图像处理方法、装置、计算机可读存储介质和电子设备与流程

本申请涉及图像处理技术领域，特别是涉及图像处理方法、装置、计算机可读存储介质和电子设备。

背景技术：

电子设备可以实现不同用户之间的通讯，方便用户之间的交流。随着电子设备的发展，人们也对电子设备传输信息的即时、准确和个性化要求越来越高。即时是要求电子设备在传输信息的时候延时时间更短，准确是要求电子设备在传输信息的时候错误率更低，个性化是要求电子设备在传输信息的时候能针对不同用户实现不同的信息传输需求。

技术实现要素：

本申请实施例提供一种图像处理方法、装置、计算机可读存储介质和电子设备，可以提高用户黏度。

一种图像处理方法，所述方法包括：

获取待发送图像及对应的目标用户标识；

根据用户标识与美颜参数的对应关系，获取所述目标用户标识对应的美颜参数；

根据所述美颜参数对所述待发送图像进行美颜处理；

将所述美颜处理后的待发送图像发送至所述目标用户标识对应的接收终端。

一种图像处理装置，所述装置包括：

图像获取模块，用于获取待发送图像及对应的目标用户标识；

参数获取模块，用于根据用户标识与美颜参数的对应关系，获取所述目标用户标识对应的美颜参数；

美颜处理模块，用于根据所述美颜参数对所述待发送图像进行美颜处理；

图像发送模块，用于将所述美颜处理后的待发送图像发送至所述目标用户标识对应的接收终端。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如下步骤：

获取待发送图像及对应的目标用户标识；

根据用户标识与美颜参数的对应关系，获取所述目标用户标识对应的美颜参数；

根据所述美颜参数对所述待发送图像进行美颜处理；

将所述美颜处理后的待发送图像发送至所述目标用户标识对应的接收终端。

一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器中储存有计算机可读指令，所述指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如下步骤：

获取待发送图像及对应的目标用户标识；

根据用户标识与美颜参数的对应关系，获取所述目标用户标识对应的美颜参数；

根据所述美颜参数对所述待发送图像进行美颜处理；

将所述美颜处理后的待发送图像发送至所述目标用户标识对应的接收终端。

上述图像处理方法、装置、计算机可读存储介质和电子设备，首先获取待发送图像及对应的目标用户标识，然后获取目标用户标识对应的美颜参数，根据获取的美颜参数对待发送图像进行美颜处理，然后将美颜处理后的待发送图像发送至目标用户标识对应的接收终端。这样接收终端接收的就是美颜处理之后的图像，且可以根据不同的目标用户，发送不同的美颜处理图像，可以适用于不同用户的需求，提高了用户黏度。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为一个实施例中图像处理方法的应用环境图；

图2为一个实施例中图像处理方法的流程图；

图3为另一个实施例中图像处理方法的流程图；

图4为又一个实施例中图像处理方法的流程图；

图5为一个实施例中生成的颜色直方图；

图6为一个实施例中图像处理装置的结构示意图；

图7为另一个实施例中图像处理装置的结构示意图；

图8为一个实施例中图像处理电路的示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

可以理解，本申请所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件，但这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。举例来说，在不脱离本申请的范围的情况下，可以将第一获取模块称为第二获取模块，且类似地，可将第二获取模块称为第一获取模块。第一获取模块和第二获取模块两者都是获取模块，但其不是同一获取模块。

图1为一个实施例中图像处理方法的应用环境图。如图1所示，该应用环境中包括用户终端102、服务器104和用户终端106。用户终端102为发送终端，用户终端106为接收终端。用户终端102用于获取待发送图像，然后将待发送图像发送至服务器104。服务器104接收到待发送图像之后，将待发送图像发送至用户终端106。在用户终端102将待发送图像发送至用户终端106的过程中，需要先将待发送图像进行美颜处理，再将美颜处理之后的待发送图像发送至用户终端106。美颜处理的过程可以在用户终端102中进行，也可以在服务器104上进行，美颜处理的过程具体可以包括：获取待发送图像及对应的目标用户标识；根据用户标识与美颜参数的对应关系，获取所述目标用户标识对应的美颜参数；根据所述美颜参数对所述待发送图像进行美颜处理；将美颜处理后的待发送图像发送至用户终端106。其中，用户终端102和用户终端106是处于计算机网络最外围，主要用于输入用户信息以及输出处理结果的电子设备，例如可以是个人电脑、移动终端、个人数字助理、可穿戴电子设备等。服务器104是用于响应服务请求，同时提供计算服务的设备，例如可以是一台或者多台计算机。

图2为一个实施例中图像处理方法的流程图。如图2所示，该图像处理方法包括步骤202至步骤208。其中：

步骤202，获取待发送图像及对应的目标用户标识。

具体地，用户可以使用智能终端与其他用户实现通讯，例如发送文字消息、图片消息、音频消息、视频消息等。待发送图像则是指需要进行发送的图像。待发送图像可以是通过智能终端进行采集的，智能终端上安装有可以用于拍摄的摄像头，用户可以通过移动终端发起拍照指令，移动终端在检测到拍照指令之后，通过摄像头采集拍摄图像。智能终端会将采集的图像进行存储，形成一个图像集合。可以理解的是，待发送图像还可以是通过其他途径获取的，在此不做限定。例如，待发送图像还可以是从网页中下载的，或者是从外接存储设备中导入的等等。获取待发送图像具体可以包括：接收用户输入的发送指令，并根据发送指令获取待发送图像，其中发送指令中包含图像标识。图像标识是指区分不同待发送图像的唯一标识，根据图像标识获取待发送图像。例如，图像标识可以是图像名称、图像编码、图像存储地址等中的一种或多种。具体地，发送终端获取待发送图像，在获取到待发送图像之后，可以在发送终端本地进行美颜处理，再将美颜处理后的待发送图像发送至该目标用户标识对应的接收终端，也可以将待发送图像发送至服务器进行美颜处理，服务器再将美颜处理后的待发送图像发送至该目标用户标识对应的接收终端。

