图像处理方法、装置、电子设备和存储介质

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域，尤其涉及图像处理方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

目前，很多用户为了追求时尚或改变心情，会通过染发将头发的颜色改变成想要的颜色。但由于眉毛面积较小，不容易进行染色，或因用户害怕染色剂会对面部皮肤造成伤害，大部分用户一般只染头发不染眉毛，因而造成发色和眉色不统一，用户整体看起来可能会比较突兀。这么一来，用户被拍摄所得的用户图像的美观程度也会受到一定的影响。

为解决上述问题，相关技术通过在具有图像处理功能的应用程序(APP)中预置多种不同色号的眉毛贴纸素材，从而在用户依需选择所需色号的眉毛贴纸之后，将用户所选的眉毛贴纸覆盖于当前用户图像中的眉毛部分，以实现对用户图像中眉色的改变，在一定程度上提升用户图像的美观程度。

但是，相关技术所提供的眉毛贴纸对应的眉形都是用户处于正常表情状态所对应的眉形，如果用户发生挑眉或皱眉甚至更多其他面部表情动作时，只对应于一种表情的眉形的眉毛贴纸无法与用户发生其他表情动作时的眉形一致，如果用户仍然利用眉毛贴纸替换原眉毛部分，可能导致用户图像的违和感更强。并且，相关技术通过利用眉毛贴纸直接覆盖用户眉毛区域，所产生的视觉效果会比较生硬，也容易穿帮，可以理解为很容易被观看者发现用户图像中的眉毛部分很假。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本公开提供了图像处理方法、装置、电子设备和存储介质。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种图像处理方法，所述方法包括：

确定显示有人脸的目标图像中人物的头发区域和眉毛区域；

将所述头发区域的色值和所述眉毛区域的色值进行匹配，以使所述头发区域的色值和所述眉毛区域的色值之差在第一预设范围内。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种图像处理装置，包括：

第一确定模块，用于确定显示有人脸的目标图像中的头发区域和眉毛区域确定显示有人脸的目标图像中人物的头发区域和眉毛区域；

第一匹配模块，用于将所述头发区域的色值和所述眉毛区域的色值进行匹配，以使所述头发区域的色值和所述眉毛区域的色值之差在第一预设范围内。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括：

处理器；

存储器，用于存储可由所述处理器执行的计算机程序；

其中，所述处理器执行所述程序时实现所述图像处理方法的步骤。

根据本公开实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现所述图像处理方法的步骤。

本公开实施例提供的技术方法至少带来以下有益技术效果：

通过将图像所显示的人物的头发区域和眉毛区域的色值进行匹配，以使两者的色值之差在第一预设范围内，不仅可以避免图像所示的人物的发色和眉色相差过大而影响人物外形美观程度，而且还可以解决相关技术利用眉毛贴纸直接覆盖人物眉毛区域所产生的视觉效果生硬、容易穿帮的问题，有利于提高经过处理后的图像中人物面部的真实性、美观程度和自然程度。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

图1是本公开根据一示例性实施例示出的一种图像处理方法的流程图；

图2是本公开根据一示例性实施例示出的原始目标图像的示意图；

图3是本公开根据一示例性实施例示出的图2中的原始目标图像经过本公开实施例提供的其中一种图像处理方法处理后，得到的一种目标图像的示意图；

图4是本公开根据一示例性实施例示出的一种图像处理装置的结构框图；

图5是本公开根据一示例性实施例示出的一种图像处理装置的电子设备的结构框图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在本公开使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本公开。在本公开和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本公开范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。

目前的相机应用一般都具备一些常见的图像处理功能，例如，滤镜功能、图像颜色变换功能、贴纸功能等，以方便用户对通过拍摄或下载或其它途径获取的图像进行处理，以使处理后的图像满足用户所需的效果，如美化效果、美容效果或复古效果等。例如，对于发色与眉色不一致的用户，基于所述用户拍摄所得的图像中，可能会因为用户发色和眉色的差异而影响图像效果，因此，用户需要通过目前相机应用提供的眉毛贴纸替换掉原眉毛部分，以减少图像所显示的用户发色和眉色的差异。但是，相关技术所提供的眉毛贴纸对应的眉形都是用户处于正常表情状态所对应的眉形，如果用户发生挑眉或皱眉甚至更多的其他面部表情动作时，只对应于一种表情的眉形的眉毛贴纸无法与用户发生其他表情动作时的眉形一致，如果用户仍然利用眉毛贴纸替换原眉毛部分，可能导致用户图像的违和感更强。并且，相关技术通过利用眉毛贴纸直接覆盖用户眉毛区域，所产生的视觉效果也会比较生硬，也容易穿帮，可以理解为很容易被观看者发现用户图像中的眉毛部分很假。

