一种特效效果校验方法、装置和电子设备与流程

1.本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种特效效果校验方法、装置和电子设备。


背景技术：

2.目前，图像处理软件的功能越来越丰富，不仅可以拼图、添加文字等，还提供了美妆、增加特效等特效处理功能。例如某些图像处理软件的美妆功能具有美颜、大眼、瘦脸、亮眼，为人脸添加粉底、唇彩、眼影，染发等能力。用户可以在编辑图像或者视频时使用各种各样的特效处理功能，特效处理功能在实际应用中准确实现是保障用户体验的关键因素。
3.在相关技术中，一般通过从特效处理功能的实现代码层面，判断特效处理功能是否准确，但是这种方案并不能够判断特效处理效果在图像上是否正确，比如不能判断在某个视频上添加了美妆效果等，目前这类效果只能通过人工肉眼来校验，对人力资源的要求高，并且受到开发人员的技术水平的制约，无法保证校验结果的准确性。


技术实现要素：

4.本发明实施例提供一种特效效果校验方法、装置和电子设备，可以减少对人工的依赖，节约人力资源，在保障准确性的基础上提高判断特效处理功能准确性的效率。
5.本发明实施例提供一种特效效果校验方法，包括：
6.获取原始图像，以及所述原始图像经过特效处理算法处理后得到的待校验图像；
7.计算所述原始图像与所述待校验图像相同位置的像素点之间的颜色差异信息，根据所述颜色差异信息确定所述待校验图像中的特效生效像素点；
8.获取参考特效图像，以及所述参考特效图像中参考特效生效像素点的位置信息，所述参考特效图像为对所述原始图像对应的参考原始图像，经过所述特效处理算法处理后得到的图像；
9.根据所述参考特效生效像素点的位置信息，以及所述待校验图像中的特效生效像素点在所述待校验图像中的位置，确定所述特效生效像素点中正确生效的目标特效生效像素点；
10.若所述目标特效生效像素点的数量满足预设的特效生效条件，确定所述待校验图像通过特效效果校验。
11.相应的，本发明实施例还提供一种特效效果校验装置，该特效效果校验装置包括：
12.图像获取单元，用于获取原始图像，以及所述原始图像经过特效处理算法处理后得到的待校验图像；
13.像素点确定单元，用于计算所述原始图像与所述待校验图像相同位置的像素点之间的颜色差异信息，根据所述颜色差异信息确定所述待校验图像中的特效生效像素点；
14.参考图像获取单元，用于获取参考特效图像，以及所述参考特效图像中参考特效生效像素点的位置信息，所述参考特效图像为对所述原始图像对应的参考原始图像，经过
所述特效处理算法处理后得到的图像；
15.目标像素点确定单元，用于根据所述参考特效生效像素点的位置信息，以及所述待校验图像中的特效生效像素点在所述待校验图像中的位置，确定所述特效生效像素点中正确生效的目标特效生效像素点；
16.目标像素点校验单元，用于若所述目标特效生效像素点的数量满足预设的特效生效条件，确定所述待校验图像通过特效效果校验。
17.在一个可选的示例中，所述像素点确定单元，用于获取所述原始图像中各像素点对应的像素值的红色分量、蓝色分量和绿色分量，以及所述待校验图像中各像素点对应的像素值的红色分量、蓝色分量和绿色分量；
18.计算所述原始图像与所述待校验图像中，相同位置的像素点之间的红色分量差值、蓝色分量差值和绿色分量差值，计算所述相同位置的像素点的所述红色分量差值、蓝色分量差值和绿色分量差值的绝对值之和，得到所述相同位置的像素点的颜色差异信息；
19.将所述待校验图像中所述颜色差异信息大于预设颜色差异阈值的像素点，确定为特效生效像素点。
20.在一个可选的示例中，在所述图像获取单元前，还包括参考图像获取单元，用于获取所述参考原始图像和所述特效处理算法；
21.基于所述特效处理算法对所述参考原始图像进行特效处理，得到所述参考特效图像；
22.计算所述参考原始图像与所述参考特效图像相同位置的像素点之间的颜色差异信息，根据所述颜色差异信息确定所述参考特效图像中的参考特效生效像素点，获取所述参考特效图像中的参考特效生效像素点的位置信息。
23.在一个可选的示例中，本发明实施例的装置还包括特效强度校验单元，用于获取所述特效处理算法对所述参考特效图像的参考特效处理强度，以及所述特效处理算法对所述待校验图像的目标特效处理强度；
24.根据所述参考特效生效像素点的位置信息，获取所述参考特效生效像素点在所述参考特效图像中的所述图像承载对象上的第一位置信息，基于所述第一位置信息，确定所述原始图像的所述图像承载对象中与所述参考特效生效像素点对应的原始像素点，以及确定所述待校验图像的所述图像承载对象中与所述参考特效生效像素点对应的目标像素点；
25.计算所述原始图像中的所述原始像素点，与所述参考特效图像中的所述参考特效生效像素点之间的第一颜色变化信息，以及计算所述原始像素点，与所述目标像素点之间的第二颜色变化信息；
26.基于所述第一颜色变化信息、所述第二颜色变化信息和所述参考特效处理强度，确定所述特效处理算法对所述待校验图像的实际特效处理强度；
27.若所述实际特效处理强度与所述目标特效处理强度的差异信息小于预设强度差异阈值，则确定所述待校验图像通过特效处理强度校验。
28.在一个可选的示例中，所述特效强度校验单元中包括颜色变化计算子单元，用于将所述原始像素点、参考特效生效像素点和目标像素点的像素值，分解为红色分量、蓝色分量和绿色分量；
29.基于所述原始像素点和参考特效生效像素点的所述红色分量、蓝色分量和绿色分
