CN112052726A

CN112052726A - 图像处理方法及装置

Info

Publication number: CN112052726A
Application number: CN202010739744.0A
Authority: CN
Inventors: 谢建涛
Original assignee: Beijing Jihao Technology Co Ltd
Current assignee: Beijing Jihao Technology Co Ltd
Priority date: 2020-07-28
Filing date: 2020-07-28
Publication date: 2020-12-08

Abstract

本发明提供了一种图像处理方法及装置，通过根据目标图像帧的亮度值，确定亮度判断阈值，亮度判断阈值随着亮度值的增大而增大；确定目标图像帧的每个第一像素点，与上一个图像帧中对应的第二像素点之间的灰度差值；在目标第一像素点的数量小于或等于预设数量的情况下，对目标图像帧执行忽略操作；其中，目标第一像素点的灰度差值，大于或等于亮度判断阈值。本发明可以降低与各种电子设备之间不兼容的几率，另外，本发明通过与目标图像帧的亮度值对应的亮度判断阈值，也降低了暗光环境下无法识别跟踪人脸的几率，提高了复杂环境中人脸识别的准确性。

Description

图像处理方法及装置

技术领域

本发明属于计算机技术领域，特别是涉及一种图像处理方法及装置。

背景技术

随着人脸识别技术的不断发展和广泛应用，在电子设备上越来越多的功能需要采用人脸识别技术来实现，相应的，人脸识别功能也会增加电子设备的功耗。

在目前，电子设备使用过程中降低人脸识别功能功耗的方法有两种，方案一，具体通过在电子设备中集成数字信号处理(DSP，Digital Signal Process)芯片，DSP芯片指能够实现数字信号处理技术的芯片，在运行人脸识别功能时，可以通过DSP芯片处理人脸识别功能的相关计算，从而降低电子设备处理器的功耗。方案二，采用相似帧判断的方法，即在摄像头采集的视频帧序列中，计算当前帧图像的像素点与上一帧图像的像素点之间的相似度，并根据相似度，确定该当前帧图像和上一帧图像是否为相似帧，若是，则对该当前帧图像忽略，不进行人脸识别运算，该方案通过减少人脸识别运算的执行次数，从而降低电子设备处理器的功耗。

但是，方案一中的DSP芯片存在与较多电子设备不兼容的问题，导致其应用场景受限。方案二中，由于拍摄环境的复杂性，各个图像在被拍摄时，不同图像可能会对应不同拍摄环境，如有的图像为亮光环境，有的图像为暗光环境，而暗光环境下，图像的亮度变化较小，使得图像被确定为相似帧的几率较大，仅通过当前帧图像的像素点与上一帧图像的像素点之间的相似度的判断，会导致暗光环境下一些本来需要执行人脸识别运算的图像被误判为相似帧，从而对这些图像进行忽略，导致出现暗光环境下无法识别跟踪人脸的问题，降低了人脸识别的准确性。

发明内容

本发明提供一种图像处理方法、样本处理方法及装置，以便解决现有技术中人脸识别的应用场景受限，准确性较低的问题。

为了解决上述技术问题，本发明是这样实现的：

第一方面，本发明实施例提供了一种图像处理方法，该方法可以包括：

从视频文件中获取目标图像帧；

根据所述目标图像帧的亮度值，确定亮度判断阈值，所述亮度判断阈值随着所述亮度值的增大而增大；

确定所述目标图像帧包括的每个第一像素点，与所述上一个图像帧中与所述第一像素点的位置对应的第二像素点之间的灰度差值；

在所有所述第一像素点中的目标第一像素点的数量小于或等于预设数量的情况下，对所述目标图像帧执行忽略操作；

其中，目标第一像素点与所述上一个图像帧中与所述目标第一像素点的位置对应的第二像素点之间的灰度差值，大于或等于所述亮度判断阈值。

第二方面，本发明实施例提供了一种图像处理装置，该图像处理装置可以包括：

获取模块，用于从视频文件中获取目标图像帧；

亮度值模块，用于根据所述目标图像帧的亮度值，确定亮度判断阈值，所述亮度判断阈值随着所述亮度值的增大而增大；

计算模块，用于确定所述目标图像帧包括的每个第一像素点，与所述上一个图像帧中与所述第一像素点的位置对应的第二像素点之间的灰度差值；

处理模块，用于在所有所述第一像素点中的目标第一像素点的数量小于或等于预设数量的情况下，对所述目标图像帧执行忽略操作；

本发明实施例的第三方面，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上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述的图像处理方法的步骤。

