[发明专利]一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取第一待处理图像，并对所述第一待处理图像中的待处理对象进行抠图处理，获得所述待处理对象的图像和抠除所述待处理对象后形成的第二待处理图像；

对所述第二待处理图像进行背景填充得到第三图像，以及对所述待处理对象的图像进行图像美形处理得到第四图像；

将所述第三图像和所述第四图像进行融合，获得目标图像，其中所述第三图像作为所述目标图像的背景图像，所述第四图像作为所述目标图像的前景图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在对所述第一待处理图像中的待处理对象进行抠图处理之前，所述方法，还包括：

对所述第一待处理图像进行对象识别，并确定所述第一待处理图像中包含有完整的人体对象，将所述人体对象作为所述待处理对象。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一待处理图像进行对象识别，并确定所述第一待处理图像中包含有完整的人体对象，将所述人体对象作为所述待处理对象，包括：

利用人体识别模型识别所述人体对象的特征点，其中，所述特征点包括头部骨骼点、手臂骨骼点、肩部骨骼点、臀部骨骼点、大腿骨骼点、小腿骨骼点和脚部骨骼点中的至少一项；

根据所述特征点获得对应的人体部位区域，所述人体部位区域包括头部区域、手臂区域、肩部区域、臀部区域、大腿区域、小腿区域和脚部区域；

根据所述人体部位区域判断所述第一待处理图像中是否包含有完整的人体对象；

若包含，则根据所述头部区域、手臂区域、肩部区域、臀部区域、大腿区域、小腿区域或脚部区域获得所述第一待处理图像包含的人体对象，作为所述待处理对象。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一待处理图像进行对象识别，并确定所述第一待处理图像中包含有完整的人体对象，将所述人体对象作为所述待处理对象，包括：

利用人体识别模型识别所述人体对象的特征点，其中，所述特征点包括头部骨骼点、手臂骨骼点、肩部骨骼点、臀部骨骼点、大腿骨骼点、小腿骨骼点和脚部骨骼点中的至少一项；

根据识别出的特征点判断所述第一待处理图像中是否包含有完整的人体对象；

若包含，则根据所述特征点获得对应的头部区域、手臂区域、肩部区域、臀部区域、大腿区域、小腿区域和脚部区域；

根据所述头部区域、手臂区域、肩部区域、臀部区域、大腿区域、小腿区域和脚部区域获得所述第一待处理图像包含的所述人体对象，作为所述待处理对象。

5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述对所述待处理对象的图像进行图像美形处理，包括：

接收对所述人体对象的图像进行美形处理的美形指令，所述美形指令包括瘦腿指令、瘦臂指令、瘦身指令和长腿指令；

若所述美形指令为瘦腿指令，且所述人体对象的双腿为分开状态，则分别将每条腿对应的大腿区域和小腿区域向该条腿的中轴线方向进行压缩处理；

若所述美形指令为瘦腿指令，且所述人体对象的双腿为合并状态，则将双腿对应的大腿区域和小腿区域向双腿的中轴线方向进行压缩处理；

若所述美形指令为瘦臂指令，则分别将每条手臂对应的手臂区域向该手臂的中轴线方向进行压缩处理；

若所述美形指令为瘦身指令，则获取人体对象的中轴线，将人体的肩部到臀部区域向人体对象的中轴线方向进行压缩处理；

若所述美形指令为长腿指令，则将臀部到脚部的区域进行拉伸处理。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第二待处理图像进行背景填充得到第三图像，包括：

将所述第二待处理图像对应的色彩概率分布作为样本对生成对抗网络模型GAN进行训练，并应用训练后的GAN模型对所述第二待处理图像的背景进行填充得到所述第三图像。