图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质与流程

本公开实施例涉及图像处理技术领域，具体而言，本公开涉及一种图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术：

近几年，随着智能终端技术的发展，智能终端采集图像信息的功能越来越强大，于是，对智能终端采集到的图像信息进行相应处理的各种应用程序也越来越多。虽然这些应用程序能够对采集到的图像信息进行美化、增加特效等处理，例如对拍照后的图像信息或自拍过程中的图像信息增加兔子、猫咪、小猪等动物相关形象的特效，又例如将拍照后的图像信息或自拍过程中的图像信息变更不同的背景环境等的特效处理，但是，本公开的发明人在具体实施过程中，发现现有应用程序对图像信息进行的处理往往形态比较单一，只能在一定程序能够满足用户的基本需求，并不能根据用户需求的增加，满足用户的多样化需求。

技术实现要素：

本公开实施例的目的旨在至少能解决上述的技术缺陷之一，特提供该发明内容部分以便以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。该发明内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

一方面，提供了一种图像处理方法，包括：

当获取到的第一图像中人脸满足预定条件时，基于预定人脸预测策略，确定目标图像包括的目标人脸的数量与性别特征；

基于目标人脸的性别特征，根据预定图像处理策略，对第一图像中人脸进行图像处理，生成数量的第二图像；

根据数量的第二图像，生成目标图像。

一方面，提供了一种图像处理装置，包括：

第一处理模块，用于当获取到的第一图像中人脸满足预定条件时，基于预定人脸预测策略，确定目标图像包括的目标人脸的数量与性别特征；

第二处理模块，用于基于目标人脸的性别特征，根据预定图像处理策略，对第一图像中人脸进行图像处理，生成该数量的第二图像；

生成模块，用于根据该数量的第二图像，生成目标图像。

一方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行所述程序时实现上述的图像处理方法。

一方面，提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述的图像处理方法。

本公开实施例提供的图像处理方法，基于目标图像包括的目标人脸的性别特征，根据预定图像处理策略，对获取到的第一图像中人脸进行图像处理，得到目标图像包括的目标人脸的数量的第二图像，并根据该数量的第二图像生成目标图像，不仅使得目标图像中可以包括一定数量的根据预定图像处理策略处理后的人脸，而且使得该一定数量的人脸可以具有不同的性别特征或者相同的性别特征，从而为用户提供样式新颖的特效图像，满足用户对图像变化的多样化需求，有效提升用户体验与用户满意度。

本公开实施例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，或通过本公开的实践了解到。

附图说明

结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。

图1为本公开实施例的图像处理方法的流程示意图；

图2为本公开实施例的图像处理的结果示意图；

图3为本公开实施例的图像处理装置的基本结构示意图；

图4为本公开实施例的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。

本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。

需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元一定为不同的装置、模块或单元，也并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。

需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。

本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本公开实施方式作进一步地详细描述。

下面以具体地实施例对本公开实施例的技术方案以及本公开实施例的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本公开的实施例进行描述。

本公开一个实施例提供了一种图像处理方法，该方法由终端设备执行，该终端设备可以是台式设备或者移动终端。如图1所示，该方法包括：

步骤s110，当获取到的第一图像中人脸满足预定条件时，基于预定人脸预测策略，确定目标图像包括的目标人脸的数量与性别特征；步骤s120，基于目标人脸的性别特征，根据预定图像处理策略，对第一图像中人脸进行图像处理，生成该数量的第二图像；步骤s130，根据该数量的第二图像，生成目标图像。

具体地，终端设备可以通过多媒体采集设备(例如相机、摄像头等)采集视频信息，并从视频信息中提取帧作为待处理图像(即第一图像)，也可以从本地预存储的图像集(例如相册)中提取任一幅图像作为待处理图像(即第一图像)，当然也可以通过其它的可实现方式获取待处理图像(即第一图像)，本公开实施例不对其作限定。其中，获取第一图像的这一操作，可以是在对图像进行处理之前预先选择好需要进行处理的图像，也可以是在检测到用户触发图像处理操作后，提醒用户提供或上传需要处理的图像。

具体地，第一图像可以是包括人、动物、风景、物品等等在内的各种图像。其中，当第一图像中包括人脸时，终端设备会检测该人脸是否满足预定条件，若该人脸满足预定条件(即获取到的第一图像中人脸满足预定条件时)，则基于预定人脸预测策略，确定目标图像包括的目标人脸的数量与性别特征，当第一图像中未包括人脸，或者第一图像中包括的人脸不满足预定条件时，虽然不会基于预定人脸预测策略，确定目标图像包括的目标人脸的数量与性别特征，但是可以弹出相应的提示信息，例如“图像中没有人脸”、“图像中人脸不符合条件”等，以提示用户。

具体地，当第一图像包括的人脸满足预定条件时，终端设备确定第一图像中人脸的各个面部特征，例如眼睛、耳朵、鼻子、眉毛、嘴巴、下巴、额头等，接着，可以基于预定人脸预测策略，根据第一图像中人脸的各个面部特征，确定目标图像包括的目标人脸的数量与性别特征。比如，若第一图像中人脸的50％的面部特征具有女性特征、50％的面部特征具有男性特征，则可以基于预定人脸预测策略，确定目标图像包括的目标人脸的数量为2、性别特征分别为女与男。又比如，若第一图像中人脸的80％的面部特征具有女性特征，则可以基于预定人脸预测策略，确定目标图像包括的目标人脸的数量为1、性别特征为女，也可以基于预定人脸预测策略，确定目标图像包括的目标人脸的数量为2、性别特征均为女。再比如，若第一图像中人脸的80％的面部特征具有男性特征，则可以基于预定人脸预测策略，确定目标图像包括的目标人脸的数量为1、性别特征为男，也可以基于预定人脸预测策略，确定目标图像包括的目标人脸的数量为2、性别特征均为男。