基于此，本公开的实施例提出一种新的图像处理方法，通过将图像所显示的人物的头发区域和眉毛区域的色值进行匹配，以使两者的色值之差在第一预设范围内，不仅可以避免图像所示的人物的发色和眉色相差过大而影响人物外形美观程度，而且还可以解决相关技术利用眉毛贴纸直接覆盖人物眉毛区域所产生的视觉效果生硬、容易穿帮的问题，有利于提高经过处理后的图像中人物面部的真实性、美观程度和自然程度。

如图1所示，图1是本公开根据一示例性实施例示出的一种图像处理方法的流程图，所述方法可以应用于终端，例如，可以应用于终端自带的相机或相册系统中，或者，可以应用于终端所安装的第三方相机或相册应用中，或者，可以作为系统自带的一种图像处理功能，或者，可以以新应用的形式安装于终端。所述方法包括以下步骤：

在步骤S011中，确定显示有人脸的目标图像中人物的头发区域和眉毛区域；

在步骤S012中，将所述头发区域的色值和所述眉毛区域的色值进行匹配，以使所述头发区域的色值和所述眉毛区域的色值之差在第一预设范围内。

上述中，所述目标图像可以通过对当前输入的图像进行人脸识别处理得到。其中，当前输入的图像可以由系统自动检测获得，例如，系统可以在检测到终端存储的图像增加时，将新增的图像作为当前输入的图像；或者，当前输入的图像可以基于用户操作获得，例如，用户可以在可以执行所述方法的应用程序的应用界面先指定所需处理的图像，然后通过点击应用界面提供的用于指示匹配发色和眉色的控件，以触发用于指示匹配发色和眉色的用户指令生成，从而可以根据所述用户指令获取当前输入的图像和对当前输入的图像进行相应的处理。

基于此，为避免系统因自动检测当前输入的图像并触发所述步骤S011和所述步骤S012所产生的运算量较大，系统运算资源占用过多所导致的系统发生卡顿，影响用户体验，在一实施例中，所述步骤S011可以在接收到所述指令时才执行，基于此，所述步骤S011可以适应性地调整为：在收到用于指示匹配发色和眉色的用户指令时，确定当前输入的图像中人物的头发区域和眉毛区域。

由此，可以根据所述用户指令获取用户当前输入的图像并对所述图像进行针对性地处理，可以满足用户对指定图像的处理需求，而不需要执行新增图像的检测步骤、也不需要对各新增图像进行图像处理以匹配图像中人物的发色和眉色的步骤，从而大大减少系统运算量，避免系统运算资源被占用过多所导致系统发生卡顿。

由上述可知，用户需要将指定图像中人物的眉色和发色调整为相对一致时，向系统输入的图像一般都是显示有人脸的图像，这么一来，当前输入的图像即为显示有人脸的目标图像。但是，并不排除用户不小心选择了不显示有人脸的图像并触发了所述用户指令，这么一来，如果继续基于指令对图像进行发色和眉色的匹配处理，很可能导致系统出错崩溃或误以为存在人脸并识别出实际不存在的眉毛区域和头发区域，不仅影响最终的图像处理效果而且造成了不必要的运算操作。因为，为解决这一技术问题，在一实施例中，所述步骤S011中，所述确定显示有人脸的目标图像中人物的头发区域和眉毛区域，包括：