本发明实施例的第四方面，提供了一种装置，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上述所述的图像处理方法的步骤。

在本发明实施例中，本发明通过从视频文件中获取目标图像帧；根据目标图像帧的亮度值，确定亮度判断阈值，亮度判断阈值随着亮度值的增大而增大；确定目标图像帧包括的每个第一像素点，与上一个图像帧中与第一像素点的位置对应的第二像素点之间的灰度差值；在所有第一像素点中的目标第一像素点的数量小于或等于预设数量的情况下，对目标图像帧执行忽略操作；其中，目标第一像素点与上一个图像帧中与目标第一像素点的位置对应的第二像素点之间的灰度差值，大于或等于亮度判断阈值。本发明通过根据目标图像帧的亮度值大小，在亮度值越大时，将亮度判断阈值设置为越大，在亮度值越小时，将亮度判断阈值设置为越小，通过与目标图像帧的亮度值对应的亮度判断阈值，使得在暗光环境中，提高了确定目标图像帧与上一个视频帧之间存在差异的判断几率，即降低将目标图像帧确定为相似帧的几率，从而在暗光环境中将本来需要执行人脸识别操作的目标图像帧被误判为相似帧的几率下降，也降低了暗光环境下无法识别跟踪人脸的几率，提高了复杂环境中人脸识别的准确性。另外，本发明可以采用软件算法实现降低人脸识别功耗的逻辑，因此降低了与各种电子设备之间不兼容的几率，提高了降低人脸识别功耗功能的应用场景。

附图说明

图1是本发明实施例提供的一种图像处理方法的步骤流程图；

图2是本发明实施例提供的一种图像处理方法的具体步骤流程图；

图3是本发明实施例提供的一种图像处理装置的框图；

图4是本发明实施例提供的一种装置的框图。

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。

图1是本发明实施例提供的一种图像处理方法的步骤流程图，如图1所示，该方法可以包括：

步骤101、从视频文件中获取目标图像帧。

在本发明实施例中，视频文件可以是电子设备通过摄像头拍摄得到的视频帧组合形成的，即电子设备在通过摄像头每获得一个图像帧时，便将该图像帧添加至视频文件的帧序列中的对应位置，针对该情况，从视频文件中获取目标图像帧可以具体为从视频文件的帧序列的首端开始，将依次获取的每一个图像帧作为目标图像帧，在获取目标图像帧的过程中，帧序列中可以不断有新的图像帧加入。

另外，视频文件也可以是从数据库、网络环境中下载得到的视频，或是存储在电子设备本地的视频，针对该情况，从视频文件中获取目标图像帧可以具体为从视频文件的帧序列的首端开始，将依次获取的每一个图像帧作为目标图像帧，在获取目标图像帧的过程中，帧序列中一般不会有新的图像帧加入。

步骤102、根据所述目标图像帧的亮度值，确定亮度判断阈值。

其中，所述亮度判断阈值随着所述亮度值的增大而增大。

在人脸识别过程中，画面亮度对识别结果具有较大影响，如，在亮光环境中更易检测到人脸区域，在暗光环境中，图像帧的亮度变化较小，使得图像被确定为相似帧而被忽略的几率较大，从而较难检测到人脸区域，因此，在确定目标图像帧存在进行人脸识别操作的初步需求之后，可以获取目标图像帧的亮度值，并根据亮度值，确定一个亮度判断阈值，该亮度判断阈值可以随着所述亮度值的增大而增大，亮度判断阈值反映目标图像帧对应的画面在拍摄时所处环境的亮暗光情况。