需要说明的是，上述的目标图像包括的目标人脸的数量为1或2只是一个示例，该数量也可以是其它的数值，比如3、4等，本公开实施例不对其作限制。

具体地，在确定出目标图像包括的目标人脸的数量与性别特征后，可以基于目标人脸的性别特征，根据预定图像处理策略，对第一图像中人脸进行图像处理，生成该数量的第二图像。假如目标图像包括的目标人脸的数量为1、性别特征为女，则可以基于目标人脸的性别特征(即女性)，根据预定图像处理策略，对第一图像中人脸进行图像处理，得到处理后的人脸(女性人脸)，并将包括该处理后的人脸(即女性人脸)的图像作为第二图像。假如目标图像包括的目标人脸的数量为1、性别特征为男，则可以基于目标人脸的性别特征(即男性)，根据预定图像处理策略，对第一图像中人脸进行图像处理，得到处理后的人脸(即男性人脸)，并将包括该处理后的人脸(即男性人脸)的图像作为第二图像。假如目标图像包括的目标人脸的数量为2、性别特征分别为女性与男性，则可以基于目标人脸的性别特征(即女性与男性)，根据预定图像处理策略，对第一图像中人脸进行图像处理，得到处理后的人脸(即女性人脸与男性人脸)，并将包括该处理后的人脸(即女性人脸)的图像作为第二图像，同时也将包括该处理后的人脸(即男性人脸)的图像作也作为为第二图像，即得到一定数量的第二图像，该一定数量为目标图像包括的目标人脸的数量。

具体地，在得到一定数量的第二图像后，可以根据该一定数量的第二图像生成目标图像。在一个示例中，可以通过对该一定数量的第二图像进行合成处理，来生成目标图像。在又一示例中，可以把各个第二图像分别作为不同的图像层，通过对该各个图像层进行叠加处理，来生成目标图像。

本公开实施例提供的图像处理方法，基于目标图像包括的目标人脸的性别特征，根据预定图像处理策略，对获取到的第一图像中人脸进行图像处理，得到目标图像包括的目标人脸的数量的第二图像，并根据该数量的第二图像生成目标图像，不仅使得目标图像中可以包括一定数量的根据预定图像处理策略处理后的人脸，而且使得该一定数量的人脸可以具有不同的性别特征或者相同的性别特征，从而为用户提供样式新颖的特效图像，满足用户对图像变化的多样化需求，有效提升用户体验与用户满意度。

下面对本公开实施例的方法进行具体介绍：

在一种可能的实现方式中，第一图像中人脸满足预定条件，可以是第一方向向量与竖直方向的方向向量间的夹角在预定夹角范围内，第一方向向量为根据第一图像中人脸的左眼关键点与右眼关键点生成的方向向量。

具体地，在检测第一图像中人脸是否满足预定条件的过程中，可以执行如下处理过程：首先，确定第一图像中人脸的左眼关键点与右眼关键点，接着，根据第一图像中人脸的左眼关键点与右眼关键点，确定第一图像中人脸是否满足预定条件。在一个示例中，确定第一图像中人脸的左眼关键点与右眼关键点，可以为：确定左眼关键点为106点人脸关键点中的第104点人脸关键点，确定右眼关键点为106点人脸关键点中的第105点人脸关键点。在又一示例中，确定第一图像中人脸的左眼关键点与右眼关键点，可以为：确定左眼关键点为106点人脸关键点中的第54点人脸关键点，确定右眼关键点为106点人脸关键点中的第59点人脸关键点。在另一示例中，确定第一图像中人脸的左眼关键点与右眼关键点，可以为：确定左眼关键点为106点人脸关键点中的第52点人脸关键点，确定右眼关键点为106点人脸关键点中的第61点人脸关键点。

具体地，在根据第一图像中人脸的左眼关键点与右眼关键点，确定第一图像中人脸是否满足预定条件的过程中，可以根据左眼关键点与右眼关键点之间的方向向量，确定第一图像中人脸是否满足预定条件。其中，在确定出第一图像中人脸的左眼关键点与右眼关键点后，可以根据该左眼关键点与右眼关键点生成相应的方向向量(即第一方向向量)，比如生成从左眼关键点到右眼关键点的方向向量，又比如，生成从右眼关键点到左眼关键点的方向向量(即第一方向向量)。

具体地，在根据第一图像中人脸的左眼关键点与右眼关键点生成第一方向向量后，可以计算该第一方向向量与竖直方向的方向向量之间的夹角。在计算出该夹角后，可以检测该夹角是否在预定夹角范围内，如果在预定夹角范围内，则确定第一图像中人脸满足预定条件，如果不在预定夹角范围内，则确定第一图像中人脸不满足预定条件。在一个示例中，该预定夹角范围可以是±n°+90°，即预定夹角范围为[-n°+90°，n°+90°]，其中，n°为偏差，n的取值可以是5、10、15等数值。需要说明的是，当预定夹角范围为[-n°+90°，n°+90°]时，检测第一图像中人脸是否满足预定条件，相当于检测第一图像中人脸是否为正脸。