在步骤S0111中，获取当前输入的图像，并对当前输入的图像进行人脸识别；

在步骤S0112中，根据人脸识别结果确定当前输入的图像中是否存在人脸；

在步骤S0113中，在当前输入的图像存在人脸时，确定当前输入的图像为所述目标图像，并识别出所述目标图像中人物的头发区域和眉毛区域；

在步骤S0114中，在当前输入的图像不存在人脸时，输出提示信息，以提示用户重新输入显示有人脸的图像。

上述中，由于相关技术已经存在较为成熟的人脸识别技术、人物的头发区域识别技术和眉毛区域的识别技术，例如，可以通过AI人脸图像识别技术实现对人脸、人物头发区域和眉毛区域的识别，本公开对此不进行赘述。另外，所述提示信息可以通过屏幕输出，也可以通过语音模块播放。

由此，上述实施例通过先对当前输入的图像进行人脸识别，在当前输入图像为显示有人脸的目标图像时识别出所述目标图像中人物的头发区域和眉毛区域，在当前输入图像未显示有人脸时直接输出所述提示信息而不进行头发区域和眉毛区域的识别，从而可以避免因对不显示有人脸的输入图像继续进行识别所导致的系统出错崩溃或继续识别头发区域和眉毛区域的问题发生，有利于保证系统运算稳定性和减少不必要的运算操作。

在获得所述目标图像中人物的头发区域和眉毛区域之后，可以执行所述步骤S012，以使所述头发区域的色值和所述眉毛区域的色值之差在第一预设范围内。其中，为实现所述头发区域的色值和所述眉毛区域的色值之差在第一预设范围内，本公开实施例提供了对头发区域的色值和眉毛区域的色值进行匹配的多种技术方案，请参见以下内容：

在第一种实施方案中，为了提高经过匹配处理后的发色和眉色的一致性，达到更好的图像处理效果，可以将所述第一预设范围表示为一个零值，基于此，所述步骤S012中，将所述头发区域的色值和所述眉毛区域的色值进行匹配的步骤，可以包括：

在步骤S01211中，根据所述头发区域确定头发色值；所述头发色值用于表征当前目标图像中所显示的人物的发色；

在步骤S01212中，将所述眉毛区域的色值置为所述头发色值。

通过所述步骤S01211和所述步骤S01212可知，在获取所述头发区域和所述眉毛区域之后，可以只提取出所述头发区域中的头发色值，最终只要将眉毛区域的色值置为头发色值即可，不需要另外提取眉毛区域的色值，不仅可以保证目标图像中人物发色和眉色的一致性，达到很好的图像处理效果，而且还可以减少所需提取的数据和运算步骤，有利于提高发色和眉色的匹配效率。

与所述第一种实施方案相似，在第二种实施方案中，同样将所述第一预设范围表示为一个零值，基于此，所述步骤S012中，将所述头发区域的色值和所述眉毛区域的色值进行匹配的步骤，可以包括：

在步骤S01221中，根据所述眉毛区域确定眉毛色值；所述眉毛色值用于表征当前目标图像中所显示的人物的眉色；

在步骤S01222中，将所述头发区域的色值置为所述眉毛色值。

通过所述步骤S01221和所述步骤S01222可知，在获取所述头发区域和所述眉毛区域之后，可以只提取出所述眉毛区域中的眉毛色值，最终只要将头发区域的色值置为眉毛色值即可，不需要另外提取头发区域的色值，不仅可以保证目标图像中人物发色和眉色的一致性，达到很好的图像处理效果，而且还可以减少所需提取的数据和运算步骤，有利于提高发色和眉色的匹配效率。

在第三种实施方案中，所述步骤S012中，将所述头发区域的色值和所述眉毛区域的色值进行匹配的步骤，可以包括：

在步骤S01231中，在所述头发区域的色值和所述眉毛区域的色值之差不在所述第一预设范围内时，更新所述头发区域的色值或所述眉毛区域的色值，以使基于更新更新后的色值计算得到的色值之差在所述第一预设范围内。

在第三种实施方案中，可以分别从所述头发区域和所述眉毛区域提取得到对应的头发色值和眉毛色值，并判断所述头发色值和所述眉毛色值之差是否在所述第一预设范围内，如果不在所述第一预设范围内，则可以根据两者的差值对所述眉毛区域或所述头发区域的色值进行更新。例如，假设所述头发色值和所述眉毛色值的差值是正数，且为a，所述预设范围的右端点阈值为b，a比b大2；基于此，可以将头发色值更新为原头发色值与数值2的差值，或者，将眉毛色值更新为原眉毛色值与数值2之和。其中的数值2不是唯一的选择，只要能够使得基于更新后的色值计算得到的色值之差在所述第一预设范围内即可。

