一种自动优化眼角距离的方法
【专利摘要】本发明公开了一种自动优化眼角距离的方法，其首先通过人脸检测技术得到人眼及人脸的位置，然后根据预设的人眼长度与人脸宽度的比例计算得到需要的人眼长度，最后根据所述的人眼长度与人眼位置计算人眼的眼角需要移动的距离，并进行自动拉眼角处理，通过对眼角的微处理，使其对整个脸型的优化处理起到了画龙点睛的作用，并且在很大程度上保持了原始图像的真实感和自然性，使得图像的效果更好。
【专利说明】—种自动优化眼角距离的方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种图像处理方法，特别是一种自动优化眼角距离的方法。
【背景技术】
[0002]随着自拍的日渐兴起，美颜相机受众越来越广，为了使美颜相机所得到的图片有更好的效果，部分人的图片需要拉眼角处理。从人脸美学的角度，较为完美的眼睛与人脸的比例应满足“三庭五眼”，“三庭”是把人的面部长度分为三等分，外鼻长度正好是其中三分之一；“五眼”是把让你的面部宽度分为五等分，眼睛的宽度正好是其中五分之一；眼睛的宽度即左右两眼内眼角的距离应为眼睛的长度，对于大部分人来说都不是完美的比例。
【发明内容】
[0003]本发明为解决上述问题，提供了一种自动优化眼角距离的方法，其通过拉眼角处理使得图片的效果更好，同时很大程度上保持了原图的真实感和自然性。
[0004]为实现上述目的，本发明采用的技术方案为:
[0005]一种自动优化眼角距离的方法，其特征在于，包括以下步骤:
[0006]10.接收待处理的图像，通过人脸检测技术得到人眼及人脸的位置；
[0007]20.根据预设的人眼长度与人脸宽度的比例，计算得到需要的人眼长度；
[0008]30.根据所述的人眼长度与人眼位置计算人眼的眼角需要移动的距离，并进行自动拉眼角处理。
[0009]优选的，所述的步骤10中，通过人脸检测技术得到人眼及人脸的位置，主要是通过人脸检测技术判断是否检测到人脸，若检测到人脸则计算得到人眼的两个瞳孔的位置及人脸左右侧的位置。
[0010]优选的，所述的步骤20中，人眼长度的计算方法如下:
[0011]eyeLength = (faceRight-faceLeft)^scale ；
[0012]其中，eyeLength为需要的人眼长度，scale为人眼长度占人脸宽度的百分比，faceRight、faceLeft分别为人脸的右侧坐标和左侧坐标。
[0013]优选的，所述的步骤30中，根据所述的人眼长度与人眼位置计算人眼的眼角需要移动的距离，其计算方法进一步包括以下步骤:
[0014]31.根据瞳孔的位置确定左右眼睛的斜率；
[0015]32.根据所述的斜率计算眼角的初始位置；
[0016]33.计算眼角需要移动的距离，并根据该距离得到眼角的终点位置。
[0017]优选的，所述的步骤31中，根据瞳孔的位置确定左右眼睛的斜率，计算方法如下:
[0018]K= (rightPupiIY-1eftPupi 1Y) / (rightPupiΙΧ-leftPupiIX)；
[0019]其中，K是眼睛的斜率，rightPupilY、IeftPupiIY>rightPupi 1X> IeftPupilX 分别是右瞳孔的纵坐标、左瞳孔的纵坐标、右瞳孔的横坐标、左瞳孔的横坐标。
[0020]优选的，所述的步骤32中，根据所述的斜率计算眼角的初始位置，计算方法如下:
[0021]左眼角的横坐标:IeftPupilX+eyeLength*LfaceK；
[0022]左眼角的纵坐标:IeftPupilY+K*eyeLength/2.0+eyeLength/9.0 ；
[0023]右眼角的横坐标:rightPupiΙΧ-eyeLength*(1-LfaceK)；
[0024]右眼角的纵坐标:rightPupilY_K*eyeLength/2.0+eyeLength/9.0 ；
[0025]其中，LfaceK为侧脸情况下的向左侧脸的程度，K是眼睛的斜率，eyeLength为人眼长度，faceRight、faceLeft分别为人脸的右侧坐标值和左侧坐标值，rightPupilY、leftPupilY、rightPupiIX、IeftPupiIX分别是右瞳孔的纵坐标、左瞳孔的纵坐标、右瞳孔的横坐标、左瞳孔的横坐标。
[0026]优选的，向左侧脸的程度的计算方法如下:
[0027]LfaceK = (faceRight-rightPupilX)/(faceRight-rightPupilX+leftPupilX-faceLeft)；
