图像虚化方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本技术涉及图像处理技术领域，具体涉及一种图像虚化方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.图像虚化是一种突出拍摄主体，模糊背景的影像技术。目前大多数电子设备都具备图像虚化功能，使得电子设备拍摄的图像能够很好地突出拍摄主体，即使用户不具备专业的摄影技巧，也能够拍摄到效果很好的图像。但是，现有的虚化方法在拍摄主体和背景的边界附近容易出现错误虚化的情况，导致拍摄主体不能被清楚、完整地显现。


技术实现要素：

3.本技术实施例公开了一种图像虚化方法、装置、电子设备及存储介质，能够在对图像的背景进行虚化时，降低对拍摄主体进行错误虚化的概率。
4.本技术实施例公开一种图像虚化方法，其特征在于，所述方法包括：
5.检测原始图像中目标对象的边缘；
6.基于所述目标对象的边缘以及所述原始图像，生成目标对象图像；所述目标对象图像为所述目标对象的边缘以内的图像数据；
7.对所述原始图像进行虚化，并将所述虚化后的原始图像与所述目标对象图像进行叠加，得到虚化图像。
8.作为一种可选的实施方式，基于所述目标对象的边缘，生成目标对象图像，包括：
9.基于所述目标对象的边缘以及所述原始图像，获取第一图像；所述第一图像中包括所述目标对象的边缘以内的第一区域，以及所述目标对象的边缘以外的第二区域，所述第一区域内的所有像素点的取值为第一取值，所述第二区域内的所有像素点的取值为第二取值；
10.基于所述第一图像以及所述原始图像，生成所述目标对象图像。
11.作为一种可选的实施方式，基于所述目标对象的边缘以及所述原始图像，获取第一图像，包括：
12.将所述原始图像转换为hsv域图像；
13.基于所述目标对象的边缘对所述hsv域图像进行色度填充，得到边缘增强图像，所述边缘增强图像中位于所述第二区域的每个像素点的色度值为预设色度值；
14.对所述边缘增强图像进行色度值搜索，将色度值为所述预设色度值的像素点的像素值填充为所述第一取值，以及，将色度值不为所述预设色度值的像素点的像素值填充为所述第二取值，获取所述第一图像。
15.作为一种可选的实施方式，基于所述目标对象的边缘对所述hsv域图像进行色度填充，得到边缘增强图像，包括：
16.对所述目标对象的边缘进行增强处理，得到增强后的目标对象的边缘；
17.基于所述增强后的目标对象的边缘，对所述hsv域图像进行色度填充，得到边缘增强图像。
18.作为一种可选的实施方式，在基于所述目标对象的边缘对所述hsv域图像进行色度填充之前，所述方法还包括：
19.统计所述hsv域图像中在所述第一区域中占比最多的色度值；
20.计算多个预设纯色中每个预设纯色对应的色度值与所述占比最多的色度值之间的差值；
21.从所述多个预设纯色中，将所述差值大于预设阈值的任意一种预设纯色的色度值确定为所述预设色度值。
22.作为一种可选的实施方式，所述检测原始图像中目标对象的边缘，包括：
23.对所述原始图像进行边缘检测，确定至少一个初始对象的边缘；
24.从所述至少一个初始对象的边缘中确定所述目标对象的边缘。
25.作为一种可选的实施方式，从所述至少一个初始对象的边缘中确定所述目标对象的边缘，包括：
26.基于人工智能算法检测所述至少一个初始对象的边缘是否为所述目标对象的边缘，获取至少一个检测结果；
27.保留所述至少一个检测结果中检测结果为是对应的初始对象的边缘，以及清除所述至少一个检测结果中检测结果为否对应的初始对象的边缘，确定所述目标对象的边缘。
28.本技术实施例公开一种图像虚化装置，所述装置包括：
29.检测模块，用于检测原始图像中目标对象的边缘；
30.生成模块，用于基于所述目标对象的边缘以及所述原始图像，生成目标对象图像；所述目标对象图像为所述目标对象的边缘以内的图像数据；
31.虚化模块，用于对所述原始图像进行虚化，并将所述虚化后的原始图像与所述目标对象图像进行叠加，得到虚化图像。
32.本技术实施例公开一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器实现本技术实施例公开的任意一种图像虚化方法。
33.本技术实施例公开一种计算机可读存储介质，其存储计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行本技术实施例公开的任意一种图像虚化方法。
34.与相关技术相比，本技术实施例具有以下有益效果：
