本申請實施例涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種圖像處理方法及裝置、電子設備。

背景技術：

隨著圖像處理技術的不斷發(fā)展，特別是利用增強現(xiàn)實技術可以在動態(tài)圖像中添加虛擬物品從而達到美化圖像的目的。

例如，一些自拍app中，支持用戶選擇一些可愛、有趣的水印圖像添加到攝像頭捕捉到的圖像中。

然而，通常需要用戶主動選擇需要添加的虛擬物品，無法實現(xiàn)自動地添加適合當前圖像的虛擬物品。

技術實現(xiàn)要素：

本申請實施例通過提供的一種圖像處理方法及裝置、電子設備，以解決現(xiàn)有技術中無法實現(xiàn)自動添加適合當前圖像的虛擬物品的問題。

根據(jù)本申請實施例的第一方面，提出一種圖像處理方法，所述方法包括：

識別攝像頭捕捉到的第一圖像中的目標物體；

判斷所述第一圖像中是否需要添加虛擬物品；

在所述第一圖像中需要添加虛擬物品的情況下，從特征庫中匹配該目標物體對應的虛擬物品；其中，所述特征庫中存儲有物體與虛擬物品之間的對應關系；

基于增強現(xiàn)實技術，將所匹配到的虛擬物品添加到所述攝像頭捕捉到的第一圖像中。

優(yōu)選地，所述判斷所述第一圖像中是否需要添加虛擬物品，具體包括：

計算得到所述第一圖像的充盈度；

判斷所述充盈度是否超過閾值；

在所述充盈度未超過閾值的情況下，確定所述第一圖像中需要添加虛擬物品。

優(yōu)選地，所述計算得到所述第一圖像的充盈度，具體包括：

計算所述第一圖像的第一面積；

計算所述第一圖像中目標物體的第二面積；

計算所述第二面積與所述第一面積的比值；

將所述比值確定為所述第一圖像的充盈度。

優(yōu)選地，所述閾值通過如下方式確定：

獲取所述特征庫中目標物體和對應的標準虛擬物品的構圖方式；

獲取符合所述構圖方式并且具有目標物體和對應的標準虛擬物品的第二圖像；

計算所述第二圖像的第三面積；

計算所述第二圖像中目標物體的第四面積；

計算所述第四面積與所述第三面積的比值；

將所述第四面積與所述第三面積的比值確定為閾值。

優(yōu)選地，所述基于增強現(xiàn)實技術，將所匹配到的虛擬物品添加到所述攝像頭捕捉到的第一圖像中，具體包括：

獲取所述特征庫中該目標物體和對應的虛擬物品的構圖方式；

根據(jù)所述構圖方式確定所述虛擬物品將要添加在所述攝像頭捕捉到的第一圖像中的位置；

基于增強現(xiàn)實技術，將所述虛擬物品添加到所述攝像頭捕捉到的第一圖像中的所述位置。

優(yōu)選地，根據(jù)所述構圖方式確定所述虛擬物品將要添加在所述攝像頭捕捉到的第一圖像中的位置，具體包括：

獲取符合所述構圖方式并且具有目標物體和對應的標準虛擬物品的第二圖像；

根據(jù)所述第二圖像中目標物體與標準虛擬物品的位置關系，確定所述虛擬物品將要添加在所述攝像頭捕捉到的第一圖像中的位置。

優(yōu)選地，所添加的虛擬物品的數(shù)量通過如下方式確定：

計算得到所確定位置的空閑區(qū)域大??；

根據(jù)所述空閑區(qū)域大小以及所述虛擬物品的大小，確定所述虛擬物品的數(shù)量。

優(yōu)選地，所述方法還包括：

計算所述攝像頭拍攝角度變化程度；

從建立所述虛擬物品的增強現(xiàn)實模型中，獲取該拍攝角度下的虛擬物品；

調(diào)整所添加的虛擬物品為該拍攝角度下的虛擬物品。

優(yōu)選地，所述方法還包括：

計算所述攝像頭捕捉到的第一圖像中的目標物體大小的變化程度；

根據(jù)該變化程度調(diào)整所述虛擬物品的大小。

根據(jù)本申請實施例的第二方面，提出一種圖像處理方法，所述方法包括：

識別客戶端上傳的第一圖像中的目標物體；

判斷所述第一圖像中是否需要添加虛擬物品；

在所述第一圖像中需要添加虛擬物品的情況下，從預先構建的特征庫中匹配該目標物體對應的虛擬物品；其中，所述特征庫中存儲有物體與虛擬物品之間的對應關系；

將所匹配到的虛擬物品發(fā)送給所述客戶端。

優(yōu)選地，所述判斷所述第一圖像中是否需要添加虛擬物品，具體包括：

計算得到所述第一圖像的充盈度；

判斷所述充盈度是否超過閾值；

在所述充盈度超過未閾值的情況下，確定所述第一圖像中需要添加虛擬物品。

優(yōu)選地，所述計算得到所述圖像的充盈度，具體包括：

計算所述第一圖像的第一面積；

計算所述第一圖像中物體的第二面積；

計算所述第二面積與所述第一面積的比值；

將所述比值確定為所述第一圖像的充盈度。

優(yōu)選地，所述閾值通過如下方式確定：

獲取所述特征庫中目標物體和對應的標準虛擬物品的構圖方式；

獲取符合所述構圖方式并且具有目標物體和對應的標準虛擬物品的第二圖像；

計算所述第二圖像的第三面積；

計算所述第二圖像中目標物體的第四面積；

計算所述第四面積與所述第三面積的比值；

將所述第四面積與所述第三面積的比值確定為閾值。

優(yōu)選地，所述從預先構建的特征庫中匹配該物體對應的虛擬物品之后，所述方法還包括：

獲取所述特征庫中該目標物體和對應的虛擬物品的構圖方式；

