人脸漫画形象制作方法、电子装置和存储介质与流程
本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种人脸漫画形象制作的方法、电子装置和存储介质。
背景技术：
近年来，在艺术工作程序自动化方面已有许多研究，其中包括以图像为基础的处理方法。由计算机模拟画具(如铅笔、油画笔等)的笔触，从而生成铅笔画、油画等。但是这些方法没有夸张，图像趋于真实，不具趣味性。
技术实现要素：
鉴于以上内容，有必要提供一种人脸漫画形象制作方法、电子装置和存储介质，可以根据人脸图像绘制出生动形象的漫画形象。
一种人脸漫画形象绘制方法，应用于电子装置中，该方法包括：
提取人脸图像中的特征信息；
根据所述特征信息将所述人脸图像分割成不同的特征部位；
计算分割后的特征部位的面积；
判断所述分割后的特征部位是否为突出部位；
当所述分割后的特征部位为突出部位时，将所述人脸图像中的所有突出部位按照突出程度按从大到小的顺序排列；及
对突出程度靠前的预设个数突出部位进行相关处理。
进一步地，在提取人脸图像中的特征信息之前，该方法还包括：
获取人脸图像；
对所述人脸图像进行预处理。
进一步地，所述预处理包括人脸图像的几何特性的归一化处理。
进一步地，所述相关处理包括放大处理、缩小处理和变形夸张处理。
进一步地，将所述特征部位的面积与该特征部位的面积的平均值做比较，以判断所述特征部位是否为突出部位；
当特征部位的面积与该特征部位的面积的平均值之间的差值的绝对值大于等于一预设值时，将所述特征部位作为突出部位；
当特征部位的面积与该特征部位的面积的平均值之间的差值的绝对值小于所述预设值时，将所述特征部位作为非突出部位。
进一步地，特征部位的面积的平均值由所述电子装置的数据库中保存的人脸图像大数据计算得到。
进一步地，述突出程度指所述特征部位的面积与其对应特征部位的面积的平均值之间的差值的绝对值与所述特征部位的面积的比值。
进一步地，该方法还包括：
输出处理后的人脸图像，并显示于电子装置的显示屏。
一种电子装置，所述电子装置包括：
处理器；以及
存储器，所述存储器中存储有多个程序模块，所述多个程序模块由所述处理器加载并执行如上所述的人脸漫画形象制作方法。
一种存储介质，其上存储有至少一条计算机指令，所述指令由处理器并加载执行如上所述的人脸漫画形象制作方法。
相较于现有技术，本发明提供的人脸漫画形象制作方法、电子装置和存储介质，可以将人脸图像中的每个特征部位的面积与其对应部位的面积的平均值进行比对，以确认该部位是否为突出部位。当该部位是突出部位时，将所述突出部位根据突出程度按从大到小的顺序排列，对突出程度靠前的预设个数突出部位进行相关处理，再输出处理后的人脸图像以得到人脸漫画形象。可以根据人脸图像绘制出生动形象的漫画形象，具有趣味性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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发明的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1是本发明人脸漫画形象制作系统的较佳实施方式的应用环境图。
图2是本发明人脸漫画形象制作系统的较佳实施方式的功能模块图。
图3是本发明人脸漫画形象制作方法的较佳实施例的流程图。
图4是人脸图像示意图。
主要元件符号说明
电子装置1
显示屏11
网络单元12
存储器13
处理器14
数据库15
人脸漫画形象制作系统10
获取模块101
分割模块102
计算模块103
比对模块104
处理模块105
显示模块106
如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。
请参考图1，所示为本发明一实施方式中人脸漫画形象制作系统10的应用环境图。该人脸漫画形象制作系统10应用于电子装置1中。该电子装置1包括，但不仅限于，显示屏11、网络单元12、存储器13及处理器14。上述各个元件之间电气连接。应该了解，本实施例只是对所述电子装置1的结构进行简单的说明，尽管未示出，所述电子装置1还可以包括其他用于实现电子装置1功能的其他元件，例如电路系统、i/o接口、电池、操作系统等。在本实施方式中，所述电子装置1可以是，但并不限于，智能手机、平板电脑、台式机或一体机等电子设备。
