人脸图像的处理方法及装置、电子设备和存储介质与流程
本公开涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种人脸图像的处理方法及装置、电子设备和存储介质。
背景技术：
目前，鹅蛋脸和瓜子脸等偏瘦脸型深受大众喜爱。如何准确地对人脸图像中的人脸进行瘦脸操作，使瘦脸效果自然，是亟待解决的问题。
技术实现要素：
本公开提出了一种人脸图像的处理技术方案。
根据本公开的一方面，提供了一种人脸图像的处理方法，包括：
获取人脸图像中的原始人脸关键点和人脸偏转角度；
根据所述原始人脸关键点和所述人脸偏转角度，确定多个连续的变形区域，其中，每个变形区域包括原始脸部区域和非原始脸部区域；
分别对每个变形区域中的原始脸部区域和非原始脸部区域进行变形处理。
在一种可能的实现方式中，根据所述原始人脸关键点和所述人脸偏转角度，确定多个连续的变形区域，包括：
根据所述原始人脸关键点和所述人脸偏转角度，确定所述人脸图像中的变形中心；
根据所述变形中心，确定多个连续的变形区域。
在一种可能的实现方式中，根据所述原始人脸关键点和所述人脸偏转角度，确定所述人脸图像中的变形中心，包括：
根据所述原始人脸关键点，确定所述人脸图像中的变形中心的估计位置；
根据所述人脸偏转角度，对所述变形中心的估计位置进行调整，得到所述人脸图像中的变形中心。
在一种可能的实现方式中，根据所述变形中心，确定多个连续的变形区域，包括：
获取原始脸部轮廓关键点；
针对多个原始脸部轮廓关键点，在所述变形中心与每个所述原始脸部轮廓关键点之间的线段的延长线上分别确定变形区域的参考点，得到多个变形区域的参考点，所述变形区域的参考点与相应的原始脸部轮廓关键点的距离小于所述变形区域的参考点与所述变形中心的距离；
根据所述变形中心以及所述多个变形区域的参考点，确定多个连续的变形区域。
在一种可能的实现方式中，获取原始脸部轮廓关键点，包括：
对所述原始人脸关键点中的轮廓关键点进行曲线拟合，得到原始人脸轮廓曲线；
对所述原始人脸轮廓曲线进行采样，获取原始脸部轮廓关键点。
在一种可能的实现方式中，获取原始脸部轮廓关键点，包括：
从所述原始人脸关键点中的多个轮廓关键点中选择部分轮廓关键点，作为原始脸部轮廓关键点。
在一种可能的实现方式中，分别对每个变形区域中的原始脸部区域和非原始脸部区域进行变形处理，包括：
获取目标脸部轮廓曲线；
将所述变形区域与所述目标脸部轮廓曲线的交点确定为所述变形区域中的目标参考点；
根据所述变形区域中的目标参考点和所述变形区域中原始脸部轮廓关键点，对所述原始脸部区域进行变形处理；
根据所述变形区域中的目标参考点、所述变形区域中原始脸部轮廓关键点和所述变形区域的参考点，对所述非原始脸部区域进行变形处理。
在一种可能的实现方式中，获取目标脸部轮廓曲线，包括：
对目标脸部轮廓关键点进行曲线拟合，获取目标脸部轮廓曲线。
在一种可能的实现方式中，根据所述变形区域中的目标参考点和所述变形区域中原始脸部轮廓关键点，对所述原始脸部区域进行变形处理，包括：
将所述变形区域中所述目标参考点之间的线段确定为第一线段；
将所述变形区域中原始脸部轮廓关键点之间的线段确定为第二线段；
对于所述变形区域中所述原始脸部区域中的各个像素，根据所述变形中心与所述各个像素的连线与所述第一线段和第二线段的交点，确定所述各个像素对应的目标像素；
将所述各个像素的像素值分别更新为对应的目标像素的像素值。
在一种可能的实现方式中，对于所述变形区域中所述原始脸部区域中的各个像素，根据所述变形中心与所述各个像素的连线与所述第一线段和第二线段的交点，确定所述各个像素对应的目标像素，包括：
对于所述变形区域中所述原始脸部区域中的第一像素，确定所述变形中心与所述第一像素的第一连线；
确定所述第一连线与所述第一线段的第一交点，以及所述第一连线与所述第二线段的第二交点；
根据所述变形中心、所述第一像素、所述第一交点和所述第二交点的位置，确定所述第一像素对应的目标像素。
在一种可能的实现方式中，根据所述变形中心、所述第一像素、所述第一交点和所述第二交点的位置，确定所述第一像素对应的目标像素，包括：
获取所述变形中心与所述第一交点之间的第一距离；
获取所述变形中心与所述第二交点之间的第二距离；
获取所述变形中心与所述第一像素之间的第三距离；
根据所述第一距离、所述第二距离和所述第三距离，确定所述变形中心与所述第一像素对应的目标像素之间的第四距离；
根据所述第四距离以及所述变形中心的位置，确定所述第一像素对应的目标像素。
在一种可能的实现方式中，根据所述第一距离、所述第二距离和所述第三距离，确定所述变形中心与所述第一像素对应的目标像素之间的第四距离，包括：
计算所述第一距离与所述第二距离的第一比值；
计算所述第一比值与所述第三距离的乘积，得到所述变形中心与所述第一像素对应的目标像素之间的第四距离。
在一种可能的实现方式中，根据所述变形区域中的目标参考点、所述变形区域中原始脸部轮廓关键点和所述变形区域的参考点，对所述非原始脸部区域进行变形处理，包括：
将所述变形区域中所述目标参考点之间的线段确定为第一线段；
将所述变形区域中原始脸部轮廓关键点之间的线段确定为第二线段；
将所述变形区域的参考点之间的线段确定为第三线段；
对于所述变形区域中所述非原始脸部区域中的各个像素，根据所述变形中心与所述各个像素的连线与所述第一线段、第二线段和所述第三线段的交点，确定所述各个像素对应的目标像素；
将所述各个像素的像素值分别更新为对应的目标像素的像素值。
在一种可能的实现方式中，对于所述变形区域中所述非原始脸部区域中的各个像素，根据所述变形中心与所述各个像素的连线与所述第一线段、第二线段和所述第三线段的交点，确定所述各个像素对应的目标像素，包括：
对于所述变形区域中所述非原始脸部区域中的第二像素，确定所述变形中心与所述第二像素的第二连线；
确定所述第二连线与所述第一线段的第三交点，所述第二连线与所述第二线段的第四交点，以及所述第二连线与所述第三线段的第五交点；
根据所述变形中心、所述第二像素、所述第三交点、所述第四交点和所述第五交点的位置，确定所述第二像素对应的目标像素。
在一种可能的实现方式中，根据所述变形中心、所述第二像素、所述第三交点、所述第四交点和所述第五交点的位置，确定所述第二像素对应的目标像素，包括：
获取所述变形中心与所述第三交点之间的第五距离；
获取所述变形中心与所述第四交点之间的第六距离；
获取所述变形中心与所述第五交点之间的第七距离；
获取所述变形中心与所述第二像素之间的第八距离；
根据所述第五距离、所述第六距离、所述第七距离和所述第八距离，确定所述变形中心与所述第二像素对应的目标像素之间的第九距离；