具体地，在一个示例中，当获取到的第一图像中人脸满足预定条件时，在基于预定人脸预测策略，确定目标图像包括的目标人脸的数量与性别特征的过程中，可以采用如下的预定人脸预测策略：设定一个取值范围为[1，100]的随机整数s，当根据第一图像中人脸的各个面部特征，确定s的取值范围为0<s<＝30时，可以确定目标图像包括的目标人脸的数量为1、且性别特征为女性；当根据第一图像中人脸的各个面部特征，确定s的取值范围为30<s<＝60时，可以确定目标图像包括的目标人脸的数量为1、且性别特征为男性；当根据第一图像中人脸的各个面部特征，确定s的取值范围为60<s<＝75时，可以确定目标图像包括的目标人脸的数量为2、且性别特征均为女性；当根据第一图像中人脸的各个面部特征，确定s的取值范围为75<s<＝90时，可以确定目标图像包括的目标人脸的数量为2、且性别特征均为男性；当根据第一图像中人脸的各个面部特征，确定s的取值范围为90<s<＝100时，可以确定目标图像包括的目标人脸的数量为2、且性别特征分别为女性与男性。

需要说明的是，在上述示例中，取值范围[1，100]只是一个示例，该取值范围也可以是[0，1]或其它数值范围，本公开实施例不对其作限制，其中，当取值范围为[0，1]时，s的取值范围为0至1之间的小数，当取值范围为其它数值范围时，s的取值也对应调整。此外，在上述示例中，s的取值范围也是一个示例，比如s的取值范围可以根据需要由0<s<＝30调整为0<s<＝40、0<s<＝50等，其中，当s的取值范围由0<s<＝30调整为0<s<＝40时，后续s的取值范围也要作适当调整。

在一种可能的实现方式中，预定图像处理策略可以包括基础图像处理策略、单人图像处理策略与多人图像处理策略。其中，在基于目标人脸的性别特征，根据预定图像处理策略，对第一图像中人脸进行图像处理，生成该数量的第二图像的过程中，可以执行如下处理过程：首先，基于基础图像处理策略，对第一图像中人脸的各个第一面部特征分别进行图像处理，得到符合预定年龄段人脸的各个第二面部特征，并确定包括各个第二面部特征的人脸的图像为第三图像；接着，当数量为1时，基于目标人脸的性别特征，根据单人图像处理策略，对第三图像中的人脸进行图像处理，得到目标人脸，并将包括目标人脸的图像确定为第二图像；当数量为大于1时，基于目标人脸的性别特征，根据单人图像处理策略和多人图像处理策略，分别对第三图像中的人脸进行图像处理，得到该数量的目标人脸，并将每个包括该数量的目标人脸中的一个的图像均确定为第二图像，得到该数量的第二图像。

具体地，为了满足图像处理的多样化需求及便于进行具体的图像处理操作，可以将预定图像处理策略划分为基础图像处理策略、单人图像处理策略与多人图像处理策略。其中，无论单人图像处理策略，还是多人图像处理策略，都是基于基础图像处理策略的基础上进行的。换言之，在基于目标人脸的性别特征，根据预定图像处理策略，对第一图像中人脸进行图像处理的过程中，首先，基于基础图像处理策略对第一图像中人脸进行图像处理，接着，在基础图像处理策略的基础上，继续基于目标人脸的性别特征进行单人图像处理策略或者多人图像处理策略。

具体地，根据基础图像处理策略，对第一图像中人脸进行图像处理，可以是：基于基础图像处理策略，对所述第一图像中人脸的各个第一面部特征分别进行图像处理(例如特征变换处理)，得到符合预定年龄段人脸的各个第二面部特征，并确定包括各个第二面部特征的人脸的图像为第三图像。

通常，可以将人的年龄划分为不同的年龄段，例如0至1岁的婴儿、1岁到4岁的幼儿、5岁到11岁儿童、12岁至18岁的少年、19岁到35岁的青年、36岁到时60岁的中年及大于60岁的老年等等，当然也可以是其它的年龄段划分方式，本公开实施例不对其作限制。其中，不同年龄段的人脸的各个面部特征往往不同，例如0至1岁的婴儿人脸往往具有婴儿肥，又例如大于60岁的老年人脸布满皱纹、皮肤松弛下垂等。上述的预定年龄段人脸可以是预先选定的任一年龄段的人脸，比如可以是0至1岁的婴儿人脸，又比如，也可以是19岁到35岁的青年人脸，再比如，可以是大于60岁的老年人脸等等。

其中，在基于基础图像处理策略，对第一图像中人脸的各个第一面部特征分别进行图像处理的过程中，可以对第一图像中人脸的各个第一面部特征分别进行特征变换处理，得到符合预定年龄段人脸的各个第二面部特征，比如，得到与婴幼儿人脸的各个面部特征相一致的各个第二面部特征，又比如，得到与青年人脸的各个面部特征相一致的各个第二面部特征，再比如，得到与老年人脸的各个面部特征相一致的各个第二面部特征。在得到符合预定年龄段人脸的各个第二面部特征后，可以将包括各个第二面部特征的人脸的图像确定为第三图像，该第三图像即为得到的特征变换处理后的图像。相当于，按照预定年龄段人脸的各个面部特征(即各个第二面部特征)，来对第一图像中人脸的各个面部特征(即各个第一面部特征)分别进行特征变换处理，得到特征变换处理后的第一图像(即上述的第三图像)。

在实际应用中，可以通过根据各个年龄段人脸的各个面部特征训练后的神经网络(例如对抗神经网络)，来按照预定年龄段人脸的各个面部特征(即各个第二面部特征)，来对第一图像中人脸的各个面部特征(即各个第一面部特征)分别进行特征变换处理。

具体地，在根据基础图像处理策略，对第一图像中人脸进行图像处理，得到第三图像后，若目标图像包括的目标人脸的数量为1，则可以采用单人图像处理策略，即基于目标图像包括的目标人脸的性别特征，根据单人图像处理策略，对第三图像中的人脸进行图像处理，得到目标人脸，并将包括目标人脸的图像确定为第二图像。其中，单人图像处理策略可以为添加与面部特征对应的附加信息的图像处理策略，也可以基于预设的特效处理方式进行图像处理的图像处理策略，还可以是添加场景类信息(比如滤镜信息、背景环境信息、音乐信息等)的图像处理策略，从而使得第三图像中的人脸更加生动形象，在一定程度上增加趣味性，满足用户的个性化需求。

