人脸图像处理方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本发明涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种人脸图像处理方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.目前随着人们对美的追求，原来单调的脸型调整已经难以满足日常拍照需求。更多人脸部位的调整已经出现在日常使用的拍照应用上，后续也将越来越细化脸型。随着脸型部位调整数量的增加，这对脸型的实现算法的要求也越来越高，效率更优效果更好的脸型实现越来越重要。
3.现有的技术方案中，首先通过人脸点检测获取人脸特征点，根据要调整的部位或者效果，以人脸特征点构建一套网格，然后控制网格点移动，再仿射变化矩阵，插值像素。最终得到调整后的效果图。在实际使用过程中，为了最求效果更好，通常会使用精细的网格或者跟多套网格。
4.但随着调整部位的增加网格会越来越精细或者越来越多，计算量大大增加，尤其在实时拍照预览过程，网格需要根据人脸特征点每帧变成重新计算，导致脸型算法性能越来越差。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于，针对上述现有技术中的不足，提供一种人脸图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，以使得图像处理的方式更灵活。
6.为实现上述目的，本技术实施例采用的技术方案如下：
7.第一方面，本技术实施例提供了一种人脸图像处理方法，包括：
8.根据采集到的人脸图像，构建第一面部稀疏网格；
9.根据所述第一面部稀疏网格，以及预设标准人脸的第二面部稀疏网格，得到所述第一面部稀疏网格和所述第二面部稀疏网格之间的特征点位置变化关系，其中，所述第一面部稀疏网格和所述第二面部稀疏网格包括相同的人脸特征点；
10.采用所述特征点位置变化关系，将预设的人脸偏移图映射到所述人脸图像上，得到目标人脸图像，其中，所述人脸偏移图包括：多个待调整部位的偏移信息。
11.可选的，所述采用所述特征点位置变化关系，将预设的人脸偏移图映射到所述人脸图像上，得到目标人脸图像之前，所述方法还包括：
12.获取所述多个待调整部位的偏移图，其中，每个待调整部位的偏移图包括：所述每个待调整部位的偏移信息；
13.对所述多个待调整部位的偏移图进行合并，得到所述人脸偏移图。
14.可选的，所述对所述多个待调整部位的偏移图进行合并，得到所述人脸偏移图，包括：
15.对所述多个待调整部位的偏移图进行合并；
16.对合并后的偏移图进行滤波处理，得到所述人脸偏移图。
17.可选的，所述获取所述多个待调整部位的偏移图，包括：
18.根据所述待调整部位以及所述预设标准人脸的特征点网格，得到所述待调整部位中各个像素点的位置偏移信息；
19.根据所述位置偏移信息，生成所述待调整部位的偏移图。
20.可选的，所述根据所述第一面部稀疏网格，以及预设标准人脸的第二面部稀疏网格，得到所述第一面部稀疏网格和所述第二面部稀疏网格之间的特征点位置变化关系，包括：
21.根据所述特征点位置变化关系，构建仿射变换矩阵。
22.可选的，所述方法还包括：
23.对所述人脸图像进行姿态预估，得到所述人脸朝向信息；
24.所述采用所述特征点位置变化关系，将预设的人脸偏移图映射到所述人脸图像上，得到目标人脸图像，包括：
25.采用所述特征点位置变化关系，将预设的人脸偏移图映射到所述人脸图像上，得到映射后人脸图像；
26.采用所述人脸朝向信息对所述映射后人脸图像进行调整，得到所述目标人脸图像。
27.可选的，所述采用所述人脸朝向信息对所述映射后人脸图像进行调整，得到所述目标人脸图像，包括：
28.采用所述人脸朝向信息，计算所述映射后人脸图像中各像素点的位置变化信息；
29.根据所述位置变化信息，对所述映射后人脸图像中各像素点进行位移调整，得到所述目标人脸图像。
30.第二方面，本技术实施例还提供了一种人脸图像处理装置，包括构建模块、运算模块、映射模块；