例如，在目标图像帧的亮度值较小的情况下，可以设定一个值较小的亮度判断阈值，即在暗光环境中，通过值较小的亮度判断阈值，以提高将目标图像帧确定为相似帧的严格程度，使得暗光环境中对人脸检测的成功率提高。在目标图像帧的亮度值较大的情况下，可以设定一个值较大的亮度判断阈值，即在亮光环境中，通过值较大的亮度判断阈值，相较于暗光环境降低将目标图像帧确定为相似帧的严格程度，使得亮光环境中能够正常实现对人脸区域的检测。

步骤103，确定所述目标图像帧包括的每个第一像素点，与所述上一个图像帧中与所述第一像素点的位置对应的第二像素点之间的灰度差值。

在本发明实施例中，可以计算目标图像帧和上一个图像帧中两两对应像素点之间的灰度差值，该灰度差值可以反映目标图像帧中第一像素点，相对于上一个图像帧中与第一像素点的位置对应的第二像素点，其灰度是否具有较大变化，在该灰度差值较大时，说明第一像素点相对于第二像素点存在灰度较大变化，则目标图像帧与上一个图像帧之间存在差异的几率较大。在该灰度差值较小时，说明第一像素点相对于第二像素点存在灰度较小变化，则目标图像帧与上一个图像帧之间存在差异的几率较小。

需要说明的是，确定图像帧中像素点的灰度值，可以先将图像帧转化为灰度图像，之后在读取每一个像素点的像素值，即得到该像素点的灰度值。

例如，假设目标图像帧具有四个像素点(A1,B1,C1,D1),上一个图像帧具有四个像素点(A2,B2,C2,D2)，且A1与A2，B1与B2，C1与C2，D1与D2一一对应，则可以计算得到四个灰度差值，灰度差值a＝A1-A2，灰度差值b＝B1-B2，灰度差值c＝C1-C2，灰度差值d＝D1-D2。

步骤104，在所有所述第一像素点中的目标第一像素点的数量小于或等于预设数量的情况下，对所述目标图像帧执行忽略操作。

在本发明实施例中，若一个第一像素点与上一个图像帧中与目标第一像素点的位置对应的第二像素点之间的灰度差值大于或等于亮度判断阈值，则将该第一像素点确定为目标第一像素点，并确定该目标第一像素点相对于上一个图像帧中与目标第一像素点的位置对应的第二像素点，其灰度值发生了较大变化。在目标图像帧的所有所述第一像素点中，目标第一像素点的数量越多，说明目标图像帧与上一个图像帧之间存在的差异越大，二者为相似帧的几率越小；目标第一像素点的数量越少，说明目标图像帧与上一个图像帧之间存在的差异越小，二者为相似帧的几率越大。且在本发明实施例的人脸识别过程中，若目标图像帧与上一个图像帧之间存在的差异越小，将该目标图像帧执行人脸识别操作的几率也就越小。

因此，当目标第一像素点的数量小于或等于预设数量的情况下，可以认为目标图像帧于上一个图像帧较为相似，可以对目标图像帧执行忽略操作，从而不对目标图像帧执行人脸识别操作，有效降低电子设备因人脸识别功能而产生的功耗。需要说明的是，预设数量可以根据实际需求进行设定，如，预设数量可以包括目标图像帧中所有第一像素点个数的5％。

例如，参照上述步骤103提供的示例中得到的四个灰度差值：灰度差值a＝A1-A2，灰度差值b＝B1-B2，灰度差值c＝C1-C2，灰度差值d＝D1-D2。

在一种情况下，假设目标图像帧在拍摄时处于暗光环境，灰度差值a＝1，灰度差值b＝2.5，c＝2.8，d＝4，且根据步骤102的逻辑，将亮度判断阈值取为较小值2，预设数量为2，则像素点B1，C1，D1对应的灰度差值都大于亮度判断阈值2，像素点B1，C1，D1可以作为目标第一像素点，目标第一像素点的数量为3，大于预设数量2，则目标图像帧与上一个图像帧之间存在较大差异，需要对目标图像帧与进行人脸识别操作。

