一种图像处理方法、装置及计算机可读存储介质与流程

1.本技术涉及计算机技术领域，具体涉及一种图像处理方法、装置及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.随着电子技术的成熟，越来越多的数码产品产生、流行与普及，为广大百姓带来极大的便利，在日常生活中，用户可以通过数码产品随时拍摄出或者制作出属于自己的视频作品。
3.现有技术中，为了吸引用户观看视频，需要手动对视频作品中的图像进行选取和编辑，制作出合适的图像作为视频海报图进行投放，但是，通过人工进行选取的过程比较繁琐和低效，造成图像处理的效率较低。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供一种图像处理方法、装置及计算机可读存储介质，可以提升图像处理的效率。
5.为解决上述技术问题，本技术实施例提供以下技术方案：
6.一种图像处理方法，包括：
7.获取待处理图像和所述待处理图像相应的尺寸信息；
8.根据所述待处理图像中的人脸特征信息的位置信息确定目标中心点；
9.根据所述尺寸信息和目标尺寸信息之间的宽高比关系确定裁剪尺寸信息；
10.基于所述目标中心点和所述裁剪尺寸信息对所述待处理图像进行裁剪，得到目标图像，所述目标图像的宽高比与所述目标尺寸信息的宽高比相同；
11.将所述目标图像缩放至所述目标尺寸信息。
12.一种图像处理装置，包括：
13.获取单元，用于获取待处理图像和所述待处理图像相应的尺寸信息；
14.第一确定单元，用于根据所述待处理图像中的人脸特征信息的位置信息确定目标中心点；
15.第二确定单元，用于根据所述尺寸信息和目标尺寸信息之间的宽高比关系确定裁剪尺寸信息；
16.裁剪单元，用于基于所述目标中心点和所述裁剪尺寸信息对所述待处理图像进行裁剪，得到目标图像，所述目标图像的宽高比与所述目标尺寸信息的宽高比相同；
17.缩放单元，用于将所述目标图像缩放至所述目标尺寸信息。
18.在一些实施例中，所述第二确定单元，还包括第四确定子单元，用于：
19.当检测到所述尺寸信息的宽高比小于目标尺寸信息的宽高比时，获取所述尺寸信息的第一宽度信息、目标尺寸信息的第二宽度信息和目标尺寸信息的第二高度信息；
20.基于所述第一宽度信息、第二宽度信息和第二高度信息计算出第三高度信息；
21.根据所述第三高度信息和第一宽度信息确定裁剪尺寸信息。
22.在一些实施例中，所述裁剪单元，包括：
23.裁剪子单元，用于根据所述裁剪尺寸信息对所述待处理图像进行裁剪，得到裁剪后的图像，所述裁剪后的图像中包含所述目标中心点；
24.第五确定子单元，用于当检测到所述裁剪后的图像中的目标中心点的位置处于裁剪后的图像的上半区域时，将所述裁剪后的图像确定为目标图像。
25.在一些实施例中，所述裁剪单元，还包括：
26.获取子单元，用于当检测到所述裁剪后的图像中的目标中心点的位置不处于裁剪后的图像的上半区域时，获取所述待处理图像中的目标人脸特征信息相应的第一目标标识框；
27.扩充子单元，用于将所述第一目标标识框扩充预设倍数，得到扩充后的第二目标标识框；
28.添加子单元，用于为所述第二目标标识框添加附加框，得到添加后的第三目标标识框，所述第三目标标识框的宽高比和所述目标尺寸信息的宽高比相同；
29.第六确定子单元，用于将所述第三目标标识框确定为目标图像。
30.在一些实施例中，所述添加子单元，用于：
31.获取所述第二目标标识框的第四宽度信息、第四高度信息、目标尺寸信息的第二宽度信息和目标尺寸信息的第二高度信息；
32.基于所述第四宽度信息、第二宽度信息和第二高度信息计算出第五高度信息；
33.根据所述第五高度信息和所述第四高度信息之间的差值确定第六高度信息；
34.根据所述第四宽度信息和第六高度信息确定附加框的尺寸信息；
35.将第二目标标识框合并所述附加框，得到第三目标标识框。
36.在一些实施例中，所述装置，还包括添加单元，用于：
37.当检测到缩放后的目标图像的清晰度信息满足预设阈值时，保留所述缩放后的目标图像；
38.为所述缩放后的目标图像添加预设显示控件。
39.在一些实施例中，所述装置，还包括删除单元，用于：
40.当检测到所述目标图像中的区域不属于所述待处理图像时，删除所述目标图像。
41.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有多条指令，所述指令适于处理器进行加载，以执行上述图像处理方法中的步骤。
42.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可以在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述图像处理方法中的步骤。
