一种图像处理方法及一种电子设备的制造方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及图像处理领域，特别涉及一种图像处理方法及一种电子设备。
【背景技术】
[0002]随着通信技术的不断发展，目前人们已经能够通过包括个人电脑、移动设备等终端进行视频通信，让用户间能够进行远程面对面交互，给人们的生产生活提供了便利。
[0003]但是，由于在视频通信的过程中，用户脸部与摄像头难以始终保持在最优相对位置，加之现在很大部分人均有不同程度的偏肥胖，导致视频通信中用户的脸部图像偏胖，现有技术中的解决办法是将图像帧横向整体平均压缩，但压缩后的图像会出现明显的失真。
【发明内容】
[0004]本申请提供一种图像处理方法及一种电子设备，用于解决现有技术中缺乏针对视频通信中对脸部图像进行瘦化修正的有效方法的问题，实现了在视频通信过程中电子设备即时对用户脸部图像中的部分区域进行瘦化修正，对用户的脸部图像进行美化的技术效果。
[0005]本申请一方面提供了一种图像处理方法，应用于电子设备，所述方法包括:通过图像采集单元获取图像帧；从所述图像帧中提取出人脸特征点；根据所述人脸特征点确定出特征图像部及脸部中轴线；根据设定算法对所述特征图像部进行图像变换处理，使得处理后的所述特征图像部在垂直于所述脸部中轴线的方向上的宽度减小。
[0006]可选的，所述图像帧包括连续的第一帧和第二帧；从所述第二帧中提取出人脸特征点，包括:在从所述第一帧中提取出N个第一人脸特征点后，在所述第二帧中定位出与所述N个第一人脸特征点中第i个第一人脸特征点的像素位置相对应的第i个第一像素点；其中，i为小于等于N的正整数；在所述第二帧中以所述第i个第一像素点为中心搜索与所述第i个第一人脸特征点相匹配的第i个第二人脸特征点；其中，第1个第二人脸特征点至第N个第二人脸特征点即为所述第二帧中的人脸特征点的集合。
[0007]可选的，所述根据所述人脸特征点确定出特征图像部，包括:根据所述人脸特征点确定出人脸图像部及所述人脸图像部中的眼部；确定所述人脸图像部中所述眼部以下的图像部为所述特征图像部。
[0008]可选的，所述根据设定算法对所述特征图像部进行图像变换处理，包括:根据所述设定算法从所述特征图像部的垂直于所述脸部中轴线的每一像素行中抽取像素点；将抽取出的像素点以所述脸部中轴线为中心排列，使得所述脸部中轴线两侧距离所述脸部中轴线最近的抽取出的像素点紧邻所述脸部中轴线排列，形成处理后的所述特征图像部。
[0009]可选的，根据所述设定算法从所述特征图像部的垂直于所述脸部中轴线的每一像素行中抽取像素点时，单位长度的像素区段内抽取的像素点的个数与所述单位长度的像素区段距离所述脸部中轴线的距离成负相关关系。
[0010]可选的，所述根据设定算法对所述特征图像部进行图像变换处理，包括:根据所述设定算法将所述特征图像部的垂直于所述脸部中轴线的每一像素行划分为N个区段；计算所述每一像素行的所述N个区段中每个区段的平均值，形成N个处理后的像素点；将所述每一像素行对应的N个处理后的像素点以所述脸部中轴线为中心排列，使得所述脸部中轴线两侧紧邻所述脸部中轴线的区段对应的处理后的像素点紧邻所述脸部中轴线排列，形成处理后的所述特征图像部。
[0011]可选的，根据所述设定算法将所述特征图像部的垂直于所述脸部中轴线的每一像素行划分为所述N个区段时，每个区段的长度与所述区段距离所述脸部中轴线的距离成负相关关系。
[0012]本申请另一方面提供一种电子设备，包括:图像帧采集模块，用于通过图像采集单元获取图像帧；特征点提取模块，用于从所述图像帧中提取出人脸特征点；特征图像部确定模块，用于根据所述人脸特征点确定出特征图像部及脸部中轴线；图像处理模块，用于根据设定算法对所述特征图像部进行图像变换处理，使得处理后的所述特征图像部在垂直于所述脸部中轴线的方向上的宽度减小。
[0013]可选的，在所述图像帧包括连续的第一帧和第二帧时，所述特征点提取模块用于:在从所述第一帧中提取出N个第一人脸特征点后，在所述第二帧中定位出与所述N个第一人脸特征点中第i个第一人脸特征点的像素位置相对应的第i个第一像素点；其中，i为小于等于N的正整数；在所述第二帧中以所述第i个第一像素点为中心搜索与所述第i个第一人脸特征点相匹配的第i个第二人脸特征点；其中，第1个第二人脸特征点至第N个第二人脸特征点即为所述第二帧中的人脸特征点的集合。
