图像处理方法、图像处理装置、终端及可读存储介质与流程

1.本技术涉及图像处理技术领域，更具体而言，涉及一种图像处理方法、图像处理装置、终端及非易失性计算机可读存储介质。


背景技术：

2.一般地，取色器是基于三原色滤波的方式进行设计的，通过测得三原色数据来实现对待取色物体的色彩测量。在使用中根据采集的三基色数据与数据库进行比对和分析，确定拍摄对象的色彩函数，进而获得目标色彩。但该取色器在使用时必须保证取色区域的色彩一致性，也就是取色区域必须为单色区域，如果取色区域中存在多个色块区域则无法获取准确的色彩信息，导致取色效率及准确性较低。


技术实现要素：

3.本技术实施方式提供一种图像处理方法、图像处理装置、终端及非易失性计算机可读存储介质，用于至少解决取色效率及准确性较低的问题。
4.本技术实施方式的图像处理方法包括：获取待取色图像，所述待取色图像中具有多种色块；根据所述待取色图像中所述色块的边界将所述待取色图像分割成多个区域；及对每个所述区域进行数据处理，以生成对应的所述色块的色彩数据。
5.本技术实施方式的图像处理装置包括第一获取模块、分割模块及第一生成模块。第一获取模块用于获取待取色图像，所述待取色图像中具有多种色块；分割模块用于根据所述待取色图像中所述色块的边界将所述待取色图像分割成多个区域；第一生成模块用于对每个所述区域进行数据处理以生成对应的所述色块的色彩数据。
6.本技术实施方式的终端包括一个或多个处理器、存储器及一个或多个程序，其中，一个或多个所述程序被存储在所述存储器中，并且被一个或多个所述处理器执行，所述程序包括用于执行如下图像处理方法：获取待取色图像，所述待取色图像中具有多种色块；根据所述待取色图像中所述色块的边界将所述待取色图像分割成多个区域；及对每个所述区域进行数据处理，以生成对应的所述色块的色彩数据。
7.本技术实施方式的存储有计算机程序的非易失性计算机可读存储介质，当所述计算机程序被一个或多个处理器执行时，实现如下的图像处理方法：获取待取色图像，所述待取色图像中具有多种色块；根据所述待取色图像中所述色块的边界将所述待取色图像分割成多个区域；及对每个所述区域进行数据处理，以生成对应的所述色块的色彩数据。
8.本技术实施方式的图像处理方法、图像处理装置、终端及非易失性计算机可读存储介质中，获取的待取色图像中具有多种色块，根据待取色图像中色块的边界将待取色图像分割成多个区域，并对多个区域进行数据处理，生成对应的色块的色彩数据。由于根据待取色图像中多种色块的边界将待取色图像分割成多个区域，可以实现同时获得多个区域对应色块的色彩数据，提升取色效率。同时，对多个区域分别进行数据处理，通过数据处理获得多个区域中对应色块的色彩数据，提高取色结果的准确性。
9.本技术的实施方式的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本技术的实施方式的实践了解到。
附图说明
10.本技术的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施方式的描述中将变得明显和容易理解，其中：
11.图1是本技术某些实施方式的图像处理方法的流程示意图；
12.图2是本技术某些实施方式的图像处理装置的结构示意图；
13.图3是本技术某些实施方式的终端的结构示意图；
14.图4是本技术某些实施方式的图像处理方法的流程示意图；
15.图5是本技术某些实施方式的图像处理方法中确定待取色场景和待取色区域的流程示意图；
16.图6是本技术某些实施方式的图像处理方法中取色装置的结构示意图；
17.图7是本技术某些实施方式的图像处理方法的流程示意图；
18.图8是本技术某些实施方式的图像处理方法中确定分割区域的原理示意图；
19.图9是本技术某些实施方式的图像处理方法的流程示意图；
20.图10是本技术某些实施方式的图像处理方法中光源标定的结构示意图；
21.图11是本技术某些实施方式的图像处理方法中光源标定得到的光源光谱示意图；