43.一种计算机程序产品或计算机程序，所述计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，所述计算机指令存储在存储介质中。计算机设备的处理器从存储介质读取所述计算机指令，处理器执行所述计算机指令，使得所述计算机上述图像处理方法中的步骤。
44.本技术实施例通过获取待处理图像和待处理图像相应的尺寸信息；根据待处理图像中的人脸特征信息的位置信息确定目标中心点；根据尺寸信息和目标尺寸信息之间的宽高比关系确定裁剪尺寸信息；基于目标中心点和裁剪尺寸信息对待处理图像进行裁剪，得
到目标图像；将目标图像缩放至目标尺寸信息。以此，根据人脸特征信息确定图像的目标中心点，并根据尺寸信息和目标尺寸信息之间的宽高比关系确定裁剪尺寸信息进行裁剪，得到宽高比符合要求的目标图像，并将目标图像缩放至目标尺寸信息，快速生成符合要求的缩略图，相对于需要人工进行海报图选取和编辑的方案，本技术实施例无需人工干涉，极大的提升了图像处理的效率。
附图说明
45.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
46.图1是本技术实施例提供的图像处理系统的场景示意图；
47.图2是本技术实施例提供的图像处理方法的流程示意图；
48.图3是本技术实施例提供的图像处理方法的另一流程示意图；
49.图4a为本技术实施例提供的图像处理方法的场景示意图；
50.图4b为本技术实施例提供的图像处理方法的另一场景示意图；
51.图4c为本技术实施例提供的图像处理方法的另一场景示意图；
52.图4d为本技术实施例提供的图像处理方法的另一场景示意图；
53.图4e为本技术实施例提供的图像处理方法的另一场景示意图；
54.图5是本技术实施例提供的图像处理装置的结构示意图；
55.图6是本技术实施例提供的服务器的结构示意图。
具体实施方式
56.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
57.本技术实施例提供一种图像处理方法、装置、及计算机可读存储介质。
58.请参阅图1，图1为本技术实施例所提供的图像处理系统的场景示意图，包括：终端a和服务器(该图像处理系统还可以包括除终端a之外的其他终端，终端具体个数在此处不作限定)，终端a与服务器之间可以通过通信网络连接，该通信网络，可以包括无线网络以及有线网络，其中无线网络包括无线广域网、无线局域网、无线城域网、以及无线个人网中的一种或多种的组合。网络中包括路由器、网关等等网络实体，图中并未示意出。终端a可以通过通信网络与服务器进行信息交互，比如终端a通过客户端将待处理图像发送至服务器。
59.该图像处理系统可以包括图像处理装置，该图像处理装置具体可以集成在计算机设备中，该计算机设备可以为终端或者服务器等设备，该终端可以为手机、平板电脑、笔记本电脑、智能电视、穿戴式智能设备、台式电脑等设备。以该图像处理方法由服务器执行为例，该服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、
中间件服务、域名服务、安全服务、cdn、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。如图1所示，该服务器可以获取待处理图像和该待处理图像相应的尺寸信息；根据该待处理图像中的人脸特征信息的位置信息确定目标中心点；根据该尺寸信息和目标尺寸信息之间的宽高比关系确定裁剪尺寸信息；基于该目标中心点和裁剪尺寸信息对该待处理图像进行裁剪，得到目标图像，该目标图像的宽高比与目标尺寸信息的宽高比相同；将该目标图像缩放至目标尺寸信息。
60.终端可以包括客户端，该客户端可以是视频客户端、游戏客户端、即时通讯客户端和文档编辑客户端等，终端a可以将游戏客户端中进行游戏的视频帧作为待处理图像发送至服务器。
61.需要说明的是，图1所示的图像处理系统的场景示意图仅仅是一个示例，本技术实施例描述的图像处理系统以及场景是为了更加清楚的说明本技术实施例的技术方案，并不构成对于本技术实施例提供的技术方案的限定，本领域普通技术人员可知，随着图像处理系统的演变和新业务场景的出现，本技术实施例提供的技术方案对于类似的技术问题，同样适用。
62.以下分别进行详细说明。
63.本技术实施例提供了一种图像处理方法，该方法可以由终端或服务器执行，也可以由终端和服务器共同执行；本技术实施例以图像处理方法由服务器执行为例来进行说明。
64.请参阅图2，图2是本技术实施例提供的图像处理方法的流程示意图。该图像处理方法包括：
65.在步骤101中，获取待处理图像和待处理图像相应的尺寸信息。
