本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于圖像處理的人臉風(fēng)格化方法及電子設(shè)備。

背景技術(shù)：

現(xiàn)有的基于圖像處理的人臉風(fēng)格化方法，采用了圖像像素值的線(xiàn)性變換，這樣使得生成圖像顏色單一，生硬，并且不能很好的融入背景之中去，因此用戶(hù)體驗(yàn)較差。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為了解決上述問(wèn)題，本發(fā)明提供一種基于圖像處理的人臉風(fēng)格化方法及電子設(shè)備。

所述技術(shù)方案如下：

第一方面，提供了一種基于圖像處理的人臉風(fēng)格化方法，所述方法包括：

獲取圖像中人臉對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)；

根據(jù)所述特征點(diǎn)獲取圖像中人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域；

對(duì)所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)歸一化；

對(duì)標(biāo)準(zhǔn)歸一化后的所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域進(jìn)行直方圖均衡化；

對(duì)直方圖均衡化后的所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域進(jìn)行像素值的線(xiàn)性變換，得到目標(biāo)區(qū)域圖像；

將所述目標(biāo)區(qū)域圖像和預(yù)設(shè)的背景圖像進(jìn)行合成，得到風(fēng)格化后的人臉圖像。

結(jié)合第一方面，在第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述獲取圖像中人臉對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)包括：

識(shí)別人臉中的眼睛，鼻子，嘴巴的位置并獲取相應(yīng)的特征點(diǎn)。

結(jié)合第一方面，在第二種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述根據(jù)所述特征點(diǎn)獲取圖像中人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域包括：

根據(jù)所述特征點(diǎn)獲取人臉的輪廓；

獲取所述輪廓內(nèi)的圖像為所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域。

結(jié)合第一方面，在第三種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述對(duì)所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)歸一化包括：

根據(jù)預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)人臉圖像對(duì)所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)歸一化。

結(jié)合第一方面，在第四種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述對(duì)標(biāo)準(zhǔn)歸一化后的所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域進(jìn)行直方圖均衡化包括：

如果所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域?yàn)榛叶葓D像，則獲取所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域的直方圖；

對(duì)所述直方圖進(jìn)行均衡化，刪除超出預(yù)設(shè)閾值的部分。

結(jié)合第一方面，在第五種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述對(duì)標(biāo)準(zhǔn)歸一化后的所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域進(jìn)行直方圖均衡化還包括：

如果所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域?yàn)椴噬珗D像，則獲取所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域?qū)?yīng)的灰度圖像以及所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域的r，g，b分量分別對(duì)應(yīng)的圖像；

分別獲取所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域的r，g，b分量分別對(duì)應(yīng)的圖像以及所述灰度圖像的直方圖；

對(duì)每個(gè)所述直方圖進(jìn)行均衡化，刪除超出預(yù)設(shè)閾值的部分。

結(jié)合第一方面的第四種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第六種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述對(duì)直方圖均衡化后的所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域進(jìn)行像素值的線(xiàn)性變換，得到目標(biāo)區(qū)域圖像包括：

根據(jù)所述直方圖均衡化后的所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域中每個(gè)像素的灰度值進(jìn)行線(xiàn)性變換，得到目標(biāo)區(qū)域圖像。

結(jié)合第一方面的第五種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第七種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所 述對(duì)直方圖均衡化后的所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域進(jìn)行像素值的線(xiàn)性變換，得到目標(biāo)區(qū)域圖像還包括：

根據(jù)所述直方圖均衡化后的所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域中每個(gè)像素的r，g，b分量值以及灰度值分別進(jìn)行線(xiàn)性變換；

將所述r，g，b分量值分別進(jìn)行線(xiàn)性變換得到的圖像合成為所述目標(biāo)區(qū)域圖像；

將所述灰度值進(jìn)行線(xiàn)性變換得到的圖像作為所述目標(biāo)區(qū)域圖像對(duì)應(yīng)的灰度圖像。

結(jié)合第一方面的第六種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第八種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述將所述目標(biāo)區(qū)域圖像和預(yù)設(shè)的背景圖像進(jìn)行合成，得到風(fēng)格化后的人臉圖像包括：