根據(jù)所述構圖方式確定所述虛擬物品將要添加在所述第一圖像中的位置；

所述將所匹配到的虛擬物品發(fā)送給所述客戶端，具體包括：

將所匹配到的虛擬物品以及所確定的所述虛擬物品將要添加在所述第一圖像中的位置發(fā)送給所述客戶端。

優(yōu)選地，所述根據(jù)所述構圖方式確定所述虛擬物品將要添加在所述第一圖像中的位置，具體包括：

獲取符合所述構圖方式并且具有目標物體和對應的標準虛擬物品的第二圖像；

根據(jù)所述第二圖像中目標物體與標準虛擬物品的位置關系，確定所述虛擬物品將要添加在所述攝像頭捕捉到的第一圖像中的位置。

優(yōu)選地，所添加的虛擬物品的數(shù)量通過如下方式確定：

計算得到所確定位置的空閑區(qū)域大??；

根據(jù)所述空閑區(qū)域大小以及所述虛擬物品的大小，確定所述虛擬物品的數(shù)量。

優(yōu)選地，所述將所匹配到的虛擬物品發(fā)送給所述客戶端，具體包括：

將所匹配到的虛擬物品的標識發(fā)送給所述客戶端。

根據(jù)本申請實施例的第三方面，提出一種圖像處理裝置，所述裝置包括：

識別單元，識別攝像頭捕捉到的第一圖像中的目標物體；

判斷單元，判斷所述第一圖像中是否需要添加虛擬物品；

匹配單元，在所述第一圖像中需要添加虛擬物品的情況下，從特征庫中匹配該目標物體對應的虛擬物品；其中，所述特征庫中存儲有物體與虛擬物品之間的對應關系；

處理單元，基于增強現(xiàn)實技術，將所匹配到的虛擬物品添加到所述攝像頭捕捉到的第一圖像中。

根據(jù)本申請實施例的第四方面，提出一種圖像處理裝置，所述裝置包括：

識別單元，識別客戶端上傳的第一圖像中的目標物體；

判斷單元，判斷所述第一圖像中是否需要添加虛擬物品；

匹配單元，在所述第一圖像中需要添加虛擬物品的情況下，從預先構建的特征庫中匹配該目標物體對應的虛擬物品；其中，所述特征庫中存儲有物體與虛擬物品之間的對應關系；

發(fā)送單元，將所匹配到的虛擬物品發(fā)送給所述客戶端。

根據(jù)本申請實施例的第五方面，提出一種電子設備，包括：

處理器；

用于存儲處理器可執(zhí)行指令的存儲器；

其中，所述處理器被配置為：

識別攝像頭捕捉到的第一圖像中的目標物體；

判斷所述第一圖像中是否需要添加虛擬物品；在所述第一圖像中需要添加虛擬物品的情況下，從特征庫中匹配該目標物體對應的虛擬物品；其中，所述特征庫中存儲有物體與虛擬物品之間的對應關系；

基于增強現(xiàn)實技術，將所匹配到的虛擬物品添加到所述攝像頭捕捉到的第一圖像中。

根據(jù)本申請實施例的第六方面，提出一種電子設備，包括：

處理器；

用于存儲處理器可執(zhí)行指令的存儲器；

其中，所述處理器被配置為：

識別客戶端上傳的第一圖像中的目標物體；

判斷所述第一圖像中是否需要添加虛擬物品；

在所述第一圖像中需要添加虛擬物品的情況下，從預先構建的特征庫中匹配該目標物體對應的虛擬物品；其中，所述特征庫中存儲有物體與虛擬物品之間的對應關系；

將所匹配到的虛擬物品發(fā)送給所述客戶端。

本申請實施例中，利用圖像識別技術識別攝像頭捕捉到的第一圖像中的目標物體，并根據(jù)該目標物體匹配到對應的虛擬物品，最后基于增強現(xiàn)實技術，將所匹配到的虛擬物品添加到所述攝像頭捕捉到的第一圖像中。如此，可以自動地在動態(tài)圖像中添加適合當前圖像的虛擬物品，從而豐富圖像內(nèi)容，提升趣味性。

附圖說明

圖1是本申請一實施例提供的一種圖像處理方法的示意流程圖；

圖2是圖1中步驟130具體流程圖；

圖3是本申請一實施例提供的一種圖像處理前后的示意圖；

圖4是本申請一實施例提供的一種圖像處理前后的示意圖；

圖5是本申請一實施例提供的一種以客戶端為執(zhí)行主體的圖像處理方法的示意流程圖；

圖6是本申請一實施例提供的一種以服務端為執(zhí)行主體的圖像處理方法的示意流程圖；

圖7是本申請一實施例提供的一種圖像處理方法的示意流程圖。

具體實施方式

這里將詳細地對示例性實施例進行說明，其示例表示在附圖中。下面的描述涉及附圖時，除非另有表示，不同附圖中的相同數(shù)字表示相同或相似的要素。以下示例性實施例中所描述的實施方式并不代表與本申請相一致的所有實施方式。相反，它們僅是與如所附權利要求書中所詳述的、本申請的一些方面相一致的裝置和方法的例子。

在本申請實施例中使用的術語是僅僅出于描述特定實施例的目的，而非旨在限制本申請。在本申請和所附權利要求書中所使用的單數(shù)形式的“一種”、“所述”和“該”也旨在包括多數(shù)形式，除非上下文清楚地表示其他含義。還應當理解，本文中使用的術語“和/或”是指并包含一個或多個相關聯(lián)的列出項目的任何或所有可能組合。

應當理解，盡管在本申請可能采用術語第一、第二、第三等來描述各種信息，但這些信息不應限于這些術語。這些術語僅用來將同一類型的信息彼此區(qū)分開。例如，在不脫離本申請范圍的情況下，第一信息也可以被稱為第二信息，類似地，第二信息也可以被稱為第一信息。取決于語境，如在此所使用的詞語“如果”可以被解釋成為“在……時”或“當……時”或“響應于確定”。

