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申请/专利权人：武汉斗鱼网络科技有限公司

摘要：本发明公开了一种脸颊自动美型方法、存储介质、电子设备及系统，涉及人像处理领域，该方法包括基于人脸关键点定位技术确定人脸图像中脸颊并计算出脸颊长度L；计算左右脸颊轮廓点美型后坐标；计算脸颊美型前后轮廓点间方向向量Vecx，y的长度L1，然后对方向向量Vecx，y更新，得出更新后的方向向量VECx，y；计算缩放向量Vec1x，y；计算脸颊上像素点美型后坐标，完成脸颊美型。本发明能够实现对人脸脸颊大小的自动改变。

主权项：1.一种脸颊自动美型方法，其特征在于，包括：基于人脸关键点定位技术确定人脸图像中脸颊并计算出脸颊长度L；计算左右脸颊轮廓点美型后坐标：C.x＝N.x+A.x-N.x*αC.y＝N.y+A.y-N.y*αD.x＝N.x+B.x-N.x*αD.y＝N.y+B.y-N.y*α其中，Nx，y为鼻子坐标点，Ax，y为左脸颊美型前轮廓点坐标，Cx，y为左脸颊轮廓点美型后坐标，Bx，y为右脸颊美型前轮廓点坐标，Dx，y为右脸颊轮廓点美型后坐标，α为脸颊美型缩小系数；计算脸颊美型前后轮廓点间方向向量Vecx，y的长度L1，然后对方向向量Vecx，y更新，得出更新后的方向向量VECx，yVEC.x＝Vec.x*L2L1VEC.y＝Vec.y*L2L1L2＝minL1，L；计算缩放向量Vec1x，yVec1.x＝VEC.x*λVec1.y＝VEC.y*λλ＝powβ，θ其中，pow为指数函数，β为脸颊缩小影响因子，取值范围为[0.0，1.0]，θ为权重因子，取值范围为[0.5，1.5]；计算脸颊上像素点美型后坐标，完成脸颊美型F.x＝E.x-Vec1.xF.y＝E.y-Vec1.y其中，Ex，y为脸颊上美型前像素点坐标，Fx，y为脸颊上美型后像素点坐标。

全文数据：脸颊自动美型方法、存储介质、电子设备及系统技术领域本发明涉及人像处理领域，具体涉及一种脸颊自动美型方法、存储介质、电子设备及系统。背景技术对人像进行美颜如今已是被广大民众所接受的一种图像处理方式，通过美颜可以使照片看起来更加美丽漂亮，增加对照片的观看舒适度。特别是在直播领域，通过对人像进行美颜，使得主播不化妆也可自信进行直播。美颜的主要原理是通过磨皮和美白来实现，磨皮的技术术语是去噪，即对图像中的噪点进行去除或者模糊化处理，常见的去噪算法有均值模糊、高斯模糊和中值滤波等；美白则实际上是调整图像的色彩，使人的肤色看起来更白，更加靓丽，包括调节色温，亮度，对比度等。而人的脸型有多种，如瓜子脸、国字脸等，美颜仅是对人脸的肤色进行处理，并不能针对不同人的脸型进行深度适应性处理，因而并不能满足不同用户的需求。发明内容针对现有技术中存在的缺陷，本发明的目的在于提供一种脸颊自动美型方法，能够实现对人脸脸颊大小的自动改变。为达到以上目的，本发明采取的技术方案是，包括：基于人脸关键点定位技术确定人脸图像中脸颊并计算出脸颊长度L；计算左右脸颊轮廓点美型后坐标：C.x＝N.x+A.x-N.x*αC.y＝N.y+A.y-N.y*αD.x＝N.x+B.x-N.x*αD.y＝N.y+B.y-N.y*α其中，Nx，y为鼻子坐标点，Ax，y为左脸颊美型前轮廓点坐标，Cx，y为左脸颊轮廓点美型后坐标，Bx，y为右脸颊美型前轮廓点坐标，Dx，y为右脸颊轮廓点美型后坐标，α为脸颊美型缩小系数；计算脸颊美型前后轮廓点间方向向量Vecx，y的长度L1，然后对方向向量Vecx，y更新，得出更新后的方向向量VECx，yVEC.x＝Vec.x*L2L1VEC.y＝Vec.y*L2L1L2＝minL1，L；计算缩放向量Vec1x，yVec1.x＝VEC.x*λVec1.y＝VEC.y*λλ＝powβ，θ其中，pow为指数函数，β为脸颊缩小影响因子，取值范围为[0.0，1.0]，θ为权重因子，取值范围为[0.5，1.5]；计算脸颊上像素点美型后坐标，完成脸颊美型F.x＝E.x-Vec1.xF.y＝E.y-Vec1.y其中，Ex，y为脸颊上美型前像素点坐标，Fx，y为脸颊上美型后像素点坐标。