在另一种情况下，假设目标图像帧在拍摄时处于亮光环境，灰度差值a＝1，灰度差值b＝2.5，c＝2.8，d＝4，且根据步骤102的逻辑，将亮度判断阈值取为较大值3，预设数量为2，则像素点D1对应的灰度差值大于亮度判断阈值3，像素点D1可以作为目标第一像素点，目标第一像素点的数量为1，小于预设数量2，则目标图像帧与上一个图像帧之间不存在较大差异，不需要对目标图像帧与进行人脸识别操作。

由上述两种情况可知，在暗光环境中，通过设定一个值较小的亮度判断阈值，可以将更多的像素点确定为目标第一像素点，使得暗光环境中，提高确定目标图像帧与上一个视频帧之间存在差异的判断几率，即降低将目标图像帧确定为相似帧的几率，使得在暗光环境中对人脸检测的成功率提高。在亮光环境中，通过设定一个值较大的亮度判断阈值，可以将更少的像素点确定为目标第一像素点，使得亮光环境中，相较于暗光环境降低了确定目标图像帧与上一个视频帧之间存在差异的判断几率，即相较于暗光环境提高将目标图像帧确定为相似帧的几率，使得在亮光环境中正常实现对目标图像帧的人脸检测。

综上，本发明实施例提供的一种图像处理方法，通过从视频文件中获取目标图像帧；根据目标图像帧的亮度值，确定亮度判断阈值，亮度判断阈值随着亮度值的增大而增大；确定目标图像帧包括的每个第一像素点，与上一个图像帧中与第一像素点的位置对应的第二像素点之间的灰度差值；在所有第一像素点中的目标第一像素点的数量小于或等于预设数量的情况下，对目标图像帧执行忽略操作；其中，目标第一像素点与上一个图像帧中与目标第一像素点的位置对应的第二像素点之间的灰度差值，大于或等于亮度判断阈值。本发明通过根据目标图像帧的亮度值大小，在亮度值越大时，将亮度判断阈值设置为越大，在亮度值越小时，将亮度判断阈值设置为越小，通过与目标图像帧的亮度值对应的亮度判断阈值，使得在暗光环境中，提高了确定目标图像帧与上一个视频帧之间存在差异的判断几率，即降低将目标图像帧确定为相似帧的几率，从而在暗光环境中将本来需要执行人脸识别操作的目标图像帧被误判为相似帧的几率下降，也降低了暗光环境下无法识别跟踪人脸的几率，提高了复杂环境中人脸识别的准确性。另外，本发明可以采用软件算法实现降低人脸识别功耗的逻辑，因此降低了与各种电子设备之间不兼容的几率，提高了降低人脸识别功耗功能的应用场景。

图2是本发明实施例提供的一种样本处理方法的步骤流程图，如图2所示，该方法可以包括：

步骤201、从视频文件中获取目标图像帧。

该步骤具体可以参照上述步骤101，此处不再赘述。

步骤202、在所述目标图像帧的上一个图像帧的人脸区域的像素面积大于或等于预设面积值时，获取所述目标图像帧的亮度值。

在本发明实施例中，可以通过确定目标图像帧在视频文件的帧序列中所处的位置，确定该目标图像帧是否为非首帧图像，如，若该目标图像帧在帧序列中所处的位置为首端位置，则该目标图像帧为首帧图像；若该目标图像帧在帧序列中所处的位置为非首端位置，则该目标图像帧为非首帧图像。

具体的，在针对视频文件的人脸识别过程中，若目标图像帧为该视频文件的首帧图像，则该目标图像帧可以进行人脸识别操作，以确定该首帧图像中人脸所在区域，使得用户能够在开始观看视频文件的时候，捕捉到人脸所在的区域。

