人脸图像处理方法及装置与流程

本公开涉及终端技术领域，尤其涉及人脸图像处理方法及装置。

背景技术

随着终端技术的发展，很多终端支持对图片或视频中人脸进行美颜的功能；支持美颜功能的终端一般具备颠覆传统拍照效果、瞬间自动美颜的功能，例如可以实现瘦脸、大眼、美白、五官立体等人脸美颜效果。

技术实现要素：

为克服相关技术中存在的问题，本公开实施例提供一种人脸图像处理方法及装置。所述技术方案如下：

根据本公开实施例的第一方面，提供一种人脸图像处理方法，包括：

当检测到待处理图片中包括人脸图像时，对所述人脸图像进行特征点定位，确定所述人脸图像中嘴巴对应的嘴巴特征点的初始位置及与所述嘴巴对应的包围点，其中，由各所述包围点构成的包围线用以将所述嘴巴特征点包围；

根据所述嘴巴的两个嘴角对应的嘴巴特征点确定第一参考轴，及根据所述嘴巴的上嘴唇中心点及下嘴唇中心点确定第二参考轴；

根据所述嘴巴特征点的初始位置、所述嘴巴特征点在所述第一参考轴方向的第一预设偏移系数、和所述嘴巴特征点在所述第二参考轴方向的第二预设偏移系数，确定所述嘴巴特征点的偏移位置；

根据所述嘴巴特征点的初始位置和偏移位置，对所述人脸图像中处于所述包围线内的区域进行渲染，得到美颜后的人脸图像。

在一个实施例中，在所述根据所述嘴巴的上嘴唇中心点及下嘴唇中心点确定第二参考轴之前，所述方法还包括：

将所述嘴巴特征点进行曲线拟合，得到所述嘴巴对应的上嘴唇的上边界、上嘴唇的下边界、下嘴唇的上边界及下嘴唇的下面边界；

根据所述上嘴唇的上边界的中点，确定所述嘴巴的上嘴唇中心点；

根据所述下嘴唇的下边界的中点，确定所述嘴巴的下嘴唇中心点。

在一个实施例中，所述根据所述嘴巴特征点的初始位置、所述嘴巴特征点在所述第一参考轴方向的第一预设偏移系数、和所述嘴巴特征点在所述第二参考轴方向的第二预设偏移系数，确定所述嘴巴特征点的偏移位置，包括：

根据所述嘴巴特征点的初始位置、及所述嘴巴特征点在所述第一参考轴方向的第一预设偏移系数，确定所述嘴巴特征点的偏移位置的横坐标；

根据所述嘴巴特征点的初始位置、及所述嘴巴特征点在所述第二参考轴方向的第二预设偏移系数，确定所述嘴巴特征点的偏移位置的纵坐标。

在一个实施例中，根据所述嘴巴特征点的初始位置和偏移位置，对所述人脸图像中处于所述包围线内的区域进行渲染，得到美颜后的人脸图像，包括：

根据所述嘴巴特征点的初始位置及所述包围点，对所述人脸图像中处于所述包围线内的区域进行三角化剖分，得到第一剖分三角形；

根据所述嘴巴特征点的偏移位置，对所述剖分三角形进行偏移，得到第二剖分三角形；

根据所述嘴巴特征点的初始位置和偏移位置，确定所述第二剖分三角形上的像素点在所述第一剖分三角形中的映射点；

计算所述映射点的像素值，将所述映射点的像素值确定为所述第二剖分三角形上的像素点的像素值；

根据所述第二剖分三角形上各个像素点的像素值，确定美颜后的人脸图像。

在一个实施例中，根据所述嘴巴特征点的初始位置和偏移位置，对所述人脸图像中处于所述包围线内的区域进行渲染，得到美颜后的人脸图像，包括：

根据所述嘴巴特征点的偏移位置及所述包围点，对所述人脸图像中处于所述包围线内的区域进行三角化剖分，得到第三剖分三角形；

根据所述嘴巴特征点的初始位置、偏移位置及所述第三剖分三角形，对所述人脸图像中处于所述包围线内的区域进行图形处理器gpu渲染，得到美颜后的人脸图像。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种人脸图像处理装置，包括：

特征点定位模块，用于当检测到待处理图片中包括人脸图像时，对所述人脸图像进行特征点定位，确定所述人脸图像中嘴巴对应的嘴巴特征点的初始位置及与所述嘴巴对应的包围点，其中，由各所述包围点构成的包围线用以将所述嘴巴特征点包围；

