基于图像的发型变换方法、装置、计算机设备及存储介质与流程

本发明涉及图像处理技术领域，具体而言，本发明涉及一种基于图像的发型变换方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术：

随着人们生活条件不断变好，生活质量不断提升，人们常会根据不同的服装和场合来配置不同的发型样式。目前人们在变换发型时，通常会选择戴假发或者采纳发型师的意见进行变换发型。这两种方法操作时都比较费时费工，较为繁琐。而且，由于每个人的脸型都是独一无二的，所以每个人的脸型所适用的发型都是存在着差异的，人们需要试戴或试剪过发型后才会知道这个发型跟自己的实际匹配情况，可能出现试戴或试剪过后发现发型不适合还需重新试戴或试剪的情况。而且，一旦人们选择错误的发型，要想重新变换发型都是比较麻烦且比较困难的，容易造成人们时间上的浪费。因此，如何引导人们选择正确的适合自己的发型显得尤为重要。

技术实现要素：

本发明的目的旨在至少解决上述技术问题之一，特别是解决如何引导人们选择正确的适合自己的发型的技术问题。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于图像的发型变换方法，包括以下步骤：

获取目标人脸图像，其中，所述人脸图像中包括目标人脸的人脸特征；

根据所述人脸特征从预设的第一映射列表中获取与所述人脸特征相匹配的第一发型标签，其中，所述第一映射列表为人脸特征与发型标签之间的映射关系表；

以所述第一发型标签为限定条件在预设的发型图像数据库中获取符合所述限定条件的发型图像作为与所述目标人脸图像相匹配的第一发型图像；

将所述目标人脸图像和所述第一发型图像进行拼接合成，以完成对所述目标人脸图像的发型变换操作。

可选地，以所述第一发型标签为限定条件在预设的发型图像数据库中获取符合所述限定条件的发型图像作为与所述人脸图像相匹配的第一发型图像的步骤之前，还包括：

获取发型图像；

按照预设的分类规则将所述发型图像进行归类并存储至预设的发型图像数据库。

可选地，按照预设的分类规则对所述发型图像进行归类并存储至预设的发型图像数据库的步骤，包括：

将所述发型图像输入至预设的发型信息匹配模型中，以识别出与所述发型图像相匹配的发型类型信息；

根据所述发型类型信息对所述发型图像进行发型标签配置，并将所述获取的发型标签关联于所述发型图像；

按照所述发型标签对所述发型图像进行归类和储存，以生成预设的发型图像数据库。

可选地，以所述第一发型标签为限定条件在预设的发型图像数据库中获取符合所述限定条件的发型图像作为与所述目标人脸图像相匹配的第一发型图像的步骤之后，还包括：

识别所述目标人脸图像中目标人脸的肤色特征；

根据所述肤色特征从预设的第二映射列表中获取与所述肤色特征相匹配的发型颜色，其中，所述第二映射列表为肤色特征与发型颜色之间的映射关系表；

根据所述发型颜色对所述第一发型图像进行颜色渲染，以获取符合所述目标人脸图像中目标人脸对应肤色特征的第二发型图像。

可选地，将所述人脸图像和所述第一发型图像进行拼接合成，以完成对所述人脸图像的发型变换操作的步骤，包括：

获取所述目标人脸图像中目标人脸的人脸轮廓；

对所述人脸轮廓进行透明度混合处理，以获取待执行发型变换操作的第一人脸轮廓；

对所述第一人脸轮廓与所述第一发型图像进行拼接操作，以生成拼接后的发型效果图像。

可选地，所述目标人脸图像中目标人脸的人脸轮廓包括二维人脸轮廓和三维人脸轮廓，其中，对所述第一人脸轮廓和所述第一发型图像进行拼接操作，以生成拼接操作后的发型效果图像的步骤，包括：

当所述目标人脸图像中目标人脸的人脸轮廓为二维人脸轮廓时，对所述第一人脸轮廓和所述第一发型图像进行二维拼接操作，生成与所述二维人脸轮廓显示一侧相对应的第一发型效果图像；

当所述目标人脸图像中目标人脸的人脸轮廓为三维人脸轮廓时，对所述第一人脸轮廓和所述第一发型图像进行三维拼接操作，生成沿所述三维人脸轮廓侧面多角度展示的第二发型效果图像。