35.检测原始图像中目标对象的边缘，并基于目标对象的边缘以及原始图像，得到目标对象的边缘以内的图像数据，作为目标对象图像；对原始图像进行虚化，并将虚化后的原始图像与目标图像进行叠加，得到虚化图像。本技术实施例通过生成仅包括完整的拍摄主体的目标对象图像，并将目标对象图像和虚化后的原始图像进行叠加，得到拍摄主体能够被清楚、完整地显现的虚化图像，降低对拍摄主体进行错误虚化的概率。
附图说明
36.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例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技术的一些实施例，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。
37.图1是本技术实施例公开的一种图像虚化方法的流程示意图；
38.图2是本技术实施例公开的另一种图像虚化方法的流程示意图；
39.图3是本技术实施例公开的另一种图像虚化方法的流程示意图；
40.图4是本技术实施例公开的一种图像虚化装置的结构示意图；
41.图5是本技术实施例公开的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
42.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，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，都属于本技术保护的范围。
43.需要说明的是，本技术实施例及附图中的术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
44.本技术实施例公开了一种图像虚化方法、装置、电子设备及存储介质，能够在对图像的背景进行虚化时，降低对拍摄主体进行错误虚化的概率。以下分别进行详细说明。
45.请参阅图1，图1是本技术实施例公开的一种图像虚化方法的流程示意图。其中，图1所描述的图像虚化方法可适用于搭载有摄像头模组的摄像机、智能手机、平板电脑和笔记本电脑等电子设备中，本技术实施例不做限定。
46.如图1所示，该图像虚化方法可以包括以下步骤：
47.101、检测原始图像中目标对象的边缘。
48.本技术实施例中，目标对象可以是原始图像中的拍摄主体。目标对象的种类可以是人像、物体等，具体不作限定；目标对象的数量可以为一个或多个，具体不作限定。
49.图像的边缘是指图像局部区域亮度变化显著的部分，即灰度值急剧变化的部分。检测原始图像边缘的方法主要是通过滤波器来提取图像边缘，比如canny边缘检测算法、roberts边缘检测算法、prewitt边缘检测算法等，具体不作限定。
50.作为一种可选的实施方式，电子设备检测原始图像中目标对象的边缘，可以包括：电子设备检测原始图像中多个初始对象的边缘；获取每个初始对象的边缘对应的景深信息；基于景深信息获取与摄像头所在平面距离最小的初始对象的边缘，作为原始图像中目标对象的边缘。其中，初始对象可以是原始图像中的任何一个拍摄对象，比如人像、物体等。
51.作为另一种可选的实施方式，电子设备检测原始图像中目标对象的边缘，可以包括：
52.对原始图像进行边缘检测，确定至少一个初始对象的边缘；从至少一个初始对象的边缘中确定目标对象的边缘。示例性的，若目标对象是人像，则从至少一个初始对象的边缘中确定目标对象的边缘，即基于人像识别算法从至少一个初始对象的边缘中确定出人像的边缘。
53.102、基于目标对象的边缘以及原始图像，生成目标对象图像。
54.其中，目标对象图像为目标对象的边缘以内的图像数据。
55.本技术实施例中，电子设备基于目标对象的边缘以及原始图像，生成目标对象图像，可以是基于目标对象的边缘，直接对原始图像进行抠图处理，将目标对象的边缘以内的图像数据抠出，生成目标对象图像；或者，电子设备可以将目标对象的边缘与原始图像进行叠加混合，得到叠加混合后的图像，再对叠加混合后的图像进行色度抠图，将目标对象的边缘以内的图像数据抠出，得到目标对象图像；其中，色度抠图是基于目标对象的边缘，将目标对象抠取出来，达到置换背景的作用，置换的背景可以是纯色背景。
56.103、对原始图像进行虚化，并将虚化后的原始图像与目标对象图像进行叠加，得到虚化图像。
57.其中，对原始图像进行虚化，是对原始图像进行模糊化处理；其中，模糊化处理可以是高斯模糊、方框模糊、双重模糊、散景模糊等方式，具体不作限定。
58.具体地，电子设备将虚化后的原始图像与目标对象图像进行叠加，可以是将虚化后的原始图像与目标对象图像进行图层混叠，合成虚化图像；其中，在图层混叠的过程中，目标对象图像置于上层，虚化后的原始图像置于下层。