在上述技术方案的基础上，所述Ax，y为左脸颊美型前轮廓点坐标，Bx，y为右脸颊上美型前对称于Ax，y点的轮廓点坐标。在上述技术方案的基础上，所述脸颊长度L的计算公式为：L＝sqrA.x-B.x*A.x-B.x+A.y-B.y*A.y-B.y其中，sqr为开方函数。在上述技术方案的基础上，所述方向向量Vecx，y的长度L1计算，具体公式为：Vec.x＝C.x-A.xVec.y＝C.y-A.yL1＝sqrVec.x*Vec.x+Vec.y*Vec.y其中，sqr为开方函数。在上述技术方案的基础上，对于脸颊缩小影响因子β，计算公式为：γ＝sqrE.x-A.x*E.x-A.x+E.y-A.y*E.y-A.yL，ε＝1-γβ＝min1.0，maxε，0.0，其中，sqr为开方函数。本发明还提供一种存储介质，该存储介质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上述所述的方法。本发明还提供一种电子设备，包括存储器和处理器，存储器上储存有在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述所述的方法。本发明还提供一种脸颊自动美型系统，包括：定位模块，其用于基于人脸关键点定位技术确定人脸图像中脸颊，并计算出脸颊长度；计算模块，其用于：计算左右脸颊轮廓点美型后坐标：C.x＝N.x+A.x-N.x*αC.y＝N.y+A.y-N.y*αD.x＝N.x+B.x-N.x*αD.y＝N.y+B.y-N.y*α计算脸颊美型前后轮廓点间方向向量Vecx，y的长度L1，然后对方向向量Vecx，y更新，得出更新后的方向向量VECx，yVEC.x＝Vec.x*L2L1VEC.y＝Vec.y*L2L1L2＝minL1，L；其中，Nx，y为鼻子坐标点，Ax，y为左脸颊美型前轮廓点坐标，Cx，y为左脸颊轮廓点美型后坐标，Bx，y为右脸颊美型前轮廓点坐标，Dx，y为右脸颊轮廓点美型后坐标，α为脸颊美型缩小系数；美型执行模块，其用于：计算缩放向量Vec1x，yVec1.x＝VEC.x*λVec1.y＝VEC.y*λλ＝powβ，θ计算脸颊上像素点美型后坐标，完成脸颊美型F.x＝E.x-Vec1.xF.y＝E.y-Vec1.y其中，pow为指数函数，β为脸颊缩小影响因子，取值范围为[0.0，1.0]，θ为权重因子，取值范围为[0.5，1.5]，Ex，y为脸颊上美型前像素点坐标，Fx，y为脸颊上美型后像素点坐标。在上述技术方案的基础上，所述定位模块对于脸颊长度L的计算，公式为：L＝sqrA.x-B.x*A.x-B.x+A.y-B.y*A.y-B.y，其中，sqr为开方函数，Ax，y为左脸颊美型前轮廓点坐标，Cx，y为左脸颊轮廓点美型后坐标。在上述技术方案的基础上，所述Ax，y为左脸颊美型前轮廓点坐标，Bx，y为右脸颊上美型前对称于Ax，y点的轮廓点坐标。与现有技术相比，本发明的优点在于：确定人脸图像中脸颊的轮廓，根据脸颊美型缩小系数计算出缩放向量，对脸颊进行缩小处理，从而实现对人脸脸颊大小的自动改变，满足大众对于人脸图像进行深度美化处理的需求。附图说明图1为本发明实施例中一种脸颊自动美型方法的流程图；图2为本发明实施例中一种电子设备的结构示意图。