本公开涉及图像处理领域，尤其涉及一种图像处理方法、装置及存储介质。
背景技术：
针对包括人物毛发或动物毛发的图像处理中，需要对图像中的毛发区域进行识别，并对识别出的毛发区域进行模糊处理，使毛发区域中的毛发变得顺滑、有光泽、有质感，以满足用户的美化需求，提升用户体验。
目前，主要使用高斯模糊技术，对图像中的毛发区域进行模糊处理。但是，高斯模糊的主要作用是做平滑处理，即减少像素之间的细节特征，以减少像素之间的差异，使整个图像变得平滑。因此，使用高斯模糊技术对毛发区域进行处理后，使毛发区域与图像中的其他区域之间变得平滑，无法获得具有边缘质感的毛发，降低了图像的美化效果。
技术实现要素：
本公开提供一种图像处理方法、装置及存储介质，以至少解决图像处理中无法获得具有边缘质感的毛发的问题。本公开的技术方案如下：
根据本公开实施例的第一方面，提供一种图像处理方法，包括：
对图像进行识别，以确定所述图像中的毛发区域；
确定所述毛发区域中每个像素对应的毛发方向；
分别沿每个所述像素对应的毛发方向，对每个所述像素进行模糊处理，得到处理后的图像。
可选的，在所述分别沿每个所述像素对应的毛发方向，对每个所述像素进行模糊处理之前，还包括：
对所述毛发区域进行高斯模糊处理。
可选的，所述确定所述毛发区域中每个像素对应的毛发方向，包括：
获取第一目标像素的最小梯度值，所述第一目标像素为所述每个像素中的任意一个像素；
根据所述第一目标像素的最小梯度值，确定所述第一目标像素对应的毛发方向。
可选的，所述根据所述第一目标像素的最小梯度值，确定所述第一目标像素对应的毛发方向，包括：
将所述第一目标像素的最小梯度值指向的第一方向作为所述第一目标像素对应的毛发方向；或者，
将所述第一方向和第二方向作为所述第一目标像素对应的毛发方向，其中，所述第二方向为所述第一方向的反方向。
可选的，所述确定所述毛发区域中每个像素对应的毛发方向，包括：
确定第一目标像素对应的第一关联像素，所述第一目标像素为所述每个像素中的任意一个像素，所述第一关联像素为与所述第一目标像素相邻的、且与所述第一目标像素的灰度值之间的差值最小的像素；
根据所述第一关联像素，确定所述第一目标像素对应的毛发方向。
可选的，所述根据所述第一关联像素，确定所述第一目标像素对应的毛发方向，包括：
将所述第一目标像素和所述第一关联像素所在的直线方向作为所述第一目标像素对应的毛发方向；或者，
以所述第一目标像素为端点，将所述端点指向所述第一关联像素的方向作为所述第一目标像素对应的毛发方向。
可选的，所述分别沿每个所述像素对应的毛发方向，对每个所述像素进行模糊处理，得到处理后的图像，包括：
沿第二目标像素对应的毛发方向，确定预设个数的第二关联像素，所述第二目标像素为所述每个像素中的任意一个像素；
根据所述第二目标像素和所述预设个数的第二关联像素确定第二替换像素，所述第二替换像素的颜色值为所述第二目标像素的颜色值与所述预设个数的第二关联像素的颜色值的加权平均值；
用所述第二替换像素替换所述第二目标像素，得到所述处理后的图像。
根据本公开实施例的第二方面，提供一种图像处理装置，包括：
识别模块，被配置为对图像进行识别，以确定所述图像中的毛发区域；
确定模块，被配置为确定所述毛发区域中每个像素对应的毛发方向；
第一处理模块，被配置为分别沿每个所述像素对应的毛发方向，对每个所述像素进行模糊处理，得到处理后的图像。
可选的，还包括：第二处理模块，被配置为在所述分别沿每个所述像素对应的毛发方向，对每个所述像素进行模糊处理之前，对所述毛发区域进行高斯模糊处理。
可选的，所述确定模块包括：
获取单元，被配置为获取第一目标像素的最小梯度值，所述第一目标像素为所述每个像素中的任意一个像素；
第一确定单元，被配置为根据所述第一目标像素的最小梯度值，确定所述第一目标像素对应的毛发方向。
可选的，所述第一确定单元，具体被配置为将所述第一目标像素的最小梯度值指向的第一方向作为所述第一目标像素对应的毛发方向；或者，
将所述第一方向和第二方向作为所述第一目标像素对应的毛发方向，其中，所述第二方向为所述第一方向的反方向。
可选的，所述确定模块，包括：
第二确定单元，被配置为确定第一目标像素对应的第一关联像素，所述第一目标像素为所述每个像素中的任意一个像素，所述第一关联像素为与所述第一目标像素相邻的、且与所述第一目标像素的灰度值之间的差值最小的像素；
第三确定单元，被配置为根据所述第一关联像素，确定所述第一目标像素对应的毛发方向。
可选的，所述第三确定单元，具体被配置为将所述第一目标像素和所述第一关联像素所在的直线方向作为所述第一目标像素对应的毛发方向；或者，
