CN114387157A - 一种图像处理方法、装置及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种图像处理方法、装置以及计算机可读存储介质，用于满足多人拍照的瘦脸需求。本发明实施例方法包括：获取图像采集装置采集的图像；识别所述图像中的人脸，并获取所述人脸对应的拍摄对象与所述图像采集装置采集所述图像时的距离；基于预设瘦脸策略和所述距离对所述人脸进行瘦脸处理。通过距离有针对性地识别到的人脸进行瘦脸处理，可以协调处理诸如集体照中由于拍摄对象与图像采集装置不同距离造成的脸部大小不均一的问题，能够满足多人的瘦脸需求，且该方法无需逐一对人脸进行瘦脸处理，具有智能化、高效化的特点。
Description
技术领域
本发明涉及图像技术领域，尤其涉及一种图像处理方法、装置以及计算机可读存储介质。
背景技术
现今时代，人们追求以瘦为美，因此，各种图像美化处理得以发展并被广泛应用，尤其是人脸的美化处理，已经在各种智能设备上得以体现。
但是，针对集体照而言，现有的图像美化处理导致图像中的人脸大小相差较大，难以满足多人的需求。
发明内容
本发明实施例提供了一种图像处理、装置以及计算机可读存储介质，用于多人拍照的瘦脸需求。
第一方面，本发明实施例提供了一种图像处理方法，所述方法包括：
获取图像采集装置采集的图像；
识别所述图像中的人脸，并获取所述人脸对应的拍摄对象与所述图像采集装置采集所述图像时的距离；
基于预设瘦脸策略和所述距离对所述人脸进行瘦脸处理。
可选的，所述基于预设瘦脸策略和所述距离对所述人脸进行瘦脸处理，包括：
对所述图像中识别到的所有人脸，分别基于对应的距离进行瘦脸处理；或，
获取所述人脸的特征信息；
若所述人脸中目标人脸的特征信息满足预设条件，则基于所述距离对所述目标人脸进行瘦脸处理。
可选的，所述特征信息包括所述距离和/或所述人脸在所述图像中的大小占比。
可选的，所述若所述人脸中目标人脸的特征信息满足预设条件，则基于所述距离对满足所述目标人脸进行瘦脸处理，包括：
若所述人脸中目标人脸对应的距离小于目标距离，则基于所述目标人脸对应的距离对所述目标人脸进行瘦脸处理，其中，所述目标距离为所述图像中识别到的所有人脸与所述图像采集装置采集所述图像时的距离的平均值。
可选的，所述若所述人脸中目标人脸的特征信息满足预设条件，则基于所述距离对满足所述目标人脸进行瘦脸处理，包括：
若所述人脸中目标人脸对应的大小占比大于目标大小占比，则基于所述目标人脸对应的距离对所述目标人脸进行瘦脸处理，其中，所述目标大小占比为所述图像中识别到的所有人脸在所述图像中的平均大小占比。
可选的，所述若所述人脸中目标人脸的特征信息满足预设条件，则基于所述距离对满足所述目标人脸进行瘦脸处理，包括：
若所述人脸中目标人脸对应的距离小于目标距离，且所述人脸中目标人脸对应的大小占比大于目标大小占比，则基于所述目标人脸对应的距离对所述目标人脸进行瘦脸处理，其中，所述目标距离为所述图像中识别到的所有人脸与所述图像采集装置采集所述图像时的距离的平均值，所述目标大小占比为所述图像中识别到的所有人脸在所述图像中的平均大小占比。
可选的，所述方法还包括：
获取用户指令；
基于所述用户指令在多种瘦脸模式中选择目标瘦脸模式；
所述基于预设瘦脸策略和所述距离对所述人脸进行瘦脸处理，包括：
基于预设瘦脸策略、所述目标瘦脸模式和所述距离对所述人脸进行瘦脸处理。
可选的，所述基于预设瘦脸策略和所述距离对所述人脸进行瘦脸处理，包括：
获取预设的距离与瘦脸比例系数的映射关系，并基于预设瘦脸策略、所述映射关系和所述距离对所述人脸进行瘦脸处理；或，
将所述距离输入预设的瘦脸模型，得到基于距离的瘦脸策略，并基于预设瘦脸策略、所述基于距离的瘦脸策略对所述人脸进行瘦脸处理。
第二方面，本发明实施例提供了一种图像处理装置，所述距离检测装置包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述存储器中存储的计算机程序时实现上述第一方面所述方法的步骤。
第三方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其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上述第一方面所述方法的步骤。
