本發(fā)明涉及圖像處理的技術(shù)領(lǐng)域，尤其是指一種自動(dòng)生成日漫肖像的方法。

背景技術(shù)：

近年來(lái)，隨著數(shù)字媒體和媒介，日本漫畫(huà)和動(dòng)漫越來(lái)越廣泛地為中國(guó)大眾接觸，也越來(lái)越受中國(guó)大眾尤其是年輕人的喜歡和追捧，“二次元”文化蓬勃發(fā)展，其中一個(gè)重要的原因就是日本漫畫(huà)不同于歐美風(fēng)和中國(guó)風(fēng)的漫畫(huà)風(fēng)格和技巧。但是，日漫的繪畫(huà)需要一定的繪畫(huà)天分和繪畫(huà)技巧，沒(méi)有繪畫(huà)基礎(chǔ)的人想畫(huà)出滿意的日漫往往需要耗費(fèi)大量時(shí)間。除此之外，在移動(dòng)終端照片美化和各色娛樂(lè)應(yīng)用琳瑯滿目的今天，人臉的卡通化、素描化越來(lái)越受用戶的喜歡，相關(guān)技術(shù)的研究也越來(lái)越多。

相關(guān)研究工作中，專(zhuān)利cn104077742a中將待合成人臉照片和素描樣本劃分為互不重疊的像素塊，然后提取人臉各個(gè)部位的gabor特征，計(jì)算像素塊的stein散度，采用最優(yōu)權(quán)值的的方法合成各個(gè)素描像素塊；專(zhuān)利cn104123741a中，通過(guò)計(jì)算二值邊緣圖像中的非邊緣像素點(diǎn)到邊緣像素點(diǎn)的距離變換值，來(lái)計(jì)算訓(xùn)練庫(kù)中人臉圖像和待生成素描人臉圖像同一面部器官的距離變換，衡量他們之間的相似度，從而每個(gè)部位的人臉?biāo)孛杵鞴俸铣伤孛鑸D像；但是以上方法往往保留了人臉的局部特征，而丟失了人臉全局關(guān)系，而且生成的都是素描效果或類(lèi)似卡通的人臉?biāo)孛瑁L(fēng)格比較單一。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)與不足，提供了一種自動(dòng)生成日漫肖像的方法，可以根據(jù)真實(shí)人臉生成日漫這種廣受歡迎的二次元漫畫(huà)形象，具有很高的娛樂(lè)性和應(yīng)用價(jià)值。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明所提供的技術(shù)方案為：一種自動(dòng)生成日漫肖像的方法，包括以下步驟：

s1、人臉和人臉特征點(diǎn)的檢測(cè)及人臉部位的分割，步驟如下：

s1.1、利用基于haar特征訓(xùn)練得到的人臉?lè)诸?lèi)器，對(duì)待生成日漫肖像的圖片進(jìn)行人臉檢測(cè)；

s1.2、對(duì)s1.1中檢測(cè)得到的人臉區(qū)域進(jìn)行人臉特征點(diǎn)檢測(cè)，得到包括左眼右眼各6個(gè)點(diǎn)，左眉右眉各5個(gè)點(diǎn)，鼻子9個(gè)點(diǎn)，嘴巴20個(gè)點(diǎn)，人臉輪廓17個(gè)點(diǎn)；

s1.3、用s1.2中得到的特征點(diǎn)，將左眼和右眼區(qū)域截取出來(lái)，獲得人臉眼睛區(qū)域，將左眉和右眉區(qū)域截取出來(lái)，獲得人臉眉毛區(qū)域；

s1.4、將s1.1中檢測(cè)得到的人臉區(qū)域范圍擴(kuò)大到包括頭發(fā)的區(qū)域，先做頭發(fā)長(zhǎng)短的判斷，根據(jù)下顎以下是否有頭發(fā)來(lái)判斷是長(zhǎng)發(fā)還是短發(fā)；