[0028]其中，LfaceK为侧脸情况下的向左侧脸的程度，faceRight、faceLeft分别为脸的右侧横坐标和左侧横坐标，rightPupilX、IeftPupilX分别为右瞳孔横坐标和左瞳孔横坐标。
[0029]优选的，所述的步骤33中，计算眼角需要移动的距离的方法如下:
[0030]眼角的横坐标需要移动的距离:
[0031]Detax= (rightPupiIX-1eftPupi 1X-2.0^eyeLength)/2.0 ；
[0032]眼角的纵坐标需要移动的距离:
[0033]Detay = K*Detax ；
[0034]左眼角的终点位置的坐标为:
[0035](左眼角横坐标+Detax，左眼角纵坐标+Detay)；
[0036]右眼角的终点位置的坐标为:
[0037](右眼角横坐标-Detax，右眼角横坐标-Detay)。
[0038]优选的，所述的步骤30中进行自动拉眼角处理，主要是根据眼角的初始位置、终点位置以及需要移动的距离来确定对图像进行形变处理的形变半径及形变强度，并且在图像的形变处理过程中还对形变的位置进行二次线性插值处理。
[0039]优选的，所述的形变半径为图像的像素点的形变范围，其主要根据人眼的瞳孔大小来确定；所述的形变强度为图像变形的明显程度。
[0040]本发明的有益效果是:
[0041]本发明的一种自动优化眼角距离的方法，其首先通过人脸检测技术得到人眼及人脸的位置，然后根据预设的人眼长度与人脸宽度的比例计算得到需要的人眼长度，最后根据所述的人眼长度与人眼位置计算人眼的眼角需要移动的距离，并进行自动拉眼角处理，通过对眼角的微处理，使其对整个脸型的优化处理起到了画龙点睛的作用，并且在很大程度上保持了原始图像的真实感和自然性，使得图像的效果更好。
【专利附图】
【附图说明】
[0042]此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
[0043]图1为本发明一种自动优化眼角距离的方法的流程简图。
【具体实施方式】
[0044]为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚、明白，以下结合附图及实施例对本发明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用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0045]如图1所示，本发明的一种自动优化眼角距离的方法，其包括以下步骤:
[0046]10.接收待处理的图像，通过人脸检测技术得到人眼及人脸的位置；
[0047]20.根据预设的人眼长度与人脸宽度的比例，计算得到需要的人眼长度；
[0048]30.根据所述的人眼长度与人眼位置计算人眼的眼角需要移动的距离，并进行自动拉眼角处理。
[0049]所述的步骤10中，通过人脸检测技术得到人眼及人脸的位置，主要是通过人脸检测技术判断是否检测到人脸，若检测到人脸则计算得到人眼的两个瞳孔的位置及人脸左右侧的位置；另外，人脸检测技术采用现有的常规手段，在此不做赘述。
[0050]所述的步骤20中，人眼长度的计算方法如下:
[0051]eyeLength = (faceRight-faceLeft)^scale ；
[0052]其中，eyeLength为需要的人眼长度，scale为人眼长度占人脸宽度的百分比，faceRight,faceLeft分别为人脸的右侧坐标和左侧坐标。该人眼长度为需要的理想长度，人眼长度占人脸宽度的百分比为根据“三庭五眼”的完美的眼睛与人脸的比例来确定。
[0053]所述的步骤30中，根据所述的人眼长度与人眼位置计算人眼的眼角需要移动的距离，其计算方法进一步包括以下步骤:
[0054]31.根据瞳孔的位置确定左右眼睛的斜率；
[0055]32.根据所述的斜率计算眼角的初始位置；
[0056]33.计算眼角需要移动的距离，并根据该距离得到眼角的终点位置。
[0057]本实施例中，所述的步骤31中，根据瞳孔的位置确定左右眼睛的斜率，计算方法如下:
[0058]K= (rightPupiIY-1eftPupi 1Y) / (rightPupiΙΧ-leftPupiIX)；