在一个实施例中，通过智能终端进行通讯的过程中，每一个用户可以对应一个通讯账户，通讯账户可以在智能终端中进行登录，登录之后可以查看该通讯账户对应的历史通讯消息。每个智能终端可以登录一个或多个通讯账户，然后通过登录的通讯账户发送或接收消息。用户标识是指可以识别用户身份的唯一标识，具体可以是智能终端中登录的通讯账户的账户标识。发送终端在向接收终端发送消息的过程中，发送终端首先向服务器发起消息发送请求。消息发送请求中包含消息内容、目标用户标识、消息类型、消息大小等。其中，消息内容指发送的消息的具体内容，目标用户标识是指接收消息的通讯账户所对应的用户标识，消息类型是指发送的消息的具体类型，消息大小是指消息所占用的空间大小。服务器在接收到消息发送请求之后，根据目标用户标识查找接收消息的通讯账户，并将消息内容发送至登录该通讯账户的接收终端。

步骤204，根据用户标识与美颜参数的对应关系，获取目标用户标识对应的美颜参数。

预先建立用户标识与美颜参数的对应关系，建立的该对应关系可以存储在发送终端中，也可以存储在服务器上。具体地，通讯账户中可以存储用户的好友列表，好友列表用于存储一个和多个好友的用户标识。获取好友列表中的用户标识，然后将获取的用户标识与美颜参数建立对应关系。例如，好友列表中的用户标识包括“张三”、“李四”和“王五”，则可以分别建立用户标识和美颜参数的对应关系，假设“张三”对应的美颜参数为“磨皮”，“李四”对应的美颜参数为“美白”，“王五”对应的美颜参数为“美妆”。建立的对应关系可以以列表的形式存储，在发送待发送图像的过程中，获取待发送图像对应的目标用户标识，然后根据目标用户标识查找对应的美颜参数。

步骤206，根据美颜参数对待发送图像进行美颜处理。

美颜处理就是指对图像进行美化的一种方法。例如，对图像中的人像进行美白、磨皮处理，也可以是指对人像进行美妆、瘦脸、瘦身等处理。根据待发送图像对应的目标用户标识获取对应的美颜参数，然后根据获取的美颜参数对待发送图像进行美颜处理。具体地，待发送图像是由若干个像素点构成的，每个像素点可以由多个颜色通道构成，每个颜色通道表示一个颜色分量。例如，图像可以由rgb(redgreenblue，红，绿，蓝)三通道构成，也可以是由hsv(huesaturationvalue，色调，饱和度，明度)三通道构成，还可以是由cmy(cyanmagentayellow，洋红，青，黄)三通道构成。则在对待发送图像进行美颜处理的时候，可以分别对待发送图像的各个颜色通道进行美颜处理，每个颜色通道的处理程度可以不相同。具体地，可以根据目标用户标识获取各个颜色通道对应的美颜参数，然后根据获取的美颜参数将待发送图像的各个颜色通道进行美颜处理。

步骤208，将美颜处理后的待发送图像发送至该目标用户标识对应的接收终端。

美颜处理的过程可以是在发送终端中进行，也可以是在服务器上进行的，在本实施例中不做限定。具体地，发送终端在向接收终端发送待发送图像的时候，首先根据目标用户标识获取美颜参数，然后根据获取的美颜参数将待发送图像进行美颜处理，再将美颜处理之后的待发送图像发送到服务器，服务器再将该美颜处理之后的待发送图像发送到接收终端。也可以是发送终端直接将待发送图像和目标用户标识发送到服务器，服务器根据目标用户标识查找对应的美颜参数，然后根据该美颜参数将待发送图像进行美颜处理，并将美颜处理之后的待发送图像发送至接收终端。

上述实施例提供的图像处理方法，首先获取待发送图像及对应的目标用户标识，然后获取目标用户标识对应的美颜参数，根据获取的美颜参数对待发送图像进行美颜处理，然后将美颜处理后的待发送图像发送至该目标用户标识对应的接收终端。这样接收终端接收的就是美颜处理之后的图像，且可以根据不同的目标用户，发送不同的美颜处理图像，可以适用于不同用户的需求，提高了用户黏度。

图3为另一个实施例中图像处理方法的流程图。如图3所示，该图像处理方法包括步骤302至步骤310。其中：

步骤302，获取待发送图像及对应的目标用户标识。

智能终端在通讯的过程中，首先需要在智能终端中进行登录通讯账户。登录通讯账户时，用户可以通过智能终端的登录界面输入需要登录的通讯账户的用户标识和用户密码，然后智能终端向服务器发送包含用户标识和用户密码的登录请求，服务器在接收到登录请求之后，对用户标识和用户密码进行验证。若验证通过，服务器会记录该通讯账户的用户标识和登录该通讯账户的智能终端的终端标识，并向该智能终端发送登录成功的消息。其中，终端标识可以是ip(internetprotocol，网络之间互连的协议)地址、mac(mediaaccesscontrol，媒体访问控制)地址等中的至少一种。

步骤304，根据用户标识与美颜参数的对应关系，获取目标用户标识对应的美颜参数。

在一个实施例中，用户标识和美颜参数可以是一对一的对应关系，也可以是一对多的对应关系。则获取到目标用户标识之后，根据目标用户标识可以获取一个或多个美颜参数。在进行美颜处理的时候，可以根据获取的所有美颜参数对待发送图像进行美颜处理，也可以选择其中的一个或多个美颜参数对待发送图像进行美颜处理。例如，用户标识“user01”对应三个美颜参数，分别为“美白”、“磨皮”和“美妆”。则可以只对图像进行美白处理，也可以对图像同时进行美白和磨皮处理。