根据所述第九距离以及所述变形中心的位置，确定所述第二像素对应的目标像素。
在一种可能的实现方式中，根据所述第五距离、所述第六距离、所述第七距离和所述第八距离，确定所述变形中心与所述第二像素对应的目标像素之间的第九距离，包括：
计算所述第七距离与所述第五距离的第一差值；
计算所述第七距离与所述第六距离的第二差值；
计算所述第一差值与所述第二差值的第二比值；
计算所述第二比值与所述第八距离的乘积，得到所述变形中心与所述第二像素对应的目标像素之间的第九距离。
在一种可能的实现方式中，所述方法应用于脸型调整、下巴伸缩调整、额头饱满调整、苹果肌调整和发际线调整中的一项或多项中。
根据本公开的一方面，提供了一种人脸图像的处理装置，包括：
获取模块，用于获取人脸图像中的原始人脸关键点和人脸偏转角度；
确定模块，用于根据所述原始人脸关键点和所述人脸偏转角度，确定多个连续的变形区域，其中，每个变形区域包括原始脸部区域和非原始脸部区域；
变形处理模块，用于分别对每个变形区域中的原始脸部区域和非原始脸部区域进行变形处理。
在一种可能的实现方式中，所述确定模块包括：
第一确定子模块，用于根据所述原始人脸关键点和所述人脸偏转角度，确定所述人脸图像中的变形中心；
第二确定子模块，用于根据所述变形中心，确定多个连续的变形区域。
在一种可能的实现方式中，所述第一确定子模块包括：
第一确定单元，用于根据所述原始人脸关键点，确定所述人脸图像中的变形中心的估计位置；
调整单元，用于根据所述人脸偏转角度，对所述变形中心的估计位置进行调整，得到所述人脸图像中的变形中心。
在一种可能的实现方式中，所述第二确定子模块包括：
获取单元，用于获取原始脸部轮廓关键点；
第二确定单元，用于针对多个原始脸部轮廓关键点，在所述变形中心与每个所述原始脸部轮廓关键点之间的线段的延长线上分别确定变形区域的参考点，得到多个变形区域的参考点，所述变形区域的参考点与相应的原始脸部轮廓关键点的距离小于所述变形区域的参考点与所述变形中心的距离；
第三确定单元，用于根据所述变形中心以及所述多个变形区域的参考点，确定多个连续的变形区域。
在一种可能的实现方式中，所述获取单元包括：
曲线拟合子单元，用于对所述原始人脸关键点中的轮廓关键点进行曲线拟合，得到原始人脸轮廓曲线；
获取子单元，用于对所述原始人脸轮廓曲线进行采样，获取原始脸部轮廓关键点。
在一种可能的实现方式中，所述获取单元用于：
从所述原始人脸关键点中的多个轮廓关键点中选择部分轮廓关键点，作为原始脸部轮廓关键点。
在一种可能的实现方式中，所述变形处理模块包括：
获取子模块，用于获取目标脸部轮廓曲线；
第三确定子模块，用于将所述变形区域与所述目标脸部轮廓曲线的交点确定为所述变形区域中的目标参考点；
第一变形处理子模块，用于根据所述变形区域中的目标参考点和所述变形区域中原始脸部轮廓关键点，对所述原始脸部区域进行变形处理；
第二变形处理子模块，用于根据所述变形区域中的目标参考点、所述变形区域中原始脸部轮廓关键点和所述变形区域的参考点，对所述非原始脸部区域进行变形处理。
在一种可能的实现方式中，所述获取子模块用于：
对目标脸部轮廓关键点进行曲线拟合，获取目标脸部轮廓曲线。
在一种可能的实现方式中，所述第一变形处理子模块包括：
第四确定单元，用于将所述变形区域中所述目标参考点之间的线段确定为第一线段；
第五确定单元，用于将所述变形区域中原始脸部轮廓关键点之间的线段确定为第二线段；
第六确定单元，用于对于所述变形区域中所述原始脸部区域中的各个像素，根据所述变形中心与所述各个像素的连线与所述第一线段和第二线段的交点，确定所述各个像素对应的目标像素；
第一更新单元，用于将所述各个像素的像素值分别更新为对应的目标像素的像素值。
在一种可能的实现方式中，所述第六确定单元包括：
第一确定子单元，用于对于所述变形区域中所述原始脸部区域中的第一像素，确定所述变形中心与所述第一像素的第一连线；
第二确定子单元，用于确定所述第一连线与所述第一线段的第一交点，以及所述第一连线与所述第二线段的第二交点；
第三确定子单元，用于根据所述变形中心、所述第一像素、所述第一交点和所述第二交点的位置，确定所述第一像素对应的目标像素。
在一种可能的实现方式中，所述第三确定子单元用于：
获取所述变形中心与所述第一交点之间的第一距离；
获取所述变形中心与所述第二交点之间的第二距离；
获取所述变形中心与所述第一像素之间的第三距离；
根据所述第一距离、所述第二距离和所述第三距离，确定所述变形中心与所述第一像素对应的目标像素之间的第四距离；
根据所述第四距离以及所述变形中心的位置，确定所述第一像素对应的目标像素。
在一种可能的实现方式中，所述第三确定子单元用于：
计算所述第一距离与所述第二距离的第一比值；
计算所述第一比值与所述第三距离的乘积，得到所述变形中心与所述第一像素对应的目标像素之间的第四距离。
在一种可能的实现方式中，所述第二变形处理子模块包括：
第七确定单元，用于将所述变形区域中所述目标参考点之间的线段确定为第一线段；
第八确定单元，用于将所述变形区域中原始脸部轮廓关键点之间的线段确定为第二线段；
第九确定单元，用于将所述变形区域的参考点之间的线段确定为第三线段；
第十确定单元，用于对于所述变形区域中所述非原始脸部区域中的各个像素，根据所述变形中心与所述各个像素的连线与所述第一线段、第二线段和所述第三线段的交点，确定所述各个像素对应的目标像素；
第二更新单元，用于将所述各个像素的像素值分别更新为对应的目标像素的像素值。
在一种可能的实现方式中，所述第十确定单元包括：
第四确定子单元，用于对于所述变形区域中所述非原始脸部区域中的第二像素，确定所述变形中心与所述第二像素的第二连线；
第五确定子单元，用于确定所述第二连线与所述第一线段的第三交点，所述第二连线与所述第二线段的第四交点，以及所述第二连线与所述第三线段的第五交点；
第六确定子单元，用于根据所述变形中心、所述第二像素、所述第三交点、所述第四交点和所述第五交点的位置，确定所述第二像素对应的目标像素。
在一种可能的实现方式中，所述第六确定子单元用于：
获取所述变形中心与所述第三交点之间的第五距离；
获取所述变形中心与所述第四交点之间的第六距离；
获取所述变形中心与所述第五交点之间的第七距离；
获取所述变形中心与所述第二像素之间的第八距离；
根据所述第五距离、所述第六距离、所述第七距离和所述第八距离，确定所述变形中心与所述第二像素对应的目标像素之间的第九距离；
根据所述第九距离以及所述变形中心的位置，确定所述第二像素对应的目标像素。
