[发明专利]用于处理眉部图像的方法和装置

说明书

本申请实施例公开了用于处理眉部图像的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取待处理的眉部图像；将眉部图像输入至预先训练的眉毛检测模型，获取眉毛检测模型的目标层的输出结果信息，其中，输出结果信息用于表示眉部图像中的像素点显示的内容是眉毛的概率；根据输出结果信息，对眉部图像进行处理，得到处理后的眉部图像，从而实现了对眉部图像中每个像素点显示的内容是眉毛的概率判断。该实施方式实现了对眉部图像像素级别的、具有针对性的处理。

技术领域

本申请实施例涉及计算机技术领域，具体涉及用于处理眉部图像的方法和装置。

背景技术

在对人脸图像中的眉毛部分进行美化等特效处理时，通常是先推测出眉毛所在的图像区域，然后直接使用预先设置的眉毛图像对这部分的图像区域进行替换。

发明内容

本申请实施例提出了用于处理眉部图像的方法和装置。

第一方面，本申请实施例提供了一种用于处理眉部图像的方法，该方法包括：获取待处理的眉部图像；将眉部图像输入至预先训练的眉毛检测模型，获取眉毛检测模型的目标层的输出结果信息，其中，输出结果信息用于表示眉部图像中的像素点显示的内容是眉毛的概率；根据输出结果信息，对眉部图像进行处理，得到处理后的眉部图像。

在一些实施例中，根据输出结果信息，对眉部图像进行处理，得到处理后的眉部图像，包括：获取目标眉部替换图像；根据眉部图像的尺寸，调整目标眉部替换图像的尺寸，使得调整后的目标眉部替换图像的尺寸与眉部图像的尺寸相匹配；用调整后的目标眉部替换图像覆盖眉部图像，得到调整后的眉部图像；针对调整后的眉部图像中的像素点，根据调整前的眉部图像中的、对应于该像素点的像素点对应的概率，设置该像素点的透明度，得到处理后的图像，其中，概率与透明度成正比。

在一些实施例中，根据输出结果信息，对眉部图像进行处理，得到处理后的眉部图像，包括：针对眉部图像中的像素点，对该像素点执行预设的、与该像素点对应的概率对应的处理操作。

在一些实施例中，在获取待处理的眉部图像之前，还包括：获取人脸图像；以及获取待处理的眉部图像，包括：确定人脸图像中显示眉毛的图像区域，以及将确定的图像区域确定为眉部图像。

在一些实施例中，在得到处理后的眉部图像之后，还包括：用处理后的眉部图像覆盖人脸图像中显示眉毛的图像区域，得到处理后的人脸图像。

在一些实施例中，眉毛检测模型通过如下步骤训练得到：获取训练样本集合，其中，训练样本包括眉部图像和用于表示眉部图像中的像素点显示的内容是否是眉毛的标注信息；确定初始化的眉毛检测模型，其中，初始化的眉毛检测模型包括用于输出眉部图像中的像素点显示的内容是眉毛的概率的目标层；利用机器学习的方法，将训练样本集合中的训练样本中的眉部图像作为初始化的眉毛检测模型的输入，将与输入的眉部图像对应的标注信息作为初始化的眉毛检测模型的期望输出，训练得到眉毛检测模型。

第二方面，本申请实施例提供了一种用于处理眉部图像的装置，该装置包括：眉部图像获取单元，被配置成获取待处理的眉部图像；输出结果信息获取单元，被配置成将眉部图像输入至预先训练的眉毛检测模型，获取眉毛检测模型的目标层的输出结果信息，其中，输出结果信息用于表示眉部图像中的像素点显示的内容是眉毛的概率；处理单元，被配置成根据输出结果信息，对眉部图像进行处理，得到处理后的眉部图像。

在一些实施例中，上述处理单元，进一步被配置成：获取目标眉部替换图像；根据眉部图像的尺寸，调整目标眉部替换图像的尺寸，使得调整后的目标眉部替换图像的尺寸与眉部图像的尺寸相匹配；用调整后的目标眉部替换图像覆盖眉部图像，得到调整后的眉部图像；针对调整后的眉部图像中的像素点，根据调整前的眉部图像中的、对应于该像素点的像素点对应的概率，设置该像素点的透明度，得到处理后的图像，其中，概率与透明度成正比。

在一些实施例中，上述处理单元，进一步被配置成：针对眉部图像中的像素点，对该像素点执行预设的、与该像素点对应的概率对应的处理操作。