22.图12是本技术某些实施方式的图像处理方法的流程示意图；
23.图13是本技术某些实施方式的图像处理方法中获取色彩数据的原理示意图；
24.图14是本技术某些实施方式的图像处理方法的流程示意图；
25.图15是本技术某些实施方式的图像处理装置的结构示意图；
26.图16是本技术某些实施方式的图像处理方法的场景示意图；
27.图17是本技术某些实施方式的图像处理方法中获取目标图像的流程示意图；
28.图18是本技术某些实施方式的非易失性计算机可读存储介质和处理器的连接状态示意图。
具体实施方式
29.下面详细描述本技术的实施方式，实施方式的示例在附图中示出，其中，相同或类似的标号自始至终表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本技术的实施方式，而不能理解为对本技术的实施方式的限制。
30.目前，取色器在使用时必须保证取色区域的色彩一致性，也就是取色区域必须为单色区，如果取色区域中存在多个色块区域则无法获取准确的色彩，限制了适用场景，导致取色效率及准确性较低。如何同时获取多个色块的色彩信息，提高取色效率及准确性成为本领域技术人员亟需解决的难题。为解决此问题，本技术提供一种图像处理方法、一种图像处理装置10(图2所示)、一种终端100(图3所示)及一种非易失性计算机可读存储介质(图18所示)。
31.请参阅图1，本技术实施方式的图像处理方法，包括：
32.01：获取待取色图像，待取色图像中具有多种色块；
33.03：根据待取色图像中色块的边界将待取色图像分割成多个区域；及
34.05：对每个区域进行数据处理，以生成对应的色块的色彩数据。
35.请参阅图2，上述图像处理方法可应用于图像处理装置10，本技术实施方式的图像处理装置10包括第一获取模块11、分割模块12、第一生成模块13。第一获取模块11用于获取待取色图像，待取色图像中具有多种色块。分割模块12用于根据待取色图像中色块的边界将待取色图像分割成多个区。第一生成模块13用于对每个区域进行数据处理以生成对应的色块的色彩数据。
36.请参阅图3，上述图像处理方法可应用于终端100，本技术一个实施方式的终端100包括本体20、一个或多个处理器40、存储器30、及一个或多个程序。其中，一个或多个处理器40和存储器30均安装于本体20中，一个或多个程序被存储在存储器30中，并且被一个或多个处理器40执行，程序包括用于执行01、03及05中的图像处理方法。即，一个或多个处理器40用于：获取待取色图像，待取色图像中具有多种色块；根据待取色图像中色块的边界将待取色图像分割成多个区域；及对每个区域进行数据处理，以生成对应的色块的色彩数据。
37.本技术的另一个实施方式的终端100可包括本体20，图像处理装置10安装于本体20内。终端100可以是手机、平板电脑、数码相机、笔记本电脑、智能手表、头显设备、游戏机等。本技术实施方式以终端100是手机为例进行说明，可以理解，终端100的具体形式并不限于手机。
38.请继续参阅图3，在一些实施例中，终端100还可包括显微取色器，显微取色器包括显微镜头50及处理单元(可以为处理器40，也可以是与处理器40不同的其他的处理器)，待取色图像可以是通过显微镜头50直接进行拍摄的，用户通过显微镜头50对想要的取色的区域进行拍摄，进而获得待取色图像；在另一个实施例中，待取色图像还可以是终端100上已有的图像，例如存储在相册app中的图像；在又一个实施例中，待取色图像还可以是外界导入到终端100中的图像，例如，通过蓝牙、wifi、光传输等方式从诸如其他终端、服务器、云端等获得的图像作为待取色图像。在获取到待取色图像后，显微取色器的处理单元可对待取色图像进行取色处理，以取得色彩数据。
39.具体地，获取的待取色图像中可以具有一种或多种不同的色块，根据待取色图像中不同色块的边界将待取色图像分割成多个区域，并对多个区域进行数据处理，生成多个区域中对应色块的色彩数据。由于根据待取色图像中多种色块的边界将待取色图像分割成多个区域，可以实现同时获得多个区域对应色块的色彩数据，提升取色效率。同时，对多个区域分别进行数据处理，通过数据处理获得对应色块的色彩数据，提高取色结果的准确性。