在一种可能的实现方式中，所述第六确定子单元用于：
计算所述第七距离与所述第五距离的第一差值；
计算所述第七距离与所述第六距离的第二差值；
计算所述第一差值与所述第二差值的第二比值；
计算所述第二比值与所述第八距离的乘积，得到所述变形中心与所述第二像素对应的目标像素之间的第九距离。
在一种可能的实现方式中，所述装置应用于脸型调整、下巴伸缩调整、额头饱满调整、苹果肌调整和发际线调整中的一项或多项中。
根据本公开的一方面，提供了一种电子设备，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为：执行上述人脸图像的处理方法。
根据本公开的一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述人脸图像的处理方法。
在本公开实施例中，通过获取人脸图像中的原始人脸关键点和人脸偏转角度，根据原始人脸关键点和人脸偏转角度，确定多个连续的变形区域，并分别对每个变形区域中的原始脸部区域和非原始脸部区域进行变形处理，由此能够避免由于人脸不同姿态或不同角度导致变形区域选取不佳，即能够准确地定位变形区域，且不仅对原始脸部区域进行变形处理，还对原始脸部区域外的一定范围进行变形处理，使变形效果更自然。
根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本公开的其它特征及方面将变得清楚。
附图说明
包含在说明书中并且构成说明书的一部分的附图与说明书一起示出了本公开的示例性实施例、特征和方面，并且用于解释本公开的原理。
图1示出根据本公开实施例的人脸图像的处理方法的流程图。
图2a示出根据本公开实施例的人脸图像的处理方法中变形处理前的人脸图像的示意图。
图2b示出根据本公开实施例的人脸图像的处理方法中变形处理后的人脸图像的示意图。
图3示出根据本公开实施例的人脸图像的处理方法步骤s12的一示例性的流程图。
图4示出根据本公开实施例的人脸图像的处理方法中变形中心和各个变形区域的示意图。
图5示出根据本公开实施例的人脸图像的处理方法步骤s121的一示例性的流程图。
图6示出根据本公开实施例的人脸图像的处理方法步骤s122的一示例性的流程图。
图7示出根据本公开实施例的人脸图像的处理方法步骤s1221的一示例性的流程图。
图8示出根据本公开实施例的人脸图像的处理方法步骤s13的一示例性的流程图。
图9示出根据本公开实施例的人脸图像的处理方法中的一个变形区域的示意图。
图10示出根据本公开实施例的人脸图像的处理方法步骤s133的一示例性的流程图。
图11示出根据本公开实施例的人脸图像的处理方法步骤s1333的一示例性的流程图。
图12示出根据本公开实施例的人脸图像的处理方法步骤s13333的一示例性的流程图。
图13示出根据本公开实施例的人脸图像的处理方法步骤s133334的一示例性的流程图。
图14示出根据本公开实施例的人脸图像的处理方法步骤s134的一示例性的流程图。
图15示出根据本公开实施例的人脸图像的处理方法步骤s1344的一示例性的流程图。
图16示出根据本公开实施例的人脸图像的处理方法步骤s13443的一示例性的流程图。
图17示出根据本公开实施例的人脸图像的处理方法步骤s134435的一示例性的流程图。
图18示出根据本公开实施例的人脸图像的处理方法中变形区域的原始脸部区域和非原始脸部区域的变形函数的示意图。
图19示出根据本公开实施例的人脸图像的处理装置的框图。
图20示出根据本公开实施例的人脸图像的处理装置的一示例性的框图。
图21是根据一示例性实施例示出的一种电子设备800的框图。
图22是根据一示例性实施例示出的一种电子设备1900的框图。
具体实施方式
以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。
在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。
另外，为了更好的说明本公开，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本公开同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本公开的主旨。
图1示出根据本公开实施例的人脸图像的处理方法的流程图。如图1所示，该方法包括步骤s11至步骤s13。
在步骤s11中，获取人脸图像中的原始人脸关键点和人脸偏转角度。
在一种可能的实现方式中，原始人脸关键点可以包括人脸图像中的眼睛关键点、鼻子关键点、嘴巴关键点、下巴关键点和脸部轮廓关键点等中的一种或多种。
在一种可能的实现方式中，人脸偏转角度可以表示人脸相对于正脸的偏转角度。例如，当人脸为正脸时，人脸偏转角度可以为0；当人脸相对于正脸向左偏转时，人脸偏转角度可以等于人脸与正脸的夹角；当人脸相对于正脸向右偏转时，人脸偏转角度的绝对值可以等于人脸与正脸的夹角，且人脸偏转角度为负数。
在步骤s12中，根据原始人脸关键点和人脸偏转角度，确定多个连续的变形区域，其中，每个变形区域包括原始脸部区域和非原始脸部区域。
其中，多个连续的变形区域可以为多个连续的三角面片。
在本公开实施例中，通过确定多个连续的变形区域，并基于多个连续的变形区域来进行变形处理，由此能够灵活应对不同角度、大小和形状的脸型，对不同角度、大小和形状的脸型均能获得较好的变形效果。
在步骤s13中，分别对每个变形区域中的原始脸部区域和非原始脸部区域进行变形处理。
在本公开实施例中，对于每个变形区域，分别对原始脸部区域和非原始脸部区域进行变形处理，由此通过变形区域中的非原始脸部区域的变形消除原始脸部区域的变形带来的影响，使变形效果更自然。
在本公开实施例中，对每一个变形区域单独进行变形处理，能够简化人脸图像的处理方式，并能够提高人脸图像的处理效率。
图2a示出根据本公开实施例的人脸图像的处理方法中变形处理前的人脸图像的示意图。图2b示出根据本公开实施例的人脸图像的处理方法中变形处理后的人脸图像的示意图。在图2a和图2b所示的示例中，对人脸图像进行了瘦脸处理。
本公开实施例通过获取人脸图像中的原始人脸关键点和人脸偏转角度，根据原始人脸关键点和人脸偏转角度，确定多个连续的变形区域，并分别对每个变形区域中的原始脸部区域和非原始脸部区域进行变形处理，由此能够避免由于人脸不同姿态或不同角度导致变形区域选取不佳，即能够准确地定位变形区域，且不仅对原始脸部区域进行变形处理，还对原始脸部区域外的一定范围进行变形处理，使变形效果更自然。基于准确定位的变形区域，能够使瘦脸效果或者胖脸效果更自然。