66.其中，该待处理图像可以为游戏客户端中的游戏图片、视频客户端中的某一帧的图片或者即时通讯客户端中的图片等等，该待处理图像的格式可以为位图(bitmap，bmp)，jpeg(joint photographic experts group)等等，此处不作具体限定。
67.为了吸引用户观看该待处理图像对应的视频或者游戏等内容，需要制作该待处理图像对应的缩略图，该缩略图也可以称为海报图，该海报图可以作为对该载体的宣传方式，由于缩略图一般具有固定的尺寸，该固定的尺寸与该待处理图像的尺寸比例不同，该缩略图为该待处理图像的一部分，即需要对该待处理图像进行裁剪。现有裁剪一般为人工裁剪，效率比较差，以此，本技术实施例为了实现后续的自动裁剪，可以预先获取待处理图像以及该待处理图像相应的尺寸信息，该尺寸信息可以为宽度乘以高度，例如1280像素乘以720像素。
68.在步骤102中，根据待处理图像中的人脸特征信息的位置信息确定目标中心点。
69.其中，在实际的使用场景中，对于有人脸的待处理图像，人脸会作为待处理图像的主体进行裁剪，因此，人脸区域部分需要作为目标中心点进行优先保留。
70.在本技术实施例中，可以结合计算机视觉技术识别人脸特征信息，该计算机视觉技术(computer vision,cv)是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取信息的人工智能系统。
计算机视觉技术通常包括图像处理、图像识别、图像语义理解、图像检索、ocr、视频处理、视频语义理解、视频内容/行为识别、三维物体重建、3d技术、虚拟现实、增强现实、同步定位与地图构建等技术，还包括常见的人脸识别、指纹识别等生物特征识别技术。该人脸特征信息可以为人脸的五官具有的特征表达信息，可以将该人脸特征信息的位置信息的中心点作为目标中心点，进而实现后续可以将人脸作为主体进行裁剪。
71.在一些实施方式中，该根据待处理图像中的人脸特征信息的位置信息确定目标中心点的步骤，可以包括：
72.(1)获取该待处理图像中人脸特征信息相应的标识框；
73.(2)当检测到该待处理图像中包含单个标识框时，根据该单个标识框确定目标中心点；
74.(3)当检测到该待处理图像中包含多个标识框时，将该多个标识框连通，生成目标连接框，并根据该目标连接框确定目标中心点。
75.其中，可以通过卷积神经网络(convolutional neural networks,cnn)识别出待处理图像中的人脸特征信息，该卷积神经网络可以仿造生物的视知觉(visual perception)机制构建，所以可以用于识别待处理图像中的人脸特征信息，并可以以矩形或者圆形的标识框选中该人脸特征信息。
76.进一步的，由于该待处理图像中的人脸可以为单个或者多个，当人脸为多个时，需要将多个人脸一并作为主体进行显示，以此，可以预先检测该待处理图像中包含单个或者多个标识框，每一标识框代表一个人脸。当检测到该待处理图像中包含单个标识框时，说明该待处理图像中只包含单个人脸，可以直接将该单个标识框的中心点作为目标中心点。
77.当检测到该待处理图像中包含多个标识框时，说明该待处理图像中包含多个人脸，可以将该多个标识框连通成为一个目标连接框区域，将该目标连接框的中心点作为目标中心点，保证后续裁剪可以尽量保留多个人脸作为主体。
78.在步骤103中，根据尺寸信息和目标尺寸信息之间的宽高比关系确定裁剪尺寸信息。
79.其中，该目标尺寸信息为缩略图(即海报图)的尺寸信息，为系统或者用户希望得到的图像的尺寸信息，为了提升裁剪的效率，该宽高比指图像的宽度和高度之间的比率。
80.当该待处理图像与缩略图的宽高比一致时，可以直接将该待处理图像的尺寸缩放至缩略图的尺寸，实现缩略图制作，而实际的使用中，该待处理图像的宽高比与该缩略图的宽高比不同，本技术实施例为了实现缩略图的制作，可以将该待处理图像的宽高比转换至与该缩略图的宽高比相同，为了裁剪方便，可以固定待处理图像的一条边，对另一条边进行裁剪，使得裁剪后的图像与所缩略图的宽高比相同。
81.具体为当待处理图像的宽高比大于缩略图的宽高比时，可以固定高度边，对宽度边进行裁剪，假设待处理图像的宽高分别是w和h，缩略图的宽高分别是w’和h’，为了使得w/h＝w’/h’，可以求出裁剪后的宽度w1＝hw’/h’，以该w1和h作为裁剪尺寸信息对待处理图像进行裁剪，可以使得裁剪后的图像与缩略图的宽高比相同。
82.当待处理图像的宽高比小于缩略图的宽高比时，可以固定宽度边，对高度边进行裁剪，假设原图的宽高分别是w和h，裁图后的宽高分别是w’和h’，为了使得w/h＝w’/h’，可以求出裁剪后的高度h1＝wh’/w’，以该w和h1作为裁剪尺寸信息对待处理图像进行裁剪，可
以使得裁剪后的图像与缩略图的宽高比相同。
83.在步骤104中，基于目标中心点和裁剪尺寸信息对待处理图像进行裁剪，得到目标图像。
