图像智能合成方法、装置、计算机设备及存储介质

技术领域

本发明涉及图像处理领域，更具体地说是图像智能合成方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

随着人类活动频率不断的增加，日常的集体活动大量的展开，很多时候都有一起拍集体照的需要，但随着人数的增加拍摄信息照难度就增加，因为要把所有人的精力都集中在同一时间是相对比较困难的，所以往往拍集体照时总会有些个别人的表现的状态不佳，虽然拍摄者会一次性多拍几张，但往往是这张这些人状态不行，另一张其它人状态不佳。最终只能找一张相对于大家来说总体比较好的图像作为大家的集体照片，这不仅严重影响拍摄的时间，而且还很难达到总体图像效果。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供图像智能合成方法、装置、计算机设备及存储介质。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

第一方面，图像智能合成方法，所述方法包括：

获取在一段时间内连续拍摄同一场景的多张图片；

提取每张图片中每个人的人脸特征数据；

从多张图片中选取同一个人的最佳人脸特征数据；

通过选取的所有人的最佳人脸特征数据合成一张最佳图片。

其进一步技术方案为：所述提取每张图片中每个人的人脸特征数据的步骤，具体包括：

对每张图片进行人脸识别；

根据人脸识别的结果判断人脸的状态是否正常；

若根据人脸识别的结果判断人脸的状态正常，则提取人脸状态数据并保存；

若根据人脸识别的结果判断人脸的状态不正常，则将不正常的人脸状态数据标记为不合格数据并进行保存。

其进一步技术方案为：所述提取人脸状态数据的步骤中，所述人脸状态数据包括人眼状态信息、光照状态信息、肤色均衡信息、人脸表情信息以及人脸位置信息。

其进一步技术方案为：所述从多张图片中选取同一个人的最佳人脸特征数据的步骤，具体包括：

获取多张图片中所有人的人脸特征数据；

对多张图片进行人脸特征数据比较，以得到多张图片中同一个人的多张人脸信息；

对同一个人的多张人脸信息进行脸部特征对比，以找出脸部特征最佳的一张。

第二方面，图像智能合成装置，所述装置包括获取单元、提取单元、选取单元以及合成单元；

所述获取单元，用于获取在一段时间内连续拍摄同一场景的多张图片；

所述提取单元，用于提取每张图片中每个人的人脸特征数据；

所述选取单元，用于从多张图片中选取同一个人的最佳人脸特征数据；

所述合成单元，用于通过选取的所有人的最佳人脸特征数据合成一张最佳图片。

其进一步技术方案为：所述提取单元包括人脸识别模块、判断模块、提取模块以及标记模块；

所述人脸识别模块，用于对每张图片进行人脸识别；

所述判断模块，用于根据人脸识别的结果判断人脸的状态是否正常；

所述提取模块，用于提取人脸状态数据并保存；

所述标记模块，用于将不正常的人脸状态数据标记为不合格数据并进行保存。

其进一步技术方案为：所述选取单元包括获取模块、比较模块以及对比模块；

所述获取模块，用于获取多张图片中所有人的人脸特征数据；

所述比较模块，用于对多张图片进行人脸特征数据比较，以得到多张图片中同一个人的多张人脸信息；

所述对比模块，用于对同一个人的多张人脸信息进行脸部特征对比，以找出脸部特征最佳的一张。

第三方面，一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述的图像智能合成方法步骤。

第四方面，一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令被处理器执行时，使得所述处理器执行如上述的图像智能合成方法步骤。

本发明与现有技术相比的有益效果是：本发明通过获取在一段时间内连续拍摄同一场景的多张图片，从而得到多张具有不同表现状态的集体图像，然后提取每张图片中每个人的人脸特征数据，并从多张图片中找出同一个人的最佳人脸特征数据，最后选取的所有人的最佳人脸特征数据合成一张最佳的集体图片。经过该方法，所拍摄的集体图像，每个人都状态都可以达到最佳，那么处理之后的图像，将呈现很好的效果，并有效的减少了大家拍摄的时间，并且大大的降低了拍摄者的难度。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明技术手段，可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征及优点能够更明显易懂，以下特举较佳实施例，详细说明如下。