40.在一些实施例中，色彩数据可以为rgb色彩数据，rgb是以r(red：红)、g(green：绿)、b(blue：蓝)三种基本色为基础，进行不同程度的叠加，产生丰富而广泛的颜色，又称为三基色模式，rgb色彩数据更加直观，且容易理解，利用线性或非线性变换，则可以从rgb色彩数据推导出其他的颜色特征。在另一个实施例中，色彩数据可以为颜色-对立空间(lab color space，lab)色彩数据，lab是由一个亮度通道(channel)和两个颜色通道组成的。在lab色彩数据中，每个颜色用l(亮度)、a(从绿色到红色的分量)、b(从蓝色到黄色的分量)三个数字表示，lab色彩数据的色彩广阔，感知均匀且容易调整。需要说明的是，rgb色彩数据与lab色彩数据之间可以相互转换，以为用户提供更加准确客观的色彩数据。
41.本技术中的图像处理方法、图像处理装置10及终端100中，通过待取色图像中不同色块的边界将待取色图像分割成多个区域，并对多个区域进行数据处理，生成多个区域中对应色块的色彩数据。由于根据待取色图像中多种色块的边界将待取色图像分割成多个区域，可以实现同时获得多个区域对应色块的色彩数据，提升取色效率。同时，对多个区域分别进行数据处理，通过数据处理获得对应色块的色彩数据，提高取色结果的准确性。
42.请参阅图4，在某些实施方式中，01：获取待取色图像，包括：
43.011：选择待取色的场景；
44.013：采用光源对场景进行补光；及
45.015：对场景进行对焦及拍照，以获取待取色图像。
46.请结合图2，第一获取模块11还用于选择待取色的场景；采用光源对场景进行补光；及对场景进行对焦及拍照，以获取待取色图像。
47.请结合图3，一个或多个程序被一个或多个处理器40执行，程序还包括用于执行011、013及015中的图像处理方法。即，处理器40还用于选择待取色的场景；采用光源对场景进行补光；及对场景进行对焦及拍照，以获取待取色图像。
48.具体地，选取待取色的场景，将待取色场景经过显微放大后进行确定待取色图像的待取色区域，其中，待取色的场景为用户感兴趣的拍照场景，即该场景中具有用户感兴趣的色彩。例如，请参阅图5，假设用户感兴趣的待取色场景为口罩，则可以通过对口罩进行显微放大后确定场景区域，即待取色图像的待取色区域，将待取色区域作为待取色图像进行处理，以得到目标色彩数据。
49.在一些实施例中，终端100还可包括光源70，在显微镜头50针对场景60进行取色的情况下，可采用光源70为待取色的场景60进行补光操作。其中，光源70可以是集成在显微镜头50内部的补光元件，也可以是设置在显微镜头50附近并独立于显微镜头50中的补光元件。具体地，显微镜头50是通过光源70照射待取色的场景60，待取色的场景60被光源70照射后产生反射光，反射光被显微镜头50中的传感器采集记录。请参阅图6，因显微镜头50与待取色的场景60之间具有一定的距离，在取色时，外界的杂散光或灰尘等物质可能会进入显微镜头50的内部，造成显微镜头50采集的数据不准确，进而影响显微取色器中的处理单元执行取色操作时的色彩处理结果，导致显微取色器获取的色彩数据与实际色彩数据之间具有一定偏差。因此，本技术的终端100通过设置光源70进行补光，从而减小外界干扰或者杂散光进入显微镜头50的内部的占比，增大经场景60反射的光线的占比，能够准确获得待取色的场景60对光源70的反射数据，从而获取准确的目标场景的色彩数据。
50.需要说明的是，在一些实施例中，对场景进行对焦的方式可以是自动对焦、手动对焦、多重对焦和全息自动对焦等对焦方式，在此不做限制。根据场景的不同，选用不同的对焦方式，避免因抖动、光线或其他原因导致拍摄的图像清晰度不足的问题，使得获取的待取色图像更加清晰真实。
