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一种图像处理方法、装置、系统和存储介质.pdf
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图像处理方法、装置和系统及存储介质.pdf
本发明实施例提供一种图像处理方法、装置和系统以及存储介质。该图像处理方法包括：获取待处理图像；检测待处理图像中的目标对象，以确定至少一个对象候选区域以及对象候选区域的面积，其中，对象候选区域用于指示对应的目标对象所在的位置；根据对象候选区域的面积对至少一个对象候选区域进行筛选；以及确定筛选出的对象候选区域为前景区域。通过上述图像处理方法，可以基于面积区分感兴趣的重要对象以及不重要的对象，使得从多个目标对象中自动识别和提取重要对象成为可能。
2024-01-10
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图像处理方法、装置和系统及存储介质.pdf
本发明的实施例提供了一种图像处理方法、装置和系统及存储介质。该方法包括：获取初始人脸图像；基于初始人脸图像进行三维重建，以获得三维人头模型；在三维人头模型上预定义人脸关键点信息；对三维人头模型进行变换；将经变换的三维人头模型渲染为二维人脸图像；以及根据经变换的三维人头模型与二维人脸图像之间的投影关系以及人脸关键点信息，确定二维人脸图像中的二维人脸关键点并获得二维人脸关键点的位置信息作为人脸关键点标注数据。利用上述方法、装置和系统及存储介质能够非常简单快速地生成大量的、各种不同场景下的人脸图像及人脸关键标注
2024-01-06
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图像处理方法、装置、系统和存储介质.pdf
本发明提供了一种图像处理方法、装置、系统和存储介质，所述图像处理方法包括：获取包含目标对象的第一类型的图像；将所述第一类型的图像输入神经网络模型，所述神经网络模型包括类型变换模块和识别模块；利用所述类型变换模块对所述第一类型的图像进行类型变换处理，以获得第二类型的图像，所述第二类型的图像用于作为所述识别模块的训练样本。本发明的图像处理方法、装置、系统和存储介质能够将第一类型的图像变换为第二类型的图像，以训练用于对第二类型的图像进行目标对象识别的神经网络模型，从而使神经网络模型的训练样本更易于获得。
2024-01-10
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图像处理方法、装置和系统及存储介质.pdf
本发明的实施例提供了一种图像处理方法、装置和系统及存储介质。图像处理方法包括：获取第一待匹配图像和第二待匹配图像；利用对抗网络中的条件生成网络处理第一待匹配图像，以获得用于代表第一待匹配图像的转换结果，其中，对抗网络还包括真实性判别网络和相关性判别网络，真实性判别网络用于判断输入图像的真实性，相关性判别网络用于判断输入图像的相关性；以及基于转换结果将第一待匹配图像与第二待匹配图像进行匹配。上述方法、装置和系统及存储介质有助于提高身份匹配的准确率。
2024-01-10
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一种图像处理方法、装置、系统和存储介质.pdf
本发明实施例公开了一种图像处理方法、装置、系统和存储介质;本发明实施例在获取到需要处理的图像、以及用户选择的滤镜信息后,可以根据该滤镜信息确定是否可以生成对应的LUT滤镜,若可以,则生成该滤镜信息对应的LUT素材图,根据该LUT素材图生成LUT滤镜,并采用该LUT滤镜对该图像进行滤镜处理,否则,若不可以,则采用该滤镜信息对应的滤镜(即普通滤镜)对该图像进行滤镜处理;该方案可以在实现滤镜加速的前提下,节省网络资源和存储空间。
2023-05-25
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