將所述目標(biāo)區(qū)域圖像和所述預(yù)設(shè)的背景圖像進(jìn)行合成，得到風(fēng)格化后的人臉圖像。

結(jié)合第一方面的第七種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第九種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述將所述目標(biāo)區(qū)域圖像和預(yù)設(shè)的背景圖像進(jìn)行合成，得到風(fēng)格化后的人臉圖像還包括：

將所述目標(biāo)區(qū)域圖像，所述目標(biāo)區(qū)域圖像對(duì)應(yīng)的灰度圖像和所述預(yù)設(shè)的背景圖像進(jìn)行合成，得到風(fēng)格化后的人臉圖像。

第二方面，提供了一種電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括：

特征點(diǎn)獲取模塊，用于獲取圖像中人臉對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)；

人臉區(qū)域獲取模塊，用于根據(jù)所述特征點(diǎn)獲取圖像中人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域；

歸一化模塊，用于對(duì)所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)歸一化；

直方圖均衡化模塊，用于對(duì)標(biāo)準(zhǔn)歸一化后的所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域進(jìn)行直方圖均衡化；

線(xiàn)性變換模塊，用于對(duì)直方圖均衡化后的所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域進(jìn)行像素值的線(xiàn)性變換，得到目標(biāo)區(qū)域圖像；

合成模塊，用于將所述目標(biāo)區(qū)域圖像和預(yù)設(shè)的背景圖像進(jìn)行合成，得到風(fēng)格化后的人臉圖像。

結(jié)合第二方面，在第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述特征點(diǎn)獲取模塊具體用于：

識(shí)別人臉中的眼睛，鼻子，嘴巴的位置并獲取相應(yīng)的特征點(diǎn)。

結(jié)合第二方面，在第二種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述人臉區(qū)域獲取模塊具體用于：

根據(jù)所述特征點(diǎn)獲取人臉的輪廓；

獲取所述輪廓內(nèi)的圖像為所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域。

結(jié)合第二方面，在第三種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述歸一化模塊具體用于：

根據(jù)預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)人臉圖像對(duì)所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)歸一化。

結(jié)合第二方面，在第四種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述直方圖均衡化模塊具體用于：

如果所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域?yàn)榛叶葓D像，則獲取所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域的直方圖；

對(duì)所述直方圖進(jìn)行均衡化，刪除超出預(yù)設(shè)閾值的部分。

結(jié)合第二方面，在第五種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述直方圖均衡化模塊還用于：

如果所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域?yàn)椴噬珗D像，則獲取所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域?qū)?yīng)的灰度圖像以及所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域的r，g，b分量分別對(duì)應(yīng)的圖像；

分別獲取所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域的r，g，b分量分別對(duì)應(yīng)的圖像以及所述灰度圖像的直方圖；

對(duì)每個(gè)所述直方圖進(jìn)行均衡化，刪除超出預(yù)設(shè)閾值的部分。

結(jié)合第二方面的第四種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第六種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述線(xiàn)性變換模塊具體用于：

根據(jù)所述直方圖均衡化后的所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域中每個(gè)像素的灰度值進(jìn)行 線(xiàn)性變換，得到目標(biāo)區(qū)域圖像。

結(jié)合第二方面的第五種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第七種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述線(xiàn)性變換模塊還用于：

根據(jù)所述直方圖均衡化后的所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域中每個(gè)像素的r，g，b分量值以及灰度值分別進(jìn)行線(xiàn)性變換；

將所述r，g，b分量值分別進(jìn)行線(xiàn)性變換得到的圖像合成為所述目標(biāo)區(qū)域圖像；

將所述灰度值進(jìn)行線(xiàn)性變換得到的圖像作為所述目標(biāo)區(qū)域圖像對(duì)應(yīng)的灰度圖像。

結(jié)合第二方面的第六種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第八種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述合成模塊具體用于：