以所述第一目标像素为端点，将所述端点指向所述第一关联像素的方向作为所述第一目标像素对应的毛发方向。
可选的，所述第一处理模块，具体被配置为沿第二目标像素对应的毛发方向，确定预设个数的第二关联像素，所述第二目标像素为所述每个像素中的任意一个像素；
根据所述第二目标像素和所述预设个数的第二关联像素确定第二替换像素，所述第二替换像素的颜色值为所述第二目标像素的颜色值与所述预设个数的第二关联像素的颜色值的加权平均值；
用所述第二替换像素替换所述第二目标像素，得到所述处理后的图像。
根据本公开实施例的第三方面，提供另一种图像处理装置，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，以实现如上述本公开实施例的第一方面提供的图像处理方法。
根据本公开实施例的第四方面，提供一种存储介质，当所述存储介质中的指令由图像处理装置的处理器执行时，使得图像处理装置能够执行如上述本公开实施例的第一方面提供的图像处理方法。
根据本公开实施例的第五方面提供一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如本公开实施例的第一方面提供的图像处理方法。
本公开实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：
本公开实施例提供的图像处理方法、装置及存储介质，可以对图像进行识别，确定图像中的毛发区域，确定毛发区域中每个像素对应的毛发方向，沿每个像素对应的毛发方向对每个像素进行模糊处理，得到处理后的图像。通过确定毛发区域中每个像素对应的毛发方向，沿毛发方向对像素进行模糊处理，在使毛发变得顺滑、有光泽、有质感的同时，可以保留毛发的轮廓，获得具有边缘质感的毛发，提高了图像的美化效果。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理，并不构成对本公开的不当限定。
图1是根据一示例性实施例示出的一种图像处理方法的流程图；
图2是根据一示例性实施例示出的一种毛发区域的局部示意图；
图3是根据一示例性实施例示出的另一种图像处理方法的流程图；
图4是根据一示例性实施例示出的另一种毛发区域的局部示意图；
图5是根据一示例性实施例示出的一种图像处理装置的框图；
图6是根据一示例性实施例示出的另一种图像处理装置的框图；
图7是根据一示例性实施例示出的又一种图像处理装置的框图。
具体实施方式
为了使本领域普通人员更好地理解本公开的技术方案，下面将结合附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
需要说明的是，本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
图1是根据一示例性实施例示出的一种图像处理方法的流程图，参照图1，本实施例提供的图像处理方法可以适用于图像处理，以提高图像中毛发的边缘质感。本实施例提供的图像处理方法可以由图像处理装置执行，图像处理装置通常以软件和/或硬件的方式实现，图像处理装置可以设置于电子设备中，该方法包括以下步骤：
步骤101、对图像进行识别，以确定图像中的毛发区域。
其中，图像可以是预先存储在电子设备中的图像，也可以是电子设备实时拍摄得到的图像。毛发区域为图像中的人物或动物的毛发所在的区域，例如，在包括人物的图像中，毛发区域为图像中人物的头发所在的区域，在包括动物的图像中，毛发区域为动物的皮毛所在的区域。
本实施例中，可以首先对图像进行识别，确定图像中的毛发区域。例如，可以提前获取预定数量的样本图像数据，对样本图像数据进行标注，通过标注的样本图像数据训练得到目标识别模型。通过目标识别模型对图像进行识别，确定图像中的毛发区域。具体训练得到目标识别模型，并通过目标识别模型确定图像中的毛发区域的过程可参考现有技术，本实施例在此不做详细描述。
需要说明的是，对图像进行识别，确定图像中的毛发区域的方法也可以通过其他方式实现，本实施例对此不做限制。
步骤102，确定毛发区域中每个像素对应的毛发方向。
其中，将像素所在的毛发在该像素处的方向作为该像素对应的毛发方向。参照图2，图2是根据一示例性实施例示出的一种毛发区域的局部示意图，如图2所示，像素0为毛发202上的其中一个像素，毛发202在像素0处的方向(直线202所在的方向)为像素0对应的毛发方向。
本实施例中，在确定图像中的毛发区域后，可以依次确定毛发区域中每个像素对应的毛发方向。实际使用中，确定每个像素对应的毛发方向的方法可以根据需求设置，本实施例对此不做限制。
步骤103，分别沿每个像素对应的毛发方向，对每个像素进行模糊处理，得到处理后的图像。
