一种图像修图能力推荐方法及系统与流程

本技术涉及图像处理，尤其涉及一种图像修图能力推荐方法及系统。

背景技术：

1、现有图像编辑软件虽然可以提供多种修图能力，但是，用户需要根据图片内容、编辑对象和待处理区域自行选择能力。

2、同时，对于包含不同场景、不同主体和不同局部区域的图片，相关方式容易出现推荐不准确、用户选择成本高、局部修图入口不匹配等问题。

技术实现思路

1、本技术提供了一种图像修图能力推荐方法及系统，用于解决如何根据用户选中的目标区域，结合待编辑图片的场景类型、主体类型和区域类型，准确推荐适配的修图能力的问题。

2、第一方面，本技术提供了一种图像修图能力推荐方法，应用于图像编辑软件，包括：

3、获取用户针对待编辑图片选择的目标区域；

4、分别获取待编辑图片的场景类型、目标区域对应的主体类型以及目标区域对应的区域类型；

5、根据场景类型、主体类型与区域类型的联合匹配，从修图能力集合中确定与目标区域匹配的推荐修图能力；

6、向用户呈现推荐修图能力。

7、本实施例在用户自主选择修图区域时，通过对场景类型、主体类型与区域类型进行联合匹配以确定推荐修图能力的技术手段，解决了用户必须在修图能力面板从众多修图能力中手动选出匹配的修图能力的技术问题，从而大幅提升了用户操作修图的便捷性，而且进一步解决了用户难以准确获得与所选目标区域相适配的修图能力的技术问题，达到了缩短筛选路径、提高推荐匹配度的技术效果。

8、在一些实施例中，获取待编辑图片的场景类型、目标区域对应的主体类型以及目标区域对应的区域类型，包括：

9、根据第一图像分类算法对待编辑图片进行场景识别，获取场景类型；

10、根据第二图像分类算法对目标区域内的主体进行属性识别，获取主体类型；

11、根据全图语义分割算法对待编辑图片进行语义分割，根据目标区域并结合语义分割的结果确定区域类型。

12、本实施例利用第一图像分类算法、第二图像分类算法和全图语义分割算法分别识别场景类型、主体类型和区域类型，解决了现有目标区域类型统一识别准确率较低的问题，同时，提高了场景类型、主体类型和区域类型获取的稳定性，为后续的联合匹配提供可靠输入。

13、在一些实施例中，根据第一图像分类算法对待编辑图片进行场景识别，包括：

14、基于第一图像分类算法对待编辑图片进行处理，得到多个预设场景类型分别对应的概率值；

15、将概率值最高且大于或等于预设阈值的预设场景类型确定为场景类型；

16、在概率值最高的预设场景类型小于预设阈值的情况下，将场景类型确定为通用场景类型。

17、本实施例利用概率计算筛选场景类型，并对概率计算结果与预设阈值进行比对，将比对结果满足预设阈值的预设场景类型作为可提取场景类型，用于提高场景类型的提取精度，避免出现相似或模糊场景类型的误判，进一步提高后续图像修图能力推荐的准确性。

18、在一些实施例中，根据第二图像分类算法对目标区域内的主体进行属性识别，获取主体类型，包括：

19、通过第二图像分类算法对待编辑图片中的人物主体和/或宠物主体进行检测；

20、根据检测结果确定目标区域对应的主体标签，主体标签至少包括成年女、成年男、儿童、长辈女、长辈男、宠物中的一种。

21、本实施例通过将主体类型按细粒度划分为多个类型标签，以实现对目标区域内主体类型的精准识别，进一步降低了由于主体类型的误判对推荐结果的影响，便于后续对各主体类型推荐差异化的图像修图能力，避免由于各主体类型之间使用相同的图像修图能力而影响图像的修图效果。

22、在一些实施例中，根据目标区域并结合语义分割的结果确定区域类型，包括：

23、根据全图语义分割算法对待编辑图片进行语义分割，得到若干语义区域；

24、根据目标区域的位置确定语义区域，并获取语义区域的区域类型。

25、本实施例通过全图语义分割算法将目标区域与语义区域相匹配，以精准的识别目标区域的语义类别，根据目标区域的位置确定语义区域，避免了由于仅对待编辑图片进行类型识别而产生的识别偏差。

26、在一些实施例中，从修图能力集合中确定与目标区域匹配的推荐修图能力，包括：

27、修图能力集合包括若干修图能力；

28、分别建立场景类型、主体类型、区域类型与修图能力之间的对应关系；

29、根据对应关系，从修图能力集合中确定与目标区域匹配的推荐修图能力。

30、本实施例解决了修图能力与多维类型之间缺少统一关联依据的问题，通过分别建立场景类型、主体类型、区域类型与修图能力之间的对应关系，以实现与目标区域相关联的图像修图能力的自动化推荐，用户选择推荐的图像修图能力即可快速跳转至对应的图像修图界面，进一步简化了修图流程并提升了用户修图效率。

31、在一些实施例中，在场景类型为旅拍、主体类型为成年女、区域类型为面部的情况下，匹配的推荐修图能力至少包括：白平衡、祛瑕、磨皮、脸型调整中的一种。

32、本实施例针对旅拍场景类型下的成年女面部区域类型进行精准修图，并自动推荐白平衡、祛瑕、磨皮、脸型调整中的一种的图像修图能力，以提高人像修图质量。

33、在一些实施例中，在场景类型为证件照、主体类型为成年女、区域类型为面部的情况下，匹配的推荐修图能力至少包括：白平衡、祛斑、磨皮、脸型预设、对称性液化中的一种。