51.本技术中的图像处理方法、图像处理装置10及终端100中，考虑到外界干扰或杂散光会对取色数据造成一定的偏差，本技术通过采用光源70对待取色区域进行补光操作，从而减小外界干扰或者杂散光进入显微镜头50的内部的占比，增大经场景60反射的光线的占比，能够准确获得待取色区域对光源的反射数据，保证显微取色器所输出色彩数据的真实性。再通过相应对焦模式对待取色的场景60进行拍照，保证待取色图像更加准确清晰。
52.请参阅图7，在某些实施方式中，03：根据待取色图像中色块的边界将待取色图像分割成多个区域，包括：
53.031：获取待取色图像中的色彩信息；
54.033：根据色彩信息来确定色块的边界；
55.035：将色块的边界作为切割的边界对待取色图像进行切割，以获取多个区域。
56.请结合图2，分割模块12还用于：获取待取色图像中的色彩信息；根据色彩信息来确定色块的边界；将色块的边界作为切割的边界对待取色图像进行切割，以获取多个区域。
57.请结合图3，一个或多个程序被一个或多个处理器40执行，程序还包括用于执行031、033及035中的图像处理方法。即，处理器40还用于获取待取色图像中的色彩信息；根据色彩信息来确定色块的边界；将色块的边界作为切割的边界对待取色图像进行切割，以获取多个区域。
58.具体地，待取色图像中具有多种不同的色块，不同的色块具有不同的色彩信息，色彩信息包括明度值和/或rgb值等信息。需要说明的是，明度值来自色差的三要素：明度、色相和饱和度。其中，明度表示颜色所具有的亮度和暗度；色相表示物体上反射到人眼视神经上的物理性的光，这些不同波长的光的颜色情况；饱和度也称为彩度，指颜色中彩色的程度，一般根据颜色中含灰色的程度来计算。彩度会由于色相的不同而不同，而且即使是相同的色相，因为明度的不同，彩度也会随之变化的。
59.请参阅图8，以rgb信息来区分待取色图像中的不同色块，例如，红色对应的rgb值为rgb(255、0、0)，黄色对应的rgb值为rgb(255、255、0)、黄绿色对应的rgb值为rgb(154、205、50)、棕色对应的rgb值为rgb(128、42、42)、蓝紫色对应的rgb值为rgb(102、0、102)、紫红色对应的rgb值为rgb(255、0、102)等，通过不同的rgb值进行区分出不同的色块，进而确定不同色块的边界，避免待取色图像中具有多种色块导致取色数据误差较大。
60.进一步地，通过不同的色彩信息将待取色图像分割为多个区域，避免因光照不均匀、噪声、图像阴影及其他原因导致图像分割区域不准确，提升分割区域的准确性。需要说明的是，在一些实施例中，图像分割的方式还可以是基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法以及基于特定理论的分割方法等，在此不作限制。
61.本技术中的图像处理方法、图像处理装置10及终端100中，在将待取色图像分割为多个区域时，首先获取待取色图像中的色彩信息，通过待取色图像中不同的色彩信息进行确定色块的边界，以进行对待取色图像进行切割，获取多个区域。将待取色图像分割为多个区域，通过对多个区域的取色，进而可以同时测得多个区域对应色块的色彩数据，提升取色器的取色效率。
62.请参阅图9，具体地，在某些实施方式中，05：对每个区域进行数据处理，以生成对应的色块的色彩数据，可包括：
63.051：在获取待取色图像的过程中，采集被场景反射的实际光子信息；
64.053：根据预设的光谱信息及实际光子信息获取每个区域对应的场景的各部分的反射率函数；及
65.055：根据每个区域对应的反射率函数及预设的色彩数据库获取对应的色块的色彩数据。
66.请结合图2，第一生成模块13还用于：在获取待取色图像的过程中，采集被场景反
射的实际光子信息；根据预设的光谱信息及实际光子信息获取每个区域对应的场景的各部分的反射率函数；及根据每个区域对应的反射率函数及预设的色彩数据库获取对应的色块的色彩数据。