為了解決前述問題，請參見圖1，為本申請一實施例提供的一種圖像處理方法的示意流程圖，所述方法包括以下步驟：

步驟110：客戶端截取攝像頭捕捉到的第一圖像并將該第一圖像上傳至服務端。

步驟120：所述服務端識別所述客戶端上傳的第一圖像中的目標物體。

本實施例中，識別第一圖像中目標物體，可以是基于圖像識別算法。

具體地，所述圖像識別算法可以是尺度不變特征變換算法(scaleinvariantfeaturetransform，sift)，當然所述圖像識別算法還可以是其它例如surf(speededuprobustfeatures)、orb(orientedbrief)、liop(localintensityorderpattern)等，本申請并不對其加以限定，只要是可以識別出第一圖像中目標物體的算法即可。

步驟130：所述服務端判斷所述第一圖像中是否需要添加虛擬物品。

在實際應該過程中，還可能需要考慮是否需要在第一圖像中添加虛擬物品的情況下，例如第一圖像中內(nèi)容已經(jīng)非常豐富，無需添加多余的虛擬物品來豐富內(nèi)容。

本實施例中，所述服務端判斷所述第一圖像中是否需要添加虛擬物品，如圖2所示，具體可以包括：

步驟131：所述服務端計算得到所述第一圖像的充盈度；

步驟132：所述服務端判斷所述充盈度是否超過閾值；

步驟133：所述服務端在所述充盈度未超過閾值的情況下，確定所述第一圖像中需要添加虛擬物品。

具體地，所述計算得到所述第一圖像的充盈度，可以包括：

計算所述第一圖像的第一面積；

計算所述第一圖像中目標物體的第二面積；

計算所述第二面積與所述第一面積的比值；

將所述比值確定為所述第一圖像的充盈度。

舉例說明，假設第一圖像的第一面積(可以通過第一圖像的長、寬計算得到)為100；而第一圖像中目標物體的第二面積(可以利用圖像識別算法計算得到)為30；則可以確定所述第一圖像的充盈度為30/100＝0.3。

所述閾值可以是人為預先設置的一個經(jīng)驗值。

在另種實現(xiàn)方式中，所述閾值還可以是自適應，具體可以通過如下方式確定：

獲取所述特征庫中目標物體和對應的標準虛擬物品的構圖方式；

獲取符合所述構圖方式并且具有目標物體和對應的標準虛擬物品的第二圖像；

計算所述第二圖像的第三面積；

計算所述第二圖像中目標物體的第四面積；

計算所述第四面積與所述第三面積的比值；

將所述第四面積與所述第三面積的比值確定為閾值。

該實施例中，通過參考與第一圖像類似(具有相同目標物體、添加相同虛擬物品、相同構圖方式)的第二圖像，將計算得到的該第二圖像的比值確定為閾值。

舉例說明，假設第一圖像的目標物體為“刀”，虛擬物品為“叉”，并且構圖方式為左右構圖；則，閾值的計算過程：

獲取同樣是左右構圖，并且具有目標物體“刀”和標準虛擬物品“叉”的第二圖像；所述標準虛擬物品與第一圖像需要添加的虛擬物品可以不是同一個虛擬物品，例如同為“叉”時，但大小、角度、形狀等可能不同。

計算得出第二圖像的第三面積、第二圖像中目標物體“刀”的第四面積；

將第四面積與第三面積的比值確定為閾值。

通過上述方式確定的閾值，對不同圖像都可能是不同的，并且是最為合適的。

如果第一圖像的充盈度超過閾值，則說明該第一圖像內(nèi)容較為豐富，不適合再添加虛擬物品。

如果第一圖像的充盈度未超過閾值，則說明該第一圖像內(nèi)容比較少，可以添加虛擬物品，即可以執(zhí)行后續(xù)步驟140。

步驟140：在所述第一圖像中需要添加虛擬物品的情況下，所述服務端從預先構建的特征庫中匹配該目標物體對應的虛擬物品；其中，所述特征庫中存儲有物體與虛擬物品之間的對應關系。

本實施例中，所述特征庫中物體和虛擬物品之間的對應關系可以是預先通過機器學習構建的。例如通過采集大量圖像，識別圖像中不同物體，從而圖像中物體與虛擬物品之間的對應關系；并通過機器學習技術不斷提升算法的準確性，即不斷提升物體與虛擬物品之間最佳的對應關系。

例如，當識別出圖像中存在桌子以及杯子時，就可以獲取桌子和杯子之間的對應關系，之后通過機器學習，隨著桌子和杯子同時出現(xiàn)的圖像越來越多，從而使得桌子和杯子之間的對應關系越來越強，最終形成最佳的對應關系。

步驟150：所述服務端將匹配到的虛擬物品發(fā)送給所述客戶端。

步驟160：所述客戶端基于增強現(xiàn)實技術，將所述服務端發(fā)送的虛擬物品添加到所述攝像頭捕捉到的第一圖像中。

如圖3所示，在服務端識別出第一圖像中存在桌子，進而根據(jù)特征庫就可以匹配到桌子對應的是杯子后，可以將杯子發(fā)送給客戶端；客戶端最后基于ar技術，將杯子添加到攝像頭捕捉到的動態(tài)圖像中。

當然，在實際應用時，特征庫中可能存在多種不同的虛擬物品，因此，桌子上會更為為豐富，例如盤子、刀叉、桌布、調(diào)料瓶等。

需要說明的是，本實施例中的虛擬物品可以是真實物體的三維圖像，如此可以提高添加虛擬物品后圖像的逼真程度。

通過本實施例，利用圖像識別技術識別攝像頭捕捉到的第一圖像中的目標物體，并根據(jù)該目標物體匹配到對應的虛擬物品，最后基于增強現(xiàn)實技術ar，將所匹配到的虛擬物品添加到所述攝像頭捕捉到的第一圖像中。如此，可以自動地在動態(tài)圖像中添加適合當前圖像的虛擬物品，從而豐富圖像內(nèi)容，提升趣味性。