34、本实施例针对证件照场景类型下的成年女面部区域类型进行精准修图，并自动推荐白平衡、祛斑、磨皮、脸型预设、对称性液化中的一种的图像修图能力，以结合脸型预设与对称液化调整五官端正度，以获取规范化修图图像。

35、在一些实施例中，在场景类型为全家福、主体类型为长辈女、区域类型为身体的情况下，匹配的推荐修图能力至少包括：白平衡、身体祛斑、身体磨皮、美型调整中的一种。

36、本实施例针对全家福场景类型下的长辈女身体区域类型进行精准修图，并自动推荐白平衡、身体祛斑、身体磨皮、美型调整中的一种的图像修图能力，以提高人像修图效果。

37、在一些实施例中，在场景类型为风景、区域类型为天空的情况下，匹配的推荐修图能力至少包括：白平衡、换天空中的一种。

38、本实施例针对风景场景类型下的天空区域类型进行精准修图，并自动推荐白平衡、换天空中的一种的图像修图能力，以获取色彩和谐自然、通透的天空修图图像，提升了画面的整体视觉效果。

39、在一些实施例中，目标区域为一个或多个；

40、在目标区域为多个，且多个目标区域对应的区域类型能够合并为预设组合区域类型的情况下，基于预设组合区域类型确定推荐修图能力；

41、在多个目标区域对应的区域类型不能合并为预设组合区域类型的情况下，确定多个目标区域共有的修图能力作为推荐修图能力。

42、本实施例将多目标区域合并且统一推荐图像修图能力，提升了多目标区域内的图像修图效率。针对不满足多目标区域合并条件的区域，本实施例针对性的为其推荐了共有图像修图能力，进一步提升了对待编辑图像中复杂区域的修图灵活性，确保各目标区域所呈现的修图效果维持统一。

43、在一些实施例中，向用户呈现推荐修图能力之后，包括：

44、将目标区域锁定为自然语言交互区域；

45、将自然语言转换为图像修图指令，根据图像修图指令调用对应的图像修图能力；

46、跳转并进入指定图像修图界面执行图像修图。

47、本实施例中将目标区域锁定为自然语言交互区域，支持用户通过直观的语言描述快速调用图像修图能力，从而降低了用户使用修图软件执行图像修图流程的复杂度，提升了修图操作的便捷性以及修图效率。

48、在一些实施例中，所述根据所述场景类型、所述主体类型与所述区域类型的联合匹配，从修图能力集合中确定与所述目标区域匹配的推荐修图能力，包括：

49、对所述目标区域进行缺陷检测，获得所述目标区域的缺陷检测结果；

50、根据所述场景类型、所述主体类型、所述区域类型以及所述缺陷检测结果进行联合匹配，从所述修图能力集合中确定与所述目标区域匹配的推荐修图能力。

51、本实施例引入缺陷检测结果作为第四维联合匹配，用于精准识别目标区域存在的具体缺陷问题，并根据具体缺陷问题直接推荐最匹配的修图能力，简化了用户的修图判定过程，并提升了图像修图的质量。

52、第二方面，本技术还提供了一种图像修图能力推荐系统，包括：

53、目标区域获取模块，用于获取用户针对待编辑图片选择的目标区域；

54、类型获取模块，用于分别获取待编辑图片的场景类型、目标区域对应的主体类型以及目标区域对应的区域类型；

55、推荐清单生成模块，用于根据场景类型、主体类型与区域类型的联合匹配，从修图能力集合中确定与目标区域匹配的推荐修图能力；

56、呈现模块，用于向用户呈现推荐修图能力。

57、本实施例中的系统在用户输入待编辑图片后即进行类型识别，具体包括识别出图片对应的场景和人物/宠物主体类型，并使用全图语义分割算法对图片进行语义分割。

58、在另一些实施例中，推荐清单生成模块具体用于：

59、对目标区域进行缺陷检测，获得目标区域的缺陷检测结果；

60、根据场景类型、主体类型、区域类型以及缺陷检测结果进行联合匹配，从修图能力集合中确定与目标区域匹配的推荐修图能力。

61、本实施例中用户选择目标区域后，通过目标区域获取模块获取用户针对待编辑图片选择的目标区域，并通过类型获取模块识别所选区域类型。在推荐清单生成模块中，系统根据用户选中的区域匹配场景、主体、区域和缺陷检测结果四者同时支持的修图能力，提升了用户的修图效率。

62、在一些实施例中，本技术还提供一种电子设备，包括处理器和存储器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现本技术实施例提供的图像修图能力推荐方法。

63、在另一些实施例中，本技术还提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现本技术实施例提供的图像修图能力推荐方法。

64、本技术公开了一种图像修图能力推荐方法及系统，根据场景类型、主体类型与区域类型的联合匹配，并从修图能力集合中确定了与目标区域匹配的推荐修图能力，将修图能力与用户的实际修图需求自动关联，提升了用户的图像修图效率，且降低了用户从大量修图能力中人工筛选的成本。