可选地，所述第一发型效果图像为图片图像。

可选地，所述第二发型效果图像为由多张不同角度拍摄的图片组成的图片图像集。

可选地，所述第二发型效果图像为沿着所述三维人脸轮廓侧面旋转拍摄形成的视频图像。

为解决上述技术问题，本发明还提供了一种基于图像的发型变换装置，包括：

获取模块，用于获取目标人脸图像，其中，所述人脸图像中包括目标人脸的人脸特征；

第一处理模块，用于根据所述人脸特征从预设的第一映射列表中获取与所述人脸特征相匹配的第一发型标签，其中，所述第一映射列表为人脸特征与发型标签之间的映射关系表；

第二处理模块，用于以所述第一发型标签为限定条件在预设的发型图像数据库中获取符合所述限定条件的发型图像作为与所述目标人脸图像相匹配的第一发型图像；

执行模块，用于将所述目标人脸图像和所述第一发型图像进行拼接合成，以完成对所述目标人脸图像的发型变换操作。

可选地，所述基于图像的发型变换装置还包括:

第一获取子模块，用于获取发型图像；

第一处理子模块，用于按照预设的分类规则将所述发型图像进行归类并存储至预设的发型图像数据库。

可选地，所述基于图像的发型变换装置还包括:

第一识别子模块，用于将所述发型图像输入至预设的发型信息匹配模型中，以识别出与所述发型图像相匹配的发型类型信息；

第一配置子模块，用于根据所述发型类型信息对所述发型图像进行发型标签配置，并将所述获取的发型标签关联于所述发型图像；

第二处理子模块，用于按照所述发型标签对所述发型图像进行归类和储存，以生成预设的发型图像数据库。

可选地，所述基于图像的发型变换装置还包括:

第二识别子模块，用于识别所述目标人脸图像中目标人脸的肤色特征；

第三处理子模块，用于根据所述肤色特征从预设的第二映射列表中获取与所述肤色特征相匹配的发型颜色，其中，所述第二映射列表为肤色特征与发型颜色之间的映射关系表；

第四处理子模块，用于根据所述发型颜色对所述第一发型图像进行颜色渲染，以获取符合所述目标人脸图像中目标人脸对应肤色特征的第二发型图像。

可选地，所述基于图像的发型变换装置还包括:

第二获取子模块，用于获取所述目标人脸图像中目标人脸的人脸轮廓；

第五处理子模块，用于对所述人脸轮廓进行透明度混合处理，以获取待执行发型变换操作的第一人脸轮廓；

第一执行子模块，用于对所述第一人脸轮廓与所述第一发型图像进行拼接操作，以生成拼接后的发型效果图像。

可选地，所述目标人脸图像中目标人脸的人脸轮廓包括二维人脸轮廓和三维人脸轮廓，所述基于图像的发型变换装置还包括：

第一生成子模块，用于当所述目标人脸图像中目标人脸的人脸轮廓为二维人脸轮廓时，对所述第一人脸轮廓和所述第一发型图像进行二维拼接操作，生成与所述二维人脸轮廓显示一侧相对应的第一发型效果图像；

第二生成子模块，用于当所述目标人脸图像中目标人脸的人脸轮廓为三维人脸轮廓时，对所述第一人脸轮廓和所述第一发型图像进行三维拼接操作，生成沿所述三维人脸轮廓侧面多角度展示的第二发型效果图像。

可选地，所述基于图像的发型变换装置中所述的第一发型效果图像为图片图像。

可选地，所述基于图像的发型变换装置中所述的第二发型效果图像为由多张不同角度拍摄的图片组成的图片图像集。

可选地，所述基于图像的发型变换装置中所述的第二发型效果图像为沿着所述三维人脸轮廓侧面旋转拍摄形成的视频图像。

为解决上述技术问题，本发明还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述基于图像的发型变换方法的步骤。

为解决上述技术问题，本发明还提供一种存储有计算机可读指令的存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述基于图像的发型变换方法的步骤。

本发明的有益效果在于：

本发明通过获取目标人脸图像，根据所述目标人脸图像中目标人脸的人脸特征从预设的第一映射列表中获取与人脸特征相匹配的第一发型标签，从而以所述第一发型标签为限制条件从预设的发型数据库中获取符合所述限制条件的发型图像作为与所述目标人脸图像相匹配的第一发行图像，再将所述获取的第一发型图像与所述目标人脸图像进行拼接合成，以完成对所述目标人脸图像的发型变换操作。这样一来，只需一键上传图片即可获取当前适合自己的发型，无需重复试戴或试剪发型，可以避免造成用户时间上的浪费，正确地引导用户选择正确适合自己的发型。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述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发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，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。

