[发明专利]图像的处理方法和装置、存储介质及电子装置

权利要求书

1.一种图像的处理方法，其特征在于，包括：

从待处理的第一目标图像中识别人像部件和所述人像部件所在的区域；

在所述人像部件所在的区域中确定出多个候选连通区域，其中，所述多个候选连通区域中的每个候选连通区域中包括一组人像部件，所述一组人像部件中包括依次相邻且类型不同的多个所述人像部件；

将所述多个候选连通区域中区域面积大于或等于第一阈值且包括人脸所在的区域的候选连通区域确定为目标区域；

对所述第一目标图像中除所述目标区域以外的区域进行虚化处理，得到第二目标图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一阈值与所述第一目标图像的尺寸呈正相关。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述多个候选连通区域中区域面积大于或等于第一阈值且包括人脸所在的区域的候选连通区域确定为目标区域之前还包括：

将所述多个候选连通区域对应的像素点的像素值设置为第一像素值，并将所述第一目标图像中除所述多个候选连通区域对应的像素点以外的像素点的像素值设置为第二像素值，其中，所述第一像素值与所述第二像素值不同。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从待处理的第一目标图像中识别人像部件和所述人像部件所在的区域，包括：

将所述待处理的第一目标图像输入到识别模型中，识别并输出得到所述人像部件和所述人像部件所在的区域。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述待处理的第一目标图像输入到识别模型中，识别并输出得到人像部件和所述人像部件所在的区域之前，所述方法还包括：

获取第一组训练图像、第二组训练图像、以及一组区域划分结果、一组训练识别结果，其中，所述第一组训练图像与所述一组区域划分结果一一对应，每个区域划分结果用于表示所述第一组训练图像中对应的图像中的已知人像区域，所述第二组训练图像与所述一组训练识别结果一一对应，每个所述训练识别结果用于表示所述第二组训练图像中对应的图像中的已知人像部件；

将所述第一组训练图像和所述第二组训练图像输入到初始识别模型进行训练，得到训练后的识别模型，其中，所述训练后的识别模型对所述第一组训练图像识别到的预估人像区域与所述第一组训练图像中的所述已知人像区域之间的误差满足第一收敛条件，所述训练后的识别模型对所述第二组训练图像识别到的预估人像部件与所述第二组训练图像中的所述已知人像部件之间的误差满足第二收敛条件，所述训练后的识别模型包括：将所述第一组训练图像进行编码得到第一编码数据，并对所述第二组训练图像进行编码得到第二编码数据的编码网络；将所述第一编码数据识别出所述预估人像区域的人像区域识别网络；以及将所述第二编码数据识别出所述预估人像部件的人像部件识别网络。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述第一组训练图像和所述第二组训练图像输入到初始识别模型进行训练，包括：

将所述第一组训练图像和所述第二组训练图像输入到所述初始识别模型，其中，所述初始识别模型包括：级联的第一卷积层，级联的第二卷积层，级联的第三卷积块，通过所述第一卷积层接收级联中上一个第一卷积层对所述第一组训练图像和所述第二组训练图像进行编码后的编码数据，并将所述编码数据发送至对应的第二卷积层、第三卷积层和级联中下一个第一卷积层，通过初始人像区域识别网络接收对应的第一卷积块和级联中上一个第二卷积层发送的编码数据，并对接收的编码数据进行人像区域识别，通过初始人像部件识别网络接收对应的第一卷积层和级联中上一个第三卷积层发送的编码数据，并对接收的编码数据进行人像部件识别。

7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，在所述第一目标图像为目标视频中的视频帧图像的情况下，

对所述第一目标图像中除所述目标区域以外的区域进行虚化处理，得到第二目标图像之后，所述方法还包括：将所述目标视频中的所述第一目标图像替换为所述第二目标图像；在播放所述目标视频的过程中播放所述第二目标图像。