84.其中，为了统一该待处理图像和缩略图的宽高比，实现制作缩略图尺寸信息的海报图，可以以该目标中心点作为相对参考中心，即将该目标中心点作为裁剪参考中心，通过该裁剪尺寸信息对该待处理图像进行裁剪，得到宽高比和缩略图的宽高比相同的目标图像。
85.在步骤105中，将目标图像缩放至目标尺寸信息。
86.其中，由于目标图像在经过裁剪之后的宽高比和目标图像的宽高比一致，所以可以直接将该目标图像缩放至目标尺寸信息，得到以人脸作为主体且与该缩略图大小一致的海报图作为宣传，使得运营人员可以更加方便且快捷的处理大批图像，且以该缩放至目标尺寸信息的目标图像进行展示，可以很好的对待处理图像进行宣传。
87.在一实施方式中，可以为该缩放后的目标图像添加自定义的图层或者控件，增加宣传效果。
88.由上述可知，本技术实施例通过获取待处理图像和待处理图像相应的尺寸信息；根据待处理图像中的人脸特征信息的位置信息确定目标中心点；根据尺寸信息和目标尺寸信息之间的宽高比关系确定裁剪尺寸信息；基于目标中心点和裁剪尺寸信息对待处理图像进行裁剪，得到目标图像；将目标图像缩放至目标尺寸信息。以此，根据人脸特征信息确定图像的目标中心点，并根据尺寸信息和目标尺寸信息之间的宽高比关系确定裁剪尺寸信息进行裁剪，得到宽高比符合要求的目标图像，并将目标图像缩放至目标尺寸信息，快速生成符合要求的缩略图，相对于需要人工进行海报图选取和编辑的方案，本技术实施例无需人工干涉，极大的提升了图像处理的效率。
89.结合上述实施例所描述的方法，以下将举例作进一步详细说明。
90.在本实施例中，将以该图像处理装置具体集成在服务器中为例进行说明，具体参照以下说明。
91.请参阅图3，图3为本技术实施例提供的图像处理方法的另一流程示意图。该方法流程可以包括：
92.在步骤201中，服务器获取待处理图像和待处理图像相应的尺寸信息。
93.其中，请一并参阅图4a所示，该待处理图像10可以为xx视频中的一帧图片，为了制作该xx视频的海报图用于宣传，本技术实施例可以预先获取待处理图像10和待处理图像相应的尺寸信息，该尺寸信息可以为1280像素乘以720像素。
94.在步骤202中，服务器通过训练后的多任务卷积神经网络模型提取待处理图像中的人脸特征信息，根据人脸特征信息的位置信息确定相应的标识框。
95.其中，该多任务卷积神经网络(multi
‑
task convolutional neural network，mtcnn)为用于人脸检测任务的多任务神经网络模型，该模型主要采用了三个级联的网络，采用候选框加分类器的思想，进行快速高效的人脸检测，以此，请继续参阅图4a所示，服务器可以通过训练后的mtcnn模型提取待处理图像10中的人脸特征信息，进而根据该人脸特征信息的位置信息标定标识框11(候选框)和标识框12，该标识框可以为矩形，该标识框包含单一人脸的人脸特征信息。
96.在步骤203中，当服务器检测到待处理图像中包含单个标识框时，根据单个标识框确定目标中心点。
97.其中，当服务器检测到待处理图像中只包含单个标识框时，可以直接将该单个标识框的矩形中心点作为目标中心点。
98.在步骤204中，当服务器检测到待处理图像中包含多个标识框时，将多个标识框连通，生成目标连接框，并根据目标连接框确定目标中心点。
99.其中，请一并参阅图4b所示，当服务器检测到待处理图像10中包含多个标识框，即标识框11和标识框12时，将该标识框11和标识框12连通，生成包含标识框11和标识框12的目标连接框13，并将该目标连接框13的中心点作为目标中心点14，保证后续裁剪可以尽量保留多个人脸作为主体。
100.在步骤205中，当服务器检测到尺寸信息的宽高比大于目标尺寸信息的宽高比时，获取尺寸信息的第一高度信息、目标尺寸信息的第二宽度信息和目标尺寸信息的第二高度信息，基于第一高度信息、第二宽度信息和第二高度信息计算出第三宽度信息，根据第三宽度信息和第一高度信息确定裁剪尺寸信息。
101.实际的使用中，该待处理图像的宽高比与缩略图(即海报图)的宽高比不同，本技术实施例为了实现缩略图的制作，可以将该待处理图像的宽高比转换至与该缩略图的宽高比相同，具体为：
102.请一并参阅图4c所示，该待处理图像的第一宽度信息为w和第一高度信息为h，缩略图的目标尺寸信息的第二宽度信息为w’和第二高度信息为h’，当服务器检测到尺寸信息的宽高比w/h大于缩略图的目标尺寸信息的宽高比w’/h时’，可以固定第一高度信息h边，对第一宽度信息w边进行裁剪，为了使得w/h＝w’/h’，可以求出裁剪后的第三宽度信息w1＝hw’/h’，以该w1和h作为裁剪尺寸信息对待处理图像进行裁剪，可以使得裁剪后的图像与缩略图的宽高比相同。