具体实施方式以下结合附图及实施例对本发明作进一步详细说明。参见图1所示，本发明实施例提供一种脸颊自动美型方法，用于对照片或视频中的人脸图像的脸颊进行美型处理，即人脸的脸颊大小进行缩小处理，具体包括：S1：基于人脸关键点定位技术确定人脸图像中脸颊并计算出脸颊长度L。脸颊长度L的计算公式为：L＝sqrA.x-B.x*A.x-B.x+A.y-B.y*A.y-B.y其中，sqr为开方函数，Ax，y为左脸颊美型前轮廓点坐标，Cx，y为左脸颊轮廓点美型后坐标，Bx，y为右脸颊美型前轮廓点坐标。本发明实施例中，Ax，y为左脸颊美型前轮廓点坐标，Bx，y为右脸颊上美型前对称于Ax，y点的轮廓点坐标，即若Ax，y表示左脸颊美型前一个轮廓点的坐标，则Bx，y表示右脸颊中美型前对称与该点的轮廓点。对于本发明实施例中关于坐标点值的表述方法，如A.x表示Ax，y中x轴的值，A.y表示Ax，y中y轴的值，其它处关于坐标点值的表示与此类似，B.x表示Bx，y中x轴的值，B.y表示Bx，y中y轴的值等等。S2：计算左右脸颊轮廓点美型后坐标：C.x＝N.x+A.x-N.x*αC.y＝N.y+A.y-N.y*αD.x＝N.x+B.x-N.x*αD.y＝N.y+B.y-N.y*α其中，Nx，y为鼻子坐标点，Cx，y为左脸颊轮廓点美型后坐标，Dx，y为右脸颊轮廓点美型后坐标，α为脸颊美型缩小系数，α越大，表示脸颊缩小的程度越小，α越小，表示脸颊缩小的程度越大，本发明实施例中，α的取值范围为[0.7，1.0]，根据需要在该范围内灵活选择。对于鼻子的坐标可以通过人脸关键点定位技术确定，且人脸关键点定位技术为现有技术中常被使用的技术。S3：计算脸颊美型前后轮廓点间方向向量Vecx，y的长度L1，然后对方向向量Vecx，y更新，得出更新后的方向向量VECx，yVEC.x＝Vec.x*L2L1VEC.y＝Vec.y*L2L1L2＝minL1，L；minL1，L表示取L1和L间较小的一个，此是为了兼容所有的人脸类型，如国字脸、瓜子脸等。具体在缩小脸颊的处理时，左右脸颊的轮廓点缩小到目标点后，左右脸颊上的像素点也得缩小到对应的目标点。方向向量Vecx，y的长度L1计算，具体公式为：Vec.x＝C.x-A.xVec.y＝C.y-A.yL1＝sqrVec.x*Vec.x+Vec.y*Vec.y其中，sqr为开方函数。S4：计算缩放向量Vec1x，yVec1.x＝VEC.x*λVec1.y＝VEC.y*λλ＝powβ，θ其中，pow为指数函数，β为脸颊缩小影响因子，取值范围为[0.0，1.0]，θ为权重因子，取值范围为[0.5，1.5]，θ越大，脸颊缩小的程度越大，θ越小，脸颊缩小的程度越小。对于脸颊缩小影响因子β，计算公式为：γ＝sqrE.x-A.x*E.x-A.x+E.y-A.y*E.y-A.yL，ε＝1-γβ＝min1.0，maxε，0.0，其中，sqr为开方函数，后两个公式的作用即是为了将β的范围限制在[0.0，1.0]之间。S5：计算脸颊上像素点美型后坐标，完成脸颊美型F.x＝E.x-Vec1.xF.y＝E.y-Vec1.y其中，Ex，y为脸颊上美型前像素点坐标，Fx，y为脸颊上美型后像素点坐标。若用过S表示输入的美型前人脸图像，本发明实施例的S1～S5步骤表示缩小脸颊处理算法I，则脸颊缩小后的处理结果D＝S*I。本发明实施例的脸颊自动美型方法，确定人脸图像中脸颊的轮廓，根据脸颊美型缩小系数计算出缩放向量，对脸颊进行缩小处理，从而实现对人脸脸颊大小的自动改变，满足大众对于人脸图像进行深度美化处理的需求。另外，对应上述脸颊自动美型方法，本发明还提供一种存储介质，存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述各实施例所述的脸颊自动美型方法的步骤。