[0014]可选的，所述特征图像部确定模块具体用于:根据所述人脸特征点确定出人脸图像部及所述人脸图像部中的眼部；确定所述人脸图像部中所述眼部以下的图像部为所述特征图像部。
[0015]可选的，所述图像处理模块具体用于:根据所述设定算法从所述特征图像部的垂直于所述脸部中轴线的每一像素行中抽取像素点；将抽取出的像素点以所述脸部中轴线为中心排列，使得所述脸部中轴线两侧距离所述脸部中轴线最近的抽取出的像素点紧邻所述脸部中轴线排列，形成处理后的所述特征图像部。
[0016]可选的，所述图像处理模块在根据所述设定算法从所述特征图像部的垂直于所述脸部中轴线的每一像素行中抽取像素点时，单位长度的像素区段内抽取的像素点的个数与所述单位长度的像素区段距离所述脸部中轴线的距离成负相关关系。
[0017]可选的，所述图像处理模块具体用于:根据所述设定算法将所述特征图像部的垂直于所述脸部中轴线的每一像素行划分为N个区段；计算所述每一像素行的所述N个区段中每个区段的平均值，形成N个处理后的像素点；将所述每一像素行对应的N个处理后的像素点以所述脸部中轴线为中心排列，使得所述脸部中轴线两侧紧邻所述脸部中轴线的区段对应的处理后的像素点紧邻所述脸部中轴线排列，形成处理后的所述特征图像部。
[0018]可选的，所述图像处理模块在根据所述设定算法将所述特征图像部的垂直于所述脸部中轴线的每一像素行划分为所述N个区段时，每个区段的长度与所述区段距离所述脸部中轴线的距离成负相关关系。
[0019]本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点:
[0020]本申请实施例中，能够在用户进行视频通信的过程中，即时将图像采集单元获取的包括用户脸部区域的图像进行图像变化处理，在图像处理中仅针对脸部区域中的特征图像部进行瘦化处理，而不是将整帧图像或者图像中的全部脸部区域作瘦化处理，进而在实现脸部图像瘦化的同时，避免了处理后图像的畸形化。
【附图说明】
[0021]图1为本申请实施例1中图像处理方法的流程示意图；
[0022]图2为本申请实施例1中步骤104的细化流程示意图；
[0023]图3为本申请实施例1中步骤104的另一细化流程示意图；
[0024]图4为本申请实施例2中电子设备的示意框图。
【具体实施方式】
[0025]针对现有技术中缺乏针对视频通信中对脸部图像进行瘦化修正的有效方法的问题，本申请实施例提供一种图像处理方法，在对包括人脸的图像帧进行处理时，只对人脸区域的部分区域——特征图像部进行图像处理，避免了将图像帧整体压缩处理导致的图像畸形，而且由于选取特征图像部时可以选取人脸区域中导致人脸部显胖的区域，图像的瘦化处理更具针对性，处理后的图像更为美观、自然。
[0026]下面通过附图以及具体实施例对本申请技术方案做详细的说明，应当理解本申请实施例以及实施例中的具体特征是对本申请技术方案的详细的说明，而不是对本申请技术方案的限定，在不冲突的情况下，本申请实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。
[0027]实施例1
[0028]本申请实施例1提供一种图像处理方法，应用于电子设备，该电子设备具有图像采集单元，具体来讲，电子设备可以为具有摄像头的个人电脑、智能手机、智能手表、智能眼镜等设备。
[0029]参见图1，图像处理方法包括如下内容:
[0030]步骤101:通过图像采集单元获取图像帧；
[0031]步骤102:从图像帧中提取出人脸特征点；
[0032]步骤103:根据人脸特征点确定出特征图像部及脸部中轴线；
[0033]步骤104:根据设定算法对特征图像部进行图像变换处理，使得处理后的特征图像部在垂直于脸部中轴线的方向上的宽度减小。
[0034]具体的，步骤101中，在用户进行视频通信的过程中，电子设备上的图像采集单元将实时采集用户的图像帧，以便在将图像帧发送至对端后，对端能够看见当前用户的图像。
[0035]步骤102中，为了进行脸部图像的瘦化修正，电子设备将从图像中提取出人脸特征点，如五官的特征点、脸部轮廓特征点，等等。
[0036]在具体实施过程中，电子设备可以先检测图像帧中是否存在人脸，在检测出存在人脸的情况下确定人脸区域的位置，再在确定出的人脸区域提取出人脸特征点。其中，检测图像帧中是否存在人脸及确定人脸区域的位置可以基于多种数学模型实现，例如采用主动轮廓线模型确定人脸区域，或者通过模板匹配模型确定人脸区域，或者采用特征脸/特征子脸模型确定人脸区域，等等。本申请