實施例二：

在實際應用中，還需要考慮所添加的虛擬物品應該添加到第一圖像的什么位置的問題，為了解決該問題，在圖1所示實施例的基礎上，在所述步驟140之后，所述方法還可以包括：

所述服務端獲取所述特征庫中該目標物體和對應的虛擬物品的構圖方式；

所述服務端根據(jù)所述構圖方式確定所述虛擬物品將要添加在所述第一圖像中的位置；

相應地，所述步驟150，具體包括：

所述服務端將所匹配到的虛擬物品以及所確定的位置發(fā)送給所述客戶端。

所述步驟160，具體包括：

所述客戶端接收所述服務端發(fā)送的虛擬物品以及該虛擬物品將要添加在所述第一圖像中的位置；

所述客戶端基于增強現(xiàn)實技術，將所述虛擬物品添加到所述攝像頭捕捉到的第一圖像中的所述位置。

本實施例中，所述構圖方式包括如三分構圖法、對稱構圖法、對角線構圖法等。

所述特征庫中物體和對應的虛擬物品的構圖方式也是預先通過機器學習算法構建。

例如，機器學習過程中，識別出杯子和瓶子總是呈現(xiàn)對稱的方式出現(xiàn)，符合對稱構圖法，因此，可以不僅可以得到杯子和瓶子之間的對應關系，而且還可以得到杯子和瓶子對應的構圖方式為對稱構圖法。

如圖4所示，客戶端上傳的圖像中存在杯子，假設服務端識別出杯子，并且匹配到該杯子對應的虛擬物品為瓶子，而且構圖方式為對稱構圖法；則根據(jù)對稱構圖法，可以確定瓶子將要添加在所述第一圖像中與杯子對稱的位置。

需要說明的是，由于不同的構圖方式，所要表達的圖像效果不盡相同；例如有的構圖方式為了確保圖像效果，需要留下較多空白的區(qū)域(以下稱為留白)。同樣為了解決是否需要在第一圖像中添加虛擬物品的問題，在另一種顯示方式中，可以結合構圖方式，即在所述服務端獲取所述特征庫中該目標物體和對應的虛擬物品的構圖方式之后，執(zhí)行所述服務端判斷所述第一圖像中是否需要添加虛擬物品的步驟；

其中，步驟132中所述閾值是根據(jù)所獲取的構圖方式確定的。

也就是說，根據(jù)不同的構圖方式，可以預先設置不同的閾值，在步驟132之前可以獲取所述構圖方式對應的閾值。

舉例說明，假設某一圖像計算得到的充盈度為50％，而所獲取的構圖方式對應的閾值為60％，則由于充盈度50％沒有超過閾值60％，因此，可以在該圖像中添加虛擬物品；

同樣是該圖像，如果所獲取的是另一種構圖方式，對應的閾值變?yōu)榱?0％，則由于充盈度50％超過了閾值40％，因此，無需在該圖像中添加虛擬物品。

本實施例中，通過結合具體的構圖方式來判斷圖像是否需要添加虛擬物品，從而使得判斷更為準確，進而使得添加虛擬物品的圖像效果更為真實、更為美觀。而實施例二中所述的閾值是人為預先設置的經(jīng)驗值，是一個統(tǒng)一的值，每一次判斷時都采用該值，缺乏靈活性。

在另一種實現(xiàn)方式中：

所述根據(jù)所述構圖方式確定所述虛擬物品將要添加在所述第一圖像中的位置，具體可以包括：

獲取符合所述構圖方式并且具有目標物體和對應的標準虛擬物品的第二圖像；

根據(jù)所述第二圖像中目標物體與標準虛擬物品的位置關系，確定所述虛擬物品將要添加在所述攝像頭捕捉到的第一圖像中的位置。

該實施例中，每一種構圖方式都可以對應有一個圖像庫。在圖像庫中存儲有若干的第二圖像。

如此，在獲取所述特征庫中目標物體和對應的虛擬物品的構圖方式之后，還可以從該構圖方式對應的圖像庫中獲取同樣具有目標物體和對應的標準虛擬物品的第二圖像。然后，可以根據(jù)所述第二圖像中目標物體與標準虛擬物品的位置關系，確定所述虛擬物品將要添加在所述攝像頭捕捉到的第一圖像中的位置。值得一提的是，通過本申請實現(xiàn)在圖像中添加虛擬物品后，還可以將添加了虛擬物品的第一圖像存儲到對應的圖像庫中，從而逐漸豐富、完善圖像庫，從而使得以后添加的虛擬物品越來越符合當前圖像。

實施例三：

在實際應用中，還需要考慮所添加的虛擬物品的數(shù)量；因此，在所述實施例二的基礎上，所添加的虛擬物品的數(shù)量通過如下方式確定：

所述服務端計算得到所確定位置的空閑區(qū)域大??；

所述服務端根據(jù)所述空閑區(qū)域大小以及所述虛擬物品的大小，確定所述虛擬物品的數(shù)量。

本實施例中，通過上一實施例已經(jīng)確定了虛擬物品將要添加在圖像中的位置；接著，可以根據(jù)圖像識別算法，計算該位置處的空閑區(qū)域大??；進而，根據(jù)空閑區(qū)域大小以及虛擬物品的大小，參考預設規(guī)則來確定需要添加的虛擬物品的數(shù)量。

預設規(guī)則例如虛擬物品所占空閑區(qū)域比例在40％-60％合適。

舉例說明，假設計算得到所確定的位置的空閑區(qū)域大小為100；而虛擬物品大小為30；由于2個虛擬物品所占空閑區(qū)域比例為60％，符合預設規(guī)則；因此可以確定需要添加的虛擬物品的數(shù)量為2個。

