[发明专利]毛孔区域获取方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种毛孔区域获取方法，其特征在于，所述方法包括：

对待检测面部图像进行预处理，获取目标二值化图像；

对于所述目标二值化图像中的各个目标位置区域，计算所述各个目标位置区域对应的似圆度，所述目标位置区域是由所述二值化图像中像素点的像素值为第一值的各个像素点组成的图像区域，所述似圆度用于指示所述目标位置区域的轮廓形状与圆形的接近程度；

根据所述各个目标位置区域对应的似圆度，获取所述待检测面部图像中的各个毛孔区域。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对于所述目标二值化图像中的各个目标位置区域，计算所述各个目标位置区域对应的似圆度，包括：

对于所述各个目标位置区域中的第一目标位置区域，获取第一像素数量和第二像素数量，所述第一目标位置区域是所述各个目标位置区域中的任意一个位置区域，所述第一像素数量是所述第一目标位置区域的区域轮廓所占的各个像素点的总数量，所述第二像素数量是第一目标位置区域的区域轮廓所围区域内的各个像素点的总数量；

根据所述第一像素数量和所述第二像素数量，计算所述第一目标位置区域的似圆度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一像素数量和所述第二像素数量，计算所述第一目标位置区域的似圆度，包括：

将所述第一像素数量和所述第二像素数量带入第一计算公式计算所述第一目标位置区域的似圆度；

其中，所述第一计算公式为：S是所述第二像素数量，C是所述第一像素数量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述各个目标位置区域各自的似圆度，获取所述待检测面部图像中的各个毛孔区域之后，还包括：

获取所述目标二值化图像中毛孔的相对面积和密度，所述相对面积用于指示所述各个毛孔区域的总面积占所述目标二值化图像的总面积的比例；

根据所述相对面积和所述密度，获取所述目标二值化图像中毛孔的测试评分，所述测试评分用于指示对所述目标二值化图像中毛孔的评价结果。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标二值化图像中毛孔的相对面积和密度，包括：

根据所述各个毛孔区域在所述目标二值化图像中所占的总像素点数量与所述目标二值化图像的总像素点数量，获取所述相对面积；

根据所述各个毛孔区域在所述目标二值化图像中各自的零阶矩和一阶矩，获取所述各个毛孔区域在所述目标二值化图像的像素坐标系中各自的重心坐标；

根据所述各个毛孔区域各自的重心坐标，计算所述密度。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述各个毛孔区域在所述目标二值化图像中各自的零阶矩和一阶矩，获取所述各个毛孔区域在所述目标二值化图像的像素坐标系中各自的重心坐标，包括：

对于所述各个毛孔区域，按照第二计算公式计算所述各个毛孔区域在所述目标二值化图像中各自的零阶矩，按照第三计算公式和第四计算公式计算所述各个毛孔区域在所述目标二值化图像中各自的一阶矩；

其中，所述第二计算公式为：

所述第三计算公式为：

所述第四计算公式为：

M₀₀是所述零阶矩，M₁₀和M₀₁是所述一阶矩，V是第一毛孔区域中任意一个像素点的像素值，所述第一毛孔区域是所述各个毛孔区域中的任意一个毛孔区域，I是所述目标二值化图像的像素坐标系中的横坐标，J是所述目标二值化图像的像素坐标系中的纵坐标；

将所述各个毛孔区域各自的零阶矩和一阶矩分别代入第五计算公式，计算所述各个毛孔区域各自的重心坐标；

其中，所述第五计算公式为：

x_0p，y_0p分别表示所述第p个毛孔区域的重心坐标的横坐标和纵坐标，M_00p表示第p个毛孔区域的零阶矩，M_10p和M_01p表示第p个毛孔区域的一阶矩。