31.所述构建模块，具体用于根据采集到的人脸图像，构建第一面部稀疏网格；
32.所述运算模块，具体用于根据所述第一面部稀疏网格，以及预设标准人脸的第二面部稀疏网格，得到所述第一面部稀疏网格和所述第二面部稀疏网格之间的特征点位置变化关系，其中，所述第一面部稀疏网格和所述第二面部稀疏网格包括相同的人脸特征点；
33.所述映射模块，具体用于采用所述特征点位置变化关系，将预设的人脸偏移图映射到所述人脸图像上，得到目标人脸图像，其中，所述人脸偏移图包括：多个待调整部位的偏移信息。
34.第三方面，本技术实施例还提供了一种电子设备，包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的程序指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信，所述处理器执行所述程序指令，以执行时执行如上述第一方面任一所述的人脸图像处理方法的步骤。
35.第四方面，本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如上述第一方面任一所述的人脸图像处理方法的步骤。
36.本技术的有益效果是：本技术实施例提供一种人脸图像处理方法、装置、电子设备
及存储介质，可根据采集到的人脸图像，构建用于表征人脸图像的特征信息的第一面部稀疏网格，根据第一面部稀疏网格，以及预设标准人脸的第二面部稀疏网格，得到第一面部稀疏网格和第二面部稀疏网格之间的特征点位置变化关系，继而采用特征点位置变化关系，将包括多个待调整部位的偏移信息的人脸偏移图映射到人脸图像上，得到目标人脸图像，实现了对人脸图像中多个部位的调整。在该方案中，可通过计算采集到的人脸图像的第一面部稀疏网格和预设标准人脸的第二面部稀疏网格对应的特征点的位置变化关系，采用该位置变换关系，实现人脸偏移图到人脸图像的映射，即，在对人脸图像进行多部位调整的过程中，仅采用预设标准人脸的一个面部稀疏网格也就是第二面部稀疏网格，以及一张携带多个待调整部位的偏移信息的人脸偏移图即可，无需预先设置多个面部稀疏网格，也无需采用多张人脸偏移图，即可实现人脸图像的多部位调整，达到人脸图像的调整，减少了对人脸图像进行多部位调整的计算量，提高了人脸图像的多部位调整的效率，增强了程序的灵活性与运算速度。
37.其次，实现其他调整方式或调整效果时，使用上述第二面部稀疏网格，以及另一张携带多个待调整部位的偏移信息的人脸偏移图，即可实现对其他调整方式或调整效果的人脸图像的调整，程序灵活且进一步加快了运算速度。
附图说明
38.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，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相关的附图。
39.图1为本技术一实施例提供的一种人脸图像处理方法的流程图；
40.图2为本技术一实施例提供的面部稀疏网格示意图；
41.图3为本技术又一实施例提供的一种人脸图像处理方法的流程图；
42.图4为本技术另一实施例提供的一种人脸图像处理方法的流程图；
43.图5为本技术再一实施例提供的一种人脸图像处理方法的流程图；
44.图6为本技术再二实施例提供的一种人脸图像处理方法的流程图；
45.图7为本技术再三实施例提供的一种人脸图像处理方法的流程图；
46.图8为本技术再四实施例提供的一种人脸图像处理方法的流程图；
47.图9为本技术一实施例提供的一种人脸图像处理装置的示意图；
48.图10为本技术实施例提供的一种电子设备的示意图。
49.图例：100
‑
人脸图像处理装置；901
‑
构建模块；903
‑
运算模块；905
‑
映射模块；1001
‑
处理器；1002
‑
存储介质。
具体实施方式
50.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