图1为本发明实施例提供的基于图像的发型变换方法的基本方法流程示意图；

图2为本发明实施例提供的基于图像的发型变换方法中建立发型数据库时的一种方法流程示意图；

图3为本发明实施例提供的基于图像的发型变换方法中建立发型图像数据库的另一种方法流程示意图；

图4为本发明实施例提供的基于图像的发型变换方法中获取与目标人脸图像相匹配的第一发型图像的另一种方法流程示意图；

图5为本发明实施例提供的基于图像的发型变换方法中执行发型变换操作的一种方法流程示意图；

图6为本发明实施例提供的基于图像的发型变换方法中生成拼接后的发型效果图像的一种方法流程示意图；

图7为本发明实施例提供的基于图像的发型变换装置基本结构框图；

图8为本发明实施例提供的计算机设备基本结构框图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

在本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，且该操作的序号仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例

本技术领域技术人员可以理解，这里所使用的“终端”、“终端设备”既包括无线信号接收器的设备，其仅具备无发射能力的无线信号接收器的设备，又包括接收和发射硬件的设备，其具有能够在双向通信链路上，执行双向通信的接收和发射硬件的设备。这种设备可以包括：蜂窝或其他通信设备，其具有单线路显示器或多线路显示器或没有多线路显示器的蜂窝或其他通信设备；pcs(personalcommunicationsservice，个人通信系统)，其可以组合语音、数据处理、传真和/或数据通信能力；pda(personaldigitalassistant，个人数字助理)，其可以包括射频接收器、寻呼机、互联网/内联网访问、网络浏览器、记事本、日历和/或gps(globalpositioningsystem，全球定位系统)接收器；常规膝上型和/或掌上型计算机或其他设备，其具有和/或包括射频接收器的常规膝上型和/或掌上型计算机或其他设备。这里所使用的“终端”、“终端设备”可以是便携式、可运输、安装在交通工具(航空、海运和/或陆地)中的，或者适合于和/或配置为在本地运行，和/或以分布形式，运行在地球和/或空间的任何其他位置运行。这里所使用的“终端”、“终端设备”还可以是通信终端、上网终端、音乐/视频播放终端，例如可以是pda、mid(mobileinternetdevice，移动互联网设备)和/或具有音乐/视频播放功能的移动电话，也可以是智能电视、机顶盒等设备。

本实施例中提及的用户终端即为上述的终端。

请参阅图1，图1为本发明实施例提供的基于图像的发型变换方法的基本方法流程示意图。

如图1所示，所述基于图像的发型变换方法，包括以下步骤：

s100：获取目标人脸图像，其中，所述人脸图像中包括目标人脸的脸型特征。

本发明提供的基于图像的发型变换方法基于人脸图像，可以应用在相机的图像处理功能中，也可以应用在游戏的角色造型塑造功能中。在本实施例中，当用户使用终端执行诸如上述功能操作时，可以通过使用终端摄像头拍摄或者从终端内存中调用等方式获取得到待执行发型变换操作的人脸图像，其中，所述人脸图像中目标人脸的脸型特征信息清晰可辨。进而，以将所述人脸图像发送至终端执行的功能对应的后台服务器端，使得所述后台服务器端接收得到所述人脸图像后，可以通过人脸识别技术获取所述人脸图像中目标人脸的人脸特征，并根据该人脸特征对所述人脸图像进行发型变换操作。其中，所述人脸特征包括人脸轮廓特征，如脸型、额角宽度、脸颊宽度、脸颊长度等；还包括人脸局部特征，如五官、疤痕、胎记、斑点等局部特征，而且针对每一个获取的人脸局部特征，均记录有其对应于人脸中的坐标点位置。

s200：将所述目标人脸图像与预设的第一映射列表进行比对，以获取与所述目标人脸图像相匹配的第一发型标签，其中，所述第一映射列表为脸型特征与发型标签之间的映射关系表。

以相机app为例，用户使用所述相机app拍摄得到需要进行发型变换操作的人脸图像后，基于所述人脸图像触发所述相机app的图像处理功能，以对所述人脸图像进行发行变换操作。当所述后台服务器端接收到终端发送的目标人脸图像后，通过人脸识别技术对所述人脸图像进行人脸识别，从而获取得出所述人脸图像中目标人脸对应的人脸特征。而所述后台服务器端中预先配置有第一映射列表，所述第一映射列表中记载了人脸特征与发型标签之间的匹配关系，是脸型特征与发型标签之间的映射关系表。当后台服务器端识别出所述目标人脸图像中目标人脸的人脸特征之后，将所述识别出的人脸特征与所述第一映射列表进行比对，以从所述第一映射列表中确认并获取与所述识别出的人脸特征相匹配的第一发型标签。

