用于处理图像的方法和装置与流程

本申请实施例涉及计算机技术领域，具体涉及用于处理图像的方法和装置。

背景技术

随着图像处理技术的发展，目前，出现了很多用于处理图像的应用，利用这些应用，用户可以对拍摄的图像进行变形、添加素材等操作。现有的图像处理的应用，如果用户想对拍摄的头部图像包括的头发图像进行更换发型、添加发丝等操作时，通常的做法是识别头发图像的位置，再在头发图像的位置处插入新的头发图像。

技术实现要素：

本申请实施例提出了用于处理图像的方法和装置。

第一方面，本申请实施例提供了一种用于处理图像的方法，该方法包括：获取目标头部图像；从目标头部图像中确定头发图像，以及确定头发图像包括的像素点的延伸方向；从头发图像中，确定起始像素点集合；对于起始像素点集合中的起始像素点，基于所确定的头发图像包括的像素点的延伸方向，确定该起始像素点的延伸方向；基于该起始像素点的延伸方向，确定该起始像素点对应的待拟合像素点集合；基于所确定的待拟合像素点集合，在目标头部图像中绘制发丝曲线。

在一些实施例中，基于该起始像素点的延伸方向，确定该起始像素点对应的待拟合像素点集合，包括：将该起始像素点确定为待拟合像素点，执行如下确定步骤：确定与待拟合像素点的距离为预设距离、且处在待拟合像素点的延伸方向上的像素点作为待定像素点；确定待定像素点是否位于头发图像的区域中；响应于确定不位于头发图像的区域中，将已确定的、位于头发图像中的待拟合像素点的集合确定为该起始像素点对应的待拟合像素点集合；响应于确定位于头发图像的区域中，基于所确定的头发图像包括的像素点的延伸方向，确定待定像素点的延伸方向，以及将最近一次确定的待定像素点作为待拟合像素点，继续执行确定步骤。

在一些实施例中，从头发图像中，确定起始像素点集合，包括：从头发图像中，确定头顶区域图像；将头顶区域图像划分为第一网格图像集合；对于第一网格图像集合中的第一网格图像，从该第一网格图像中选择像素点作为起始像素点。

在一些实施例中，在从头发图像中，确定起始像素点集合之前，方法还包括：将头发图像划分为第二网格图像集合。

在一些实施例中，基于所确定的头发图像包括的像素点的延伸方向，确定该起始像素点的延伸方向，包括：从第二网格图像集合中，确定起始像素点所在的第二网格图像作为起始网格图像；确定起始网格图像包括的像素点的延伸方向的平均方向，以及确定起始网格图像的相邻网格图像包括的像素点的延伸方向的平均方向；基于预设的、起始网格图像的方向权重和相邻网格图像的方向权重，对所确定的平均方向进行加权求和计算，将计算结果确定为起始像素点的延伸方向。

在一些实施例中，从目标头部图像中确定头发图像，包括：将目标头部图像输入预先训练的头发图像识别模型，得到头发图像，其中，头发图像识别模型用于表征头部图像与头发图像的对应关系。

在一些实施例中，确定头发图像包括的像素点的延伸方向，包括：确定头发图像包括的像素点的颜色变化梯度方向，其中，颜色变化梯度方向用于表征像素点的颜色变化幅度最大的方向；将所确定的像素点的颜色变化梯度方向的垂直方向确定为像素点的待处理延伸方向；基于平滑滤波算法，对头发图像包括的像素点的待处理延伸方向进行处理，得到头发图像包括的像素点的延伸方向。

在一些实施例中，基于所确定的待拟合像素点集合，在目标头部图像中绘制发丝曲线，包括：基于该起始像素点对应的待拟合像素点集合中的待拟合像素点，对待拟合像素点进行曲线拟合，得到初始拟合曲线；采用初始拟合曲线执行如下绘制步骤：确定所得到的初始拟合曲线是否包含曲率大于预设曲率阈值的曲线段；响应于确定不包含，在目标头部图像中绘制初始拟合曲线作为发丝曲线。

在一些实施例中，该方法还包括：响应于确定包含，将位于大于预设曲率阈值的曲线段处的待拟合像素点从待拟合像素点集合中删除；对待拟合像素点集合中剩余的待拟合像素点进行曲线拟合，得到新的初始拟合曲线；采用新的初始拟合曲线，继续执行绘制步骤。

在一些实施例中，该方法还包括：响应于确定包含，确定位于目标曲线段处的待拟合像素点和排列顺序处在目标曲线段处的待拟合像素点之后的待拟合像素点作为截断像素点，其中，目标曲线段是初始拟合曲线中的、大于预设曲率阈值的曲线段；将初始拟合曲线中的、根据截断像素点拟合出的曲线段删除；在目标头部图像上绘制初始拟合曲线中的剩余的曲线段作为发丝曲线；对截断像素点重新进行曲线拟合，得到新的初始拟合曲线，采用新的初始拟合曲线继续执行绘制步骤。