51.在本技术中，除非另有明确的规定和限定，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，
而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包含至少一个特征。在本发明中的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个、三个，除非另有明确具体的限定。术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
52.随着科技的快速发展，特别是图片处理软件的发展，人们可以在电脑、智能终端等电子设备上使用各种图片处理软件。例如，可以在智能终端的短视频软件或者直播软件中，使用的图像处理软件的功能(例如美颜功能、人脸整型功能等)。再例如，可以在电脑上使用图片处理软件，实现预期的图片效果。就其应用场景而言，本技术的人脸图像处理方法可以嵌套与各种图像处理软件中，完成相应的功能。
53.就其使用环境而言，本技术的人脸图像处理方法可以应用于电子设备，该电子设备例如可以是车载电脑、台式电脑、笔记本电脑、智能电视、智能手机等能够运行本技术程序的计算机设备。
54.需要说明的是，本技术提供的人脸图像处理方法的实施例，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，本技术对此不做限定。
55.图1为本技术一实施例提供的一种人脸图像处理方法的流程图，如图1所示，该方法包括：
56.步骤101：根据采集到的人脸图像，构建第一面部稀疏网格。
57.需要说明的是，本技术中，采集到的人脸图像可以是利用摄像机、智能终端、电脑等能够采集到人脸图像的设备进行实时采集得到的人脸图像，例如使用智能终端设备在短视频或者直播中实时采集的人脸图像；采集到的人脸图像也可以是通过计算机设备获取的非实时的图像，例如使用计算机设备下载的人脸图像。本技术对该人脸图像的具体采集形式不做限定，能够实现本技术的人脸图像处理方法即可。
58.还需要说明的是，本技术的人脸图像，例如可以是图片、动态图片、短视频、视频等形式，本技术对人脸图像的具体类型不做限定。
59.根据采集到的人脸图像，利用人脸检测获取人脸的特征点信息，从而构建第一面部稀疏网格。
60.在一种具体的实现方式中，图2为本技术一实施例提供的面部稀疏网格示意图，如图2所示，根据采集到的人脸图像，通过人脸检测算法对上述人脸图像进行检测，检测到其中的人脸特征点信息，该关键点信息例如可以为图2中的交点信息，根据人脸特征点信息，构建第一面部稀疏网格。上述仅为示例说明，在实际实现中，第一面部稀疏网格可以根据需要增加或者减少特征点的个数，还可以根据需要对其进行扩展，例如扩展颈部、肩部等部位的特征点，本技术对第一面部系数网格具体的特征点个数、部位等不做限定，能够实现本技术的人脸图像处理方法即可。
61.需要说明的是，人脸特征点信息可以包括特征点的位置信息、颜色信息等，本技术对人脸特征点信息所包含的具体信息内容不做限定。
62.步骤102：根据第一面部稀疏网格，以及预设标准人脸的第二面部稀疏网格，得到第一面部稀疏网格和第二面部稀疏网格之间的特征点位置变化关系，其中，第一面部稀疏网格和第二面部稀疏网格包括相同的人脸特征点。
63.需要说明的是，第二面部稀疏网格是基于预设标准人脸创建的标准人脸的稀疏网格，由于第一面部稀疏网格和第二面部稀疏网格包括相同的人脸特征点，对其相同的人脸特征点的信息进行对比，从而得到第一面部稀疏网格和第二面部稀疏网格之间的特征点位置变化关系。
64.还需要说明的是，根据使用的需求以及对运算速度、内存占用量、计算量等方面的考虑，上述预设标准人脸的第二面部稀疏网格可以只有一套，也可以有多套。即在一种可能的实现方式中，创建一套预设标准人脸的第二面部稀疏网格，以实现更小的内存占用量以及更快的计算速度；在另一种可能的实现方式中，可以创建多套预设标准人脸的第二面部稀疏网格，例如根据不同人的骨骼大小、骨骼形状各不相同，导致不同人脸的人脸长度、宽度各不相同，产生不同的脸型如：圆脸、长方形脸、正方形脸、三角形脸和瓜子脸等。针对不同脸型创建不同的预设标准人脸的第二面部稀疏网格，从而使得本技术的对人脸图像的处理更真实生动。