参考轴确定模块，用于根据所述嘴巴的两个嘴角对应的嘴巴特征点确定第一参考轴，及根据所述嘴巴的上嘴唇中心点及下嘴唇中心点确定第二参考轴；

偏移位置确定模块，用于根据所述嘴巴特征点的初始位置、所述嘴巴特征点在所述第一参考轴方向的第一预设偏移系数、和所述嘴巴特征点在所述第二参考轴方向的第二预设偏移系数，确定所述嘴巴特征点的偏移位置；

渲染模块，用于根据所述嘴巴特征点的初始位置和偏移位置，对所述人脸图像中处于所述包围线内的区域进行渲染，得到美颜后的人脸图像。

在一个实施例中，所述装置还包括：

曲线拟合模块，用于将所述嘴巴特征点进行曲线拟合，得到所述嘴巴对应的上嘴唇的上边界、上嘴唇的下边界、下嘴唇的上边界及下嘴唇的下面边界；

中心点确定模块，用于根据所述上嘴唇的上边界的中点，确定所述嘴巴的上嘴唇中心点；根据所述下嘴唇的下边界的中点，确定所述嘴巴的下嘴唇中心点。

在一个实施例中，所述偏移位置确定模块，包括：

第一确定子模块，用于根据所述嘴巴特征点的初始位置、及所述嘴巴特征点在所述第一参考轴方向的第一预设偏移系数，确定所述嘴巴特征点的偏移位置的横坐标；

第二确定子模块，用于根据所述嘴巴特征点的初始位置、及所述嘴巴特征点在所述第二参考轴方向的第二预设偏移系数，确定所述嘴巴特征点的偏移位置的纵坐标。

在一个实施例中，所述渲染模块，包括：

三角化剖分子模块，用于根据所述嘴巴特征点的初始位置及所述包围点，对所述人脸图像中处于所述包围线内的区域进行三角化剖分，得到第一剖分三角形；

偏移子模块，用于根据所述嘴巴特征点的偏移位置，对所述剖分三角形进行偏移，得到第二剖分三角形；

第三确定子模块，用于根据所述嘴巴特征点的初始位置和偏移位置，确定所述第二剖分三角形上的像素点在所述第一剖分三角形中的映射点；

第四确定子模块，用于计算所述映射点的像素值，将所述映射点的像素值确定为所述第二剖分三角形上的像素点的像素值；

第五确定子模块，用于根据所述第二剖分三角形上各个像素点的像素值，确定美颜后的人脸图像。

在一个实施例中，所述渲染模块根据所述嘴巴特征点的偏移位置及所述包围点，对所述人脸图像中处于所述包围线内的区域进行三角化剖分，得到第三剖分三角形；根据所述嘴巴特征点的初始位置、偏移位置及所述第三剖分三角形，对所述人脸图像中处于所述包围线内的区域进行图形处理器gpu渲染，得到美颜后的人脸图像。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种人脸图像处理装置，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：

当检测到待处理图片中包括人脸图像时，对所述人脸图像进行特征点定位，确定所述人脸图像中嘴巴对应的嘴巴特征点的初始位置及与所述嘴巴对应的包围点，其中，由各所述包围点构成的包围线用以将所述嘴巴特征点包围；

根据所述嘴巴的两个嘴角对应的嘴巴特征点确定第一参考轴，及根据所述嘴巴的上嘴唇中心点及下嘴唇中心点确定第二参考轴；

根据所述嘴巴特征点的初始位置、所述嘴巴特征点在所述第一参考轴方向的第一预设偏移系数、和所述嘴巴特征点在所述第二参考轴方向的第二预设偏移系数，确定所述嘴巴特征点的偏移位置；

根据所述嘴巴特征点的初始位置和偏移位置，对所述人脸图像中处于所述包围线内的区域进行渲染，得到美颜后的人脸图像。

根据本公开实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，该指令被处理器执行时实现上述第一方面所述方法的步骤。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：该技术方案通过确定与嘴巴对应的两条不同方向的参考轴，分别计算嘴巴特征点在两个不同参考轴方向的偏移量，使得确定出的每个嘴巴特征点的偏移位置更加合理，嘴型看起来更加美观，能够实现嘴角上扬自然微笑的美颜效果，提高美颜后嘴型的光滑度，避免相关技术中存在的由于所有的嘴巴特征点的偏移方向都基于同一个中心点而造成的嘴型不自然的问题，提高用户体验。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。