本实施例中，在确定毛发区域中每个像素对应的毛发方向后，可以沿每个像素对应的毛发方向，对每个像素进行模糊处理。结合图2，在确定像素0对应的毛发方向后，可以沿直线201的方向对像素0进行模糊处理。例如，若图像为三原色图像，可以确定像素0对应的毛发方向(直线201的方向)上的像素4和像素8，分别获取像素0在r(red，红色)通道的通道值x1、g(green，绿色)通道的通道值y1，b(blue，蓝色)通道的通道值z1，以及像素4分别在r通道、g通道和b通道的通道值x2、y2、和z2，像素8分别在r通道、g通道和b通道的通道值x3、y3、和z3。计算像素0、像素4和像素8分别在r通道的加权平均值x＝0.5×x1 0.25×x2 0.25×x3，g通道的加权平均值y＝0.5×y1 0.25×y2 0.25×y3，以及b通道的加权平均值z＝0.5×z1 0.25×z2 0.25×z3。得到与像素0对应的新的像素分在r通道、g通道和b通道的通道值x、y、和z，用新的像素代替像素0。以此类推，对毛发区域中的每个像素执行与像素0相同的处理，得到处理后的图像。实际使用过程中，沿像素对应的毛发方向选择的像素的数量，以及每个像素对应的权重可以根据需求设置，本实施例对此不做限制。在对像素进行模糊处理的过程中，也可以计算像素0、像素4和像素8分别在r通道、g通道和b通道的平均值，得到新的像素分别在r通道、g通道、b通道的通道值x、y、和z，具体对每个像素进行模糊处理的方法可以根据需求设置。
现有技术中，主要通过高斯模糊对图像中的毛发区域进行模糊处理，结合图2，在高斯模糊过程中，使用高斯模板确定与像素0相近的多个像素，例如，高斯模板的半径为1个像素时，可以确定与像素0相近的像素1至像素8的8个像素，分别计算像素0至像素8在r通道、g通道和b通道的加权平均值，得到与像素0对应的新的像素在r通道、g通道和b通道的通道值，用新的像素替代像素0，依次对毛发区域中的每个像素执行与像素0相同的处理，得到处理后的图像。在高斯模糊处理过程中，确定半径在1个像素范围内的多个像素(像素1至像素8)，对像素0进行模糊处理，同时减少了像素0与相邻像素(像素1至像素8)之间的层次和细节，使得像素0与相邻像素(像素1至像素8)之间变得平滑。而本实施例中，只沿直线201所在的方向选择像素，对像素0进行模糊处理，像素0与其他不在毛发方向上的像素(像素1至像素3，像素5至像素7)之间的层次和细节被保留，使毛发202在直线201的方向上变得顺滑的同时，保留了毛发202的轮廓。
本实施例中，对图像进行识别，确定图像中的毛发区域，确定毛发区域中每个像素对应的毛发方向，沿每个像素对应的毛发方向对每个像素进行模糊处理，得到处理后的图像。通过确定毛发区域中每个像素对应的毛发方向，沿毛发方向对像素进行模糊处理，在使毛发变得顺滑、有光泽、有质感的同时，可以保留毛发的轮廓，获得具有边缘质感的毛发，提高了图像的美化效果。
图3是根据一示例性实施例示出的另一种图像处理方法的流程图，该方法可以包括以下步骤：
步骤301，对图像进行识别，以确定图像中的毛发区域。
步骤302，对毛发区域进行高斯模糊处理。
本实施例中，在确定图像中的毛发区域后，可以首先对毛发区域进行高斯模糊处理。对毛发区域进行高斯模糊处理的具体过程可参考现有技术中的高斯模糊处理过程，本实施例在此不做详细描述。
步骤303，确定毛发区域中每个像素对应的毛发方向。
本实施例中，确定毛发区域中每个像素对应的毛发方向，可以通过以下方式实现：
方式一：获取第一目标像素的最小梯度值，第一目标像素为每个像素中的任意一个像素；
根据第一目标像素的最小梯度值，确定第一目标像素对应的毛发方向。
本实施例中，可以根据每个像素的最小梯度值确定每个像素对应的毛发方向。因此，在确定毛发区域后，可以首先计算每个像素的梯度值，确定每个像素的梯度值中的最小梯度值，根据最小梯度值确定该像素对应的毛发方向。参照图4，图4是根据一示例性实施例示出的另一种毛发区域的局部示意图，以图4中的像素0为第一目标像素为例进行介绍，首先分别确定像素0在r通道、g通道和b通道的通道值，根据r通道、g通道和b通道的通道值计算得到像素0的灰度值，以此类推分别计算像素1至像素8的灰度值。然后分别根据像素0的灰度值以及像素1至像素8的灰度值，计算像素0分别对应像素1至像素8的梯度值，从中确定最小梯度值。最后，可以根据像素0的最小梯度确定像素0对应的毛发方向。其中，根据像素的r通道、g通道和b通道的通道值计算得到像素的灰度值得过程，以及根据像素的灰度值计算得到像素的梯度值的过程，可参考现有技术，本实施例在此不做详细描述。