量，计算相同位置的所述原始像素点与所述参考特效生效像素点之间的第一红色分量差值、第一蓝色分量差值和第一绿色分量差值，计算所述第一红色分量差值、第一蓝色分量差值和第一绿色分量差值的绝对值之和，得到所述相同位置的所述原始像素点与参考特效生效像素点的第一颜色变化信息；
30.基于所述目标像素点和所述原始像素点的红色分量、蓝色分量和绿色分量，计算相互对应的所述原始像素点与所述目标像素点之间的第二红色分量差值、第二蓝色分量差值和第二绿色分量差值，计算所述第二红色分量差值、第二蓝色分量差值和第二绿色分量差值的绝对值之和，得到所述相互对应的所述原始像素点与所述目标像素点的第二颜色变化信息。
31.相应的，所述特效强度校验单元包括强度确定子单元，用于对各所述原始像素点，基于对应的第一颜色变化信息和第二颜色变化信息，确定各所述原始像素点在所述参考特效图像和所述待校验图像中的颜色变化程度比较结果；
32.基于所述颜色变化程度比较结果以及所述原始像素点的数量，和所述参考特效处理强度，确定所述特效处理算法对所述待校验图像的实际特效处理强度。
33.在一个可选的示例中，所述图像获取单元前还包括区域处理单元，用于对所述原始图像进行特效区域检测，确定所述原始图像中的特效处理区域；
34.基于所述特效处理算法对所述原始图像中的特效处理区域进行特效处理，得到所述待校验图像。
35.所述像素点计算单元，可以用于基于所述原始图像中的特效处理区域，确定所述待校验图像中的相同位置的区域作为所述待校验图像中的特效处理后区域；
36.计算所述特效处理区域和所述特效处理后区域中，相同位置的像素点之间的颜色差异信息。
37.在一个可选的示例中，所述原始图像包括至少两个特效处理区域，所述待校验图像为对所述原始图像的各特效处理区域基于所述特效处理算法，采用对应的特效处理强度进行处理得到，所述特效强度校验单元包括强度获取子单元，可以用于获取所述参考特效图像中与所述特效处理区域对应的参考特效处理后区域，以及各参考特效处理区域的参考特效处理强度；
38.获取所述待校验图像中与所述特效处理区域对应的特效处理后区域，以及各特效处理后区域的目标特效处理强度。
39.所述颜色变化计算子单元，用于针对对应的特效处理区域和参考特效处理后区域，计算区域中的原始像素点和参考特效像素点的第一颜色变化信息；
40.针对对应的特效处理区域和特效处理后区域，计算区域中的原始像素点和目标像素点的第二颜色变化信息。
41.所述强度确定子单元，还可以用于针对各特效处理后区域，基于对应的特效处理区域的第一颜色变化信息和第二颜色变化信息，以及与所述特效处理区域对应的参考特效处理后区域的参考特效处理强度，确定所述特效处理算法对所述特效处理后区域的实际特效处理强度。
42.在一个可选的示例中，所述特效处理算法包括至少两种特效效果不同的特效处理子算法，所述参考特效图像包括对参考原始图像分别单独基于所述特效处理子算法进行特
效处理，得到的至少两个参考特效子图像，所述像素点确定单元可以用于基于所述待校验图像和各所述特效处理子算法，从所述待校验图像中提取出各个特效处理子算法对应的待校验子图像，其中，一个所述待校验子图像采用的特效处理子算法为一个；
43.计算所述原始图像与各所述待校验子图像之间的颜色差异信息，根据所述颜色差异信息确定各所述待校验子图像中的特效生效像素点。
44.相应的，所述参考图像获取单元，可以用于获取各所述特效处理子算法对应的参考特效子图像，以及所述参考特效子图像中参考特效生效像素点的位置信息。
45.相应的，所述目标像素点确定单元，可以用于根据相同特效处理子算法对应的所述参考特效子图像和待校验子图像中，所述参考特效生效像素点的位置信息，以及所述特效生效像素点的位置，确定所述待校验子图像的特效生效像素点中正确生效的目标特效生效像素点。
46.相应的，所述目标像素点校验单元，可以用于若各所述待校验子图像中所述目标特效生效像素点的数量满足预设的特效生效条件，确定所述待校验图像通过特效效果校验。
47.在一个可选的示例中，所述像素点确定单元前还包括区域确定单元，用于对所述原始图像进行特效区域检测，确定所述原始图像中各所述特效处理子算法对应的特效处理子区域；
48.根据所述原始图像中的特效处理子区域，确定所述待校验图像中的相同位置的区域作为各所述特效处理子算法对应的特效处理后子区域。
49.相应的，所述像素点确定单元还可以用于从所述特效处理子算法选择中确定目标子算法，将除所述目标子算法之外的其他特效处理子算法对应的特效处理后子区域，确定为所述目标子算法对应的目标逆运算区域；
50.基于所述目标子算法外的其他所述特效处理子算法对应的逆算法，对所述待校验图像中的所述目标逆运算区域进行处理，得到所述目标子算法对应的待校验子图像；
51.针对所述原始图像中的所述特效处理子区域，以及所述待校验子图像中与所述特效处理子区域对应的特效处理后子区域，计算相同位置的像素点之间的颜色差异信息，根据所述颜色差异信息确定各所述特效处理后子区域中的特效生效像素点。
52.在一个可选的示例中，本发明实施例的特效效果校验装置在强度确定子单元后，还包括图像还原单元，用于获取所述参考原始图像；
53.根据所述特效处理算法，对所述参考原始图像采用所述实际特效处理强度进行特效处理，得到特效效果参考图像；
54.计算所述参考原始图像与所述特效还原参考图像中相同位置的像素点之间的第一颜色差异信息；
55.根据所述第一颜色差异信息，调整确定所述待校验图像的所述图像承载对象中与所述参考特效生效像素点对应的像素点的像素值，得到所述待校验图像对应的特效还原图像。
56.相应的，本发明实施例还提供一种电子设备，包括存储器和处理器；所述存储器存储有应用程序，所述处理器用于运行所述存储器内的应用程序，以执行本发明实施例所提供的任一种特效效果校验方法中的步骤。