图3示出根据本公开实施例的人脸图像的处理方法步骤s12的一示例性的流程图。如图3所示，步骤s12可以包括步骤s121和步骤s122。
在步骤s121中，根据原始人脸关键点和人脸偏转角度，确定该人脸图像中的变形中心。
在一种可能的实现方式中，可以根据原始人脸关键点中的眼睛关键点和下巴关键点，以及人脸偏转角度，确定该人脸图像中的变形中心。
图3所示的示例结合原始人脸关键点和人脸偏转角度来确定人脸图像中的变形中心，能够提高所确定的变形中心的准确度，从而能够提高后续确定变形区域的准确度。
在步骤s122中，根据变形中心，确定多个连续的变形区域。
在一种可能的实现方式中，可以根据变形中心和原始人脸关键点中的轮廓关键点，确定多个连续的变形区域。
在本公开实施例中，变形中心可以作为各个变形区域的顶点，即，各个变形区域可以相交于变形中心。
图4示出根据本公开实施例的人脸图像的处理方法中变形中心和各个变形区域的示意图。在图4所示的示例中，变形中心在鼻尖下方，变形区域为连续的三角面片。
图5示出根据本公开实施例的人脸图像的处理方法步骤s121的一示例性的流程图。如图5所示，步骤s121可以包括步骤s1211和步骤s1212。
在步骤s1211中，根据原始人脸关键点，确定该人脸图像中的变形中心的估计位置。
在一种可能的实现方式中，可以确定原始人脸关键点中的双眼瞳孔关键点的中点，并在该中点与下巴关键点之间的线段上确定人脸图像中的变形中心的估计位置。例如，可以在该中点与下巴关键点之间的线段的四等分点中，将与下巴关键点最远的四等分点作为变形中心的估计位置。
在步骤s1212中，根据人脸偏转角度，对变形中心的估计位置进行调整，得到该人脸图像中的变形中心。
在本公开实施例中，若人脸偏转角度为0，则可以无需对变形中心的估计位置进行调整，而直接将变形中心的估计位置作为该人脸图像中的变形中心。若人脸偏转角度不为0，则根据人脸偏转角度对变形中心的估计位置进行调整，得到该人脸图像中的变形中心。
图6示出根据本公开实施例的人脸图像的处理方法步骤s122的一示例性的流程图。如图6所示，步骤s122可以包括步骤s1221至步骤s1223。
在步骤s1221中，获取原始脸部轮廓关键点。
在本公开实施例中，可以基于原始人脸关键点中的轮廓关键点，获取原来脸部轮廓关键点。例如，可以将原始人脸关键点中的轮廓关键点，作为原始脸部轮廓关键点。
在步骤s1222中，针对多个原始脸部轮廓关键点，在变形中心与每个原始脸部轮廓关键点之间的线段的延长线上分别确定变形区域的参考点，得到多个变形区域的参考点，变形区域的参考点与相应的原始脸部轮廓关键点的距离小于变形区域的参考点与变形中心的距离。
如图4所示，变形区域的参考点在变形中心与原始脸部轮廓关键点之间的线段的延长线上，且变形区域的参考点与相应的原始脸部轮廓关键点的距离小于变形区域的参考点与变形中心的距离。
在步骤s1223中，根据变形中心以及多个变形区域的参考点，确定多个连续的变形区域。
如图4所示，将变形中心与各个变形区域的参考点相连，并将相邻的变形区域的参考点相连，得到多个连续的变形区域。
图7示出根据本公开实施例的人脸图像的处理方法步骤s1221的一示例性的流程图。如图7所示，步骤s1221可以包括步骤s12211和步骤s12212。
在步骤s12211中，对原始人脸关键点中的轮廓关键点进行曲线拟合，得到原始人脸轮廓曲线。
在该示例中，可以基于原始人脸关键点中少量的轮廓关键点进行曲线拟合，得到原始人脸轮廓曲线。通过基于少量的轮廓关键点进行曲线拟合，能够降低运算量，提高人脸图像的处理速度。
在一种可能的实现方式中，可以采用catmull-rom拟合方法，对原始人脸关键点中的轮廓关键点进行曲线拟合，得到原始人脸轮廓曲线。
在步骤s12212中，对原始人脸轮廓曲线进行采样，获取原始脸部轮廓关键点。
在本公开实施例中，获取的原始脸部轮廓关键点的数量大于原始人脸关键点中的轮廓关键点的数量。
在另一种可能的实现方式中，获取原始脸部轮廓关键点，包括：从原始人脸关键点中的多个轮廓关键点中选择部分轮廓关键点，作为原始脸部轮廓关键点。在该实现方式中，可以直接从原始人脸关键点中的多个轮廓关键点中获取原始脸部轮廓关键点。
图8示出根据本公开实施例的人脸图像的处理方法步骤s13的一示例性的流程图。如图8所示，步骤s13可以包括步骤s131至步骤s134。
在步骤s131中，获取目标脸部轮廓曲线。
在一种可能的实现方式中，获取目标脸部轮廓曲线，包括：对目标脸部轮廓关键点进行曲线拟合，获取目标脸部轮廓曲线。
作为该实现方式的一个示例，可以采用catmull-rom拟合方法，对目标脸部轮廓关键点进行曲线拟合，获取目标脸部轮廓曲线。
作为该实现方式的一个示例，目标脸部轮廓关键点的位置可以根据推动或者拉伸脸部的操作确定。
在另一种可能的实现方式中，获取目标脸部轮廓曲线，包括：根据瘦脸力度系数或者胖脸力度系数，以及原始脸部轮廓区域的位置，获取目标脸部轮廓曲线。其中，瘦脸力度系数或者胖脸力度系数可以由用户自定义。
在步骤s132中，将变形区域与目标脸部轮廓曲线的交点确定为变形区域中的目标参考点。
在本公开实施例中，当进行瘦脸时，目标参考点与变形中心的距离小于相应的原始脸部轮廓关键点与变形中心的距离；当进行胖脸时，目标参考点与变形中心的距离大于相应的原始脸部轮廓关键点与变形中心的距离。
在步骤s133中，根据变形区域中的目标参考点和变形区域中原始脸部轮廓关键点，对原始脸部区域进行变形处理。
在本公开实施例中，当进行瘦脸时，根据变形区域中的目标参考点和变形区域中原始脸部轮廓关键点，对原始脸部区域进行收缩处理；当进行胖脸时，根据变形区域中的目标参考点和变形区域中原始脸部轮廓关键点，对原始脸部区域进行拉伸处理。
在步骤s134中，根据变形区域中的目标参考点、变形区域中原始脸部轮廓关键点和变形区域的参考点，对非原始脸部区域进行变形处理。
在本公开实施例中，当进行瘦脸时，根据变形区域中的目标参考点、变形区域中原始脸部轮廓关键点和变形区域的参考点，对非原始脸部区域进行拉伸处理；当进行胖脸时，根据变形区域中的目标参考点、变形区域中原始脸部轮廓关键点和变形区域的参考点，对非原始脸部区域进行收缩处理。
图9示出根据本公开实施例的人脸图像的处理方法中的一个变形区域的示意图。在图9所示的示例中，a为变形中心，变形区域的参考点为b和c，将a、b和c相连得到变形区域。e和f为原始脸部轮廓关键点。g和h为变形区域与目标脸部轮廓曲线的交点，即目标参考点。aef为变形区域中的原始脸部区域，efbc为变形区域中的非原始脸部区域，agh为目标脸部区域。p为变形区域中的任意一个像素，将a和p相连并延长，射线ap与线段gh相交于点j，射线ap与线段ef相交于点i，射线ap与线段bc相交于点k。