进一步的，在对视频文件的图像帧进行人脸识别操作时，可以将识别结果存储在内存中，如，若需要对视频文件的一个图像帧进行人脸识别操作，则可以将该图像帧中人脸区域的位置坐标保存在内存中。

在该步骤中，在确定目标图像帧为非首帧图像时，需要通过判断，来决定该目标图像帧是否具有被执行人脸识别操作的价值，若存在该价值，则对目标图像帧进行人脸识别操作，若不存在该价值，则不对该目标图像帧进行人脸识别操作，从而避免对每一个图像帧都进行人脸识别操作，能够有效降低电子设备因人脸识别功能而产生的功耗。

在确定目标图像帧为非首帧图像之后，且目标图像帧的上一个图像帧进行过人脸识别操作的情况下，本发明实施例可以从内存中提取该上一个图像帧对应的人脸识别结果，该人脸识别结果包括的内容具有人脸区域的位置坐标，根据人脸区域的位置坐标，可以计算得到人脸区域的像素面积。

在上一个图像帧的人脸区域的像素面积小于预设面积值的情况下，可以认为上一个图像帧的人脸区域的面积过小，视频文件的画面中可能存在面积较小的人脸转动或轻微移动的情况，因此，电子设备可能需要对之后的目标图像帧进行人脸识别操作，以保证人脸区域识别的连续性，使得目标图像帧存在进行人脸识别操作的初步需求。

进一步的，图像帧的亮度值即为图像帧中每个像素点的灰度值的平均值，图像帧的亮度值可以反映图像帧画面中的光暗变化，从而得出拍摄该图像帧时所处环境的光暗程度，例如，拍摄该图像帧时所处环境越暗，则图像帧的亮度值越小；拍摄该图像帧时所处环境越亮，则图像帧的亮度值越大。

可选的，步骤202具体可以包括：

子步骤2021、将所述目标图像帧转化为灰度通道的图像。

在本发明实施例中，灰度通道的图像又称为灰阶图，视频文件中的一个目标图像帧，可以为RGB(红色、绿色、蓝色)色彩格式，通过开源的转换工具，可以将RGB色彩格式的目标图像帧转化为灰度通道的图像。假如目标图像帧中某像素点的颜色为RGB色彩格式，则可以通过浮点算法、整数方法、移位方法、平均值法中的任一种算法，将该像素点转换为灰度格式，对每一个像素点执行同样的操作，可以得到灰度通道的图像。

子步骤2022、提取所述灰度通道的图像中每个像素点的灰度值。

子步骤2023、将所述灰度通道的图像中所有像素点的平均灰度值，确定为所述目标图像帧的亮度值。

具体的，目标图像帧的亮度值即为灰度通道的图像中每个像素点的灰度值的平均值，目标图像帧的亮度值可以反映目标图像帧画面中的光暗变化，从而得出拍摄该目标图像帧时所处环境的光暗程度，例如，拍摄该目标图像帧时所处环境越暗，则目标图像帧的亮度值越小；拍摄该目标图像帧时所处环境越亮，则目标图像帧的亮度值越大。

其中，亮度值的范围为(0.255)。

步骤203、在所述亮度值大于或等于0，且小于预设阈值的情况下，将所述亮度值与第一系数之间的比值确定为所述亮度判断阈值。

步骤204、在所述亮度值大于或等于所述预设阈值的情况下，将第二系数确定为所述亮度判断阈值。

其中，所述第二系数大于或等于所述预设阈值与所述第一系数之间的比值。

在本发明实施例中，可以通过一个示例来说明亮度判断阈值的确定过程：

首先定义暗光场景的亮度值avlum的范围为(0≤avlum≤140)，定义亮光场景的亮度值avlum的范围为(avlum＞140)。其中140为预设阈值，即暗光场景的亮度值与亮光场景的亮度值的分界点。