在本实施例中，该显示屏11可以具有触摸功能，如液晶(liquidcrystaldisplay，lcd)显示屏或有机发光二极管(organiclight-emittingdiode，oled)显示屏。该显示屏11用于显示图片等内容。
在本实施方式中，该存储器13用于存储安装于该电子装置1内的软件程序及数据。在本实施方式中，该存储器13可以为该电子装置1的内部存储单元，例如该电子装置1的硬盘或内存。在其他实施方式中，所述存储器13包括只读存储器(read-onlymemory，rom)、随机存储器(randomaccessmemory，ram)、可编程只读存储器(programmableread-onlymemory，prom)、可擦除可编程只读存储器(erasableprogrammableread-onlymemory，eprom)、一次可编程只读存储器(one-timeprogrammableread-onlymemory，otprom)、电子擦除式可复写只读存储器(electrically-erasableprogrammableread-onlymemory，eeprom)、只读光盘(compactdiscread-onlymemory，cd-rom)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。在本实施方式中，所述存储器13内存储有人脸漫画形象制作系统10。所述人脸漫画形象制作系统10可以将人脸图像中的每个特征部位的面积与其对应部位的面积的平均值进行比对，以确认该部位是否为突出部位。当该部位是突出部位时，将所述突出部位根据突出程度按从大到小的顺序排列，对突出程度靠前的预设个数突出部位进行相关处理，再输出处理后的人脸图像以得到人脸漫画形象。
在本实施方式中，所述处理器14可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(centralprocessingunit，cpu)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述至少一个处理器14是所述电子装置1的控制核心(controlunit)，利用各种接口和线路连接整个电子装置1的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器13内的程序或者模块，以及调用存储在所述存储器13内的数据，以执行电子装置1的各种功能和处理数据，例如执行人脸漫画形象制作的功能。
在本实施方式中，所述电子装置1还包括数据库15，所述数据库15中存储有大量人脸图像数据，可以根据所述大量人脸图像数据计算人脸图像中每个部位面积的平均值。由于人脸在图像中存在绝对位置差异和图像尺寸差异，因此需要对数据库15中存储的大量人脸图像进行标准化对齐操作。所述标准化对齐操作是指通过为每个人脸图像进行合适的平移、缩放以及旋转，使其在大小和方向上尽可能的一致。
具体计算人脸图像中每个部位的面积在下文中有详细描述,本方案中人脸图像中每个部位面积的平均值为所有人脸图像数据中每个部位面积的和与人脸图像数据总数之间的比值。例如，所述数据库15中存储有一百万张人脸图像，可以先计算每张人脸图像中的眼睛的面积，根据所述一百万张人脸图像的眼睛的面积的和与一百万之间的比值得到眼睛面积的平均值。
参阅图2所示，所述人脸漫画形象制作系统10可以被分割成一个或多个模块，所述一个或多个模块存储在所述存储器13中，并被配置成一个或多个处理器(本实施例为一个处理器14)执行，以完成本发明。例如，所述人脸漫画形象制作系统10被分割成获取模块101、分割模块102、计算模块103、比对模块104、处理模块105及显示模块106。本发明所称的模块是能够完成一特定功能的程序段，比程序更适合用于描述软件在电子装置1中的执行过程，关于各模块的详细功能将在后文图3的流程图中作具体描述。
所述获取模块101用于获取人脸图像。
在本实施方式中，所述获取模块101可以基于摄像机(图中未示出)录制的视频获取人脸图像。在对视频图像进行处理时，采用人脸检测算法检测所述视频图像中的每一帧图像，以确认所述视频图像中是否出现人脸图像。当所述视频图像中出现人脸图像时，所述获取模块101可以保存该帧图像以获取人脸图像。所述获取模块101还可以基于摄像机所采集的图像来获取人脸图像。在本实施方式中，所述获取模块101采用人脸检测算法来检测所述视频图像和所述摄像机所采集的图像中的人脸图像。
所述人脸检测算法可以为以下算法中的一种或多种组合：基于模板的人脸检测方法、基于人工神经网络的人脸检测方法、基于模型的人脸检测方法、基于肤色的人脸检测方法或者基于特征子脸的人脸检测方法等。