步骤306，获取待发送图像中的目标区域，根据美颜参数获取目标区域对应的目标美颜参数。

在一个实施例中，在对图像进行美颜处理的时候，可以只处理某一个特定的区域。目标区域一般是用户比较关注的区域，具体可以是指待发送图像中需要进行美颜处理的区域。例如，目标区域可以是指人脸区域、人像区域、皮肤区域、嘴唇区域等，在此不做限定。待发送图像是由若干个像素点构成的，目标区域则是由待发送图像中的若干个像素点构成的。目标区域在图像中表现为独立的连通区域，连通区域是指一个封闭的区域。例如，图像中的每一张人脸会对应一个独立的连通区域，当图像中存在多张人脸的时候，就会存在多个连通区域，每一张人脸对应一个独立的连通区域。具体地，用户标识可以对应一个或多个目标区域，然后建立用户标识、目标区域和美颜参数的关系。获取到待发送图像之后，首先获取目标用户标识对应的美颜参数，然后检测待发送图像中的目标区域，并根据美颜参数获取目标区域对应的目标美颜参数。例如，目标区域可以是指图像中的人脸区域，预先建立人脸区域与美颜参数的对应关系。假设人脸1对应“美白处理”，人脸2对应“大眼处理”，当在待发送图像中检测到人脸1时，则将人脸1所在的区域进行美白处理。

根据美颜参数获取目标区域对应的目标美颜参数具体可以包括：获取目标区域对应的人物属性特征；根据美颜参数获取人物属性特征对应的目标美颜参数。预先建立用户标识、人物属性特征和美颜参数的对应关系，则可以首先根据目标用户标识获取对应的美颜参数，然后再根据目标区域的人物属性特征从美颜参数中获取对应的目标美颜参数。其中，人物属性特征用于表示目标区域中所包含的人像对应的属性特征，目标美颜参数是指对目标区域进行美颜处理的参数。例如，人物属性特征可以是指性别特征、年龄特征、人种特征等中的一种或多种，人物属性特征还可以通过人物标签进行表示，该人物标签可以标识目标区域具体对应的是哪一个人。具体地，可以根据目标区域中的人脸区域来识别对应的人物属性特征。更进一步地，可以通过特征识别模型获取人脸区域对应的人物属性特征。其中，特征识别模型是指识别人物属性特征的模型，特征识别模型是通过人脸样本集合训练得到的。人脸样本集合是指由若干张人脸图像构成的图像集合，根据人脸样本集合训练得到特征识别模型，一般地人脸样本集合中的人脸图像越多，训练得到的特征识别模型越精确。例如，在监督学习中，将人脸样本集合中的每一张人脸图像打上相应的标签，用于标记人脸图像的类型，通过对人脸样本集合的训练可以得到特征识别模型。特征识别模型可以将人脸区域进行分类，得到对应的人物属性特征。例如，将人脸区域可以分为黄种人、黑种人和白种人，那么得到的对应的人物属性特征就是黄种人、黑种人或白种人中的一种。也就是说，通过特征识别模型进行分类是基于同一标准的。若要得到人脸区域的不同维度的人物属性特征，则可以通过不同的特征识别模型分别进行获取。

人物属性特征可以包括人物标签参数、人种特征参数、性别特征参数、年龄特征参数、肤色特征参数、肤质特征参数、脸型特征参数、妆容特征参数，在此不做限定。例如，通过人种识别模型得到人脸区域对应的人种特征参数，根据年龄识别模型得到人脸区域对应的年龄特征参数，根据性别识别模型得到人脸区域对应的性别特征参数。预先建立人物属性特征与美颜参数的对应关系，首先获取目标用户标识对应的美颜参数，然后根据该美颜参数获取人物属性特征对应的目标美颜参数。例如，根据目标用户标识获取对应的美颜参数包括“磨皮处理”和“美白处理”，当识别图像中的人脸为男性时，对应的目标美颜参数为“磨皮处理”，当识别图像中的人脸为女性时，对应的目标美颜参数为“美白处理”。人物属性特征与美颜参数之间的对应关系，可以是用户设置的，也可以是系统通过大数据进行学习得到的。

在本申请提供的其他实施例中，根据美颜参数获取目标区域对应的目标美颜参数还可以包括：获取目标区域的物理属性特征；根据物理属性特征和美颜参数，获取目标区域对应的目标美颜参数。其中，物理属性特征为用于表示目标区域的物理属性的参数，具体可以是指目标区域的区域面积，也可以是指目标区域的深度信息。区域面积是指目标区域在待发送图像中所占的面积大小，可以表示为目标区域内所包含的像素点的总数量，也可以表示为目标区域与待发送图像的面积比例。在通过摄像头采集图像的时候，可以同时获取图像对应的深度图，深度图中的像素点与图像中的像素点对应。深度图中的像素点表示图像中对应像素的深度信息，深度信息即为像素点对应的物体到图像采集装置的深度信息。例如，深度信息可以通过双摄像头进行获取，得到的像素点对应的深度信息可以为1米、2米或3米等。则目标区域对应的深度信息可以表示为目标区域对应的物体到摄像头之间的物理距离。