举例说明，所述发型标签可以包括发型的长度类型标签，如齐耳短发、锁骨发型、齐肩发型、及腰发型等等；刘海类型标签，如齐刘海、中分刘海、偏分刘海、法式刘海、空气刘海等等；直发标签、卷发标签，如水波纹卷发、螺旋状卷发、大波浪卷发、小波浪卷发等等。在所述第一映射关系表中，建立有所述人脸特征与所述发型标签之间的映射关系，例如，齐刘海与长脸型之间建立映射关系；偏分刘海与圆脸型之间建立映射关系；空气刘海与椭圆脸型之间建立映射关系等等。水波纹卷发与长脸型、圆脸型、椭圆脸型等之间分别建立映射关系；螺旋状卷发与；大波浪卷发与；小波浪卷发与等等。通过诸如上述列举的映射关系，当所述后台服务器端识别出所述目标人脸图像中目标人脸的人脸特征之后，即可依据对应的映射关系获取得到与所述目标人脸图像相匹配的第一发型标签。例如，若所述目标人脸图像中目标人脸的人脸特征包括脸型信息为圆形脸，则获取偏分刘海标签作为与所述目标人脸图像相匹配的第一发型标签；若所述目标人脸图像中目标人脸的人脸特征包括脸型信息为长形脸，则获取齐刘海标签作为与所述目标人脸图像相匹配的第一发型标签等等。另外，针对人脸局部特征，可以将所述人脸局部特征所处的位置与所述发型标签之间建立映射关系，例如，疤痕、胎记、斑点等局部特征位于人脸的额头位置时，将额头位置与齐刘海标签之间建立映射关系；又例如，疤痕、胎记、斑点等局部特征位于人脸的侧脸位置时，将所述侧脸位置与偏分长刘海标签之间建立映射关系等等。此时，若在所述目标人脸图像中目标人脸的额头上识别出具有疤痕，此时该疤痕即为所述目标人脸图像中目标人脸的局部人脸特征，由于该局部人脸特征所处于人脸的位置为额头位置，即在本实施例中获取齐刘海标签作为与所述目标人脸图像相匹配的第一发型标签。

s300:以所述第一发型标签为限定条件在预设的发型图像数据库中获取符合所述限定条件的发型图像作为与所述目标人脸图像相匹配的第一发型图像。

在本实施例中，所述预设的发型图像数据库中存储有各种各样类型的发型图像，其中，所述预设的发型图像数据库中的每一款发型图像都具有表征其发型特点和/或适用人群的发型标签。因此，当所述后台服务器端获取得到与所述目标人脸图像相匹配的第一发型标签之后，可以以所述第一发型标签作为限定条件在预设的发型图像数据库中获取符合所述限定条件的发型图像作为与所述目标人脸图像相匹配的第一发型图像。例如，根据所述识别出的人脸特征从所述第一映射列表中确认并获取与所述识别出的人脸特征相匹配的第一发型标签为齐耳短发标签、齐刘海标签以及水波纹卷发标签，则此时以上述三个标签为限定条件遍历所述预设的发型图像数据库，以在所述预设的发型图像数据库中获取至少一个具有上述三个发型标签的发型图像作为与所述目标人脸图像相匹配的第一发型图像。

在一些实施例中，在所述预设的发型图像数据库中获取与所述目标人脸图像相匹配的第一发型图像时，还可以通过计算所述目标人脸图像与存储于所述预设的发型图像数据库中的发型图像之间的匹配度来进行进一步地选择。例如，计算所述目标人脸图像中目标人脸的脸长与脸宽之间的比例数值，额角的宽度数值等，将所述计算出来的数值与所述存储于所述预设的发型图像数据库中的发型图像对应的适用数值进行比对，获取两者之间的匹配度，进而获取与所述目标人脸图像匹配度较高的发型图像作为与所述目标人脸图像相匹配的第一发型图像。

s400：将所述目标人脸图像和所述第一发型图像进行拼接合成，以完成对所述人脸图像的发型变换操作。

在本实施例中，当获取得到与所述目标人脸图像相匹配的第一发型图像之后，将所述目标人脸图像和所述第一发型图像进行拼接合成，以完成对所述人脸图像的发型变换操作。具体地，在拼接之前，还包括获取所述目标人脸图像的头部轮廓，进而对所述头部轮廓边缘进行预处理，以将所述头部轮廓线条虚化，更好地与所述第一发型图像进行无痕地拼接合成。