需要说明的是，所述存储介质包括U盘、移动硬盘、ROMRead-OnlyMemory，只读存储器、RAMRandomAccessMemory，随机存取存储器、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。参见图2所示，对应上述脸颊自动美型方法，本发明还提供一种电子设备，包括存储器和处理器，存储器上储存有在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述各实施例的脸颊自动美型方法。本发明实施例还提供一种基于脸颊自动美型方法的脸颊自动美型系统，包括定位模块、计算模块和美型执行模块。定位模块用于基于人脸关键点定位技术确定人脸图像中脸颊，并计算出脸颊长度；计算模块用于：计算左右脸颊轮廓点美型后坐标：C.x＝N.x+A.x-N.x*αC.y＝N.y+A.y-N.y*αD.x＝N.x+B.x-N.x*αD.y＝N.y+B.y-N.y*α计算脸颊美型前后轮廓点间方向向量Vecx，y的长度L1，然后对方向向量Vecx，y更新，得出更新后的方向向量VECx，yVEC.x＝Vec.x*L2L1VEC.y＝Vec.y*L2L1L2＝minL1，L；其中，Nx，y为鼻子坐标点，Ax，y为左脸颊美型前轮廓点坐标，Cx，y为左脸颊轮廓点美型后坐标，Bx，y为右脸颊美型前轮廓点坐标，Dx，y为右脸颊轮廓点美型后坐标，α为脸颊美型缩小系数；美型执行模块用于：计算缩放向量Vec1x，yVec1.x＝VEC.x*λVec1.y＝VEC.y*λλ＝powβ，θ计算脸颊上像素点美型后坐标，完成脸颊美型F.x＝E.x-Vec1.xF.y＝E.y-Vec1.y其中，pow为指数函数，β为脸颊缩小影响因子，取值范围为[0.0，1.0]，θ为权重因子，取值范围为[0.5，1.5]，Ex，y为脸颊上美型前像素点坐标，Fx，y为脸颊上美型后像素点坐标。定位模块对于脸颊长度L的计算，公式为：L＝sqrA.x-B.x*A.x-B.x+A.y-B.y*A.y-B.y，其中，sqr为开方函数，Ax，y为左脸颊美型前轮廓点坐标，Cx，y为左脸颊轮廓点美型后坐标。Ax，y为左脸颊美型前轮廓点坐标，Bx，y为右脸颊上美型前对称于Ax，y点的轮廓点坐标。本发明实施例的脸颊自动美型系统，定位模块确定人脸图像中脸颊的轮廓，美型执行模块计算出缩放向量，对脸颊进行缩小处理，从而实现对人脸脸颊大小的改变，满足大众对于人脸图像进行深度美化处理的需求。本发明不局限于上述实施方式，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围之内。本说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

权利要求：1.一种脸颊自动美型方法，其特征在于，包括：基于人脸关键点定位技术确定人脸图像中脸颊并计算出脸颊长度L；计算左右脸颊轮廓点美型后坐标：C.x＝N.x+A.x-N.x*αC.y＝N.y+A.y-N.y*αD.x＝N.x+B.x-N.x*αD.y＝N.y+B.y-N.y*α其中，Nx，y为鼻子坐标点，Ax，y为左脸颊美型前轮廓点坐标，Cx，y为左脸颊轮廓点美型后坐标，Bx，y为右脸颊美型前轮廓点坐标，Dx，y为右脸颊轮廓点美型后坐标，α为脸颊美型缩小系数；计算脸颊美型前后轮廓点间方向向量Vecx，y的长度L1，然后对方向向量Vecx，y更新，得出更新后的方向向量VECx，yVEC.x＝Vec.x*L2L1VEC.y＝Vec.y*L2L1L2＝minL1，L；计算缩放向量Vec1x，yVec1.x＝VEC.x*λVec1.y＝VEC.y*λλ＝powβ，θ其中，pow为指数函数，β为脸颊缩小影响因子，取值范围为[0.0，1.0]，θ为权重因子，取值范围为[0.5，1.5]；计算脸颊上像素点美型后坐标，完成脸颊美型F.x＝E.x-Vec1.xF.y＝E.y-Vec1.y其中，Ex，y为脸颊上美型前像素点坐标，Fx，y为脸颊上美型后像素点坐标。