[发明专利]一种用于模型训练的人脸图像处理方法及装置

权利要求书

1.一种用于模型训练的人脸图像处理方法，其特征在于，包括：

获取由真实相机采集的待处理的人脸图像；其中，所述真实相机所在的三维坐标系为真实相机坐标系；

确定所述人脸图像中的多个第一指定人脸关键点在所述真实相机坐标系中的坐标；

根据各个第一指定人脸关键点在所述真实相机坐标系中的坐标，以及预设的虚拟相机坐标系与各个第一指定人脸关键点之间的定义关系，确定所述人脸图像中的各个第一指定人脸关键点定义的第一虚拟相机坐标系；

根据所述第一虚拟相机坐标系和所述真实相机坐标系之间的转换关系，以及预设的虚拟相机的内参矩阵和所述真实相机的内参矩阵，将所述人脸图像转换至所述第一虚拟相机坐标系对应的二维成像平面，得到处理后的图像，包括：

根据所述真实相机的内参矩阵，将所述人脸图像转换至所述真实相机坐标系下，得到第一图像数据；

根据所述第一虚拟相机坐标系和所述真实相机坐标系之间的转换关系，将所述第一图像数据转换至所述第一虚拟相机坐标系下，得到第二图像数据；

将预设的虚拟相机的内参矩阵作为所述第一虚拟相机坐标系对应的虚拟相机的内参矩阵，根据所述第一虚拟相机坐标系对应的虚拟相机的内参矩阵，将所述第二图像数据转换至所述第一虚拟相机坐标系对应的二维成像平面，得到处理后的图像。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各个第一指定人脸关键点在所述真实相机坐标系中的坐标，以及预设的虚拟相机坐标系与各个第一指定人脸关键点之间的定义关系，确定所述人脸图像中的各个第一指定人脸关键点定义的第一虚拟相机坐标系的步骤，包括：

采用以下预设的虚拟相机坐标系与各个第一指定人脸关键点之间的定义关系，确定所述人脸图像中的各个第一指定人脸关键点定义的第一虚拟相机坐标系：

其中，所述P₁、P₂和P₃取各个第一指定人脸关键点在所述真实相机坐标系中的坐标，所述和分别为第一虚拟相机坐标系的各个坐标轴的坐标向量，所述×为叉乘符号。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述真实相机的内参矩阵，将所述人脸图像转换至所述真实相机坐标系下，得到第一图像数据的步骤，包括：

根据以下公式，将所述人脸图像Q转换至所述真实相机坐标系下，得到第一图像数据Q₁：

其中，所述C_r为所述真实相机的内参矩阵；

所述根据所述第一虚拟相机坐标系和所述真实相机坐标系之间的转换关系，将所述第一图像数据转换至所述第一虚拟相机坐标系下，得到第二图像数据的步骤，包括：

根据以下公式，将所述第一图像数据Q₁转换至所述第一虚拟相机坐标系下，得到第二图像数据Q₂：

Q₂＝R_cQ₁

其中，所述R_c为所述第一虚拟相机坐标系和所述真实相机坐标系之间的转换关系；

所述根据所述第一虚拟相机坐标系对应的虚拟相机的内参矩阵，将所述第二图像数据转换至所述第一虚拟相机坐标系对应的二维成像平面，得到处理后的图像Q′的步骤，包括：

根据以下公式，将所述第二图像数据Q₂转换至所述第一虚拟相机坐标系对应的二维成像平面，得到处理后的图像Q′：

Q′＝C_s*S_c*Q₂

其中，所述C_s为所述第一虚拟相机坐标系对应的虚拟相机的内参矩阵，所述所述scale为根据所述人脸图像中的各个第一指定人脸关键点之间的相对位置确定的缩放系数。