實施例四：

在圖1所示實施例的基礎上，所述步驟150，具體可以包括：

所述服務端將所匹配得的虛擬物品的標識發(fā)送給所述客戶端；

所述步驟160，具體可以包括：

所述客戶端接收所述服務端發(fā)送的標識；

所述客戶端在本地緩存的虛擬物品庫中獲取所述標識對應的虛擬物品；

所述客戶端基于增強現(xiàn)實技術，將所獲取的虛擬物品添加到所述攝像頭捕捉到的第一圖像中。

本實施例與圖1所示實施例不同之處在于，服務端發(fā)送給客戶端的是虛擬物品的標識，而客戶端根據(jù)該標識在本地緩存的虛擬物品庫中獲取對應的虛擬物品，進而添加到第一圖像中。如此，由于服務端僅需要發(fā)送標識，相比發(fā)送虛擬物品來說，降低了傳輸數(shù)據(jù)量，避免了網(wǎng)絡延遲造成客戶端遲遲無法顯示需要添加的虛擬物品。

實施例五：

在圖1所示實施例的基礎上，所述方法還包括：

所述客戶端根據(jù)所述攝像頭捕捉到的第一圖像的變化，調(diào)整所述虛擬物品的效果。

例如，隨著攝像頭拍攝角度、拍攝距離和/或拍攝光線明亮的變化，虛擬物品也會適應性的變化；從而確保圖像整體逼真的效果。當然，實際應用中還會有其它一些變化，此次不一一窮舉。

以下以攝像頭拍攝角度為例，加以說明：

所述方法還可以包括：

計算所述攝像頭拍攝角度變化程度；

從建立所述虛擬物品的增強現(xiàn)實模型中，獲取該拍攝角度下的虛擬物品；

調(diào)整所添加的虛擬物品為該拍攝角度下的虛擬物品。

通常，虛擬物品是一種預先構建的增強現(xiàn)實模型，與3d模型類似，增強現(xiàn)實模型可以全方位的展示不同角度下的虛擬物品。

一般的，客戶端可以根據(jù)例如陀螺儀、重力傳感器實時檢測攝像頭拍攝角度的變化。例如，最開始用戶使用客戶端的攝像頭在物體的正面進行拍攝，因此客戶端添加的虛擬物品的形態(tài)也是正面的；當用戶控制客戶端使得攝像頭移動到該物體的背面的過程中，所述圖像中添加的虛擬物品的形態(tài)也是逐漸調(diào)整到背面。

以下以攝像頭拍攝距離為例，加以說明：

計算所述攝像頭捕捉到的第一圖像中的目標物體大小的變化程度；

根據(jù)該變化程度調(diào)整所述虛擬物品的大小。

舉例說明，最開始用戶使用客戶端的攝像頭距離物體5米進行拍攝；之后逐漸遠離至10米處；假設從5米遠離到10米，第一圖像中的目標物體大小減少了50％，則相應地，第一圖像中添加的虛擬物品的大小也會減少50％。