2.如权利要求1所述的一种脸颊自动美型方法，其特征在于：所述Ax，y为左脸颊美型前轮廓点坐标，Bx，y为右脸颊上美型前对称于Ax，y点的轮廓点坐标。3.如权利要求2所述的一种脸颊自动美型方法，其特征在于：所述脸颊长度L的计算公式为：L＝sqrA.x-B.x*A.x-B.x+A.y-B.y*A.y-B.y其中，sqr为开方函数。4.如权利要求1所述的一种脸颊自动美型方法，其特征在于：所述方向向量Vecx，y的长度L1计算，具体公式为：Vec.x＝C.x-A.xVec.y＝C.y-A.yL1＝sqrVec.x*Vec.x+Vec.y*Vec.y其中，sqr为开方函数。5.如权利要求1所述的一种脸颊自动美型方法，其特征在于：对于脸颊缩小影响因子β，计算公式为：γ＝sqrE.x-A.x*E.x-A.x+E.y-A.y*E.y-A.yL，ε＝1-γβ＝min1.0，maxε，0.0，其中，sqr为开方函数。6.一种存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5任一项所述的方法。7.一种电子设备，包括存储器和处理器，存储器上储存有在处理器上运行的计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5任一项所述的方法。8.一种脸颊自动美型系统，其特征在于，包括：定位模块，其用于基于人脸关键点定位技术确定人脸图像中脸颊，并计算出脸颊长度；计算模块，其用于：计算左右脸颊轮廓点美型后坐标：C.x＝N.x+A.x-N.x*αC.y＝N.y+A.y-N.y*αD.x＝N.x+B.x-N.x*αD.y＝N.y+B.y-N.y*α计算脸颊美型前后轮廓点间方向向量Vecx，y的长度L1，然后对方向向量Vecx，y更新，得出更新后的方向向量VECx，yVEC.x＝Vec.x*L2L1VEC.y＝Vec.y*L2L1L2＝minL1，L；其中，Nx，y为鼻子坐标点，Ax，y为左脸颊美型前轮廓点坐标，Cx，y为左脸颊轮廓点美型后坐标，Bx，y为右脸颊美型前轮廓点坐标，Dx，y为右脸颊轮廓点美型后坐标，α为脸颊美型缩小系数；美型执行模块，其用于：计算缩放向量Vec1x，yVec1.x＝VEC.x*λVec1.y＝VEC.y*λλ＝powβ，θ计算脸颊上像素点美型后坐标，完成脸颊美型F.x＝E.x-Vec1.xF.y＝E.y-Vec1.y其中，pow为指数函数，β为脸颊缩小影响因子，取值范围为[0.0，1.0]，θ为权重因子，取值范围为[0.5，1.5]，Ex，y为脸颊上美型前像素点坐标，Fx，y为脸颊上美型后像素点坐标。9.如权利要求8所述的一种脸颊自动美型系统，其特征在于：所述定位模块对于脸颊长度L的计算，公式为：L＝sqrA.x-B.x*A.x-B.x+A.y-B.y*A.y-B.y，其中，sqr为开方函数，Ax，y为左脸颊美型前轮廓点坐标，Cx，y为左脸颊轮廓点美型后坐标。10.如权利要求8所述的一种脸颊自动美型系统，其特征在于：所述Ax，y为左脸颊美型前轮廓点坐标，Bx，y为右脸颊上美型前对称于Ax，y点的轮廓点坐标。

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