s1.5、在s1.4中判斷出長(zhǎng)短發(fā)的基礎(chǔ)上，構(gòu)造能量函數(shù)，使用圖割法優(yōu)化能量函數(shù)進(jìn)行頭發(fā)區(qū)域的分割定位；

s1.6、根據(jù)s1.2得到的左右兩眼的特征點(diǎn)，找出兩眼的中心位置，通過(guò)中心位置垂直方向的梯度變化來(lái)判斷該人臉是否帶眼鏡；

s2、將日漫中辨識(shí)度達(dá)到要求的人臉區(qū)域，包括眼鏡和頭發(fā)，與數(shù)據(jù)集中對(duì)應(yīng)的人臉區(qū)域進(jìn)行匹配，數(shù)據(jù)集中每個(gè)人臉區(qū)域都有其對(duì)應(yīng)的漫畫(huà)人臉區(qū)域，步驟如下：

s2.1、對(duì)s1.3中得到的人眼區(qū)域，統(tǒng)計(jì)圖像的梯度方向局部特征值，提取出圖像的hog特征作為模板，再提取數(shù)據(jù)庫(kù)中的候選人眼圖像的hog特征，一一進(jìn)行距離計(jì)算，找出距離最小的候選人眼圖像，候選人眼圖像對(duì)應(yīng)的漫畫(huà)人眼就是匹配得到的漫畫(huà)圖像；

s2.2、對(duì)s1.5中分割出來(lái)的頭發(fā)掩模，及數(shù)據(jù)集中的頭發(fā)漫畫(huà)的掩模，一一計(jì)算圖像的二階和三階矩，然后構(gòu)造7維的hu矩特征向量，再計(jì)算它們之間的歐式距離，距離最小者為匹配結(jié)果；

s3、人臉其他部位漫畫(huà)筆畫(huà)的生成，步驟如下：

s3.1、用s1.2中得到的眉毛區(qū)域，計(jì)算圖像垂直方向的梯度，濃密眉毛的垂直梯度總能量大于細(xì)眉毛的垂直梯度總能量，由此來(lái)區(qū)分濃眉和細(xì)眉，然后通過(guò)b樣條曲線連接眉毛特征點(diǎn)來(lái)連接特征點(diǎn)得到眉毛的筆畫(huà)；

s3.2、根據(jù)s1.2中得到的鼻子的位置，取其中兩個(gè)點(diǎn)位置畫(huà)一條短直線即可得到鼻子；

s3.3、通過(guò)嘴巴的特征點(diǎn)之前的對(duì)應(yīng)關(guān)系，判斷嘴巴的張閉狀態(tài)，然后生成嘴巴漫畫(huà)；

s3.4、根據(jù)s1.2中得到臉頰輪廓的特征點(diǎn)，將下巴最底端兩邊各兩個(gè)特征點(diǎn)舍棄，用b樣條曲線擬合剩余的點(diǎn)，使得連接得到的漫畫(huà)臉頰輪廓下巴更加尖銳；

s4、根據(jù)原來(lái)人臉的各個(gè)部位之間對(duì)應(yīng)的幾何關(guān)系，將s2和s3中匹配得到和生成的漫畫(huà)進(jìn)行組合，得到最終的日漫風(fēng)格的人臉漫畫(huà)。

在s1.4中，所述先做發(fā)型的判斷，根據(jù)下顎以下是否有頭發(fā)來(lái)判斷是長(zhǎng)發(fā)還是短發(fā)，具體如下：

對(duì)測(cè)試的人臉圖像，利用s1.2中得到的人臉特征點(diǎn)，找出人臉區(qū)域中的三個(gè)點(diǎn)，分別為脖頸兩側(cè)與人臉的交界點(diǎn)和下顎底端，三個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)為：p1(x1,y1),p2(x2,y2),p3(x3,y3)，其中，x1,x2,x3為橫坐標(biāo)，y1,y2,y3為縱坐標(biāo)；

