[发明专利]一种基于图片区域分割技术的图片处理方法

权利要求书

1.一种基于图片区域分割技术的图片处理方法，其特征在于，该图片处理方法包括以下步骤：

S1.获取一组图片，并询问是否对该组图片进行处理，若需要进行图片处理，则将该组图片加入图片处理集；

S2.询问是否对图片处理集内的图片进行人脸信息判断，若选择人脸信息判断，则对图片处理集内的所有图片进行隐私保护处理；其中，步骤S2包括如下步骤：所述询问是否对图片处理集内的图片进行人脸信息判断，若选择人脸信息判断，则对图片处理集内的所有图片进行隐私保护处理还包括以下步骤：

检测图片处理集内的所有图片的存储容量大小，若任一图片的存储容量大于等于预设阈值，则将该图片归类为第一检测图片集合；

若任一图片的存储容量小于预设阈值，则将该图片归类为第二检测图片集合；

利用Hadoop的图片文件的组合图片文件输入格式类，并在组合图片文件输入格式类中创建组合图片文件记录读取器，同时组合图片文件记录读取器为每一个第二检测图片均创建图片记录读取器；

设置每个输入图片文件不被分片，且图片记录读取器为每一个第二检测图片生成一对键值，其中，键为第二检测图片的文件路径，值为第二检测图片文件；

组合图片文件输入格式类将第二检测图片集合中的若干图片合并成一个容量大于等于预设阈值的图片，并形成第三检测图片集合；

对第三检测图片集合中的所有图片进行隐私保护处理；

对第一检测图片集合中的所有图片进行隐私保护处理；

其中，所述对第三检测图片集合中的所有图片进行隐私保护处理还包括以下步骤：

Hadoop中的Map函数通过从图片记录读取器处获得第三检测图片集合中的所有第二检测图片的图片路径及图片文件，并通过人脸检测算法对所有第三检测图片进行人脸信息检测，获得人脸信息的位置，同时每个人脸信息的位置对应于一个第二检测图片，即从第二检测图片集合筛选出一个具有人脸信息的图片集合；

MapReduce框架将具有人脸信息的图片集合中的图片键值传给reduce函数，reduce函数将具有人脸信息的图片集合中的图片保存至新的存放路径；

导入cv2库并读取具有人脸信息的图片集合中的图片；

创建人脸检测器并对具有人脸信息的图片集合中的图片进行灰度处理，同时通过人脸检测器进行人脸检测；

基于检测到的人脸数据，通过矩形框对人脸进行标注；

显示具有矩形框的具有人脸信息的图片集合；

对矩形框内的所有像素的红色、绿色及蓝色三个通道的值均设置为0，使矩形框内得图像变成黑色，对人脸信息进行覆盖；

S3.若选择不进行人脸信息判断，则通过预设的匹配模板数据库对图片处理集进行相似度匹配，从而对其中的图片的法律风险进行评估，若风险评估值较高，则并对图片处理集中相应的高风险图片中的风险较高区域进行识别标定，并对相应的风险较高区域进行马赛克处理，其余部分进行分割处理，图片处理集内的其余图片正常进行分割处理；若风险评估值较低，则对图片处理集内的所有图片进行分割处理；

S4.对经过隐私保护处理或分割处理后的图片进行保存，并询问是否将保存的图片上传至云服务平台，若选择上传，则将保存的图片上传至云服务平台。

2.根据权利要求1所述的一种基于图片区域分割技术的图片处理方法，其特征在于，所述预设阈值为64M。

3.根据权利要求1所述的一种基于图片区域分割技术的图片处理方法，其特征在于，所述对具有人脸信息的图片集合中的图片进行灰度处理还包括以下步骤：

读取具有人脸信息的图片集合中的图片中所有像素的红色、绿色及蓝色三个通道的值；

对所有像素的红色、绿色及蓝色三个通道的值进行转变：

式中，R、G、B分别为红色、绿色及蓝色通道值，Gray为灰度值转化后的值。