基于此，基于目标图像包括的目标人脸的性别特征，根据单人图像处理策略，对第三图像中的人脸进行图像处理，可以是：当目标人脸的性别特征为女性时，可以根据女性特征为第三图像中的人脸添加一些与面部特征对应的附加信息，例如女性发饰、女性耳饰、女士帽子、女性妆容等；也可以是：当目标人脸的性别特征为男性时，可以根据男性特征为第三图像中的人脸添加一些与面部特征对应的附加信息，例如男性发饰、男性耳饰、男士帽子、男性妆容等。此外，无论目标人脸的性别特征为女性还男性，均可以为第三图像中的人脸图像添加一些滤镜信息和/或背景环境信息；其中，滤镜信息包括但不限于分屏显示，桃心、樱花、飘雪、光晕、爱心、萤火虫、五角星等具有梦幻效果的滤镜信息，小清新、lomo、怀旧等相关的滤镜信息，背景环境信息包括但不限于与风景、动物、食物等相关的背景环境信息，淡雅、唯美、黑白伤感意境等类型的背景环境信息。

此外，与面部特征对应的附加信息还可以是具有动画效果的与面部特征对应的其他附加信息，例如兔子、猫咪、小猪、小狗等动物相关形象的附加信息，又例如起到搞笑、恶搞效果的附加信息，再例如与“哭”这一表情相关的“眼泪”附加信息，以及其它的一些与卖萌有关的附加信息等等，在此不一一列举。

在一个示例中，假如预定年龄段人脸为0至1岁的婴儿人脸，即第三图像中包括与婴幼儿人脸的各个面部特征相一致的各个第二面部特征的人脸，此时为了使得第三图像中的婴幼儿人脸更加生动形象，可以根据婴幼儿人脸的性别特征，对第三图像中的婴幼儿人脸添加一些与婴幼儿相对应的装饰物品，例如女孩帽子、女孩发饰、男孩帽子等。

具体地，在根据基础图像处理策略，对第一图像中人脸进行图像处理，得到第三图像后，若目标图像包括的目标人脸的数量大于1(例如为2、3等)，则可以采用单人图像处理策略和多人图像处理策略，即基于目标图像包括的目标人脸的性别特征，根据单人图像处理策略和多人图像处理策略，对第三图像中的人脸进行图像处理，并将每个包括该数量的目标人脸中的一个的图像均确定为第二图像，得到该数量的第二图像。其中，多人图像处理策略与单人图像处理策略类似，在此不再赘述。在根据单人图像处理策略和多人图像处理策略，对第三图像中的人脸进行图像处理后，不是在一张图像中包括该数量的目标人脸，而是一张图像中只包括该数量的目标人脸中的一个，假如该数量为3，则一张图像中只包括3个目标人脸中的一个，即3个目标人脸分别包括在三张图像中，该每一张图像均被确定为上述的第二图像，得到该数量(比如3张)的第二图像。

具体地，当上述的数量为2时，即目标图像包括的目标人脸的数量为2，则基于目标人脸的性别特征，根据单人图像处理策略和多人图像处理策略，分别对第三图像中的人脸进行第三图像处理，得到数量的目标人脸，并将每个包括数量的目标人脸中的一个的图像确定为第二图像，得到数量的第二图像，可以为：基于目标人脸的性别特征，根据单人图像处理策略，对第三图像中的人脸进行图像处理，得到第一个目标人脸，并将包括第一个目标人脸的图像确定为第一张第二图像；基于目标人脸的性别特征，根据多人图像处理策略，对第三图像中的人脸进行图像处理，得到第二个目标人脸，并将包括第二个目标人脸的图像确定为第二张第二图像。

在一个示例中，当目标图像包括的目标人脸的数量为2时，若目标人脸的性别特征均为女性，则：可以基于目标人脸的性别特征(即女性特征)，根据单人图像处理策略，对第三图像中的人脸进行图像处理，例如添加与女性特征相匹配的面部附加信息，又例如添加女性可能喜欢的场景类信息(比如滤镜信息、背景环境信息、音乐信息等)，从而得到经图像处理后的第一个目标人脸，进而得到包括第一个目标人脸的第一张第二图像；同时可以基于目标人脸的性别特征(即女性特征)，根据多人图像处理策略，对第三图像中的人脸进行图像处理，例如添加与女性特征相匹配的面部附加信息，又例如添加女性可能喜欢的场景类信息(比如滤镜信息、背景环境信息、音乐信息等)，从而得到经图像处理后的第一个目标人脸，进而得到包括第二个目标人脸的第二张第二图像。

在又一示例中，当目标图像包括的目标人脸的数量为2时，若目标人脸的性别特征分别为女性与男性，则：可以基于目标人脸的性别特征(即女性特征)，根据单人图像处理策略，对第三图像中的人脸进行图像处理，例如添加与女性特征相匹配的面部附加信息，又例如添加女性可能喜欢的场景类信息(比如滤镜信息、背景环境信息、音乐信息等)，从而得到经图像处理后的第一个目标人脸，进而得到包括第一个目标人脸的第一张第二图像；同时可以基于目标人脸的性别特征(即男性特征)，根据多人图像处理策略，对第三图像中的人脸进行图像处理，例如添加与男性特征相匹配的面部附加信息，又例如添加男性可能喜欢的场景类信息(比如滤镜信息、背景环境信息、音乐信息等)，从而得到经图像处理后的第一个目标人脸，进而得到包括第二个目标人脸的第二张第二图像。

