[发明专利]图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质，首先通过神经网络模型识别出图像中目标对象的关节点，之后再根据预设效果选择目标对象的关节点进行处理得到处理后的图像。由于目标对象的关节点与目标对象的形态密切相关，因此，基于目标对象的关节点对图像进行处理，可以得到更加逼真、精细的特效图像。

技术领域

本申请涉及计算机视觉技术领域，特别是涉及一种图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

特效图像由于其趣味性深受众多用户的喜爱。传统技术中，一般采用首先识别出图像目标对象，之后在识别出的目标对象上施加预设效果的方式得到特效图像。

但是通过传统技术得到的特效图像，存在施加的特效位置准确性差，特效效果粗糙等问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够精细的为处理的图像增加特效的方法、装置、计算机设备和存储介质。

第一方面，本申请实施例提供一种图像处理方法，包括如下步骤：

获取图像，并对获取的图像进行编码处理得到模型数据；

将所述模型数据输入神经网络模型，得到所述图像中的多个关节点和所述图像中目标对象的特征；

根据所述目标对象的特征对所述多个关节点进行分类，确定目标对象的关节点；

根据预设效果选择所述目标对象的关节点进行处理，得到处理后的图像。

在其中一个实施例中，所述根据预设效果选择所述目标对象的关节点进行处理，得到处理后的图像的步骤包括：

根据预设效果确定待处理的目标对象，并从所述待处理的目标对象的关节点中选择操作关节点；

根据预设效果，将所述操作关节点从初始位置移动至目标位置，得到处理后的图像。

在其中一个实施例中，所述根据预设效果选择所述目标对象的关节点进行处理，得到处理后的图像的步骤包括：

根据预设效果确定待处理的目标对象，并从所述待处理的目标对象的关节点中选择操作关节点；

基于所述操作关节点增加预设效果，得到处理后的图像。

在其中一个实施例中，若所述图像为解码视频数据得到的多帧图像，则所述根据预设效果选择所述目标对象的关节点进行处理，得到处理后的图像的步骤包括：

根据预设效果确定待处理的目标对象，并从所述待处理的目标对象的关节点中选择操作关节点；

根据所述多帧图像的时序，得到所述操作关节点的时序序列；

根据预设效果，在所述时序序列中增加特效，得到处理后的图像序列。

在其中一个实施例中，若所述目标对象为人体，则所述将所述模型数据输入神经网络模型，得到所述图像中的多个关节点和所述图像中目标对象的特征；根据所述目标对象的特征对所述多个关节点进行分类，确定目标对象的关节点的步骤包括：

将所述模型数据输入神经网络模型，得到所述图像中的多个关节点和所述图像中人体的肢体分布图；

根据所述人体的肢体分布图，对所述多个关节点进行聚类，得到所述关节点的人物类别；

根据所述关节点的人物类别，得到所述图像中的每一人体的关节点。

在其中一个实施例中，在将所述模型数据输入神经网络模型的步骤之前，所述方法还包括：

获取训练图像，并对所述训练图像中的关节点和人体的肢体分布进行标注，得到多个模型训练图像样本；