[发明专利]皮肤检测方法、电子设备、存储介质及产品

权利要求书

1.一种皮肤检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测皮肤区域的目标图像；其中，所述待检测皮肤区域包括面部皮肤区域；

确定所述目标图像上的瑕疵所在的位置区域和所述瑕疵所属的瑕疵类别；

根据所述瑕疵类别去除所述位置区域所对应的背景皮肤区域，得到所述位置区域所对应的瑕疵区域；

根据所述瑕疵区域中各像素点的像素值，确定所述瑕疵的边界线。

2.根据权利要求1所述的皮肤检测方法，其特征在于，所述根据瑕疵类别去除所述位置区域所对应的背景皮肤区域，得到所述位置区域所对应的瑕疵区域，包括：

根据所述瑕疵类别，将所述瑕疵类别的瑕疵所对应位置区域的局部图像转换成所述瑕疵类别所对应颜色空间的目标图像；

根据所述颜色空间中目标通道的颜色分量和目标筛选阈值，过滤掉所述位置区域所对应的背景皮肤区域，得到对应的瑕疵区域；其中，所述目标通道为所述瑕疵类别所对应的颜色通道。

3.根据权利要求2所述的皮肤检测方法，其特征在于，按下述步骤确定所述目标筛选阈值：

针对每种瑕疵类别的瑕疵，将所述瑕疵所对应位置区域的局部图像转换成所述瑕疵类别所对应颜色空间的目标图像；

提取所述目标图像中各个像素点在所述目标通道的颜色分量；

确定所述目标图像中各个像素点所对应颜色分量的平均值；

将所述平均值作为所述瑕疵类别的瑕疵的筛选阈值。

4.根据权利要求1至3任一项所述的皮肤检测方法，其特征在于，所述根据所述瑕疵区域中各像素点的像素值，确定所述瑕疵区域的边界线，包括：

根据所述瑕疵区域中各像素点的像素值，确定所述瑕疵区域所对应的最大连通区域的外轮廓线；

将所述最大连通区域的外轮廓线作为对应瑕疵的边界线。

5.根据权利要求1至4任一项所述的皮肤检测方法，其特征在于，所述确定所述目标图像上的瑕疵所在的位置区域和所述瑕疵所属的瑕疵类别，包括：

通过深度学习检测模型确定所述目标图像上的各瑕疵所在的位置区域和所述瑕疵所属的瑕疵类别。

6.根据权利要求1至5任一项所述的皮肤检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述边界线所围目标区域的区域大小和/或根据所述目标区域内各像素点在目标通道的颜色分量与周围区域内各像素点在目标通道的颜色分量的颜色差值，确定所述瑕疵的瑕疵等级。

7.根据权利要求6所述的皮肤检测方法，其特征在于，通过如下过程计算所述颜色差值，包括：

根据所述目标区域内各像素点在目标通道的颜色分量确定所述目标区域内各像素点在所述目标通道的第一颜色分量均值；以及，根据所述周围区域内各像素点在目标通道的颜色分量确定所述周围区域内各像素点在所述目标通道的第二颜色分量均值；

将所述第一颜色分量均值和所述第二颜色分量均值之间的差值确定为所述颜色差值。

8.根据权利要求1至7任一项所述的皮肤检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

确定所述边界线所围目标区域内各像素点在目标通道的颜色分量与周围区域内各像素点在目标通道的颜色分量的颜色差值，和/或，确定所述边界线所围目标区域的区域大小；

若所述颜色差值的大小小于或等于第一目标阈值，和/或，所述区域大小小于或等于第二目标阈值，则确定所述目标区域所对应瑕疵为误检瑕疵，并删除所述误检瑕疵。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储所述处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如权利要求1至8中任一项所述的皮肤检测方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，当所述计算机可读存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备能够执行如权利要求1至8中任一项所述的皮肤检测方法。

11.一种计算机程序产品，包括计算机程序或指令，其特征在于，所述计算机程序或指令被处理器执行时如实现权利要求1至8任一项所述的皮肤检测方法。