基于图像的人脸畸变校正方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本申请提出一种基于图像的人脸畸变校正方法、装置及电子设备，该方法包括检测输入图像中人脸图像的初始图像数据；确定人脸图像基于球极平面投影的新图像数据；根据新图像数据和初始图像数据确定是否需要对输入图像进行人脸畸变校正。通过本申请能够使得人脸畸变校正时机的确定具有自适应性，有效避免后续人脸畸变校正效果的异常。

Face distortion correction method, device and electronic equipment based on image

【技术实现步骤摘要】
基于图像的人脸畸变校正方法、装置及电子设备
本申请涉及电子设备
，尤其涉及一种基于图像的人脸畸变校正方法、装置及电子设备。
技术介绍
随着电子设备的普及，电子设备上的摄像机可以是广角相机，采用广角相机拍照可以获得视场范围更大的图像，但是由于广角相机的特性会造成越接近图像边缘的区域存在越严重的畸变，当图像中存在人像且处于图像边缘，会使人像产生较大畸变，即呈现在图像中的是非真实的人像，由此，通常会采用人脸畸变校正方法对非真实的人像进行畸变校正。相关技术中，在进行人脸畸变校正的处理逻辑时，通常是在确定了图像中存在人脸图像时即触发执行相应的处理逻辑。这种方式下，人脸畸变校正的处理逻辑不具有自适应性，可能会导致人脸畸变校正效果的异常。
技术实现思路
本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本申请在于提出一种基于图像的人脸畸变校正方法、装置及电子设备，能够使得人脸畸变校正时机的确定具有自适应性，有效避免后续人脸畸变校正效果的异常。本申请第一方面实施例提出的基于图像的人脸畸变校正方法，包括：检测输入图像中人脸图像的初始图像数据；确定所述人脸图像基于球极平面投影的新图像数据；根据所述新图像数据和所述初始图像数据确定是否需要对所述输入图像进行人脸畸变校正。本申请第一方面实施例提出的基于图像的人脸畸变校正方法，通过检测输入图像中人脸图像的初始图像数据，并确定人脸图像基于球极平面投影的新图像数据，以及根据新图像数据和初始图像数据确定是否需要对输入图像进行人脸畸变校正，能够使得人脸畸变校正时机的确定具有自适应性，有效避免后续人脸畸变校正效果的异常。本申请第二方面实施例提出的基于图像的人脸畸变校正装置，包括：检测模块，用于检测输入图像中人脸图像的初始图像数据；第一确定模块，用于确定所述人脸图像基于球极平面投影的新图像数据；第二确定模块，用于根据所述新图像数据和所述初始图像数据确定是否需要对所述输入图像进行人脸畸变校正。本申请第二方面实施例提出的基于图像的人脸畸变校正装置，通过检测输入图像中人脸图像的初始图像数据，并确定人脸图像基于球极平面投影的新图像数据，以及根据新图像数据和初始图像数据确定是否需要对输入图像进行人脸畸变校正，能够使得人脸畸变校正时机的确定具有自适应性，有效避免后续人脸畸变校正效果的异常。本申请第三方面实施例提出的计算机可读存储介质，该程序被处理器执行时，使得终端能够执行一种基于图像的人脸畸变校正方法，所述方法包括：本申请第一方面实施例提出的基于图像的人脸畸变校正方法。本申请第三方面实施例提出的计算机可读存储介质，通过检测输入图像中人脸图像的初始图像数据，并确定人脸图像基于球极平面投影的新图像数据，以及根据新图像数据和初始图像数据确定是否需要对输入图像进行人脸畸变校正，能够使得人脸畸变校正时机的确定具有自适应性，有效避免后续人脸畸变校正效果的异常。本申请第四方面实施例提出的电子设备，包括处理器、存储器、电路板和电源电路，其中所述处理器和所述存储器设置在所述电路板上；所述电源电路，用于为所述电子设备的各个电路或器件供电；所述存储器用于存储可执行程序代码；所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于执行本申请第一方面实施例提出的基于图像的人脸畸变校正方法。本申请第四方面实施例提出的电子设备，通过检测输入图像中人脸图像的初始图像数据，并确定人脸图像基于球极平面投影的新图像数据，以及根据新图像数据和初始图像数据确定是否需要对输入图像进行人脸畸变校正，能够使得人脸畸变校正时机的确定具有自适应性，有效避免后续人脸畸变校正效果的异常。本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。附图说明本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：图1是本申请一实施例提出的基于图像的人脸畸变校正方法的流程示意图；图2为本申请实施例中人脸图像示意图；图3是本申请另一实施例提出的基于图像的人脸畸变校正方法的流程示意图；图4是本申请另一实施例提出的基于图像的人脸畸变校正方法的流程示意图；图5是本申请一实施例提出的基于图像的人脸畸变校正装置的结构示意图；图6是本申请另一实施例提出的基于图像的人脸畸变校正装置的结构示意图；图7是本申请一实施例提出的电子设备的结构示意图。具体实施方式下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。相反，本申请的实施例包括落入所附加权利要求书的精神和内涵范围内的所有变化、修改和等同物。为了解决相关技术中人脸畸变校正的处理逻辑不具有自适应性，可能会导致人脸畸变校正效果的异常的技术问题，本申请实施例中提供一种基于图像的人脸畸变校正方法，通过检测输入图像中人脸图像的初始图像数据，并确定人脸图像基于球极平面投影的新图像数据，以及根据新图像数据和初始图像数据确定是否需要对输入图像进行人脸畸变校正，能够使得人脸畸变校正时机的确定具有自适应性，有效避免后续人脸畸变校正效果的异常。图1是本申请一实施例提出的基于图像的人脸畸变校正方法的流程示意图。本实施例以该基于图像的人脸畸变校正方法被配置为基于图像的人脸畸变校正装置中来举例说明。本实施例中基于图像的人脸畸变校正方法可以被配置在基于图像的人脸畸变校正装置中，基于图像的人脸畸变校正装置可以设置在服务器中，或者也可以设置在电子设备中，本申请实施例对此不作限制。本实施例以基于图像的人脸畸变校正方法被配置在电子设备中为例。其中，电子设备例如智能手机、平板电脑、个人数字助理、电子书等具有各种操作系统的硬件设备。需要说明的是，本申请实施例的执行主体，在硬件上可以例如为电子设备中的中央处理器(CentralProcessingUnit，CPU)，在软件上可以例如为电子设备中的图像处理相关的服务，对此不作限制。参见图1，该方法包括：S101：检测输入图像中人脸图像的初始图像数据。其中，输入图像为当前待确定人脸畸变校正时机的图像。其中，输入图像中人脸区域对应的部分图像，可以被称为人脸图像。参见图2，图2为本申请实施例中人脸图像示意图，其中的整体的图像即为输入图像，其中人像中人脸占据的区域图像即为人脸图像。其中，初始图像数据用于描述人脸图像相关的特征，初始图像数据例如为人脸图像中所包含的像素个数，亮度值等，对此不作限制。在具体执行的过程中，可以采用相关技术中的人工智能图像检测算法，检测输入图像中人脸图像的初始图像数据，对此不作限制。本申请实施例中，初始图像数据可以具本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图像的人脸畸变校正方法，其特征在于，所述方法包括：/n检测输入图像中人脸图像的初始图像数据；/n确定所述人脸图像基于球极平面投影的新图像数据；/n根据所述新图像数据和所述初始图像数据确定是否需要对所述输入图像进行人脸畸变校正。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于图像的人脸畸变校正方法，其特征在于，所述方法包括：
检测输入图像中人脸图像的初始图像数据；
确定所述人脸图像基于球极平面投影的新图像数据；
根据所述新图像数据和所述初始图像数据确定是否需要对所述输入图像进行人脸畸变校正。