65.上述仅为示例说明，在实际实现中，预设标准人脸的第二面部稀疏网格还可能有其他的生成或者分类的形式，本技术对此不做限定。
66.在一种具体的实现方式中，第一面部稀疏网格的左眼角的坐标为(x1,y1)，第二面部稀疏网格的左眼角的坐标为(x2,y2)，通过对上述两个坐标进行对应即可得到第一面部稀疏网格中的左眼角特征点和第二面部稀疏网格中的左眼角特征点之间的位置变化关系。
67.还需要说明的是，可以通过多个特征点之间的相对位置关系，在两张稀疏网格中得到多个特征点，或者某个部位的位置变化关系。
68.在另一种具体的实现方式中，第一面部稀疏网格的左眼角的坐标为(x1,y1)，鼻尖的坐标为(x3,y3)；第二面部稀疏网格的左眼角的坐标为(x2,y2)，鼻尖的坐标为(x4,y4)；通过对(x1,y1)、(x3,y3)之间的相对距离和位置关系，与(x2,y2)、(x4,y4)之间的相对距离和位置关系进行对应，即可得到第一面部稀疏网格中的左眼角、鼻尖特征点和第二面部稀疏网格中的左眼角、鼻尖特征点之间的位置变化关系，以及第一面部稀疏网格中的左眼角与鼻尖特征点的相对位置关系和第二面部稀疏网格中的左眼角与鼻尖特征点的相对位置关系之间的位置变化关系。
69.上述仅为示例说明，在实际实现中，还可能存在其他形式的特征点之间的位置变化关系，本技术对此不做限定，只要其为第一面部稀疏网格与第二面部稀疏网格中对应特征点的位置变化关系即可。
70.步骤103：采用特征点位置变化关系，将预设的人脸偏移图映射到人脸图像上，得到目标人脸图像，其中，人脸偏移图包括：多个待调整部位的偏移信息。
71.需要说明的是，预设的人脸偏移图可以对人脸图像中五官大小的调整偏移图，也可以是对人脸图像中人脸轮廓的调整偏移图，本技术对此不做限定。只要该人脸偏移图中包含多个待调整部位的偏移信息即可。
72.在一种具体的实现方式中，人脸偏移图，例如可以为大眼 瘦脸的偏移图、对多个五官器官进行调整的偏移图。
73.在一种可能的实现方式中，预设的人脸偏移图可以是程序中默认的人脸偏移图，例如，设置瘦脸 大眼的偏移图为默认偏移图，在没有其他设置后者外部输入的情况下，将该偏移图映射到人脸图像上。
74.在另一种可能的实现方式中，预设的人脸偏移图可以是用户根据使用需要设置的具体类型的偏移图，例如，用户在客户端上的操作模式可以是触摸式、按键式、鼠标式，也可以是他们的组合或者其他形式，用户可以根据不同的操作模式在客户端上使用对应的方式输入用户需要的人脸偏移图的类型，例如在触摸式的客户端上，用户可以通过触摸选择需要的人脸偏移图类型(例如瘦脸等)，从而程序将用户选择的该人脸偏移图映射到人脸图像上。
75.上述仅为示例说明，在实际实现中，还可能存在其他人脸偏移图的选择方式，本技术对此不做限定。
76.将预设的人脸偏移图映射到所述人脸图像上，即可得到目标人脸图像。
77.需要说明的是，在步骤102中，获取了采集到的人脸图像的第一面部稀疏网格与预设标准人脸的第二面部稀疏网格之间的特征点的变化关系，即明确了当前采集到的人脸图像与预设标准人脸之间特征点的对应变化关系，在此基础上，人脸偏移图是根据预设标准人脸的变换方式生成的，即人脸偏移图表示了预设标准人脸在某种调整需求下的特征点的变换方式。由此，根据特征点位置变化关系，将预设的人脸偏移图映射到人脸图像上，就可以得到采集到的人脸图像在预设的人脸偏移图所对应的变换方式下，得到的变换结果，即目标人脸图像。