图1是根据一示例性实施例示出的人脸图像处理方法的流程图。

图2是根据一示例性实施例示出的人脸图像处理方法的流程图。

图3是根据一示例性实施例示出的人脸图像处理方法的流程图。

图4是根据一示例性实施例示出的人脸图像处理装置的框图。

图5是根据一示例性实施例示出的人脸图像处理装置的框图。

图6是根据一示例性实施例示出的人脸图像处理装置的框图。

图7是根据一示例性实施例示出的人脸图像处理装置的框图。

图8是根据一示例性实施例示出的人脸图像处理装置的框图。

图9是根据一示例性实施例示出的人脸图像处理装置的框图。

图10是根据一示例性实施例示出的人脸图像处理装置的框图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

目前，一些智能手机可以支持对图片或视频中人脸图像进行美颜处理操作。相关技术中，在对人脸图像进行美颜处理时，通过对人脸图像中各个器官特征点进行定位，在确定特征点的偏移位置时，采用以人脸图像上一个点为中心点，各个特征点均相对于该中心点进行偏移，然后基于特征点的偏移量对人脸器官进行变形，例如定位出嘴巴后，对嘴型进行调整；然而，相关技术中采用以人脸图像上一个点为中心点，各个特征点均相对于该中心点进行偏移的方案，导致美颜后的嘴型不自然，影响用户体验。

为了解决上述问题，本公开实施例提供了一种人脸图像处理方法，方法包括：当检测到待处理图片中包括人脸图像时，对人脸图像进行特征点定位，确定人脸图像中嘴巴对应的嘴巴特征点的初始位置及与嘴巴对应的包围点，其中，由各包围点构成的包围线用以将嘴巴特征点包围；根据嘴巴的两个嘴角对应的嘴巴特征点确定第一参考轴，及根据嘴巴的上嘴唇中心点及下嘴唇中心点确定第二参考轴；根据嘴巴特征点的初始位置、嘴巴特征点在第一参考轴方向的第一预设偏移系数、和嘴巴特征点在第二参考轴方向的第二预设偏移系数，确定嘴巴特征点的偏移位置；根据嘴巴特征点的初始位置和偏移位置，对人脸图像中处于包围线内的区域进行渲染，得到美颜后的人脸图像。本公开实施例提供的人脸图像处理方法，通过确定与嘴巴对应的两条不同方向的参考轴，分别计算嘴巴特征点在两个不同参考轴方向的偏移量，使得确定出的每个嘴巴特征点的偏移位置更加合理，嘴型看起来更加美观，能够实现嘴角上扬自然微笑的美颜效果，提高美颜后嘴型的光滑度，避免相关技术中存在的由于所有的嘴巴特征点的偏移方向都基于同一个中心点而造成的嘴型不自然的问题，提高用户体验。

需要指出的是，本公开实施例中终端例如是智能手机、平板电脑、台式机、笔记本电脑或穿戴式设备(如手环、智能眼镜等)等设备。

基于上述分析，提出以下各具体实施例。

图1是根据一示例性实施例示出的一种人脸图像处理方法的流程图，该方法的执行主体可以为终端，如图1所示，该方法包括以下步骤101-104：

在步骤101中，当检测到待处理图片中包括人脸图像时，对人脸图像进行特征点定位，确定人脸图像中嘴巴对应的嘴巴特征点的初始位置及与嘴巴对应的包围点，其中，由各包围点构成的包围线用以将嘴巴特征点包围。

示例的，首先对待处理图片进行人脸识别，检测待处理图片中是否包括人脸图像；当检测到待处理图片中包括人脸图像时，对人脸图像进行特征点定位，确定人脸图像中嘴巴对应的嘴巴特征点的初始位置。例如，使用人脸关键点定位算法对人脸图像进行人脸特征点定位，定位出人脸图像中嘴巴对应的嘴巴特征点的初始位置。人脸关键点定位算法可以包括：主动外观模型(aam，activeappearancemodels)、有监督的梯度下降方法(sdm，superviseddescentmethod)、或卷积神经网络(cnn，convolutionalneuralnetworks)等。