需要说明的是，所述色值可以表示为RGB颜色值，也可以表示为十六进制颜色码。所述第一预设范围可以由用户根据实际需求设定，也可以由开发人员在开发阶段根据经验或实验预设，例如，所述第一预设范围可以用一个数值来表示，也可以用一个区间来表示，本公开对此不进行限定。其中，如果所述第一预设范围采用区间来表示时，由于所述头发色值与所述眉毛色值之差可能为正数，也可能为负数，基于此，所述区间的左端点阈值可以为负数，右端点阈值可以为正数，所述负数和正数的绝对值可以相同，也可以不同。

在所述色值表示为RGB颜色值的场景下，所述色值包括RGB这3个通道的数值，即R数值、G数值和B数值；基于此，头发区域的色值和眉毛区域的色值之差包括R数值差值、G数值差值和B数值差值；相应地，所述色值之差在第一预设范围内可以理解为所述R数值差值、G数值差值和B数值差值中的任一个差值都在所述第一预设范围内。在所述色值表示为十六进制颜色码的的场景下，所述色值仅包括一个十六进制颜色码；基于此，头发区域的色值和眉毛区域的色值之差可以表示为发色对应的十六进制颜色码和眉色对应的十六进制颜色码的差值。

另外，如果不希望所述区间中包含负数，而是希望可以用非负数构成所述区间，则在另一个实施例中，可以适应性地调整所述步骤S012中的方案，例如，可以将所述头发区域的色值和所述眉毛区域的色值之差在第一预设范围内的这一描述调整为：所述头发区域的色值和所述眉毛区域的色值之差的绝对值在第一预设范围内。

在第四种实施方案中，为在保证人物发色和眉色一致性的同时，满足用户将所述目标图像中同一人物的头发区域和眉毛区域的色值设置为不同于原发色和原眉色的色值的使用需求。在所述步骤S011中，确定显示有人脸的目标图像中人物的头发区域和眉毛区域的步骤，在收到用于指示匹配发色和眉色的用户指令时执行，所述用户指令携带有用户设置的目标色值。在所述步骤S012中，将所述头发区域的色值和所述眉毛区域的色值进行匹配的步骤，可以包括：

在步骤S01241中，根据所述用户指令确定用户为所述头发区域和所述眉毛区域设置的所述目标色值；

在步骤S01242中，将所述头发区域和所述眉毛区域的色值均置为所述目标色值。

由此，通过所述第四种实施方案，可以实现用户依需改变目标图像中人物原有的发色和眉色，可以满足用户更多使用需求和提高用户使用趣味性。

需要说明的是，本公开中，所述头发区域和所述眉毛区域属于所述目标图像中同一人物。

由此，通过上述任一实施例中的发色和眉色匹配方案，可以减小所述目标图像中发色和眉色的差异，例如，如图2和图3所示，图2是本公开根据一示例性实施例示出的原始目标图像的示意图，图3是本公开根据一示例性实施例示出的图2中的原始目标图像经过本公开实施例提供的其中一种图像处理方法处理后，得到的一种目标图像的示意图。由图2和图3可知，经过发色和眉色的匹配处理后，更新得到的目标图像中人物的眉色与发色相同，其中，图3所示的眉毛区域边缘留有黑色边界是为了可以清楚地指示出眉毛所示区域，在实际中，如果人物发色为紫色，眉色为黑色，那么经过本公开中任一实施例所述的方法进行处理之后，更新得到的目标图像中人物的眉色和发色可以都为紫色，或者都为黑色，还可以都为用户设置的目标色值。无论是那种情况，更新得到的目标图像中人物的发色和眉色都相近或相同，可以达到较好的美化效果；并由于通过识别出眉毛区域和头发区域后，再对眉毛区域和/或头发区域的色值进行更新，从而可以很好地避免眉毛区域或头发区域发生变化，很好地保证了进行色值更新后的人物的眉毛形状与原图中的人物面部表情一致，从而解决了相关技术中利用眉毛贴纸直接覆盖人物眉毛区域所产生的视觉效果生硬、容易穿帮、不能适用于不同表情的眉形或不同眉形的问题，有利于提高经过处理后的图像中人物面部的真实性、美观程度和自然程度。