57.此外，本发明实施例还提供一种存储介质，所述存储介质存储有多条指令，所述指令适于处理器进行加载，以执行本发明实施例所提供的任一种特效效果校验方法中的步骤。
58.采用本发明实施例的方案，可以获取原始图像，以及该原始图像经过特效处理算法处理后得到的待校验图像，计算该原始图像与该待校验图像相同位置的像素点之间的颜色差异信息，根据该颜色差异信息确定该待校验图像中的特效生效像素点，获取参考特效图像，以及该参考特效图像中参考特效生效像素点的位置信息，该参考特效图像为对该原始图像对应的参考原始图像，经过该特效处理算法处理后得到的图像，根据该参考特效生效像素点的位置信息，以及该待校验图像中的特效生效像素点在该待校验图像中的位置，确定该特效生效像素点中正确生效的目标特效生效像素点，若该目标特效生效像素点的数量满足预设的特效生效条件，确定该待校验图像通过特效效果校验；由于在本实施例中，可以计算原始图像和待校验图像中各对应像素点之间的颜色差异信息，确定待校验图像中的特效生效像素点，根据预设的参考特效图像，确定特效生效像素点中正确生效的目标特效生效像素点，根据目标特效生效像素点的数量，校验特效的效果，因此，可以减少在特效效果校验过程中对人工的依赖，节约人力资源，在保障准确性的基础上，从图像层面校验特效效果，提高判断特效处理功能准确性的效率。
附图说明
59.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
60.图1是本发明实施例提供的特效效果校验方法的场景示意图；
61.图2是本发明实施例提供的特效效果校验方法的流程图；
62.图3是本发明实施例提供的对人脸进行美妆的特效处理算法的处理区域的示意图；
63.图4是本发明实施例提供的参考特效图像中参考特效生效像素点的示意图；
64.图5是本发明实施例提供的待校验图像中目标特效生效像素点的示意图；
65.图6是本发明实施例提供的特效效果校验方法的另一流程图；
66.图7是本发明实施例提供的特效效果校验装置的结构示意图；
67.图8是本发明实施例提供的特效效果校验装置的另一结构示意图；
68.图9是本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
69.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
70.本发明实施例提供一种特效效果校验方法、装置、电子设备和存储介质。具体地，
本发明实施例提供适用于特效效果校验装置的特效效果校验方法，该特效效果校验装置可以集成在电子设备中。
71.该电子设备可以为终端等设备，包括但不限于移动终端和固定终端，例如移动终端包括但不限于智能手机、智能手表、平板电脑、笔记本电脑、智能车载等，其中，固定终端包括但不限于台式电脑、智能电视等。
72.该电子设备还可以为服务器等设备，该服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、cdn、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器，但并不局限于此。
73.本发明实施例的特效效果校验方法，可以由服务器实现，也可以由终端和服务器共同实现。
74.下面以终端和服务器共同实现该特效效果校验方法为例，对该方法进行说明。
75.如图1所示，本发明实施例提供的特效效果校验系统包括终端10和服务器20等；终端10与服务器20之间通过网络连接，比如，通过有线或无线网络连接等，其中，终端10可以作为用户向服务器20发送待分析的客户数据的终端存在。
76.其中，终端10可以为用户上传原始图像的终端，终端10可以通过用户选择的特效处理算法对原始图像进行处理得到待校验图像，终端10用于向服务器20发送原始图像和待校验图像。
77.服务器20，可以用于获取原始图像，以及原始图像经过特效处理算法处理后得到的待校验图像，计算原始图像与待校验图像相同位置的像素点之间的颜色差异信息，根据颜色差异信息确定待校验图像中的特效生效像素点，获取参考特效图像，以及参考特效图像中参考特效生效像素点的位置信息，参考特效图像为对原始图像对应的参考原始图像，经过特效处理算法处理后得到的图像，根据参考特效生效像素点的位置信息，以及待校验图像中的特效生效像素点在待校验图像中的位置，确定特效生效像素点中正确生效的目标特效生效像素点，若目标特效生效像素点的数量满足预设的特效生效条件，确定待校验图像通过特效效果校验。
78.以下分别进行详细说明。需要说明的是，以下实施例的描述顺序不作为对实施例优选顺序的限定。
79.本发明实施例将从特效效果校验装置的角度进行描述，该特效效果校验装置具体可以集成在服务器或终端中。
80.如图2所示，本实施例的特效效果校验方法的具体流程可以如下：
81.201、获取原始图像，以及原始图像经过特效处理算法处理后得到的待校验图像。
82.在对原始图像采用特效处理算法处理得到待校验图像时，应用了计算机视觉技术(computer vision,cv)。计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取信息的人工智能系统。计算机视觉技术通常包括图像处理、图像识别、图像语义理解、图像检索、ocr(optical character recognition,光学字符识别)、视频处理、视频语义理解、视频内容/