78.综上所述，本技术实施例提供一种人脸图像处理方法，包括：根据采集到的人脸图像，构建第一面部稀疏网格；用第一面部稀疏网格表征了采集到的人脸图像的特征点信息。根据第一面部稀疏网格，以及预设标准人脸的第二面部稀疏网格，得到第一面部稀疏网格和第二面部稀疏网格之间的特征点位置变化关系，其中，第一面部稀疏网格和第二面部稀疏网格包括相同的人脸特征点；采用特征点位置变化关系，将预设的人脸偏移图映射到人脸图像上，得到目标人脸图像，其中，人脸偏移图包括：多个待调整部位的偏移信息。通过获取第一面部稀疏网格和第二面部稀疏网格对应的特征点的位置变化关系，使得第一面部稀疏网格可以根据第二面部稀疏网格的调整方式进行调整，即采集到的人脸图像可以将第二面部稀疏网格与第二面部稀疏网格对应的人脸偏移图作为桥梁，进行图像处理。通过将特征点移动到合适的位置，实现对采集到的人脸的调整整形，达到美化的目的。只需要建立一组第二面部稀疏网格，即可实现对多种人脸偏移图的映射，后期调整人脸偏移图类型时，省去了重新构建第二面部稀疏网格所需要的大量计算过程，增强了程序的灵活性与运算速度。
79.可选的，在上述图1的基础上，采用特征点位置变化关系，将预设的人脸偏移图映射到所述人脸图像上，得到目标人脸图像之前，本技术还提供一种人脸图像处理方法的可能实现方式，图3为本技术又一实施例提供的一种人脸图像处理方法的流程图，如图3所示，上述方法中，采用特征点位置变化关系，将预设的人脸偏移图映射到所述人脸图像上，得到目标人脸图像之前，还包括：
80.步骤301：获取多个待调整部位的偏移图，其中，每个待调整部位的偏移图包括：每个待调整部位的偏移信息。
81.需要说明的是，待调整部位可以是调整人脸图像中五官位置、调整人脸图像中五官大小、调整人脸图像的人脸轮廓等，本技术对上述多个待调整部位的具体调节部位、调节程度、调节方式等不做限定。
82.在一种具体的实现方式中，调整人脸图像中五官位置，例如可以为调整两眼之间的距离，调整嘴唇的形状、调整眉毛的形状等；调整人脸图像中五官大小，例如可以为调整眼睛的大小，调整鼻子的大小等；调整人脸图像的人脸轮廓，例如可以为瘦脸等。
83.步骤302：对多个待调整部位的偏移图进行合并，得到人脸偏移图。
84.每个待调整部位的偏移图中包括每个待调整部位的偏移信息，将多个待调整部位的偏移图进行叠加，得到的人脸偏移图中包括了多个待调整部位的偏移信息。
85.需要说明的是，在实际实现中，多个待调整部位的偏移图可以是同一种调整方式中多个偏移图的叠加，也可以是多种调整方式中多个偏移图的叠加。也可能有其他偏移图的调整类型等，本技术对多个待调整部位的偏移图的具体调整部位、调整类型不做限定。
86.通过对多个待调整部位的偏移图进行合并，得到人脸偏移图，即可得到多个待调整部位的偏移信息，只需要替换偏移图即可对采集到的人脸图像实现不同方式的调整，计算简单，计算速度快且灵活性强。
87.可选的，在上述图3的基础上，对所述多个待调整部位的偏移图进行合并，得到所述人脸偏移图时，本技术还提供一种人脸图像处理方法的可能实现方式，图4为本技术另一实施例提供的一种人脸图像处理方法的流程图，如图4所示，上述方法中，对所述多个待调整部位的偏移图进行合并，得到所述人脸偏移图时，本方法包括：
88.步骤401：对多个待调整部位的偏移图进行合并。
89.在一种可能的实现方式中，待调整部位的偏移图可以是程序中默认调整部位的偏移图，例如，设置瘦脸的偏移图与大脸的偏移图为默认偏移图，在没有其他设置后者外部输入的情况下，将瘦脸的偏移图与大脸的偏移图进行合并。
90.在另一种可能的实现方式中，待调整部位的偏移图可以是用户根据使用需要设置的偏移图，用户在客户端上输入需要的人脸偏移图的类型，例如在触摸式客户端上，触摸选择大眼 瘦脸的调整方式，从而实现将瘦脸的偏移图与大脸的偏移图进行合并。
91.步骤402：对合并后的偏移图进行滤波处理，得到人脸偏移图。
92.需要说明的是，由于合并后的偏移图可能存在对特征点的重复调整、需特征点过多等问题导致调整力度不平滑，其生成的目标人脸图像可能存在失真等问题，因此对其进行滤波处理。
93.在一种具体的实现方式中，对合并后的偏移图进行小半径高斯处理，从而平滑合并后的偏移图的力度。
94.通过对合并后的偏移图进行滤波处理，平滑了人脸偏移图的调整力度，使的处理手段更柔和，最终得到的目标人脸图像更真实。
95.可选的，在上述图4的基础上，所述获取所述多个待调整部位的偏移图时，本技术还提供一种人脸图像处理方法的可能实现方式，图5为本技术再一实施例提供的一种人脸图像处理方法的流程图，如图5所示，该方法包括：