2.如权利要求1所述的基于图像的人脸畸变校正方法，其特征在于，所述根据所述新图像数据和所述初始图像数据确定是否需要对所述输入图像进行人脸畸变校正，包括：
确定所述新图像数据所描述人脸图像的各图像边，和所述初始图像数据所描述的对应图像边之间的参数变化信息；
根据所述参数变化信息确定是否需要对所述输入图像进行人脸畸变校正。


3.如权利要求2所述的基于图像的人脸畸变校正方法，其特征在于，所述参数变化信息为长度变化信息和角度变化信息，所述根据所述参数变化信息确定是否需要对所述输入图像进行人脸畸变校正，包括：
判断所述长度变化信息是否满足第一设定条件；
当所述长度变化信息满足所述第一设定条件时，判断所述角度变化信息是否满足第二设定条件；
当所述角度变化信息满足所述第二设定条件时，确定需要对所述输入图像进行人脸畸变校正。


4.如权利要求3所述的基于图像的人脸畸变校正方法，其特征在于，所述长度变化信息，为所述新图像数据所描述人脸图像的各图像边，和所述初始图像数据所描述的对应图像边之间的长度比例值；所述角度变化信息，为所述新图像数据所描述人脸图像的各图像边，和所述初始图像数据所描述的对应图像边之间的角度差绝对值。


5.如权利要求4所述的基于图像的人脸畸变校正方法，其特征在于，其中，
当多个长度比例值均大于第一阈值，或者，均小于所述第一阈值时，确定不需要对所述输入图像进行人脸畸变校正；
当部分长度比例值小于所述第一阈值，而剩余长度比例值大于所述第一阈值时，则确定所述长度变化信息满足所述第一设定条件，所述部分长度比例值和所述剩余长度比例值共同组成所述多个长度比例值。


6.如权利要求4所述的基于图像的人脸畸变校正方法，其特征在于，其中，
当至少两个的长度比例值均大于第二阈值，或者，当所述至少两个的长度比例值均小于第三阈值时，确定需要对所述输入图像进行人脸畸变校正；
当至多一个的长度比例值大于所述第二阈值，或者，当所述至多一个的长度比例值小于所述第三阈值时，确定所述长度变化信息满足所述第一设定条件；所述第二阈值大于所述第三阈值。


7.如权利要求4所述的基于图像的人脸畸变校正方法，其特征在于，其中，
当多个角度差绝对值均小于第四阈值时，确定不需要对所述输入图像进行人脸畸变校正；
当部分角度差绝对值大于第四阈值时，而剩...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾玉虎，
申请(专利权)人：OPPO广东移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44