根据目标用户标识获取美颜参数，然后根据美颜参数和目标区域的物理属性特征获取目标美颜参数。具体地，可以将美颜处理的程度进行量化，然后建立物理属性特征与美颜参数的量化级别的对应关系。例如，根据用户标识获取的美颜参数为“瘦脸处理”，则将“瘦脸处理”量化为3个处理级别，分别为“1级瘦脸处理”、“2级瘦脸处理”和“3级瘦脸处理”。从“1级瘦脸处理”到“3级瘦脸处理”，瘦脸处理的程度逐渐加深。将深度信息分为“0～1米”、“1～2米”和“2～3米”等三个区间，对应的美颜参数分别为“3级瘦脸处理”、“2级瘦脸处理”和“1级瘦脸处理”。然后获取目标区域的深度信息，并根据获取的信息获取对应的目标美颜参数。

步骤308，根据目标美颜参数对待发送图像中的目标区域进行美颜处理。

当待发送图像中存在多个目标区域的时候，可以遍历每一个目标区域，并获取每一个目标区域对应的目标美颜参数，根据获取的目标美颜参数分别对目标区域进行美颜处理。若只对待发送图像中的目标区域进行美颜处理，而未对待发送图像中除目标区域之外的剩余区域做美颜处理，在处理之后可能会导致目标区域和剩余区域之间有明显的差异。例如，对目标区域进行美白处理之后，目标区域的亮度明显比剩余区域的亮度高，这样使图像看起来很不自然。那么可以在生成的美颜图像中，将目标区域的边界进行过渡处理，使得到的美颜图像看起来更加自然。

可以理解的是，人物属性特征与美颜参数的对应关系是预先建立好的，若在待发送图像中检测到目标区域，获取的该目标区域的人物属性特征不存在对应的美颜参数，则可以不对该目标区域进行美颜处理，也可以通过预设美颜参数对该目标区域进行美颜处理。例如，待发送图像可能从外部设备导入的图像或从网页上下载的，那么待发送图像中检测到的人脸可能与目标用户标识对应的人脸不匹配，则可以在系统中存储一组通用的美颜参数，通过该通用的美颜参数对待发送图像中无法匹配的人脸进行美颜处理。

步骤310，将美颜处理后的待发送图像发送至该目标用户标识对应的接收终端。

上述实施例提供的图像处理方法，首先获取待发送图像及对应的目标用户标识，获取目标用户标识对应的美颜参数。然后根据待发送图像中的目标区域获取对应的目标美颜参数，并根据获取的目标美颜参数对待发送图像中目标区域进行美颜处理。再将美颜处理后的待发送图像发送至该目标用户标识对应的接收终端。这样接收终端接收的就是美颜处理之后的图像，且可以根据不同的目标用户和不同类型的目标区域，对图像进行不同的美颜处理。可以适用于不同用户的需求，提高了用户黏度。

图4为又一个实施例中图像处理方法的流程图。如图4所示，该图像处理方法包括步骤402至步骤418。其中：

步骤402，获取用户标识对应的图像样本集合，根据图像样本集合进行学习得到对应的美颜参数。

可以理解的是，在发送待发送图像的过程中，用户可以选择是否发送美颜处理之后的待发送图像。则可以在智能终端中设置美颜处理对应的功能开关，用户可以根据需要选择打开或关闭该功能开关。在发送图像时，首先判断该功能开关是否打开，若打开则发送美颜处理之后的图像。步骤302可以包括：若检测到图像发送指令，则判断美颜功能开关是否开启；若美颜功能开关开启，则获取待发送图像及对应的目标用户标识。具体地，可以根据时间将美颜功能进行开关。例如，白天光线充足，可以不用对图像进行美颜处理，则关闭美颜功能；晚上光线比较暗，可以将图像进行美颜处理，则开启美颜功能。

步骤404，建立用户标识与美颜参数的对应关系。

图像样本集合中包含若干张图像，根据图像样本集合中的若干张图像进行学习得到对应的美颜参数。可以理解的是，获取用户标识对应的图像样本集合，可以是用户标识对应的通讯账户的历史图像组成的图像样本集合，历史图像包括该通讯账户历史接收或发送的图像。将历史图像进行训练学习，可以根据用户的图像处理习惯，得到对应的美颜参数。具体地，还可以获取图像样本集合中每一张样本图像中所包含的目标区域及对应的人物属性特征，根据人物属性特征将获取的目标区域进行分类；根据每一类目标区域组成的目标样本集合分别进行学习，得到人物属性特征对应的美颜参数。例如，人物属性特征可以是指目标区域对应的人物标签，人物标签可以包括“小明”、“小花”和“小婷”，则目标区域就可以分为对应的“小明”、“小花”和“小婷”等三类。将分类之后的目标样本集合分别进行学习，得到每一类目标区域对应的美颜参数，每一类目标区域对应一个人物属性特征，则可以得到人物属性特征对应的美颜参数，然后建立用户标识、人物属性特征和美颜参数之间的对应关系。

步骤406，获取待发送图像及对应的目标用户标识。

步骤408，根据用户标识与美颜参数的对应关系，获取目标用户标识对应的美颜参数。

步骤410，获取待发送图像中的目标区域。

具体地，目标区域可以是指待发送图像中的人脸区域、人像区域、皮肤区域、嘴唇区域、头发区域、五官区域等，在本实施例中不做限定。人脸区域是指待发送图像中人脸所在的区域。获取人脸区域的方法可以包括：检测待发送图像中的人脸区域，并根据人脸区域获取对应的目标区域。可以通过人脸检测算法获取待发送图像的人脸区域，人脸检测算法可以包括基于几何特征的检测方法、特征脸检测方法、线性判别分析方法、基于隐马尔柯夫模型检测方法等，在此不做限定。人像区域是指待发送图像中的整个人像所在的区域。则获取人像区域的方法具体可以包括：获取待发送图像的深度信息；检测待发送图像中的人脸区域，并根据人脸区域和深度信息获取待发送图像中的人像区域。可以理解的是，通过图像采集装置采集图像的时候，可以同时获取图像对应的深度图，深度图中的像素点与图像中的像素点对应。深度图中的像素点表示图像中对应像素的深度信息，深度信息即为像素点对应的物体到图像采集装置的深度信息。一般认为人像与人脸在同一垂直平面上，人像到图像采集装置的深度信息与人脸到图像采集装置的深度信息的取值在同一范围内。因此，在获取人脸区域后，可以从深度图中获取人脸区域对应的深度信息，然后根据人脸区域对应的深度信息可以获取人像区域对应的深度信息，然后根据人像区域对应的深度信息即可获取到待发送图像中的人像区域。