將所述目標(biāo)區(qū)域圖像和所述預(yù)設(shè)的背景圖像進(jìn)行合成，得到風(fēng)格化后的人臉圖像。

結(jié)合第二方面的第七種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第九種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述合成模塊還用于：

將所述目標(biāo)區(qū)域圖像，所述目標(biāo)區(qū)域圖像對(duì)應(yīng)的灰度圖像和所述預(yù)設(shè)的背景圖像進(jìn)行合成，得到風(fēng)格化后的人臉圖像。

第三方面，提供了一種電子設(shè)備，所述設(shè)備包括存儲(chǔ)器、攝像頭、觸摸顯示屏以及與所述存儲(chǔ)器、攝像頭、觸摸顯示屏連接的處理器，其中，所述存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)一組程序代碼，所述處理器調(diào)用所述存儲(chǔ)器所存儲(chǔ)的程序代碼用于執(zhí)行以下操作：

獲取圖像中人臉對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)；

根據(jù)所述特征點(diǎn)獲取圖像中人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域；

對(duì)所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)歸一化；

對(duì)標(biāo)準(zhǔn)歸一化后的所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域進(jìn)行直方圖均衡化；

對(duì)直方圖均衡化后的所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域進(jìn)行像素值的線(xiàn)性變換，得到目 標(biāo)區(qū)域圖像；

將所述目標(biāo)區(qū)域圖像和預(yù)設(shè)的背景圖像進(jìn)行合成，得到風(fēng)格化后的人臉圖像。

結(jié)合第三方面，在第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述處理器調(diào)用所述存儲(chǔ)器所存儲(chǔ)的程序代碼用于執(zhí)行以下操作：

識(shí)別人臉中的眼睛，鼻子，嘴巴的位置并獲取相應(yīng)的特征點(diǎn)。

結(jié)合第三方面，在第二種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述根據(jù)所述特征點(diǎn)獲取圖像中人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域包括：

根據(jù)所述特征點(diǎn)獲取人臉的輪廓；

獲取所述輪廓內(nèi)的圖像為所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域。

結(jié)合第三方面，在第三種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述處理器調(diào)用所述存儲(chǔ)器所存儲(chǔ)的程序代碼用于執(zhí)行以下操作：

根據(jù)預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)人臉圖像對(duì)所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)歸一化。

結(jié)合第三方面，在第四種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述處理器調(diào)用所述存儲(chǔ)器所存儲(chǔ)的程序代碼用于執(zhí)行以下操作：

如果所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域?yàn)榛叶葓D像，則獲取所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域的直方圖；

對(duì)所述直方圖進(jìn)行均衡化，刪除超出預(yù)設(shè)閾值的部分。

結(jié)合第三方面，在第五種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述處理器調(diào)用所述存儲(chǔ)器所存儲(chǔ)的程序代碼用于執(zhí)行以下操作：

如果所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域?yàn)椴噬珗D像，則獲取所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域?qū)?yīng)的灰度圖像以及所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域的r，g，b分量分別對(duì)應(yīng)的圖像；

分別獲取所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域的r，g，b分量分別對(duì)應(yīng)的圖像以及所述灰度圖像的直方圖；

對(duì)每個(gè)所述直方圖進(jìn)行均衡化，刪除超出預(yù)設(shè)閾值的部分。

結(jié)合第三方面的第四種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第六種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所 述處理器調(diào)用所述存儲(chǔ)器所存儲(chǔ)的程序代碼用于執(zhí)行以下操作：

根據(jù)所述直方圖均衡化后的所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域中每個(gè)像素的灰度值進(jìn)行線(xiàn)性變換，得到目標(biāo)區(qū)域圖像。

結(jié)合第三方面的第五種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第七種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述處理器調(diào)用所述存儲(chǔ)器所存儲(chǔ)的程序代碼用于執(zhí)行以下操作：

