[发明专利]一种证件照头发颜色矫正方法、装置及介质

说明书

本发明提供了一种证件照头发颜色矫正方法，其包括如下步骤：S1，使用头发分割卷积神经网络对证件照进行头发分割，获取第一分割图像，所述第一分割图像为仅包含头发区域的图像；S2，使用头发颜色合格判断模型判断第一分割图像的头发颜色是否合格；S3，在所述头发颜色不合格时，对所述证件照中的头发颜色进行染色以获取矫正后的证件照。本发明首先对证件照进行分割以获取头发区域，并判断证件照中的头发是否符合拍照标准，以及对不符合标准的头发颜色进行自动校正，可以提高用户的操作体验，节省用户的拍摄时间，为染发的用户带来方便。

技术领域

本发明涉及图像技术领域，具体来说，涉及一种证件照头发颜色矫正方法、装置及介质。

背景技术

在使用证件照进行拍摄时，用户必须严格按照证件照的标准进行梳妆打扮，在拍摄身份证等证件照时，由于不能染发，导致很多染发的用户无法通过检测，从而无法在证件照拍照机上当场拍摄合格的身份证相片。

在现有的技术中，参考文献1提供了一种证件照片的生成方法、客户端及服务端。其中，方法包括：在接收到预设指令的情况下，获取初始图像；初始图像为待生成证件照片的图像；将初始图像发送给服务端；接收服务端发送的目标图像；目标图像为服务端通过训练后的卷积神经网络模型，对初始图像进行人物识别和背景去除得到的图像；训练后的卷积神经网络模型为通过深度学习技术对预设的卷积神经网络模型训练得到；获取目标图像处理参数；目标图像处理参数至少包括：头像占比、背景填充颜色和图像比例；依据目标图像处理参数，对目标图像进行背景填充与裁剪，得到证件照片。该技术缺少对头发的细致评判，导致即便是机检通过之后，染发的客户照片仍然不符合证件照的要求。

参考文献2提供了一种SegNet分割网络，用于实现图片的分割。

参考文献1：CN202010191062.0

参考文献2：SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecturefor Image Segmentation，Vijay Badrinarayanan，et al.

本文提供的背景描述用于总体上呈现本公开的上下文的目的。除非本文另外指示，在该章节中描述的资料不是该申请的权利要求的现有技术并且不要通过包括在该章节内来承认其成为现有技术。

发明内容

针对相关技术中的上述技术问题，本发明提出一种证件照头发颜色矫正方法，其包括如下步骤：

S1，使用头发分割卷积神经网络对证件照进行头发分割，获取第一分割图像，所述第一分割图像为仅包含头发区域的图像；

S2，使用头发颜色合格判断模型判断第一分割图像的头发颜色是否合格；

S3，在所述头发颜色不合格时，对所述证件照中的头发颜色进行染色以获取矫正后的证件照。

具体的，所述头发分割卷积神经网络是使用MobileNetV2替换SegNet网络中的encoder网络结构。

具体的，所述步骤S2具体为：

S21、获取所述第一分割图像中头发区域总像素N；

S22、创建长宽为（n，n）的三通道图像O，其中；

S23、将所述头发区域的像素按照顺序填充到所述三通道图像O中；

S24、将所述三通道图像O输入头发颜色合格判断模型判断所述头发的颜色是否合格。

具体的，对所述证件照的头发颜色进行染色包括如下步骤：

S31，对所述证件照的头发区域进行去色处理，将头发区域颜色的色相和饱和度信息去掉，只保留亮度信息；