103.在步骤206中，当服务器检测到尺寸信息的宽高比小于目标尺寸信息的宽高比时，获取尺寸信息的第一宽度信息、目标尺寸信息的第二宽度信息和目标尺寸信息的第二高度信息，基于第一宽度信息、第二宽度信息和第二高度信息计算出第三高度信息，根据第三高度信息和第一宽度信息确定裁剪尺寸信息。
104.其中，当服务器检测到尺寸信息的宽高比w/h小于缩略图的目标尺寸信息的宽高比w’/h’时，可以固定第一宽度信息w边，对第一高度信息h边进行裁剪，为了使得w/h＝w’/h’，可以求出裁剪后的第三高度信息h1＝wh’/w’，以该w和h1作为裁剪尺寸信息对待处理图像进行裁剪，可以使得裁剪后的图像与缩略图的宽高比相同。
105.在步骤207中，服务器根据裁剪尺寸信息对待处理图像进行裁剪，得到裁剪后的图像。
106.其中，请一并参阅图4c所示，服务器可以将该目标中心点作为裁剪参考中心，根据裁剪尺寸信息对待处理图像进行裁剪，得到虚线框框定的裁剪后的图像。
107.在步骤208中，当服务器检测到裁剪后的图像中的目标中心点的位置处于裁剪后的图像的上半区域时，将裁剪后的图像确定为目标图像。
108.其中，请一并参阅图4d所示，裁剪后的图像23中包含中线c，该中线c将该裁剪后的图像分为上半区域和下半区域，在实际的场景中，当人脸处于下半区域时进行裁剪，会导致
缩略图中的人脸处于图像下半区域，影响缩略图的宣传效果和美观，以此，服务器可以预先检测该裁剪后的图像的目标中心点的位置是否处于裁剪后的图像的上半区域，当服务器检测到裁剪后的图像中的目标中心点的位置处于裁剪后的图像的上半区域时，说明该人脸处于图像的上半区域，可以直接将该裁剪后的图像确定为目标图像。
109.在步骤209中，当服务器检测到裁剪后的图像中的目标中心点的位置不处于裁剪后的图像的上半区域时，获取待处理图像中的目标人脸特征信息相应的第一目标标识框。
110.其中，请一并参阅图4d所示，当服务器检测到裁剪后的图像中的目标中心点不处于裁剪后的图像的上半区域时，说明该人脸21处于图像的下半区域。为了避免影响缩略图的宣传效果和美观，本技术实施例可以获取待处理图像中的目标人脸特征信息相应的第一目标标识框22，该第一目标标识框的区域可以由左上角的坐标(x1，y1)和右下角的坐标(x2，y2)进行表示。
111.在步骤210中，服务器将第一目标标识框扩充预设倍数，得到扩充后的第二目标标识框，获取第二目标标识框的第四宽度信息、第四高度信息、目标尺寸信息的第二宽度信息和目标尺寸信息的第二高度信息。
112.其中，该预设倍数可以为2或者3倍等，可以根据实际图像处理情况或者用户进行设置，请继续参阅图4d，在本技术实施例中以该预设倍数为2进行说明，服务器可以将第一目标标识框22扩充2倍，得到扩充后的第二目标标识框24，该第二目标标识框24的区域可以由左上角的坐标(x3，y3)和右下角的坐标(x4，y4)进行表示，由于该第二目标标识框的宽高比与缩略图的宽高比不同，需要对该第二目标标识框进行补充，即可以获取第二目标标识框的第四宽度信息x4
‑
x3、第四高度信息y4
‑
y3、目标尺寸信息的第二宽度信息w’和目标尺寸信息的第二高度信息h’。
113.在步骤211中，服务器基于第四宽度信息、第二宽度信息和第二高度信息计算出第五高度信息，根据第五高度信息和第四高度信息之间的差值确定第六高度信息，根据第四宽度信息和第六高度信息确定附加框的尺寸信息，将第二目标标识框合并附加框，得到第三目标标识框，将第三目标标识框确定为目标图像。
114.其中，服务器可以基于该第二目标标识框24的宽度固定的情况下，通过公式h’(x4
‑
x3)/w’计算出该第二目标标识框24在与缩略图的宽高比相等的情况下的第五高度信息。
115.进一步的，根据该第五高度信息和第四高度信息之间的差值确定第六高度信息，请一并参阅图4e所示，根据该第四宽度信息和第六高度信息确定第二目标标识框24下方连接的附加框25的尺寸信息，将该第二目标标识框24和附加框25进行合并，可以得到第三目标标识框，该第三目标标识框的宽高比与缩略图的宽高比相等，进而可以将该第三目标标识框确定为目标图像。
116.在一实施方式中，为了目标图像的美观效果，服务器可以从第二目标标识框24中选取与附加框25交接边中选取颜色信息，确定颜色信息最多的目标颜色信息，例如紫色，进而以该紫色生成附加框25的颜色。并且，为了进一步的增加目标图像的美观效果，还可以从目标图像的中间位置到附加框25的分割位置之间做透明度渐变处理。
117.在一实施方式中，当检测到该目标图像中的区域不属于该待处理图像时，删除该目标图像。
118.其中，为了避免目标图像的主体超出待处理图像的外部，需要检测该目标图像中的区域是否属于该待处理图像，即目标图像是否有不属于待处理图像的部分，例如该目标中心点的坐标为(x5，y5)，可以根据该中心点的坐标和目标图像的宽度和高度计算出该目标图像是否有超出该待处理图像的区域，当检测到该目标图像中的区域不属于该待处理图像时，即目标图像有超出该待处理图像的区域时，说明该目标图像不合格，无法裁剪，可以将该目标图像删除。相应的，当检测到该目标图像中的区域属于该处理图像时，即目标图像没有超出该处理图像的区域，说明该目标图像合格，执行后续步骤。