图10示出根据本公开实施例的人脸图像的处理方法步骤s133的一示例性的流程图。如图10所示，步骤s133可以包括步骤s1331至步骤s1334。
在步骤s1331中，将变形区域中目标参考点之间的线段确定为第一线段。
例如，将变形区域abc中目标参考点g和h之间的线段确定为第一线段gh。
在步骤s1332中，将变形区域中原始脸部轮廓关键点之间的线段确定为第二线段。
例如，将变形区域abc中原始脸部轮廓关键点e和f之间的线段确定为第二线段ef。
在步骤s1333中，对于变形区域中原始脸部区域中的各个像素，根据变形中心与各个像素的连线与第一线段和第二线段的交点，确定各个像素对应的目标像素。
例如，对于变形区域abc中原始脸部区域aef中的像素p，根据变形中心a与像素p的连线ap与第一线段gh的交点j，以及变形中心a与像素p的连线ap与第二线段ef的交点i，确定像素p对应的目标像素q。
在步骤s1334中，将各个像素的像素值分别更新为对应的目标像素的像素值。
例如，将像素p的像素值更新为目标像素q的像素值，即，将目标像素q的像素值作为像素p的像素值。
图11示出根据本公开实施例的人脸图像的处理方法步骤s1333的一示例性的流程图。如图11所示，步骤s1333可以包括步骤s13331至步骤s13333。
在步骤s13331中，对于变形区域中原始脸部区域中的第一像素，确定变形中心与第一像素的第一连线。
例如，对于变形区域abc中原始脸部区域aef中的第一像素p，确定变形中心a与第一像素p的第一连线ap。
在步骤s13332中，确定第一连线与第一线段的第一交点，以及第一连线与第二线段的第二交点。
例如，确定第一连线ap与第一线段gh的第一交点j，以及第一连线ap与第二线段ef的第二交点i。
在步骤s13333中，根据变形中心、第一像素、第一交点和第二交点的位置，确定第一像素对应的目标像素。
例如，根据变形中心a、第一像素p、第一交点j和第二交点i的位置，确定第一像素p对应的目标像素q。
图12示出根据本公开实施例的人脸图像的处理方法步骤s13333的一示例性的流程图。如图12所示，步骤s13333可以包括步骤s133331至步骤s133335。
在步骤s133331中，获取变形中心与第一交点之间的第一距离。
例如，获取变形中心a与第一交点j之间的第一距离daj。
在步骤s133332中，获取变形中心与第二交点之间的第二距离。
例如，获取变形中心a与第二交点i之间的第二距离dai。
在步骤s133333中，获取变形中心与第一像素之间的第三距离。
例如，获取变形中心a与第一像素p之间的第三距离dap。
在步骤s133334中，根据第一距离、第二距离和第三距离，确定变形中心与第一像素对应的目标像素之间的第四距离。
例如，根据第一距离daj、第二距离dai和第三距离dap，确定变形中心a与第一像素p对应的目标像素q之间的第四距离daq。
在步骤s133335中，根据第四距离以及变形中心的位置，确定第一像素对应的目标像素。
例如，根据第四距离daq以及变形中心a的位置，确定第一像素p对应的目标像素q的位置。
图13示出根据本公开实施例的人脸图像的处理方法步骤s133334的一示例性的流程图。如图13所示，步骤s133334可以包括步骤s1333341和步骤s1333342。
在步骤s1333341中，计算第一距离与第二距离的第一比值。
例如，计算第一距离daj与第二距离dai的第一比值daj/dai。
在步骤s1333342中，计算第一比值与第三距离的乘积，得到变形中心与第一像素对应的目标像素之间的第四距离。
例如，计算第一比值daj/dai与第三距离dap的乘积daj/dai×dap，得到变形中心a与第一像素p对应的目标像素q之间的第四距离daq＝daj/dai×dap。
图14示出根据本公开实施例的人脸图像的处理方法步骤s134的一示例性的流程图。如图14所示，步骤s134可以包括步骤s1341至步骤s1345。
在步骤s1341中，将变形区域中目标参考点之间的线段确定为第一线段。
例如，将变形区域abc中目标参考点g和h之间的线段确定为第一线段gh。
在步骤s1342中，将变形区域中原始脸部轮廓关键点之间的线段确定为第二线段。
例如，将变形区域abc中原始脸部轮廓关键点e和f之间的线段确定为第二线段ef。
在步骤s1343中，将变形区域的参考点之间的线段确定为第三线段。
例如，将变形区域abc的参考点b和c之间的线段确定为第三线段bc。
在步骤s1344中，对于变形区域中非原始脸部区域中的各个像素，根据变形中心与各个像素的连线与第一线段、第二线段和第三线段的交点，确定各个像素对应的目标像素。
例如，对于变形区域abc中非原始脸部区域efbc中的像素p，根据变形中心a与像素p的连线ap与第一线段gh、第二线段ef和第三线段bc的交点j、i和k，确定像素p对应的目标像素q。
在步骤s1345中，将各个像素的像素值分别更新为对应的目标像素的像素值。
例如，将像素p的像素值更新为目标像素q的像素值，即，将目标像素q的像素值作为像素p的像素值。
图15示出根据本公开实施例的人脸图像的处理方法步骤s1344的一示例性的流程图。如图15所示，步骤s1344可以包括步骤s13441至步骤s13443。
在步骤s13441中，对于变形区域中非原始脸部区域中的第二像素，确定变形中心与第二像素的第二连线。
例如，对于变形区域abc中非原始脸部区域efbc中的第二像素p，确定变形中心a与第二像素p的第二连线ap。
在步骤s13442中，确定第二连线与第一线段的第三交点，第二连线与第二线段的第四交点，以及第二连线与第三线段的第五交点。
例如，确定第二连线ap与第一线段gh的第三交点j，第二连线ap与第二线段ef的第四交点i，以及第二连线ap与第三线段bc的第五交点k。
在步骤s13443中，根据变形中心、第二像素、第三交点、第四交点和第五交点的位置，确定第二像素对应的目标像素。
例如，根据变形中心a、第二像素p、第三交点j、第四交点i和第五交点k的位置，确定第二像素p对应的目标像素q。
图16示出根据本公开实施例的人脸图像的处理方法步骤s13443的一示例性的流程图。如图16所示，步骤s13443可以包括步骤s134431至步骤s134436。
在步骤s134431中，获取变形中心与第三交点之间的第五距离。
例如，获取变形中心a与第三交点j之间的第五距离daj。
