本公开提供了一种图像处理方法及装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，具体为增强现实、虚拟现实、计算机视觉、深度学习等技术领域，可应用于元宇宙、虚拟数字人等场景。具体实现方案为：检测待处理图像中目标对象的关键点；确定参考图像中与所述关键点对应的特征点；所述参考图像中目标区域的颜色特征与其它区域的颜色特征不同，所述目标区域为与所述目标对象对应的区域；根据所述关键点、所述特征点以及所述参考图像对所述待处理图像进行重新着色，得到目标图像；根据目标片元的位置在所述目标图像中进行颜色采样，根据采样结果确定所述目标片元是否位于所述目标对象所在的区域。所在的区域。所在的区域。
【技术实现步骤摘要】
图像处理方法及装置、电子设备及存储介质
[0001]本公开涉及图像处理
，尤其涉及人工智能
，具体为增强现实、虚拟现实、计算机视觉、深度学习等
，可应用于元宇宙、虚拟数字人等场景。
技术介绍
[0002]图像处理又称影像处理，是用计算机对图像进行分析以达到所需结果的技术。图像处理一般指数字图像处理，数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪、移动终端等设备经过拍摄得到的一个二维数组，该二维数组的元素称为像素。
[0003]随着人工智能在图像处理技术上的不断发展，计算机能够利用人工智能技术对图像进行个性化处理，例如美化图像中的对象或者对图像中的对象进行修复等，从而得到满足用户实际需求的图像处理结果，以提升用户体验。
技术实现思路
[0004]本公开提供了一种图像处理方法及装置、电子设备及存储介质。
[0005]根据本公开的一方面，提供了一种图像处理方法，包括：检测待处理图像中目标对象的关键点；确定参考图像中与所述关键点对应的特征点；其中，所述参考图像为与所述目标对象对应的图像，所述参考图像中目标区域的颜色特征与其它区域的颜色特征不同，所述目标区域为与所述目标对象对应的区域；根据所述关键点、所述特征点以及所述参考图像对所述待处理图像进行重新着色，得到目标图像；其中，所述目标图像中所述目标对象的颜色特征与所述参考图像中所述目标区域的颜色特征对应，其它对象的颜色特征与所述参考图像中所述其它区域的颜色特征对应；根据目标片元的位置在所述目标图像中进行颜色采样，根据采样结果确定所述目标片元是否位于所述目标对象所在的区域；其中，所述目标片元为与所述待处理图像对应的任一片元。
[0006]根据本公开的另一方面，提供了一种图像处理装置，包括：关键点检测模块，用于检测待处理图像中目标对象的关键点；特征点确定模块，用于确定参考图像中与所述关键点对应的特征点；其中，所述参考图像为与所述目标对象对应的图像，所述参考图像中目标区域的颜色特征与其它区域的颜色特征不同，所述目标区域为与所述目标对象对应的区域；图像着色模块，用于根据所述关键点、所述特征点以及所述参考图像对所述待处理图像进行重新着色，得到目标图像；其中，所述目标图像中所述目标对象的颜色特征与所述参考图像中所述目标区域的颜色特征对应，其它对象的颜色特征与所述参考图像中所述其它区域的颜色特征对应；区域确定模块，用于根据目标片元的位置在所述目标图像中进行颜色采样，根据采样结果确定所述目标片元是否在所述目标对象所在的区域；其中，所述目标片元为与所述待处理图像对应的任一片元。
[0007]根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上
述的图像处理方法。
[0008]根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述的图像处理方法。
[0009]根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现上述的图像处理方法。
[0010]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0011]附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
[0012]图1是根据本公开一实施例的图像处理方法的示意图；
[0013]图2是本公开一实施例的参考图像的示意图；
[0014]图3是可以实现本公开实施例的图像处理方法的一场景图；
[0015]图4是根据本公开一实施例的步骤S104的示意图；
[0016]图5是根据本公开另一实施例的步骤S104的示意图；
[0017]图6是根据本公开一实施例的图像处理装置的结构框图。
[0018]图7是用来实现本公开实施例的图像处理方法的电子设备的框图。
具体实施方式