示例的，包围线用以将所有的嘴巴特征点包围起来；包围线的范围比嘴巴的范围大，但包围线不能超出待处理图片的边界。针对待处理图片中嘴巴进行美颜操作时，对嘴巴的变形范围只限于在包围线内进行；在美颜操作过程中，包围线保持不动，嘴巴对应的包围点的偏移量为0，包围线上任意一点的偏移量为0。

在步骤102中，根据嘴巴的两个嘴角对应的嘴巴特征点确定第一参考轴，及根据嘴巴的上嘴唇中心点及下嘴唇中心点确定第二参考轴。

示例的，将嘴巴特征点进行曲线拟合，得到嘴巴对应的上嘴唇的上边界、上嘴唇的下边界、下嘴唇的上边界及下嘴唇的下面边界；根据上嘴唇的上边界的中点，确定嘴巴的上嘴唇中心点；根据下嘴唇的下边界的中点，确定嘴巴的下嘴唇中心点。例如，将上嘴唇的上边界的中点确定为嘴巴的上嘴唇中心点，及将下嘴唇的下边界的中点确定为嘴巴的下嘴唇中心点。

在步骤103中，根据嘴巴特征点的初始位置、嘴巴特征点在第一参考轴方向的第一预设偏移系数、和嘴巴特征点在第二参考轴方向的第二预设偏移系数，确定嘴巴特征点的偏移位置。

示例的，根据嘴巴特征点的初始位置、及嘴巴特征点在第一参考轴方向的第一预设偏移系数，确定嘴巴特征点的偏移位置的横坐标；根据嘴巴特征点的初始位置、及嘴巴特征点在第二参考轴方向的第二预设偏移系数，确定嘴巴特征点的偏移位置的纵坐标。示例的，第一预设偏移系数可以为正数、负数或0，第二预设偏移系数可以为正数、负数或0。

例如，嘴巴特征点i的初始位置为pi(xi，yi)，嘴巴特征点i在第一参考轴方向的第一预设偏移系数为αi，嘴巴特征点i在第二参考轴方向的第二预设偏移系数为βi；嘴巴特征点i的偏移位置p’i的横坐标为x’i＝xi(1+αi)，嘴巴特征点i的偏移位置p’i的纵坐标为y’i＝yi(1+βi)。可选的，嘴巴特征点i的偏移位置p’i的横坐标也可以采用如下公式计算，即为x’i＝xs(1+βi)，其中，xs为嘴巴特征点t的初始位置的横坐标。

在步骤104中，根据嘴巴特征点的初始位置和偏移位置，对人脸图像中处于包围线内的区域进行渲染，得到美颜后的人脸图像。

示例的，根据嘴巴特征点的初始位置和偏移位置，对人脸图像中处于包围线内的区域进行渲染的实现方式至少可以包括以下任意一种方式：

实现方式a、基于中央处理器(cpu)渲染，步骤包括：根据嘴巴特征点的初始位置及包围点，对人脸图像中处于包围线内的区域进行三角化剖分，得到第一剖分三角形；根据嘴巴特征点的偏移位置，对剖分三角形进行偏移，得到第二剖分三角形；根据嘴巴特征点的初始位置和偏移位置，采用仿射变换确定第二剖分三角形上的像素点在第一剖分三角形中的映射点；采用双线性插值算法计算映射点的像素值，及将映射点的像素值确定为第二剖分三角形上的像素点的像素值；根据第二剖分三角形上各个像素点的像素值，确定美颜后的人脸图像。

实现方式b、基于图形处理器(gpu)实时渲染，步骤包括：根据嘴巴特征点的偏移位置及包围点，对人脸图像中处于包围线内的区域进行三角化剖分，得到第三剖分三角形；根据嘴巴特征点的初始位置、偏移位置及第三剖分三角形，对人脸图像中处于包围线内的区域进行gpu渲染，得到美颜后的人脸图像。

本公开的实施例提供的技术方案，通过确定与嘴巴对应的两条不同方向的参考轴，分别计算嘴巴特征点在两个不同参考轴方向的偏移量，使得确定出的每个嘴巴特征点的偏移位置更加合理，嘴型看起来更加美观，能够实现嘴角上扬自然微笑的美颜效果，提高美颜后嘴型的光滑度，避免相关技术中存在的由于所有的嘴巴特征点的偏移方向都基于同一个中心点而造成的嘴型不自然的问题，提高用户体验。

