[发明专利]一种图像处理方法、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。所述方法包括：采集包含人体特定部位的第一初始图像；其中，所述第一初始图像包括RGB颜色模式的图像；将所述RGB颜色模式的图像转换为HSV颜色模式的图像；提取出所述HSV颜色模式的图像中的至少一个边缘区域图像；将所述至少一个边缘区域图像进行筛选，获得该人体特定部位对应的人体特征图像；将所述人体特征图像输入至机器学习模型进行训练，获得训练后的机器学习模型；其中，所述训练后的机器学习模型用于针对第二初始图像进行分类，输出分类信息。采用本方法能够直观地表现出图像的特性，便于颜色的对比操作，通过应用机器学习模型的方式提高图像处理效率及准确率。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，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

随着社会的不断发展，人们越来越重视自己的形象，另一方面，随着科学技术的进步，越来越多的科技产品可以运用在管理或改善自己的形象上；举例而言，某些设备可以用于检测用户的皮肤特性，并将相应的皮肤特性展现给用户。

具体地，上述的设备可以运行有测肤应用，该测肤应用可以通过图像传感器获取用户的皮肤图像，并检测水分、油脂、毛孔、肤色、敏感、皱纹等维度的皮肤特征，根据上述的皮肤特征得到用户的皮肤属性及阶段性皮肤变化趋势，给出进一步的护肤建议。

但是，现有的设备以全脸的产品居多，大多数设备的体积庞大、操作繁琐、分析准确率不高。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高图像处理效率及准确率的图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种图像处理方法，所述方法包括：

采集包含人体特定部位的第一初始图像；其中，所述第一初始图像包括RGB颜色模式的图像；

将所述RGB颜色模式的图像转换为HSV颜色模式的图像；

提取出所述HSV颜色模式的图像中的至少一个边缘区域图像；

将所述至少一个边缘区域图像进行筛选，获得该人体特定部位对应的人体特征图像；

将所述人体特征图像输入至机器学习模型进行训练，获得训练后的机器学习模型；其中，所述训练后的机器学习模型用于针对第二初始图像进行分类，输出分类信息。

在其中一个实施例中，所述人体特定部位包括人体皮肤。

在其中一个实施例中，所述提取出所述HSV颜色模式的图像中的至少一个边缘区域图像的步骤包括：

将所述HSV颜色模式的图像进行滤波及二值化，获得二值图像；

针对所述二值图像进行第一滤波操作，获得第一滤波图像；

针对所述第一滤波图像进行边缘检测，获得至少一个边缘区域图像。

在其中一个实施例中，所述将所述HSV颜色模式的图像进行滤波及二值化，获得二值图像的步骤包括：

提取出所述HSV颜色模式的图像中的通道图像；

将所述通道图像进行第二滤波操作，获得第二滤波图像；

针对所述第二滤波图像进行二值化，获得二值图像。

在其中一个实施例中，所述将所述通道图像进行第二滤波操作，获得第二滤波图像的步骤包括：

通过高斯滤波或中值滤波或形态学滤波的方式对通道图像进行处理，获得第二滤波图像。

在其中一个实施例中，所述人体特征图像括毛孔特征图像，所述将所述至少一个边缘区域图像进行筛选，获得该人体特定部位对应的人体特征图像的步骤包括：