通過本實施，第一圖像中添加的虛擬物品的大小可以參考目標物體大小的變化而變化，從而確保圖像整體逼真的效果。

以下結合圖5介紹本申請以客戶端為主體的方法實施例，該實施例可以對應圖1：

步驟210：截取攝像頭捕捉到的第一圖像并將該圖像上傳至服務端；

步驟220：基于增強現(xiàn)實技術，將所述服務端發(fā)送的虛擬物品添加到所述攝像頭捕捉到的第一圖像中。

對應圖1所示實施例中的實施例二，所述步驟220，具體包括：

接收所述服務端發(fā)送的虛擬物品以及該虛擬物品將要添加在所述第一圖像中的位置；

基于增強現(xiàn)實技術，將所述虛擬物品添加到所述攝像頭捕捉到的第一圖像中的所述位置。

對應圖1所示實施例中的實施例四，所述步驟220，具體包括：

接收所述服務端發(fā)送的標識；

在本地緩存的虛擬物品庫中獲取所述標識對應的虛擬物品；

基于增強現(xiàn)實技術，將所獲取的虛擬物品添加到所述攝像頭捕捉到的第一圖像中。

對應圖1所示實施例中的實施例五，所述方法還包括：

計算所述攝像頭拍攝角度變化程度；

從建立所述虛擬物品的增強現(xiàn)實模型中，獲取該拍攝角度下的虛擬物品；

調(diào)整所添加的虛擬物品為該拍攝角度下的虛擬物品。

依然對應圖1所示實施例中的實施例五，所述方法還包括：

計算所述攝像頭捕捉到的第一圖像中的目標物體大小的變化程度；

根據(jù)該變化程度調(diào)整所述虛擬物品的大小。

以下結合圖6介紹本申請以服務端為主體的方法實施例，該實施例可以對應圖1：

步驟310：識別客戶端上傳的第一圖像中的目標物體；

步驟320：判斷所述第一圖像中是否需要添加虛擬物品；

所述判斷所述第一圖像中是否需要添加虛擬物品，具體包括：

計算得到所述第一圖像的充盈度；判斷所述充盈度是否超過閾值；

在所述充盈度超過閾值的情況下，確定所述第一圖像中需要添加虛擬物品。

具體地，所述計算得到所述第一圖像的充盈度，可以包括：

計算所述第一圖像的第一面積；

計算所述第一圖像中目標物體的第二面積；

計算所述第二面積與所述第一面積的比值；

將所述比值確定為所述第一圖像的充盈度。

實現(xiàn)方式1：

所述閾值可以是預先設定的經(jīng)驗值。

實現(xiàn)方式2：

所述閾值通過如下方式確定：

獲取所述特征庫中目標物體和對應的標準虛擬物品的構圖方式；

獲取符合所述構圖方式并且具有目標物體和對應的標準虛擬物品的第二圖像；

計算所述第二圖像的第三面積；

計算所述第二圖像中目標物體的第四面積；

計算所述第四面積與所述第三面積的比值；

將所述第四面積與所述第三面積的比值確定為閾值。

實現(xiàn)方式3：

所述閾值是根據(jù)所獲取的構圖方式確定的。

步驟330：在所述第一圖像中需要添加虛擬物品的情況下，從預先構建的特征庫中匹配該目標物體對應的虛擬物品；其中，所述特征庫中存儲有物體與虛擬物品之間的對應關系；

步驟340：將所匹配到的虛擬物品發(fā)送給所述客戶端。

本實施例中，所述特征庫中物體和虛擬物品之間的對應關系是預先通過機器學習構建的。

對應圖1所示實施例中的實施例二，在所述步驟330之后，所述方法還包括：

獲取所述特征庫中該目標物體和對應的虛擬物品的構圖方式；

根據(jù)所述構圖方式確定所述虛擬物品將要添加在所述第一圖像中的位置；

所述步驟340，具體包括：

將所匹配到的虛擬物品以及所確定的所述虛擬物品將要添加在所述第一圖像中的位置發(fā)送給所述客戶端。

在一種實現(xiàn)方式中：

所述根據(jù)所述構圖方式確定所述虛擬物品將要添加在所述第一圖像中的位置，具體包括：

獲取符合所述構圖方式并且具有目標物體和對應的標準虛擬物品的第二圖像；

根據(jù)所述第二圖像中目標物體與標準虛擬物品的位置關系，確定所述虛擬物品將要添加在所述攝像頭捕捉到的第一圖像中的位置。

對應圖1所示實施例中的實施例三，所添加的虛擬物品的數(shù)量通過如下方式確定：

計算得到所確定位置的空閑區(qū)域大??；

根據(jù)所述空閑區(qū)域大小以及所述虛擬物品的大小，確定所述虛擬物品的數(shù)量。

對應圖1所示實施例中的實施例四，所述將所匹配到的虛擬物品發(fā)送給所述客戶端，具體包括：

將所匹配到的虛擬物品的標識發(fā)送給所述客戶端。

請參見圖7，為本申請一實施例提供的一種圖像處理方法的示意流程圖，所述方法包括以下步驟：

步驟410：識別攝像頭捕捉到的第一圖像中的目標物體；

步驟420：判斷所述第一圖像中是否需要添加虛擬物品；

在一種實現(xiàn)方式中，所述判斷所述第一圖像中是否需要添加虛擬物品，具體包括：

計算得到所述第一圖像的充盈度；

判斷所述充盈度是否超過預設閾值；

在所述充盈度超過預設閾值的情況下，確定所述第一圖像中需要添加虛擬物品。

值得一提的是，所述閾值是根據(jù)所獲取的構圖方式確定的。

具體地，所述計算得到所述第一圖像的充盈度，具體包括：

計算所述第一圖像的第一面積；

計算所述第一圖像中目標物體的第二面積；

計算所述第二面積與所述第一面積的比值；

將所述比值確定為所述第一圖像的充盈度。

實現(xiàn)方式1：

所述閾值可以是人為預先設置的經(jīng)驗值。

實現(xiàn)方式2:

所述閾值通過如下方式確定：

獲取所述特征庫中目標物體和對應的標準虛擬物品的構圖方式；

獲取符合所述構圖方式并且具有目標物體和對應的標準虛擬物品的第二圖像；

計算所述第二圖像的第三面積；

計算所述第二圖像中目標物體的第四面積；

計算所述第四面積與所述第三面積的比值；

將所述第四面積與所述第三面積的比值確定為閾值。

實現(xiàn)方式3：

所述閾值是根據(jù)所獲取的構圖方式確定的。

步驟430：在所述第一圖像中需要添加虛擬物品的情況下，從特征庫中匹配該目標物體對應的虛擬物品；其中，所述特征庫中存儲有物體與虛擬物品之間的對應關系；

步驟440：基于增強現(xiàn)實技術，將所匹配到的虛擬物品添加到所述攝像頭捕捉到的第一圖像中。

本實施例中，所述特征庫可以是由服務端下發(fā)的，該特征庫中物體和虛擬物品之間的對應關系是預先通過機器學習構建的。

在一個具體地實施例中，所述步驟440，具體包括：

獲取所述特征庫中該目標物體和對應的虛擬物品的構圖方式；

根據(jù)所述構圖方式確定所述虛擬物品將要添加在所述攝像頭捕捉到的第一圖像中的位置；

基于增強現(xiàn)實技術，將所述虛擬物品添加到所述攝像頭捕捉到的第一圖像中的所述位置。

在一個具體地實施例中，根據(jù)所述構圖方式確定所述虛擬物品將要添加在所述攝像頭捕捉到的第一圖像中的位置，具體包括：

獲取符合所述構圖方式并且具有目標物體和對應的標準虛擬物品的第二圖像；

根據(jù)所述第二圖像中目標物體與標準虛擬物品的位置關系，確定所述虛擬物品將要添加在所述攝像頭捕捉到的第一圖像中的位置。

在一個具體地實施例中，所添加的虛擬物品的數(shù)量通過如下方式確定：

計算得到所確定位置的空閑區(qū)域大小；

根據(jù)所述空閑區(qū)域大小以及所述虛擬物品的大小，確定所述虛擬物品的數(shù)量。

本實施例與上述實施例不同之處在于，本實施例中均是由客戶端執(zhí)行的，并不需要服務端介入。

在一個具體地實施例中，

所述方法還包括：

計算所述攝像頭拍攝角度變化程度；

從建立所述虛擬物品的增強現(xiàn)實模型中，獲取該拍攝角度下的虛擬物品；

調(diào)整所添加的虛擬物品為該拍攝角度下的虛擬物品。

在一個具體地實施例中，

所述方法還包括：

計算所述攝像頭捕捉到的第一圖像中的目標物體大小的變化程度；

根據(jù)該變化程度調(diào)整所述虛擬物品的大小。

與前述圖7所示圖像處理方法實施例相對應，本申請還提供了一種圖像處理裝置的實施例。所述裝置實施例可以通過軟件實現(xiàn)，也可以通過硬件或者軟硬件結合的方式實現(xiàn)。應用于客戶端，所述裝置可以包括：