在步骤s134432中，获取变形中心与第四交点之间的第六距离。
例如，获取变形中心a与第四交点i之间的第六距离dai。
在步骤s134433中，获取变形中心与第五交点之间的第七距离。
例如，获取变形中心a与第五交点k之间的第七距离dak。
在步骤s134434中，获取变形中心与第二像素之间的第八距离。
例如，获取变形中心a与第二像p素之间的第八距离dap。
在步骤s134435中，根据第五距离、第六距离、第七距离和第八距离，确定变形中心与第二像素对应的目标像素之间的第九距离。
例如，根据第五距离daj、第六距离dai、第七距离dak和第八距离dap，确定变形中心a与第二像素p对应的目标像素q之间的第九距离daq。
在步骤s134436中，根据第九距离以及变形中心的位置，确定第二像素对应的目标像素。
例如，根据第九距离daq以及变形中心a的位置，确定第二像素p对应的目标像素q的位置。
图17示出根据本公开实施例的人脸图像的处理方法步骤s134435的一示例性的流程图。如图17所示，步骤s134435可以包括步骤s1344351至步骤s1344354。
在步骤s1344351中，计算第七距离与第五距离的第一差值。
例如，计算第七距离dak与第五距离daj的第一差值dak－daj。
在步骤s1344352中，计算第七距离与第六距离的第二差值。
例如，计算第七距离dak与第六距离dai的第二差值dak－dai。
在步骤s1344353中，计算第一差值与第二差值的第二比值。
例如，计算第一差值(dak－daj)与第二差值(dak－dai)的第二比值(dak－daj)/(dak－dai)。
在步骤s1344354中，计算第二比值与第八距离的乘积，得到变形中心与第二像素对应的目标像素之间的第九距离。
例如，计算第二比值(dak－daj)/(dak－dai)与第八距离dap的乘积(dak－daj)/(dak－dai)×dap，得到变形中心与第二像素对应的目标像素之间的第九距离daq＝(dak－daj)/(dak－dai)×dap。
图18示出根据本公开实施例的人脸图像的处理方法中变形区域的原始脸部区域和非原始脸部区域的变形函数的示意图。例如，变形区域abc的原始脸部区域aef中的变形函数为
需要说明的是，在图18所示的示例中，变形函数为线性函数。在其他可能的示例中，变形函数也可以不为线性函数，在此不作限定。
本公开实施例提供的人脸图像的处理方法具有一定的容错性，可以针对脸部轮廓周围一定区域进行整体形变，从而可以减缓关键点误差带来的负面影响，使整体效果更稳定。另外，本公开实施例提供的人脸图像的处理方法具有线性复杂度，对人脸图像的处理速度更快，可以适用于相机实时预览、图像处理、视频处理、直播软件和游戏引擎等中。在一种可能的实现方式中，本公开实施例提供的人脸图像的处理方法可以应用于脸型调整、下巴伸缩调整、额头饱满调整、苹果肌调整和发际线调整中的一项或多项中。
可以理解，本公开提及的上述各个方法实施例，在不违背原理逻辑的情况下，均可以彼此相互结合形成结合后的实施例，限于篇幅，本公开不再赘述。
此外，本公开还提供了人脸图像的装置、电子设备、计算机可读存储介质、程序，上述均可用来实现本公开提供的任一种人脸图像的处理方法，相应技术方案和描述和参见方法部分的相应记载，不再赘述。
图19示出根据本公开实施例的人脸图像的处理装置的框图。如图19所示，该装置包括：获取模块21，用于获取人脸图像中的原始人脸关键点和人脸偏转角度；确定模块22，用于根据原始人脸关键点和人脸偏转角度，确定多个连续的变形区域，其中，每个变形区域包括原始脸部区域和非原始脸部区域；变形处理模块23，用于分别对每个变形区域中的原始脸部区域和非原始脸部区域进行变形处理。
图20示出根据本公开实施例的人脸图像的处理装置的一示例性的框图。如图20所示：
在一种可能的实现方式中，确定模块22包括：第一确定子模块221，用于根据原始人脸关键点和人脸偏转角度，确定该人脸图像中的变形中心；第二确定子模块222，用于根据变形中心，确定多个连续的变形区域。
在一种可能的实现方式中，第一确定子模块221包括：第一确定单元，用于根据原始人脸关键点，确定该人脸图像中的变形中心的估计位置；调整单元，用于根据人脸偏转角度，对变形中心的估计位置进行调整，得到该人脸图像中的变形中心。
在一种可能的实现方式中，第二确定子模块222包括：获取单元，用于获取原始脸部轮廓关键点；第二确定单元，用于针对多个原始脸部轮廓关键点，在变形中心与每个原始脸部轮廓关键点之间的线段的延长线上分别确定变形区域的参考点，得到多个变形区域的参考点，变形区域的参考点与相应的原始脸部轮廓关键点的距离小于变形区域的参考点与变形中心的距离；第三确定单元，用于根据变形中心以及多个变形区域的参考点，确定多个连续的变形区域。
在一种可能的实现方式中，获取单元包括：曲线拟合子单元，用于对原始人脸关键点中的轮廓关键点进行曲线拟合，得到原始人脸轮廓曲线；获取子单元，用于对原始人脸轮廓曲线进行采样，获取原始脸部轮廓关键点。
在一种可能的实现方式中，获取单元用于：从原始人脸关键点中的多个轮廓关键点中选择部分轮廓关键点，作为原始脸部轮廓关键点。
在一种可能的实现方式中，变形处理模块23包括：获取子模块231，用于获取目标脸部轮廓曲线；第三确定子模块232，用于将变形区域与目标脸部轮廓曲线的交点确定为变形区域中的目标参考点；第一变形处理子模块233，用于根据变形区域中的目标参考点和变形区域中原始脸部轮廓关键点，对原始脸部区域进行变形处理；第二变形处理子模块234，用于根据变形区域中的目标参考点、变形区域中原始脸部轮廓关键点和变形区域的参考点，对非原始脸部区域进行变形处理。
在一种可能的实现方式中，获取子模块231用于：对目标脸部轮廓关键点进行曲线拟合，获取目标脸部轮廓曲线。
在一种可能的实现方式中，第一变形处理子模块233包括：第四确定单元，用于将变形区域中目标参考点之间的线段确定为第一线段；第五确定单元，用于将变形区域中原始脸部轮廓关键点之间的线段确定为第二线段；第六确定单元，用于对于变形区域中原始脸部区域中的各个像素，根据变形中心与各个像素的连线与第一线段和第二线段的交点，确定各个像素对应的目标像素；第一更新单元，用于将各个像素的像素值分别更新为对应的目标像素的像素值。
在一种可能的实现方式中，第六确定单元包括：第一确定子单元，用于对于变形区域中原始脸部区域中的第一像素，确定变形中心与第一像素的第一连线；第二确定子单元，用于确定第一连线与第一线段的第一交点，以及第一连线与第二线段的第二交点；第三确定子单元，用于根据变形中心、第一像素、第一交点和第二交点的位置，确定第一像素对应的目标像素。