行为识别、三维物体重建、3d技术、虚拟现实、增强现实、同步定位与地图构建等技术，还包括常见的人脸识别、指纹识别等生物特征识别技术。
83.其中，特效处理算法可以实现对原始图像或者原始视频进行添加滤镜、人脸美妆、添加动画等操作，用户可以在终端上选择特定的特效处理算法对原始图像或原始视频进行处理。
84.其中，原始图像为没有经过特定的特效处理算法处理的图像，原始图像可以是用户通过终端即时拍摄的图像，也可以是用户从终端中选取的被存储的图像，还可以是对没有经过特效处理算法处理的原始视频进行解码、抽帧处理、关键帧提取等操作后得到的视频帧，等等。
85.可以理解的是，原始图像可以是没有经过任何特效处理算法处理的图像，也可以是经过某些特效处理算法处理、但没有经过特定的特效处理算法处理的图像。
86.可选的，如果用户提供的为原始视频，步骤“获取原始图像”可以包括：
87.获取原始视频，对原始视频进行关键帧提取，得到至少一个视频帧，作为原始图像。
88.在一个示例中，待校验图像可以是用户提供的原始图像经过特定的特效处理算法处理后得到的图像，也可以是对经过特效处理算法处理的待校验视频进行解码、抽帧处理、关键帧提取等操作后得到的视频帧，等等。
89.可选的，如果得到的是经过处理的待校验视频，步骤“获取原始图像经过特效处理算法处理后得到的待校验图像”可以包括：
90.获取经过特效处理算法处理后得到的待校验视频，对待校验视频进行关键帧提取，得到至少一个与原始图像对应的视频帧，作为待校验图像。
91.其中，在从待校验视频中确定与原始图像对应的待校验图像时，可以是记录原始视频中原始图像所在的时间点，再根据该时间点从待校验视频中选择同一时间点的视频帧作为待校验图像，也可以是对从待校验视频中提取的视频帧和原始图像进行相似度计算，若从待校验视频中提取的视频帧与原始图像的相似度大于预设值，将该视频帧作为原始图像对应的待校验图像。
92.202、计算原始图像与待校验图像相同位置的像素点之间的颜色差异信息，根据颜色差异信息确定待校验图像中的特效生效像素点。
93.其中，以特效处理算法为对人脸进行美妆为例，经过特效处理算法处理的待校验图像中，特效生效像素点的位置可以如图5中白色的像素点的位置所示。
94.其中，特效处理算法对人脸进行美妆是指，对如图3所示的图像中人的脸部的额头处理区域、眼影处理区域、鼻子处理区域、嘴唇处理区域等进行色彩的修改、视觉上的美化等操作。
95.其中，图像中各像素点的颜色信息可以用rgb(red、green、blue，红、绿、蓝)色彩模式、hsb(hue、saturation、brightness，色调、饱和度、亮度)色彩模式、lab色彩模式(根据国际照明委员会制定的一种测定颜色的国际标准建立的一种色彩模式)、cmyk(印刷四色模式)色彩模式等形式表示。
96.其中，颜色差异信息可以通过计算色彩空间内的欧氏距离等方式得到，可以体现原始图像与待校验图像相同位置的像素点之间的颜色差异。
97.可以理解的是，可以将各像素点的像素值分解为lab模式的三个通道的分量，也可以将各像素点的像素值分解为rgb模式的红色、蓝色、绿色三个通道的分量，由于rgb色彩模式是根据人眼识别的颜色定义出来的色彩模式，在实际应用中的应用范围较广，因此可以将图像中各像素点的颜色信息用rgb色彩模式来表示，可选的，步骤202，具体可以包括：
98.获取原始图像中各像素点对应的像素值的红色分量、蓝色分量和绿色分量，以及待校验图像中各像素点对应的像素值的红色分量、蓝色分量和绿色分量；
99.计算原始图像与待校验图像中，相同位置的像素点之间的红色分量差值、蓝色分量差值和绿色分量差值，计算相同位置的像素点的红色分量差值、蓝色分量差值和绿色分量差值的绝对值之和，得到相同位置的像素点的颜色差异信息；
100.将待校验图像中颜色差异信息大于预设颜色差异阈值的像素点，确定为特效生效像素点。
101.其中，像素值可以用rgb色彩模式来表示，例如，图像中某个点的像素值可以为(163，148，128)，“163”表示该点的颜色采用rgb色彩模式表示时的红色分量，“148”表示该点的颜色采用rgb色彩模式表示时的绿色分量，“128”表示该点的颜色采用rgb色彩模式表示时的蓝色分量。
102.其中，为了提升计算效率，可以直接对红色分量差值、蓝色分量差值和绿色分量差值进行加法运算，得到颜色差异信息。即，步骤“计算相同位置的像素点的红色分量差值、蓝色分量差值和绿色分量差值的绝对值之和”，也可以包括：
103.计算相同位置的像素点的红色分量差值、蓝色分量差值和绿色分量差值之和。
104.其中，步骤“计算相同位置的像素点的红色分量差值、蓝色分量差值和绿色分量差值的绝对值之和”，可以通过如下公式表示：
[0105][0106]
其中，表示原始图像在坐标系中位于坐标(w,h)的像素点的红色分量，表示原始图像在坐标系中位于坐标(w,h)的像素点的绿色分量，表示原始图像在坐标系中位于坐标(w,h)的像素点的蓝色分量；表示待校验图像在坐标系中位于坐标(w,h)的像素点的红色分量，表示的意义与类似，在此不做赘述。
[0107]
其中，表示原始图像与所述待校验图像中坐标为(w,h)的像素点的红色分量差值，表示原始图像与所述待校验图像中坐标为(w,h)的像素点的红色分量差值的绝对值；差值的绝对值；表示的意义与前述类似，在此不做赘述。
[0108]
在一个示例中，步骤“将待校验图像中颜色差异信息大于预设颜色差异阈值的像素点，确定为特效生效像素点”可以通过如下公式表示：
[0109][0110]
其中，k为预设的颜色差异阈值。
[0111]