根據(jù)所述直方圖均衡化后的所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域中每個(gè)像素的r，g，b分量值以及灰度值分別進(jìn)行線(xiàn)性變換；

將所述r，g，b分量值分別進(jìn)行線(xiàn)性變換得到的圖像合成為所述目標(biāo)區(qū)域圖像；

將所述灰度值進(jìn)行線(xiàn)性變換得到的圖像作為所述目標(biāo)區(qū)域圖像對(duì)應(yīng)的灰度圖像。

結(jié)合第三方面的第六種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第八種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述處理器調(diào)用所述存儲(chǔ)器所存儲(chǔ)的程序代碼用于執(zhí)行以下操作：

將所述目標(biāo)區(qū)域圖像和所述預(yù)設(shè)的背景圖像進(jìn)行合成，得到風(fēng)格化后的人臉圖像。

結(jié)合第三方面的第七種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第九種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述處理器調(diào)用所述存儲(chǔ)器所存儲(chǔ)的程序代碼用于執(zhí)行以下操作：

將所述目標(biāo)區(qū)域圖像，所述目標(biāo)區(qū)域圖像對(duì)應(yīng)的灰度圖像和所述預(yù)設(shè)的背景圖像進(jìn)行合成，得到風(fēng)格化后的人臉圖像。

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于圖像處理的人臉風(fēng)格化方法及電子設(shè)備，能夠?qū)崟r(shí)的通過(guò)輸入圖片來(lái)生成對(duì)應(yīng)的個(gè)性化人臉，標(biāo)準(zhǔn)歸一化使得人臉圖像正面對(duì)齊，直方圖均衡可以增強(qiáng)圖像對(duì)比度，使得人臉更美觀，同時(shí)算法簡(jiǎn)單，具有效率高、速度快的優(yōu)點(diǎn)。

附圖說(shuō)明

為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例描述中所 需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見(jiàn)地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1是本發(fā)明實(shí)施例提供的一種基于圖像處理的人臉風(fēng)格化方法的流程圖；

圖2是本發(fā)明實(shí)施例提供的一種基于圖像處理的人臉風(fēng)格化方法的流程圖；

圖3是本發(fā)明實(shí)施例提供的一種電子設(shè)備的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖4是本發(fā)明實(shí)施例提供的一種電子設(shè)備的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述。

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于圖像處理的人臉風(fēng)格化方法及電子設(shè)備，能夠?qū)崟r(shí)的通過(guò)輸入圖片來(lái)生成對(duì)應(yīng)的個(gè)性化人臉，標(biāo)準(zhǔn)歸一化使得人臉圖像正面對(duì)齊，直方圖均衡可以增強(qiáng)圖像對(duì)比度，使得人臉更美觀，同時(shí)算法簡(jiǎn)單，具有效率高、速度快的優(yōu)點(diǎn)。

實(shí)施例一

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于圖像處理的人臉風(fēng)格化方法，參照?qǐng)D1所示，對(duì)于灰度圖像，該方法流程包括：

101、獲取圖像中人臉對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)。

具體的，該過(guò)程可以為：

使用主動(dòng)形狀模型(asm，activeshapemodel)識(shí)別人臉中的眼睛，鼻子，嘴巴的位置并獲取相應(yīng)的特征點(diǎn)，示例性的該特征點(diǎn)可以為49個(gè)，本發(fā)明實(shí)施例對(duì)具體的特征點(diǎn)個(gè)數(shù)不加限定。

102、根據(jù)所述特征點(diǎn)獲取圖像中人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域。

具體的，該過(guò)程可以為：

根據(jù)所述特征點(diǎn)獲取人臉的輪廓；

獲取所述輪廓內(nèi)的圖像為所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域。

示例性的，該區(qū)域?yàn)榫匦螀^(qū)域。

103、對(duì)所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)歸一化。

具體的，該過(guò)程可以為：

根據(jù)預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)人臉圖像對(duì)所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)歸一化。