識別單元，識別攝像頭捕捉到的第一圖像中的目標物體；

判斷單元，判斷所述第一圖像中是否需要添加虛擬物品；

匹配單元，在所述第一圖像中需要添加虛擬物品的情況下，從特征庫中匹配該目標物體對應的虛擬物品；其中，所述特征庫中存儲有物體與虛擬物品之間的對應關系；

處理單元，基于增強現(xiàn)實技術，將所匹配到的虛擬物品添加到所述攝像頭捕捉到的第一圖像中。

在一個可選的實施例中：

所述判斷單元，具體包括：

計算子單元，計算得到所述第一圖像的充盈度；

判斷子單元，判斷所述充盈度是否超過預設閾值；

確定子單元，在所述充盈度超過預設閾值的情況下，確定所述第一圖像中需要添加虛擬物品。

在一個可選的實施例中：

所述計算子單元，具體包括：

第一面積計算子單元，計算所述第一圖像的第一面積；

第二面積計算子單元，計算所述第一圖像中目標物體的第二面積；

第一比值計算子單元，計算所述第二面積與所述第一面積的比值；

充盈度確定子單元，將所述比值確定為所述第一圖像的充盈度。

在一個可選的實施例中：

所述閾值通過如下子單元確定：

構圖方式獲取子單元，獲取所述特征庫中目標物體和對應的標準虛擬物品的構圖方式；

第二圖像獲取子單元，獲取符合所述構圖方式并且具有目標物體和對應的標準虛擬物品的第二圖像；

第三面積計算子單元，計算所述第二圖像的第三面積；

第四面積計算子單元，計算所述第二圖像中目標物體的第四面積；

第二比值計算子單元，計算所述第四面積與所述第三面積的比值；

閾值確定子單元，將所述第四面積與所述第三面積的比值確定為閾值。

在一個可選的實施例中：

所述處理單元，具體包括：

獲取子單元，獲取所述特征庫中該目標物體和對應的虛擬物品的構圖方式；

確定子單元，根據(jù)所述構圖方式確定所述虛擬物品將要添加在所述攝像頭捕捉到的第一圖像中的位置；

處理子單元，基于增強現(xiàn)實技術，將所述虛擬物品添加到所述攝像頭捕捉到的第一圖像中的所述位置。

在一個可選的實施例中：

所確定子單元，具體包括：

第二圖像獲取子單元，獲取符合所述構圖方式并且具有目標物體和對應的標準虛擬物品的第二圖像；

位置確定子單元，根據(jù)所述第二圖像中目標物體與標準虛擬物品的位置關系，確定所述虛擬物品將要添加在所述攝像頭捕捉到的第一圖像中的位置。

在一個可選的實施例中：

所添加的虛擬物品的數(shù)量通過如下子單元確定：

第二計算子單元，計算得到所確定位置的空閑區(qū)域大?。?/p>

第二確定子單元，根據(jù)所述空閑區(qū)域大小以及所述虛擬物品的大小，確定所述虛擬物品的數(shù)量。

在一個可選的實施例中：

所述裝置還包括：

變化計算子單元，計算所述攝像頭拍攝角度變化程度；

獲取子單元，從建立所述虛擬物品的增強現(xiàn)實模型中，獲取該拍攝角度下的虛擬物品；

調(diào)整子單元，調(diào)整所添加的虛擬物品為該拍攝角度下的虛擬物品。

在一個可選的實施例中：

變化計算子單元，計算所述攝像頭捕捉到的第一圖像中的目標物體大小的變化程度；

調(diào)整子單元，根據(jù)該變化程度調(diào)整所述虛擬物品的大小。

以上描述了圖像處理裝置的內(nèi)部功能模塊和結構示意，其實質(zhì)上的執(zhí)行主體可以為一種計算機存儲介質(zhì)，包括：

處理器；

用于存儲處理器可執(zhí)行指令的存儲器；

其中，所述處理器被配置為：

識別攝像頭捕捉到的第一圖像中的目標物體；

判斷所述第一圖像中是否需要添加虛擬物品；

在所述第一圖像中需要添加虛擬物品的情況下，從特征庫中匹配該目標物體對應的虛擬物品；其中，所述特征庫中存儲有物體與虛擬物品之間的對應關系；

基于增強現(xiàn)實技術，將所匹配到的虛擬物品添加到所述攝像頭捕捉到的第一圖像中。

與前述圖6所示圖像處理方法實施例相對應，本申請還提供了一種圖像處理裝置的實施例。所述裝置實施例可以通過軟件實現(xiàn)，也可以通過硬件或者軟硬件結合的方式實現(xiàn)。所述裝置可以包括：