59.本技术实施例检测原始图像中目标对象的边缘，并基于目标对象的边缘以及原始图像，得到目标对象的边缘以内的图像数据，作为目标对象图像；对原始图像进行虚化，并将虚化后的原始图像与目标图像进行叠加，得到虚化图像。本技术实施例通过生成仅包括完整的拍摄主体的目标对象图像，并将目标对象图像和虚化后的原始图像进行叠加，得到拍摄主体能够被清楚、完整地显现的虚化图像，降低对拍摄主体进行错误虚化的概率。
60.请参阅图2，图2是本技术实施例公开的另一种图像虚化方法的流程示意图。其中，图2所描述的图像虚化方法可适用于搭载有摄像头模组的摄像机、智能手机、平板电脑和笔记本电脑等电子设备中，本技术实施例不做限定。如图2所示，该方法包括以下步骤：
61.201、对原始图像进行边缘检测，确定至少一个初始对象的边缘。
62.示例性的，初始对象可以是原始图像中任何一个对象的边缘，比如人像、物体等的边缘；目标对象可以是人像，因此，从至少一个初始对象的边缘中确定目标对象的边缘，即基于人像识别算法从至少一个初始对象的边缘中确定出人像的边缘。
63.202、基于人工智能算法检测至少一个初始对象的边缘是否为目标对象的边缘，获取至少一个检测结果。
64.示例性的，目标对象可以是人像；若原始图像中有多个目标对象，即原始图像为一张多人的合照，检测结果为是对应的初始对象的边缘可以是多个；若原始图像中只有一个目标对象，即原始图像为一张单人的图像，检测结果为是对应的初始对象的边缘可以是一个。
65.203、保留至少一个检测结果中检测结果为是对应的初始对象的边缘，以及清除至少一个检测结果中检测结果为否对应的初始对象的边缘，确定目标对象的边缘。
66.电子设备可以保留一个或多个检测结果中检测结果为是对应的初始对象的边缘，即电子设备可以选择只将其中一个目标对象作为拍摄主体，其余的目标对象作为背景进行虚化，或者，可以将所有目标对象都作为拍摄主体，再将所有目标对象以外的背景进行虚化。
67.电子设备清除至少一个检测结果中检测结果为否对应的初始对象的边缘，是为了将原始图像中背景的边缘消除，为了后续更好地将目标对象和背景分开，降低对目标对象错误虚化的概率。
68.204、基于目标对象的边缘以及原始图像，获取第一图像。
69.具体地，电子设备可以基于目标对象的边缘，识别出原始图像中目标对象的边缘以内的第一区域，以及目标对象的边缘以外的第二区域，因此，第一区域可以看作拍摄主体的区域，第二区域可以看作背景区域。
70.第一图像中包括目标对象的边缘以内的第一区域，以及目标对象的边缘以外的第二区域，第一区域内的所有像素点的取值为第一取值，第二区域内的所有像素点的取值为第二取值。
71.因此，第一图像可以是原始图像对应的掩(mask)图。
72.其中，像素点的取值可以是0～255，比如，第一取值可以是255，第二取值可以是0。其中，像素点取值为255代表该处的亮度值最高，像素点取值为0代表该处的亮度值最低。
73.205、基于第一图像以及原始图像，生成目标对象图像。
74.目标对象图像为目标对象的边缘以内的图像数据。
75.具体地，电子设备基于第一图像中第一区域和第二区域的像素点的的取值，通过改变原始图像中与第一图像对应区域的像素点的取值，生成目标对象图像。比如，不改变原始图像中与第一图像中第一区域对应的像素点的取值，将原始图像中与第一图像中第二区域对应的像素点的取值变更为0，由此生成的目标对象图像可以只包括目标对象的边缘以内的图像数据，使得能够完整地将目标对象从原始图像中抠除。
76.206、对原始图像进行虚化，并将虚化后的原始图像与目标对象图像进行叠加，得到虚化图像。
77.具体地，电子设备将虚化后的原始图像与目标对象图像进行叠加，可以是将虚化后的原始图像与目标对象图像进行图层混叠，得到虚化图像；其中，目标对象图像置于上层，虚化后的原始图像置于下层。
78.本技术实施例通过对原始图像进行边缘检测，确定至少一个初始对象的边缘，并保留目标对象的边缘，以及消除除了目标对象以外的其他初始对象的边缘；基于目标对象的边缘以及原始图像，得到用于获取目标对象图像的第一图像；通过第一图像以及原始图像，生成目标对象图像；对原始图像进行虚化，并将虚化后的原始图像与目标图像进行叠加，得到虚化图像。本技术实施例通过生成仅包括完整的拍摄主体的目标对象图像，并将目标对象图像和虚化后的原始图像进行叠加，得到拍摄主体能够被清楚、完整地显现的虚化图像，降低对拍摄主体进行错误虚化的概率。
79.请参阅图3，图3是本技术实施例公开的另一种图像虚化方法的流程示意图。其中，图3所描述的图像虚化方法可适用于搭载有摄像头模组的摄像机、智能手机、平板电脑和笔记本电脑等电子设备中，本技术实施例不做限定。