將測(cè)試的人臉圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像，因?yàn)轭^發(fā)的顏色相對(duì)皮膚和背景通常都是顏色較深的部分，所以利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)，能夠確定一個(gè)灰度閾值t，利用此閾值做圖像二值化，小于t取0，大于t取1，得到的二值化圖像，能夠?qū)㈩^發(fā)這種灰度值達(dá)不到要求的區(qū)域與其他區(qū)域區(qū)分開(kāi)；

統(tǒng)計(jì)每一行值為0的像素個(gè)數(shù)，從而得到每一行值為0的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)，得到頭發(fā)統(tǒng)計(jì)直方圖histv，通過(guò)判斷下顎底端及下顎底端設(shè)定距離中每一行是否存在像素為0的點(diǎn)，即下顎底端及下顎底端設(shè)定距離的histv是否大于0來(lái)判斷下顎底端和下顎底端設(shè)定距離中是否存在頭發(fā)，從而判斷頭發(fā)的長(zhǎng)短。

在s1.5中，所述在s1.4中判斷長(zhǎng)短發(fā)的基礎(chǔ)上，構(gòu)造能量函數(shù)，使用圖割法進(jìn)行頭發(fā)區(qū)域的定位，具體如下：

首先在已經(jīng)標(biāo)注好頭發(fā)區(qū)域的訓(xùn)練集中，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)分為長(zhǎng)發(fā)和短發(fā)兩種類(lèi)型的圖片，對(duì)長(zhǎng)發(fā)和短發(fā)，分別統(tǒng)計(jì)人臉圖像頭發(fā)位置的先驗(yàn)分布，對(duì)于像素i對(duì)應(yīng)的標(biāo)記結(jié)果，用p(li)表示，li為標(biāo)簽，假設(shè)整幅圖像的標(biāo)簽為l＝{l1,l2,...,li,...,ln},li為0表示頭發(fā)區(qū)域，1表示非頭發(fā)區(qū)域，p(li)能夠通過(guò)計(jì)算訓(xùn)練圖像中該像素位置屬于頭發(fā)區(qū)域的次數(shù)和訓(xùn)練圖像數(shù)量之間的比值得到；

接著，要構(gòu)造圖割法的能量函數(shù)，圖割法的能量函數(shù)主要由兩部分組成，一部分為區(qū)域項(xiàng)r(l)，一部分為邊界項(xiàng)b(l)：

e(l)＝ar(l)+b(l)

其中，

其中，區(qū)域項(xiàng)r(l)利用訓(xùn)練集中的先驗(yàn)分布計(jì)算，p(li)為像素i分配標(biāo)簽li的概率，為圖像中每個(gè)像素x分配使其概率最大的標(biāo)簽，為使能量最小，所以取負(fù)數(shù)；而在邊界項(xiàng)b(l)中，p和q為鄰域像素,ip和iq分別為p和q的像素值，n為圖像所有像素集合，δ(lp,lq)為示性函數(shù)，lp和lq為像素p和q的標(biāo)簽，b＜p,q＞用來(lái)衡量像素p和q之間的相似性，σ²為像素的方差，b＜p,q＞越小表示像素p和q差別越大；

對(duì)于圖割法的能量函數(shù)e(l)，使用最大流法對(duì)能量函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，得到最終整幅圖像的標(biāo)簽結(jié)果，從而得到分割出來(lái)的頭發(fā)區(qū)域。

在s1.6中，所述找出兩眼的中心位置，通過(guò)中心位置垂直方向的梯度變化來(lái)判斷該人臉是否帶眼鏡，具體如下：

利用s1.2中得到的人眼特征點(diǎn)的位置，計(jì)算出兩只眼鏡的正中心位置，在正中心位置，取一塊矩形區(qū)域，因?yàn)楫?dāng)存在眼鏡的時(shí)候，眼鏡正中間的鏡框因?yàn)轭伾鄬?duì)皮膚都比較深，因此，鏡框所在位置一整條橫線的梯度都會(huì)比較大；

