[发明专利]一种图像处理方法和装置

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取目标图像数据，并将所述目标图像数据输入卷积神经网络模型中；

识别所述目标图像数据中的目标物体轮廓，并根据所述目标物体轮廓将所述目标图像数据分割为至少一个单位目标图像数据；每个单位目标图像数据均是所述目标图像数据中具有独特性质的图像区域；

在所述卷积神经网络模型中，获取与所述单位目标图像数据相匹配的第一标签信息，并将所述第一标签信息添加至目标标签信息集合；所述第一标签信息用于标记所述单位目标图像数据的特征类别；

在图像特效库中，提取与所述目标标签信息集合中每个第一标签信息分别对应的目标特效处理信息，根据所述目标特效处理信息对每个单位目标图像数据所在的第一图像区域分别进行特效处理，得到目标特效图像数据，并显示所述目标特效图像数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述卷积神经网络模型中，获取与所述单位目标图像数据相匹配的第一标签信息，包括：

将所述单位目标图像数据输入所述卷积神经网络模型中；

通过卷积运算和池化运算，提取所述单位目标图像数据的目标特征；

将所述目标特征与所述卷积神经网络模型中的特征集合进行相似度比较；

在所述特征集合中，获取相似度最大的特征所对应的标签信息作为与所述单位目标图像数据相匹配的第一标签信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标特效处理信息对每个单位目标图像数据所在的第一图像区域分别进行特效处理，得到目标特效图像数据，并显示所述目标特效图像数据，包括：

查找所述单位目标图像数据所在的第一图像区域，并将所述第一标签信息对应的目标特效处理信息中的多媒体素材添加到所述第一图像区域；

将已添加所述多媒体素材的目标图像数据确定为所述目标特效图像数据，并显示所述目标特效图像数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：

获取所述目标图像数据对应的辅助信息；

获取与所述辅助信息相匹配的第二标签信息，并将所述第二标签信息添加至所述目标标签信息集合；

所述辅助信息包括环境参数、设备状态参数以及图像备注信息关键字中的至少一个；

则所述将已添加所述多媒体素材的目标图像数据确定为所述目标特效图像数据，并显示所述目标特效图像数据的步骤之前，还包括：

在所述图像特效库中，提取与所述目标标签信息集合中的所述第二标签信息对应的目标特效处理信息；

识别所述目标图像数据中与所述辅助信息相关联的第二图像区域，并将所述第二标签信息对应的目标特效处理信息中的多媒体素材添到所述第二图像区域。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将已添加所述多媒体素材的目标图像数据确定为所述目标特效图像数据，并显示所述目标特效图像数据，包括：

若所述目标特效处理信息还包括图像调整参数，则根据所述图像调整参数对所述目标图像数据进行图像参数调整，将已添加所述多媒体素材且参数调整后的目标图像数据确定为所述目标特效图像数据，并显示所述目标特效图像数据。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

若获取到特效切换指令，则在所述图像特效库中，随机选取特效处理信息，作为随机特效处理信息，并根据所述随机特效处理信息对所述目标特效图像数据进行特效更新处理，得到更新后的目标特效图像数据。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

获取样本图像数据以及与所述样本图像数据对应的样本标签信息，所述样本标签信息用于标记所述样本图像数据的特征类别；

根据所述样本图像数据与所述样本标签信息之间的映射关系，构建所述卷积神经网络模型。