首先根據(jù)對(duì)應(yīng)的眼睛，鼻子，嘴巴的坐標(biāo)位置關(guān)系計(jì)算出旋轉(zhuǎn)，放縮和平移(rotation,scale,translation,rst)變換矩陣，再根據(jù)rst變換矩陣得到變換后的人臉圖像。

示例性的，假設(shè)預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)人臉圖像的眼睛，鼻子，嘴巴的對(duì)應(yīng)坐標(biāo)矩陣為[x,y]，其中x，y為向量，所述人臉對(duì)應(yīng)區(qū)域中眼睛，鼻子，嘴巴對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)矩陣為[x',y']，其中x'，y'為向量，那么有公式：

[x,y]＝[x',y']×[t](1)

其中[t]為rst變換矩陣。

根據(jù)公式(1)和[x,y]以及[x',y']，利用多元線(xiàn)性回歸(multivariablelinearregression)方法可以解出[t]，記所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域?yàn)閕mage，則對(duì)所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域image進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)歸一化得到的變換后的人臉圖像image'＝image×[t]，本發(fā)明實(shí)施例對(duì)具體的標(biāo)準(zhǔn)歸一化方法不加限定。

104、對(duì)標(biāo)準(zhǔn)歸一化后的所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域進(jìn)行直方圖均衡化。

具體的，該過(guò)程可以為：

獲取所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域的直方圖；

對(duì)所述直方圖進(jìn)行均衡化，刪除超出預(yù)設(shè)閾值的部分。

示例性的，閾值＝32，本發(fā)明實(shí)施例對(duì)具體的閾值不加限定。

105、對(duì)直方圖均衡化后的所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域進(jìn)行像素值的線(xiàn)性變換，得到目標(biāo)區(qū)域圖像。

具體的，該過(guò)程可以為：

取線(xiàn)性變換公式為：y＝8x-1，其中x為變換前所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域的像素的灰度值，或者是像素的r，g，b分量值。

根據(jù)所述直方圖均衡化后的所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域中每個(gè)像素的灰度值進(jìn)行線(xiàn)性變換，得到目標(biāo)區(qū)域圖像。

106、將所述目標(biāo)區(qū)域圖像和預(yù)設(shè)的背景圖像進(jìn)行合成，得到風(fēng)格化后的人臉圖像。

具體的，該過(guò)程可以為：

將所述目標(biāo)區(qū)域圖像和所述預(yù)設(shè)的背景圖像進(jìn)行合成，得到風(fēng)格化后的人臉圖像。

示例性的，將兩幅圖像的對(duì)應(yīng)像素的像素值逐點(diǎn)相乘，得到合成后的風(fēng)格化的人臉圖像，本發(fā)明實(shí)施例對(duì)具體的合成方法不加限定。

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于圖像處理的人臉風(fēng)格化方法，能夠?qū)崟r(shí)的通過(guò)輸入圖片來(lái)生成對(duì)應(yīng)的個(gè)性化人臉，標(biāo)準(zhǔn)歸一化使得人臉圖像正面對(duì)齊，直方圖均衡可以增強(qiáng)圖像對(duì)比度，使得人臉更美觀，同時(shí)算法簡(jiǎn)單，具有效率高、速度快的優(yōu)點(diǎn)。

實(shí)施例二

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于圖像處理的人臉風(fēng)格化方法，參照?qǐng)D2所示，對(duì)于彩色圖像，該方法流程包括：

201、獲取圖像中人臉對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)。

該步驟與步驟101相同，此處不再贅述。

202、根據(jù)所述特征點(diǎn)獲取圖像中人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域。

該步驟與步驟102相同，此處不再贅述。

203、對(duì)所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)歸一化。

該步驟與步驟103相同，此處不再贅述。

204、對(duì)標(biāo)準(zhǔn)歸一化后的所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域進(jìn)行直方圖均衡化。

具體的，該過(guò)程可以為：

獲取所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域?qū)?yīng)的灰度圖像以及所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域的r，g，b分量分別對(duì)應(yīng)的圖像；