第二方面，本申请实施例提供了一种用于处理图像的装置，该装置包括：获取单元，被配置成获取目标头部图像；第一确定单元，被配置成从目标头部图像中确定头发图像，以及确定头发图像包括的像素点的延伸方向；第二确定单元，被配置成从头发图像中，确定起始像素点集合；绘制单元，被配置成对于起始像素点集合中的起始像素点，基于所确定的头发图像包括的像素点的延伸方向，确定该起始像素点的延伸方向；基于该起始像素点的延伸方向，确定该起始像素点对应的待拟合像素点集合；基于所确定的待拟合像素点集合，在目标头部图像中绘制发丝曲线。

在一些实施例中，绘制单元包括：第一确定模块，被配置成将该起始像素点确定为待拟合像素点，执行如下确定步骤：确定与待拟合像素点的距离为预设距离、且处在待拟合像素点的延伸方向上的像素点作为待定像素点；确定待定像素点是否位于头发图像的区域中；响应于确定不位于头发图像的区域中，将已确定的、位于头发图像中的待拟合像素点的集合确定为该起始像素点对应的待拟合像素点集合；第二确定模块，被配置成响应于确定位于头发图像的区域中，基于所确定的头发图像包括的像素点的延伸方向，确定待定像素点的延伸方向，以及将最近一次确定的待定像素点作为待拟合像素点，继续执行确定步骤。

在一些实施例中，第二确定单元包括：第三确定模块，被配置成从头发图像中，确定头顶区域图像；划分模块，被配置成将头顶区域图像划分为第一网格图像集合；选择模块，被配置成对于第一网格图像集合中的第一网格图像，从该第一网格图像中选择像素点作为起始像素点。

在一些实施例中，该装置还包括：划分单元，被配置成将头发图像划分为第二网格图像集合。

在一些实施例中，绘制单元包括：第四确定模块，被配置成从第二网格图像集合中，确定起始像素点所在的第二网格图像作为起始网格图像；第五确定模块，被配置成确定起始网格图像包括的像素点的延伸方向的平均方向，以及确定起始网格图像的相邻网格图像包括的像素点的延伸方向的平均方向；计算模块，被配置成基于预设的、起始网格图像的方向权重和相邻网格图像的方向权重，对所确定的平均方向进行加权求和计算，将计算结果确定为起始像素点的延伸方向。

在一些实施例中，第一确定单元进一步被配置成：将目标头部图像输入预先训练的头发图像识别模型，得到头发图像，其中，头发图像识别模型用于表征头部图像与头发图像的对应关系。

在一些实施例中，第一确定单元包括：第六确定模块，被配置成确定头发图像包括的像素点的颜色变化梯度方向，其中，颜色变化梯度方向用于表征像素点的颜色变化幅度最大的方向；第七确定模块，被配置成将所确定的像素点的颜色变化梯度方向的垂直方向确定为像素点的待处理延伸方向；处理模块，被配置成基于平滑滤波算法，对头发图像包括的像素点的待处理延伸方向进行处理，得到头发图像包括的像素点的延伸方向。

在一些实施例中，绘制单元包括：拟合模块，被配置成基于该起始像素点对应的待拟合像素点集合中的待拟合像素点，对待拟合像素点进行曲线拟合，得到初始拟合曲线；绘制模块，被配置成采用初始拟合曲线执行如下绘制步骤：确定所得到的初始拟合曲线是否包含曲率大于预设曲率阈值的曲线段；响应于确定不包含，在目标头部图像中绘制初始拟合曲线作为发丝曲线。

在一些实施例中，绘制单元进一步被配置成：响应于确定包含，将位于大于预设曲率阈值的曲线段处的待拟合像素点从待拟合像素点集合中删除；对待拟合像素点集合中剩余的待拟合像素点进行曲线拟合，得到新的初始拟合曲线；采用新的初始拟合曲线，继续执行绘制步骤。

在一些实施例中，绘制单元进一步被配置成：响应于确定包含，确定位于目标曲线段处的待拟合像素点和排列顺序处在目标曲线段处的待拟合像素点之后的待拟合像素点作为截断像素点，其中，目标曲线段是初始拟合曲线中的、大于预设曲率阈值的曲线段；将初始拟合曲线中的、根据截断像素点拟合出的曲线段删除；在目标头部图像上绘制初始拟合曲线中的剩余的曲线段作为发丝曲线；对截断像素点重新进行曲线拟合，得到新的初始拟合曲线，采用新的初始拟合曲线继续执行绘制步骤。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序；当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。

本申请实施例提供的用于处理图像的方法和装置，通过从获取的目标头部图像中确定头发图像，以及确定头发图像包括的像素点的延伸方向，再从头发图像中，确定起始像素点集合，最后确定起始像素点集合中的起始像素点对应的待拟合像素点集合，以及基于待拟合像素点集合，在目标头部图像中绘制发丝曲线，从而提高了在头部图像中绘制发丝曲线的准确性，以及提高了处理头发图像的灵活性。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本申请的一个实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是根据本申请实施例的用于处理图像的方法的一个实施例的流程图；

图3是根据本申请实施例的用于处理图像的方法的基于待拟合像素点集合进行曲线拟合的过程的示例性示意图；

图4是根据本申请实施例的用于处理图像的方法的一个应用场景的示意图；

图5是根据本申请实施例的用于处理图像的方法的又一个实施例的流程图；

图6是根据本申请实施例的用于处理图像的装置的一个实施例的结构示意图；

图7是适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

图1示出了可以应用本申请实施例的用于处理图像的方法或用于处理图像的装置的示例性系统架构100。

如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种应用，例如图像处理类应用、视频播放类应用、社交平台软件等。

