[发明专利]图像模糊度确定方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种图像模糊度确定方法、装置、计算机设备及存储介质，应用于图像识别领域，可有效地提高了人脸图像模糊度的判断效率，本申请方法部分包括：获取目标特征区域灰度图，目标特征区域灰度图为人脸图像的目标特征区域对应的灰度图；对目标特征区域灰度图中每个像素点进行水平方向卷积运算和垂直方向卷积运算，以获得每个像素点的水平方向梯度和垂直方向梯度；根据每个像素点的水平方向梯度和垂直方向梯度确定每个像素点对应的近似梯度；根据每个像素点对应的近似梯度确定目标模糊度，将目标模糊度作为人脸图像的模糊度。

技术领域

本申请涉及图像识别领域，尤其涉及一种图像模糊度确定方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

人脸识别的过程中，需要对人脸进行检测，为了得到质量符合后续处理要求的人脸图像，需要对检测后的人脸图像需要进行质量判断的过程，其中，判断人脸图像质量的其中一个参考就是人脸图像的模糊度，目前用的比较多的是开源计算机视觉库(Open SourceComputer Vision Library，opencv)来进行人脸图像的模糊度判断。

其中，opencv是一个跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows 等操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列C函数和少量C++类构成，同时提供了Python等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。但是，由于传统上利用opencv进行人脸图像的模糊度判断时，是基于整张人脸特征进行判断，计算量较大，模糊度的判断效率比较低。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种可有效地提高了人脸图像模糊度的判断效率的图像模糊度确定方法、装置、计算机设备及存储介质。

一种图像模糊度确定方法，包括：

获取人脸图像；

对人脸图像进行裁剪及灰度处理以得到目标特征区域灰度图，目标特征区域灰度图为人脸图像的目标特征区域对应的灰度图；

对目标特征区域灰度图中每个像素点进行水平方向卷积运算和垂直方向卷积运算，以获得每个像素点的水平方向梯度和垂直方向梯度；

根据每个像素点的水平方向梯度和垂直方向梯度确定每个像素点对应的近似梯度；

根据每个像素点对应的近似梯度确定目标模糊度，将目标模糊度作为人脸图像的模糊度。

一种图像模糊度确定装置，包括：

获取模块，用于获取人脸图像；

裁剪及灰度处理模块，用于对所述获取模块获取的所述人脸图像进行裁剪及灰度处理以得到目标特征区域灰度图，所述目标特征区域灰度图为所述人脸图像的目标特征区域对应的灰度图；

计算模块，用于对获取模块获取的目标特征区域灰度图中每个像素点进行水平方向卷积运算和垂直方向卷积运算，以获得每个像素点的水平方向梯度和垂直方向梯度；

第一确定模块，用于根据计算模块计算得到的每个像素点的水平方向梯度和垂直方向梯度确定每个像素点对应的近似梯度；

第二确定模块，用于根据第一确定模块确定的每个像素点对应的近似梯度确定目标模糊度，将目标模糊度作为人脸图像的模糊度。

一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述图像模糊度确定方法的步骤。一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述图像模糊度确定方法的步骤。