[发明专利]一种图像处理方法、装置与设备

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

当终端处于录像模式时，

采集第一视频，所述第一视频包括N帧图像，其中，N为大于2的整数；

在采集所述第一视频的过程中，利用神经网络根据物体的类别在当前帧的图像中识别出主体区域和背景区域；所述主体区域包括人物、动物、植物、车、衣服或其他预设物体；其中，所述背景区域为所述当前帧的图像中除所述主体区域以外的部分；

针对所述第一视频的图像，对所述主体区域保留色彩或色彩增强，对所述背景区域进行虚化处理，得到第二视频；

在得到所述第二视频的过程中，若第X帧图像的前Y帧图像中发生闪烁的相邻图像组数大于阈值时，对所述第X帧图像中的所有区域使用同一种颜色进行处理；所述X为大于1且小于或等于所述N的整数，所述Y为大于0且小于或等于所述X的整数，其中，所述发生闪烁的相邻图像为同一物体在相邻两帧的图像中分别被识别为所述主体区域和所述背景区域的两帧图像，所述同一种颜色包括：上一帧图像中的背景区域的颜色，或者所述上一帧图像中的主体区域的颜色，或者所述上一帧图像的整个图像的颜色。

2.如权利要求1所述方法，其特征在于，在得到所述第二视频后，所述方法还包括：

采集第三视频；所述第三视频的内容与所述第一视频的内容不同；

在采集所述第三视频的过程中，若利用所述神经网络根据物体的类别在所述第三视频的图像中仅识别出背景；

针对所述第三视频的图像进行虚化处理，得到第四视频。

3.如权利要求1或2所述方法，其特征在于，所述神经网络能够识别人物、动物、植物、车、衣服或其他预设物体中的至少两种类别的物体。

4.如权利要求1-2任一项所述方法，其特征在于，所述主体区域是通过所述神经网络对所述图像进行像素级分割得到的。

5.如权利要求1-2任一项所述方法，其特征在于，所述神经网络是通过训练数据集训练得到的，所述训练数据集包括多种应用场景的输入图像。

6.如权利要求5所述方法，其特征在于，所述训练数据集还包括多种应用场景的分割模板图。

7.如权利要求1-2任一项所述方法，其特征在于，所述第二视频的所有图像的主体区域对应于相同的对象。

8.如权利要求1-2任一项所述方法，其特征在于，所述主体区域包括一个或多个相同类别的对象。

9.如权利要求1-2任一项所述方法，其特征在于，所述主体区域包括多个不同类别的对象。

10.如权利要求1-2任一项所述方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述背景区域进行滤镜处理，所述滤镜包括灰度、变暗、复古、胶片或叠加纹理中的至少一种。

11.如权利要求1-2任一项所述方法，其特征在于，所述主体区域与用户输入的指令有关。