[0019]以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0020]需要说明的是，本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0021]根据本公开实施例，提供了一种图像处理方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
[0022]图1是根据本公开实施例的图像处理方法的流程图，如图1所示，该方法包括以下步骤S101至步骤S104：
[0023]步骤S101、检测待处理图像中目标对象的关键点。
[0024]其中，所述目标对象可以为人体或者物体，还可以为人体的某个部位或者物体的某个部位，例如人体的脸部、脸部中的眉毛或者汽车的轮胎等。
[0025]在步骤S101的具体实施中，可以利用目标检测算法检测目标对象的关键点。在一个具体的例子中，目标对象为人脸，利用人脸检测算法检测待处理图像中人脸的关键点，关键点可以包括脸部轮廓区域的点，还可以包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴区域的点。其中，所述人脸检测算法也可以称为人脸识别算法，具体可以采用基于模板匹配的方法、基于奇异值特征方法、子空间分析法、局部保持投影法或者主成分分析法等实现。
[0026]步骤S102、确定参考图像中与所述关键点对应的特征点。其中，所述参考图像为与所述目标对象对应的图像，所述参考图像中目标区域的颜色特征与其它区域的颜色特征不同，所述目标区域为与所述目标对象对应的区域。其中，所述参考图像中的其它区域为所述参考图像中除所述目标区域之外的区域。
[0027]在具体实施中，上述颜色特征可以为颜色即RGB值，可以为根据RGB值转换得到的亮度值，还可以为根据RGB值转换得到的灰度值等。
[0028]在一个具体的例子中，目标对象为人脸，参考图像为与人脸对应的图像，如图2所示，参考图像中与人脸对应的区域即目标区域的颜色本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，包括：检测待处理图像中目标对象的关键点；确定参考图像中与所述关键点对应的特征点；其中，所述参考图像为与所述目标对象对应的图像，所述参考图像中目标区域的颜色特征与其它区域的颜色特征不同，所述目标区域为与所述目标对象对应的区域；根据所述关键点、所述特征点以及所述参考图像对所述待处理图像进行重新着色，得到目标图像；其中，所述目标图像中所述目标对象的颜色特征与所述参考图像中所述目标区域的颜色特征对应，其它对象的颜色特征与所述参考图像中所述其它区域的颜色特征对应；根据目标片元的位置在所述目标图像中进行颜色采样，根据采样结果确定所述目标片元是否位于所述目标对象所在的区域；其中，所述目标片元为与所述待处理图像对应的任一片元。2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其中，所述根据所述关键点、所述特征点以及所述参考图像对所述待处理图像进行重新着色，得到目标图像，包括：将所述关键点的坐标和所述特征点的坐标输入顶点着色器中，以及将所述参考图像和所述特征点的坐标输入片元着色器中，得到目标图像。3.根据权利要求1所述的图像处理方法，其中，所述目标图像中所述目标对象的颜色特征与所述参考图像中所述目标区域的颜色特征相同，所述其它对象的颜色特征与所述参考图像中所述其它区域的颜色特征相同。4.根据权利要求1所述的图像处理方法，其中，所述根据采样结果确定所述目标片元是否位于所述目标对象所在的区域，包括：若采样结果对应的颜色特征与所述目标图像中所述目标对象的颜色特征相匹配，则确定所述目标片元位于所述目标对象所在的区域。5.根据权利要求1所述的图像处理方法，其中，所述根据采样结果确定所述目标片元是否位于所述目标对象所在的区域，包括：若采样结果对应的颜色特征与所述目标图像中其它对象的颜色特征不匹配，则确定所述目标片元位于所述目标对象所在的区域。6.根据权利要求1
‑
5中任一项所述的图像处理方法，还包括：对所述待处理图像中位于所述目标对象所在区域的片元和位于所述其它对象所在区域的片元执行不同的操作。7.一种图像处理装置，包括：关键点检测模块，用于检测待处理图像中目标对象的关键点；特征点确定模块，用于确定参考图像中与所述关键点对应的特征点；其中，所述参考图像为与所述目标对象对应的图像，所述参考图像中目标区域的颜色特征与其它区域的颜色特征不同，所述目标区域为与所述目标对象对应的区...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘东东，胡晓文，梁烁，孙瑞，孙昊，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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