图2是根据一示例性实施例示出的一种人脸图像处理方法的流程图。如图2所示，在图1所示实施例的基础上，本公开涉及的人脸图像处理方法可以包括以下步骤201-207：

在步骤201中，当检测到待处理图片中包括人脸图像时，对人脸图像进行特征点定位，确定人脸图像中嘴巴对应的嘴巴特征点的初始位置及与嘴巴对应的包围点，其中，由各包围点构成的包围线用以将嘴巴特征点包围。

在步骤202中，将嘴巴特征点进行曲线拟合，得到嘴巴对应的上嘴唇的上边界、上嘴唇的下边界、下嘴唇的上边界及下嘴唇的下面边界。

在步骤203中，根据上嘴唇的上边界的中点，确定嘴巴的上嘴唇中心点；根据下嘴唇的下边界的中点，确定嘴巴的下嘴唇中心点。

在步骤204中，根据嘴巴的两个嘴角对应的嘴巴特征点确定第一参考轴，及根据嘴巴的上嘴唇中心点及下嘴唇中心点确定第二参考轴。

在步骤205中，根据嘴巴特征点的初始位置、及嘴巴特征点在第一参考轴方向的第一预设偏移系数，确定嘴巴特征点的偏移位置的横坐标。

在步骤206中，根据嘴巴特征点的初始位置、及嘴巴特征点在第二参考轴方向的第二预设偏移系数，确定嘴巴特征点的偏移位置的纵坐标。

在步骤207中，根据嘴巴特征点的初始位置和偏移位置，对人脸图像中处于包围线内的区域进行渲染，得到美颜后的人脸图像。

本公开的实施例提供的技术方案，通过分别计算嘴巴特征点在两个不同参考轴方向的偏移量，使得确定出的每个嘴巴特征点的偏移位置更加合理，能够实现嘴角上扬自然微笑的美颜效果，提高用户体验。

图3是根据一示例性实施例示出的一种人脸图像处理方法的流程图。如图3所示，在图1所示实施例的基础上，本公开涉及的人脸图像处理方法可以包括以下步骤301-312：

在步骤301中，对待处理图片进行人脸识别。

在步骤302中，当检测到待处理图片中包括人脸图像时，对人脸图像进行特征点定位，确定人脸图像中嘴巴对应的嘴巴特征点的初始位置及与嘴巴对应的包围点，其中，由各包围点构成的包围线用以将嘴巴特征点包围。

在步骤303中，将嘴巴特征点进行曲线拟合，得到嘴巴对应的上嘴唇的上边界、上嘴唇的下边界、下嘴唇的上边界及下嘴唇的下面边界。

在步骤304中，根据上嘴唇的上边界的中点，确定嘴巴的上嘴唇中心点；根据下嘴唇的下边界的中点，确定嘴巴的下嘴唇中心点。

在步骤305中，根据嘴巴的两个嘴角对应的嘴巴特征点确定第一参考轴，及根据嘴巴的上嘴唇中心点及下嘴唇中心点确定第二参考轴；

在步骤306中，根据嘴巴特征点的初始位置、及嘴巴特征点在第一参考轴方向的第一预设偏移系数，确定嘴巴特征点的偏移位置的横坐标。

在步骤307中，根据嘴巴特征点的初始位置、及嘴巴特征点在第二参考轴方向的第二预设偏移系数，确定嘴巴特征点的偏移位置的纵坐标。

在步骤308中，根据嘴巴特征点的初始位置及包围点，对人脸图像中处于包围线内的区域进行三角化剖分，得到第一剖分三角形。

在步骤309中，根据嘴巴特征点的偏移位置，对剖分三角形进行偏移，得到第二剖分三角形。

在步骤310中，根据嘴巴特征点的初始位置和偏移位置，确定第二剖分三角形上的像素点在第一剖分三角形中的映射点。

在步骤311中，计算映射点的像素值，将映射点的像素值确定为第二剖分三角形上的像素点的像素值。

在步骤312中，根据第二剖分三角形上各个像素点的像素值，确定美颜后的人脸图像。

本公开的实施例提供的技术方案，通过分别计算嘴巴特征点在两个不同参考轴方向的偏移量，并采用基于cpu渲染的方法，使得确定出的每个嘴巴特征点的偏移位置更加合理，能够实现嘴角上扬自然微笑的美颜效果，提高用户体验。

