[发明专利]一种基于梯度方向的头发分向判断方法

权利要求书

1.一种基于梯度方向的头发分向判断方法，其特征在于：包括以下步骤：

(1)使用Dlib人脸特征点检测算法，检测出人脸头像图片中人脸的68个特征点，将68个特征点依次标记为B1-B68；

(2)依据人脸的68个特征点，旋转图像使得人脸处于图像的水平位置，然后截取出包含头发的人脸整体照片区域；

(3)针对变换后的完整人脸区域，截取出头发区域的图像，然后计算出该区域图像每个像素点的梯度方向，所述步骤(3)包含以下步骤：

(3.1)确定人脸图像中头发区域；

(3.2)计算头发区域中每个像素点的梯度角θ；

(3.3)得到头发区域像素点的梯度角矩阵；

(4)遍历整个头发区域的每个像素点的梯度方向，根据梯度方向的变化情况，判断头发的分向，所述步骤(4)包含以下步骤：

(4.1)归一化所述梯度角矩阵；

(4.2)将所述头发区域图像划分为2N块小区域，其中N为正整数，计算每一块区域的梯度角平均值，并对该平均值归一化处理；

(4.3)计算左侧N块区域和右侧N块区域的梯度角平均值；

(4.4)根据左右侧N块区域的梯度角平均值，判断头发分向。

2.根据权利要求1所述的基于梯度方向的头发分向判断方法，其特征在于：所述步骤(2)包含以下步骤：

(2.1)计算人脸轮廓B1和B17点组成的直线与水平线的夹角α；

(2.2)将图像顺时针旋转α，得到水平人脸的图像，同时修正68个人脸特征点坐标；

(2.3)确定人脸中心点C的坐标其中(X_B1,Y_B1)为B1点坐标，(X_B17,Y_B17)为B17点坐标；

(2.4)基于C点坐以及B1和B17点坐标，计算矩形人脸区域的左上角和右下角的X坐标；

(2.5)基于C点坐以及B1和B17点坐标，计算矩形人脸区域的左上角和右下角的Y坐标；

(2.6)基于所述左上角和右下角的坐标，确定并截取人脸和头发区域图像。

3.根据权利要求2所述的基于梯度方向的头发分向判断方法，其特征在于：所述夹角其中(X_B1,Y_B1)为B1点坐标，(X_B17,Y_B17)为B17点坐标。

4.根据权利要求2所述的基于梯度方向的头发分向判断方法，其特征在于：所述矩形人脸区域的左上角和右下角的X坐标的计算公式如下：左上角点的X坐标X_L可通过下面公式计算，X_L＝X_C-1.3×(X_C-X_B1)，如果X_L小于0，则X_L＝0；右下角的X坐标坐标X_R可通过下面公式计算，X_R＝X_C+1.3×(X_B17-X_C)；如果上面计算出的X_R大于图像的宽度Width，则X_R＝Width；其中C点的坐标

5.根据权利要求2所述的基于梯度方向的头发分向判断方法，其特征在于：所述矩形人脸区域的左上角和右下角的Y坐标的计算公式如下：左上角点的Y坐标Y_L可通过下面公式计算，Y_L＝Y_C-1.5×(Y_B9-Y_C)，其中，B9为人脸轮廓中标示下巴下界的边缘，如果Y_L小于0，则Y_L＝0；右下角的Y坐标Y_R可通过下面公式计算，Y_R＝Y_C+1.5×(Y_B9-Y_C)，如果上面计算出的Y_R大于图像的高度Height，则Y_R＝Height；其中，C点的坐标