在实际应用过程中，为了节约计算资源，提高计算颜色差异信息的效率，在直接计算原始图像与待校验图像相同位置的像素点之间的颜色差异信息之前，可以先确定特效处理算法在原始图像和待校验图像中的的处理范围，然后再计算处理范围中的像素点颜色差异信息。可选的，步骤“获取原始图像，以及原始图像经过特效处理算法处理后得到的待校验图像”前，可以包括：
[0112]
对原始图像进行特效区域检测，确定原始图像中的特效处理区域；
[0113]
基于特效处理算法对原始图像中的特效处理区域进行特效处理，得到待校验图像。
[0114]
其中，开发人员可以预先标注特效处理算法的处理范围，例如开发人员可以为特效处理算法a设置001标签，表示特效处理算法a的处理区域为人的脸部区域；为特效处理算法b设置002标签，表示特效处理算法b的处理区域为人的手部区域等等。
[0115]
在另一个示例中，开发人员也可以直接建立特效处理算法和处理区域之间的对应关系，当确定了使用的特效处理算法，就可以直接确定对应的处理区域，例如若用户使用的是特效处理算法a，则可以确定在原始图像和待校验图像中的目标处理区域为人的脸部区域。
[0116]
其中，在对原始图像进行特效区域检测时，可以根据特效处理算法对应的处理区域，确定原始图像中的特效处理区域。例如，若特效处理算法对应的处理区域为人的脸部，可以通过识别人脸特征点、利用支持向量机或神经网络等方法，识别出原始图像中的属于人的脸部的范围，作为特效处理区域。
[0117]
可选的，若预先确定了原始图像和待校验图像中的特效处理区域，可以仅对特效处理区域内的像素点计算颜色差异信息，节约计算资源，步骤“计算原始图像与待校验图像相同位置的像素点之间的颜色差异信息”，具体可以包括：
[0118]
基于原始图像中的特效处理区域，确定待校验图像中的相同位置的区域作为待校验图像中的特效处理后区域；
[0119]
计算特效处理区域和特效处理后区域中，相同位置的像素点之间的颜色差异信息。
[0120]
可选的，也可以在对原始图像进行特效处理算法之前，不预先确定特效处理区域，而是在计算原始图像与待校验图像相同位置的像素点之间的颜色差异信息时，先对原始图像和待校验图像进行特效区域检测，再进行颜色差异信息的计算，能够节约计算资源，提高计算颜色差异信息的效率。
[0121]
203、获取参考特效图像，以及参考特效图像中参考特效生效像素点的位置信息，参考特效图像为对原始图像对应的参考原始图像，经过特效处理算法处理后得到的图像。
[0122]
其中，参考特效图像是开发人员在进行特效效果校验前预先设置的图像。开发人员通过人工调整像素值、人工确认特效处理算法的效果等方法，保证参考特效图像中的参考特效生效像素点的位置是正确的。
[0123]
具体的，参考特效图像可以通过以下的方式得到，在步骤201前，还包括：
[0124]
获取参考原始图像和特效处理算法；
[0125]
基于特效处理算法对参考原始图像进行特效处理，得到参考特效图像；
[0126]
计算参考原始图像与参考特效图像相同位置的像素点之间的颜色差异信息，根据
颜色差异信息确定参考特效图像中的参考特效生效像素点，获取参考特效图像中的参考特效生效像素点的位置信息。
[0127]
在实际应用过程中，开发人员可以集中对不同的特效处理算法进行生成参考特效图像的操作，可以将得到的参考特效图像存储在预先设置的存储区域中，每当执行特效效果校验方法时，可以直接从存储区域中获取参考特效图像。
[0128]
其中，参考特效生效像素点的位置信息可以指示参考特效图像中的参考特效生效像素点的位置，参考特效生效像素点的位置信息具体可以是参考特效生效像素点的具体位置，例如将参考特效图像放入预设的坐标系中，则某个参考特效生效像素点的位置信息可以是(3，5)等等；参考特效生效像素点的位置信息也可以是标识信息，例如可以将参考特效生效像素点的像素值修改为(255，255，255)即白色作为位置信息，当检测到某个点的位置信息为(255，255，255)就可以认为该点是参考特效生效像素点。
[0129]
例如，若特效处理算法为美妆算法，对参考原始图像处理后得到参考特效图像，可以将参考特效图像中所有参考特效生效像素点的像素值修改为(255，255，255)后，生成新的参考模板图片，便于后续确定参考特效生效像素点的位置或计算参考特效生效像素点的数量，等等。
[0130]
其中，参考原始图像是与某个特效处理算法对应的、由开发人员预先设置的图像，参考原始图像没有经过对应的特效处理算法处理。
[0131]
可选的，每个特效处理算法可以只对应一张参考原始图像，也可以对应多张参考原始图像。例如，在实际应用过程中，每个特效处理算法可以只对应一张参考原始图像，为了保证特效效果校验方法的有效性，参考原始图像可以与原始图像是相同的，此时同一特效处理算法在理想情况下，对原始图像和参考原始图像进行处理的区域是相同的；
[0132]
或者，参考原始图像可以与原始图像是不同的，开发人员可以在图形显示界面中限定用户通过拍摄得到的原始图像或者直接提供的原始图像中的人物姿态、人物在图像中所占比例等，使得同一特效处理算法在理想情况下，对原始图像和参考原始图像进行处理的区域是相同的或者区域的相似程度超过预设值。
[0133]
在另一个示例中，每个特效处理算法可以对应多张。例如，开发人员可以设置每个特效处理算法对应多张不同分辨率的参考原始图像作为备选，如640*480、800*600等等。获取原始图像后，可以分析原始图像的分辨率，从备选的参考原始图像中选择分辨率与原始图像最接近的作为参考原始图像，并将原始图像的分辨率处理到与参考原始图像相同；