119.在步骤212中，当服务器检测到缩放后的目标图像的清晰度信息满足预设阈值时，保留缩放后的目标图像，为缩放后的目标图像添加预设显示控件，将目标图像缩放至目标尺寸信息。
120.其中，服务器还可以对该目标图像的清晰度进行筛选，将不清晰的目标图像进行过滤，保证目标图像的质量，本技术实施例可以使用opencv(跨平台计算机视觉和机器学习软件库)的laplacian(拉普拉斯)算子计算原理进行清晰度信息评估，原理为如果一幅图像的方差较高，那么就说明图像有广泛的响应，包括类边和非类边，这是一幅正常的聚焦图像的代表。但如果方差很低，那么就会有很小的响应扩散，这表明图像中几乎没有边缘。而图像越模糊，边缘就越少。所以可以用来检测是否模糊，而拉普拉斯算子可以用来边缘检测，因此，可以设定合理的预设阈值，例如为0.8。
121.当服务器检测到缩放后的目标图像的清晰度信息大于0.8时，即该目标图像的清晰度信息满足预设阈值，可以保留该缩放后的目标图像，请继续参阅图4e，还可以为该缩放后的目标图像添加预设显示控件26，用于增强该目标图像的宣传效果。
122.最后，可以将该目标图像缩放至目标尺寸信息，由于宽高比相同，所以可以将该目标图像直接缩放至目标尺寸信息的大小，生成相应的海报图进行宣传，无需人工进行干预，极大的提升了图像处理的效率。
123.由上述可知，本技术实施例通过获取待处理图像和待处理图像相应的尺寸信息；根据待处理图像中的人脸特征信息的位置信息确定目标中心点；根据尺寸信息和目标尺寸信息之间的宽高比关系确定裁剪尺寸信息；基于目标中心点和裁剪尺寸信息对待处理图像进行裁剪，得到目标图像；将目标图像缩放至目标尺寸信息。以此，根据人脸特征信息确定图像的目标中心点，并根据尺寸信息和目标尺寸信息之间的宽高比关系确定裁剪尺寸信息进行裁剪，得到宽高比符合要求的目标图像，并将目标图像缩放至目标尺寸信息，快速生成符合要求的缩略图，相对于需要人工进行海报图选取和编辑的方案，本技术实施例无需人工干涉，极大的提升了图像处理的效率。
124.进一步的，本技术实施例还可以实现当检测到裁剪后的图像中的目标中心点的位置不处于裁剪后的上半区域时，通过扩充的方式生成目标图像，保证人脸在目标图像中始终处于合理的位置，无需人工进行后续修改，进一步的提升了图像处理的效率，并保证了宣传的效果。
125.为便于更好的实施本技术实施例提供的图像处理方法，本技术实施例还提供一种基于上述图像处理方法的装置。其中名词的含义与上述图像处理方法中相同，具体实现细节可以参考方法实施例中的说明。
126.请参阅图5，图5为本技术实施例提供的图像处理装置的结构示意图，其中该图像
处理装置可以包括获取单元301、第一确定单元302、第二确定单元303、裁剪单元304以及缩放单元305等。
127.获取单元301，用于获取待处理图像和该待处理图像相应的尺寸信息。
128.第一确定单元302，用于获取待处理图像和该待处理图像相应的尺寸信息。
129.在一些实施方式中，该第一确定单元302，包括：
130.获取子单元，用于获取该待处理图像中人脸特征信息相应的标识框；
131.第一确定子单元，用于当检测到该待处理图像中包含单个标识框时，根据该单个标识框确定目标中心点；
132.第二确定子单元，用于当检测到该待处理图像中包含多个标识框时，将该多个标识框连通，生成目标连接框，并根据该目标连接框确定目标中心点。
133.在一些实施方式中，该获取子单元，用于：
134.通过训练后的多任务卷积神经网络模型提取该待处理图像中的人脸特征信息。
135.根据该人脸特征信息的位置信息确定相应的标识框。
136.第二确定单元303，用于根据该尺寸信息和目标尺寸信息之间的宽高比关系确定裁剪尺寸信息。
137.在一些实施方式中，该第二确定单元303，包括第三确定子单元，用于：
138.当检测到该尺寸信息的宽高比大于目标尺寸信息的宽高比时，获取尺寸信息的第一高度信息、目标尺寸信息的第二宽度信息和目标尺寸信息的第二高度信息；
139.基于该第一高度信息、第二宽度信息和第二高度信息计算出第三宽度信息；
140.根据该第三宽度信息和第一高度信息确定裁剪尺寸信息。
141.在一些实施例中，该第二确定单元303，还包括第四确定子单元，用于：
142.当检测到该尺寸信息的宽高比小于目标尺寸信息的宽高比时，获取尺寸信息的第一宽度信息、目标尺寸信息的第二宽度信息和目标尺寸信息的第二高度信息；
143.基于该第一宽度信息、第二宽度信息和第二高度信息计算出第三高度信息；