80.如图3所示，该方法包括以下步骤：
81.301、检测原始图像中目标对象的边缘。
82.步骤301的实施方式可以参考上述步骤101的实施方式。
83.302、将原始图像转换为hsv域图像。
84.由于原始图像是rgb格式，在rgb空间中进行颜色差异的判断效果不明显，所以首先将原始图像转换到hsv颜色空间，得到hsv域图像，其中，hsv包括hue(色度)、saturation(饱和度)、value(亮度)。在进行颜色区分时可以主要依据h通道就可以得到较好的效果，即依据色度值可以很好地进行颜色区分，色度值是不包括亮度在内的颜色的性质，反应的是颜色的色调和饱和度。
85.303、基于目标对象的边缘对hsv域图像进行色度填充，得到边缘增强图像。
86.具体地，电子设备基于目标对象的边缘对hsv域图像中的第二区域进行色度填充，得到边缘增强图像。其中，第二区域为原始图像中目标对象的边缘以外的区域；边缘增强图像中位于第二区域的每个像素点的色度值为预设色度值。
87.示例性的，若目标对象为人像时，预设色度值可以是亮绿色，亮绿色与人脸的肤色差距最大，有利于在后续色度抠图中将目标对象完整地抠出来。
88.作为一种可选的实施方式，基于所述目标对象的边缘对所述hsv域图像进行色度填充，得到边缘增强图像，可以包括如下步骤：
89.对目标对象的边缘进行增强处理，得到增强后的目标对象的边缘；基于增强后的目标对象的边缘，对hsv域图像进行色度填充，得到边缘增强图像。
90.其中，对目标对象的边缘进行增强处理，可以是突出、加强目标对象的边缘，使得目标对象的边缘在图像中表现为图像灰度值的突变。因此，对目标对象的边缘进行增强处理的方式，可以是通过调整目标对象的边缘的像素点的灰度值实现对边缘的增强处理；由于边缘占据图像的高频成分，因此对目标对象的边缘进行增强处理的方式还可以是通过空间域或者频率域的高通滤波方法实现对边缘的增强处理。其中，具体的边缘增强方法可包括：高通空域滤波方法、高频补偿滤波方法和图像微分方法等；其中，图像微分方法可包括一阶微分梯度法，比如sobel算子、roberts算子等，还可包括二阶微分梯度法，比如拉普拉斯算子，具体不作限定。
91.本技术实施例中，对目标对象的边缘进行增强处理，并且基于增强后的目标对象的边缘进行色度填充，使得目标对象和背景之间的边界更加明显，避免了在目标对象和背景之间的颜色或者亮度区别不大时导致目标对象和背景之间过渡不明显，造成目标对象被当作背景错误抠出，导致抠出的目标对象不完整等情况；由此可以基于完整的目标对象的轮廓以内的图像数据生成目标对象图像，并将目标对象图像和虚化后的原始图像进行叠加，得到拍摄主体能够被清楚、完整地显现的虚化图像，降低对拍摄主体进行错误虚化的概率。
92.作为一种可选的实施方式，在基于目标对象的边缘对hsv域图像进行色度填充之前，还可以执行如下步骤：
93.统计hsv域图像中在第一区域中占比最多的色度值；计算多个预设纯色中每个预设纯色对应的色度值与占比最多的色度值之间的差值；从多个预设纯色中，将差值大于预设阈值的任意一种预设纯色的色度值确定为预设色度值。
94.其中，色度值可以用l、a、b三个参数表示，l代表明暗度，a代表红绿色，b代表黄蓝色。因此，预设纯色对应的色度值与占比最多的色度值之间的差值，可以是预设纯色对应的色度值参数l与占比最多的色度值参数l的第一差值、以及预设纯色对应的色度值参数a与占比最多的色度值参数a的第二差值以及预设纯色对应的色度值参数b与占比最多的色度
值参数b的第三差值之和。其中，预设阈值可以是用户自行设置的参数，可以是50～100，具体不作限定。
95.执行上述步骤，可以根据目标对象所在得第一区域的色度值，来选取用于对第二区域进行填充的色度值，使得第一区域与第二区域的色度值差异最大化，即目标对象与背景的色度值差异最大化，有利于后续完整地将目标对象抠出，以生成目标对象图像，并基于目标对象图像和虚化后的原始图像得到虚化图像，得到拍摄主体能够被清楚、完整地显现的虚化图像，降低对拍摄主体进行错误虚化的概率。
96.304、对边缘增强图像进行色度值搜索，将色度值为预设色度值的像素点的像素值填充为第一取值，以及，将色度值不为预设色度值的像素点的像素值填充为第二取值，获取第一图像。
97.示例性的，第一取值可以是0，第二取值可以是255，则第一图像可以是原始图像对应的掩(mask)图，可以用于提取原始图像中感兴趣的区域，即目标对象所在的第一区域，将掩图与原始图像相乘，可以得到目标对象图像，目标对象图像中，目标对象的边缘以内的图像数据的像素值保持不变，目标对象的边缘以外的图像数据的像素值为0。
