[发明专利]一种图像处理方法、装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

在针对原始图像进行特效编辑时，获取与所述特效编辑匹配的配置信息，所述配置信息包括用于对所述原始图像进行特效编辑的深度学习推理节点，以及与所述深度学习推理节点关联的前处理功能节点和后处理功能节点；

根据所述配置信息对所述前处理功能节点的处理逻辑进行调用，以通过所述前处理功能节点的处理逻辑对所述原始图像进行变换处理，获得符合所述深度学习推理节点对应的算法模型输入要求的输入数据；

通过所述深度学习推理节点对应的算法模型基于所述输入数据对所述原始图像进行特效编辑，获得输出数据；

根据所述配置信息对所述后处理功能节点的处理逻辑进行调用，以通过所述后处理功能节点的处理逻辑对所述输出数据进行变换处理，获得添加有特效的目标图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，与不同的所述深度学习推理节点关联的所述前处理功能节点相同；

和/或，与不同的所述深度学习推理节点关联的所述后处理功能节点相同。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述前处理功能节点包括多个节点，所述配置信息还包括所述多个节点之间的执行顺序。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述配置信息对所述前处理功能节点的处理逻辑进行调用，包括：

按照所述执行顺序对所述前处理功能节点中的多个节点的处理逻辑依次进行调用。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述后处理功能节点包括多个节点，所述配置信息还包括所述多个节点之间的执行顺序。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述配置信息对所述后处理功能节点的处理逻辑进行调用，包括：

按照所述执行顺序对所述后处理功能节点中的多个节点的处理逻辑依次进行调用。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述前处理功能节点包括下述节点中的一种或多种：

图像变换节点、区域检测节点以及区域图像裁剪节点；

所述后处理功能节点包括下述节点中的一种或多种：

图像变换节点以及时域平滑节点。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取与所述特效编辑匹配的配置信息，包括：

确定与所述特效编辑存在预设绑定关系的配置文件；

从所述配置文件中读取所述配置信息。

9.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于在针对原始图像进行特效编辑时，获取与所述特效编辑匹配的配置信息，所述配置信息包括用于对所述原始图像进行特效编辑的深度学习推理节点，以及与所述深度学习推理节点关联的前处理功能节点和后处理功能节点；

第一调用模块，用于根据所述配置信息对所述前处理功能节点的处理逻辑进行调用，以通过所述前处理功能节点的处理逻辑对所述原始图像进行变换处理，获得符合所述深度学习推理节点对应的算法模型输入要求的输入数据；

第二调用模块，用于通过所述深度学习推理节点对应的算法模型基于所述输入数据对所述原始图像进行特效编辑，获得输出数据；

第三调用模块，用于根据所述配置信息对所述后处理功能节点的处理逻辑进行调用，以通过所述后处理功能节点的处理逻辑对所述输出数据进行变换处理，获得添加有特效的目标图像。

10.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-8中任一项所述的方法。

11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述的方法。