對(duì)這個(gè)矩形區(qū)域，轉(zhuǎn)化為灰度圖像，計(jì)算整幅圖像在垂直方向上的梯度，然后獲取這個(gè)矩形區(qū)域每一列上梯度最大的兩個(gè)值，并且將最大值和第二大值的縱坐標(biāo)分別記為ai∈a,bi＝b,i＝1,2,...,n，其中n為圖像列數(shù)，a和b為坐標(biāo)集合，a和b集合的均值分別為μa和μb，接著分別計(jì)算像素縱坐標(biāo)a和b的方差var(a)、var(b)：

若存在眼鏡，眼鏡正中間鏡框處的梯度變化主要集中在同一個(gè)豎直坐標(biāo)附近，所以這個(gè)豎直坐標(biāo)的大小會(huì)比較集中，所以當(dāng)豎直坐標(biāo)集合a和b的方差var(a)、var(b)都小于設(shè)定的閾值的話，即可判定該人臉存在眼鏡。

在s3.1中，所述用s1.2中得到的眉毛區(qū)域，計(jì)算圖像垂直方向的梯度，濃密眉毛的垂直梯度總能量大于細(xì)眉毛的垂直梯度總能量，由此來(lái)區(qū)分濃眉和細(xì)眉，通過(guò)b樣條曲線連接特征點(diǎn)來(lái)得到眉毛的筆畫(huà)，而生成的濃眉和細(xì)眉的曲線具體如下：

對(duì)于細(xì)眉，直接通過(guò)b樣條曲線連接s1.2中得到的眉毛的五個(gè)點(diǎn)；

對(duì)于濃眉，首先通過(guò)b樣條曲線擬合s1.2中得到的眉毛的五個(gè)點(diǎn)，然后再連接第一個(gè)點(diǎn)和第五個(gè)點(diǎn)。

在s3.4中，所述根據(jù)s1.2中得到臉頰輪廓的特征點(diǎn)，將下巴兩邊的部分特征點(diǎn)舍棄，使得連接得到的漫畫(huà)臉頰輪廓下巴更加尖銳，具體如下：

對(duì)檢測(cè)到的特征點(diǎn)，舍棄下巴最底端兩邊各兩個(gè)點(diǎn)，用b樣條曲線擬合剩余的點(diǎn)，即可得到日漫中人物下巴比較尖銳的效果。

本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有如下優(yōu)點(diǎn)與有益效果：

1、與現(xiàn)有的生成卡通人臉具有明顯的不同，本發(fā)明生成的是日漫風(fēng)格的人臉漫畫(huà)，日漫是現(xiàn)在最受歡迎的漫畫(huà)風(fēng)格，日漫風(fēng)格人臉的生成娛樂(lè)性更高。

2、為生成的動(dòng)漫肖像增加了頭發(fā)區(qū)域，使生成的效果更栩栩如生。

3、簡(jiǎn)化了一些區(qū)分性并不明顯的特征，處理特點(diǎn)最為突出的人臉部位，簡(jiǎn)化了算法整體結(jié)構(gòu)。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明方法流程圖。

圖2為本發(fā)明步驟s1.6中所述的檢測(cè)人臉是否帶有眼鏡的方法中所提及的示意圖。

圖3a為本發(fā)明步驟s3.1中所述的得到細(xì)眉漫畫(huà)筆畫(huà)的示意圖。

圖3b為本發(fā)明步驟s3.1中所述的得到濃眉漫畫(huà)筆畫(huà)的示意圖。

圖4為本發(fā)明步驟s3.4中所述的繪畫(huà)人臉臉頰輪廓方法的示意圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說(shuō)明。