[0134]
或者，如果特效处理算法与人脸、动物体等相关，例如特效处理算法可以是对人的脸部进行美颜处理，开发人员可以设置多张在图像中人脸占比不同的参考原始图像作为备选，如人脸占比20％、人脸占比50％的图像等等。获取原始图像后，可以分析原始图像中的人脸占比，从备选的参考原始图像中选择人脸占比最接近的作为参考原始图像；
[0135]
或者，可以通过终端采对用户的人脸进行数据采集，生成三维图像，若获取了含有用户人脸的图像，可以根据原始图像中的人脸角度、人脸占比等条件，从三维图像中生成原始图像对应的参考原始图像。
[0136]
204、根据参考特效生效像素点的位置信息，以及待校验图像中的特效生效像素点在待校验图像中的位置，确定特效生效像素点中正确生效的目标特效生效像素点。
[0137]
其中，正确生效的特效生效像素点指的是待校验图像中的特效生效像素点的位置
与参考特效生效像素点的位置相同的像素点。
[0138]
可选的，步骤204可以用如下的式子表示：
[0139]
s
t
∩s
m
[0140]
其中，s
m
表示待校验图像中的特效生效像素点，s
t
表示待校验图像中参考特效生效像素点，s
t
∩s
m
表示根据参考特效生效像素点的位置信息，以及待校验图像中的特效生效像素点在待校验图像中的位置，确定特效生效像素点中正确生效的目标特效生效像素点。
[0141]
在一个示例中，可以通过预设的坐标系来表示待校验图像和参考特效图像中像素点的位置，待校验图像和参考特效图像在坐标系中所占的区域相同，步骤204，具体可以包括：
[0142]
根据参考特效生效像素点的位置信息，确定参考特效生效像素点在预设的坐标系中的坐标；
[0143]
根据待校验图像中的特效生效像素点在待校验图像中的位置，确定待校验图像中的特效生效像素点在预设的坐标系中的坐标；
[0144]
将待校验图像的特效生效像素点中，与参考特效生效像素点在坐标系中坐标相同的特效生效像素点作为正确生效的特效生效像素点。
[0145]
其中，预设的坐标系的构建方式不限，可以是以待校验图像的图像中心点为坐标原点，水平方向为横轴，竖直方向为纵轴建立坐标系；也可以是以原始图像相互垂直的边界所在直线分别为横轴和纵轴，以边界的交点作为坐标原点，等等。预设的坐标系可以根据实际应用进行构建，在本发明实施例中不做限制。
[0146]
205、若目标特效生效像素点的数量满足预设的特效生效条件，确定待校验图像通过特效效果校验。
[0147]
其中，预设的特效生效条件可以是目标特效生效像素点的数量与待校验图像中的所有特效生效像素点的数量之间的比值大于预设第一阈值，步骤205具体可以包括：
[0148]
计算目标特效生效像素点的数量与待校验图像中的所有特效生效像素点的数量之间的比值；
[0149]
若所述比值大于预设第一阈值，确定待校验图像通过特效效果校验。
[0150]
其中，具体可以通过如下公式表示：
[0151][0152]
其中，|s
t
∩s
m
|表示正确生效的目标特效生效像素点的数量，|s
m
|表示待校验图像中的所有特效生效像素点的数量，k
s
表示预设第一阈值。
[0153]
其中，预设第一阈值可以是98％、99％等数值，具体可以由开发人员根据实际需求进行设置
[0154]
在另一个示例中，预设的特效生效条件可以是目标特效生效像素点的数量与参考特效图像中的所有参考特效生效像素点的数量之间的比值大于预设第二阈值，其中，预设第二阈值可以由开发人员根据实际应用进行设置，不同的特效处理强度下，对应的预设第二阈值不同。
[0155]
在另一个示例中，预设的特效生效条件可以是根据目标特效生效像素点的数量，计算出目标特效生效像素点组成的目标特效生效区域的面积，与待校验图像中的所有特效
生效像素点组成的特效生效区域的面积之间的比值，大于预设值，预设值可以是由开发人员根据实际需求进行设置的数值。
[0156]
在实际应用过程中，用户除了可以选择特效处理算法，还可以选择特效处理算法对原始图像进行处理时的特效处理强度，若确定特效效果的生效区域正确，可以进一步确定特效处理算法的特效处理强度是否正确。可选的，参考原始图像和原始图像包括相同类型的图像承载对象，特效处理算法为对图像承载对象进行特效处理的算法，本实施例还可以包括：
[0157]
获取特效处理算法对参考特效图像的参考特效处理强度，以及特效处理算法对待校验图像的目标特效处理强度；
[0158]
根据参考特效生效像素点的位置信息，获取参考特效生效像素点在参考特效图像中的图像承载对象上的第一位置信息，基于第一位置信息，确定原始图像的图像承载对象中与参考特效生效像素点对应的原始像素点，以及确定待校验图像的图像承载对象中与参考特效生效像素点对应的目标像素点；
[0159]
计算原始图像中的原始像素点，与参考特效图像中的参考特效生效像素点之间的第一颜色变化信息，以及计算原始像素点，与目标像素点之间的第二颜色变化信息；
[0160]
基于第一颜色变化信息、第二颜色变化信息和参考特效处理强度，确定特效处理算法对待校验图像的实际特效处理强度；
[0161]
若实际特效处理强度与目标特效处理强度的差异信息小于预设强度差异阈值，则确定待校验图像通过特效处理强度校验。
[0162]
其中，图像承载对象是指图像中包括的，需要特效处理算法进行处理的对象，例如一张风景照中，需要特效处理算法处理的对象为树木，则该风景照中的图像承载对象为树木；或者，在一张人物照中，需要特效处理算法处理的对象为人脸，则该人物照中的图像承载对象为人脸。
[0163]