上述实施例所述的基于图像的发型变换方法通过获取目标人脸图像，根据所述目标人脸图像中目标人脸的人脸特征从预设的第一映射列表中获取与人脸特征相匹配的第一发型标签，从而以所述第一发型标签为限制条件从预设的发型数据库中获取符合所述限制条件的发型图像作为与所述目标人脸图像相匹配的第一发型图像，再将所述获取的第一发型图像与所述目标人脸图像进行拼接合成，以完成对所述目标人脸图像的发型变换操作。这样一来，只需一键上传图片即可获取当前适合自己的发型，无需重复试戴或试剪发型，可以避免造成用户时间上的浪费，正确地引导用户选择正确适合自己的发型。

在一些实施例中，请参阅图2，图2为本发明实施例提供的基于图像的发型变换方法中建立发型数据库时的一种方法流程示意图。

如图2所示，所述步骤s300之前还包括步骤s500和步骤s600。其中，s500：获取发型图像；s600:按照预设的分类规则将所述发型图像进行归类并存储至预设的发型图像数据库。

所述发型数据库中存储有各种各样类型的发型图像，例如及腰发型，可分为包括顺直的、烫卷的、带刘海的、不带刘海的等，其中，烫卷的可以划分为水波纹卷发、螺旋状卷发、大波浪卷发、小波浪卷发等等；带刘海的也还可以划分为带齐刘海的、带中分刘海的、带偏分长刘海的、带偏分短刘海的、带空气刘海的、带法式刘海的等等。这些存储于所述发行数据库中的发型图像通过网络爬虫或者大数据采集的方式获得。在本实施例中，首先通过网络爬虫或者大数据采集的方式获取人物发型清晰可辨的图像，然后对所述获取的图像进行抠图处理，将所述图像中的人物的发型绘制出来，以生成发型图像，然后按照预设的分类规则对所述对该生成的发型图像进行归类并存储至预设的发型图像数据库。具体的分类规则包括对该发型图像进行发型类型信息识别以及根据所述识别出的发行类型信息设置与该发型图像相对应的发型标签，再将该发型图像按照该发型图像对应设置的发型标签分门别类地存储在发型图像数据库中。

在一些实施例中，请参阅图3，图3为本发明实施例提供的基于图像的发型变换方法中建立发型图像数据库的另一种方法流程示意图。

如图3所示，所述步骤s600还可以包括步骤s610至步骤s630。其中，s610：将所述发型图像输入至预设的发型类型信息匹配模型中，以识别出与所述发型图像相匹配的发型类型信息；s620:根据所述发型类型信息对所述发型图像进行发型标签配置，并将所述获取的发型标签关联于所述发型图像；s630:按照所述发型标签对所述发型图像进行归类和储存，以生成预设的发型图像数据库。

在本实施例中，识别与所述发型图像相匹配的发型类型信息之前，还需要预先训练出用于依据发型图像可识别出与该发型图像相匹配的发型类型信息的信息匹配模型。其中，所述信息匹配模型为训练至收敛状态的卷积神经网络模型，该卷积神经网络模型被训练用于依据发型图像识别与该发型图像相匹配的发型类型信息。所述卷积神经网络模型可以是cnn卷积神经网络模型或者vgg卷积神经网络模型。本实施例提供的卷积神经网络模型可以通过大量的样本数据(例如不同的发型图像)将信息匹配模型训练至收敛状态，以使得所述信息匹配模型具有识别与该发型图像相匹配的发型类型信息的功能。这样一来，当将采集到的图像进行抠图处理，并将所述图像中的人物的发型绘制出来，从而生成发型图像之后，通过将所述发型图像输入至预设的发型信息匹配模型中，即可由所述发型信息匹配模型根据所述发型图像识别出与所述发型图像相匹配的发型类型信息。其中，所述发型类型信息包括发型的长度类型信息、刘海类型信息、直卷类型信息等等。当识别出与所述发型图像相匹配的发型类型信息之后，可以根据所述发型类型信息对所述发型图像进行发型标签配置，并将所述获取的发型标签关联于所述发型图像。例如，从所述发型图像中识别出的发型类型信息包括：长度类型信息为及腰长发，刘海类型信息为偏分长刘海、直卷类型信息为大波浪卷发，此时对应配置该发型图像的发型标签包括及腰长发标签、偏分长刘海标签、大波浪卷发标签等，然后将该配置的发型标签与所述发型图像进行关联设置，然后按照所述发型标签对所述发型图像进行归类和储存，以生成预设的发型图像数据库，进而，可以根据所述发型标签从所述预设的发型图像数据库中获取得到相对应的发型图像。