如圖1所示，本實(shí)施例所提供的自動(dòng)生成日漫肖像的方法，可以使用軟件編程技術(shù)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)人臉漫畫(huà)生成的步驟，對(duì)輸入的一張待生成漫畫(huà)的人臉照片，具體步驟如下：

s1、人臉檢測(cè)、人臉特征點(diǎn)檢測(cè)和人臉部位分割：

s1.1、用基于haar特征的分類(lèi)器，對(duì)輸入的人臉照片進(jìn)行人臉檢測(cè)，找出照片中人臉的位置。

s1.2、對(duì)s1.1中檢測(cè)得到的人臉區(qū)域，使用回歸的局部二值特征的方法進(jìn)行人臉特征點(diǎn)檢測(cè)，得到68各特征點(diǎn)，包括左眼右眼各6個(gè)點(diǎn)，左眉右眉各5個(gè)點(diǎn)，鼻子9個(gè)點(diǎn)，嘴巴20個(gè)點(diǎn)，人臉輪廓17個(gè)點(diǎn)。

s1.3、用s1.2中得到的特征點(diǎn)，確定眼睛區(qū)域的位置，將左眼和右眼區(qū)域截取出來(lái)，獲得人臉眼睛區(qū)域；確定眼睛區(qū)域的位置，將左眉和右眉區(qū)域截取出來(lái)，獲得人臉眉毛區(qū)域。

s1.4、對(duì)s1.1中檢測(cè)得到的人臉區(qū)域，擴(kuò)展到包括頭發(fā)的區(qū)域，先做發(fā)型的估計(jì)，根據(jù)下顎以下是否有頭發(fā)來(lái)判斷是長(zhǎng)發(fā)還是短發(fā)，對(duì)測(cè)試的人臉圖像，利用s1.2中得到的人臉特征點(diǎn)，找出人臉區(qū)域中的三個(gè)點(diǎn)，如圖2所示，分別為脖頸兩側(cè)與人臉的交界點(diǎn)和下顎底端，三個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)為p1(x1,y1),p2(x2,y2),p3(x3,y3),其中,x1,x2,x3為橫坐標(biāo),y1,y2,y3為縱坐標(biāo)；接著將測(cè)試的人臉圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像，因?yàn)轭^發(fā)的顏色相對(duì)皮膚和背景一般都是顏色較深的部分，所以利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)，本方法可以確定一個(gè)灰度閾值t，利用此閾值做圖像二值化，小于t取0，大于t取1，得到的二值化圖像，可以基本將頭發(fā)這種暗色的區(qū)域與其他區(qū)域大致區(qū)分開(kāi)。然后統(tǒng)計(jì)每一行值為0的像素個(gè)數(shù)，從而得到每一行值為0的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)，得到頭發(fā)統(tǒng)計(jì)直方圖histv,通過(guò)判斷下顎底端及下顎底端一段距離中每一行是否存在像素為0的點(diǎn),即判斷下顎底端及下顎底端一段距離中每一行距離的histv是否大于0來(lái)判斷下顎底端和下顎底端一段距離中是否存在頭發(fā)，從而判斷頭發(fā)的長(zhǎng)短。

s1.5、在s1.4中判斷長(zhǎng)短發(fā)的基礎(chǔ)上，構(gòu)造能量函數(shù)，使用圖割法進(jìn)行頭發(fā)區(qū)域的分割定位：

首先在已經(jīng)標(biāo)注好頭發(fā)區(qū)域的訓(xùn)練集中，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)分為長(zhǎng)發(fā)和短發(fā)兩種類(lèi)型的圖片，對(duì)長(zhǎng)發(fā)和短發(fā)，分別統(tǒng)計(jì)人臉圖像頭發(fā)位置的先驗(yàn)分布，對(duì)于像素i對(duì)應(yīng)的標(biāo)記結(jié)果，用p(li)表示，li為標(biāo)簽，假設(shè)整幅圖像的標(biāo)簽為l＝{l1,l2,...,li,...,ln},li為0表示頭發(fā)區(qū)域，1表示非頭發(fā)區(qū)域，p(li)可以通過(guò)計(jì)算訓(xùn)練圖像中該像素位置屬于頭發(fā)區(qū)域的次數(shù)和訓(xùn)練圖像數(shù)量之間的比值得到；