144.根据该第三高度信息和第一宽度信息确定裁剪尺寸信息。
145.裁剪单元304，用于基于该目标中心点和裁剪尺寸信息对该待处理图像进行裁剪，得到目标图像，该目标图像的宽高比与目标尺寸信息的宽高比相同。
146.在一些实施例中，该裁剪单元304，包括：
147.裁剪子单元，用于根据该裁剪尺寸信息对该待处理图像进行裁剪，得到裁剪后的图像，该裁剪后的图像中包含该目标中心点；
148.第五确定子单元，用于当检测到该裁剪后的图像中的目标中心点的位置处于裁剪后的图像的上半区域时，将该裁剪后的图像确定为目标图像。
149.在一些实施例中，该裁剪单元，还包括：
150.获取子单元，用于当检测到该裁剪后的图像中的目标中心点的位置不处于裁剪后的图像的上半区域时，获取待处理图像中的目标人脸特征信息相应的第一目标标识框；
151.扩充子单元，用于将该第一目标标识框扩充预设倍数，得到扩充后的第二目标标识框；
152.添加子单元，用于为该第二目标标识框添加附加框，得到添加后的第三目标标识框，该第三目标标识框的宽高比和该目标尺寸信息的宽高比相同；
153.第六确定子单元，用于将该第三目标标识框确定为目标图像。
154.在一些实施例中，该添加子单元，用于：
155.获取该第二目标标识框的第四宽度信息、第四高度信息、目标尺寸信息的第二宽度信息和目标尺寸信息的第二高度信息；
156.基于该第四宽度信息、第二宽度信息和第二高度信息计算出第五高度信息；
157.根据该第五高度信息和该第四高度信息之间的差值确定第六高度信息；
158.根据该第四宽度信息和第六高度信息确定附加框的尺寸信息；
159.将第二目标标识框合并该附加框，得到第三目标标识框。
160.在一些实施例中，该装置，还包括删除单元，用于：
161.当检测到该目标图像中的区域不属于该待处理图像时，删除该目标图像。
162.缩放单元305，用于将该目标图像缩放至目标尺寸信息。
163.在一些实施例中，该装置，还包括添加单元，用于：
164.当检测到缩放后的目标图像的清晰度信息满足预设阈值时，保留该缩放后的目标图像；
165.为该缩放后的目标图像添加预设显示控件。
166.以上各个单元的具体实施可参见前面的实施例，在此不再赘述。
167.由上述可知，本技术实施例通过获取单元301获取待处理图像和待处理图像相应的尺寸信息；第一确定单元302根据待处理图像中的人脸特征信息的位置信息确定目标中心点；第二确定单元303根据尺寸信息和目标尺寸信息之间的宽高比关系确定裁剪尺寸信息；裁剪单元304基于目标中心点和裁剪尺寸信息对待处理图像进行裁剪，得到目标图像；缩放单元305将目标图像缩放至目标尺寸信息。以此，根据人脸特征信息确定图像的目标中心点，并根据尺寸信息和目标尺寸信息之间的宽高比关系确定裁剪尺寸信息进行裁剪，得到宽高比符合要求的目标图像，并将目标图像缩放至目标尺寸信息，快速生成符合要求的缩略图，相对于需要人工进行海报图选取和编辑的方案，本技术实施例无需人工干涉，极大的提升了图像处理的效率。
168.本技术实施例还提供一种计算机设备，该计算机设备可以为服务器或终端，如图6所示，其示出了本技术实施例所涉及的服务器的结构示意图，具体来讲：
169.该计算机设备可以包括一个或者一个以上处理核心的处理器401、一个或一个以上计算机可读存储介质的存储器402、电源403和输入单元404等部件。本领域技术人员可以理解，图6中示出的计算机设备结构并不构成对计算机设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。其中：
170.处理器401是该计算机设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个计算机设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器402内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器402内的数据，执行计算机设备的各种功能和处理数据，从而对计算机设备进行整体监控。可选的，处理器401可包括一个或多个处理核心；可选的，处理器401可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器401中。
171.存储器402可用于存储软件程序以及模块，处理器401通过运行存储在存储器402
的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器402可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据服务器的使用所创建的数据等。此外，存储器402可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地，存储器402还可以包括存储器控制器，以提供处理器401对存储器402的访问。