本发明实施例提供了一种图像处理方法、装置以及计算机可读存储介质，该方法通过对图像采集装置采集的图像进行识别，能够在识别到人脸的情况下，进一步获取该人脸在被采集时其对应的拍摄对象与图像采集装置之间的距离，从而能够基于预设瘦脸策略和该距离对人脸进行瘦脸处理。如此，通过距离有针对性地识别到的人脸进行瘦脸处理，可以协调处理诸如集体照中由于拍摄对象与图像采集装置不同距离造成的脸部大小不均一的问题，能够满足多人的瘦脸需求，且该方法无需逐一对人脸进行瘦脸处理，具有智能化、高效化的特点。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的一种图像处理方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例提供的一种图像处理装置的结构示意图。
具体实施方式
本发明实施例提供了一种图像处理方法、装置以及计算机可读存储介质，用于实现快速搜索。
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
可以理解，在拍摄过程中，由于近大远小的原理，靠近处的物体会显得较大，靠远处的物体会相对显得较小。在多人拍照的情况下，由于人的站位不同，则各人与图像采集装置的距离也就不同，从而导致人像在照片中的占比也不同，尤其是身处图像采集装置的近端人员容易形成大脸，与身处图像采集装置的远端人员的人脸大小相差较大/不协调，生成的照片容易给处图像采集装置的近端人员造成不快，尤其是如今以瘦为美的时代。
基于此，本发明实施例提供了一种瘦脸方法、装置以及计算机可读存储介质，该瘦脸方法通过对图像采集装置采集的图像进行识别，能够在识别到人脸的情况下，进一步获取该人脸在被采集时其对应的拍摄对象与图像采集装置之间的距离，从而能够基于预设瘦脸策略和该距离对人脸进行瘦脸处理。如此，通过距离有针对性地识别到的人脸进行瘦脸处理，可以协调处理诸如集体照中由于拍摄对象与图像采集装置不同距离造成的脸部大小不均一的问题，能够满足多人的瘦脸需求，且该方法无需逐一对人脸进行瘦脸处理，具有智能化、高效化的特点。
其中，该方法可以适用于任何具有图像处理功能的电子设备，如手机、平板、相机、台式电脑、膝上电脑、智能穿戴电子设备等。进一步的，该电子设备也可以具有图像采集功能，以实现图像采集与处理在同一产品的一体化呈现。当然，可以理解，该两个功能也可以在不同的产品体现，但具有图像处理功能的电子设备可以获取具有图像采集功能的电子设备获取到的相关信息，本发明实施例在此不做任何限定。
再进一步的，具有图像采集功能的电子设备和具有图像处理功能的电子设备中的至少一种还可以具有距离检测功能，以实现多功能化集成。当然，可以理解，距离检测功能也可以在图像采集功能的电子设备和具有图像处理功能的电子设备以外的产品体现，但具有图像采集功能的电子设备和具有图像处理功能的电子设备中的至少一种可以获取到具有距离检测功能的电子设备采集的相关信息，以使得具有图像处理功能的电子设备可以基于具有距离检测功能的电子设备采集的相关信息进行瘦脸处理，本发明实施例在此不做任何限定。
需要说明的是，上述电子设备为不同的产品时，彼此之间可以通信连接，以实现信息交互，或者基于诸如SD卡的形式获取到相关的信息。
为便于理解，下面对本发明实施例中的具体流程进行描述，请参阅图1，本发明实施例中的图像处理方法包括：
01：获取图像采集装置采集的图像；
02：识别所述图像中的人脸，并获取所述人脸对应的拍摄对象与所述图像采集装置采集所述图像时的距离；
03：基于预设瘦脸策略和所述距离对所述人脸进行瘦脸处理。
本实施例中的图像处理方法可以由图像处理装置(也即，上述具有图像处理功能的电子设备)实现，该图像处理装置可以获取图像采集装置采集的图像。其中，图像采集装置可以集成或独立于图像处理装置，图像采集装置可以包括但不限于手机、平板、相机、智能穿戴电子设备。
具体的，在获取到图像采集装置采集的图像后，可以对图像中的人脸进行识别，以有效且针对性地对人脸进行瘦脸处理。其中，人脸识别方法可以参考相关技术中的图像识别方法，例如利用通过机器学习得到的人脸识别模型对图像进行识别，此处不再赘述。
识别到图像中的人脸后，可以获取该人脸在采集时其对应的拍摄对象与图像采集装置之间的距离。其中，可以获取识别到的各个人脸在采集时其对应的拍摄对象与图像采集装置之间的距离，也可以是获取识别到的部分人脸在采集时其对应的拍摄对象与图像采集装置之间的距离，具体可以视瘦脸处理的需要而定，该选择可以是基于预定规则而定，或者由用户选择，此处不做具体限定。