98.上述步骤通过色度值搜索来获取第一图像，可以提高生成目标对象图像的效率，以及提高抠出目标对象的边缘以内的图像数据的准确性。
99.305、基于第一图像以及原始图像，生成目标对象图像。
100.目标对象图像为目标对象的边缘以内的图像数据。
101.步骤305的实施方式可以参考上述102的实施方式。
102.本技术实施例通过对目标对象的边缘进行增强处理以及色度抠图，可以很好地区分目标对象和背景，在图像虚化过程中起到了很好的目标对象的保护作用，完整地保留目标对象的边缘信息，大大减少遗漏虚化、错误虚化的情况。
103.306、对原始图像进行虚化，并将虚化后的原始图像与目标对象图像进行叠加，得到虚化图像。
104.步骤306的实施方式可以参考上述步骤103的实施方式。
105.本技术实施例通过检测原始图像中目标对象的边缘；将原始图像转换成hsv域图像，能够更好地区别原始图像中的颜色差异；基于目标对象的边缘对hsv域图像进行色度填充，得到边缘增强图像；并且基于边缘增强图像进行色度值搜索，获取第一图像；通过第一图像以及原始图像，生成目标对象图像；对原始图像进行虚化，并将虚化后的原始图像与目标图像进行叠加，得到虚化图像。本技术实施例通过生成仅包括完整的拍摄主体的目标对象图像，并将目标对象图像和虚化后的原始图像进行叠加，得到拍摄主体能够被清楚、完整地显现的虚化图像，降低对拍摄主体进行错误虚化的概率。
106.在相关技术中，双摄虚化一般是由两个摄像头组成，通过计算空间中同一个物体在两个摄像头成像的视差得到深度图，对焦平面外的景物进行模糊化处理，从而模拟出大光圈的虚化效果。但是该方法受到距离的限制，远距离虚化效果不明显或者不生效、拍摄主体与背景边界的地方容易出现错误虚化、遗漏虚化的情况，使得拍摄主体不能被完整地显现，导致最终的画面有残次。本技术实施例的图像虚化方法既适用于搭载有一个摄像头的电子设备，又适用于搭载有两个或两个以上摄像头的电子设备，通过对目标对象的边缘进行增强，并且将原始图像转化成hsv域图像并进行色度抠图，可生成完整的目标对象图像，
再将目标对象图像与虚化后的原始图像进行叠加，可得到虚化图像。
107.请参阅图4，图4是本技术实施例公开的一种图像虚化装置的结构示意图。该装置可适用于搭载有摄像头模组的摄像机、智能手机、平板电脑和笔记本电脑等电子设备中，具体不做限定。如图4所示，图像虚化装置400可包括：检测模块410、生成模块420、虚化模块430。
108.检测模块410，用于检测原始图像中目标对象的边缘；
109.生成模块420，用于基于目标对象的边缘以及原始图像，生成目标对象图像；目标对象图像为目标对象的边缘以内的图像数据；
110.虚化模块430，用于对原始图像进行虚化，并将虚化后的原始图像与目标对象图像进行叠加，得到虚化图像。
111.在一个实施例中，生成模块420，可包括：获取单元、生成单元；
112.获取单元，用于基于目标对象的边缘以及原始图像，获取第一图像；第一图像中包括目标对象的边缘以内的第一区域，以及目标对象的边缘以外的第二区域，第一区域内的所有像素点的取值为第一取值，第二区域内的所有像素点的取值为第二取值；
113.生成单元，用于基于第一图像以及原始图像，生成目标对象图像。
114.在一个实施例中，获取单元，还用于将原始图像转换为hsv域图像；基于目标对象的边缘对hsv域图像进行色度填充，得到边缘增强图像，边缘增强图像中位于第二区域的每个像素点的色度值为预设色度值；对边缘增强图像进行色度值搜索，将色度值为预设色度值的像素点的像素值填充为第一取值，以及，将色度值不为预设色度值的像素点的像素值填充为第二取值，获取第一图像。
115.在一个实施例中，获取单元，还用于对目标对象的边缘进行增强处理，得到增强后的目标对象的边缘；基于增强后的目标对象的边缘，对hsv域图像进行色度填充，得到边缘增强图像。
116.在一个实施例中，该图像虚化装置400还可包括：确定单元；
117.确定单元，用于统计hsv域图像中在第一区域中占比最多的色度值；计算多个预设纯色中每个预设纯色对应的色度值与占比最多的色度值之间的差值；从多个预设纯色中，将差值大于预设阈值的任意一种预设纯色的色度值确定为预设色度值。
118.在一个实施例中，检测模块410还用于对原始图像进行边缘检测，确定至少一个初始对象的边缘；从至少一个初始对象的边缘中确定目标对象的边缘。
119.在一个实施例中，检测模块410还用于基于人工智能算法检测至少一个初始对象的边缘是否为目标对象的边缘，获取至少一个检测结果；保留至少一个检测结果中检测结果为是对应的初始对象的边缘，以及清除至少一个检测结果中检测结果为否对应的初始对象的边缘，确定目标对象的边缘。