分別獲取所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域的r，g，b分量分別對(duì)應(yīng)的圖像以及所述灰度圖像的直方圖；

對(duì)每個(gè)所述直方圖進(jìn)行均衡化，刪除超出預(yù)設(shè)閾值的部分。

示例性的，閾值＝32，本發(fā)明實(shí)施例對(duì)具體的閾值不加限定。

205、對(duì)直方圖均衡化后的所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域進(jìn)行像素值的線(xiàn)性變換，得到目標(biāo)區(qū)域圖像。

具體的，該過(guò)程可以為：

取線(xiàn)性變換公式為：y＝8x-1，其中x為變換前所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域的像素的灰度值，或者是像素的r，g，b分量值。

根據(jù)所述直方圖均衡化后的所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域中每個(gè)像素的r，g，b分量值以及灰度值分別進(jìn)行線(xiàn)性變換；

將所述r，g，b分量值分別進(jìn)行線(xiàn)性變換得到的圖像合成為所述目標(biāo)區(qū)域圖像；

將所述灰度值進(jìn)行線(xiàn)性變換得到的圖像作為所述目標(biāo)區(qū)域圖像對(duì)應(yīng)的灰度圖像。

206、將所述目標(biāo)區(qū)域圖像和預(yù)設(shè)的背景圖像進(jìn)行合成，得到風(fēng)格化后的人臉圖像。

具體的，該過(guò)程可以為：

將所述目標(biāo)區(qū)域圖像，所述目標(biāo)區(qū)域圖像對(duì)應(yīng)的灰度圖像和所述預(yù)設(shè)的背景圖像進(jìn)行合成，得到風(fēng)格化后的人臉圖像。

示例性的，將三幅圖像的對(duì)應(yīng)像素的像素值逐點(diǎn)相乘，得到合成后的風(fēng)格化的人臉圖像，本發(fā)明實(shí)施例對(duì)具體的合成方法不加限定。

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于圖像處理的人臉風(fēng)格化方法，能夠?qū)崟r(shí)的通過(guò)輸入圖片來(lái)生成對(duì)應(yīng)的個(gè)性化人臉，標(biāo)準(zhǔn)歸一化使得人臉圖像正面對(duì)齊，直 方圖均衡可以增強(qiáng)圖像對(duì)比度，使得人臉更美觀，同時(shí)算法簡(jiǎn)單，具有效率高、速度快的優(yōu)點(diǎn)。

實(shí)施例三

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種電子設(shè)備，參照?qǐng)D3所示，該電子設(shè)備包括：

特征點(diǎn)獲取模塊301，用于獲取圖像中人臉對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)；

人臉區(qū)域獲取模塊302，用于根據(jù)所述特征點(diǎn)獲取圖像中人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域；

歸一化模塊303，用于對(duì)所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)歸一化；

直方圖均衡化模塊304，用于對(duì)標(biāo)準(zhǔn)歸一化后的所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域進(jìn)行直方圖均衡化；

線(xiàn)性變換模塊305，用于對(duì)直方圖均衡化后的所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域進(jìn)行像素值的線(xiàn)性變換，得到目標(biāo)區(qū)域圖像；

合成模塊306，用于將所述目標(biāo)區(qū)域圖像和預(yù)設(shè)的背景圖像進(jìn)行合成，得到風(fēng)格化后的人臉圖像。

具體的，

特征點(diǎn)獲取模塊301具體用于：

識(shí)別人臉中的眼睛，鼻子，嘴巴的位置并獲取相應(yīng)的特征點(diǎn)。

人臉區(qū)域獲取模塊302具體用于：

根據(jù)所述特征點(diǎn)獲取人臉的輪廓；

獲取所述輪廓內(nèi)的圖像為所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域。

歸一化模塊303具體用于：

根據(jù)預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)人臉圖像對(duì)所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)歸一化。

直方圖均衡化模塊304具體用于：

如果所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域?yàn)榛叶葓D像，則獲取所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域的直方圖；

