[發(fā)明專利]圖像處理方法、裝置、終端及存儲(chǔ)介質(zhì)有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201810368659.0 | 申請日: | 2018-04-23 |
| 公開(公告)號(hào): | CN108401112B | 公開(公告)日: | 2021-10-22 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 張弓 | 申請(專利權(quán))人: | OPPO廣東移動(dòng)通信有限公司 |
| 主分類號(hào): | H04N5/232 | 分類號(hào): | H04N5/232;G06K9/00;G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司: | 北京三高永信知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11138 | 代理人: | 牟慧仙 |
| 地址: | 523860 廣東*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 圖像 處理 方法 裝置 終端 存儲(chǔ) 介質(zhì) | ||
1.一種圖像處理方法,其特征在于,所述方法包括:
獲取目標(biāo)圖像;
提取所述目標(biāo)圖像中的第一局部圖像,所述第一局部圖像是包含指定類型對(duì)象的圖像,所述指定類型對(duì)象是天空對(duì)象;
當(dāng)所述目標(biāo)圖像包括至少兩張人臉時(shí),分別對(duì)所述目標(biāo)圖像中的所述至少兩個(gè)人臉進(jìn)行表情識(shí)別,獲得所述至少兩個(gè)人臉各自的表情類型;基于所述至少兩個(gè)人臉各自的表情類型,將所占比例最高的表情類型確定為所述目標(biāo)圖像中人臉的表情類型;或,當(dāng)所述目標(biāo)圖像包括至少兩張人臉時(shí),將所述至少兩張人臉中面積最大的人臉的表情類型確定為所述目標(biāo)圖像中人臉的表情類型;或,當(dāng)所述目標(biāo)圖像包括至少兩張人臉時(shí),將所述至少兩張人臉中距離攝像頭最近的人臉的表情類型確定為所述目標(biāo)圖像中人臉的表情類型;其中,所述人臉是所述目標(biāo)圖像中包含的人臉;
將至少兩種分類中,與所述人臉的表情類型相對(duì)應(yīng)的分類確定為預(yù)設(shè)分類,所述預(yù)設(shè)分類包括晴朗類型、多云類型或陰雨類型中的一種;
根據(jù)所述預(yù)設(shè)分類從至少兩個(gè)圖像生成模型中確定對(duì)應(yīng)的所述圖像生成模型;
通過預(yù)設(shè)分類對(duì)應(yīng)的圖像生成模型生成第二局部圖像,所述預(yù)設(shè)分類是所述指定類型對(duì)象的至少兩種分類中的一種,所述圖像生成模型是預(yù)先通過N個(gè)第一樣本圖像訓(xùn)練獲得的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,所述第一樣本圖像包含所述預(yù)設(shè)分類的指定類型對(duì)象,所述第二局部圖像的幾何尺寸和所述第一局部圖像的幾何尺寸相同,所述預(yù)設(shè)分類是所述圖像生成模型對(duì)應(yīng)的分類,所述圖像生成模型包括對(duì)應(yīng)晴朗類型的圖像生成模型、對(duì)應(yīng)多云類型的圖像生成模型和對(duì)應(yīng)陰雨類型的圖像生成模型中的至少兩種;
將所述目標(biāo)圖像中的所述第一局部圖像替換為所述第二局部圖像。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述將至少兩種分類中,與所述人臉的表情類型相對(duì)應(yīng)的分類確定為預(yù)設(shè)分類,包括:
接收選擇操作信號(hào),所述選擇操作信號(hào)是接收到基于所述至少兩種分類執(zhí)行的選擇操作時(shí)生成的信號(hào);
根據(jù)所述選擇操作信號(hào)將所述選擇操作對(duì)應(yīng)的分類確定為所述預(yù)設(shè)分類。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述獲取圖像,包括:
將待處理圖像輸入圖像識(shí)別模型,獲得所述待處理圖像對(duì)應(yīng)的圖像類型,所述圖像識(shí)別模型是預(yù)先通過第二樣本圖像訓(xùn)練獲得的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,所述第二樣本圖像包括標(biāo)注有對(duì)應(yīng)的圖像類型的圖像;
確定所述圖像類型為目標(biāo)類型的所述待處理圖像為所述目標(biāo)圖像;
其中,所述圖像類型包括所述目標(biāo)類型和非目標(biāo)類型,屬于所述目標(biāo)類型的圖像中包含所述指定類型對(duì)象,屬于所述非目標(biāo)類型的圖像中不包含所述指定類型對(duì)象。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:
采集包含所述指定類型對(duì)象的圖像;
將所述包含所述指定類型對(duì)象的圖像劃分為M個(gè)圖像塊,M是正整數(shù);
為所述M個(gè)圖像塊分別添加標(biāo)簽,所述標(biāo)簽用于指示對(duì)應(yīng)的圖像塊的所述圖像類型;
獲取所述M個(gè)圖像塊為所述第二樣本圖像。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法,其特征在于,所述提取所述目標(biāo)圖像中的第一局部圖像,包括:
將所述目標(biāo)圖像劃分為Q個(gè)圖像塊,Q為正整數(shù);
對(duì)于所述Q個(gè)圖像塊中的每一個(gè)圖像塊,確定所述圖像塊中屬于所述第一局部圖像的區(qū)域的幾何參考點(diǎn),所述幾何參考點(diǎn)是中心、垂心或重心中的一種;
根據(jù)所述Q個(gè)圖像塊中的每一個(gè)圖像塊各自的所述幾何參考點(diǎn)的坐標(biāo),從所述目標(biāo)圖像中提取所述第一局部圖像。
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