67.请结合图3，一个或多个程序被一个或多个处理器40执行，程序还包括用于执行051、053及055中的图像处理方法。即，处理器40还用于在获取待取色图像的过程中，采集被场景反射的实际光子信息；根据预设的光谱信息及实际光子信息获取每个区域对应的场景的各部分的反射率函数；及根据每个区域对应的反射率函数及预设的色彩数据库获取对应的色块的色彩数据。
68.具体地，首先对终端100的光源70进行标定，以得到光源70的光谱信息，并作为预设的光谱信息，可以存储在存储器30中，并可被处理器40获取(读取)；接着，通过标定光谱的光源70照射待取色图像，待取色图像中的场景60反射出的光子信息被显微镜头50中的传感器采集记录，通过预设光谱信息与传感器采集到的实际光子信息进行计算每个区域对应的反射率函数，将反射率函数与预设的色彩数据库进行分析处理，进而得到各区域对应色块的色彩数据。其中，本技术中图像处理方法及终端100利用反射率函数与预设的色彩数据库中的色彩数据进行对比分析，可保证显微取色器输出的色彩数据的准确性，提升取色效率。
69.更具体地，请参阅图10，可通过光谱辐射度计80对光源70发出的光线的光谱信息进行标定，即，将光源70正对光谱辐射度计80进行照射，光线进入光谱辐射度计80后，光谱辐射度计80便能够直接输出光源70的光谱，进而得到光源70的光谱示意图，如图11所示，并作为预设的光谱信息。
70.请参阅图12，在某些实施方式中，055：根据每个区域对应的反射率函数及预设的色彩数据库获取对应的色块的色彩数据，可包括：
71.0551：使用已经标定好光谱的光源依次照射不同颜色的色卡，并采集被色卡反射的标定光子信息，每个色卡具有不同的颜色数据；
72.0553：根据光谱信息及标定光子信息获取每个色卡的反射率函数；及
73.0555：根据每个色卡的反射率函数及色卡的颜色数据生成色彩数据库。
74.请结合图2，第一生成模块13还用于：使用已经标定好光谱的光源依次照射不同颜色的色卡，并采集被色卡反射的标定光子信息，每个色卡具有不同的颜色数据；根据光谱信息及标定光子信息获取每个色卡的反射率函数；及根据每个色卡的反射率函数及色卡的颜色数据生成色彩数据库。
75.请结合图3，一个或多个程序被一个或多个处理器40执行，程序还包括用于执行0551、0553及0555中的图像处理方法。即，处理器40还用于使用已经标定好光谱的光源依次照射不同颜色的色卡，并采集被色卡反射的标定光子信息，每个色卡具有不同的颜色数据；根据光谱信息及标定光子信息获取每个色卡的反射率函数；及根据每个色卡的反射率函数及色卡的颜色数据生成色彩数据库。
76.本技术中的图像处理方法、图像处理装置10及终端100中，存储器30中还可存储有预设的色彩数据库，处理器40可从存储器30中获取(读取)该色彩数据库。色彩数据库中包括光源70的预设的光谱信息、预设色彩数据、及预设的反射率函数。其中，预设的光谱信息通过前面的标定方式已经获得。而预设色彩数据的获取方法如下：光源70对不同色卡进行
照射，显微镜头50中的传感器采集到每个色卡反射的标定光子信息，根据光谱信息及标定光子信息获取每个色卡的反射率函数，并作为预设的反射率函数，再根据每个色卡的预设的反射率函数及色卡的颜色数据(也为已知)生成色彩数据库。
77.更具体地，将预设的光源光谱信息预存入色彩数据库中，记为s0(λ)(为已知量)，再将已经标定好光谱的光源70依次照射不同的色卡，不同的色卡具有不同的颜色数据(为已知)，并能够反射光线以使显微镜头50中的传感器采集并记录与每个色卡对应的光子信息，并作为标定光子信息，记为ii(λ)(为已知量，数量与色卡的数量一致，例如i个色卡，就经历了i次反射，传感器就会得到i个标定光子信息)，对应地，反射率函数也就有个i个，记作ρi(λ)；由于光源光谱信息s0(λ)、标定光子信息ii((λ)、及每个色卡的反射率函数ρi(λ)之间具有如下关系：
78.ii(λ)＝s0(λ)*ρi(λ)
79.则可根据光源光谱s0(λ)与标定光子信息ii(λ)获取每个色卡的反射率函数ρi(λ)，以作为预设的反射率函数。将光源光谱信息s0(λ)、预设色彩数据、及预设的反射率函数ρi(λ)整理记录以形成色彩数据库。