識別單元，識別客戶端上傳第一圖像中的目標物體；

判斷單元，判斷所述第一圖像中是否需要添加虛擬物品；

匹配單元，在所述第一圖像中需要添加虛擬物品的情況下，從預先構建的特征庫中匹配該目標物體對應的虛擬物品；其中，所述特征庫中存儲有物體與虛擬物品之間的對應關系；

發(fā)送單元，將所匹配到的虛擬物品發(fā)送給所述客戶端。

在一個可選的實施例中：

所述判斷單元，具體包括：

計算子單元，計算得到所述第一圖像的充盈度；

判斷子單元，判斷所述充盈度是否超過閾值；

確定子單元，在所述充盈度超過閾值的情況下，確定所述第一圖像中需要添加虛擬物品。

在一個可選的實施例中：

所述計算子單元，具體包括：

第一面積計算子單元，計算所述第一圖像的第一面積；

第二面積計算子單元，計算所述第一圖像中目標物體的第二面積；

第一比值計算子單元，計算所述第二面積與所述第一面積的比值；

充盈度確定子單元，將所述比值確定為所述第一圖像的充盈度。

在一個可選的實施例中：

所述閾值通過如下子單元確定：

構圖方式獲取子單元，獲取所述特征庫中目標物體和對應的標準虛擬物品的構圖方式；

第二圖像獲取子單元，獲取符合所述構圖方式并且具有目標物體和對應的標準虛擬物品的第二圖像；

第三面積計算子單元，計算所述第二圖像的第三面積；

第四面積計算子單元，計算所述第二圖像中目標物體的第四面積；

第二比值計算子單元，計算所述第四面積與所述第三面積的比值；

閾值確定子單元，將所述第四面積與所述第三面積的比值確定為閾值。

在一個可選的實施例中：

在所述匹配單元之后，所述裝置還包括：

獲取單元，獲取所述特征庫中該目標物體和對應的虛擬物品的構圖方式；

確定單元，根據(jù)所述構圖方式確定所述虛擬物品將要添加在所述第一圖像中的位置；

所述發(fā)送單元，具體包括：

將所匹配到的虛擬物品以及所確定的所述虛擬物品將要添加在所述第一圖像中的位置發(fā)送給所述客戶端。

在一個可選的實施例中：

所確定子單元，具體包括：

第二圖像獲取子單元，獲取符合所述構圖方式并且具有目標物體和對應的標準虛擬物品的第二圖像；

位置確定子單元，根據(jù)所述第二圖像中目標物體與標準虛擬物品的位置關系，確定所述虛擬物品將要添加在所述攝像頭捕捉到的第一圖像中的位置。在一個可選的實施例中：

所添加的虛擬物品的數(shù)量通過如下子單元確定：

第二計算子單元，計算得到所確定位置的空閑區(qū)域大??；

第二確定子單元，根據(jù)所述空閑區(qū)域大小以及所述虛擬物品的大小，確定所述虛擬物品的數(shù)量。

在一個可選的實施例中：

所述發(fā)送單元，具體包括：

將所匹配到的虛擬物品的標識發(fā)送給所述客戶端

以上描述了圖像處理裝置的內(nèi)部功能模塊和結構示意，其實質(zhì)上的執(zhí)行主體可以為一種電子設備，包括：

處理器；

用于存儲處理器可執(zhí)行指令的存儲器；

其中，所述處理器被配置為：

識別客戶端上傳的第一圖像中的目標物體；

判斷所述第一圖像中是否需要添加虛擬物品；

在所述第一圖像中需要添加虛擬物品的情況下，從預先構建的特征庫中匹配該目標物體對應的虛擬物品；其中，所述特征庫中存儲有物體與虛擬物品之間的對應關系；

將所匹配到的虛擬物品發(fā)送給所述客戶端。

上述實施例闡明的系統(tǒng)、裝置、模塊或單元，具體可以由計算機芯片或實體實現(xiàn)，或者由具有某種功能的產(chǎn)品來實現(xiàn)。一種典型的實現(xiàn)設備為計算機，計算機的具體形式可以是個人計算機、膝上型計算機、蜂窩電話、相機電話、智能電話、個人數(shù)字助理、媒體播放器、導航設備、電子郵件收發(fā)設備、游戲控制臺、平板計算機、可穿戴設備或者這些設備中的任意幾種設備的組合。

上述裝置中各個單元的功能和作用的實現(xiàn)過程具體詳見上述方法中對應步驟的實現(xiàn)過程，在此不再贅述。

對于裝置實施例而言，由于其基本對應于方法實施例，所以相關之處參見方法實施例的部分說明即可。以上所描述的裝置實施例僅僅是示意性的，其中所述作為分離部件說明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位于一個地方，或者也可以分布到多個網(wǎng)絡單元上。可以根據(jù)實際的需要選擇其中的部分或者全部模塊來實現(xiàn)本申請方案的目的。本領域普通技術人員在不付出創(chuàng)造性勞動的情況下，即可以理解并實施。

在上述計算機存儲介質(zhì)的實施例中，應理解，該處理器可以是中央處理單元(英文：centralprocessingunit，簡稱：cpu)，還可以是其他通用處理器、數(shù)字信號處理器(英文：digitalsignalprocessor，簡稱：dsp)、專用集成電路(英文：applicationspecificintegratedcircuit，簡稱：asic)等。通用處理器可以是微處理器或者該處理器也可以是任何常規(guī)的處理器等，而前述的存儲器可以是只讀存儲器(英文：read-onlymemory，縮寫：rom)、隨機存取存儲器(英文：randomaccessmemory，簡稱：ram)、快閃存儲器、硬盤或者固態(tài)硬盤。結合本發(fā)明實施例所公開的方法的步驟可以直接體現(xiàn)為硬件處理器執(zhí)行完成，或者用處理器中的硬件及軟件模塊組合執(zhí)行完成。

上述對本說明書特定實施例進行了描述。其它實施例在所附權利要求書的范圍內(nèi)。在一些情況下，在權利要求書中記載的動作或步驟可以按照不同于實施例中的順序來執(zhí)行并且仍然可以實現(xiàn)期望的結果。另外，在附圖中描繪的過程不一定要求示出的特定順序或者連續(xù)順序才能實現(xiàn)期望的結果。在某些實施方式中，多任務處理和并行處理也是可以的或者可能是有利的。

本領域技術人員在考慮說明書及實踐這里申請的發(fā)明后，將容易想到本申請的其它實施方案。本申請旨在涵蓋本申請的任何變型、用途或者適應性變化，這些變型、用途或者適應性變化遵循本申請的一般性原理并包括本申請未申請的本技術領域中的公知常識或慣用技術手段。說明書和實施例僅被視為示例性的，本申請的真正范圍和精神由下面的權利要求指出。

應當理解的是，本申請并不局限于上面已經(jīng)描述并在附圖中示出的精確結構，并且可以在不脫離其范圍進行各種修改和改變。本申請的范圍僅由所附的權利要求來限制。