下述为本公开装置实施例，可以用于执行本公开方法实施例。

图4是根据一示例性实施例示出的一种人脸图像处理装置的框图；该装置可以采用各种方式来实施，例如在终端中实施装置的全部组件，或者，在终端侧以耦合的方式实施装置中的组件；该装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现上述本公开涉及的方法，如图4所示，该人脸图像处理装置包括：特征点定位模块401、参考轴确定模块402、偏移位置确定模块403及渲染模块404，其中：

特征点定位模块401被配置为当检测到待处理图片中包括人脸图像时，对人脸图像进行特征点定位，确定人脸图像中嘴巴对应的嘴巴特征点的初始位置及与嘴巴对应的包围点，其中，由各包围点构成的包围线用以将嘴巴特征点包围；

参考轴确定模块402被配置为根据嘴巴的两个嘴角对应的嘴巴特征点确定第一参考轴，及根据嘴巴的上嘴唇中心点及下嘴唇中心点确定第二参考轴；

偏移位置确定模块403被配置为根据嘴巴特征点的初始位置、嘴巴特征点在第一参考轴方向的第一预设偏移系数、和嘴巴特征点在第二参考轴方向的第二预设偏移系数，确定嘴巴特征点的偏移位置；

渲染模块404被配置为根据嘴巴特征点的初始位置和偏移位置，对人脸图像中处于包围线内的区域进行渲染，得到美颜后的人脸图像。

本公开实施例提供的装置能够用于执行图1所示实施例的技术方案，其执行方式和有益效果类似，此处不再赘述。

在一种可能的实施方式中，如图5所示，图4示出的人脸图像处理装置还可以包括：曲线拟合模块501及中心点确定模块502，其中：

曲线拟合模块501被配置为将嘴巴特征点进行曲线拟合，得到嘴巴对应的上嘴唇的上边界、上嘴唇的下边界、下嘴唇的上边界及下嘴唇的下面边界；

中心点确定模块502被配置为根据上嘴唇的上边界的中点，确定嘴巴的上嘴唇中心点；根据下嘴唇的下边界的中点，确定嘴巴的下嘴唇中心点。

在一种可能的实施方式中，如图6所示，图4示出的人脸图像处理装置还可以包括把偏移位置确定模块403配置为包括：第一确定子模块601及第二确定子模块602，其中：

第一确定子模块601被配置为根据嘴巴特征点的初始位置、及嘴巴特征点在第一参考轴方向的第一预设偏移系数，确定嘴巴特征点的偏移位置的横坐标；

第二确定子模块602被配置为根据嘴巴特征点的初始位置、及嘴巴特征点在第二参考轴方向的第二预设偏移系数，确定嘴巴特征点的偏移位置的纵坐标。

在一种可能的实施方式中，如图7所示，图4示出的人脸图像处理装置还可以包括把渲染模块404配置为包括：三角化剖分子模块701、偏移子模块702、第三确定子模块703、第四确定子模块704及第五确定子模块705，其中：

三角化剖分子模块701被配置为根据嘴巴特征点的初始位置及包围点，对人脸图像中处于包围线内的区域进行三角化剖分，得到第一剖分三角形；

偏移子模块702被配置为根据嘴巴特征点的偏移位置，对剖分三角形进行偏移，得到第二剖分三角形；

第三确定子模块703被配置为根据嘴巴特征点的初始位置和偏移位置，确定第二剖分三角形上的像素点在第一剖分三角形中的映射点；

第四确定子模块704被配置为计算映射点的像素值，将映射点的像素值确定为第二剖分三角形上的像素点的像素值；

第五确定子模块705被配置为根据第二剖分三角形上各个像素点的像素值，确定美颜后的人脸图像。

在一种可能的实施方式中，渲染模块404根据嘴巴特征点的偏移位置及包围点，对人脸图像中处于包围线内的区域进行三角化剖分，得到第三剖分三角形；根据嘴巴特征点的初始位置、偏移位置及第三剖分三角形，对人脸图像中处于包围线内的区域进行图形处理器gpu渲染，得到美颜后的人脸图像。

图8是根据一示例性实施例示出的一种人脸图像处理装置800的框图，人脸图像处理装置800可以采用各种方式来实施，例如在终端中实施装置的全部组件，或者在终端侧以耦合的方式实施装置中的组件；人脸图像处理装置800包括：