具体地，皮肤区域是指皮肤所在的区域。皮肤区域可以分为人脸皮肤区域和人像皮肤区域，人脸皮肤区域是指人脸部皮肤所在的区域，人像皮肤区域包括脸部和躯干皮肤所在的区域。根据人脸区域获取对应的人脸皮肤区域的方法具体可以包括：根据人脸区域对应的颜色信息生成颜色直方图；获取颜色直方图中的峰值及对应的颜色区间；根据颜色区间划分皮肤颜色区间，将人脸区域中皮肤颜色区间所对应的区域作为人脸皮肤区域。然后将人像区域中皮肤颜色区间所对应的区域作为人像皮肤区域。颜色直方图用于描述不同色彩在人脸区域中所占的比例，颜色信息是指用来表示图像的色彩的相关参数。例如，在hsv颜色空间中，颜色信息可以包括图像中色彩的h(hue，色调)、s(saturation，饱和度)及v(value，明度)等信息。获取人脸区域对应的颜色信息，可将颜色信息划分为多个小的颜色区间，并分别计算人脸区域中落入各个颜色区间的像素点的数量，从而得到颜色直方图。其中，颜色直方图可以是rgb颜色直方图、hsv颜色直方图或是yuv颜色直方图等，并不限于此。在hsv颜色空间中，分量可包括h(hue，色调)、s(saturation，饱和度)及v(value，明度)，h表示角度度量，取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，绿色为120°，蓝色为240°；s表示颜色接近光谱色的程度，光谱色所占的比例越大，颜色接近光谱色的程度就越高，颜色的饱和度也越高，饱和度高，颜色一般深而艳；v表示颜色明亮的程度，对于光源色，明度值与发光体的光亮度有关；对于物体色，此值和物体的透射比或反射比有关，v通常取值范围为0％(黑)到100％(白)。具体地，生成hsv颜色直方图的方法可以包括：将人脸区域从rgb颜色空间转换至hsv颜色空间；分别对hsv中的h、s、v三个分量进行量化，并将量化后的h、s、v三个分量合成一维的特征向量；根据人脸区域中各个像素点在hsv颜色空间中的值，确定像素点在h、s、v三个分量的量化级别；根据像素点的量化级别计算对应的特征向量，并根据特征向量统计在各个量化级别上分布的像素点的数量；根据统计结果生成颜色直方图。

其中，特征向量的取值可在0～255之间，共256个值，也即可将hsv颜色空间划分为256个颜色区间，每个颜色区间对应一个特征向量的值。例如，可将h分量量化为16级，将s分量及v分量分别量化为4级，合成一维的特征向量可如下式所示：

l＝h*qs*qv+s*qv+v；

l表示量化后的h、s及v三个分量合成的一维的特征向量；qs表示s分量的量化级数，qv表示v分量的量化级数。波峰指的是在颜色直方图形成的一段波内波幅的最大值，可通过求取颜色直方图中各个点的一阶差分进行确定，峰值则为波峰上的最大值。获取到颜色直方图中的峰值之后，获取峰值对应的量化的颜色区间，该颜色区间可以是hsv颜色空间中与峰值对应的特征向量的值。图5为一个实施例中生成的颜色直方图。如图5所示，颜色直方图的纵轴表示像素点的分布情况，即对应颜色区间的像素点的数量。横轴表示hsv颜色空间的特征向量，也即hsv颜色空间划分的多个颜色区间。可以看出，图5中的颜色直方图包含波峰502，波峰502对应的峰值为850，该峰值对应的颜色区间为150，也即统计图像中有850个像素点的特征向量值为150。

根据颜色直方图的峰值对应的颜色区间划分人脸区域的皮肤颜色区间，可预先设定皮肤颜色区间的范围值，再根据峰值对应的颜色区间及预设的范围值计算皮肤颜色区间。将人脸区域中皮肤颜色区间所对应的区域作为人脸皮肤区域。可选地，计算机设备可将峰值对应的颜色区间与预设的范围值相乘，其中，预设的范围值可包括上限值与下限值，可将峰值对应的颜色区间分别与上限值及下限值相乘，得到皮肤颜色区间。例如，计算机设备可预先设定皮肤颜色区间的范围值为80％～120％，若颜色直方图的峰值对应的颜色区间为150的值，则可计算得到皮肤颜色区间为120～180。计算机设备可获取人脸区域中各个像素点在hsv颜色空间的特征向量，并判断特征向量是否落入皮肤颜色区间，若落入，则可将对应的像素点定义为人脸皮肤区域的像素点。例如，计算得到皮肤颜色区间为120～180，则计算机设备可将人脸区域中在hsv颜色空间的特征向量在120～180之间的像素点，定义为人脸皮肤区域中的像素点。

