[发明专利]人体图像分割方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本申请是关于一种人体图像分割方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及计算机视觉领域，所述方法包括：获取目标图像；通过人像分割模型对该目标图像进行处理，得到人像分割模型输出的人像区域，人像区域是该目标图像中预测存在人体图像的区域；人像分割模型是基于图像样本、图像样本中的人体图像的区域、以及图像样本中的人体关键点训练得到的，基于该人像区域，从该目标图像中分割出人体图像。上述方案将目标图像输入具有提取人体关键点与人像区域特征的人像分割模型，得出的人体图像区域具有四肢等人体关键点的特征，从而通过人工智能AI提高了人体图像分割的准确度。

技术领域

本申请涉及计算机视觉领域，特别涉及一种人体图像分割方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

人体图像分割是计算机视觉领域的一个重要研究方向，基于机器学习构建人体图像分割模型，通过人体图像分割模型进行人体图像分割，是一种应用广泛的人体图像分割方法。

在相关技术中，基于机器学习构建人体图像分割模型，主要是利用图像样本与该图像样本对应的人体图像区域输入人体图像分割模型，并根据人体图像分割模型的输出优化该人体图像分割模型，最终得到较为准确的人体图像分割模型，从而达到较为准确人体图像分割效果。

在上述技术方案中，通过图像样本和该图像样本对应的人体图像区域对人体图像分割模型进行训练的精度不够高，导致人像分割的准确性较低。

发明内容

本申请实施例提供了一种人体图像分割方法、装置、计算机设备及存储介质，可以利用通过人体关键点和人体图像区域训练得到的人像分割模型，对目标图像进行人体图像分割，提高了人体图像分割的精度，该技术方案如下：

一方面，提供了一种人体图像分割方法，所述方法包括：

获取目标图像；

通过人像分割模型对所述目标图像进行处理，得到所述人像分割模型输出的人像区域，所述人像区域是所述目标图像中预测存在人体图像的区域；所述人像分割模型是基于图像样本、所述图像样本中的人体图像的区域、以及所述图像样本中的人体关键点训练得到的；

基于所述人像区域，从所述目标图像中分割出人体图像。

又一方面，提供了一种人体图像分割装置，所述装置包括：

目标图像获取模块，用于获取目标图像；

目标图像处理模块，用于通过人像分割模型对所述目标图像进行处理，得到所述人像分割模型输出的人像区域，所述人像区域是所述目标图像中预测存在人体图像的区域；所述人像分割模型是基于图像样本、所述图像样本中的人体图像的区域、以及所述图像样本中的人体关键点训练得到的；

人体图像分割模块，用于基于所述人像区域，从所述目标图像中分割出人体图像。

在一种可能的实现方式中，所述图像处理模块，包括：

图像编码单元，用于通过所述人像分割模型中的编码器对所述目标图像进行处理，获得编码数据；所述编码器是基于所述图像样本、所述图像样本中的人体图像的区域、以及所述图像样本中的人体关键点训练得到的；

第一图像解码单元，用于通过所述人像分割模型中的第一解码器对所述编码数据进行解码处理，获得所述人像区域；所述第一解码器是基于所述图像样本以及所述图像样本中的人体图像的区域训练得到的。

在一种可能的实现方式中，所述图像处理模块，还包括：

第二图像解码单元，用于通过所述人像分割模型中的第二解码器对所述编码数据进行解码处理，获得所述目标图像中的人像关键点，所述人像关键点是所述目标图像中预测的人体图像的关键点；

所述人体图像分割模块，还用于，