处理器801；

用于存储处理器可执行指令的存储器802；

其中，处理器801被配置为：

当检测到待处理图片中包括人脸图像时，对人脸图像进行特征点定位，确定人脸图像中嘴巴对应的嘴巴特征点的初始位置及与嘴巴对应的包围点，其中，由各包围点构成的包围线用以将嘴巴特征点包围；

根据嘴巴的两个嘴角对应的嘴巴特征点确定第一参考轴，及根据嘴巴的上嘴唇中心点及下嘴唇中心点确定第二参考轴；

根据嘴巴特征点的初始位置、嘴巴特征点在第一参考轴方向的第一预设偏移系数、和嘴巴特征点在第二参考轴方向的第二预设偏移系数，确定嘴巴特征点的偏移位置；

根据嘴巴特征点的初始位置和偏移位置，对人脸图像中处于包围线内的区域进行渲染，得到美颜后的人脸图像。

在一个实施例中，上述处理器801还可被配置为：

将嘴巴特征点进行曲线拟合，得到嘴巴对应的上嘴唇的上边界、上嘴唇的下边界、下嘴唇的上边界及下嘴唇的下面边界；

根据上嘴唇的上边界的中点，确定嘴巴的上嘴唇中心点；

根据下嘴唇的下边界的中点，确定嘴巴的下嘴唇中心点。

在一个实施例中，上述处理器801还可被配置为：

根据嘴巴特征点的初始位置、及嘴巴特征点在第一参考轴方向的第一预设偏移系数，确定嘴巴特征点的偏移位置的横坐标；

根据嘴巴特征点的初始位置、及嘴巴特征点在第二参考轴方向的第二预设偏移系数，确定嘴巴特征点的偏移位置的纵坐标。

在一个实施例中，上述处理器801还可被配置为：

根据嘴巴特征点的初始位置及包围点，对人脸图像中处于包围线内的区域进行三角化剖分，得到第一剖分三角形；

根据嘴巴特征点的偏移位置，对剖分三角形进行偏移，得到第二剖分三角形；

根据嘴巴特征点的初始位置和偏移位置，确定第二剖分三角形上的像素点在第一剖分三角形中的映射点；

计算映射点的像素值，将映射点的像素值确定为第二剖分三角形上的像素点的像素值；

根据第二剖分三角形上各个像素点的像素值，确定美颜后的人脸图像。

在一个实施例中，上述处理器801还可被配置为：

根据嘴巴特征点的偏移位置及包围点，对人脸图像中处于包围线内的区域进行三角化剖分，得到第三剖分三角形；

根据嘴巴特征点的初始位置、偏移位置及第三剖分三角形，对人脸图像中处于包围线内的区域进行gpu渲染，得到美颜后的人脸图像。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

图9是根据一示例性实施例示出的一种人脸图像处理装置的框图；人脸图像处理装置900适用于终端；人脸图像处理装置900可以包括以下一个或多个组件：处理组件902，存储器904，电源组件906，多媒体组件908，音频组件910，输入/输出(i/o)的接口912，传感器组件914，以及通信组件916。

处理组件902通常控制人脸图像处理装置900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902可以包括一个或多个处理器920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902可以包括一个或多个模块，便于处理组件902和其他组件之间的交互。例如，处理组件902可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件908和处理组件902之间的交互。

存储器904被配置为存储各种类型的数据以支持在人脸图像处理装置900的操作。这些数据的示例包括用于在人脸图像处理装置900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904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906为人脸图像处理装置900的各种组件提供电力。电源组件906可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为人脸图像处理装置900生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件908包括在人脸图像处理装置900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。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908包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当人脸图像处理装置900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910被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件910包括一个麦克风(mic)，当人脸图像处理装置900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904或经由通信组件916发送。在一些实施例中，音频组件910还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

i/o接口912为处理组件902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914包括一个或多个传感器，用于为人脸图像处理装置900提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件914可以检测到人脸图像处理装置900的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如组件为人脸图像处理装置900的显示器和小键盘，传感器组件914还可以检测人脸图像处理装置900或人脸图像处理装置900一个组件的位置改变，用户与人脸图像处理装置900接触的存在或不存在，人脸图像处理装置900方位或加速/减速和人脸图像处理装置900的温度变化。传感器组件914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914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914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916被配置为便于人脸图像处理装置900和其他设备之间有线或无线方式的通信。人脸图像处理装置900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916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，通信组件916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，人脸图像处理装置900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组件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器904，上述指令可由人脸图像处理装置900的处理器920执行以完成上述方法。例如，非临时性计算机可读存储介质可以是rom、随机存取存储器(ram)、cd-rom、磁带、软盘和光数据存储设备等。