步骤412，获取目标区域对应的人物属性特征，根据美颜参数获取人物属性特征对应的美颜类别参数。

在一个实施例中，人物属性特征可以为人脸对应的人物标签、人种、性别、年龄、肤质等参数。具体地，可以获取目标区域对应的人脸区域，然后根据人脸区域获取对应的人物属性特征。例如，通过fd(facialdetection，人脸检测)算法检测待发送图像中的人脸区域，然后通过ffd(facialfeaturedetection，人脸关键点检测)算法检测人脸中眼睛、鼻子、嘴唇等的关键点，然后根据提取的关键点可以得到人脸的五官大小、比例等尺寸参数，再根据获取的尺寸参数可以识别人脸的人种、性别、年龄等特征。具体的，人脸检测算法可以包括基于几何特征的检测方法、特征脸检测方法、线性判别分析方法、基于隐马尔柯夫模型检测方法等，在此不做限定。不难理解，待发送图像是由若干个像素点组成，人脸区域是由待发送图像中人脸对应的像素点所构成的区域。一般来说，待发送图像中可以包含一个或多个人脸区域，每一个人脸区域都是一个独立的连通区域，每一个人脸区域对应一个目标区域。将这些独立的人脸区域提取出来，分别进行人物属性特征的识别。待发送图像中也可以不存在目标区域，若不存在目标区域，则待发送图像可以不做美颜处理。

步骤414，获取目标区域对应的物理属性特征，根据物理属性特征获取目标区域对应的美颜程度参数。

在一个实施例中，目标美颜参数可以包括美颜类别参数和美颜程度参数。其中，美颜类别参数是表示美颜处理类别的参数，美颜程度参数是表示美颜处理程度的参数。例如，美颜类别参数可以为美白处理、磨皮处理、美妆处理、大眼处理等，美颜程度参数则可以分为1级、2级、3级、4级、5级等五个等级。从1级到5级的美颜处理，美颜处理的程度递增。遍历待发送图像中的每一个目标区域，根据目标区域的人物属性特征获取美颜类别参数，根据目标区域的物理属性特征获取美颜程度参数。美颜类别参数决定了对目标区域进行的美颜处理类型，美颜程度参数决定了对目标区域进行的美颜处理程度。例如，美颜类别参数为磨皮处理，美颜程度参数为5级，则表示将目标区域进行5级的磨皮处理。

步骤416，根据美颜类别参数和美颜程度参数，对待发送图像中的目标区域进行美颜处理。

待发送图像中的目标区域可以为一个或多个，例如待发送图像中可以有一张人脸，也可以有多张人脸。在获取到目标区域之后，可以对每一个目标区域建立一个区域标识，然后建立区域标识、位置坐标和目标美颜参数的关系。其中，位置坐标是指表示目标区域在待发送图像中的位置的坐标。例如，位置坐标可以是目标区域中心位置在待发送图像中的位置的坐标，也可以是左上角位置在待发送图像中的位置的坐标。根据位置坐标获取对应的目标区域，然后根据对应的目标美颜参数对目标区域进行美颜处理。例如，检测到待发送图像“pic.jpg”中包含人脸1、人脸2和人脸3等三个人脸区域，对应的人脸标识分别为face1、face2和face3，对应的目标美颜参数分别为1级美白、2级美白和1级祛痘。

系统中可以包括多个美颜模块，每个美颜模块可以进行一种美颜处理。例如，系统中可以包括磨皮模块、美白模块、大眼模块、瘦脸模块、肤色调整模块，可以分别对预览图像进行磨皮处理、美白处理、大眼处理、瘦脸处理、肤色调整处理。在一个实施例中，各个美颜模块可以是一个代码函数模块，通过该代码函数模块来实现对预览图像的美颜处理。每个代码函数模块都对应一个标志位，通过该标志位来决定是否进行对应的处理。例如，每个美颜模块都对应一个标志位stat，当该标志位stat的取值为1或ture时，说明需要进行该美颜模块对应的美颜处理；当该标志位stat的取值为0或fals时，说明不需要进行该美颜模块对应的美颜处理。

具体地，根据目标美颜参数对各个美颜模块的标志位进行赋值，根据标志位获取用于美颜处理的美颜模块，并将目标美颜参数输入到获取的各个美颜模块中对目标区域进行美颜处理。例如，目标美颜参数中包括对人脸进行美白处理，则将美白模块对应的标志位赋值为1，若不需要进行大眼处理，则将大眼模块对应的标志位赋值为0。在进行美颜处理的时候，遍历各个美颜模块根据标志位判断是否需要进行对应的处理。可以理解的是，各个美颜模块进行的美颜处理是相互独立，互不影响的。假设需要进行多种美颜处理，则可以依次通过各个美颜模块进行处理，得到最终的美颜图像。

步骤418，将美颜处理后的待发送图像发送至该目标用户标识对应的接收终端。

上述实施例提供的图像处理方法，首先获取待发送图像及对应的目标用户标识，然后获取目标用户标识对应的美颜参数，根据获取的美颜参数对待发送图像进行美颜处理，然后将美颜处理后的待发送图像发送至该目标用户标识对应的接收终端。这样接收终端接收的就是美颜处理之后的图像，且可以根据不同的目标用户，发送不同的美颜处理图像，可以适用于不同用户的需求，提高了用户黏度。

图6为一个实施例中图像处理装置的结构示意图。如图6所示，该图像处理装置包括600包括图像获取模块602、参数获取模块604、美颜处理模块606和图像发送模块608。其中：