[0059]其中，K是眼睛的斜率，rightPupilY、IeftPupiIY>rightPupi 1X> IeftPupilX 分别是右瞳孔的纵坐标、左瞳孔的纵坐标、右瞳孔的横坐标、左瞳孔的横坐标。
[0060]本实施例中，所述的步骤32中，根据所述的斜率计算眼角的初始位置，计算方法如下:
[0061]左眼角的横坐标:IeftPupilX+eyeLength*LfaceK；
[0062]左眼角的纵坐标:IeftPupilY+K*eyeLength/2.0+eyeLength/9.0 ；
[0063]右眼角的横坐标:rightPupilX-eyeLength*(1-LfaceK)；
[0064]右眼角的纵坐标:rightPupilY_K*eyeLength/2.0+eyeLength/9.0 ；
[0065]其中，LfaceK为侧脸情况下的向左侧脸的程度，K是眼睛的斜率，eyeLength为人眼长度，faceRight、faceLeft分别为人脸的右侧坐标值和左侧坐标值，rightPupilY、leftPupilY、rightPupiIX、IeftPupiIX分别是右瞳孔的纵坐标、左瞳孔的纵坐标、右瞳孔的横坐标、左瞳孔的横坐标。
[0066]上述的向左侧脸的程度的计算方法如下:
[0067]LfaceK = (faceRight-rightPupilX)/(faceRight-rightPupilX+leftPupilX-faceLeft)；
[0068]其中，LfaceK为侧脸情况下的向左侧脸的程度，faceRight、faceLeft分别为脸的右侧横坐标和左侧横坐标，rightPupilX、IeftPupilX分别为右瞳孔横坐标和左瞳孔横坐标。
[0069]上述的左眼角及右眼角的横坐标(X)与侧脸程度有关，上述的左眼角及右眼角的纵坐标(y)跟眼睛的位置斜率有关；本实施例中，假定瞳孔到眼角的横坐标长度为人眼长度的1/2，瞳孔到眼角的纵坐标为人眼宽度的1/3，且，假定人眼宽度是人眼长度的1/3，并假定瞳孔的距离即为两个眼睛的长度，则所述的步骤33中，计算眼角需要移动的距离的方法如下:
[0070]眼角的横坐标需要移动的距离:
[0071]Detax= (rightPupiΙΧ-leftPupi 1X-2.0^eyeLength)/2.0 ；
[0072]眼角的纵坐标需要移动的距离:
[0073]Detay = K*Detax ；
[0074]左眼角的终点位置的坐标为:
[0075](左眼角横坐标+Detax，左眼角纵坐标+Detay)；
[0076]右眼角的终点位置的坐标为:
[0077](右眼角横坐标-Detax，右眼角横坐标-Detay)。
[0078]所述的步骤30中进行自动拉眼角处理，主要是根据眼角的初始位置、终点位置以及需要移动的距离来确定对图像进行形变处理的形变半径及形变强度，并且在图像的形变处理过程中还对形变的位置进行二次线性插值处理；所述的形变半径为图像的像素点的形变范围，其主要根据人眼的瞳孔大小来确定，与圆心位置距离越近平移的距离就越大，整体的移动利于形变的自然性；所述的形变强度为图像变形的明显程度。由于不同人脸的大小有很大差别，所以此处的形变半径与人眼的瞳孔大小相关联，有如下的公式:
[0079]eyeLength/ (3.0) *3.4 ；
[0080]其中，3.4的确定是根据其效果决定的，本实施例中形变强度优选为0.15 ;可根据具体情况设置不同的参数。
[0081]上述形变处理所采用的形变原理，其形变函数的确定如下:
[0082]pow(((cos(M_PI*sqrt(i/(FILTER_SIZE_1)))+1)/2)，0.7)；
[0083]其中，FILTER_SIZE为1000，i的范围从O到999。上述形变函数需要在获取变形程度时获取，得到的方式是根据形变半径内点到圆心的距离，并与形变强度成正比例关系。
[0084]上述说明示出并描述了本发明的优选实施例，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文发明构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。
【权利要求】
1.一种自动优化眼角距离的方法，其特征在于，包括以下步骤: 10.接收待处理的图像，通过人脸检测技术得到人眼及人脸的位置； 20.根据预设的人眼长度与人脸宽度的比例，计算得到需要的人眼长度； 30.根据所述的人眼长度与人眼位置计算人眼的眼角需要移动的距离，并进行自动拉眼角处理。