终端设备101、102、103可以是硬件，也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时，可以是具有显示屏并且支持图像显示的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、mp3播放器(movingpictureexpertsgroupaudiolayeriii，动态影像专家压缩标准音频层面3)、mp4(movingpictureexpertsgroupaudiolayeriv，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。当终端设备101、102、103为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务的软件或软件模块)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对终端设备101、102、103上传的图像提供支持的后台图像处理服务器。后台图像处理服务器可以对获取的头部图像进行处理，并得到处理结果(例如绘制发丝曲线后的头部图像)。

需要说明的是，本申请实施例所提供的用于处理图像的方法可以由服务器105执行，也可以由终端设备101、102、103执行，相应地，用于处理图像的装置可以设置于服务器105中，也可以设置于终端设备101、102、103中。

需要说明的是，服务器可以是硬件，也可以是软件。当服务器为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当服务器为软件时，可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务的软件或软件模块)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。在目标头部图像不需要从远程获取的情况下，上述系统架构可以不包括网络，而只包括终端设备或服务器。

继续参考图2，示出了根据本申请的用于处理图像的方法的一个实施例的流程200。该用于处理图像的方法，包括以下步骤：

步骤201，获取目标头部图像。

在本实施例中，用于处理图像的方法的执行主体(例如图1所示的服务器或终端设备)可以通过有线连接方式或者无线连接方式从远程或从本地获取目标头部图像。其中，目标头部图像可以是由预设的摄像头(例如上述执行主体包括的摄像头或与上述执行主体通信连接的摄像头)对目标人物(例如使用上述执行主体的用户或其他人物)的头部进行拍摄得到的头部图像。需要说明的是，目标头部图像可以是单独的图像；也可以是从视频中提取的图像帧。例如，目标头部图像可以是在上述执行主体上播放的视频包括的、当前显示的图像帧。

步骤202，从目标头部图像中确定头发图像，以及确定头发图像包括的像素点的延伸方向。

在本实施例中，上述执行主体可以首先按照现有的各种方法从目标头部图像中确定头发图像。其中，从头部图像确定头发图像的方法可以包括但不限于以下至少一种：基于颜色空间统计的检测方法、基于概率模型、高斯模型的检测方法、基于神经网络的检测方法等。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体可以按照如下步骤从目标头部图像中确定头发图像：

将目标头部图像输入预先训练的头发图像识别模型，得到头发图像。其中，头发图像识别模型用于表征头部图像与头发图像的对应关系。

作为示例，头发图像识别模型可以包括特征提取模型和信息生成模型。特征提取模型可以将目标头部图像作为输入，用于提取所输入的目标头部图像的图像特征及输出。信息生成模型可以与特征提取模型连接，用于基于特征提取模型输出的图像特征，生成表征头发图像的位置的位置信息，以及基于位置信息确定头发图像。需要说明的是，在这里，特征提取模型可以包括用于提取图像特征的结构(例如卷积层)，当然也可以包括其他结构(例如池化层)。信息生成模型可以包括用于生成信息的结构(例如全连接层)，另外也可以包括其他结构(例如用于输出所得到的头发图像的输出层)。

作为另一示例，上述头发图像识别模型可以是基于现有的目标检测网络(例如ssd(singleshotmultiboxdetector)、dpm(deformablepartmodel)等)建立的模型。头发图像识别模型可以从输入其中的图像中，确定头发图像的位置。通常，头发图像识别模型可以输出的位置信息，该位置信息可以表征目标头部图像中的区域。例如，位置信息可以包括矩形框的两个对角坐标，通过两个对角坐标，可以在目标头部图像中确定一个矩形框，从而确定头发图像的位置。需要说明的是，上述目标检测网络以及对目标检测网络进行训练的方法是目前广泛研究和应用的公知技术，在此不再赘述。

在本实施例中，上述执行主体可以进一步确定头发图像包括的像素点的延伸方向。其中，延伸方向用于表征像素点的颜色变化幅度最小的方向。通常，延伸方向可以用角度来表征。例如，以头发图像包括的某像素点为原点建立直角坐标系，表征延伸方向的射线与该直角坐标系的横轴正方向之间的夹角可以用于表征延伸方向。

在本实施例中，上述执行主体可以按照各种方法确定像素点的延伸方向。作为示例，对于头发图像包括的像素点中的每个像素点，上述执行主体可以以该像素点为圆心，以预设长度为半径确定圆形区域，以及比较该圆形区域的边线经过的各个像素点的颜色变化值，将经过圆形区域的边线上的、最小的颜色变化值对应的像素点的半径与水平方向的夹角确定为该像素点的延伸方向。上述颜色变化值可以是像素点的某个颜色值(例如rgb(红色绿色蓝色)值的其中之一)的差值，或者rgb值的平均值的差值，或者是利用现有的计算像素的灰度值的方法计算出的像素的灰度值的差值。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体可以按照如下步骤确定头发图像包括的像素点的延伸方向：