图像获取模块602，用于获取待发送图像及对应的目标用户标识。

参数获取模块604，用于根据用户标识与美颜参数的对应关系，获取所述目标用户标识对应的美颜参数。

美颜处理模块606，用于根据所述美颜参数对所述待发送图像进行美颜处理。

图像发送模块608，用于将所述美颜处理后的待发送图像发送至所述目标用户标识对应的接收终端。

上述实施例提供的图像处理装置，首先获取待发送图像及对应的目标用户标识，然后获取目标用户标识对应的美颜参数，根据获取的美颜参数对待发送图像进行美颜处理，然后将美颜处理后的待发送图像发送至该目标用户标识对应的接收终端。这样接收终端接收的就是美颜处理之后的图像，且可以根据不同的目标用户，发送不同的美颜处理图像，可以适用于不同用户的需求，提高了用户黏度。

图7为另一个实施例中图像处理装置的结构示意图。如图7所示，该图像处理装置包括700包括关系建立模块702、图像获取模块704、区域获取模块706、参数获取模块708、美颜处理模块710和图像发送模块712。其中：

关系建立模块702，用于获取用户标识对应的图像样本集合，根据所述图像样本集合进行学习得到对应的美颜参数；建立所述用户标识与美颜参数的对应关系。

图像获取模块704，用于获取待发送图像及对应的目标用户标识。

区域获取模块706，用于获取所述待发送图像中的目标区域。

参数获取模块708，用于根据用户标识与美颜参数的对应关系，获取所述目标用户标识对应的美颜参数；根据所述美颜参数获取所述目标区域对应的目标美颜参数。

美颜处理模块710，用于根据所述目标美颜参数对所述待发送图像中的目标区域进行美颜处理。

图像发送模块712，用于将所述美颜处理后的待发送图像发送至所述目标用户标识对应的接收终端。

上述实施例提供的图像处理装置，首先获取待发送图像及对应的目标用户标识，然后获取目标用户标识对应的美颜参数，根据获取的美颜参数对待发送图像进行美颜处理，然后将美颜处理后的待发送图像发送至该目标用户标识对应的接收终端。这样接收终端接收的就是美颜处理之后的图像，且可以根据不同的目标用户，发送不同的美颜处理图像，可以适用于不同用户的需求，提高了用户黏度。

在一个实施例中，关系建立模块702还用于获取所述图像样本集合中每一张样本图像中所包含的目标区域及对应的人物属性特征，根据所述人物属性特征将获取的目标区域进行分类；根据每一类目标区域组成的目标样本集合分别进行学习，得到所述人物属性特征对应的美颜参数；建立所述用户标识、人物属性特征和美颜参数之间的对应关系。

在一个实施例中，参数获取模块708还用于获取所述目标区域对应的人物属性特征，所述人物属性特征用于表示所述目标区域中所包含的人像对应的属性特征；根据所述美颜参数获取所述人物属性特征对应的目标美颜参数。

在一个实施例中，参数获取模块708还用于获取所述目标区域的物理属性特征，所述物理属性特征为用于表示目标区域的物理属性的参数；根据所述物理属性特征和美颜参数，获取所述目标区域对应的目标美颜参数。

在一个实施例中，参数获取模块708还用于获取所述目标区域对应的人物属性特征，根据所述美颜参数获取所述人物属性特征对应的美颜类别参数；获取所述目标区域对应的物理属性特征，根据所述物理属性特征获取所述目标区域对应的美颜程度参数。

上述图像处理装置中各个模块的划分仅用于举例说明，在其他实施例中，可将图像处理装置按照需要划分为不同的模块，以完成上述图像处理装置的全部或部分功能。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质。一个或多个包含计算机程序的非易失性计算机可读存储介质，当所述计算机程序被一个或多个处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：

获取待发送图像及对应的目标用户标识；

根据用户标识与美颜参数的对应关系，获取所述目标用户标识对应的美颜参数；

根据所述美颜参数对所述待发送图像进行美颜处理；

将所述美颜处理后的待发送图像发送至所述目标用户标识对应的接收终端。

在一个实施例中，所述处理器执行的所述方法还包括：

获取所述待发送图像中的目标区域；

根据所述美颜参数获取所述目标区域对应的目标美颜参数；

所述根据所述美颜参数对所述待发送图像进行美颜处理包括：

根据所述目标美颜参数对所述待发送图像中的目标区域进行美颜处理。

在一个实施例中，所述处理器执行的所述根据所述美颜参数获取所述目标区域对应的目标美颜参数包括：

获取所述目标区域对应的人物属性特征，所述人物属性特征用于表示所述目标区域中所包含的人像对应的属性特征；

根据所述美颜参数获取所述人物属性特征对应的目标美颜参数。

在一个实施例中，所述处理器执行的所述根据所述美颜参数获取所述目标区域对应的目标美颜参数包括：

获取所述目标区域的物理属性特征，所述物理属性特征为用于表示目标区域的物理属性的参数；

根据所述物理属性特征和美颜参数，获取所述目标区域对应的目标美颜参数。

在一个实施例中，所述目标美颜参数包括美颜类别参数和美颜程度参数，所述美颜类别参数是表示美颜处理类别的参数，所述美颜程度参数是表示美颜处理程度的参数；

所述处理器执行的所述根据所述美颜参数获取所述目标区域对应的目标美颜参数包括：

获取所述目标区域对应的人物属性特征，根据所述美颜参数获取所述人物属性特征对应的美颜类别参数；

获取所述目标区域对应的物理属性特征，根据所述物理属性特征获取所述目标区域对应的美颜程度参数。

在一个实施例中，所述处理器执行的所述方法还包括：

获取用户标识对应的图像样本集合，根据所述图像样本集合进行学习得到对应的美颜参数；

建立所述用户标识与美颜参数的对应关系。

在一个实施例中，所述处理器执行的所述根据所述图像样本集合进行学习得到对应的美颜参数包括：

获取所述图像样本集合中每一张样本图像中所包含的目标区域及对应的人物属性特征，根据所述人物属性特征将获取的目标区域进行分类；

根据每一类目标区域组成的目标样本集合分别进行学习，得到所述人物属性特征对应的美颜参数；

所述建立所述用户标识与美颜参数的对应关系包括：

建立所述用户标识、人物属性特征和美颜参数之间的对应关系。

本申请实施例还提供一种计算机设备。上述计算机设备中包括图像处理电路，图像处理电路可以利用硬件和/或软件组件实现，可包括定义isp(imagesignalprocessing，图像信号处理)管线的各种处理单元。图8为一个实施例中图像处理电路的示意图。如图8所示，为便于说明，仅示出与本申请实施例相关的图像处理技术的各个方面。