附图说明

图1为本发明图像智能合成方法具体实施例的流程图一；

图2为本发明图像智能合成方法具体实施例的流程图二；

图3为本发明图像智能合成方法具体实施例的流程图三；

图4为本发明图像智能合成装置具体实施例的示意性框图一；

图5为本发明图像智能合成装置具体实施例的示意性框图二；

图6为本发明图像智能合成装置具体实施例的示意性框图三；

图7为本发明一种计算机设备的示意性框图。

具体实施方式

为了更充分理解本发明的技术内容，下面结合具体实施例对本发明的技术方案进一步介绍和说明，但不局限于此。

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

本发明适用相机拍照，也适用于图像的后期处理等邻近领域。由于目前在拍集体照时，每个人精神集中度不同，从而引起的人像状态不佳的问题，而本发明大大降低了集体照时的难度，但却可以得到质量非常高的集体拍照效果。适用相机拍照，也适用于图像的后期处理等邻近领域。下面通过具体的实施例来介绍本发明。

请参考图1，图像智能合成方法，该方法包括以下步骤：

S10、获取在一段时间内连续拍摄同一场景的多张图片，下一步执行步骤S20。

需要连续拍摄同一场景的多张图片是后续图片合成的基础调节。以拍摄集体毕业照为例，通过相机连续拍摄了10张全班同学的毕业照，这10张毕业照都是在同一场景下完成的。

S20、提取每张图片中每个人的人脸特征数据，下一步执行步骤S30。

假如全班有50个人，那么就需要从10张毕业照分别对每张照片中提取50个人的人脸特征数据。

具体的，请参考图2，步骤S20具体包括以下步骤：

S201、对每张图片进行人脸识别，下一步骤执行步骤S202；

S202、根据人脸识别的结果判断人脸的状态是否正常，若是，则执行步骤S203，若否，则执行步骤S204。

S203、提取人脸状态数据并保存；

S204、将不正常的人脸状态数据标记为不合格数据并进行保存。

具体的，对于步骤S201-S204，由于拍摄的每张照片中不仅包含了人脸信息，还包括了其它背景信息，比如树木、花草、建筑物等等，因此，需要对照片进行人脸识别，人脸识别技术对于目前而言已经是成熟的技术，在此不多赘述人脸识别的具体过程。人脸识别完成后，则根据人脸识别的结果判断人脸的状态是否正常。判断正常的标准是比如人眼是否是闭着的，或者脸不在正前方而是侧着的，或者有什么东西档住了脸部等等，如果判断正常则提取人脸状态数据并保存，如果不正常，则将不正常的人脸状态数据标记为不合格数据并进行保存。人脸状态数据包括了：人眼状态信息、光照状态信息、肤色均衡信息、人脸表情信息以及人脸位置信息。

S30、从多张图片中选取同一个人的最佳人脸特征数据，下一步执行步骤S40；

由于拍摄了10张照片，因此，对于同一个人而言，则会有10张人脸特征数据，那么就需要从这10张中选取最佳人脸特征数据。

具体的，请参考图3，步骤S30包括以下步骤：

S301、获取多张图片中所有人的人脸特征数据；

S302、对多张图片进行人脸特征数据比较，以得到多张图片中同一个人的多张人脸信息；

S303、对同一个人的多张人脸信息进行脸部特征对比，以找出脸部特征最佳的一张。

对于步骤S301-S303，当10张毕业照中的每一张中的人脸都识别完成之后，则取出10张图片中所有人的人脸特征数据；然后对10图片进行人脸特征数据比较，其目的是找出同一个人在10张图片中的人脸信息，找出之后，选择同一个人在10张图片中人脸特征数据。

S40、通过选取的所有人的最佳人脸特征数据合成一张最佳图片。

由于已经找到了50个人中每一个人在10张图片中最佳人脸特征数据，那么就把这50人的最佳人脸特征数据结合拍照的是背景结合起来生成一张最佳照片。

综上：本发明通过获取在一段时间内连续拍摄同一场景的多张图片，从而得到多张具有不同表现状态的集体图像，然后提取每张图片中每个人的人脸特征数据，并从多张图片中找出同一个人的最佳人脸特征数据，最后选取的所有人的最佳人脸特征数据合成一张最佳的集体图片。经过该方法，所拍摄的集体图像，每个人都状态都可以达到最佳，那么处理之后的图像，将呈现很好的效果，并有效的减少了大家拍摄的时间，并且大大的降低了拍摄者的难度。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