其中，原始图像的图像承载对象中与参考特效生效像素点对应的原始像素点指的是，原始像素点与参考特效生效像素点表示图像承载对象中相同的对象内容。
[0164]
以参考原始图像和原始图像包括图像承载对象为同一用户的人脸为例，某一参考特效生效像素点表示的是人脸上左眼角的一颗痣，则与该参考特效生效像素点对应的原始像素点也是人脸上左眼角的同一颗痣。
[0165]
其中，第一颜色变化信息和第二颜色变化信息可以体现像素点之间颜色的差别。
[0166]
其中，以特效处理算法为对人脸进行美妆为例，经过特效处理算法处理的参考特效图像中，由参考特效生效像素点组成的参考特效生效区域可以如图4中白色的像素点组成的区域所示。
[0167]
在实际应用过程中，用户可以通过终端，自由选择特效处理算法对原始图像进行处理，得到待校验图像时的目标特效处理强度，因此，步骤“获取原始图像，以及原始图像经过特效处理算法处理后得到的待校验图像”之前，还包括：
[0168]
获取待校验图像的目标特效处理强度，作为特效处理算法对待校验图像的特效处理强度；
[0169]
基于特效处理算法和目标特效处理强度对原始图像进行特效处理得到待校验图像。
[0170]
在实际应用过程中，由于算法偏差等问题，特效处理算法对原始图像进行处理时的实际特效处理强度可能与目标特效处理强度之间存在误差。
[0171]
其中，预设的特效强度生效条件可以是待校验图像在经特效处理算法处理时对应的目标特效处理强度与实际特效处理强度之间的差值的绝对值小于预设的强度差阈值，强度差阈值可以是一个数值如1％等等，开发人员可以根据实际使用情况进行设置；预设强度判断条件也可以是待校验图像在经特效处理算法处理时对应的目标特效处理强度与实际特效处理强度之间的差值满足预设的强度差范围，强度差范围可以是1％～2％，
‑
1％～1％等等。
[0172]
其中，参考特效处理强度是在使用特效处理算法对参考原始图像进行处理得到参考特效图像时的处理强度，开发人员可以通过人工审核、多次处理等方式，使得参考特效处理强度与特效处理算法对参考原始图像的实际参考特效处理强度相同。具体的，步骤“基于特效处理算法对参考原始图像进行特效处理，得到参考特效图像”，包括：
[0173]
将参考特效处理强度，作为特效处理算法对参考原始图像的实际参考特效处理强度；
[0174]
基于特效处理算法和参考特效处理强度对参考原始图像进行特效处理得到参考特效图像。
[0175]
可以理解的是，参考特效处理强度可以是任意的特效处理算法能够实现的处理强度。一般将参考特效处理强度设置为特效处理算法能够实现的最大的处理强度，例如100％，以使得特效处理算法对参考原始图像的处理区域最大，像素点的像素值变化最明显。
[0176]
其中，在计算第一颜色变化信息时，可以将各像素点的像素值分解为cmyk模式的青色、洋红、黄色、黑色四个通道的分量，也可以将各像素点的像素值分解为rgb模式的红色、蓝色、绿色三个通道的分量，因此，步骤“计算原始图像中的原始像素点，与参考特效图像中的参考特效生效像素点之间的第一颜色变化信息，以及计算原始像素点，与目标像素点之间的第二颜色变化信息”可以包括：
[0177]
将原始像素点、参考特效生效像素点和目标像素点的像素值，分解为红色分量、蓝色分量和绿色分量；
[0178]
基于原始像素点和参考特效生效像素点的红色分量、蓝色分量和绿色分量，计算相同位置的原始像素点与参考特效生效像素点之间的第一红色分量差值、第一蓝色分量差值和第一绿色分量差值，计算第一红色分量差值、第一蓝色分量差值和第一绿色分量差值的绝对值之和，得到相同位置的原始像素点与参考特效生效像素点的第一颜色变化信息；
[0179]
基于目标像素点和原始像素点的红色分量、蓝色分量和绿色分量，计算相互对应的原始像素点与目标像素点之间的第二红色分量差值、第二蓝色分量差值和第二绿色分量差值，计算第二红色分量差值、第二蓝色分量差值和第二绿色分量差值的绝对值之和，得到相互对应的原始像素点与目标像素点的第二颜色变化信息。
[0180]
容易想到的是，为了提升计算效率，可以直接对红色分量差值、蓝色分量差值和绿色分量差值进行加法运算，得到颜色差异信息。
[0181]
具体的，步骤“基于第一颜色变化信息、第二颜色变化信息和参考特效处理强度，确定特效处理算法对待校验图像的实际特效处理强度”，可以包括：
[0182]
对各原始像素点，基于对应的第一颜色变化信息和第二颜色变化信息，确定各原始像素点在参考特效图像和待校验图像中的颜色变化程度比较结果；
[0183]
基于颜色变化程度比较结果以及原始像素点的数量，和参考特效处理强度，确定特效处理算法对待校验图像的实际特效处理强度。
[0184]
其中，颜色变化程度比较结果是将原始坐标点相对于参考特效图像中对应的像素点的颜色变化程度，与原始像素点相对于待校验图像中的颜色变化程度进行比较，得到的信息。
[0185]
其中，颜色变化程度比较结果的计算过程可以用如下公式表示：
[0186][0187]
其中，表示原始像素点在坐标系中位于坐标(w,h)的像素点的红色分量，表示目标像素点在坐标系中位于坐标(w,h)的像素点的红色分量，表示参考特效生效像素点在坐标系中位于坐标(w,h)的像素点的红色分量，s
k
表示参考特效生效像素点，|s
k
|表示参考特效生效像素点的数量，x
r
表示参考特效处理强度，x
k
表示实际特效处理强度。
[0188]
其中，当参考特效处理强度为100％时，可以直接将各第一颜色差异信息与各对应的第二颜色差异信息的比值之和，与参考特效生效像素点的个数的比值作为实际特效处理强度。
[0189]