在一些实施例中，图像采集装置可以是具有双目摄像头的装置，以能够利用图像采集装置采集的图像并基于图像视差的原理获取人脸在采集时其对应的拍摄对象与图像采集装置之间的距离。
在另一些实施例中，图像采集装置可以承载于可移动设备上，通过该可移动设备的运动，可以改变图像采集装置的位置并使得图像采集装置在不同的位置进行拍照，以达到双目摄像的效果，从而基于图像视差的原理获取人脸在采集时其对应的拍摄对象与图像采集装置之间的距离，该可移动设备可以是诸如云台。
在另一些实施例中，图像采集装置上可以搭载有距离检测装置，以通过该距离检测装置获取人脸在采集时其对应的拍摄对象与图像采集装置之间的距离，该距离检测装置的感测范围可以覆盖图像采集装置的感测范围，该距离检测装置可以是诸如飞行时间TOF传感器、激光雷达。
进一步的，在获取到相应的距离后，可以基于预设瘦脸策略和获取到的相应的距离对相应的人脸进行瘦脸处理。如此，通过距离这一因素的介入，可以改善由于距离导致多人照片中人脸的远近大小的问题，使得身处图像采集装置近端的拍摄对象在图像中人脸的占比相对身处图像采集装置远端的拍摄对象在图像中人脸的占比的差异较小，从而满足多人拍照的瘦脸需求。
在一些实施例中，所述基于预设瘦脸策略和所述距离对所述人脸进行瘦脸处理，可以包括：获取预设的距离与瘦脸比例系数的映射关系，并基于预设瘦脸策略和所述映射关系和所述距离对所述人脸进行瘦脸处理。具体的，针对各个预设的距离，可以预先测试多个瘦脸比例系数对应的瘦脸效果，并在调整到合理的瘦脸比例系数后，将预设的距离与其对应的合理的瘦脸比例系数之间的映射关系以诸如表格的形式存储在本地或云端，以在获取到当前需要进行瘦脸处理的人脸对应的距离后，可以基于该距离在诸如表格中查找到相应的瘦脸比例系数，从而基于该瘦脸比例系数以及预设瘦脸策略对人脸进行瘦脸处理。
在另一些实施例中，所述基于预设瘦脸策略和所述距离对所述人脸进行瘦脸处理，可以包括：将所述距离输入预设的瘦脸模型，得到基于距离的瘦脸策略，并基于预设瘦脸策略、所述基于距离的瘦脸策略对所述人脸进行瘦脸处理。具体的，可以利用机器学习预先训练好与距离相关联的瘦脸模型，该瘦脸模型可以存储在本地或云端，以在获取到当前需要进行瘦脸处理的人脸对应的距离后，可以将该距离输入到瘦脸模型中，得到基于距离的瘦脸策略，如瘦脸比例系数，从而基于预设瘦脸策略、所述基于距离的瘦脸策略对所述人脸进行瘦脸处理。其中，利用机器学习预先训练好与距离相关联的瘦脸模型可以参考相关的机器学习技术，此处不再赘述。
可以理解，在训练好瘦脸模型后，可以不断地基于当前瘦脸处理所获得的基于距离的瘦脸策略对该瘦脸模型进行优化，以持续增加瘦脸模型的训练样本，提高瘦脸模型输出基于距离的瘦脸策略的精确度。
其中，预设瘦脸策略可以预先设定好的，也可以由用户自定义，该预设瘦脸策略在于对识别到的人脸进行瘦脸处理的数量进行管控，以满足不同的瘦脸需求，达到照片的不同美化效果。下面对如何基于预设瘦脸策略和所述距离对所述人脸进行瘦脸处理进行说明：
在一些实施例中，所述基于预设瘦脸策略和所述距离对所述人脸进行瘦脸处理，可以包括：对所述图像中识别到的所有人脸，分别基于对应的距离进行瘦脸处理。也即，图像中识别到的各个人脸均会基于其对应的距离进行瘦脸处理。可以理解，在识别到的人脸为多个时，由于各个人脸在采集时其对应的拍摄对象与图像采集装置之间的距离本就不同，已经造成了人脸在图像中占比大小不同的问题，那么在基于距离进行瘦脸处理时，其瘦脸的程度应该不一致，以尽量保持身处图像采集装置近端的拍摄对象在图像中人脸的占比与身处图像采集装置远端的拍摄对象在图像中人脸的占比的协调性，例如，瘦脸程度可以与距离呈反相关。
在另一些实施例中，所述基于预设瘦脸策略和所述距离对所述人脸进行瘦脸处理，可以包括：获取所述人脸的特征信息；若所述人脸中目标人脸的特征信息满足预设条件，则基于所述距离对所述目标人脸进行瘦脸处理。也即，图像中识别到的各个人脸，并不一定会基于其对应的距离进行瘦脸处理，具体视人脸中目标人脸的特征信息与预设条件的对比结果而定。