2.根据权利要求1所述的一种自动优化眼角距离的方法，其特征在于:所述的步骤10中，通过人脸检测技术得到人眼及人脸的位置，主要是通过人脸检测技术判断是否检测到人脸，若检测到人脸则计算得到人眼的两个瞳孔的位置及人脸左右侧的位置。
3.根据权利要求2所述的一种自动优化眼角距离的方法，其特征在于:所述的步骤20中，人眼长度的计算方法如下:
eyeLength = (faceRight-faceLeft)*scale ； 其中，eyeLength为需要的人眼长度，scale为人眼长度占人脸宽度的百分比，faceRight、faceLeft分别为人脸的右侧坐标和左侧坐标。
4.根据权利要求2所述的一种自动优化眼角距离的方法，其特征在于:所述的步骤30中，根据所述的人眼长度与人眼位置计算人眼的眼角需要移动的距离，其计算方法进一步包括以下步骤: 31.根据瞳孔的位置确定左右眼睛的斜率； 32.根据所述的斜率计算眼角的初始位置； 33.计算眼角需要移动的距离，并根据该距离得到眼角的终点位置。
5.根据权利要求4所述的一种自动优化眼角距离的方法，其特征在于:所述的步骤31中，根据瞳孔的位置确定左右眼睛的斜率，计算方法如下:
K = (rightPupilY-leftPupilY)/(rightPupilX-leftPupilX)； 其中，K 是眼睛的斜率，rightPupilY、leftPupilY.rightPupilX, leftPupilX 分别是右瞳孔的纵坐标、左瞳孔的纵坐标、右瞳孔的横坐标、左瞳孔的横坐标。
6.根据权利要求5所述的一种自动优化眼角距离的方法，其特征在于:所述的步骤32中，根据所述的斜率计算眼角的初始位置，计算方法如下: 左眼角的横坐标:leftPupilX+eyeLength*LfaceK ； 左眼角的纵坐标:leftPupilY+K*eyeLength/2.0+eyeLength/9.0 ； 右眼角的横坐标:rightPupilX_eyeLength* (1-LfaceK)； 右眼角的纵坐标:rightPupilY_K*eyeLength/2.0+eyeLength/9.0 ； 其中，LfaceK为侧脸情况下的向左侧脸的程度，K是眼睛的斜率，eyeLength为人眼长度，faceRight、faceLeft分别为人脸的右侧坐标值和左侧坐标值，rightPupilY、leftPupilY、rightPupilX、leftPupilX分别是右瞳孔的纵坐标、左瞳孔的纵坐标、右瞳孔的横坐标、左瞳孔的横坐标。
7.根据权利要求6所述的一种自动优化眼角距离的方法，其特征在于:向左侧脸的程度的计算方法如下:
LfaceK = (faceRight-rightPupilX)/(faceRight-rightPupilX+leftPupilX-faceLeft)； 其中，LfaceK为侧脸情况下的向左侧脸的程度，faceRight、faceLeft分别为脸的右侧横坐标和左侧横坐标，rightPupilX、leftPupilX分别为右瞳孔横坐标和左瞳孔横坐标。
8.根据权利要求6所述的一种自动优化眼角距离的方法，其特征在于:所述的步骤33中，计算眼角需要移动的距离的方法如下: 眼角的横坐标需要移动的距离:
DetaX = (rightPupilX-leftPupilX-2.0*eyeLength)/2.Ο ； 眼角的纵坐标需要移动的距离:
Detay = K*Detax ； 左眼角的终点位置的坐标为: (左眼角横坐标+Detax,左眼角纵坐标+Detay)； 右眼角的终点位置的坐标为: (右眼角横坐标-Detax,右眼角横坐标-Detay)。
9.根据权利要求1所述的一种自动优化眼角距离的方法，其特征在于:所述的步骤30中进行自动拉眼角处理，主要是根据眼角的初始位置、终点位置以及需要移动的距离来确定对图像进行形变处理的形变半径及形变强度，并且在图像的形变处理过程中还对形变的位置进行二次线性插值处理。
10.根据权利要求9所述的一种自动优化眼角距离的方法，其特征在于:所述的形变半径为图像的像素点的形变范围，其主要根据人眼的瞳孔大小来确定；所述的形变强度为图像变形的明显程度。
【文档编号】G06K9/00GK104268518SQ201410482983
【公开日】2015年1月7日 申请日期:2014年9月19日 优先权日:2014年9月19日
【发明者】张伟, 傅松林, 叶志鸿, 李志阳 申请人:厦门美图之家科技有限公司