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人脸图像处理方法、装置、计算机设备及可读存储介质.pdf
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人脸图像处理方法、装置及设备、可读存储介质.pdf
本公开是关于一种人脸图像处理方法、装置及设备、可读存储介质，属于图像处理领域。所述方法包括：截取人脸图像中包括眼袋区域的第一待处理图像；对第一待处理图像进行去眼袋处理，得到第一目标图像；截取人脸图像中包括卧蚕区域的第二待处理图像；根据第二待处理图像获取卧蚕掩码图；利用卧蚕掩码图，将第一目标图像与人脸图像融合，得到目标人脸图像。本公开实现了去除人脸图像中的眼袋时保留卧蚕，提高了对人脸图像进行美颜处理的效果。本公开用于人脸图像的处理。
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一种人脸图像处理方法及装置、可读存储介质，所述人脸图像处理方法包括：对图像进行人脸识别，确定所述图像中的人脸图像；根据所述人脸图像，计算肤色概率模板；对所述人脸图像进行高反差保留处理，使用阈值进行二值化，得到斑点的二值模板；根据所述肤色概率模板和所述斑点的二值模板，确定需要祛除的斑点区域；通过由外往里的填充方式祛除所述需要祛除的斑点区域。采用上述方案可以快速便捷地祛除人脸图像中的斑点。
2023-11-14
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本公开是关于一种处理人脸图像的方法、装置及可读存储介质。采用本公开的实施例提供的方法，首先，确定出人脸轮廓上的轮廓关键点的偏移量，接着，根据该轮廓偏移量、人脸图像上待调整像素点与该轮廓点的距离，基于比例插值的方式，确定待调整像素点的偏移量，最后，根据人脸图像中轮廓关键点的偏移量以及待调整像素点的偏移量，对人脸图像进行调整，因此，按照本公开实施例提供的处理人脸图像的方法，不仅对位于人脸的面部图像上的像素点进行调整，也对位于背景图像上的像素点进行调整，使得调整后的人脸图像更为准确、自然美观。此外，由于采用基于
2023-08-31
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本申请提供一种人脸图像处理方法、装置、计算机设备及可读存储介质，涉及图像处理领域。本申请通过确定待处理人脸图像中与指定头发稀疏区域对应的多个稀疏小块及与指定头发浓密区域对应的头发浓密区域图像，接着针对每个稀疏小块，基于该稀疏小块的轮廓特征在头发浓密区域图像中确定匹配的目标浓密小块，并采用匹配的目标浓密小块对该稀疏小块进行颜色补偿及纹理填补，从而在完成对所有稀疏小块的纹理填补操作后，输出与待处理人脸图像对应的完成自动化修补头发稀疏区域操作的目标人脸图像，使指定头发浓密区域与修补后的指定头发稀疏区域在头发颜色
2023-08-26
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图像处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质.pdf
本公开提供一种图像处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质，方法包括：获取终端设备发送的图像处理请求，所述图像处理请求中包括待处理图像以及目标模板；根据所述图像处理请求，采用预设的与所述目标模板对应的网络模型对所述待处理图像与所述目标模板进行合成操作，获得合成后的目标图像，其中，所述网络模型中包括编码器以及与所述目标模板对应的解码器；将所述目标图像发送至所述终端设备。由于网络模型与模板相对应，在训练过程中仅利用与该模板对应的合成图像进行训练，减少了训练数据的数据量。每个网络模型均采用与该模板对应的合成图像
2023-06-14
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