处理区域所分别对应的特征类型，所述特征类型用于指示对应的待处理区域所包含的人脸特征，或者，用于指示所述待处理区域所对应的目标处理类型；

第二确定模块，用于根据所述人种检测结果，确定多个所述待处理区域所对应的颜色调整模板，包括：根据所述人种检测结果，和，各个所述待处理区域所分别对应的特征类型，确定各个待处理区域所分别对应的颜色调整子模板，多个待处理区域所对应的颜色调整子模板互不相同；

调整模块，用于通过各个待处理区域所分别对应的颜色调整子模板，对各个所述待处理区域进行颜色调整，获得颜色调整后的人脸图像；

所述根据所述人种检测结果，确定多个所述待处理区域所对应的颜色调整模板，还包括：

获取所述人脸的人物关联信息，和，获取对所述人脸图像进行处理的终端设备的设备信息；

给各个所述人种检测结果、所述人物关联信息和设备信息赋值；

获取所述人种检测结果、所述人物关联信息和设备信息所分别对应的权重；

根据所述赋值和所述权重，计算所述人脸对应的目标值，并根据所述目标值确定至少一个所述待处理区域所对应的颜色调整模板。

6.一种终端设备，包括存储器、处理器、显示器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4任一项所述的图像处理方法。

7.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述的图像处理方法。

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