對(duì)所述直方圖進(jìn)行均衡化，刪除超出預(yù)設(shè)閾值的部分。

直方圖均衡化模塊304還用于：

如果所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域?yàn)椴噬珗D像，則獲取所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域?qū)?yīng)的灰度圖像以及所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域的r，g，b分量分別對(duì)應(yīng)的圖像；

分別獲取所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域的r，g，b分量分別對(duì)應(yīng)的圖像以及所述灰度圖像的直方圖；

對(duì)每個(gè)所述直方圖進(jìn)行均衡化，刪除超出預(yù)設(shè)閾值的部分。

線(xiàn)性變換模塊305具體用于：

根據(jù)所述直方圖均衡化后的所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域中每個(gè)像素的灰度值進(jìn)行線(xiàn)性變換，得到目標(biāo)區(qū)域圖像。

線(xiàn)性變換模塊305還用于：

根據(jù)所述直方圖均衡化后的所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域中每個(gè)像素的r，g，b分量值以及灰度值分別進(jìn)行線(xiàn)性變換；

將所述r，g，b分量值分別進(jìn)行線(xiàn)性變換得到的圖像合成為所述目標(biāo)區(qū)域圖像；

將所述灰度值進(jìn)行線(xiàn)性變換得到的圖像作為所述目標(biāo)區(qū)域圖像對(duì)應(yīng)的灰度圖像。

合成模塊306具體用于：

將所述目標(biāo)區(qū)域圖像和所述預(yù)設(shè)的背景圖像進(jìn)行合成，得到風(fēng)格化后的人臉圖像。

合成模塊306還用于：

將所述目標(biāo)區(qū)域圖像，所述目標(biāo)區(qū)域圖像對(duì)應(yīng)的灰度圖像和所述預(yù)設(shè)的背景圖像進(jìn)行合成，得到風(fēng)格化后的人臉圖像。

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種電子設(shè)備，能夠?qū)崟r(shí)的通過(guò)輸入圖片來(lái)生成對(duì)應(yīng)的個(gè)性化人臉，標(biāo)準(zhǔn)歸一化使得人臉圖像正面對(duì)齊，直方圖均衡可以增強(qiáng)圖像對(duì)比度，使得人臉更美觀，同時(shí)算法簡(jiǎn)單，具有效率高、速度快的優(yōu)點(diǎn)。

實(shí)施例四

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種電子設(shè)備，參照?qǐng)D4所示，所述設(shè)備包括存儲(chǔ)器 401、攝像頭402以及與存儲(chǔ)器401、攝像頭402連接的處理器403，其中，存儲(chǔ)器401用于存儲(chǔ)一組程序代碼，處理器403調(diào)用存儲(chǔ)器401所存儲(chǔ)的程序代碼用于執(zhí)行以下操作：

獲取圖像中人臉對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)；

根據(jù)所述特征點(diǎn)獲取圖像中人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域；

對(duì)所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)歸一化；

對(duì)標(biāo)準(zhǔn)歸一化后的所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域進(jìn)行直方圖均衡化；

對(duì)直方圖均衡化后的所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域進(jìn)行像素值的線(xiàn)性變換，得到目標(biāo)區(qū)域圖像；

將所述目標(biāo)區(qū)域圖像和預(yù)設(shè)的背景圖像進(jìn)行合成，得到風(fēng)格化后的人臉圖像。

具體的，處理器403調(diào)用存儲(chǔ)器401所存儲(chǔ)的程序代碼用于執(zhí)行以下操作：

識(shí)別人臉中的眼睛，鼻子，嘴巴的位置并獲取相應(yīng)的特征點(diǎn)。

可選的，處理器403調(diào)用存儲(chǔ)器401所存儲(chǔ)的程序代碼用于執(zhí)行以下操作：

根據(jù)所述特征點(diǎn)獲取人臉的輪廓；

獲取所述輪廓內(nèi)的圖像為所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域。

可選的，處理器403調(diào)用存儲(chǔ)器401所存儲(chǔ)的程序代碼用于執(zhí)行以下操作：

根據(jù)預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)人臉圖像對(duì)所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)歸一化。