则在亮度值大于或等于0，且小于或等于预设阈值的情况下(暗光场景)，亮度判断阈值lum_diff_th1＝avlum/20；在亮度值大于预设阈值的情况下(亮光场景)，亮度判断阈值lum_diff_th2＝7。其中，20为第一系数的值，7为第二系数的值，暗光场景下的亮度判断阈值lum_diff_th1的范围为[0，7)。亮光场景下的亮度判断阈值lum_diff_th2的范围为[7，∞)，即第二系数的范围为[7，∞)，使得第二系数大于或等于亮度阈值与第一系数之间的比值，且亮度判断阈值随着亮度值的增大而增大。

需要说明的是，本发明实施例中可以对第一系数和第二系数的值，在其值的范围内进行调整，从而根据实际环境中复杂的光暗变化，进一步优化不同光暗场景下，亮度判断阈值的取值，使得亮度判断阈值能够与实际环境更加匹配。

步骤205、确定所述目标图像帧包括的每个第一像素点，与所述上一个图像帧中与所述第一像素点的位置对应的第二像素点之间的灰度差值。

该步骤具体可以参照上述步骤103，此处不再赘述。

步骤206、在所有所述第一像素点中的目标第一像素点的数量小于或等于预设数量的情况下，对所述目标图像帧执行忽略操作。

该步骤具体可以参照上述步骤104，此处不再赘述。

可选的，预设面积值包括：30像素单位×30像素单位，所述预设数量包括：所述目标图像帧中所有第一像素点的数量的百分之五。

可选的，在步骤206之后，所述方法还包括：

步骤207、获取所述上一个图像帧的人脸区域的位置坐标。

步骤208、将所述上一个图像帧的人脸区域的位置坐标，确定为所述目标图像帧的人脸区域的位置坐标。

在本发明实施例中，当一个目标图像帧被确定为相似帧并进行忽略操作之后，虽然不需要对其进行人脸识别操作，但是用户端依然具有观看该目标图像帧中的人脸区域的需求，由于目标图像帧与上一个图像帧为相似帧，则可以直接从内存中获取上一个图像帧在经过人脸识别操作后得到的人脸识别结果，并将该人脸识别结果直接复用在目标图像帧中，即将上一个图像帧的人脸区域的位置坐标，确定为目标图像帧的人脸区域的位置坐标，从而在不对目标图像帧进行人脸识别操作的基础上，满足用户端观看该目标图像帧中的人脸区域的需求。

可选的，在步骤206之后，所述方法还包括：

步骤209、在确定所述目标图像帧为首帧图像的情况下，将所述目标图像帧输入图像处理模型，得到所述图像处理模型输出的所述目标图像帧中的目标人脸区域。

在该步骤中，在针对视频文件的人脸识别过程中，若目标图像帧为该视频文件的首帧图像，则该目标图像帧可以进行人脸识别操作，以确定该首帧图像中人脸所在区域，使得用户能够在开始观看视频文件的时候，捕捉到人脸所在的区域。

具体的，图像处理模型可以为用于进行人脸识别的卷积神经网络模型。

可选的，在步骤201之后，所述方法还包括：

步骤210、在所有所述第一像素点中的目标第一像素点的数量大于所述预设数量的情况下，将所述目标图像帧输入图像处理模型，得到所述图像处理模型输出的所述目标图像帧中的目标人脸区域。

在该步骤中，在所有第一像素点中的目标第一像素点的数量大于预设数量的情况下，说明目标图像帧与上一个图像帧之间存在的差异较大，可以将目标图像帧确定为非相似帧，需要对目标图像帧进行人脸识别操作，以保证人脸识别跟踪的准确性和不间断性。