80.请参阅图13，在一些实施例中，反射率函数ρi(λ)与预设色彩数据形成一一对应的映射关系。在采用051中的方法获取到实际光子信息i
实际
(λ)之后，由于预设的光源光谱信息为已知，如前所述为标定好的s0(λ)，则可根据光源光谱信息s0(λ)、实际光子信息i
实际
(λ)、及反射率函数ρ
实际
(λ)之间关系：i
实际
(λ)＝s0(λ)*ρ
实际
(λ)，计算出ρ
实际
(λ)。最后，根据映射关系(反射率函数ρi(λ)与预设色彩数据形成)，计算出与ρ
实际
(λ)对应的色彩数据。
81.实际使用时，通过标定好光谱的光源70照射待取色图像中的不同色块，进而得到不同色块反射的实际光子信息i
实际
(λ)，根据实际光子信息与标定好的光源光谱进行计算待取色图像中的不同色块的实际反射率函数，并与色彩数据库中反射率函数进行分类及对比处理，最终得到该色块的色彩数据，如此，能够快速得出待取色图像中不同色块的色彩数据，进而实现更精细、准确和响应度更高的色彩采集功能。
82.在某些实施方式中，色彩数据库可以是预存进存储器30中，并可被处理器40读取获得。通过预存色彩数据库，在显微取色器获取待取色图像中不同色块的色彩数据时，能够将根据采集的实际光子据获得的反射率函数直接与色彩数据库中预存的预设的反射率函数进行对比分析，从而获得色块的色彩数据，保证取色操作的流畅性，使得色彩采集的响应度更加便捷。
83.进一步地，在另一个实施方式中，色彩数据库可以是在获取待取色图像的过程中实时生成的。在存储器30中预存色彩数据库时，预存的色彩数据库会因取色环境的特殊性，导致预存的色彩数据与实际色彩数据因为取色环境的差异而产生一定的不同，导致取得色彩数据的准确率降低。通过在获取待取色图像的过程中实时生成色彩数据库，能够保证色彩数据的实时更新，避免发生预存的色彩数据与现实色彩数据不匹配的问题，使得取色操作获取的色彩数据更加准确。
84.请参阅图14，本技术实施方式的图像处理方法，还包括：
85.04：获取待处理图像；
86.06：对待处理图像执行人像边缘检测和识别，以获取人像图及轮廓图；
87.07：在多个色块中选取一个，并根据挑选出的色块的色彩数据生成背景板；
88.08：对背景板与轮廓图进行处理，以获取带有轮廓信息的色彩背景板；及
89.09：将色彩背景板与人像图进行合成，以输出目标图像。
90.请参阅图15，上述图像处理方法可应用于图像处理装置10，本技术实施方式的图像处理装置10还包括第二获取模块14、检测模块15、第二生成模块16、处理模块17及合成模块18。第二获取模块14用于获取待处理图像。检测模块15用于对待处理图像执行人像边缘检测和识别，以获取人像图及轮廓图。第二生成模块15用于在多个色块中选取一个，并根据挑选出的色块的色彩数据生成背景板。处理模块17用于对背景板与轮廓图进行处理，以获取带有轮廓信息的色彩背景板。合成模块18用于将色彩背景板与人像图进行合成，以输出目标图像。
91.请参阅图3，上述图像处理方法可应用于终端100，一个或多个程序被存储在存储器30中，并且被一个或多个处理器40执行，程序包括用于执行04、06、07、08及09中的图像处理方法。即，一个或多个处理器40用于：获取待处理图像；对待处理图像执行人像边缘检测和识别，以获取人像图及轮廓图；在多个色块中选取一个，并根据挑选出的色块的色彩数据生成背景板；对背景板与轮廓图进行处理，以获取带有轮廓信息的色彩背景板；及将色彩背景板与人像图进行合成，以输出目标图像。
92.本技术中的图像处理方法、图像处理装置10及终端100中，是基于对待处理图像中的人像执行人像边缘检测和识别，从而获取待处理图像中人像的人像图及轮廓图，然后通过对用户想要获取的颜色进行取色，根据选定颜色的色彩数据生成与待处理图像等大的背景板，进而将背景板与轮廓图进行处理，以获取带有轮廓信息的色彩背景板，将色彩背景板与人像图进行合成输出目标图像。进而，能够根据不同需求，选择适合的色彩信息，实现了自由更换图像背景的效果。