所述获取模块101还用于对所述人脸图像进行预处理。在本实施方式中，所述预处理包括人脸图像的几何特性的归一化处理。所述几何特性的归一化处理可以使人脸图像归一化到相同的位置、角度和大小。由于人的两眼之间的距离对于大多数人来说是基本相同的，因此，两只眼睛的位置通常被用作人脸图像几何归一化的依据。
假设人脸图像中两只眼睛的位置分别为el和er(如图4所示)，则通过下述步骤，可以实现人脸图像的几何归一化：
a)旋转所述人脸图像，以使el和er的连线
b)根据一定比例裁剪所述人脸图像。例如，设定图中点o为
c)将裁剪后的图像缩小和放大处理，得到统一大小的标准图像。例如，若规定图像的大小是128×128像素点，也就是使
所述获取模块101还可以提取预处理之后的人脸图像中的特征信息。
在本实施方式中，所述获取模块101利用人脸特征提取算法提取预处理之后的人脸图像中的特征信息。所述特征信息包括眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛和脸颊等信息。
在其他实施方式中，所述特征信息还包括颧骨、人中、痣和耳朵等信息。
在本实施方式中，所述人脸特征提取算法可以为以下算法中的一种或多种组合：gabor特征、方向梯度直方图(histogramoforientedgradient，hog)、局部二值模式(localbinarypatterns,lbp)、主成分分析(principalcomponentanalysis，pca)、线性判别分析(lineardiscriminantanalysis,lda)或者独立成分分析(independentcomponentanalysis，ica)等。
在本实施方式中，所述人脸检测算法及所述人脸特征提取算法不限于上述列举的，任何适应于检测出人脸区域的算法及提取人脸特征信息的算法均可应用于此。另外，本实施例中的所述人脸检测算法及所述人脸特征提取算法均为现有技术，本文在此不再详细介绍。
所述分割模块102用于根据所述特征信息将所述预处理之后的人脸图像分割成不同的特征部位。在本实施方式中，所述分割模块102可以将所述预处理之后的人脸图像分割成眼睛部位、鼻子部位、嘴巴部位、眉毛部位、脸颊部位、颧骨部位、耳朵部位等。在本实施方式中，可以采用交互方式对所述预处理之后的人脸图像进行分割；也可以进行分步分割，即初始分割和边界局部分割；还可以采用边缘检测方法对所述预处理之后的人脸图像进行分割。
所述计算模块103计算分割后的特征部位的面积。在本实施方式中，所述计算模块103可以先计算所述特征部位在预处理之后的人脸图像中的像素点，然后根据相应的尺度标定进行换算得到所述特征部位的面积。
所述比对模块104将所述特征部位的面积与该特征部位的面积的平均值做比较，以判断所述特征部位是否为突出部位。
在本实施方式中，所述特征部位的面积的平均值预先存储于数据库15中。
当特征部位的面积与该特征部位的面积的平均值之间的差值的绝对值大于等于一预设值时，所述比对模块104将所述特征部位作为突出部位；当特征部位的面积与该特征部位的面积的平均值之间的差值的绝对值小于所述预设值时，所述比对模块104将所述特征部位作为非突出部位。
例如，当分割后的眼睛部位的面积与由数据库15中保存的眼睛的面积的平均值之间的差值的绝对值大于等于所述预设值时，所述比对模块104将所述分割后的眼睛部位作为突出部位。
所述处理模块105将所述突出部位根据突出程度按从大到小的顺序排列，并选取其中突出程度靠前的预设个数突出部位。
在本实施方式中，所述突出程度指所述特征部位的面积与其对应特征部位的面积的平均值之间的差值的绝对值与所述特征部位的面积的比值。
所述处理模块105还用于对所述突出程度靠前的预设个数突出部位进行相关处理，其他部位不进行处理。
在本实施方式中，所述相关处理包括放大处理、缩小处理和变形夸张处理等。
所述显示模块106输出处理后的人脸图像，并显示于显示屏11中。
如图3所示，本发明较佳实施方式的人脸漫画形象制作方法流程图。根据不同需求，该流程图中步骤的顺序可以改变，某些步骤可以省略或合并。
步骤s31，获取模块101用于获取人脸图像。
在本实施方式中，所述获取模块101可以基于摄像机(图中未示出)录制的视频获取人脸图像。在对视频图像进行处理时，采用人脸检测算法检测所述视频图像中的每一帧图像，以确认所述视频图像中是否出现人脸图像。当所述视频图像中出现人脸图像时，所述获取模块101可以保存该帧图像以获取人脸图像。所述获取模块101还可以基于摄像机所采集的图像来获取人脸图像。在本实施方式中，所述获取模块101采用人脸检测算法来检测所述视频图像和所述摄像机所采集的图像中的人脸图像。