首先，确定头发图像包括的像素点的颜色变化梯度方向。其中，颜色变化梯度方向用于表征像素点的颜色变化幅度最大的方向。具体地，上述执行主体可以利用现有的计算图像梯度的算法，计算得到头发图像包括的像素点的颜色变化梯度方向。图像梯度算法通常考虑图像的每个像素的某个邻域内的灰度变化，利用边缘临近的一阶或二阶导数变化规律，对原始图像中像素某个邻域设置梯度算子，利用梯度算子对图像中的各个区域进行卷积计算，梯度算子可以是sobel算子、robinson算子、laplace算子等。需要说明的是，计算图像梯度的算法是目前广泛研究和应用的公知技术，在此不再赘述。

然后，将所确定的像素点的颜色变化梯度方向的垂直方向确定为像素点的待处理延伸方向。通常，颜色变化梯度方向是像素点的颜色变化最大的方向，与该方向垂直的方向可以确定为像素点颜色变化最小的方向。

最后，基于平滑滤波算法，对头发图像包括的像素点的待处理延伸方向进行处理，得到头发图像包括的像素点的延伸方向。通常，头发图像包括的各个像素点的延伸方向各不相同，为了使小范围内的像素点的延伸方向保持相似，可以使用平滑滤波算法对各个像素点的延伸方向进行平滑处理。实践中，平滑处理也称模糊处理，其用途很多，最常见的是用来减少图像上的噪声或者失真，或者可以用来降低图像的分辨率。在本实现方式中，上述执行主体可以将通常的对像素的颜色值进行平滑处理的平滑滤波算法应用于对像素的待处理延伸方向进行平滑处理。从而降低相邻的像素点之间的延伸方向的差距。需要说明的是，上述平滑滤波算法可以包括但不限于以下至少一种：均值滤波、中值滤波、高斯滤波、双边滤波等。

步骤203，从头发图像中，确定起始像素点集合。

在本实施例中，上述执行主体可以按照各种方法从头发图像中，确定起始像素点集合。作为示例，上述执行主体可以根据技术人员在头发图像上指定的区域(例如头顶区域)，或者由上述执行主体自动划定的区域(例如位于头发图像中的上部且面积与头发图像的面积之比为预设比例的区域)，按照预设的间隔距离，在该区域中确定起始像素点集合，其中，相邻的起始像素点之间的距离为上述间隔距离。

步骤204，对于起始像素点集合中的起始像素点，基于所确定的头发图像包括的像素点的延伸方向，确定该起始像素点的延伸方向；基于该起始像素点的延伸方向，确定该起始像素点对应的待拟合像素点集合；基于所确定的待拟合像素点集合，在目标头部图像中绘制发丝曲线。

在本实施例中，对于起始像素点集合中的起始像素点，上述执行主体可以执行如下步骤：

步骤2041，基于所确定的头发图像包括的像素点的延伸方向，确定该起始像素点的延伸方向。作为示例，由于步骤202中确定了头发图像包括的像素点的延伸方向，因此上述执行主体可以确定出该起始像素点的延伸方向。或者，上述执行主体可以将包括该起始像素点的、预设大小的图像区域包括的像素点的延伸方向的平均方向确定为该起始像素点的延伸方向。

在本实施例的一些可选的实现方式中，在步骤203之前，上述执行主体可以将头发图像划分为第二网格图像集合。具体地，上述执行主体可以在头发图像中添加网格，添加的每个网格覆盖的区域即为第二网格图像。其中，添加的每个网格的大小可以是预先设置的大小，也可以是根据预设的网格的数量以及头发图像的面积计算出来的大小。需要说明的是，网格的形状可以是三角形、四边形等任意形状。

在本实施例的一些可选的实现方式中，基于第二网格图像集合，上述执行主体可以按照如下步骤确定该起始像素点的延伸方向：

首先，从第二网格图像集合中，确定起始像素点所在的第二网格图像作为起始网格图像。

然后，确定起始网格图像包括的像素点的延伸方向的平均方向，以及确定起始网格图像的相邻网格图像包括的像素点的延伸方向的平均方向。具体地，相邻网格图像可以是第二网格图像集合中的、位于起始网格图像周围的网格图像。例如，起始网格图像的相邻网格图像的数量可以最多为8个，分别位于起始网格图像的上方、下方、左方、右方、左上方、右上方、左下方、右下方。通常，网格图像包括的像素点的延伸方向以角度值表征，上述执行主体可以计算各个像素点对应的角度值的平均值，用平均值表征网格图像包括的像素点的延伸方向的平均方向。例如，网格图像包括四个像素点，各个像素点对应的角度值分别为θ1、θ2、θ3、θ4，则平均角度为(θ1+θ2+θ3+θ4)/4。

最后，基于预设的、起始网格图像的方向权重和相邻网格图像的方向权重，对所确定的平均方向进行加权求和计算，将计算结果确定为起始像素点的延伸方向。通常，起始网格图像的方向权重大于相邻网格图像的方向权重。例如，起始网格图像的方向权重为0.6，表征起始网格图像的平均方向的角度值为α1，该起始网格图像的相邻网格图像的数量为4，分别位于该起始网格图像的上方、下方、左方、右方，各个相邻网格图像的方向权重均为0.1，表征各个相邻网格图像的平均方向的角度值分别为α2、α3、α4、α5，则表征该起始像素点的延伸方向的角度值为α1*0.6+α2*0.1+α3*0.1+α4*0.1+α5*0.1。通过使用方向权重，可以将起始网格图像的周边区域的像素点的颜色值作为确定起始像素点的延伸方向的参考因素，从而可以避免因头部图像颜色失真造成的各个起始像素点的延伸方向差距过大，有助于改善绘制发丝曲线的显示效果。