具体地，在根据该数量的第二图像，生成目标图像的过程中，当数量为1时，将第二图像确定为目标图像；当数量大于1时，基于预定图像蒙版，对数量的第二图像进行合成处理，生成目标图像。

当目标图像包括的目标人脸的数量为1时，在基于目标人脸的性别特征，根据预定图像处理策略，对第一图像中人脸进行图像处理的过程中，会生成一张第二图像，此时可以直接将该张第二图像作为目标图像。当目标图像包括的目标人脸的数量大于1时，为便于描述，将该数量记作n(n为大于1的整数)，基于此，在基于目标人脸的性别特征，根据预定图像处理策略，对第一图像中人脸进行图像处理的过程中，会生成n张第二图像，其中，每一张第二图像包括一个目标人脸，此时可以对该n张第二图像进行合成处理，来生成一张目标图像。在对该n张第二图像进行合成处理的过程中，可以基于预定图像蒙版，对该n张第二图像进行合成处理。

具体地，为了方便对该n张第二图像进行合成处理，同时充分保留各张第二图像的图像信息，可以将预定图像蒙版划分为n个蒙版区域，即预定图像蒙版包括n个蒙版区域。下面以n为2为例，对基于预定图像蒙版，对n张第二图像进行合成处理进行具体介绍：

当n为2时，预定图像蒙版包括2个蒙版区域，该2个蒙版区域可以为左右结构的蒙版区域，也可以是上下结构的蒙版区域，还可以是对角线结构的蒙版区域，当然也可以是其它个性化形式的蒙版区域，本公开实施例不对其作限制。下文以该2个蒙版区域分别为第一蒙版区域和第二蒙版区域为例进行具体介绍：

在基于预定图像蒙版，对n张第二图像进行合成处理的过程中，第一蒙版区域可以放置第一张第二图像，也可以放置第二张第二图像，相对应地，第二蒙版区域可以放置第二张第二图像，也可以放置第一张第二图像。

当第一蒙版区域放置第一张第二图像，第二蒙版区域放置第二张第二图像时，由于第一蒙版区域的尺寸与第一张第二图像的尺寸可能不同，第二蒙版区域的尺寸与第二张第二图像的尺寸也可能不同，因此为了更好地对第一张第二图像和第二张第二图像进行合成，在基于预定图像蒙版，对n张第二图像进行合成处理的过程中，首先基于预定图像蒙版的第一蒙版区域的尺寸对第一张第二图像进行缩小处理，并基于预定图像蒙版的第二蒙版区域的尺寸第二张第二图像进行缩小处理；接着，通过将缩小处理后的第一张第二图像移动到第一蒙版区域，以及将缩小处理后的第二张第二图像移动到第二蒙版区域，来对第一张第二图像与第二张第二图像进行合成处理，从而生成目标图像。

当第一蒙版区域放置第二张第二图像，第二蒙版区域放置第一张第二图像时，由于第一蒙版区域的尺寸与第二张第二图像的尺寸可能不同，第二蒙版区域的尺寸与第一张第二图像的尺寸也可能不同，因此为了更好地对第一张第二图像和第二张第二图像进行合成，在基于预定图像蒙版，对n张第二图像进行合成处理的过程中，首先基于预定图像蒙版的第一蒙版区域的尺寸对第二张第二图像进行缩小处理，并基于预定图像蒙版的第二蒙版区域的尺寸第一张第二图像进行缩小处理；接着，通过将缩小处理后的第二张第二图像移动到第一蒙版区域，以及将缩小处理后的第一张第二图像移动到第二蒙版区域，来对第一张第二图像与第二张第二图像进行合成处理，从而生成目标图像。

具体地，在将缩小处理后的第一张第二图像移动到第一蒙版区域，并将缩小处理后的第二张第二图像移动到第二蒙版区域的过程中，或者在将缩小处理后的第二张第二图像移动到第一蒙版区域，并将缩小处理后的第一张第二图像移动到第二蒙版区域的过程中，为了保证每张第二图像中的人脸均能够完整显示出来，可以对具体的图像移动进行限定，比如设定一定的移动规则，确保第一张第二图像中人脸的鼻尖位置位于对应蒙版区域的中心，以及确保第二张第二图像中人脸的鼻尖位置位于对应蒙版区域的中心。

具体地，当第一蒙版区域的尺寸与第二蒙版区域的尺寸相等时，在将第一张第二图像移动到对应的第一蒙版区域或第二蒙版区域，以及将第二张第二图像移动到对应的第二蒙版区域或第一蒙版区域后，可以对位于第一蒙版区域的图像与位于第二蒙版区域的图像进行镜像处理，生成具有镜像效果的第一张第二图像与第二张第二图像，从而目标图像是对镜像处理后的第一张第二图像和第二张第二图像进行合成处理得到的图像，即目标图像中第一张第二图像和第二张第二图像是镜像图像。

在一个示例中，假如第一张第二图像为texturea，第二张第二图像为textureb，第一蒙版区域与第二蒙版区域为上下结构的蒙版区域，且第一蒙版区域位于上方，第二蒙版区域位于下方，则可以通过移动第一张第二图像中的每个元素至第一蒙版区域，移动第二张第二图像中的每个元素至第二蒙版区域，来得到一个上下镜像且人脸居中的效果。其中，图2给出了上下镜像且人脸居中的一个示意图。

