[發明專利]一種圖像處理方法、裝置及計算機可讀存儲介質

有效

• 申請號: 201810381726.2
• 申請日: 2018-04-25
• 公開（公告）號: CN108564058B
• 公開（公告）日: 2020-10-23
• 發明（設計）人: 王樂;王琦;洪毅強;吳嘉旭
• 申請（專利權）人: 咪咕動漫有限公司;中國移動通信集團有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/48;G06K9/62;G06N3/04;G06T11/60
• 代理公司: 北京派特恩知識產權代理有限公司 11270
• 代理人: 張榮;張穎玲

1.一種圖像處理方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取圖片；所述圖片包含人體；

基于機器學習算法，確定所述圖片中人體的骨骼關節點的位置；

利用所述骨骼關節點的位置，確定所述圖片中人體所形成的貼合區域；

在所述貼合區域上貼合預設服飾素材；

其中，所述利用所述骨骼關節點的位置，確定所述圖片中人體所形成的貼合區域，包括：

利用所述圖片的數據，并結合人體語義分割模型，得到掩碼特征圖；所述人體語義分割模型為基于全卷積神經網絡算法對與人體有關的預設分割數據集進行訓練得到的；

針對每個骨骼關節點的位置，在所述掩碼特征圖進行搜索，將相應骨骼關節點對應的像素相鄰的非前景像素作為所述相應骨骼關節點的邊緣點；其中，非前景像素是利用所述掩碼特征圖中像素的掩碼值確定的；

基于所述骨骼關節點的邊緣點，確定所述圖片中人體所形成的貼合區域。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于機器學習算法，確定所述圖片中人體的骨骼關節點的位置，包括：

利用所述圖片的數據，結合卷積神經網絡模型，確定所述圖片中人體的骨骼關節點的位置。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述貼合區域上貼合預設服飾素材，包括：

控制所述預設服飾素材的尺寸，使得與所述貼合區域的大小相符；

將縮放后的預設服飾素材貼合在所述貼合區域。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述骨骼關節點的邊緣點，確定所述圖片中人體所形成的貼合區域，包括：

基于所述圖片中人體肩部的骨骼關節點以及髖部的骨骼關節點對應的像素相鄰的非前景像素，確定所述圖片中人體軀干部位的區域；

將確定的軀干部位的區域作為貼合區域。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述骨骼關節點的邊緣點，確定所述圖片中人體所形成的貼合區域，包括：

基于所述圖片中人體的骨骼關節點的位置，確定四肢部位上的兩個骨骼關節點；所述四肢部位包括以下之一：左手臂、右手臂，左腿、右腿；

在所述兩個骨骼關節點確定的連線上，確定至少一組離散點；

針對每個離散點，在所述掩碼特征圖中進行搜索，將相應離散點對應的像素相鄰的非前景像素作為所述離散點的邊緣點；

基于所述離散點的邊緣點，以及四肢部位上的骨骼關節點，確定貼合區域。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，將預設服飾素材貼合在所述貼合區域之后，所述方法還包括：

確定預設服飾素材的覆蓋區域；

當所述覆蓋區域大于確定的貼合區域時，對所述覆蓋區域中不屬于所述圖片中人體的輪廓的區域的顏色更新為背景色；所述輪廓是利用所述掩碼特征圖中的前景像素確定的；所述前景像素是利用所述掩碼特征圖中像素的掩碼值確定的；

當所述覆蓋區域小于確定的貼合區域時，確定所述輪廓中未貼合預設服飾素材的未貼合區域，并確定與未貼合區域相鄰的貼合區域；將未貼合區域的顏色渲染為所述貼合區域對應的預設服飾素材的顏色。

7.一種圖像處理裝置，其特征在于，所述裝置包括：

獲取模塊，用于獲取圖片；所述圖片包含人體；

確定模塊，用于基于機器學習算法，確定所述圖片中人體的骨骼關節點的位置；還用于利用所述骨骼關節點的位置，確定所述圖片中人體所形成的貼合區域；

貼合模塊，用于在所述貼合區域上貼合預設服飾素材；

所述確定模塊，具體用于利用所述圖片的數據，并結合人體語義分割模型，得到掩碼特征圖；所述人體語義分割模型為基于全卷積神經網絡算法對與人體有關的預設分割數據集進行訓練得到的；

針對每個骨骼關節點的位置，在所述掩碼特征圖進行搜索，將相應骨骼關節點對應的像素相鄰的非前景像素作為所述相應骨骼關節點的邊緣點；其中，非前景像素是利用所述掩碼特征圖中像素的掩碼值確定的；

基于所述骨骼關節點的邊緣點，確定所述圖片中人體所形成的貼合區域。