步骤2042，基于该起始像素点的延伸方向，确定该起始像素点对应的待拟合像素点集合。作为示例，上述执行主体可以将位于该起始像素点的延伸方向上，且与该起始像素点距离预设距离的像素点确定为一个待拟合像素点，再将起始像素点的延伸方向向竖直方向偏移预设角度，得到新确定的待拟合像素点的延伸方向，以此类推，按照相同的方法逐一确定出新的待拟合像素点以及待拟合像素点的延伸方向，从而得到待拟合像素点集合。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体可以按照如下步骤确定该起始像素点对应的待拟合像素点集合：

首先，将该起始像素点确定为待拟合像素点，执行如下确定步骤：确定与待拟合像素点的距离为预设距离、且处在待拟合像素点的延伸方向上的像素点作为待定像素点。确定待定像素点是否位于头发图像的区域中。响应于确定不位于头发图像的区域中，将已确定的、位于头发图像中的待拟合像素点的集合确定为该起始像素点对应的待拟合像素点集合。需要说明的是，像素点之间的距离可以是像素点之间的直线距离，也可以是像素点的纵坐标之间的距离，其中，纵坐标可以是在头发图像上建立的直角坐标系中的纵坐标。

然后，响应于确定待定像素点位于头发图像的区域中，基于所确定的头发图像包括的像素点的延伸方向，确定待定像素点的延伸方向，以及将最近一次确定的待定像素点作为待拟合像素点，继续执行上述确定步骤。应当理解，确定待定像素点的延伸方向的方法可以与确定该起始像素点的延伸方向相同。

步骤2043，基于所确定的待拟合像素点集合，在目标头部图像中绘制发丝曲线。具体地，上述执行主体可以按照现有的各种曲线拟合方法，利用待拟合像素点集合中的待拟合像素点进行曲线拟合，得到拟合曲线，以及将拟合曲线绘制在目标头部图像中。上述曲线拟合方法可以包括但不限于以下至少一种：二次曲线拟合、三次曲线拟合、三阶贝塞尔曲线拟合等。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体可以按照如下步骤绘制拟合曲线：

首先，基于该起始像素点对应的待拟合像素点集合中的待拟合像素点，对待拟合像素点进行曲线拟合，得到初始拟合曲线。具体地，上述执行主体可以按照现有的各种曲线拟合方法，利用待拟合像素点集合中的待拟合像素点进行曲线拟合，得到初始拟合曲线。

然后，采用初始拟合曲线执行如下绘制步骤：确定所得到的初始拟合曲线是否包含曲率大于预设曲率阈值的曲线段。需要说明的是，计算曲线的曲率的方法是目前广泛研究和应用的公知技术，在此不再赘述。响应于确定初始拟合曲线不包含曲率大于预设曲率阈值的曲线段，在目标头部图像中绘制初始拟合曲线作为发丝曲线。具体地，执行主体可以按照预设的发丝曲线的线宽和颜色绘制出发丝曲线。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体可以响应于确定初始拟合曲线包含曲率大于预设曲率阈值的曲线段，首先将位于大于预设曲率阈值的曲线段处的待拟合像素点从待拟合像素点集合中删除。然后对待拟合像素点集合中剩余的待拟合像素点进行曲线拟合，得到新的初始拟合曲线。接着采用新的初始拟合曲线，继续执行上述实现方式中描述的绘制步骤。通过执行本实现方式，在目标头部图像中绘制的发丝曲线包括的各个曲线段的曲率均小于等于预设曲率，从而可以减小绘制的发丝曲线与目标头部图像指示的人物的真实发型的偏差，有助于改善发丝曲线的显示效果。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体还可以响应于确定初始拟合曲线包含曲率大于预设曲率阈值的曲线段，首先确定位于目标曲线段处的待拟合像素点和排列顺序处在目标曲线段处的待拟合像素点之后的待拟合像素点作为截断像素点。其中，目标曲线段是初始拟合曲线中的、大于预设曲率阈值的曲线段。

然后，将初始拟合曲线中的、根据截断像素点拟合出的曲线段删除。

接着，在目标头部图像上绘制初始拟合曲线中的剩余的曲线段作为发丝曲线。

最后，对截断像素点重新进行曲线拟合，得到新的初始拟合曲线，采用新的初始拟合曲线继续执行上述实现方式中描述的绘制步骤。

作为示例，如图3所示，图3示出了本实现方式的执行过程。图3中的各个圆点表征待拟合像素点，301为拟合出的初始拟合曲线，其中的曲线段3011(如图中的虚线框内的曲线段)的曲率大于预设的曲率阈值，则待拟合像素点302、303、304为截断像素点。然后，将根据截断像素点302、303、304拟合出的曲线段删除，将剩余的曲线305绘制在目标头部图像上。最后，基于截断像素点302、303、304重新进行曲线拟合，得到新的初始拟合曲线306，采用新的初始拟合曲线306重新执行上述绘制步骤，从而得到一个起始像素点对应的发丝曲线。通过执行本实现方式，可以充分利用待拟合像素点集合中包括的每个待拟合像素点，并且所绘制的曲线包括的各条曲线段均小于等于预设的曲率阈值，从而有助于进一步改善发丝曲线的显示效果。