在一些实施例中，请参阅图4，图4为本发明实施例提供的基于图像的发型变换方法中获取与目标人脸图像相匹配的第一发型图像的另一种方法流程示意图。

如图4所示，所述步骤s300之后，还可以包括步骤s700至s900。其中，s700：识别所述目标人脸图像中目标人脸的肤色特征；s800：根据所述肤色特征从预设的第二映射列表中获取与所述肤色特征相匹配的发型颜色，其中，所述第二映射列表为肤色特征与发型颜色之间的映射关系表；s900：根据所述发型颜色对所述第一发型图像进行颜色渲染，以获取符合所述目标人脸图像中目标人脸对应肤色特征的第二发型图像。

在本实施例中，所述后台服务器端还预先配置有第二映射列表，所述第二映射列表记载了肤色特征与发型颜色之间的匹配关系，是肤色特征与发型颜色之间的映射关系表。当后台服务器端根据所述人脸特征获取得到第一发型图像之后，还可以进一步地识别所述目标人脸图像中目标人脸的肤色特征，从而根据所述肤色特征从所述第二映射列表中获取与所述肤色特征相匹配的发型颜色，并根据所述获取的发型颜色对所述获取的第一发型图像进行颜色渲染，以获取符合所述目标人脸图像中目标人脸对应肤色特征的第二发型图像。在所述第二映射列表中，建立有所述肤色特征与所述发型颜色之间的映射关系，例如，淡红色肤色特征对应于中色色调，如银灰色、淡褐色或浅棕色等；黄色、灰黄色肤色特征对应于颜色较为鲜艳的深色色调，如紫红色、深褐色等；橄榄色肤色特征对应于深色色调，如黑色、紫色、红棕色；而乳白或奶油色肤色特征对应于任何色调等。

在一些实施例中，在根据所述获取的发型颜色对所述获取的第一发型图像进行颜色渲染，以获取符合所述目标人脸图像中目标人脸对应肤色特征的第二发型图像时，还可以通过计算所述目标人脸图像对应的肤色与发型颜色之间的匹配度来进行进一步地选择。例如，根据所述肤色特征与所述发型颜色之间的映射关系获取得到所述目标人脸图像对应肤色相匹配的发型颜色色调之后，计算所述发型颜色色调中每一中发型颜色与所述目标人脸图像对应肤色之间的匹配度，进而获取与所述目标人脸图像对应肤色匹配度较高的发型颜色对获取的第一发型图像进行颜色渲染，以生成与所述目标人脸图像相匹配的第二发型图像。

在一些实施例中，请参阅图5，图5为本发明实施例提供的基于图像的发型变换方法中执行发型变换操作的一种方法流程示意图。

如图5所示，所述步骤s400可以包括步骤s410至步骤s430。其中，s410：获取所述目标人脸图像中目标人脸的人脸轮廓；s420：对所述目标人脸轮廓进行透明度混合处理，以获取待执行发型变换操作的第一人脸轮廓；s430：对所述第一人脸轮廓与所述第一发型图像进行拼接操作，以生成拼接后的发型效果图像。

在本实施例中，获取得到与所述目标人脸图像相匹配的第一发行图像之后，需要将所述目标人脸图像和所述第一发型图像进行拼接合成，生成发型变换之后的发型效果图像，首先对所述目标人脸图像进行进一步的识别，获取所述目标人脸图像中目标人脸的人脸轮廓，进而对所述人脸轮廓进行透明度混合处理，具体通过调整所述人脸轮廓的图像参数，以将所述人脸轮廓的边缘线条进行虚化，从而获得待执行发型变换操作的第一人脸轮廓，再对所述第一人脸轮廓与所述第一发型图像进行拼接操作，在进行拼接合成操作过程中，还可以调整所述第一人脸轮廓的轮廓边缘与所述第一发型图像之间的配合关系，以生成拼接后的发型效果图像。

在一些实施例中，请一并参阅图6，图6为本发明实施例提供的基于图像的发型变换方法中生成拼接后的发型效果图像的一种方法流程示意图。

如图6所示，所述步骤s430还可以包括步骤s431和步骤s432。其中，s431：当所述目标人脸图像中目标人脸的人脸轮廓为二维人脸轮廓时，对所述第一人脸轮廓和所述第一发型图像进行二维拼接操作，生成与所述二维人脸轮廓显示一侧相对应的第一发型效果图像；s432：当所述目标人脸图像中目标人脸的人脸轮廓为三维人脸轮廓时，对所述第一人脸轮廓和所述第一发型图像进行三维拼接操作，生成沿所述三维人脸轮廓侧面多角度展示的第二发型效果图像。