如图8所示，图像处理电路包括isp处理器840和控制逻辑器850。成像设备810捕捉的图像数据首先由isp处理器840处理，isp处理器840对图像数据进行分析以捕捉可用于确定和/或成像设备810的一个或多个控制参数的图像统计信息。成像设备810可包括具有一个或多个透镜812和图像传感器814的照相机。图像传感器814可包括色彩滤镜阵列(如bayer滤镜)，图像传感器814可获取用图像传感器814的每个成像像素捕捉的光强度和波长信息，并提供可由isp处理器840处理的一组原始图像数据。传感器820(如陀螺仪)可基于传感器820接口类型把采集的图像处理的参数(如防抖参数)提供给isp处理器840。传感器820接口可以利用smia(standardmobileimagingarchitecture，标准移动成像架构)接口、其它串行或并行照相机接口或上述接口的组合。

此外，图像传感器814也可将原始图像数据发送给传感器820，传感器820可基于传感器820接口类型把原始图像数据提供给isp处理器840，或者传感器820将原始图像数据存储到图像存储器830中。

isp处理器840按多种格式逐个像素地处理原始图像数据。例如，每个图像像素可具有8、10、12或14比特的位深度，isp处理器840可对原始图像数据进行一个或多个图像处理操作、收集关于图像数据的统计信息。其中，图像处理操作可按相同或不同的位深度精度进行。

isp处理器840还可从图像存储器830接收图像数据。例如，传感器820接口将原始图像数据发送给图像存储器830，图像存储器830中的原始图像数据再提供给isp处理器840以供处理。图像存储器830可为存储器装置的一部分、存储设备、或电子设备内的独立的专用存储器，并可包括dma(directmemoryaccess，直接直接存储器存取)特征。

当接收到来自图像传感器814接口或来自传感器820接口或来自图像存储器830的原始图像数据时，isp处理器840可进行一个或多个图像处理操作，如时域滤波。处理后的图像数据可发送给图像存储器830，以便在被显示之前进行另外的处理。isp处理器840还可从图像存储器830接收处理数据，对所述处理数据进行原始域中以及rgb和ycbcr颜色空间中的图像数据处理。处理后的图像数据可输出给显示器880，以供用户观看和/或由图形引擎或gpu(graphicsprocessingunit，图形处理器)进一步处理。此外，isp处理器840的输出还可发送给图像存储器830，且显示器880可从图像存储器830读取图像数据。在一个实施例中，图像存储器830可被配置为实现一个或多个帧缓冲器。此外，isp处理器840的输出可发送给编码器/解码器870，以便编码/解码图像数据。编码的图像数据可被保存，并在显示于显示器880设备上之前解压缩。

isp处理器840处理图像数据的步骤包括：对图像数据进行vfe(videofrontend，视频前端)处理和cpp(camerapostprocessing，摄像头后处理)处理。对图像数据的vfe处理可包括修正图像数据的对比度或亮度、修改以数字方式记录的光照状态数据、对图像数据进行补偿处理(如白平衡，自动增益控制，γ校正等)、对图像数据进行滤波处理等。对图像数据的cpp处理可包括对图像进行缩放、向每个路径提供预览帧和记录帧。其中，cpp可使用不同的编解码器来处理预览帧和记录帧。isp处理器840处理后的图像数据可发送给美颜模块860，以便在被显示之前对图像进行美颜处理。美颜模块860对图像数据美颜处理可包括：美白、祛斑、磨皮、瘦脸、祛痘、增大眼睛等。其中，美颜模块860可为移动终端中cpu(centralprocessingunit，中央处理器)、gpu或协处理器等。美颜模块860处理后的数据可发送给编码器/解码器870，以便编码/解码图像数据。编码的图像数据可被保存，并在显示于显示器880设备上之前解压缩。其中，美颜模块860还可位于编码器/解码器870与显示器880之间，即美颜模块对已成像的图像进行美颜处理。上述编码器/解码器870可为移动终端中cpu、gpu或协处理器等。

isp处理器840确定的统计数据可发送给控制逻辑器850单元。例如，统计数据可包括自动曝光、自动白平衡、自动聚焦、闪烁检测、黑电平补偿、透镜812阴影校正等图像传感器814统计信息。控制逻辑器850可包括执行一个或多个例程(如固件)的处理器和/或微控制器，一个或多个例程可根据接收的统计数据，确定成像设备810的控制参数以及isp处理器840的控制参数。例如，成像设备810的控制参数可包括传感器820控制参数(例如增益、曝光控制的积分时间)、照相机闪光控制参数、透镜812控制参数(例如聚焦或变焦用焦距)、或这些参数的组合。isp控制参数可包括用于自动白平衡和颜色调整(例如，在rgb处理期间)的增益水平和色彩校正矩阵，以及透镜812阴影校正参数。

运用图8中图像处理技术可实现上述实施例提供的图像处理方法。

一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例提供的图像处理方法。

本申请所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用可包括非易失性和/或易失性存储器。合适的非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)，它用作外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。