需要说明的是，梯度值表示第一目标像素与相邻像素之间灰度值的变化率大小，变化率越小，表示像素之间的色差越小，而两个像素之间的色差接近，说明两个像素为同一个部位的像素，如同一根毛发上的像素。如图4所示，像素0的最小梯度值为45度(箭头401指示的方向)，可以确定在像素1至像素8中，像素0与像素7之间的灰度值的变化率最小，可以确定像素0和像素7是位于同一根毛发上的两个像素点，箭头401指示的方向为像素0所在的毛发在像素0处的方向。
本实施例中，可以将第一目标像素的最小梯度值指向的第一方向作为第一目标像素对应的毛发方向；或者，将第一方向和第二方向作为第一目标像素的毛发方向，第二方向为第一方向的反方向。如图3所示，若像素0的最小梯度值为45度，可以以最小梯度值45度指向的第一方向为像素0对应的毛发方向，即图3中箭头401指示的方向。或者，以第一方向和第一方向的反方向(图3中箭头401指向的相反方向)作为像素0对应的毛发方向，即箭头401所在的直线方向。
由于头发的连续性，实际使用时，将第一方向和第二方向作为第一目标像素的毛发方向，沿第一方向和第二方向对第一目标像素进行模糊处理，可以使毛发沿毛发的路径变得更加平滑。如图4所示，沿毛发402的方向对毛发402上的每个像素进行模糊处理时，可以使毛发402沿毛发402的路径变得更加平滑。
方式二：确定第一目标像素对应的第一关联像素，第一目标像素为每个像素中的任意一个像素，第一关联像素为与第一目标像素相邻的、且与第一目标像素的灰度值之间的差值最小的像素；
根据第一关联像素，确定第一目标像素对应的毛发方向。
本实施例中，可以直接计算第一目标像素的灰度值与第一目标像素相邻的像素的灰度值之间的差值，从中确定差值最小的像素为第一关联像素。如图4所示，可以依次计算像素0的灰度值与像素1至像素8的灰度值之间的差值，确定灰度值的差值最小的像素7为第一关联像素，根据第一关联像素(像素7)确定像素0对应的毛发方向。相邻像素灰度值之间的差值越小，表示像素之间的色差越小，两个像素之间的色差接近。
具体的，可以将第一目标像素和第一关联像素所在的直线方向作为第一目标像素对应的毛发方向；或者，以第一目标像素为端点，将端点指向第一关联像素的方向为第一目标像素对应的毛发方向。如图4所示，可以将像素0和像素7所在的直线(即箭头401所在的直线)所在的方向确定为像素0的直线方向，或者以像素0为端点，确定像素0指向像素7的方向为像素0对应的毛发方向(即箭头401指示的方向)。同理，将第一目标像素和第一关联像素所在的直线方向作为第一目标像素对应的毛发方向，可以使毛发变得更加平滑。
方式二中，直接计算第一目标像素的灰度值与相邻像素的灰度值之间的差值，确定第一关联像素，根据第一关联像素确定第一目标像素对应的毛发方向，相对于方式一，减少了计算量，提高了效率。
步骤304，分别沿每个像素对应的毛发方向，对每个像素进行模糊处理，得到处理后的图像。
其中，分别沿每个像素对应的毛发方向，对每个像素进行模糊处理，得到处理后的图像，可以通过以下步骤实现：
步骤3041、沿第二目标像素对应的毛发方向，确定预设个数的第二关联像素，第二目标像素为每个像素中的任意一个像素；
步骤3042、根据第二目标像素和预设个数的第二关联像素确定第二替换像素，第二替换像素的颜色值为第二目标像素的颜色值与预设个数的第二关联像素的颜色值的加权平均值；
步骤3043、用第二替换像素替换第二目标像素，得到处理后的图像；
本实施例中，可以沿第二目标像素对应的毛发方向，确定预设个数的第二关联像素，根据第二目标像素和预设个数的第二关联像素得到第二替换像素，第二替换像素的颜色值由第二目标像素和预设个数的第二关联像素的颜色值加权平均得到。如图3所示，可以沿箭头401指示的方向确定两个第二关联像素(像素7和像素21)，获取像素0、像素7和像素21分别在r通道、g通道和b通道的通道值，分别计算像素0、像素7和像素21在r通道的加权平均值，在g通道的加权平均值和在b通道的加权平均值，得到第二替换像素分别在r通道、g通道和b通道的通道值，用第二替换像素替换像素0。以此类推，对毛发区域中的每个像素做相同的处理，得到处理后的图像。其中，每个第二关联像素的权重可以根据需求设置，例如，可以设置像素7和像素21的权重相同或不同，也可以沿箭头401所在的直线，同时确定像素3、像素13、像素7和像素21为第二替换像素，本实施例对此不做限制。
实际使用时，在确定每个像素对应的毛发方向后，也可以采用其他方法沿毛发方向对像素进行处理，本实施例对此不做限定。
