[发明专利]一种图片自动裁剪方法

说明书

本发明公开了一种图片自动裁剪方法，具体步骤为：利用待处理图片的高度和宽度信息计算图片比例；设置待处理图片的输出尺寸，根据输出尺寸确定待处理图片的输出比例；通过图片比例和输出比例确定计算裁切框的大小；判断待处理图片的图片比例与要求输出比例是否合适；预测待处理图片的所属类别和检测待处理图片的显著区域，提取待处理图片的显著特征图；根据显著特征图区分出较重要区域和次重要区域，得到较重要区域的最小外接矩形；判断最小外接矩形是否被裁切框覆盖，执行裁剪或留白处理，输出裁剪结果。本发明具有自动进行图片裁剪，可适用于任意尺寸的裁剪结果输出和自行判断图片应裁剪或留白，对于无法裁剪的图片，进行留白处理的优点。

技术领域

本发明涉及属于深度学习、计算机视觉技术领域，尤其涉及一种图片自动裁剪方法。

背景技术

在影像冲印领域，进行图片冲印时，当图片的长宽比例与实际冲印的图片长宽比例不同时需要对图片进行预处理。预处理原则如下：首先尝试将图片按照冲印尺寸进行裁剪，判断裁剪后的图片是否保持原图片的人物完整性、标志建筑完整性、特殊字符完整性、构图完整性等，若可保持原图的完整性则可裁剪，否则需要留白处理，留白是指不裁剪原图片，在冲印时相纸的空余位置填充白色像素。所有图片优先尝试裁剪，若裁剪后破坏图片完整性才可留白。

在该过程中人工裁剪方式需要耗费大量的人力，同时随着待冲印图片增多，人工裁剪成本也越来越大。由于图片裁剪是主观性很强的任务，现有规则很难考虑所有影响因素，因此一种有效的图片自动裁剪方法一方面可以很大程度减少人工操作，另一方面可以提高图片的裁剪速度。

现有的图片自动裁剪方法主要有三种。第一种是基于图片识别的自动裁剪方法(CN 104392202 A)，该方法先进行人脸识别，如果图片内没有人脸，则进行背景识别，在此基础上找到图片需要保留的主体部分。第二种方法(CN 106650737 A)提取待裁剪图像的美感响应图和梯度能量图，对待裁剪图片密集提取候选裁剪图像，基于美感响应图筛选候选裁剪图片，基于美感响应图和梯度能量图估计筛选出的候选裁剪图片的构图分数，并将得分最高的候选裁剪图片确定为裁剪图像。第三种是基于强化学习的图片自动裁剪方法(CN108154464 A)，该方法利用强化学习模型对当前裁剪窗口进行特征提取获取局部特征，并将其与待裁剪图片的全局特征进行拼接，得到新的特征向量，将新的特征向量作为当前观测信息，利用强化学习模型得到的历史观测信息与当前观测信息结合作为当前的状态表示，根据裁剪策略以及当前的状态表示，对待裁剪图片序列化的执行裁剪动作，得到裁剪结果。

以上三种方法只适用于其本身的应用领域，但在图片冲印领域不适用，原因是待冲印图片内容复杂多样，包含人脸的图片有可能只包含部分人脸或头部有发饰、帽子等；图片中可能有文字、日期、人的手势、标志性建筑等，这些区域在图片冲印时都是不可以裁剪的区域，单凭人脸检测或背景识别无法正确确定裁剪位置；第二种和第三种方法对最终生成的裁切框大小无要求，可根据检测结果任意调整，不符合影像冲印领域图片裁剪的要求，本方法要求裁剪框的大小是固定的，与图片比例和要冲印的尺寸有关。

发明内容

本发明的目的就是为了解决上述问题，提供一种图片自动裁剪方法，它具有自动进行图片裁剪，可适用于任意尺寸的裁剪结果输出和自行判断图片应裁剪或留白，对于无法裁剪的图片，进行留白处理的优点。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种图片自动裁剪方法，具体步骤为：

利用待处理图片的高度和宽度信息计算图片比例；

设置待处理图片的输出尺寸，根据所述的输出尺寸确定待处理图片的输出比例；

通过所述的图片比例和所述的输出比例确定计算裁切框的大小；

判断所述待处理图片的图片比例与要求输出比例是否合适，若不合适，则对待处理图片执行缩小或放大操作，若合适，则不执行该操作；