继续参见图4，图4是根据本实施例的用于处理图像的方法的应用场景的一个示意图。在图4的应用场景中，终端设备401首先获取目标头部图像402。其中，目标头部图像402是使用终端设备401的用户的自拍图像。然后，终端设备401通过使用预先训练的神经网络，从目标头部图像中确定头发图像4021。接着，终端设备401通过比较头发图像包括的每个像素点的周边区域的各个像素的灰度值，确定出头发图像包括的每个像素点的延伸方向。再然后，终端设备401从头发图像4021中，自动划定出头顶区域4022，并在头顶区域中设置预设数量个起始像素点作为起始像素点集合。图4中的4023为起始像素点集合中的一个起始像素点。再然后，对于起始像素点集合中的每个起始像素点，终端设备401基于所确定的头发图像包括的像素点的延伸方向，确定出每个起始像素点对应的待拟合像素点集合。最后，基于每个起始像素点对应的待拟合像素点集合，进行曲线拟合，并将拟合的曲线绘制在目标头部图像中作为发丝曲线。如图4所示，4024为基于起始像素点4023对应的待拟合像素点集合进行曲线拟合，进而绘制出的一条发丝曲线。

本申请的上述实施例提供的方法，通过从获取的目标头部图像中确定头发图像，以及确定头发图像包括的像素点的延伸方向，再从头发图像中，确定起始像素点集合，最后确定起始像素点集合中的起始像素点对应的待拟合像素点集合，以及基于待拟合像素点集合，在目标头部图像中绘制发丝曲线，从而提高了在头部图像中绘制发丝曲线的准确性，以及提高了处理头发图像的灵活性。

进一步参考图5，其示出了用于处理图像的方法的又一个实施例的流程500。该用于处理图像的方法的流程500，包括以下步骤：

步骤501，获取目标头部图像。

在本实施例中，步骤501与图2对应实施例中的步骤201基本一致，这里不再赘述。

步骤502，从目标头部图像中确定头发图像，以及确定头发图像包括的像素点的延伸方向。

在本实施例中，步骤502与图2对应实施例中的步骤202基本一致，这里不再赘述。

步骤503，从头发图像中，确定头顶区域图像。

在本实施例中，上述执行主体可以按照各种方法从头发图像中，确定头顶区域图像。例如，上述执行主体可以将位于头发图像中的上部且面积与头发图像的面积之比为预设比例的区域确定为头顶区域图像。或者，上述执行主体可以按照现有的人脸识别方法，识别出人脸图像，将头发图像中位于人脸图像以上的区域确定为头顶区域。

步骤504，将头顶区域图像划分为第一网格图像集合。

在本实施例中，上述执行主体可以将头顶区域图像划分为第一网格图像集合。具体地，上述执行主体可以在头顶区域图像中添加网格，添加的每个网格覆盖的区域即为第一网格图像。其中，添加的每个网格的大小可以是预先设置的大小，也可以是根据预设的网格的数量以及头顶区域图像的面积计算出来的大小。需要说明的是，网格的形状可以是三角形、四边形等任意形状。

步骤505，对于第一网格图像集合中的第一网格图像，从该第一网格图像中选择像素点作为起始像素点。

在本实施例中，对于第一网格图像集合中的第一网格图像，上述执行主体可以从该第一网格图像中选择像素点作为起始像素点。具体地，上述执行主体可以按照各种方法从第一网格图像中选择像素点，例如，从第一网格图像包括的像素点中，随机选择像素点作为起始像素点；或者选择第一网格图像中的、位于第一网格图像中的中心的像素点作为起始像素点。经过对第一网格图像集合中的各个第一网格图像执行本步骤，可以得到起始像素点集合。

步骤506，对于起始像素点集合中的起始像素点，基于所确定的头发图像包括的像素点的延伸方向，确定该起始像素点的延伸方向；基于该起始像素点的延伸方向，确定该起始像素点对应的待拟合像素点集合；基于所确定的待拟合像素点集合，在目标头部图像中绘制发丝曲线。

在本实施例中，步骤506与图2对应实施例中的步骤204基本一致，这里不再赘述。

从图5中可以看出，与图2对应的实施例相比，本实施例中的用于处理图像的方法的流程500突出了对从头发图像中，确定起始像素点集合的步骤。由此，本实施例描述的方案可以更准确地在目标头部图像中确定起始像素点的位置，从而进一步提高了绘制发丝曲线的准确性，有助于改善绘制发丝曲线的显示效果。