接著，要構(gòu)造圖割法的能量函數(shù)，圖割法的能量函數(shù)主要由兩部分組成，一部分為區(qū)域項(xiàng)r(l)，一部分為邊界項(xiàng)b(l)：

e(l)＝ar(l)+b(l)

其中，

其中，區(qū)域項(xiàng)r(l)利用訓(xùn)練集中的先驗(yàn)分布計(jì)算，p(li)為像素i分配標(biāo)簽li的概率，我們希望圖像中每個(gè)像素x分配為其概率最大的標(biāo)簽，為使能量最小，所以取負(fù)數(shù)。

而在邊界項(xiàng)b(l)中，p和q為鄰域像素,ip和iq為像素值，n為圖像所有像素集合，δ(lp,lq)為示性函數(shù)，lp和lq為像素p和q的標(biāo)簽，b＜p,q＞用來(lái)衡量像素p和q之間的相似性，σ²為像素的方差，b＜p,q＞越小表示像素p和q差別越大。邊界項(xiàng)b(l)表示如果兩鄰域像素差別很小，那么它屬于同一個(gè)目標(biāo)或者同一背景的可能性就很大，如果它們的差別很大，那說(shuō)明這兩個(gè)像素很有可能處于目標(biāo)和背景的邊緣部分，則被分割開(kāi)的可能性比較大。

然后對(duì)于圖割法的能量函數(shù)e(l)，可以使用最大流法對(duì)能量函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，得到最終整幅圖像的標(biāo)簽結(jié)果，從而得到分割出來(lái)的頭發(fā)區(qū)域。

s1.6、根據(jù)s1.2得到的左右兩眼的特征點(diǎn)，由左右兩只眼睛的特征點(diǎn)計(jì)算兩眼的中心位置，取一塊如圖2中所示10×30大小的矩形區(qū)域，參見(jiàn)圖2可以看出，當(dāng)存在眼鏡的時(shí)候，眼鏡正中間的鏡框因?yàn)轭伾话阆鄬?duì)皮膚都比較深，因此，鏡框所在位置一整條橫線的梯度都會(huì)比較大。

提取出這個(gè)矩形區(qū)域，轉(zhuǎn)化為灰度圖像，計(jì)算整個(gè)矩形圖像在垂直方向上的梯度值，然后獲取這個(gè)矩形區(qū)域每一列上梯度最大的兩個(gè)值，并且將最大值和第二大值的縱坐標(biāo)分別記為,ai∈a,bi＝b,i＝1,2,...,n,n為圖像列數(shù)，接著分別計(jì)算像素縱坐標(biāo)a和b的方差var(a)、var(b)：

假如存在眼鏡的話，眼鏡正中間鏡框處的梯度變化主要集中在同一個(gè)豎直坐標(biāo)附近，所以這個(gè)豎直坐標(biāo)的大小會(huì)比較集中，所以當(dāng)豎直坐標(biāo)集合a和b的方差var(a)、var(b)小于設(shè)定的閾值的話，可以判定該人臉存在眼鏡。

s2、將日漫中辨識(shí)度比較高的人臉區(qū)域與數(shù)據(jù)集中對(duì)應(yīng)的人臉區(qū)域進(jìn)行匹配，數(shù)據(jù)集中每個(gè)人臉區(qū)域都有其對(duì)應(yīng)的漫畫(huà)人臉區(qū)域，具體步驟為：

s2.1、對(duì)s1.3中得到的人眼區(qū)域，統(tǒng)計(jì)圖像的梯度方向局部特征值，提取出圖像的hog特征作為模板，再提取數(shù)據(jù)庫(kù)中的候選人眼圖像的hog特征，一一進(jìn)行歐式距離計(jì)算，找出距離最小的候選人眼圖像，候選人眼圖像對(duì)應(yīng)的漫畫(huà)人眼就是匹配得到的人眼漫畫(huà)圖像。