由于所述目标人脸图像中目标人脸的人脸轮廓可以为二维人脸轮廓，也可以为三维人脸轮廓。因此，在本实施例中，对所述第一人脸轮廓和所述第一发型图像进行拼接操作之前，还包括识别中所述第一人脸轮廓为二维人脸轮廓还是三维人脸轮廓，当识别出所述第一人脸轮廓为二维人脸轮廓时，对所述第一人脸轮廓和所述第一发型图像进行二维拼接操作，生成与所述二维人脸轮廓显示一侧相对应的第一发型效果图像。例如，若所述二维人脸轮廓显示一侧为正面一侧，则所述第一发型效果图像为所述二维人脸轮廓正面一侧与所述第一发型正面一侧进行拼接合成后的图片图像；若所述二维人脸轮廓显示一侧为正偏左60度一侧，则所述第一发型效果图像为所述二维人脸轮廓正偏左60度一侧与所述第一发型正偏左60度一侧进行拼接合成后的图片图像。当识别出所述第一人脸轮廓为三维人脸轮廓时，对所述第一人脸轮廓和所述第一发型图像进行三维拼接操作，生成沿所述三维人脸轮廓侧面多角度展示的第二发型效果图像。第二发型效果图像可以为由多张不同角度拍摄的图片组成的图片图像集。例如，当对所述第一人脸轮廓和所述第一发型图像进行三维拼接操作之后，获取所述合成图像中正面一侧的图片图像，背面一侧的图片图像、正左面一侧图片图像、正右面一侧的图片图像、正偏左45度一侧的图片图像、正偏右45度一侧的图片图像等多张不同角度拍摄的图片形成图片图像集作为该次发型变换的第二发型效果图像。第二发型效果图像还可以为沿着所述三维人脸轮廓侧面旋转拍摄形成的视频图像。例如，以所述三维人脸轮廓的正面一侧为始点，沿着所述三维人脸轮廓的侧面平行地旋转360度进行录制，以拍摄形成视频图像作为该次发型变换的第二发型效果图像。

为解决上述技术问题本发明实施例还提供一种基于图像的发型变换装置。具体请参阅图7，图7为本发明实施例提供的基于图像的发型变换装置基本结构框图。

如图7所示，一种基于图像的发型变换装置，包括：获取模块、第一处理模块、第二处理模块和执行模块。其中，所述获取模块用于获取目标人脸图像，其中，所述人脸图像中包括目标人脸的人脸特征；所述第一处理模块用于根据所述人脸特征从预设的第一映射列表中获取与所述人脸特征相匹配的第一发型标签，其中，所述第一映射列表为人脸特征与发型标签之间的映射关系表；所述第二处理模块用于以所述第一发型标签为限定条件在预设的发型图像数据库中获取符合所述限定条件的发型图像作为与所述目标人脸图像相匹配的第一发型图像；所述执行模块用于将所述目标人脸图像和所述第一发型图像进行拼接合成，以完成对所述目标人脸图像的发型变换操作。

上述实施例所述的基于图像的发型变换装置通过获取目标人脸图像，根据所述目标人脸图像中目标人脸的人脸特征从预设的第一映射列表中获取与人脸特征相匹配的第一发型标签，从而以所述第一发型标签为限制条件从预设的发型数据库中获取符合所述限制条件的发型图像作为与所述目标人脸图像相匹配的第一发型图像，再将所述获取的第一发型图像与所述目标人脸图像进行拼接合成，以完成对所述目标人脸图像的发型变换操作。这样一来，只需一键上传图片即可获取当前适合自己的发型，无需重复试戴或试剪发型，可以避免造成用户时间上的浪费，正确地引导用户选择正确适合自己的发型。

在一些实施例中，所述基于图像的发型变换装置还包括:第一获取子模块和第一处理子模块。其中，所述第一获取子模块用于获取发型图像；所述第一处理子模块用于按照预设的分类规则将所述发型图像进行归类并存储至预设的发型图像数据库。

在一些实施例中，所述基于图像的发型变换装置还包括:第一识别子模块、第一配置子模块和第二处理子模块。其中，所述第一识别子模块用于将所述发型图像输入至预设的发型信息匹配模型中，以识别出与所述发型图像相匹配的发型类型信息；所述第一配置子模块用于根据所述发型类型信息对所述发型图像进行发型标签配置，并将所述获取的发型标签关联于所述发型图像；所述第二处理子模块用于按照所述发型标签对所述发型图像进行归类和储存，以生成预设的发型图像数据库。