在移动的过程中，可以按照如下公式(1)至公式(4)，来对texturea与textureb中的每个像素进行移动，且确保鼻尖位置(记作p0)位于对应蒙版区域的中心。

color0＝texture(texturea,uv+(0.0,p0.y-0.25))(1)

color1＝texture(textureb,(1.0-uv.x,uv.y)+(0.0,p0.y-0.75))(2)

mask＝texture(masktexure,uv).α(3)

gl_fragcolor＝mix(color0,color1,mask)(4)

其中，texture()为图像纹理提取函数，uv为当前像素的坐标，是一个位于0至1之间取值的坐标，若当前像素位于屏幕中心，则其坐标(即uv)为(0.5，0.5)。由于第一蒙版区域的尺寸与第二蒙版区域的尺寸相等，且第一蒙版区域位于上方，第二蒙版区域位于下方，相当于第一蒙版区域与第二蒙版区域将屏幕平均分为上下两部分，在整个屏幕坐标为0至1之间的数值的情况下，第一蒙版区域的纵坐标中心相当于上移到了0.25处(即1/4屏幕处)，第二蒙版区域的纵坐标中心相当于下移到了0.75处(即3/4屏幕处)。基于此，(p0.y-0.25)表示鼻尖位置的纵坐标位于第一蒙版区域的中心，(p0.y-0.75)表示鼻尖位置的纵坐标位于第二蒙版区域的中心，uv+(0.0,p0.y-0.25)表示将texturea中当前像素的坐标以鼻尖位置的纵坐标位于第一蒙版区域的中心为准则进行移动，(1.0-uv.x,uv.y)表示对textureb中当前像素的横坐标沿x轴进行翻转、纵坐标不变，(1.0-uv.x,uv.y)+(0.0,p0.y-0.75)表示将textureb中当前像素的坐标以鼻尖位置的纵坐标位于第二蒙版区域的中心为准则进行移动。

此外，(masktexure,uv).α表示根据透明度α区分第一蒙版区域与第二蒙版区域，mix(x,y,a)＝x*(1.0-a)+y*a。

图3为本公开又一实施例提供的一种图像处理装置的结构示意图，如图3所示，该装置300可以包括第一处理模块301、第二处理模块302及生成模块303，其中：

第一处理模块301，用于当获取到的第一图像中人脸满足预定条件时，基于预定人脸预测策略，确定目标图像包括的目标人脸的数量与性别特征；

第二处理模块302，用于基于目标人脸的性别特征，根据预定图像处理策略，对第一图像中人脸进行图像处理，生成数量的第二图像；

生成模块303，用于根据数量的第二图像，生成目标图像。

在一种可能的实现方式中，第一图像中人脸满足预定条件，包括：

第一方向向量与竖直方向的方向向量间的夹角在预定夹角范围内，第一方向向量为根据第一图像中人脸的左眼关键点与右眼关键点生成的方向向量。

在一种可能的实现方式中，预定图像处理策略包括基础图像处理策略、单人图像处理策略与多人图像处理策略；

第二处理模块包括第一处理单元、第二处理单元及第三处理单元；

第一处理单元，用于基于基础图像处理策略，对第一图像中人脸的各个第一面部特征分别进行图像处理，得到符合预定年龄段人脸的各个第二面部特征，并确定包括各个第二面部特征的人脸的图像为第三图像；

第二处理单元，用于当数量为1时，基于目标人脸的性别特征，根据单人图像处理策略，对第三图像中的人脸进行图像处理，得到目标人脸，并将包括目标人脸的图像确定为第二图像；

第三处理单元，用于当数量为大于1时，基于目标人脸的性别特征，根据单人图像处理策略和多人图像处理策略，分别对第三图像中的人脸进行图像处理，得到数量的目标人脸，并将每个包括数量的目标人脸中的一个的图像均确定为第二图像，得到数量的第二图像。

在一种可能的实现方式中，当数量为2时，第三处理单元具体用于：

基于目标人脸的性别特征，根据单人图像处理策略，对第三图像中的人脸进行图像处理，得到第一个目标人脸，并将包括第一个目标人脸的图像确定为第一张第二图像；

基于目标人脸的性别特征，根据多人图像处理策略，对第三图像中的人脸进行图像处理，得到第二个目标人脸，并将包括第二个目标人脸的图像确定为第二张第二图像。

在一种可能的实现方式中，生成模块用于：

当数量为1时，将第二图像确定为目标图像；

当数量大于1时，基于预定图像蒙版，对数量的第二图像进行合成处理，生成目标图像。

在一种可能的实现方式中，预定图像蒙版包括数量的蒙版区域；当数量为2时，生成模块在基于预定图像蒙版，对数量的第二图像进行合成处理，生成目标图像时，具体用于：

基于预定图像蒙版的第一蒙版区域的尺寸对第一张第二图像进行缩小处理，并基于预定图像蒙版的第二蒙版区域的尺寸第二张第二图像进行缩小处理；将缩小处理后的第一张第二图像移动到第一蒙版区域，以及将缩小处理后的第二张第二图像移动到第二蒙版区域，来对第一张第二图像与第二张第二图像进行合成处理，生成目标图像；或者，

基于预定图像蒙版的第二蒙版区域的尺寸对第一张第二图像进行缩小处理，并基于预定图像蒙版的第一蒙版区域的尺寸第二张第二图像进行缩小处理；将缩小处理后的第一张第二图像移动到第二蒙版区域，以及将缩小处理后的第二张第二图像移动到第一蒙版区域，来对第一张第二图像与第二张第二图像进行合成处理，生成目标图像。