可選的，處理器403調(diào)用存儲(chǔ)器401所存儲(chǔ)的程序代碼用于執(zhí)行以下操作：

如果所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域?yàn)榛叶葓D像，則獲取所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域的直方圖；

對(duì)所述直方圖進(jìn)行均衡化，刪除超出預(yù)設(shè)閾值的部分。

可選的，處理器403調(diào)用存儲(chǔ)器401所存儲(chǔ)的程序代碼用于執(zhí)行以下操作：

如果所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域?yàn)椴噬珗D像，則獲取所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域?qū)?yīng)的灰度圖像以及所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域的r，g，b分量分別對(duì)應(yīng)的圖像；

分別獲取所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域的r，g，b分量分別對(duì)應(yīng)的圖像以及所述灰 度圖像的直方圖；

對(duì)每個(gè)所述直方圖進(jìn)行均衡化，刪除超出預(yù)設(shè)閾值的部分。

可選的，處理器403調(diào)用存儲(chǔ)器401所存儲(chǔ)的程序代碼用于執(zhí)行以下操作：

根據(jù)所述直方圖均衡化后的所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域中每個(gè)像素的灰度值進(jìn)行線(xiàn)性變換，得到目標(biāo)區(qū)域圖像。

可選的，處理器403調(diào)用存儲(chǔ)器401所存儲(chǔ)的程序代碼用于執(zhí)行以下操作：

根據(jù)所述直方圖均衡化后的所述人臉對(duì)應(yīng)的區(qū)域中每個(gè)像素的r，g，b分量值以及灰度值分別進(jìn)行線(xiàn)性變換；

將所述r，g，b分量值分別進(jìn)行線(xiàn)性變換得到的圖像合成為所述目標(biāo)區(qū)域圖像；

將所述灰度值進(jìn)行線(xiàn)性變換得到的圖像作為所述目標(biāo)區(qū)域圖像對(duì)應(yīng)的灰度圖像。

可選的，處理器403調(diào)用存儲(chǔ)器401所存儲(chǔ)的程序代碼用于執(zhí)行以下操作：

將所述目標(biāo)區(qū)域圖像和所述預(yù)設(shè)的背景圖像進(jìn)行合成，得到風(fēng)格化后的人臉圖像。

可選的，處理器403調(diào)用存儲(chǔ)器401所存儲(chǔ)的程序代碼用于執(zhí)行以下操作：

將所述目標(biāo)區(qū)域圖像，所述目標(biāo)區(qū)域圖像對(duì)應(yīng)的灰度圖像和所述預(yù)設(shè)的背景圖像進(jìn)行合成，得到風(fēng)格化后的人臉圖像。

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種電子設(shè)備，能夠?qū)崟r(shí)的通過(guò)輸入圖片來(lái)生成對(duì)應(yīng)的個(gè)性化人臉，標(biāo)準(zhǔn)歸一化使得人臉圖像正面對(duì)齊，直方圖均衡可以增強(qiáng)圖像對(duì)比度，使得人臉更美觀，同時(shí)算法簡(jiǎn)單，具有效率高、速度快的優(yōu)點(diǎn)。

以上僅是本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并非對(duì)本發(fā)明作任何形式上的限制，雖然本發(fā)明已以較佳實(shí)施例揭示如上，然而并非用以限定本發(fā)明，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在不脫離本發(fā)明技術(shù)方案范圍內(nèi)，當(dāng)可利用上述揭示的技術(shù)內(nèi)容做出些許更動(dòng)或修飾為等同變化的等效實(shí)施例，但凡是未脫離本發(fā)明技術(shù)方案內(nèi)容，依據(jù)本發(fā)明的技術(shù)實(shí)質(zhì)對(duì)以上實(shí)施例所作的任何簡(jiǎn)單修改、等同變化與修飾， 均仍屬于本發(fā)明技術(shù)方案的范圍內(nèi)。