本实施例中，首先确定图像中的毛发区域，然后对毛发区域进高斯模糊处理，最后沿毛发区域中每个像素对应的毛发方向，对像素进行模糊处理。首先，对毛发区域进行统一的高斯模糊处理，使整个毛发区域变得平滑柔和，然后沿像素对应的毛发方向对每个像素进行模糊处理，可以在保留毛发轮廓的同时，使毛发沿毛发的路径变得平滑柔和，获得顺滑、有光泽、有质感，并且具有边缘质感的毛发。
参照图5，图5是根据一示例性实施例示出的一种图像处理装置的框图。该图像处理装置500可以应用于图像处理，可以包括：识别模块501、确定模块502和第一处理模块503。
识别模块501被配置为对图像进行识别，以确定图像中的毛发区域。
确定模块502被配置为确定毛发区域中每个像素对应的毛发方向。
第一处理模块503被配置为分别沿每个像素对应的毛发方向，对每个像素进行模糊处理，得到处理后的图像。
本实施例中，识别模块对图像进行识别，确定图像中的毛发区域，确定模块确定毛发区域中每个像素对应的毛发方向，第一处理模块沿每个像素对应的毛发方向对每个像素进行模糊处理，得到处理后的图像。通过确定毛发区域中每个像素对应的毛发方向，沿毛发方向对像素进行模糊处理，在使毛发变得顺滑、有光泽、有质感的同时，可以保留毛发的轮廓，获得具有边缘质感的毛发，提高了图像的美化效果。
可选地，还可以包括第二处理模块，第二处理模块被配置为在分别沿每个像素对应的毛发方向，对每个像素进行模糊处理之前，对毛发区域进行高斯模糊处理。
可选的，确定模块502可以包括获取单元和第一确定单元。
获取单元被配置为获取第一目标像素的最小梯度值，第一目标像素为每个像素中的任意一个像素。
第一确定单元被配置为根据第一目标像素的最小梯度值，确定第一目标像素对应的毛发方向。
可选的，第一确定单元具体被配置为将第一目标像素的最小梯度值指向的第一方向作为第一目标像素对应的毛发方向；或者，将第一方向和第二方向作为第一目标像素对应的毛发方向，其中，第二方向为第一方向的反方向。
可选的，所述确定模块可以包括第二确定单元和第三确定单元。
第二确定单元被配置为确定第一目标像素对应的第一关联像素，第一目标像素为每个像素中的任意一个像素，第一关联像素为与第一目标像素相邻的、且与第一目标像素的灰度值之间的差值最小的像素；
第三确定单元被配置为根据第一关联像素，确定第一目标像素对应的毛发方向。
可选的，第三确定单元具体被配置为将第一目标像素和第一关联像素所在的直线方向作为第一目标像素对应的毛发方向；或者，以第一目标像素为端点，将端点指向第一关联像素的方向作为第一目标像素对应的毛发方向。
可选的，第一处理模块具体被配置为沿第二目标像素对应的毛发方向，确定预设个数的第二关联像素，第二目标像素为每个像素中的任意一个像素。根据第二目标像素和预设个数的第二关联像素确定第二替换像素，第二替换像素的颜色值为第二目标像素的颜色值与预设个数的第二关联像素的颜色值的加权平均值。用第二替换像素替换第二目标像素，得到处理后的图像。
参照图6，图6是根据一示例性实施例示出的另一种图像处理装置的框图。该图像处理装置600包括：
处理器601。
用于存储该处理器601可执行指令的存储器602。
其中，该处理器601被配置为执行存储器602存储的可执行指令，以实现如图1或图3所示实施例中的图像处理方法。
在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的存储介质，例如包括指令的存储器602，上述指令可由图像处理装置600的处理器601执行以完成图2或图3所示实施例中的图像处理方法。可选地，存储介质可以是非临时性计算机可读存储介质，例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是rom、随机存取存储器(ram)、cd-rom、磁带、软盘和光数据存储设备等。
在示例性实施例中，还提供一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如图1或图3所示实施例中的图像处理方法。
参照图7，图7是根据一示例性实施例示出的又一种图像处理装置的框图，装置700可以包括以下一个或多个组件：处理组件702，存储器704，电力组件706，多媒体组件708，音频组件710，输入/输出(i/o)的接口712，传感器组件714，以及通信组件716。
处理组件702通常控制装置700的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件702可以包括一个或多个处理器720来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件702可以包括一个或多个模块，便于处理组件702和其他组件之间的交互。例如，处理组件702可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件708和处理组件702之间的交互。