96.步骤501：根据待调整部位以及预设标准人脸的特征点网格，得到待调整部位中各个像素点的位置偏移信息。
97.还需要说明的是，预设标准人脸的特征点网格的特征点数量可以选择默认值，也可以由用户进行设定；根据调整的部位、效果等因素，选取的特征点的数量可以不同，能够实现想要的调整效果即可，本技术对此不做限定。
98.搭建好预设标准人脸的特征点网格后，根据待调整部位或者效果的调节方式，控制网格移动，根据特征点的位置信息，可以定位对应像素点的位置。进而可以根据网格前后的位移关系，得到待调整部位中各个像素点的位置偏移信息。
99.在一种具体的实现方式中，进行大眼调整时，在预设标准人脸的特征点网格上进行调整，从而得到眼睛部位中各个像素点的位置偏移信息。
100.步骤502：根据位置偏移信息，生成待调整部位的偏移图。
101.需要说明的是，待调整部位的偏移图可以使用数字的形式或者图像的形式进行储存，本技术对偏移图的具体存储形式不做限定，能够存储各个像素点的位移信息即可。
102.在一种可能的实现方式中，可以使用颜色的形式对各个像素点的偏移信息进行存储，得到偏移图，例如，将每个像素的位移信息转为颜色信息，并将其整合到一张图上。在此偏移图上存储的信息为：对于每个像素点，该像素点由哪一个像素点位移得到。
103.本技术中已知偏移图上所有的像素点偏移信息，在根据所需的部位或者效果进行调整的过程中，不需要对偏移图进行单独操作(例如不需要手动调整，或者动态控制某些调整的力度)，将所有偏移图上点移动信息进行相加合并即可，操作简单。
104.可选的，在上述图5的基础上，根据第一面部稀疏网格，以及预设标准人脸的第二面部稀疏网格，得到第一面部稀疏网格和第二面部稀疏网格之间的特征点位置变化关系时，本技术还提供一种人脸图像处理方法的可能实现方式，图6为本技术再二实施例提供的一种人脸图像处理方法的流程图，如图6所示，上述方法中，根据第一面部稀疏网格，以及预设标准人脸的第二面部稀疏网格，得到第一面部稀疏网格和第二面部稀疏网格之间的特征点位置变化关系时，本方法包括：
105.步骤601：根据特征点位置变化关系，构建仿射变换矩阵。
106.根据第一面部稀疏网格，以及预设标准人脸的第二面部稀疏网格，得到第一面部稀疏网格和第二面部稀疏网格之间的特征点位置变化关系时，根据其变化关系，构建得到仿射变换矩阵。仿射变换矩阵即利用矩阵的形式表达特征点的位置变化关系。
107.采用特征点位置变化关系，将预设的人脸偏移图映射到人脸图像上，包括：
108.步骤602：根据仿射变换矩阵，将预设的人脸偏移图映射到人脸图像上。
109.仿射变换矩阵体现了第一面部稀疏网格与第二面部稀疏网格之间的位置变化关系，由此，可以根据第二面部稀疏网格，实现将预设的人脸偏移图映射到人脸图像上。
110.此外，由于仿射变换矩阵本身的特点，运用仿射变换矩阵，还实现了二维坐标到二维坐标之间的线性变换，保持了图像的“平直性”(直线经过变换之后依然是直线)和“平行性”(二维图形之间的相对位置关系保持不变，平行线依然是平行线，且直线上点的位置顺序不变)。进一步增强了本技术的人脸图像处理方法的使用效果。
111.可选的，在上述图1基础上，本技术还提供一种人脸图像处理方法的可能实现方式，图7为本技术再三实施例提供的一种人脸图像处理方法的流程图，如图7所示，上述方法
还包括：
112.步骤701：对人脸图像进行姿态预估，得到人脸朝向信息。
113.需要说明的是，预设标准人脸的人脸朝向是有局限性的，而采集到的人脸图像由于人的主观能动性，存在多种朝向可能，其可能与预设标准人脸的人脸朝向相同，也可能与预设标准人脸的人脸朝向不同，若不对其朝向进行判断处理，可能影响图像的处理效果，由此，需要对人脸图像进行姿态预估，以得到人脸朝向信息。
114.在一种具体的实现方式中，可以通过人脸姿态预估，获取人脸朝向角度，根据角度计算得到一个0％带100％系数，用于控制人脸不同角度下力度呈现。
115.采用特征点位置变化关系，将预设的人脸偏移图映射到人脸图像上，得到目标人脸图像，包括：