对应于上述的图像智能合成方法，本发明具体实施例还提供了一种图像智能合成装置。请参考图4，该装置包括获取单元1、提取单元2、选取单元3以及合成单元4；

获取单元1，用于获取在一段时间内连续拍摄同一场景的多张图片；

提取单元2，用于提取每张图片中每个人的人脸特征数据；

选取单元3，用于从多张图片中选取同一个人的最佳人脸特征数据；

合成单元4，用于通过选取的所有人的最佳人脸特征数据合成一张最佳图片。

进一步的，请参考图5，提取单元2包括人脸识别模块21、判断模块22、提取模块23以及标记模块24；

人脸识别模块21，用于对每张图片进行人脸识别；

判断模块22，用于根据人脸识别的结果判断人脸的状态是否正常；

提取模块23，用于提取人脸状态数据并保存；

标记模块24，用于将不正常的人脸状态数据标记为不合格数据并进行保存。

进一步的，请参考图6，选取单元3包括获取模块31、比较模块32以及对比模块33；

获取模块31，用于获取多张图片中所有人的人脸特征数据；

比较模块32，用于对多张图片进行人脸特征数据比较，以得到多张图片中同一个人的多张人脸信息；

对比模块33，用于对同一个人的多张人脸信息进行脸部特征对比，以找出脸部特征最佳的一张。

如图7所示，本发明具体实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如上述的图像智能合成方法步骤。

该计算机设备700可以是终端或服务器。该计算机设备700包括通过系统总线710连接的处理器720、存储器和网络接口750，其中，存储器可以包括非易失性存储介质730和内存储器740。

该非易失性存储介质730可存储操作系统731和计算机程序732。该计算机程序732被执行时，可使得处理器720执行任意一种图像智能合成方法。

该处理器720用于提供计算和控制能力，支撑整个计算机设备700的运行。

该内存储器740为非易失性存储介质730中的计算机程序732的运行提供环境，该计算机程序732被处理器720执行时，可使得处理器720执行任意一种图像智能合成方法。

该网络接口750用于进行网络通信，如发送分配的任务等。本领域技术人员可以理解，图7中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备700的限定，具体的计算机设备700可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。其中，图7处理器720用于运行存储在存储器中的程序代码，以实现以下步骤：

图像智能合成方法，图7方法包括：

获取在一段时间内连续拍摄同一场景的多张图片；

提取每张图片中每个人的人脸特征数据；

从多张图片中选取同一个人的最佳人脸特征数据；

通过选取的所有人的最佳人脸特征数据合成一张最佳图片。

其进一步技术方案为：图7提取每张图片中每个人的人脸特征数据的步骤，具体包括：

对每张图片进行人脸识别；

根据人脸识别的结果判断人脸的状态是否正常；

若根据人脸识别的结果判断人脸的状态正常，则提取人脸状态数据并保存；

若根据人脸识别的结果判断人脸的状态不正常，则将不正常的人脸状态数据标记为不合格数据并进行保存。

其进一步技术方案为：图7提取人脸状态数据的步骤中，图7人脸状态数据包括人眼状态信息、光照状态信息、肤色均衡信息、人脸表情信息以及人脸位置信息。

其进一步技术方案为：图7从多张图片中选取同一个人的最佳人脸特征数据的步骤，具体包括：

获取多张图片中所有人的人脸特征数据；

对多张图片进行人脸特征数据比较，以得到多张图片中同一个人的多张人脸信息；

对同一个人的多张人脸信息进行脸部特征对比，以找出脸部特征最佳的一张。

应当理解，在本申请实施例中，处理器720可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，该处理器720还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。其中，通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

本领域技术人员可以理解，图7中示出的计算机设备700结构并不构成对计算机设备700的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明中各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述装置中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个装置，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

上述仅以实施例来进一步说明本发明的技术内容，以便于读者更容易理解，但不代表本发明的实施方式仅限于此，任何依本发明所做的技术延伸或再创造，均受本发明的保护。本发明的保护范围以权利要求书为准。