存储器704被配置为存储各种类型的数据以支持在设备700的操作。这些数据的示例包括用于在装置700上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器704可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(sram)，电可擦除可编程只读存储器(eeprom)，可擦除可编程只读存储器(eprom)，可编程只读存储器(prom)，只读存储器(rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
电源组件706为装置700的各种组件提供电力。电源组件706可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为装置700生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件708包括在所述装置700和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(lcd)和触摸面板(tp)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件708包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当设备700处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件710被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件710包括一个麦克风(mic)，当装置700处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器704或经由通信组件716发送。在一些实施例中，音频组件710还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
i/o接口712为处理组件702和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件714包括一个或多个传感器，用于为装置700提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件714可以检测到设备700的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置700的显示器和小键盘，传感器组件714还可以检测装置700或装置700一个组件的位置改变，用户与装置700接触的存在或不存在，装置700方位或加速/减速和装置700的温度变化。传感器组件714可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件714还可以包括光传感器，如cmos或ccd图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件714还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
通信组件716被配置为便于装置700和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置700可以接入基于通信标准的无线网络，如wifi，运营商网络(如2g、3g、4g或5g)，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件716经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件716还包括近场通信(nfc)模块，以促进短程通信。例如，在nfc模块可基于射频识别(rfid)技术，红外数据协会(irda)技术，超宽带(uwb)技术，蓝牙(bt)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中，装置700可以被一个或多个应用专用集成电路(asic)、数字信号处理器(dsp)、数字信号处理设备(dspd)、可编程逻辑器件(pld)、现场可编程门阵列(fpga)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述图像处理方法。