116.步骤702：采用特征点位置变化关系，将预设的人脸偏移图映射到人脸图像上，得到映射后人脸图像。
117.由于存在姿态变化，将预设的人脸偏移图映射到人脸图像上后，得到的是映射后人脸图像。
118.步骤703：采用人脸朝向信息对映射后人脸图像进行调整，得到目标人脸图像。
119.采用人脸朝向信息对映射后人脸图像进行调整，即根据人脸朝向信息调整映射到但前人脸图像上的偏移图，调整人脸上像素的位置变化，最终得到目标人脸图像。
120.可选的，在上述图7基础上，采用所述人脸朝向信息对所述映射后人脸图像进行调整，得到目标人脸图像时，本技术还提供一种人脸图像处理方法的可能实现方式，图8为本技术再四实施例提供的一种人脸图像处理方法的流程图，如图8所示，在上述方法中，采用所述人脸朝向信息对所述映射后人脸图像进行调整，得到目标人脸图像时，本方法包括：
121.步骤801：采用人脸朝向信息，计算映射后人脸图像中各像素点的位置变化信息。
122.获取人脸朝向信息后，根据人脸朝向信息，计算得出映射后人脸图像中各个像素点的位置变化，得到各像素点的位置变化信息。
123.步骤802：根据位置变化信息，对映射后人脸图像中各像素点进行位移调整，得到目标人脸图像。
124.根据步骤801中得到的位置变化信息，调整映射后人脸图像中各像素点，以得到目标人脸图像。
125.通过上述方法，将人脸朝向信息调整人脸图像中各像素点，以实现对朝向有偏差的采集到的人脸图像的调整，进一步拓宽了本技术的人脸图像处理方法的适用范围。
126.下述对用以执行本技术所提供的人脸图像处理装置、电子设备及计算机可读存储介质等进行说明，其具体的实现过程以及技术效果参见上述，下述不再赘述。
127.本技术实施例提供一种人脸图像处理装置的可能实现示例，能够执行上述实施例提供的人脸图像处理方法。图9为本技术一实施例提供的一种人脸图像处理装置的示意图。如图9所示，上述人脸图像处理装置100，包括：构建模块901、运算模块903、映射模块905。
128.所述构建模块901，具体用于根据采集到的人脸图像，构建第一面部稀疏网格。
129.所述运算模块903，具体用于根据所述第一面部稀疏网格，以及预设标准人脸的第二面部稀疏网格，得到所述第一面部稀疏网格和所述第二面部稀疏网格之间的特征点位置变化关系，其中，所述第一面部稀疏网格和所述第二面部稀疏网格包括相同的人脸特征点。
130.所述映射模块905，具体用于采用所述特征点位置变化关系，将预设的人脸偏移图映射到所述人脸图像上，得到目标人脸图像，其中，所述人脸偏移图包括：多个待调整部位的偏移信息。
131.可选的，上述人脸图像处理装置100，还包括：偏移图处理模块。
132.该偏移图处理模块，具体用于获取所述多个待调整部位的偏移图，其中，每个待调整部位的偏移图包括：所述每个待调整部位的偏移信息；对所述多个待调整部位的偏移图进行合并，得到所述人脸偏移图。
133.可选的，偏移图处理模块，具体用于对所述多个待调整部位的偏移图进行合并；对合并后的偏移图进行滤波处理，得到所述人脸偏移图。
134.可选的，偏移图处理模块，具体用于根据所述待调整部位以及所述预设标准人脸的特征点网格，得到所述待调整部位中各个像素点的位置偏移信息；根据所述位置偏移信息，生成所述待调整部位的偏移图。
135.可选的，运算模块903，具体用于根据所述特征点位置变化关系，构建仿射变换矩阵。
136.映射模块905，具体用于根据所述仿射变换矩阵，将预设的人脸偏移图映射到所述人脸图像上。
137.可选的，上述人脸图像处理装置100，还包括：姿态评估模块。
138.姿态评估模块，具体用于：对所述人脸图像进行姿态预估，得到所述人脸朝向信息。
139.映射模块905，具体用于：采用所述特征点位置变化关系，将预设的人脸偏移图映射到所述人脸图像上，得到映射后人脸图像；采用所述人脸朝向信息对所述映射后人脸图像进行调整，得到所述目标人脸图像。
140.可选的，映射模块905，具体用于采用所述人脸朝向信息，计算所述映射后人脸图像中各像素点的位置变化信息；根据所述位置变化信息，对所述映射后人脸图像中各像素点进行位移调整，得到所述目标人脸图像。
