圖像處理方法和裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及圖片處理領(lǐng)域，具體來說，涉及一種圖像處理方法和圖像處理裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]目前，市場上對圖像的識(shí)別和提取方法主要是采用對特殊物體的模式識(shí)別和基于顏色區(qū)域的圖像分割的方式。
[0003]其中，對于特殊物體的模式識(shí)別方式來說，其主要是利用已有的圖像來對特定的物體進(jìn)行模式提取的方式，然后再通過對目標(biāo)圖像進(jìn)行模式匹配，從達(dá)到提取已知特征的物體的目的。但是，該模式識(shí)別方式實(shí)施的前提是需要存在對應(yīng)不同類型物體的物體模式，而為了獲取不同類型的物體模式，在現(xiàn)有技術(shù)中是采用對某種模式進(jìn)行反復(fù)的學(xué)習(xí)或建模的方式實(shí)現(xiàn)對某種物體的模式的獲取的，顯然，前期的準(zhǔn)備工作是十分漫長和復(fù)雜的；此夕卜，對應(yīng)不同類型物體的物體模式，其定義也不同，這就更加大了對特殊物體建模的難度。
[0004]而在現(xiàn)有技術(shù)中，除了經(jīng)過幾十年研究的人臉識(shí)別具有較高成功率外(例如，社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)網(wǎng)站Facebook利用人臉識(shí)別技術(shù)對照片上的人物進(jìn)行標(biāo)識(shí))，采用特殊物體的模式識(shí)別的方式對圖像中其他的物體，如風(fēng)景、植物、動(dòng)物、生活用品、衣物等內(nèi)容的識(shí)別和提取往往很難成功，因?yàn)?，物體在不同圖像中的角度、大小、顏色和周圍環(huán)境等方面均是存在差異的，并且，一些物品(例如，衣服)本身其特征就是存在非常大的差異的，因此，獲取特殊物體的模式本身就是存在極大難度的。顯然，對于特殊物體的模式識(shí)別方式來說，其也僅僅可以在人臉識(shí)別方面得到比較廣泛的應(yīng)用。
[0005]另一方面，對于基于顏色區(qū)域的圖像分割方式來說，其主要是利用圖像中不同物體的顏色或輪廓來對圖像進(jìn)行分割，從而達(dá)到提取圖像中的內(nèi)容的目的。但是，基于顏色區(qū)域的圖像分割方法對圖像的顏色、亮度等因素的依賴性較強(qiáng)，特別是對照片的光學(xué)效果的依賴性更加強(qiáng)，因此，如果圖像中物體的輪廓不清晰或顏色相似，則會(huì)導(dǎo)致提取的準(zhǔn)確度降低。另外，該方法還受限于用于界定圖像顏色劃分區(qū)域的閾值，其中，閾值的確定一般是依賴于人為的經(jīng)驗(yàn)，而如果閾值確定的不合理，則同樣會(huì)導(dǎo)致提取的準(zhǔn)確度降低。
[0006]由此可見，現(xiàn)有技術(shù)中對圖像物體的識(shí)別和提取方法是存在識(shí)別、提取的對象類型少、精度低的問題。
[0007]針對相關(guān)技術(shù)中對圖像的識(shí)別、提取的對象類型少、精度低的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008]針對相關(guān)技術(shù)中對圖像的識(shí)別、提取的對象類型少、精度低的問題，本發(fā)明提出一種圖片處理方法和圖片處理裝置，能夠?qū)D像中的任何被標(biāo)記物體進(jìn)行精確識(shí)別和區(qū)域提取，不僅對提取物體的類型(例如頭像)沒有限制，還提高了對圖像中物體提取的準(zhǔn)確度；還能夠準(zhǔn)確的確定每個(gè)被標(biāo)記物體所對應(yīng)的數(shù)據(jù)，在保持原圖物體展現(xiàn)效果的同時(shí)實(shí)現(xiàn)對識(shí)別物體的紋理替換。
[0009]本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實(shí)現(xiàn)的:
[0010]根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供了一種圖片處理方法。
[0011]該圖片處理方法包括:
[0012]基于圖像中不同物體所對應(yīng)的標(biāo)記，確定每個(gè)物體所占的區(qū)域；
[0013]確定圖像中每個(gè)被標(biāo)記物體所對應(yīng)的數(shù)據(jù)；
[0014]在接收到用戶輸入的紋理數(shù)據(jù)的情況下，利用輸入的紋理數(shù)據(jù)對部分或全部被標(biāo)記物體所對應(yīng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行替換。
[0015]其中，在確定每個(gè)物體所占的區(qū)域時(shí)，可通過確定圖像中的有效標(biāo)記區(qū)域；并對有效標(biāo)記區(qū)域進(jìn)行單聯(lián)通區(qū)域的提取，從而獲得有效標(biāo)記區(qū)域內(nèi)的所有單聯(lián)通區(qū)域；并根據(jù)不同物體所對應(yīng)的標(biāo)記的差異，對獲取的每個(gè)單聯(lián)通區(qū)域進(jìn)行拆分，從而確定每個(gè)物體所占的區(qū)域。
[0016]此外，在確定圖像中的有效標(biāo)記區(qū)域時(shí)，還可通過統(tǒng)計(jì)矩陣和/或有效標(biāo)記矩陣來確定。
[0017]另外，在確定圖像中每個(gè)被標(biāo)記物體所對應(yīng)的數(shù)據(jù)時(shí)，可忽略所占區(qū)域的面積小于預(yù)定閾值的物體。
[0018]此外，在確定每個(gè)物體所占的區(qū)域后，如果接收到用戶在圖像中增加的新標(biāo)記，則進(jìn)行疊加有效區(qū)域的計(jì)算，并基于對每個(gè)單聯(lián)通區(qū)域進(jìn)行拆分后的結(jié)果、以及新標(biāo)記的區(qū)域重新進(jìn)行單連通區(qū)域拆分。
[0019]優(yōu)選的，在確定每個(gè)物體所占的區(qū)域時(shí)，可將具有相同標(biāo)記的物體的區(qū)域進(jìn)行合并。
