[發(fā)明專(zhuān)利]修改車(chē)輛在圖像中的顏色的方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910233816.1
• 申請(qǐng)日: 2019-03-26
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN109949248B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-02-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王旭
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 北京字節(jié)跳動(dòng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06T5/00
• 分類(lèi)號(hào): G06T5/00;G06T7/11;G06T7/13;G06T7/90;G06T11/00
• 代理公司: 北京天達(dá)共和律師事務(wù)所 11798
• 代理人: 關(guān)剛

本公開(kāi)提供一種修改車(chē)輛在圖像中的顏色的方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。本實(shí)施例提供的修改車(chē)輛在圖像中的顏色的方法，包括：檢測(cè)所述圖像中的車(chē)輛區(qū)域，所述車(chē)輛區(qū)域包括所述圖像中與所述車(chē)輛相對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)，以及將所述車(chē)輛區(qū)域中的像素點(diǎn)的色彩、明度和飽和度HSV值修改為目標(biāo)顏色所對(duì)應(yīng)的第一HSV值，以生成經(jīng)處理的圖像。通過(guò)本公開(kāi)實(shí)施例提供的修改車(chē)輛在圖像中的顏色的方法，可以實(shí)現(xiàn)車(chē)輛在圖像中的顏色發(fā)生變色的同時(shí)，而不會(huì)導(dǎo)致變色后的車(chē)輛失去光澤感，從而大大提高了用戶(hù)的視覺(jué)體驗(yàn)。

技術(shù)領(lǐng)域

本公開(kāi)涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種修改車(chē)輛在圖像中的顏色的方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。

背景技術(shù)

目前，根據(jù)圖片應(yīng)用場(chǎng)景的需求，設(shè)計(jì)人員經(jīng)常需要對(duì)圖片中的目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行顏色改變，例如，對(duì)圖片中的車(chē)輛圖像進(jìn)行顏色變化。

對(duì)圖片中的車(chē)輛圖像進(jìn)行顏色變換時(shí)，是先將車(chē)輛圖像所在的區(qū)域從圖片中分割出來(lái)，然后將分割得到的區(qū)域的RGB值(Red Green Blue，簡(jiǎn)稱(chēng)RGB)統(tǒng)一變換成另一種顏色的RGB值，從而使得車(chē)輛圖像附著目標(biāo)顏色。

通過(guò)上述改變車(chē)輛圖像顏色的RGB值的方法，雖然可以改變車(chē)輛圖像的顏色，但是同時(shí)也將會(huì)丟失車(chē)輛的光澤感，使得變色之后車(chē)輛圖像的視覺(jué)效果變差。

發(fā)明內(nèi)容

本公開(kāi)提供一種修改車(chē)輛在圖像中的顏色的方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，以避免在改變車(chē)輛圖像的顏色之后，丟失車(chē)輛的光澤感，從而保證變色處理之后車(chē)輛圖像的視覺(jué)效果。

第一方面，本公開(kāi)提供一種修改車(chē)輛在圖像中的顏色的方法，包括：

檢測(cè)所述圖像中的車(chē)輛區(qū)域，所述車(chē)輛區(qū)域包括所述圖像中與所述車(chē)輛相對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)；以及

將所述車(chē)輛區(qū)域中的像素點(diǎn)的色彩、明度和飽和度HSV值修改為目標(biāo)顏色所對(duì)應(yīng)的第一HSV值，以生成經(jīng)處理的圖像。

在一種可能的設(shè)計(jì)中，所述將所述車(chē)輛區(qū)域中的像素點(diǎn)的色彩、明度和飽和度HSV值修改為目標(biāo)顏色所對(duì)應(yīng)的第一HSV值，以生成經(jīng)處理的圖像，包括：

將所述車(chē)輛區(qū)域中的像素點(diǎn)的色彩值H值修改為所述目標(biāo)顏色所對(duì)應(yīng)的第一H值，保持所述車(chē)輛區(qū)域中的像素點(diǎn)的明度值S值和飽和度值V值不變。

在一種可能的設(shè)計(jì)中，所述檢測(cè)所述圖像中的車(chē)輛區(qū)域，包括：

基于預(yù)設(shè)檢測(cè)模型從所述圖像中提取第一范圍，所述第一范圍包括所述車(chē)輛區(qū)域；

從所述第一范圍中確定所述車(chē)輛區(qū)域。

在一種可能的設(shè)計(jì)中，在所述基于預(yù)設(shè)檢測(cè)模型從所述圖像中提取第一范圍之前，還包括：

對(duì)所述圖像執(zhí)行預(yù)處理操作，其中，所述預(yù)處理操作包括旋轉(zhuǎn)操作、裁剪操作以及灰度處理操作中的至少一項(xiàng)。

在一種可能的設(shè)計(jì)中，所述從所述第一范圍中確定所述車(chē)輛區(qū)域，包括：

基于預(yù)設(shè)分割模型從所述第一范圍中分割出所述車(chē)輛區(qū)域。

在一種可能的設(shè)計(jì)中，所述從所述第一范圍中確定所述車(chē)輛區(qū)域，包括：

根據(jù)用戶(hù)選擇的第二范圍內(nèi)像素點(diǎn)的平均RGB值確定RGB值范圍，所述車(chē)輛區(qū)域包括所述第二范圍；

獲取所述第一范圍中RGB值在所述RGB值范圍之內(nèi)的第一像素點(diǎn)集合；

根據(jù)所述第一像素點(diǎn)集合確定所述車(chē)輛區(qū)域。

在一種可能的設(shè)計(jì)中，所述的方法，還包括：

對(duì)所述經(jīng)處理的圖像進(jìn)行平滑處理。

在一種可能的設(shè)計(jì)中，所述對(duì)所述經(jīng)處理的圖像進(jìn)行平滑處理，包括：