其中，所述特征信息包括所述距离和/或所述人脸在所述图像中的大小占比。如在一些实施方式中，可以利用距离确定是否存在需要瘦脸处理的目标人脸；在另一些实施方式中，可以利用人脸在图像中的大小占比确定是否存在需要瘦脸处理的目标人脸；在另一些实施方式中，可以同时利用距离以及人脸在图像中的大小占比确定是否存在需要瘦脸处理的目标人脸。具体选择何种方式，可以预先设定，也可以由用户自定义，此处不做具体限定。
下面对目标人脸进行瘦脸处理的几种方式分别进行说明：
1、所述若所述人脸中目标人脸的特征信息满足预设条件，则基于所述距离对满足所述目标人脸进行瘦脸处理，可以包括：若所述人脸中目标人脸对应的距离小于目标距离，则基于所述目标人脸对应的距离对所述目标人脸进行瘦脸处理，其中，所述目标距离为所述图像中识别到的所有人脸与所述图像采集装置采集所述图像时的距离的平均值。
具体的，在利用距离确定是否存在需要瘦脸处理的目标人脸时，预设条件可以是目标人脸对应的距离小于目标距离。在获取到识别到的人脸对应的距离之后，可以将该距离与目标距离进行比较，若该距离小于目标距离，则意味着该距离对应的人脸在图像中存在人脸占比较大的可能，与其他拍摄对象在图像中的人脸占比可能差异较大，相对不协调，那么该距离对应的人脸为目标人脸，也将利用该距离对目标人脸进行瘦脸处理。如此，可以基于有针对性性地进行瘦脸处理，而非对识别到的人脸全盘进行瘦脸，有利于减少瘦脸处理的计算资源，提到瘦脸效率。
其中，目标距离为所述图像中识别到的所有人脸与所述图像采集装置采集所述图像时的距离的平均值。例如，假设图像中识别到的人脸包括A、B、C，该A、B、C在采集时其对应的拍摄对象与图像采集装置之间的距离为L1、L2、L3，那么目标距离为L1、L2、L3这三个值的平均值。
可以理解，目标距离除了可以为上述的平均值以外，也可以为其它，例如为预先设定的固定值，或者由用户自定义设定，此处不做限定。
2、所述若所述人脸中目标人脸的特征信息满足预设条件，则基于所述距离对满足所述目标人脸进行瘦脸处理，可以包括：若所述人脸中目标人脸对应的大小占比大于目标大小占比，则基于所述目标人脸对应的距离对所述目标人脸进行瘦脸处理，其中，所述目标大小占比为所述图像中识别到的所有人脸在所述图像中的平均大小占比。
具体的，在利用人脸在图像中的大小占比确定是否存在需要瘦脸处理的目标人脸，预设条件可以是目标人脸对应的大小占比大于目标大小占比。在获取到识别到的人脸在图像中的大小占比后，可以将该大小占比与目标大小占比进行比较，若该大小占比大于目标占比，则意味着该大小占比对应的人脸与其他拍摄对象在图像中的人脸占比可能差异较大，相对不协调，那么该大小占比对应的人脸为目标人脸，也将利用该目标人脸对应的距离对目标人脸进行瘦脸处理。如此，可以基于有针对性性地进行瘦脸处理，而非对识别到的人脸全盘进行瘦脸，有利于减少瘦脸处理的计算资源，提到瘦脸效率。
其中，目标大小占比为所述图像中识别到的所有人脸在所述图像中的平均大小占比。例如，假设图像中识别到的人脸包括A、B、C，该A、B、C在图像中的大小占比分别为F1、F2、F3，那么目标大小占比为F1、F2、F3这三个值的平均值。该大小占比可以是由人脸在图像中的像素占比或面积占比确定，人脸在图像中所占的区域可以由其轮廓所占的区域表征，还可以是由标注框所占的区域表征，该标注框可以为覆盖人脸的最小框，其形状不做具体限定。
可以理解，目标大小占比除了可以为上述的平均值以外，也可以为其它，例如为预先设定的固定值，或者由用户自定义设定，此处不做限定。
3、所述若所述人脸中目标人脸的特征信息满足预设条件，则基于所述距离对满足所述目标人脸进行瘦脸处理，可以包括：若所述人脸中目标人脸对应的距离小于目标距离，且所述人脸中目标人脸对应的大小占比大于目标大小占比，则基于所述目标人脸对应的距离对所述目标人脸进行瘦脸处理，其中，所述目标距离为所述图像中识别到的所有人脸与所述图像采集装置采集所述图像时的距离的平均值，所述目标大小占比为所述图像中识别到的所有人脸在所述图像中的平均大小占比。
具体的，在利用距离以及人脸在图像中的大小占比确定是否存在需要瘦脸处理的目标人脸时，预设条件可以是目标人脸对应的距离小于目标距离，且目标人脸对应的大小占比大于目标大小占比。该方式相对上述两种方式而言，进行瘦脸处理的条件相对严格，有利于进一步优化计算资源，而避免不必要的瘦脸处理。
其相关内容，可以参考上述两种方式对应的内容，此处不再赘述。
为了给用户提供相对丰富的图像美化方式，以满足不同的图像美化需求，可以设有多种瘦脸模式，以供用户主动选择。