所述人脸检测算法可以为以下算法中的一种或多种组合：基于模板的人脸检测方法、基于人工神经网络的人脸检测方法、基于模型的人脸检测方法、基于肤色的人脸检测方法或者基于特征子脸的人脸检测方法等。
步骤s32，所述获取模块101还用于对所述人脸图像进行预处理。在本实施方式中，所述预处理包括人脸图像的几何特性的归一化处理。
假设人脸图像中两只眼睛的位置分别为el和er(如图4所示)，则通过下述步骤，可以实现人脸图像的几何归一化：
a)旋转所述人脸图像，以使el和er的连线
b)根据一定比例裁剪所述人脸图像。例如，设定图中点o为
c)将裁剪后的图像缩小和放大处理，得到统一大小的标准图像。例如，若规定图像的大小是128×128像素点，也就是使
步骤s33，所述获取模块101提取预处理之后的人脸图像中的特征信息。
在本实施方式中，所述获取模块101利用人脸特征提取算法提取预处理之后的人脸图像中的特征信息。所述特征信息包括眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛和脸颊等信息。
在其他实施方式中，所述特征信息还包括颧骨、人中、痣和耳朵等信息。
在本实施方式中，所述人脸特征提取算法可以为以下算法中的一种或多种组合：gabor特征、方向梯度直方图(histogramoforientedgradient，hog)、局部二值模式(localbinarypatterns,lbp)、主成分分析(principalcomponentanalysis，pca)、线性判别分析(lineardiscriminantanalysis,lda)或者独立成分分析(independentcomponentanalysis，ica)等。
步骤s34，分割模块102用于根据所述特征信息将所述预处理之后的人脸图像分割成不同的特征部位。在本实施方式中，所述分割模块102可以将所述预处理之后的人脸图像分割成眼睛部位、鼻子部位、嘴巴部位、眉毛部位、脸颊部位、颧骨部位、耳朵部位等。在本实施方式中，可以采用交互方式对所述预处理之后的人脸图像进行分割；也可以进行分步分割，即初始分割和边界局部分割；还可以采用边缘检测方法对所述预处理之后的人脸图像进行分割。
步骤s35，所述计算模块103计算分割后的特征部位的面积。在本实施方式中，所述计算模块103可以先计算所述特征部位在预处理之后的人脸图像中的像素点，然后根据相应的尺度标定进行换算得到所述特征部位的面积。
步骤s36，所述比对模块104将所述特征部位的面积与该特征部位的面积的平均值做比较，以判断所述特征部位是否为突出部位。
当特征部位的面积与该特征部位的面积的平均值之间的差值的绝对值大于等于一预设值时，所述比对模块104将所述特征部位作为突出部位，流程进入步骤s37；当特征部位的面积与该特征部位的面积的平均值之间的差值的绝对值小于所述预设值时，所述比对模块104将所述特征部位作为非突出部位，流程结束。
步骤s37，所述处理模块105将所述突出部位根据突出程度按从大到小的顺序排列。
在本实施方式中，所述处理模块105还选取其中突出程度靠前的预设个数突出部位。例如，选取突出程度靠前的两个突出部位。
所述突出程度指所述特征部位的面积与其对应特征部位的面积的平均值之间的差值的绝对值与所述特征部位的面积的比值。
步骤s38，所述处理模块105对所述突出程度靠前的预设个数突出部位进行相关处理。
在本实施方式中，所述相关处理包括放大处理、缩小处理和变形夸张处理等。
步骤s39，所述显示模块106输出处理后的人脸图像，并显示于显示屏11中。
通过步骤s31至步骤s39，可以将人脸图像中的每个特征部位的面积与其对应部位的面积的平均值进行比对，以确认该部位是否为突出部位。当该部位是突出部位时，将所述突出部位根据突出程度按从大到小的顺序排列，对突出程度靠前的预设个数突出部位进行相关处理，再输出处理后的人脸图像以得到人脸漫画形象。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照以上较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换都不应脱离本发明技术方案的精神和范围。
- 还没有人留言评论。精彩留言会获得点赞！