在一种可能的实现方式中，第三确定子单元用于：获取变形中心与第一交点之间的第一距离；获取变形中心与第二交点之间的第二距离；获取变形中心与第一像素之间的第三距离；根据第一距离、第二距离和第三距离，确定变形中心与第一像素对应的目标像素之间的第四距离；根据第四距离以及变形中心的位置，确定第一像素对应的目标像素。
在一种可能的实现方式中，第三确定子单元用于：计算第一距离与第二距离的第一比值；计算第一比值与第三距离的乘积，得到变形中心与第一像素对应的目标像素之间的第四距离。
在一种可能的实现方式中，第二变形处理子模块234包括：第七确定单元，用于将变形区域中目标参考点之间的线段确定为第一线段；第八确定单元，用于将变形区域中原始脸部轮廓关键点之间的线段确定为第二线段；第九确定单元，用于将变形区域的参考点之间的线段确定为第三线段；第十确定单元，用于对于变形区域中非原始脸部区域中的各个像素，根据变形中心与各个像素的连线与第一线段、第二线段和第三线段的交点，确定各个像素对应的目标像素；第二更新单元，用于将各个像素的像素值分别更新为对应的目标像素的像素值。
在一种可能的实现方式中，第十确定单元包括：第四确定子单元，用于对于变形区域中非原始脸部区域中的第二像素，确定变形中心与第二像素的第二连线；第五确定子单元，用于确定第二连线与第一线段的第三交点，第二连线与第二线段的第四交点，以及第二连线与第三线段的第五交点；第六确定子单元，用于根据变形中心、第二像素、第三交点、第四交点和第五交点的位置，确定第二像素对应的目标像素。
在一种可能的实现方式中，第六确定子单元用于：获取变形中心与第三交点之间的第五距离；获取变形中心与第四交点之间的第六距离；获取变形中心与第五交点之间的第七距离；获取变形中心与第二像素之间的第八距离；根据第五距离、第六距离、第七距离和第八距离，确定变形中心与第二像素对应的目标像素之间的第九距离；根据第九距离以及变形中心的位置，确定第二像素对应的目标像素。
在一种可能的实现方式中，第六确定子单元用于：计算第七距离与第五距离的第一差值；计算第七距离与第六距离的第二差值；计算第一差值与第二差值的第二比值；计算第二比值与第八距离的乘积，得到变形中心与第二像素对应的目标像素之间的第九距离。
在一种可能的实现方式中，该装置应用于脸型调整、下巴伸缩调整、额头饱满调整、苹果肌调整和发际线调整中的一项或多项中。
本公开实施例通过获取人脸图像中的原始人脸关键点和人脸偏转角度，根据原始人脸关键点和人脸偏转角度，确定多个连续的变形区域，并分别对每个变形区域中的原始脸部区域和非原始脸部区域进行变形处理，由此能够避免由于人脸不同姿态或不同角度导致变形区域选取不佳，即能够准确地定位变形区域，且不仅对原始脸部区域进行变形处理，还对原始脸部区域外的一定范围进行变形处理，使变形效果更自然。
本公开实施例还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述方法。计算机可读存储介质可以是非易失性计算机可读存储介质。
本公开实施例还提出一种电子设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为上述方法。
电子设备可以被提供为终端、服务器或其它形态的设备。
图21是根据一示例性实施例示出的一种电子设备800的框图。例如，电子设备800可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等终端。
参照图21，电子设备800可以包括以下一个或多个组件：处理组件802，存储器804，电源组件806，多媒体组件808，音频组件810，输入/输出(i/o)的接口812，传感器组件814，以及通信组件816。
处理组件802通常控制电子设备800的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件802可以包括一个或多个处理器820来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件802可以包括一个或多个模块，便于处理组件802和其他组件之间的交互。例如，处理组件802可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件808和处理组件802之间的交互。
存储器804被配置为存储各种类型的数据以支持在电子设备800的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备800上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器804可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(sram)，电可擦除可编程只读存储器(eeprom)，可擦除可编程只读存储器(eprom)，可编程只读存储器(prom)，只读存储器(rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
电源组件806为电子设备800的各种组件提供电力。电源组件806可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备800生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件808包括在所述电子设备800和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(lcd)和触摸面板(tp)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件808包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备800处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件810被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件810包括一个麦克风(mic)，当电子设备800处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器804或经由通信组件816发送。在一些实施例中，音频组件810还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