93.具体地，在一些实施方式中，终端100可包括摄像模组，摄像模组不限于前摄或后摄。本技术的图像处理方法、图像处理装置10及终端100可通过摄像模组获取待处理图像，对待处理图像执行人像边缘检测和识别，以获取人像图及轮廓图，通过显微取色器提取待取色图像中不同色块的色彩数据，选择需要的色块，根据该色块的色彩数据生成与待处理图像大小一致的背景板，进而实现快速、高效、精确、自动地更换图像背景的效果。需要说明的是，在一些实施例中，显微取色器可以是安装于本体20；或显微取色器也可以是单独购买的外置器件。通过摄像模组与显微取色器的共同作用，能够帮助用户更加自主的选择需要的色彩进行更换待处理图像的背景，提升用户体验。
94.更具体地，请参阅图16，根据待处理图像中人像的原始信息对人像边缘信息进行算法处理，即对人像边缘信息提取和识别后，获得人像图，其中，待处理图像中原背景为红色，人的衣服为蓝色，人像图中仅有人像，没有带处理图像中的背景和前景。再对待处理图像进行二值化处理，以获得轮廓图，背景、前景和抠出人像的部分均为黑白。通过显微取色器对需要的颜色进行取色，根据选定颜色的色彩数据生成与待处理图像等大的背景板，最后将背景板与轮廓图进行处理，以获取带有轮廓信息的色彩背景板，将色彩背景板与人像图进行合成输出目标图像。若显微取色器针对人的衣服取色，也就是取蓝色，则可生成蓝色的背景板，最终目标图像中背景色为蓝色。当然，若显微取色器针对的是其他部位(例如用户感兴趣的颜色部分，例如对应图8中序号12对应的色块)进行取色，生成的背景板则是用户感兴趣的颜色，最终目标图像中的背景也就是用户感兴趣的颜色。由于在05方法中已经
获取了每个色块的色彩数据，能够方便用户细分待取色图像中的各个颜色区域，使得取色更为准确，也更能贴合用户想要的颜色，最终目标图像中的背景也更是用户想要的背景。
95.在一些实施例中，待处理图像可以是通过摄像模组直接进行拍摄获得的；在另一个实施例中，待处理图像还可以是终端100上已有的图像，例如存储在相册app中的图像；在又一个实施例中，待处理图像还可以是外界导入到终端100中的图像，例如，通过蓝牙、wifi、光传输等方式从诸如其他终端、服务器、云端等获得的图像作为待处理图像。
96.请参阅图17，在某些实施方式中，06：对待处理图像执行人像边缘检测和识别，以获取人像图及轮廓图，可包括：
97.061：获取人像的原始信息；
98.063：根据原始信息对人像进行边缘信息的提取和识别，以得人像图；及
99.065：对待处理图形进行二值化处理，以得到轮廓图。
100.请结合图15，检测模块15还用于：获取人像的原始信息；根据原始信息对人像进行边缘信息的提取和识别，以得人像图；及对待处理图形进行二值化处理，以得到轮廓图。
101.请结合图3，一个或多个程序被一个或多个处理器40执行，程序还包括用于执行061、063及065中的图像处理方法。即，获取人像的原始信息；根据原始信息对人像进行边缘信息的提取和识别，以得人像图；及对待处理图形进行二值化处理，以得到轮廓图。
102.具体地，获取人像的原始信息，即获取人像的rgb值、灰度值、像素值等数据进行判断确定人像的原始信息，根据人像的原始信息对人像进行边缘检测和识别，需要说明的是，人像的边缘检测和识别是通过算法执行。
103.需要说明的是，对待处理图像进行二值化处理就是将待处理图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。通过将待处理图像进行二值化处理，凸显出目标轮廓，且数据量减小，有利于对图像的下一步处理。
104.进一步地，在某些实施方式中，063：根据原始信息对人像进行边缘信息的提取和识别，以得人像图，还可包括：0631：采用传统的边缘识别算法或人工智能算法进行人像的提取。