在一些实施例中，该图像处理方法还可以包括：获取用户指令；基于所述用户指令在多种瘦脸模式中选择目标瘦脸模式。进一步的，所述基于预设瘦脸策略和所述距离对所述人脸进行瘦脸处理，可以包括：基于预设瘦脸策略、所述目标瘦脸模式和所述距离对所述人脸进行瘦脸处理。
具体的，图像处理装置可以集成有用户交互装置，该用户交互装置包括物理的操作部件，也可以包括虚拟的操作部件，例如触控屏、按键、滑扭等。通过该用户交互装置，用户可以在多种瘦脸模式中进行选择，在生成的用户指令中可以携带有用户选择的目标瘦脸模式。当然，用户指令也可以是通过独立于图像处理装置的用户交互装置输入，但该用户交互装置可以与图像处理装置通信连接，以传输用户指令至图像处理装置。
在一些实施例中，多种瘦脸模式可以是关于上述提到的对何种满足何种预设条件的目标人脸进行瘦脸处理的模式，例如，第一瘦脸模式可以是对相应的距离小于目标距离的目标人脸进行瘦脸，第二瘦脸模式可以是对相应的大小占比大于目标大小占比的目标人脸进行瘦脸，第三瘦脸模式可以是对相应的距离小于目标距离且相应的大小占比大于目标大小占比的目标人脸。
在另一些实施例中，多种瘦脸模式也可以是是否附加其它美化效果的模式，例如，第一瘦脸模式可以是在瘦脸的基础上附加一键美白，第二瘦脸模式可以是在瘦脸的基础上附加一键滤镜，第三瘦脸模式可以是在瘦脸的基础上附加美妆效果。
可以理解，瘦脸模式可以根据需要进行多种形式变化，具体可以针对用户的需求进行度多样化设计，此处不做具体限定。
进一步的，在基于预设瘦脸策略和距离对人脸进行瘦脸处理后，可以将瘦脸处理后得到的图像保存在图像处理装置的本地，也可以上传到云端。用户也可以根据需求进行分享。
需要说明的是，本发明实施例中图像采集装置采集的图像除了可以是拍照场景时采集的图像，也可以是视频录制中采集的图像，此处不做具体限定。
上面从软件处理的角度对本发明实施例中的图像处理方法进行了描述，下面从硬件处理的角度对本发明实施例中的图像处理装置进行描述。请参阅图2，本发明实施例中的图像处理装置，包括：
存储器201，用于存储计算机程序；
处理器202，用于执行所述存储器中存储的计算机程序时实现：
获取图像采集装置采集的图像；
识别所述图像中的人脸，并获取所述人脸对应的拍摄对象与所述图像采集装置采集所述图像时的距离；
基于预设瘦脸策略和所述距离对所述人脸进行瘦脸处理。
可选的，处理器201具体用于：对所述图像中识别到的所有人脸，分别基于对应的距离进行瘦脸处理；或，获取所述人脸的特征信息；若所述人脸中目标人脸的特征信息满足预设条件，则基于所述距离对所述目标人脸进行瘦脸处理。
可选的，所述特征信息包括所述距离和/或所述人脸在所述图像中的大小占比。
可选的，处理器201具体用于：若所述人脸中目标人脸对应的距离小于目标距离，则基于所述目标人脸对应的距离对所述目标人脸进行瘦脸处理，其中，所述目标距离为所述图像中识别到的所有人脸与所述图像采集装置采集所述图像时的距离的平均值。
可选的，处理器201具体用于：若所述人脸中目标人脸对应的大小占比大于目标大小占比，则基于所述目标人脸对应的距离对所述目标人脸进行瘦脸处理，其中，所述目标大小占比为所述图像中识别到的所有人脸在所述图像中的平均大小占比。
可选的，处理器201具体用于：若所述人脸中目标人脸对应的距离小于目标距离，且所述人脸中目标人脸对应的大小占比大于目标大小占比，则基于所述目标人脸对应的距离对所述目标人脸进行瘦脸处理，其中，所述目标距离为所述图像中识别到的所有人脸与所述图像采集装置采集所述图像时的距离的平均值，所述目标大小占比为所述图像中识别到的所有人脸在所述图像中的平均大小占比。
可选的，处理器201还用于：获取用户指令；基于所述用户指令在多种瘦脸模式中选择目标瘦脸模式；所述基于所述距离对所述人脸进行瘦脸处理，包括：基于所述目标瘦脸模式和所述距离对所述人脸进行瘦脸处理。
可选的，处理器201具体用于：获取预设的距离与瘦脸比例系数的映射关系，并基于预设瘦脸策略、所述映射关系和所述距离对所述人脸进行瘦脸处理；或，将所述距离输入预设的瘦脸模型，得到基于距离的瘦脸策略，并基于预设瘦脸策略、所述基于距离的瘦脸策略对所述人脸进行瘦脸处理。
本发明实施例提供的图像处理装置用于执行上述图像处理方法，其内容和效果可参考前述方法实施例的内容和效果，对其在此不再赘述。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质。本发明实施例的计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序可被处理器执行以完成上述任意一种实施例的方法。