除了对图像中人物的发色和眉色进行匹配之外，为了满足用户对图像人物其他区域的美化需求，增强处理后的图像的视觉效果和美观程度，在一实施例中，基于上述任一实施例，所述方法还可以包括：

在步骤S021中，确定所述目标图像中眼睫毛区域；

在步骤S022中，根据所述头发区域或所述眉毛区域的色值匹配所述眼睫毛区域的色值，以使所述头发区域或所述眉毛区域的色值与所述眼睫毛区域的色值之差在第二预设范围内。

上述中，可以通过相关技术中的AI人脸识别技术识别得到所述目标图像中人物的眼睫毛区域，在此不进行赘述。同理，所述眼睫毛区域、所述头发区域和所述眉毛区域都属于所述目标图像中的同一人物。所述第二预设范围的取值范围可以与所述第一预设范围的取值范围相同，也可以不同。

另外，将所述眼睫毛区域的色值与所述头发区域或所述眉毛区域的色值进行匹配的原理与将所述头发区域和所述眉毛区域的色值进行匹配的原理相同，因此可以参见上述发色和眉色的匹配方案，在此不进行赘述。

由此，通过进一步将眼睫毛区域的色值和所述头发区域或所述眉毛区域的色值进行匹配，可以使得所述目标图像中人物的发色、眉色和睫毛颜色相近或相同，可以提高三者的视觉效果的协调性，进而提高图像处理效果和图像美观程度。

另外，对于化妆的用户来说，所述用户可能只对面部进行了化妆，而未对颈部进行化妆，由此可能导致面部和颈部的颜色不一致，致使拍摄得到的目标图像中显示的面部区域和颈部区域颜色差异很大，影响图像视觉效果和美观程度，因此，为解决这一技术问题，并满足用户对图像人物其他区域的美化需求，基于上述任一实施例，在一实施例中，所述方法还可以包括：

在步骤S031中，确定所述目标图像中的人脸皮肤区域和颈部区域；

在步骤S032中，将所述人脸皮肤区域和颈部区域的色值进行匹配，以使所述人脸皮肤区域和所述颈部区域的色值之差在第三预设范围。

上述中，可以通过相关技术中的AI人脸识别技术识别得到所述目标图像中人物的人脸皮肤区域和颈部区域，在此不进行赘述。同理，所述人脸皮肤区域和所述颈部区域所述目标图像中的同一人物。所述第三预设范围的取值范围可以与所述第一预设范围的取值范围相同，也可以不同。

另外，将所述人脸皮肤区域的色值与所述颈部区域的色值进行匹配的原理与将所述头发区域和所述眉毛区域的色值进行匹配的原理相同，因此可以参见上述发色和眉色的匹配方案，在此不进行赘述。

由此，通过进一步将所述人脸皮肤区域的色值与所述颈部区域的色值进行匹配，可以使得所述目标图像中人物的人脸皮肤和颈部皮肤相近或相同，可以提高图像处理效果和图像美观程度。

另外，对于个别用户，所述用户可能因面部具有胎记或面部受损或因身体原因导致面部颜色不均或因光线角度问题，致使拍摄得到的目标图像中显示的面部区域存在不同颜色的色块和存在阴影，影响图像视觉效果和美观程度，因此，为解决这一技术问题，并满足用户对图像人物其他区域的美化需求，基于上述任一实施例，在一实施例中，所述方法还可以包括：