[0020]另外，在利用輸入的紋理數(shù)據(jù)對部分或全部被標(biāo)記物體所對應(yīng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行替換時(shí)，可通過對圖像的原始圖像進(jìn)行特征點(diǎn)提?。徊ν瓿商卣鼽c(diǎn)提取的原始圖像進(jìn)行三角剖分，從而得到原始圖像的凹凸面；并根據(jù)凹凸面，獲取原始圖像在三維空間的網(wǎng)格數(shù)據(jù)；根據(jù)用戶需要在圖像中進(jìn)行紋理替換的位置確定需要進(jìn)行替換的凹凸面所在的位置；根據(jù)網(wǎng)格數(shù)據(jù)和貼圖算法將目標(biāo)紋理覆蓋至確定的凹凸面所在的位置。
[0021]此外，該圖像處理方法還可包括:
[0022]提取已覆蓋目標(biāo)紋理的凹凸面添加到圖像中的對應(yīng)位置。
[0023]根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供了一種圖片處理裝置。
[0024]該圖像處理裝置包括:
[0025]第一確定模塊，用于基于圖像中不同物體所對應(yīng)的標(biāo)記，來確定每個(gè)物體所占的區(qū)域；
[0026]第二確定模塊，用于確定圖像中每個(gè)被標(biāo)記物體所對應(yīng)的數(shù)據(jù)；
[0027]替換模塊，用于在接收到用戶輸入的紋理數(shù)據(jù)的情況下，利用輸入的紋理數(shù)據(jù)對部分或全部被標(biāo)記物體所對應(yīng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行替換。
[0028]其中，確定模塊還可用于確定圖像中的有效標(biāo)記區(qū)域；并對有效標(biāo)記區(qū)域進(jìn)行單聯(lián)通區(qū)域的提取，從而獲得有效標(biāo)記區(qū)域內(nèi)的所有單聯(lián)通區(qū)域；并根據(jù)不同物體所對應(yīng)的標(biāo)記的差異，對獲取的每個(gè)單聯(lián)通區(qū)域進(jìn)行拆分，從而確定每個(gè)物體所占的區(qū)域。
[0029]本發(fā)明基于圖像中不同物體所對應(yīng)的標(biāo)記，能夠?qū)D像中的任何被標(biāo)記物體進(jìn)行精確識(shí)別和區(qū)域提取，不僅對提取物體的類型(例如頭像)沒有限制，還提高了對圖像中物體提取的準(zhǔn)確度；還能夠準(zhǔn)確的確定每個(gè)被標(biāo)記物體所對應(yīng)的數(shù)據(jù)，在保持原圖物體展現(xiàn)效果的同時(shí)實(shí)現(xiàn)對識(shí)別物體的紋理替換。
【附圖說明】
[0030]為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實(shí)施例中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
[0031]圖1是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的圖像處理方法的流程圖；
[0032]圖2是根據(jù)本發(fā)明一具體實(shí)施例的圖像處理方法的流程圖；
[0033]圖3是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的原始圖像的示意圖；
[0034]圖4是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的提取有效標(biāo)記區(qū)域的示意圖；
[0035]圖5是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的對有效標(biāo)記區(qū)域提取單聯(lián)通區(qū)域的示意圖；
[0036]圖6是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的對單聯(lián)通區(qū)域拆分的示意圖；
[0037]圖7是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的對具有相同標(biāo)記的物體的區(qū)域合并的示意圖；
[0038]圖8是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的對圖像進(jìn)行目標(biāo)紋理替換的示意圖；
[0039]圖9是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的圖像特征點(diǎn)提取的示意圖；
[0040]圖10是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的圖像三角剖分構(gòu)建凹凸面的示意圖；
[0041]圖11是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的圖像處理裝置的框圖。
【具體實(shí)施方式】
[0042]下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。
[0043]根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例，提供了一種圖像處理方法。
[0044]如圖1所示，根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的圖像處理方法包括:
[0045]步驟S101，基于圖像中不同物體所對應(yīng)的標(biāo)記，確定每個(gè)物體所占的區(qū)域；
[0046]步驟S103，確定圖像中每個(gè)被標(biāo)記物體所對應(yīng)的數(shù)據(jù)；
[0047]步驟S105，在接收到用戶輸入的紋理數(shù)據(jù)的情況下，利用輸入的紋理數(shù)據(jù)對部分或全部被標(biāo)記物體所對應(yīng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行替換。
[0048]通過本發(fā)明的上述方案，能夠?qū)D像中的任何被標(biāo)記物體進(jìn)行精確識(shí)別和區(qū)域提取，不僅對提取物體的類型(例如頭像)沒有限制，還提高了對圖像中物體提取的準(zhǔn)確度；還能夠準(zhǔn)確的確定每個(gè)被標(biāo)記物體所對應(yīng)的數(shù)據(jù)，在保持原圖物體展現(xiàn)效果的同時(shí)實(shí)現(xiàn)對識(shí)別物體的紋理替換。
[0049]在上述過程中，所謂的標(biāo)記是指用戶在圖像中選擇的物體所構(gòu)成的一個(gè)圖像，其中，該標(biāo)記可以是不同的用戶利用不同的顏色對同一副圖像中不同的物體進(jìn)行不同的顏色的標(biāo)注后標(biāo)記形成的一個(gè)圖像，其中，被標(biāo)記圖像的