105.检测模块15还用于：采用传统的边缘识别算法或人工智能算法进行人像的提取。一个或多个程序被一个或多个处理器40执行，程序还包括用于执行0631中的图像处理方法。即，处理器40还用于采用传统的边缘识别算法或人工智能算法进行人像的提取。此时，可先采用传统的边缘识别算法或人工智能算法进行人像的提取，在执行065时，是利用算法识别得到的人像图，对待处理图像进行二值化处理得到轮廓图。需要说明的是，在一些实施方式中，传统的边缘识别算法可以为梯度下降。
106.本技术实施方式的图像处理方法、图像处理装置10、终端100及非易失性计算机可读存储介质中，通过摄像模组获取待处理图像，对待处理图像执行人像边缘检测和识别，以获取人像图及轮廓图，通过利用显微取色器进行取色，根据挑选出的色块的色彩数据生成与待处理图像等大的背景板，将与待处理图像等大的背景板与轮廓图进行处理，以获取带有轮廓信息的色彩背景板，将色彩背景板与人像图进行合成，以输出目标图像，从而实现了背景色彩更换的可选择性，具备更好的使用体验。
107.请参阅图18，本技术还提供一种存储有计算机程序的非易失性计算机可读存储介质200，当计算机程序202被一个或多个处理器40执行时，实现如前所述的任一实施方式的图像处理方法。
108.例如，程序202被处理器40执行的情况下，实现以下图像处理方法：
109.01：获取待取色图像，待取色图像中具有多种色块；
110.03：根据待取色图像中色块的边界将待取色图像分割成多个区域；及
111.05：对每个区域进行数据处理，以生成对应的色块的色彩数据。
112.再例如，程序202被处理器40执行的情况下，实现以下图像处理方法：
113.04：获取待处理图像；
114.06：对待处理图像执行人像边缘检测和识别，以获取人像图及轮廓图；
115.07：在多个色块中选取一个，并根据挑选出的色块的色彩数据生成背景板；
116.08：对背景板与轮廓图进行处理，以获取带有轮廓信息的色彩背景板；及
117.09：将色彩背景板与人像图进行合成，以输出目标图像。
118.再例如，程序202被处理器40执行的情况下，还能实现011、013、015、031、033、035、051、053、055、0551、0553、0555、061、063及065中的图像处理方法。
119.本技术中的非易失性计算机可读存储介质200中，获取的待取色图像中具有多种色块，根据待取色图像中色块的边界将待取色图像分割成多个区域，并对多个区域进行数据处理，生成对应的色块的色彩数据。由于根据待取色图像中多种色块的边界将待取色图像分割成多个区域，可以实现同时获得多个区域对应色块的色彩数据，提升取色效率。同时，对多个区域分别进行数据处理，通过数据处理获得对应色块的色彩数据，提高取色结果的准确性。
120.在本说明书的描述中，参考术语“某些实施方式”、“一个例子中”、“示例地”等的描述意指结合实施方式或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本技术的至少一个实施方式或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施方式或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施方式或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
121.流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本技术的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本技术的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
122.尽管上面已经示出和描述了本技术的实施方式，可以理解的是，上述实施方式是示例性的，不能理解为对本技术的限制，本领域的普通技术人员在本技术的范围内可以对上述实施方式进行变化、修改、替换和变型。