141.上述装置用于执行前述实施例提供的方法，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。
142.以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(application specific integrated circuit，简称asic)，或，一个或多个微处理器(digital singnal processor，简称dsp)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(field programmable gate array，简称fpga)等。再如，当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(central processing unit，简称cpu)或其它可以调用程序代码的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上系统(system
‑
on
‑
a
‑
chip，简称soc)的形式实现。
143.本技术实施例提供一种电子设备的可能实现示例，能够执行上述实施例提供的人脸图像处理方法。图10为本技术实施例提供的一种电子设备的示意图，该设备可以集成于终端设备或者终端设备的芯片，该终端可以是具备数据处理功能的计算设备。
144.该电子设备包括：处理器1001、存储介质1002和总线，存储介质存储有处理器可执行的程序指令，当控制设备运行时，处理器与存储介质之间通过总线通信，处理器执行程序
指令，以执行时执行上述人脸图像处理方法的步骤。具体实现方式和技术效果类似，这里不再赘述。
145.本技术实施例提供一种计算机可读存储介质的可能实现示例，能够执行上述实施例提供的人脸图像处理方法，存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器运行时执行上述人脸图像处理方法的步骤。
146.存储在一个存储介质中的计算机程序，可以包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(英文：processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(英文：read
‑
only memory，简称：rom)、随机存取存储器(英文：random access memory，简称：ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
147.在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
148.所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
149.另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
150.上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(英文：processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(英文：read
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only memory，简称：rom)、随机存取存储器(英文：random access memory，简称：ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
151.以上仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应以权利要求的保护范围为准。