i/o接口812为处理组件802和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件814包括一个或多个传感器，用于为电子设备800提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件814可以检测到电子设备800的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为电子设备800的显示器和小键盘，传感器组件814还可以检测电子设备800或电子设备800一个组件的位置改变，用户与电子设备800接触的存在或不存在，电子设备800方位或加速/减速和电子设备800的温度变化。传感器组件814可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件814还可以包括光传感器，如cmos或ccd图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件814还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
通信组件816被配置为便于电子设备800和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备800可以接入基于通信标准的无线网络，如wifi，2g或3g，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件816经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件816还包括近场通信(nfc)模块，以促进短程通信。例如，在nfc模块可基于射频识别(rfid)技术，红外数据协会(irda)技术，超宽带(uwb)技术，蓝牙(bt)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中，电子设备800可以被一个或多个应用专用集成电路(asic)、数字信号处理器(dsp)、数字信号处理设备(dspd)、可编程逻辑器件(pld)、现场可编程门阵列(fpga)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。
在示例性实施例中，还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，例如包括计算机程序指令的存储器804，上述计算机程序指令可由电子设备800的处理器820执行以完成上述方法。
图22是根据一示例性实施例示出的一种电子设备1900的框图。例如，电子设备1900可以被提供为一服务器。参照图22，电子设备1900包括处理组件1922，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器1932所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件1922的执行的指令，例如应用程序。存储器1932中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件1922被配置为执行指令，以执行上述方法。
电子设备1900还可以包括一个电源组件1926被配置为执行电子设备1900的电源管理，一个有线或无线网络接口1950被配置为将电子设备1900连接到网络，和一个输入输出(i/o)接口1958。电子设备1900可以操作基于存储在存储器1932的操作系统，例如windowsservertm，macosxtm，unixtm,linuxtm，freebsdtm或类似。
在示例性实施例中，还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，例如包括计算机程序指令的存储器1932，上述计算机程序指令可由电子设备1900的处理组件1922执行以完成上述方法。
本公开可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本公开的各个方面的计算机可读程序指令。
计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、静态随机存取存储器(sram)、便携式压缩盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能盘(dvd)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。
这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。
用于执行本公开操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(isa)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如smalltalk、c++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“c”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(fpga)或可编程逻辑阵列(pla)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本公开的各个方面。
这里参照根据本公开实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。
这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。
也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。
附图中的流程图和框图显示了根据本公开的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
以上已经描述了本公开的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。
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