综上所述，本发明实施例通过从视频文件中获取目标图像帧；根据目标图像帧的亮度值，确定亮度判断阈值，亮度判断阈值随着亮度值的增大而增大；确定目标图像帧包括的每个第一像素点，与上一个图像帧中与第一像素点的位置对应的第二像素点之间的灰度差值；在所有第一像素点中的目标第一像素点的数量小于或等于预设数量的情况下，对目标图像帧执行忽略操作；其中，目标第一像素点与上一个图像帧中与目标第一像素点的位置对应的第二像素点之间的灰度差值，大于或等于亮度判断阈值。本发明通过根据目标图像帧的亮度值大小，在亮度值越大时，将亮度判断阈值设置为越大，在亮度值越小时，将亮度判断阈值设置为越小，通过与目标图像帧的亮度值对应的亮度判断阈值，使得在暗光环境中，提高了确定目标图像帧与上一个视频帧之间存在差异的判断几率，即降低将目标图像帧确定为相似帧的几率，从而在暗光环境中将本来需要执行人脸识别操作的目标图像帧被误判为相似帧的几率下降，也降低了暗光环境下无法识别跟踪人脸的几率，提高了复杂环境中人脸识别的准确性。另外，本发明可以采用软件算法实现降低人脸识别功耗的逻辑，因此降低了与各种电子设备之间不兼容的几率，提高了降低人脸识别功耗功能的应用场景。

进一步的，本发明通过在上一个图像帧的人脸区域的像素面积较大的基础上，来确定对目标图像帧是否进行降低人脸识别功耗的逻辑判断，从而使得目标图像帧中出现较小像素面积的人脸区域时，直接对目标图像帧进行人脸识别操作，降低了对视频文件的画面中，对较小像素面积的人脸区域跟踪识别失败的几率。

图3是本发明实施例提供的一种图像处理装置的框图，如图3所示，该装置可以包括：

获取模块301，用于从视频文件中获取目标图像帧；

亮度值模块302，用于根据所述目标图像帧的亮度值，确定亮度判断阈值，所述亮度判断阈值随着所述亮度值的增大而增大；

可选的，亮度值模块302，包括：

获取子模块，用于在所述目标图像帧的上一个图像帧的人脸区域的像素面积大于或等于预设面积值时，获取所述目标图像帧的亮度值；

可选的，获取子模块，包括：

转换单元，用于将所述目标图像帧转化为灰度通道的图像；

提取单元，用于提取所述灰度通道的图像中每个像素点的灰度值；

平均计算单元，用于将所述灰度通道的图像中所有像素点的平均灰度值，确定为所述目标图像帧的亮度值。

第一比值子模块，用于在所述亮度值大于或等于0，且小于预设阈值的情况下，将所述亮度值与第一系数之间的比值确定为所述亮度判断阈值；

第二比值子模块，用于在所述亮度值大于或等于所述预设阈值的情况下，将第二系数确定为所述亮度判断阈值；

计算模块303，用于确定所述目标图像帧包括的每个第一像素点，与所述上一个图像帧中与所述第一像素点的位置对应的第二像素点之间的灰度差值；

处理模块304，用于在所有所述第一像素点中的目标第一像素点的数量小于或等于预设数量的情况下，对所述目标图像帧执行忽略操作；

可选的，所述装置还包括：

坐标获取模块，用于获取所述上一个图像帧的人脸区域的位置坐标；

复用模块，用于将所述上一个图像帧的人脸区域的位置坐标，确定为所述目标图像帧的人脸区域的位置坐标。

可选的，所述装置还包括：

第一识别模块，用于在确定所述目标图像帧为首帧图像的情况下，将所述目标图像帧输入图像处理模型，得到所述图像处理模型输出的所述目标图像帧中的目标人脸区域。

可选的，所述装置还包括：

第二识别模块，用于在所有所述第一像素点中的目标第一像素点的数量大于所述预设数量的情况下，将所述目标图像帧输入图像处理模型，得到所述图像处理模型输出的所述目标图像帧中的目标人脸区域。