在步骤S041中，确定所述目标图像中人脸皮肤区域所包含的像素点的色值；

在步骤S042中，根据所述像素点的色值确定所述人脸皮肤区域的颜色是否均匀；

在步骤S043中，若所述人脸皮肤区域的颜色不均匀，则更新所述人脸皮肤区域的色值，以所述人脸皮肤区域的颜色均匀。

上述中，可以通过相关技术中的AI人脸识别技术识别得到所述目标图像中人物的人脸皮肤区域，在此不进行赘述。

所述步骤S042中，可以通过相关技术中的图像区域分割技术对所述人脸皮肤区域进行处理，以确定是否存在像素属性不同的区域，在本实施例中，所述像素属性可以包括像素的颜色值。如果存在像素属性不同的区域，则可以认为所述人脸皮肤区域的颜色不均匀。此时，可以对所述人脸皮肤区域的色值进行更新。

上述中，为使对人脸皮肤区域的颜色均匀，本公开实施例提供了更新所述人脸皮肤区域的色值的多种皮肤色值更新方案，请见以下内容

在第一个示例中，可以获取其中面积最大的最大区域的色值，并将所述人脸皮肤区域中除了所述最大区域以外的其他区域的色值置为所述最大区域的色值，以使更新后的人脸皮肤区域的颜色均匀。

在第二个示例中，可以获取其中亮度最高或亮度居中或亮度最低的目标区域的色值，并将所述人脸皮肤区域中除了所述目标区域以外的其他区域的色值置为所述目标区域的色值，以使更新后的人脸皮肤区域的颜色均匀。

在第三个示例中，可以在识别得到人脸皮肤区域所包含的像素属性不同的区域之后，输出用于提示用户从所述像素属性不同的区域中选中一个指定区域的第二提示信息。输出所述第二提示信息之后，在收到用于指示用户选定的指定区域的第一指定指令时，根据所述第一指定指令获取所述指定区域的色值，并将所述人脸皮肤区域中除了所述指定区域以外的其他区域的色值置为所述指定区域的色值，以使更新后的人脸皮肤区域的颜色均匀。

在第四个示例中，可以在识别得到人脸皮肤区域所包含的像素属性不同的区域之后，输出用于提示用户输入所述人脸皮肤区域的指定色值的第三提示信息，以使用户可以依需将人脸皮肤区域的色值统一变更为其他色值。输出所述第三提示信息之后，在收到用于指示用户选定的指定色值的第二指定指令时，根据所述第二指定指令获取用户设定的指定色值，并将所述人脸皮肤区域的色值置为所述指定色值。

由此，通过进一步对所述人脸皮肤区域进行处理，可以使得所述目标图像中人物的人脸皮肤从不均匀状态变为均匀状态，可以提高图像处理效果和图像美观程度，更好地满足用户使用需求，提高用户体验。

与前述图像处理方法的实施例相对应，本公开还提供一种图像处理装置，所述装置可以应用于终端中。如图4所示，图4是本公开根据一示例性实施例示出的一种图像处理装置的结构框图，所述图像处理装置400包括：

第一确定模块401，用于确定显示有人脸的目标图像中人物的头发区域和眉毛区域；

第一匹配模块402，用于将所述头发区域的色值和所述眉毛区域的色值进行匹配，以使所述头发区域的色值和所述眉毛区域的色值之差在第一预设范围内。

在一实施例中，所述第一匹配模块402包括：

第一发色确定单元，用于根据所述头发区域确定头发色值；所述头发色用于表征当前目标图像中所显示的人物的发色；

第一色值设置单元，用于将所述眉毛区域的色值置为所述头发色值。

在另一实施例中，所述第一匹配模块402包括：

第一眉色确定单元，用于根据所述眉毛区域确定眉毛色值；所述眉毛色值用于表征当前目标图像中所显示的人物的眉色；

第二色值设置单元，用于将所述头发区域的色值置为所述眉毛色值。

在又一实施例中，所述第一匹配模块402包括：

第一色值更新单元，用于在所述头发区域的色值和所述眉毛区域的色值之差不在所述第一预设范围内时，更新所述头发区域的色值或所述眉毛区域的色值，以使基于更新后的色值计算得到的色值之差在所述第一预设范围内。

在又一实施例中，所述第一确定模块401用于在收到用于指示匹配发色和眉色的用户指令时，确定显示有人脸的目标图像中人物的头发区域和眉毛区域；其中，所述用户指令携带有用户设置的目标色值；