进一步参考图6，作为对上述各图所示方法的实现，本申请提供了一种用于处理图像的装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图6所示，本实施例的用于处理图像的装置600包括：获取单元601，被配置成获取目标头部图像；第一确定单元602，被配置成从目标头部图像中确定头发图像，以及确定头发图像包括的像素点的延伸方向；第二确定单元603，被配置成从头发图像中，确定起始像素点集合；绘制单元604，被配置成对于起始像素点集合中的起始像素点，基于所确定的头发图像包括的像素点的延伸方向，确定该起始像素点的延伸方向；基于该起始像素点的延伸方向，确定该起始像素点对应的待拟合像素点集合；基于所确定的待拟合像素点集合，在目标头部图像中绘制发丝曲线。

在本实施例中，获取单元601可以通过有线连接方式或者无线连接方式从远程或从本地获取目标头部图像。其中，目标头部图像可以是由预设的摄像头(例如上述装置600包括的摄像头或与上述装置600通信连接的摄像头)对目标人物(例如使用上述装置600的用户或其他人物)的头部进行拍摄得到的头部图像。需要说明的是，目标头部图像可以是单独的图像；也可以是从视频中提取的图像帧。例如，目标头部图像可以是在上述装置600上播放的视频包括的、当前显示的图像帧。

在本实施例中，第一确定单元602可以首先按照现有的各种方法从目标头部图像中确定头发图像。其中，从头部图像确定头发图像的方法可以包括但不限于以下至少一种：基于颜色空间统计的检测方法、基于概率模型、高斯模型的检测方法、基于神经网络的检测方法等。在本实施例中，第一确定单元602可以进一步确定头发图像包括的像素点的延伸方向。其中，延伸方向用于表征像素点的颜色变化幅度最小的方向。通常，延伸方向可以用角度来表征。例如，以头发图像包括的某像素点为原点建立直角坐标系，表征延伸方向的射线与该直角坐标系的横轴正方向之间的夹角可以用于表征延伸方向。

在本实施例中，第一确定单元602可以按照各种方法确定像素点的延伸方向。作为示例，对于头发图像包括的像素点中的每个像素点，第一确定单元602可以以该像素点为圆心，以预设长度为半径确定圆形区域，以及比较该圆形区域的边线经过的各个像素点的颜色变化值，将经过圆形区域的边线上的、最小的颜色变化值对应的像素点的半径与水平方向的夹角确定为该像素点的延伸方向。

在本实施例中，第二确定单元603可以按照各种方法从头发图像中，确定起始像素点集合。作为示例，第二确定单元603可以根据技术人员在头发图像上指定的区域(例如头顶区域)，或者由第二确定单元603自动划定的区域(例如位于头发图像中的上部且面积与头发图像的面积之比为预设比例的区域)，按照预设的间隔距离，在该区域中确定起始像素点集合，其中，相邻的起始像素点之间的距离为上述间隔距离。

在本实施例中，对于起始像素点集合中的起始像素点，绘制单元604可以执行如下步骤：

首先，基于所确定的头发图像包括的像素点的延伸方向，确定该起始像素点的延伸方向。作为示例，由于第一确定单元602确定了头发图像包括的像素点的延伸方向，因此绘制单元604可以确定出该起始像素点的延伸方向。或者，绘制单元604可以将包括该起始像素点的、预设大小的图像区域包括的像素点的延伸方向的平均方向确定为该起始像素点的延伸方向。

然后，基于该起始像素点的延伸方向，确定该起始像素点对应的待拟合像素点集合。作为示例，绘制单元604可以将位于该起始像素点的延伸方向上，且与该起始像素点距离预设距离的像素点确定为一个待拟合像素点，再将起始像素点的延伸方向向竖直方向偏移预设角度，得到新确定的待拟合像素点的延伸方向，以此类推，按照相同的方法逐一确定出新的待拟合像素点以及待拟合像素点的延伸方向，从而得到待拟合像素点集合。

最后，基于所确定的待拟合像素点集合，在目标头部图像中绘制发丝曲线。具体地，绘制单元604可以按照现有的各种曲线拟合方法，利用待拟合像素点集合中的待拟合像素点进行曲线拟合，得到拟合曲线，以及将拟合曲线绘制在头部图像中。上述曲线拟合方法可以包括但不限于以下至少一种：二次曲线拟合、三次曲线拟合、三阶贝塞尔曲线拟合等。

在本实施例的一些可选的实现方式中，绘制单元604可以包括：第一确定模块(图中未示出)，被配置成将该起始像素点确定为待拟合像素点，执行如下确定步骤：确定与待拟合像素点的距离为预设距离、且处在待拟合像素点的延伸方向上的像素点作为待定像素点；确定待定像素点是否位于头发图像的区域中；响应于确定不位于头发图像的区域中，将已确定的、位于头发图像中的待拟合像素点的集合确定为该起始像素点对应的待拟合像素点集合；第二确定模块(图中未示出)，被配置成响应于确定位于头发图像的区域中，基于所确定的头发图像包括的像素点的延伸方向，确定待定像素点的延伸方向，以及将最近一次确定的待定像素点作为待拟合像素点，继续执行确定步骤。

在本实施例的一些可选的实现方式中，第二确定单元603可以包括：第三确定模块(图中未示出)，被配置成从头发图像中，确定头顶区域图像；划分模块(图中未示出)，被配置成将头顶区域图像划分为第一网格图像集合；选择模块(图中未示出)，被配置成对于第一网格图像集合中的第一网格图像，从该第一网格图像中选择像素点作为起始像素点。