s2.2、對(duì)s1.5中分割出來(lái)的頭發(fā)掩模，由圖像的二階和三階歸一化中心矩構(gòu)造7個(gè)不變矩，由這7個(gè)不變矩構(gòu)造7維的形狀特征向量，對(duì)數(shù)據(jù)集中的每一個(gè)頭發(fā)，同樣計(jì)算對(duì)應(yīng)的hu矩構(gòu)造7維特征向量，然后將分割出來(lái)的頭發(fā)掩模和數(shù)據(jù)集中的頭發(fā)漫畫(huà)的掩模一一計(jì)算特征向量的歐式距離，距離最小者為匹配結(jié)果。

s3、人臉其他部位漫畫(huà)筆畫(huà)的生成：

s3.1、計(jì)算圖像垂直方向的梯度，濃密眉毛的垂直梯度總能量大于細(xì)眉毛的垂直梯度總能量，由此來(lái)區(qū)分濃眉和細(xì)眉，通過(guò)b樣條曲線連接特征點(diǎn)來(lái)連接特征點(diǎn)得到眉毛的筆畫(huà)，生成的濃眉和細(xì)眉的曲線的具體為：

對(duì)于細(xì)眉，直接通過(guò)b樣條曲線連接s1.2中得到的眉毛的五個(gè)點(diǎn)，如圖3a所示；

對(duì)于濃眉，首先通過(guò)b樣條曲線擬合s1.2中得到的眉毛的五個(gè)點(diǎn)，然后再連接第一個(gè)點(diǎn)和第五個(gè)點(diǎn)，如圖3b所示。

s3.2、由于日漫中的鼻子比較簡(jiǎn)單，基本都是由簡(jiǎn)單的短斜線作為表示，因此根據(jù)s1.2中得到的鼻子的位置，取鼻子正中心的一個(gè)點(diǎn)和其旁邊的一個(gè)點(diǎn)，連接兩個(gè)點(diǎn)畫(huà)一條短直線就可以得到鼻子。

s3.3、嘴巴漫畫(huà)的生成首先要判斷嘴巴是閉上的還是張開(kāi)的，本發(fā)明通過(guò)閉嘴和張嘴時(shí)候嘴角和中間嘴唇的關(guān)系來(lái)判斷嘴巴狀態(tài)，對(duì)張嘴的，通過(guò)連接上嘴唇和下嘴唇的特征點(diǎn)來(lái)得到漫畫(huà)嘴巴，對(duì)于閉嘴的，上下嘴唇重合，因此只連接上嘴唇的特征點(diǎn)。

s3.4、臉頰輪廓線的生成也要考慮日漫特有的風(fēng)格，根據(jù)s1.2中得到臉頰輪廓的特征點(diǎn)，如圖4所示，對(duì)檢測(cè)到的特征點(diǎn)，舍棄下巴最底端兩邊各兩個(gè)點(diǎn)，用b樣條曲線擬合剩余的點(diǎn)，可以得到日漫中人物下巴比較尖銳的效果，這樣做可以使得連接得到的漫畫(huà)臉頰輪廓下巴更加尖銳，更像日漫人物連接輪廓的特征，同時(shí)保留了原來(lái)人臉的基本臉型姿態(tài)特征。

s4、根據(jù)原來(lái)人臉的各個(gè)部位之間的關(guān)系，將s2和s3中匹配得到和生成的漫畫(huà)按照原來(lái)人臉各個(gè)區(qū)域之間的位置關(guān)系進(jìn)行組合，得到最終的日漫風(fēng)格的人臉漫畫(huà)。

以上所述實(shí)施例只為本發(fā)明之較佳實(shí)施例，并非以此限制本發(fā)明的實(shí)施范圍，故凡依本發(fā)明之形狀、原理所作的變化，均應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍內(nèi)。