[發明專利]一種基于Firebase的靜態人像瘦臉方法

在審

• 申請號: 202010587281.0
• 申請日: 2020-06-24
• 公開（公告）號: CN111798368A
• 公開（公告）日: 2020-10-20
• 發明（設計）人: 張爾兵
• 申請（專利權）人: 星業（海南）科技有限公司
• 主分類號: G06T3/00
• 分類號: G06T3/00;G06K9/00
• 代理公司: 廣州駿思知識產權代理有限公司 44425
• 代理人: 吳靜芝

本發明提出一種基于Firebase的靜態人像瘦臉方法，對照片中人臉的關鍵點識別，然后在終端平臺上使用GPUImage圖像處理庫，自定義OpenGL中的片段著色器，對圖片中的像素點進行計算，得出變換點的位置，從而實現對人臉調節的效果，可以進行瘦臉或者大臉的效果，可自定義處理的程度，使圖片處理后比較平滑且不會出現割裂的情況。

技術領域

本發明涉及人臉圖像技術處理領域，尤其涉及一種基于Firebase的靜態人像瘦臉方法。

背景技術

現有的人臉瘦臉方案，人臉圖像處理技術，人臉圖像識別等功能的實現，基礎是通過北京曠世科技公司face++作為sdk基礎，獲取人臉的關鍵點信息后，才有后續的人臉處理方案，考慮到成本問題，以及大量用戶的需求，face++技術有一定的缺陷性。

發明內容

為了解決上述問題，本發明提供一種基于Firebase的靜態人像瘦臉方法，以實現上述缺陷，所述方法包括：

S1：識別待處理用戶圖片，使用Firebase的MLVisionFaceModel對圖片進行人臉檢測，提取臉部關鍵點數據坐標；

S2：初始化GPUImage中的自定義濾鏡和片段著色器的程序，如圖2所示例，分別從關鍵點數據坐標中選取左臉和右臉外輪廓各3個坐標點，根據所述人臉關鍵點作為參數，進行像素點計算；

其中，關鍵點122為A1，關鍵點120為A2，關鍵點117為A3，關鍵點103為B1，關鍵點106為B2，關鍵點109為B3；通過用戶自己的選擇需要處理的人臉區域，可以選取其他對應的關鍵點，本發明選擇的僅僅關鍵點A1-3和B1-3僅做列舉說明之用；

S3：選擇-1到1之間取值設定為外部調整參數，若外部參數大于0則為瘦臉，若小于0 則為大臉，通過外部參數調整可以實現瘦臉，大臉功能的切換，設定參數為intensity，將上述左右臉坐標A1-A3和B1-B3分別通過sin(x)*intensity*factor的公式，計算得到新的坐標點數據A10-A30和B10-B30，其中，公式中x為6角度的弧度值，即π/30，factor 是影響因子，是一個常量，多調試而得的值；

S4：選擇輪廓關鍵點A1和新的坐標數據點A10，通過Andreas Gustafsson提出的逆變換公式中，計算出A1 最終形變的點，依次計算其余坐標對應的形變點，應用到待處理原圖上，輸出應用后的圖片。

本發明提出一種基于Firebase的靜態人像瘦臉方法，對照片中人臉的關鍵點識別，然后根據Andreas Gustafsson在1993年發布的Interactive Image Warping論文中提到的點的逆變換公式，在終端平臺上使用GPUImage圖像處理庫，自定義OpenGL中的片段著色器，對圖片中的像素點進行計算，可以計算出變換點的位置，從而實現對人臉調節的效果，可以進行瘦臉或者大臉的效果，可自定義處理的程度，使圖片處理后比較平滑且不會出現割裂的情況。

附圖說明

圖1示出了本發明的一種基于Firebase的靜態人像瘦臉方法流程圖；

圖2示出了本發明從提取左右臉輪廓關鍵點示意圖。

具體實施方式

參照圖1，本發明提供一種基于Firebase的靜態人像瘦臉方法，所述方法包括：

S1：識別待處理用戶圖片，使用Firebase的MLVisionFaceModel對圖片進行人臉檢測，提取臉部關鍵點數據坐標；

S2：初始化GPUImage中的自定義濾鏡和片段著色器的程序，如圖2所示例，分別從關鍵點數據坐標中選取左臉和右臉外輪廓各3個坐標點，根據所述人臉關鍵點作為參數，進行像素點計算；