在一种可能的实现方式中，当第一蒙版区域的尺寸与第二蒙版区域的尺寸相等时，还包括第四处理模块；

第四处理模块，用于对位于第一蒙版区域的图像与位于第二蒙版区域的图像进行镜像处理；

其中，生成模块具体用于对镜像处理后的第一张第二图像和第二张第二图像进行合成处理，生成目标图像。

本公开实施例提供的装置，基于目标图像包括的目标人脸的性别特征，根据预定图像处理策略，对获取到的第一图像中人脸进行图像处理，得到目标图像包括的目标人脸的数量的第二图像，并根据该数量的第二图像生成目标图像，不仅使得目标图像中可以包括一定数量的根据预定图像处理策略处理后的人脸，而且使得该一定数量的人脸可以具有不同的性别特征或者相同的性别特征，从而为用户提供样式新颖的特效图像，满足用户对图像变化的多样化需求，有效提升用户体验与用户满意度。

需要说明的是，本实施例为与上述的方法项实施例相对应的装置项实施例，本实施例可与上述方法项实施例互相配合实施。上述方法项实施例中提到的相关技术细节在本实施例中依然有效，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施例中提到的相关技术细节也可应用在上述方法项实施例中。

下面参考图4，其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备400的结构示意图。本公开实施例中的终端设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、pda(个人数字助理)、pad(平板电脑)、pmp(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字tv、台式计算机等等的固定终端。图4出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

电子设备包括存储器以及处理器，其中，这里的处理器可以称为下方所述的处理装置401，存储器包括下文中的只读存储器(rom)402、随机访问存储器(ram)403以及存储装置408中的至少一项，具体如下所示：

如图4所示，电子设备400可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)401，其可以根据存储在只读存储器(rom)402中的程序或者从存储装置408加载到随机访问存储器(ram)403中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram403中，还存储有电子设备400操作所需的各种程序和数据。处理装置401、rom402以及ram403通过总线404彼此相连。输入/输出(i/o)接口405也连接至总线404。

通常，以下装置可以连接至i/o接口405：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置406；包括例如液晶显示器(lcd)、扬声器、振动器等的输出装置407；包括例如磁带、硬盘等的存储装置408；以及通信装置409。通信装置409可以允许电子设备400与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图4示出了具有各种装置的电子设备400，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。

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装置409从网络上被下载和安装，或者从存储装置408被安装，或者从rom402被安装。在该计算机程序被处理装置401执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开上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存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——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。计算机可读存储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。在本公开中，计算机可读存储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。而在本公开中，计算机可读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。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、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：电线、光缆、rf(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

上述计算机可读介质可以是上述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：当获取到的第一图像中人脸满足预定条件时，基于预定人脸预测策略，根据第一图像中人脸的各个第一面部特征，确定目标图像包括的目标人脸的数量与性别特征；接着，基于目标人脸的性别特征，根据预定图像处理策略，对第一图像中人脸进行图像处理，生成数量的第二图像；接着，根据数量的第二图像，生成目标图像。

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公开的操作的计算机程序代码，上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，图示了按照本公开各种实施例的系统、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。

描述于本公开实施例中所涉及到的模块或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。其中，模块或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，获取模块还可以被描述为“检测到发生预定直播事件时，获取预定直播事件对应的至少一种事件处理方式的模块”。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、片上系统(soc)、复杂可编程逻辑设备(cpld)等等。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种图像处理方法，包括：

当获取到的第一图像中人脸满足预定条件时，基于预定人脸预测策略，确定目标图像包括的目标人脸的数量与性别特征；

基于目标人脸的性别特征，根据预定图像处理策略，对第一图像中人脸进行图像处理，生成数量的第二图像；

根据数量的第二图像，生成目标图像。

在一种可能的实现方式中，第一图像中人脸满足预定条件，包括：

第一方向向量与竖直方向的方向向量间的夹角在预定夹角范围内，第一方向向量为根据第一图像中人脸的左眼关键点与右眼关键点生成的方向向量。

在一种可能的实现方式中，预定图像处理策略包括基础图像处理策略、单人图像处理策略与多人图像处理策略；

基于目标人脸的性别特征，根据预定图像处理策略，对第一图像中人脸进行图像处理，生成数量的第二图像，包括：

基于基础图像处理策略，对第一图像中人脸的各个第一面部特征分别进行图像处理，得到符合预定年龄段人脸的各个第二面部特征，并确定包括各个第二面部特征的人脸的图像为第三图像；

当数量为1时，基于目标人脸的性别特征，根据单人图像处理策略，对第三图像中的人脸进行图像处理，得到目标人脸，并将包括目标人脸的图像确定为第二图像；

当数量为大于1时，基于目标人脸的性别特征，根据单人图像处理策略和多人图像处理策略，分别对第三图像中的人脸进行图像处理，得到数量的目标人脸，并将每个包括数量的目标人脸中的一个的图像均确定为第二图像，得到数量的第二图像。

在一种可能的实现方式中，当数量为2时，基于目标人脸的性别特征，根据单人图像处理策略和多人图像处理策略，分别对第三图像中的人脸进行第三图像处理，得到数量的目标人脸，并将每个包括数量的目标人脸中的一个的图像确定为第二图像，得到数量的第二图像，包括：

基于目标人脸的性别特征，根据单人图像处理策略，对第三图像中的人脸进行图像处理，得到第一个目标人脸，并将包括第一个目标人脸的图像确定为第一张第二图像；

基于目标人脸的性别特征，根据多人图像处理策略，对第三图像中的人脸进行图像处理，得到第二个目标人脸，并将包括第二个目标人脸的图像确定为第二张第二图像。

在一种可能的实现方式中，根据数量的第二图像，生成目标图像，包括：

当数量为1时，将第二图像确定为目标图像；

当数量大于1时，基于预定图像蒙版，对数量的第二图像进行合成处理，生成目标图像。

在一种可能的实现方式中，预定图像蒙版包括数量的蒙版区域；当数量为2时，基于预定图像蒙版，对数量的第二图像进行合成处理，生成目标图像，包括：

基于预定图像蒙版的第一蒙版区域的尺寸对第一张第二图像进行缩小处理，并基于预定图像蒙版的第二蒙版区域的尺寸第二张第二图像进行缩小处理；将缩小处理后的第一张第二图像移动到第一蒙版区域，以及将缩小处理后的第二张第二图像移动到第二蒙版区域，来对第一张第二图像与第二张第二图像进行合成处理，生成目标图像；或者，