在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器704，上述指令可由装置700的处理器720执行以完成上述图像处理方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是rom、随机存取存储器(ram)、cd-rom、磁带、软盘和光数据存储设备等。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。
所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(dsl))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存储的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，dvd)、或者半导体介质(例如固态硬盘solidstatedisk(ssd))等。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
对图像进行识别，以确定所述图像中的毛发区域；
确定所述毛发区域中每个像素对应的毛发方向；
分别沿每个所述像素对应的毛发方向，对每个所述像素进行模糊处理，得到处理后的图像。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述分别沿每个所述像素对应的毛发方向，对每个所述像素进行模糊处理之前，还包括：
对所述毛发区域进行高斯模糊处理。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述毛发区域中每个像素对应的毛发方向，包括：
获取第一目标像素的最小梯度值，所述第一目标像素为所述每个像素中的任意一个像素；
根据所述第一目标像素的最小梯度值，确定所述第一目标像素对应的毛发方向。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一目标像素的最小梯度值，确定所述第一目标像素对应的毛发方向，包括：
将所述第一目标像素的最小梯度值指向的第一方向作为所述第一目标像素对应的毛发方向；或者，
将所述第一方向和第二方向作为所述第一目标像素对应的毛发方向，其中，所述第二方向为所述第一方向的反方向。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述毛发区域中每个像素对应的毛发方向，包括：
确定第一目标像素对应的第一关联像素，所述第一目标像素为所述每个像素中的任意一个像素，所述第一关联像素为与所述第一目标像素相邻的、且与所述第一目标像素的灰度值之间的差值最小的像素；
根据所述第一关联像素，确定所述第一目标像素对应的毛发方向。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一关联像素，确定所述第一目标像素对应的毛发方向，包括：
将所述第一目标像素和所述第一关联像素所在的直线方向作为所述第一目标像素对应的毛发方向；或者，
以所述第一目标像素为端点，将所述端点指向所述第一关联像素的方向作为所述第一目标像素对应的毛发方向。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别沿每个所述像素对应的毛发方向，对每个所述像素进行模糊处理，得到处理后的图像，包括：
沿第二目标像素对应的毛发方向，确定预设个数的第二关联像素，所述第二目标像素为所述每个像素中的任意一个像素；
根据所述第二目标像素和所述预设个数的第二关联像素确定第二替换像素，所述第二替换像素的颜色值为所述第二目标像素的颜色值与所述预设数的第二关联像素的颜色值的加权平均值；
用所述第二替换像素替换所述第二目标像素，得到所述处理后的图像。
8.一种图像处理装置，其特征在于，包括：
识别模块，被配置为对图像进行识别，以确定所述图像中的毛发区域；
确定模块，被配置为确定所述毛发区域中每个像素对应的毛发方向；
第一处理模块，被配置为分别沿每个所述像素对应的毛发方向，对每个所述像素进行模糊处理，得到处理后的图像。
9.一种图像处理装置，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7中任一项所述的图像处理方法。
10.一种存储介质，当所述存储介质中的指令由图像处理装置的处理器执行时，使得图像处理装置能够执行如权利要求1至7中任一项所述的图像处理方法。
技术总结