在一些实施例中，所述基于图像的发型变换装置还包括:第二识别子模块、第三处理子模块和第四处理子模块。其中，所述第二识别子模块用于识别所述目标人脸图像中目标人脸的肤色特征；所述第三处理子模块用于根据所述肤色特征从预设的第二映射列表中获取与所述肤色特征相匹配的发型颜色，其中，所述第二映射列表为肤色特征与发型颜色之间的映射关系表；所述第四处理子模块用于根据所述发型颜色对所述第一发型图像进行颜色渲染，以获取符合所述目标人脸图像中目标人脸对应肤色特征的第二发型图像。

在一些实施例中，所述基于图像的发型变换装置还包括:第二获取子模块、第五处理子模块和第一执行子模块。其中，所述第二获取子模块用于获取所述目标人脸图像中目标人脸的人脸轮廓；所述第五处理子模块用于对所述人脸轮廓进行透明度混合处理，以获取待执行发型变换操作的第一人脸轮廓；所述第一执行子模块用于对所述第一人脸轮廓与所述第一发型图像进行拼接操作，以生成拼接后的发型效果图像。

在一些实施例中，所述目标人脸图像中目标人脸的人脸轮廓包括二维人脸轮廓和三维人脸轮廓，所述基于图像的发型变换装置还包括：第一生成子模块和第二生成子模块。其中，所述第一生成子模块用于当所述目标人脸图像中目标人脸的人脸轮廓为二维人脸轮廓时，对所述第一人脸轮廓和所述第一发型图像进行二维拼接操作，生成与所述二维人脸轮廓显示一侧相对应的第一发型效果图像；所述第二生成子模块用于当所述目标人脸图像中目标人脸的人脸轮廓为三维人脸轮廓时，对所述第一人脸轮廓和所述第一发型图像进行三维拼接操作，生成沿所述三维人脸轮廓侧面多角度展示的第二发型效果图像。

在一些实施例中，所述基于图像的发型变换装置中所述的第一发型效果图像为图片图像。

在一些实施例中，所述基于图像的发型变换装置中所述的第二发型效果图像为由多张不同角度拍摄的图片组成的图片图像集。

在一些实施例中，所述基于图像的发型变换装置中所述的第二发型效果图像为沿着所述三维人脸轮廓侧面旋转拍摄形成的视频图像。

为解决上述技术问题，本发明实施例还提供了一种计算机设备。具体请参阅图8，图8为本发明实施例提供的计算机设备基本结构框图。

如图8所示，计算机设备的内部结构示意图。如图8所示，该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、非易失性存储介质、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的非易失性存储介质存储有操作系统、数据库和计算机可读指令，数据库中可存储有控件信息序列，该计算机可读指令被处理器执行时，可使得处理器实现一种基于图像的发型变换方法。该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力，支撑整个计算机设备的运行。该计算机设备的存储器中可存储有计算机可读指令，该计算机可读指令被处理器执行时，可使得处理器执行一种基于图像的发型变换方法。该计算机设备的网络接口用于与终端连接通信。本领域技术人员可以理解，图8中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在本实施例中，所述处理器用于执行图7中获取模块10、第一处理模块20、第二处理模块30和执行模块40的具体功能，而所述存储器存储有执行上述模块所需的程序代码和各类数据。所述网络接口用于向用户终端或服务器之间的数据传输。本实施例中的存储器存储有基于图像的发型变换装置中执行所有子模块所需的程序代码及数据，服务器能够调用服务器的程序代码及数据执行所有子模块的功能。

上述实施例所述的计算机设备通过获取目标人脸图像，根据所述目标人脸图像中目标人脸的人脸特征从预设的第一映射列表中获取与人脸特征相匹配的第一发型标签，从而以所述第一发型标签为限制条件从预设的发型数据库中获取符合所述限制条件的发型图像作为与所述目标人脸图像相匹配的第一发型图像，再将所述获取的第一发型图像与所述目标人脸图像进行拼接合成，以完成对所述目标人脸图像的发型变换操作。这样一来，只需一键上传图片即可获取当前适合自己的发型，无需重复试戴或试剪发型，可以避免造成用户时间上的浪费，正确地引导用户选择正确适合自己的发型。

本发明还提供一种存储有计算机可读指令的存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述任一实施例所述基于图像的发型变换方法的步骤。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，该计算机程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，前述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-onlymemory，rom)等非易失性存储介质，或随机存储记忆体(randomaccessmemory，ram)等。

应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

以上所述仅是本发明的部分实施方式，应当指出，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，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。