可选的，所述预设面积值包括：30像素单位×30像素单位，所述预设数量包括：所述目标图像帧中所有第一像素点的数量的百分之五。

综上，本发明实施例提供的图像处理装置，通过从视频文件中获取目标图像帧；根据目标图像帧的亮度值，确定亮度判断阈值，亮度判断阈值随着亮度值的增大而增大；确定目标图像帧包括的每个第一像素点，与上一个图像帧中与第一像素点的位置对应的第二像素点之间的灰度差值；在所有第一像素点中的目标第一像素点的数量小于或等于预设数量的情况下，对目标图像帧执行忽略操作；其中，目标第一像素点与上一个图像帧中与目标第一像素点的位置对应的第二像素点之间的灰度差值，大于或等于亮度判断阈值。本发明通过根据目标图像帧的亮度值大小，在亮度值越大时，将亮度判断阈值设置为越大，在亮度值越小时，将亮度判断阈值设置为越小，通过与目标图像帧的亮度值对应的亮度判断阈值，使得在暗光环境中，提高了确定目标图像帧与上一个视频帧之间存在差异的判断几率，即降低将目标图像帧确定为相似帧的几率，从而在暗光环境中将本来需要执行人脸识别操作的目标图像帧被误判为相似帧的几率下降，也降低了暗光环境下无法识别跟踪人脸的几率，提高了复杂环境中人脸识别的准确性。另外，本发明可以采用软件算法实现降低人脸识别功耗的逻辑，因此降低了与各种电子设备之间不兼容的几率，提高了降低人脸识别功耗功能的应用场景。

另外，本发明实施例还提供一种装置，具体可以参照图4，该装置600包括处理器610，存储器620以及存储在存储器620上并可在处理器610上运行的计算机程序，该计算机程序被处理器610执行时实现上述实施例的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的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，可以为只读存储器(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。

本发明实施例还提供了一种计算机程序，该计算机程序可以存储在云端或本地的存储介质上。在该计算机程序被计算机或处理器运行时用于执行本发明实施例的图像处理方法的相应步骤，并且用于实现根据本发明实施例的图像处理装置中的相应模块。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，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，或者对其中部分或者全部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发明各实施例技术方案的范围。

Claims

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

从视频文件中获取目标图像帧；

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标图像帧的亮度值，确定亮度判断阈值，包括：

在所述目标图像帧的上一个图像帧的人脸区域的像素面积大于或等于预设面积值时，获取所述目标图像帧的亮度值；

在所述亮度值大于或等于0，且小于预设阈值的情况下，将所述亮度值与第一系数之间的比值确定为所述亮度判断阈值；

在所述亮度值大于或等于所述预设阈值的情况下，将第二系数确定为所述亮度判断阈值；

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标图像帧的亮度值，包括：

将所述目标图像帧转化为灰度通道的图像；

提取所述灰度通道的图像中每个像素点的灰度值；

将所述灰度通道的图像中所有像素点的平均灰度值，确定为所述目标图像帧的亮度值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述对所述目标图像帧执行忽略操作之后，所述方法还包括：

获取所述上一个图像帧的人脸区域的位置坐标；

将所述上一个图像帧的人脸区域的位置坐标，确定为所述目标图像帧的人脸区域的位置坐标。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述从视频文件中获取目标图像帧之后，所述方法还包括：

在确定所述目标图像帧为首帧图像的情况下，将所述目标图像帧输入图像处理模型，得到所述图像处理模型输出的所述目标图像帧中的目标人脸区域。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述确定所述目标图像帧包括的每个第一像素点，与所述上一个图像帧中与所述第一像素点的位置对应的第二像素点之间的灰度差值之后，所述方法还包括：

在所有所述第一像素点中的目标第一像素点的数量大于所述预设数量的情况下，将所述目标图像帧输入图像处理模型，得到所述图像处理模型输出的所述目标图像帧中的目标人脸区域。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设面积值包括：30像素单位×30像素单位，所述预设数量包括：所述目标图像帧中所有第一像素点的数量的百分之五。

8.一种图像处理装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于从视频文件中获取目标图像帧；

9.一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至7中任一项所述的图像处理方法的步骤。

10.一种装置，其特征在于，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至7中任一项所述的图像处理方法的步骤。