图10是根据一示例性实施例示出的一种人脸图像处理装置的框图。例如，人脸图像处理装置1000可以被提供为一服务器。人脸图像处理装置1000包括处理组件1002，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器1003所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件1002的执行的指令，例如应用程序。存储器1003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1002被配置为执行指令，以执行上述方法。

人脸图像处理装置1000还可以包括一个电源组件1006被配置为执行人脸图像处理装置1000的电源管理，一个有线或无线网络接口1005被配置为将人脸图像处理装置1000连接到网络，和一个输入输出(i/o)接口1008。人脸图像处理装置1000可以操作基于存储在存储器1003的操作系统，例如windowsservertm，macosxtm，unixtm，linuxtm，freebsdtm或类似。

一种非临时性计算机可读存储介质，当存储介质中的指令由人脸图像处理装置900或人脸图像处理装置1000的处理器执行时，使得人脸图像处理装置900或人脸图像处理装置1000能够执行如下人脸图像处理方法，方法包括：

当检测到待处理图片中包括人脸图像时，对人脸图像进行特征点定位，确定人脸图像中嘴巴对应的嘴巴特征点的初始位置及与嘴巴对应的包围点，其中，由各包围点构成的包围线用以将嘴巴特征点包围；

根据嘴巴的两个嘴角对应的嘴巴特征点确定第一参考轴，及根据嘴巴的上嘴唇中心点及下嘴唇中心点确定第二参考轴；

根据嘴巴特征点的初始位置、嘴巴特征点在第一参考轴方向的第一预设偏移系数、和嘴巴特征点在第二参考轴方向的第二预设偏移系数，确定嘴巴特征点的偏移位置；

根据嘴巴特征点的初始位置和偏移位置，对人脸图像中处于包围线内的区域进行渲染，得到美颜后的人脸图像。

在一个实施例中，在根据嘴巴的上嘴唇中心点及下嘴唇中心点确定第二参考轴之前，方法还包括：

将嘴巴特征点进行曲线拟合，得到嘴巴对应的上嘴唇的上边界、上嘴唇的下边界、下嘴唇的上边界及下嘴唇的下面边界；

根据上嘴唇的上边界的中点，确定嘴巴的上嘴唇中心点；

根据下嘴唇的下边界的中点，确定嘴巴的下嘴唇中心点。

在一个实施例中，根据嘴巴特征点的初始位置、嘴巴特征点在第一参考轴方向的第一预设偏移系数、和嘴巴特征点在第二参考轴方向的第二预设偏移系数，确定嘴巴特征点的偏移位置，包括：

根据嘴巴特征点的初始位置、及嘴巴特征点在第一参考轴方向的第一预设偏移系数，确定嘴巴特征点的偏移位置的横坐标；

根据嘴巴特征点的初始位置、及嘴巴特征点在第二参考轴方向的第二预设偏移系数，确定嘴巴特征点的偏移位置的纵坐标。

在一个实施例中，根据嘴巴特征点的初始位置和偏移位置，对人脸图像中处于包围线内的区域进行渲染，得到美颜后的人脸图像，包括：

根据嘴巴特征点的初始位置及包围点，对人脸图像中处于包围线内的区域进行三角化剖分，得到第一剖分三角形；

根据嘴巴特征点的偏移位置，对剖分三角形进行偏移，得到第二剖分三角形；

根据嘴巴特征点的初始位置和偏移位置，确定第二剖分三角形上的像素点在第一剖分三角形中的映射点；

计算映射点的像素值，将映射点的像素值确定为第二剖分三角形上的像素点的像素值；

根据第二剖分三角形上各个像素点的像素值，确定美颜后的人脸图像。

在一个实施例中，根据嘴巴特征点的初始位置和偏移位置，对人脸图像中处于包围线内的区域进行渲染，得到美颜后的人脸图像，包括：

根据嘴巴特征点的偏移位置及包围点，对人脸图像中处于包围线内的区域进行三角化剖分，得到第三剖分三角形；

根据嘴巴特征点的初始位置、偏移位置及第三剖分三角形，对人脸图像中处于包围线内的区域进行gpu渲染，得到美颜后的人脸图像。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的公开后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。