120.本技术实施例检测原始图像中目标对象的边缘，并基于目标对象的边缘以及原始图像，得到目标对象的边缘以内的图像数据，作为目标对象图像；对原始图像进行虚化，并将虚化后的原始图像与目标图像进行叠加，得到虚化图像。本技术实施例通过生成仅包括完整的拍摄主体的目标对象图像，并将目标对象图像和虚化后的原始图像进行叠加，得到拍摄主体能够被清楚、完整地显现的虚化图像，降低对拍摄主体进行错误虚化的概率。
121.请参阅图5，图5是本技术实施例公开的一种电子设备的结构示意图。
122.如图5所示，该电子设备500可以包括：
123.存储有可执行程序代码的存储器510；
124.与存储器510耦合的处理器520；
125.其中，处理器520调用存储器510中存储的可执行程序代码，执行本技术实施例公开的任一种图像虚化方法。
126.本技术实施例公开一种计算机可读存储介质，其存储计算机程序，其中，计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器实现本技术实施例公开的任意一种图像虚化方法。
127.应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本技术的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定特征、结构或特性可以以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于可选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本技术所必须的。
128.在本技术的各种实施例中，应理解，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的必然先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本技术实施例的实施过程构成任何限定。
129.上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物单元，即可位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
130.另外，在本技术各实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
131.上述集成的单元若以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可获取的存储器中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或者部分，可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干请求用以使得一台计算机设备(可以为个人计算机、服务器或者网络设备等，具体可以是计算机设备中的处理器)执行本技术的各个实施例上述方法的部分或全部步骤。
132.本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质包括只读存储器(read-only memory，rom)、随机存储器(random access memory，ram)、可编程只读存储器(programmable read-only memory，prom)、可擦除可编程只读存储器(erasable programmable read only memory，eprom)、一次可编程只读存储器(one-time programmable read-only memory，otprom)、电子抹除式可复写只读存储器(electrically-erasable programmable read-only memory，eeprom)、只读光盘(compact disc read-only memory，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。
133.以上对本技术实施例公开的一种图像虚化方法、装置、电子设备及存储介质进行
了详细介绍，本文中应用了具体个例对本技术的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本技术的方法及其核心思想。同时，对于本领域的一般技术人员，依据本技术的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本技术的限制。