[发明专利]一种基于OpenGL人脸图像处理方法及装置

说明书

本发明实施例提供了一种基于OpenGL人脸图像处理方法及装置，通过对人脸特征点的识别控制，基于OpenGL网格处理，对局部特征点平移变形，渲染输出效果图。根据本发明提供的人脸图像处理方法及装置，实现美化脸庞和下巴的精准控制，更加高度的自定义美颜效果，满足用户对效果图的需求，符合用户预期期望，同时节省运行内存空间。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其是涉及一种基于OpenGL人脸图像处理方法及装置。

背景技术

目前现有的对图像进行瘦脸的技术，主要是根据人脸的颧骨和下巴构成的两条线段并对其弯曲处理，实现图像上呈现的人脸面部变形，变瘦。以上处理方式存在不足，经过处理两条线段，实现的效果图不准确，不同图像的脸部结构，即下颧骨的位置与大小不同，各有差异，导致该方法效果不明显，不能满足用户的需求。

发明内容

本发明的实施例提供一种基于OpenGL人脸图像处理方法及装置，针对原有的技术进行改良，通过提取人脸轮廓的特征点，对颧骨以下位置连续特征点的处理，实现脸部更加精准可控的瘦形，变形等效果，同时对下巴区域分析判断，分离瘦形后下巴区域和脸部区域，实现美化脸庞和下巴的精准控制，更加高度的自定义美颜效果，满足用户对效果图的需求。

本发明提供一种基于OpenGL人脸图像处理方法，该方法的步骤如下：

用户上传待处理含人脸图像，识别并提取人脸全部特征点并保存；

通过对人脸特征点的筛选，获取到左脸颊、右脸颊和嘴唇下巴区域，三组特征控制点；

基于OpenGL对所述图片进行网格化处理，并将初始获取的特征点作为图片的初始数据作为参考特征点；

所述三组特征控制点，通过对特征控制点的处理，实现对人脸图像局部的平移变形，并将变形后的图片渲染并输出；

本发明实施例中提供一种基于OpenGL人脸图像处理装置，包括：

人脸检测模块：用于对用户上传待处理含人脸图像，识别并提取人脸全部特征点并保存；

特征控制点筛选模块：用于通过对人脸特征点的筛选，获取到左脸颊、右脸颊和嘴唇下巴区域，三组特征控制点；

OpenGL模块：用于基于OpenGL对所述图片进行网格化处理，并将初始获取的特征点作为图片的初始数据作为参考特征点；

处理输出模块：用于对所述三组特征控制点，通过对特征控制点的处理，实现对人脸图像局部的平移变形，并将变形后的图片渲染并输出；

可见，本发明实施例中，对于实现人脸变瘦的效果上，最重要的两个步骤分别是人脸特征控制点的识别，以及基于特征控制点对人脸图像的变形处理，特征点的提取与识别需要依靠深度学习模型。相比较现有的技术，本发明对人脸面部轮廓的特征点控制更加充分，使得不同脸型的用户人脸可以更加准确地动态改变其变胖，变瘦的效果，任何人脸脸部图像，获得轮廓的特征点，都可以根据用户的自定义加以控制。

通过基于OpenGL的封装可以使多种效果在图像上混合起来，比如，美白、亮眼、瘦脸、胖脸、美肤等一系列的图像处理叠加，呈现给符合用户期望的效果。嘴唇下方下巴区域和脸颊的有效识别，使的待处理用户图像得到更加细致的编辑处理效果，满足用户的期望值。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的实施例的技术方案，下面将对本发明的实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示出了本发明的一种基于OpenGL人脸图像处理方法步骤流程图；