例如，计算机程序可被处理器执行以完成以下步骤所述的控制方法：
01：获取图像采集装置采集的图像；
02：识别所述图像中的人脸，并获取所述人脸对应的拍摄对象与所述图像采集装置采集所述图像时的距离；
03：基于预设瘦脸策略和所述距离对所述人脸进行瘦脸处理；
再例如，计算机程序还可被处理器执行以完成以下步骤所述的方法：
031：对所述图像中识别到的所有人脸，分别基于对应的距离进行瘦脸处理；或，
032：获取所述人脸的特征信息；
若所述人脸中目标人脸的特征信息满足预设条件，则基于所述距离对所述目标人脸进行瘦脸处理。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的***，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的***，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，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信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，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。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元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。
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或者该技术方案的全部或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中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-On lyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，以上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精神和范围。
Claims (10)
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
获取图像采集装置采集的图像；
识别所述图像中的人脸，并获取所述人脸对应的拍摄对象与所述图像采集装置采集所述图像时的距离；
基于预设瘦脸策略和所述距离对所述人脸进行瘦脸处理。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设瘦脸策略和所述距离对所述人脸进行瘦脸处理，包括：
对所述图像中识别到的所有人脸，分别基于对应的距离进行瘦脸处理；或，
获取所述人脸的特征信息；
若所述人脸中目标人脸的特征信息满足预设条件，则基于所述距离对所述目标人脸进行瘦脸处理。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述特征信息包括所述距离和/或所述人脸在所述图像中的大小占比。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述若所述人脸中目标人脸的特征信息满足预设条件，则基于所述距离对满足所述目标人脸进行瘦脸处理，包括：
若所述人脸中目标人脸对应的距离小于目标距离，则基于所述目标人脸对应的距离对所述目标人脸进行瘦脸处理，其中，所述目标距离为所述图像中识别到的所有人脸与所述图像采集装置采集所述图像时的距离的平均值。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述若所述人脸中目标人脸的特征信息满足预设条件，则基于所述距离对满足所述目标人脸进行瘦脸处理，包括：