基于预定图像蒙版的第二蒙版区域的尺寸对第一张第二图像进行缩小处理，并基于预定图像蒙版的第一蒙版区域的尺寸第二张第二图像进行缩小处理；将缩小处理后的第一张第二图像移动到第二蒙版区域，以及将缩小处理后的第二张第二图像移动到第一蒙版区域，来对第一张第二图像与第二张第二图像进行合成处理，生成目标图像。

在一种可能的实现方式中，当第一蒙版区域的尺寸与第二蒙版区域的尺寸相等时，在将缩小处理后的第一张第二图像移动到第一蒙版区域，以及将缩小处理后的第二张第二图像移动到第二蒙版区域之后，或者在将缩小处理后的第一张第二图像移动到第二蒙版区域，以及将缩小处理后的第二张第二图像移动到第一蒙版区域之后，还包括：

对位于第一蒙版区域的图像与位于第二蒙版区域的图像进行镜像处理；

其中，对第一张第二图像与第二张第二图像进行合成处理，生成目标图像，包括：

对镜像处理后的第一张第二图像和第二张第二图像进行合成处理，生成目标图像。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种图像处理装置，包括：

第一处理模块，用于当获取到的第一图像中人脸满足预定条件时，基于预定人脸预测策略，确定目标图像包括的目标人脸的数量与性别特征；

第二处理模块，用于基于目标人脸的性别特征，根据预定图像处理策略，对第一图像中人脸进行图像处理，生成数量的第二图像；

生成模块，用于根据数量的第二图像，生成目标图像。

在一种可能的实现方式中，第一图像中人脸满足预定条件，包括：

第一方向向量与竖直方向的方向向量间的夹角在预定夹角范围内，第一方向向量为根据第一图像中人脸的左眼关键点与右眼关键点生成的方向向量。

在一种可能的实现方式中，预定图像处理策略包括基础图像处理策略、单人图像处理策略与多人图像处理策略；

第二处理模块包括第一处理单元、第二处理单元及第三处理单元；

第一处理单元，用于基于基础图像处理策略，对第一图像中人脸的各个第一面部特征分别进行图像处理，得到符合预定年龄段人脸的各个第二面部特征，并确定包括各个第二面部特征的人脸的图像为第三图像；

第二处理单元，用于当数量为1时，基于目标人脸的性别特征，根据单人图像处理策略，对第三图像中的人脸进行图像处理，得到目标人脸，并将包括目标人脸的图像确定为第二图像；

第三处理单元，用于当数量为大于1时，基于目标人脸的性别特征，根据单人图像处理策略和多人图像处理策略，分别对第三图像中的人脸进行图像处理，得到数量的目标人脸，并将每个包括数量的目标人脸中的一个的图像均确定为第二图像，得到数量的第二图像。

在一种可能的实现方式中，当数量为2时，第三处理单元具体用于：

基于目标人脸的性别特征，根据单人图像处理策略，对第三图像中的人脸进行图像处理，得到第一个目标人脸，并将包括第一个目标人脸的图像确定为第一张第二图像；

基于目标人脸的性别特征，根据多人图像处理策略，对第三图像中的人脸进行图像处理，得到第二个目标人脸，并将包括第二个目标人脸的图像确定为第二张第二图像。

在一种可能的实现方式中，生成模块用于：

当数量为1时，将第二图像确定为目标图像；

当数量大于1时，基于预定图像蒙版，对数量的第二图像进行合成处理，生成目标图像。

在一种可能的实现方式中，预定图像蒙版包括数量的蒙版区域；当数量为2时，生成模块在基于预定图像蒙版，对数量的第二图像进行合成处理，生成目标图像时，具体用于：

基于预定图像蒙版的第一蒙版区域的尺寸对第一张第二图像进行缩小处理，并基于预定图像蒙版的第二蒙版区域的尺寸第二张第二图像进行缩小处理；将缩小处理后的第一张第二图像移动到第一蒙版区域，以及将缩小处理后的第二张第二图像移动到第二蒙版区域，来对第一张第二图像与第二张第二图像进行合成处理，生成目标图像；或者，

基于预定图像蒙版的第二蒙版区域的尺寸对第一张第二图像进行缩小处理，并基于预定图像蒙版的第一蒙版区域的尺寸第二张第二图像进行缩小处理；将缩小处理后的第一张第二图像移动到第二蒙版区域，以及将缩小处理后的第二张第二图像移动到第一蒙版区域，来对第一张第二图像与第二张第二图像进行合成处理，生成目标图像。

在一种可能的实现方式中，当第一蒙版区域的尺寸与第二蒙版区域的尺寸相等时，还包括第四处理模块；

第四处理模块，用于对位于第一蒙版区域的图像与位于第二蒙版区域的图像进行镜像处理；

其中，生成模块具体用于对镜像处理后的第一张第二图像和第二张第二图像进行合成处理，生成目标图像。

以上描述仅为本公开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，本公开中所涉及的公开范围，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公开构思的情况下，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。例如上述特征与本公开中公开的(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。

此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这不应当理解为要求这些操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行来执行。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实施例中。相反地，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实施例中。

尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。