所述第一匹配模块402包括：

目标色值确定单元，用于根据所述用户指令确定用户为所述头发区域和所述眉毛区域设置的所述目标色值；

第三色值设置单元，用于将所述头发区域和所述眉毛区域的色值均置为所述目标色值。

在一实施例中，所述装置400还可以包括：

第二确定模块，用于确定所述目标图像中眼睫毛区域；

第二匹配模块，用于根据所述头发区域或所述眉毛区域的色值匹配所述眼睫毛区域的色值，以使所述头发区域或所述眉毛区域的色值与所述眼睫毛区域的色值之差在第二预设范围内。

在一实施例中，所述装置400还可以包括：

第三确定模块，用于确定所述目标图像中的人脸皮肤区域和颈部区域；

第三匹配模块，用于将所述人脸皮肤区域和颈部区域的色值进行匹配，以使所述人脸皮肤区域和所述颈部区域的色值之差在第三预设范围。

在一实施例中，所述装置400还可以包括：

第四确定模块，用于确定所述目标图像中人脸皮肤区域所包含的像素点的色值；

第五确定模块，用于根据所述像素点的色值确定所述人脸皮肤区域的颜色是否均匀；

第一更新模块，用于在所述人脸皮肤区域的颜色不均匀时，更新所述人脸皮肤区域的色值，以使所述人脸皮肤区域的颜色均匀。

上述各个装置中各个模块和单元的功能和作用的实现过程具体详见上述方法中对应步骤的实现过程，在此不再赘述。

对于装置实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中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。

与前述图像处理方法的实施例相对应，本公开还提供了一种图像处理装置的电子设备，所述电子设备包括：

处理器；

存储器，用于存储可由所述处理器执行的计算机程序；

其中，所述处理器执行所述程序时实现前述任一实施例中所述图像处理方法的步骤。

如图5所示，图5是本公开根据一示例性实施例示出的一种图像处理装置的电子设备的结构框图。所述电子设备500可以是计算机，移动电话，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等终端设备。

参照图5，电子设备500可以包括以下一个或多个组件：处理组件501，存储器502，电源组件503，多媒体组件504，音频组件505，输入/输出(I/O)的接口506，传感器组件507，以及通信组件508。

处理组件501通常控制电子设备500的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件501可以包括一个或多个处理器509来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件501可以包括一个或多个模块，便于处理组件501和其它组件之间的交互。例如，处理部件501可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件504和处理组件501之间的交互。

存储器502被配置为存储各种类型的数据以支持在电子设备500的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备500上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器502可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件503为电子设备500的各种组件提供电力。电源组件503可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其它与为电子设备500生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件504包括在所述电子设备500和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。所述屏幕可以包括触摸面板(TP)，被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件504包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备500处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件505被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件505包括一个麦克风(MIC)，当电子设备500处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器502或经由通信组件508发送。在一些实施例中，音频组件505还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口502为处理组件501和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件507包括一个或多个传感器，用于为电子设备500提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件507可以检测到电子设备500的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为电子设备500的显示器和小键盘，传感器组件507还可以检测电子设备500或电子设备500一个组件的位置改变，用户与电子设备500接触的存在或不存在，电子设备500方位或加速/减速和电子设备500的温度变化。传感器组件507可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件507还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件507还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器，温度传感器，光电传感器或GPS传感器。

通信组件508被配置为便于电子设备500和其它设备之间有线或无线方式的通信。电子设备500可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi、2G、3G、4G LTE、5G NR(5G NewRadio)或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件508经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件508还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其它技术来实现。

在示例性实施例中，电子设备500可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其它电子元件实现，用于执行上述方法。

上述电子设备中各个单元的功能和作用的实现过程具体详见上述方法中对应步骤的实现过程，在此不再赘述。

对于电子设备实施例而言，以上所描述的电子设备实施例仅仅是示意性的，其中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模块来实现本公开方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

与前述图像处理方法的实施例相对应，本公开还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被上述电子设备的处理器509执行时实现前述任一实施例中所述图像处理方法的步骤。

本公开可采用在一个或多个其中包含有程序代码的存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。计算机可用存储介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体，可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括但不限于：相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本公开旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

以上所述仅为本公开的较佳实施例而已，并不用以限制本公开，凡在本公开的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开保护的范围之内。