172.计算机设备还包括给各个部件供电的电源403，可选的，电源403可以通过电源管理系统与处理器401逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源403还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。
173.计算机设备还可包括输入单元404，该输入单元404可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。
174.尽管未示出，计算机设备还可以包括显示单元等，在此不再赘述。具体在本实施例中，计算机设备中的处理器401会按照如下的指令，将一个或一个以上的应用程序的进程对应的可执行文件加载到存储器402中，并由处理器401来运行存储在存储器402中的应用程序，从而实现前述实施例提供的各种方法步骤，如下：
175.获取待处理图像和该待处理图像相应的尺寸信息；根据该待处理图像中的人脸特征信息的位置信息确定目标中心点；根据该尺寸信息和目标尺寸信息之间的宽高比关系确定裁剪尺寸信息；基于该目标中心点和裁剪尺寸信息对该待处理图像进行裁剪，得到目标图像，该目标图像的宽高比与目标尺寸信息的宽高比相同；将该目标图像缩放至目标尺寸信息。
176.在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见上文针对图像处理方法的详细描述，此处不再赘述。
177.由上述可知，本技术实施例的计算机设备可以通过获取待处理图像和待处理图像相应的尺寸信息；根据待处理图像中的人脸特征信息的位置信息确定目标中心点；根据尺寸信息和目标尺寸信息之间的宽高比关系确定裁剪尺寸信息；基于目标中心点和裁剪尺寸信息对待处理图像进行裁剪，得到目标图像；将目标图像缩放至目标尺寸信息。以此，根据人脸特征信息确定图像的目标中心点，并根据尺寸信息和目标尺寸信息之间的宽高比关系确定裁剪尺寸信息进行裁剪，得到宽高比符合要求的目标图像，并将目标图像缩放至目标尺寸信息，快速生成符合要求的缩略图，相对于需要人工进行海报图选取和编辑的方案，本技术实施例无需人工干涉，极大的提升了图像处理的效率。
178.本领域普通技术人员可以理解，上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过指令来完成，或通过指令控制相关的硬件来完成，该指令可以存储于一计算机可读存储介质中，并由处理器进行加载和执行。
179.为此，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，该指令能够被处理器进行加载，以执行本技术实施例所提供的任一种图像处理方法中的步骤。例如，该指令可以执行如下步骤：
180.获取待处理图像和该待处理图像相应的尺寸信息；根据该待处理图像中的人脸特
征信息的位置信息确定目标中心点；根据该尺寸信息和目标尺寸信息之间的宽高比关系确定裁剪尺寸信息；基于该目标中心点和裁剪尺寸信息对该待处理图像进行裁剪，得到目标图像，该目标图像的宽高比与目标尺寸信息的宽高比相同；将该目标图像缩放至目标尺寸信息。
181.根据本技术的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述实施例提供的各种可选实现方式中提供的方法。
182.以上各个操作的具体实施可参见前面的实施例，在此不再赘述。
183.其中，该计算机可读存储介质可以包括：只读存储器(rom，read only memory)、随机存取记忆体(ram，random access memory)、磁盘或光盘等。
184.由于该计算机可读存储介质中所存储的指令，可以执行本技术实施例所提供的任一种图像处理方法中的步骤，因此，可以实现本技术实施例所提供的任一种图像处理方法所能实现的有益效果，详见前面的实施例，在此不再赘述。
185.以上对本技术实施例所提供的一种图像处理方法、装置及计算机可读存储介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本技术的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本技术的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本技术的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本技术的限制。