在本实施例的一些可选的实现方式中，装置600还可以包括：划分单元(图中未示出)，被配置成将头发图像划分为第二网格图像集合。

在本实施例的一些可选的实现方式中，绘制单元可以包括：第四确定模块(图中未示出)，被配置成从第二网格图像集合中，确定起始像素点所在的第二网格图像作为起始网格图像；第五确定模块(图中未示出)，被配置成确定起始网格图像包括的像素点的延伸方向的平均方向，以及确定起始网格图像的相邻网格图像包括的像素点的延伸方向的平均方向；计算模块(图中未示出)，被配置成基于预设的、起始网格图像的方向权重和相邻网格图像的方向权重，对所确定的平均方向进行加权求和计算，将计算结果确定为起始像素点的延伸方向。

在本实施例的一些可选的实现方式中，第一确定单元602可以进一步被配置成：将目标头部图像输入预先训练的头发图像识别模型，得到头发图像，其中，头发图像识别模型用于表征头部图像与头发图像的对应关系。

在本实施例的一些可选的实现方式中，第一确定单元602可以包括：第六确定模块(图中未示出)，被配置成确定头发图像包括的像素点的颜色变化梯度方向，其中，颜色变化梯度方向用于表征像素点的颜色变化幅度最大的方向；第七确定模块(图中未示出)，被配置成将所确定的像素点的颜色变化梯度方向的垂直方向确定为像素点的待处理延伸方向；处理模块(图中未示出)，被配置成基于平滑滤波算法，对头发图像包括的像素点的待处理延伸方向进行处理，得到头发图像包括的像素点的延伸方向。

在本实施例的一些可选的实现方式中，绘制单元604可以包括：拟合模块(图中未示出)，被配置成基于该起始像素点对应的待拟合像素点集合中的待拟合像素点，对待拟合像素点进行曲线拟合，得到初始拟合曲线；绘制模块(图中未示出)，被配置成采用初始拟合曲线执行如下绘制步骤：确定所得到的初始拟合曲线是否包含曲率大于预设曲率阈值的曲线段；响应于确定不包含，在目标头部图像中绘制初始拟合曲线作为发丝曲线。

在本实施例的一些可选的实现方式中，绘制单元604可以进一步被配置成：响应于确定包含，将位于大于预设曲率阈值的曲线段处的待拟合像素点从待拟合像素点集合中删除；对待拟合像素点集合中剩余的待拟合像素点进行曲线拟合，得到新的初始拟合曲线；采用新的初始拟合曲线，继续执行绘制步骤。

在本实施例的一些可选的实现方式中，绘制单元604可以进一步被配置成：响应于确定包含，确定位于目标曲线段处的待拟合像素点和排列顺序处在目标曲线段处的待拟合像素点之后的待拟合像素点作为截断像素点，其中，目标曲线段是初始拟合曲线中的、大于预设曲率阈值的曲线段；将初始拟合曲线中的、根据截断像素点拟合出的曲线段删除；在目标头部图像上绘制初始拟合曲线中的剩余的曲线段作为发丝曲线；对截断像素点重新进行曲线拟合，得到新的初始拟合曲线，采用新的初始拟合曲线继续执行绘制步骤。

本申请的上述实施例提供的装置，通过从获取的目标头部图像中确定头发图像，以及确定头发图像包括的像素点的延伸方向，再从头发图像中，确定起始像素点集合，最后确定起始像素点集合中的起始像素点对应的待拟合像素点集合，以及基于待拟合像素点集合，在目标头部图像中绘制发丝曲线，从而提高了在头部图像中绘制发丝曲线的准确性，以及提高了处理头发图像的灵活性。

下面参考图7，其示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备(例如图1所示的服务器或终端设备)的计算机系统700的结构示意图。图7示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图7所示，计算机系统700包括中央处理单元(cpu)701，其可以根据存储在只读存储器(rom)702中的程序或者从存储部分708加载到随机访问存储器(ram)703中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram703中，还存储有系统700操作所需的各种程序和数据。cpu701、rom702以及ram703通过总线704彼此相连。输入/输出(i/o)接口705也连接至总线704。

以下部件连接至i/o接口705：包括键盘、鼠标等的输入部分706；包括诸如液晶显示器(lcd)等以及扬声器等的输出部分707；包括硬盘等的存储部分708；以及包括诸如lan卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分709。通信部分709经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器710也根据需要连接至i/o接口705。可拆卸介质711，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器710上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分708。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分709从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质711被安装。在该计算机程序被中央处理单元(cpu)701执行时，执行本申请的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本申请所述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本申请的操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括获取单元、第一确定单元、第二确定单元和绘制单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，获取单元还可以被描述为“获取目标头部图像的单元”。

作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：获取目标头部图像；从目标头部图像中确定头发图像，以及确定头发图像包括的像素点的延伸方向；从头发图像中，确定起始像素点集合；对于起始像素点集合中的起始像素点，基于所确定的头发图像包括的像素点的延伸方向，确定该起始像素点的延伸方向；基于该起始像素点的延伸方向，确定该起始像素点对应的待拟合像素点集合；基于所确定的待拟合像素点集合，在目标头部图像中绘制发丝曲线。

以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。