若所述人脸中目标人脸对应的大小占比大于目标大小占比，则基于所述目标人脸对应的距离对所述目标人脸进行瘦脸处理，其中，所述目标大小占比为所述图像中识别到的所有人脸在所述图像中的平均大小占比。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述若所述人脸中目标人脸的特征信息满足预设条件，则基于所述距离对满足所述目标人脸进行瘦脸处理，包括：
若所述人脸中目标人脸对应的距离小于目标距离，且所述人脸中目标人脸对应的大小占比大于目标大小占比，则基于所述目标人脸对应的距离对所述目标人脸进行瘦脸处理，其中，所述目标距离为所述图像中识别到的所有人脸与所述图像采集装置采集所述图像时的距离的平均值，所述目标大小占比为所述图像中识别到的所有人脸在所述图像中的平均大小占比。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取用户指令；
基于所述用户指令在多种瘦脸模式中选择目标瘦脸模式；
所述基于预设瘦脸策略和所述距离对所述人脸进行瘦脸处理，包括：
基于预设瘦脸策略、所述目标瘦脸模式和所述距离对所述人脸进行瘦脸处理。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设瘦脸策略和所述距离对所述人脸进行瘦脸处理，包括：
获取预设的距离与瘦脸比例系数的映射关系，并基于预设瘦脸策略、所述映射关系和所述距离对所述人脸进行瘦脸处理；或，
将所述距离输入预设的瘦脸模型，得到基于距离的瘦脸策略，并基于预设瘦脸策略、所述基于距离的瘦脸策略对所述人脸进行瘦脸处理。
9.一种图像处理装置，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述存储器中存储的计算机程序时实现权利要求1至8中任意一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任意一项所述方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111672535.XA CN114387157A (zh) | 2021-12-31 | 2021-12-31 | 一种图像处理方法、装置及计算机可读存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| CN202111672535.XA CN114387157A (zh) | 2021-12-31 | 2021-12-31 | 一种图像处理方法、装置及计算机可读存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114387157A true CN114387157A (zh) | 2022-04-22 |
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ID=81200231
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| CN202111672535.XA Pending CN114387157A (zh) | 2021-12-31 | 2021-12-31 | 一种图像处理方法、装置及计算机可读存储介质 |
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| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114387157A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117058738A (zh) * | 2023-08-07 | 2023-11-14 | 深圳市华谕电子科技信息有限公司 | 移动执法设备移动的远距离人脸检测及识别方法和*** |
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2021
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| CN117058738B (zh) * | 2023-08-07 | 2024-05-03 | 深圳市华谕电子科技信息有限公司 | 移动执法设备移动的远距离人脸检测及识别方法和*** |
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