在另一个示例中，颜色变化程度比较结果也可以通过如下的公式进行计算得到：
[0190][0191]
或者，颜色变化程度比较结果还能以其他任何能计算原始坐标点相对于参考特效图像中对应的像素点的颜色变化程度，与原始像素点相对于待校验图像中的颜色变化程度间的关系的方式得到。
[0192]
在实际应用过程中，用户选择某个特效处理算法对图像进行处理时，可以根据个人审美，对不同位置的特效强度进行调整，为了确定不同的特效处理强度是否正确，可以先确定不同特效处理强度对应的生效区域，再分别对不同生效区域中的生效强度进行确认，即，原始图像包括至少两个特效处理区域，待校验图像为对原始图像的各特效处理区域基于特效处理算法，采用对应的特效处理强度进行处理得到，步骤“获取特效处理算法对参考特效图像的参考特效处理强度，以及特效处理算法对待校验图像的目标特效处理强度”可以包括：
[0193]
获取参考特效图像中与特效处理区域对应的参考特效处理后区域，以及各参考特效处理区域的参考特效处理强度；
[0194]
获取待校验图像中与特效处理区域对应的特效处理后区域，以及各特效处理后区域的目标特效处理强度。
[0195]
例如，用户使用某个可以实现人脸美妆效果的特效处理算法对含有人脸的原始图像进行处理时，可以分别对原始图像中的眼部、唇部、眉毛等区域设置不同的特效处理强度。
[0196]
其中，原始图像中的特效处理区域可以如图3所示，包括额头处理区域、眼影处理区域，等等。
[0197]
相应的，在确定参考特效图像中的参考特效处理后区域，以及待校验图像中的特效处理后区域之后，步骤“计算原始图像中的原始像素点，与参考特效图像中的参考特效生效像素点之间的第一颜色变化信息，以及计算原始像素点，与目标像素点之间的第二颜色变化信息”包括：
[0198]
针对对应的特效处理区域和参考特效处理后区域，计算区域中的原始像素点和参考特效像素点的第一颜色变化信息；
[0199]
针对对应的特效处理区域和特效处理后区域，计算区域中的原始像素点和目标像素点的第二颜色变化信息。
[0200]
通过特效处理区域、参考特效处理后区域和特效处理后区域，计算第一颜色变化信息和第二颜色变化信息，可以提高计算效率，节约计算资源。
[0201]
相应的，步骤“基于第一颜色变化信息、第二颜色变化信息和参考特效处理强度，确定特效处理算法对待校验图像的实际特效处理强度”，可以包括：
[0202]
针对各特效处理后区域，基于对应的特效处理区域的第一颜色变化信息和第二颜色变化信息，以及与特效处理区域对应的参考特效处理后区域的参考特效处理强度，确定特效处理算法对特效处理后区域的实际特效处理强度。
[0203]
例如，用户可以通过终端，设置如图3中所示的眼影处理区域的特效处理强度为80％，嘴唇处理区域的特效处理强度为60％，等等。但是由于算法误差等原因，眼影处理区域的特效处理强度可能为78％，嘴唇处理区域的特效处理强度为65％，等等。
[0204]
在实际应用过程中，用户可以在图像的不同部位使用不同的特效，例如，用户可以在包含人脸的图像的眼部区域选择使用特效处理算法a，在唇部区域选择使用特效处理算法b，或者，用户可以选择在图像中添加贴纸图片等等。在计算颜色差异信息时，可以分别计算不同的特效处理算法的处理区域中像素点的颜色差异信息。可选的，特效处理算法包括至少两种特效效果不同的特效处理子算法，参考特效图像包括对参考原始图像分别单独基于特效处理子算法进行特效处理，得到的至少两个参考特效子图像，本发明实施例可以包括：
[0205]
获取原始图像，以及原始图像经过特效处理算法处理后得到的待校验图像；
[0206]
基于待校验图像和各特效处理子算法，从待校验图像中提取出各个特效处理子算法对应的待校验子图像，其中，一个待校验子图像采用的特效处理子算法为一个；
[0207]
计算原始图像与各待校验子图像之间的颜色差异信息，根据颜色差异信息确定各待校验子图像中的特效生效像素点；
[0208]
获取各特效处理子算法对应的参考特效子图像，以及参考特效子图像中参考特效生效像素点的位置信息；
[0209]
根据相同特效处理子算法对应的参考特效子图像和待校验子图像中，参考特效生效像素点的位置信息，以及特效生效像素点的位置，确定待校验子图像的特效生效像素点中正确生效的目标特效生效像素点；
[0210]
若各待校验子图像中目标特效生效像素点的数量满足预设的特效生效条件，确定待校验图像通过特效效果校验。
[0211]
其中，当确定每个待校验子图像中的目标特效生效像素点的数量满足预设的特效生效条件时，可以确定待校验图像通过特效效果校验。若存在某个待校验子图像中的目标特效生效像素点的数量不满足预设的特效生效条件，可以重新确定该待校验子图像中的目标特效生效像素点，或者确定待校验图像未通过特效效果校验。
[0212]
在一个示例中，用户在选择特效处理算法时，可能采用多个特效处理算法依次对原始图像或原始视频进行处理，当对特效效果进行校验时，可以在每个特效处理算法生效后直接对特效处理算法对应的特效效果进行校验，也可以在多个特效处理算法生效后集中校验生效效果，提高图像处理效率。
[0213]
可选的，为了节约计算资源，提高计算效率，可以确定各图像中需要进行特效处理的区域，对该区域进行特效处理并进行特效校验，步骤“基于待校验图像和各特效处理子算法，从待校验图像中提取出各个特效处理子算法对应的待校验子图像”前，还可以包括：
[0214]
对原始图像进行特效区域检测，确定原始图像中各特效处理子算法对应的特效处理子区域；
[0215]
根据原始图像中的特效处理子区域，确定待校验图像中的相同位置的区域作为各特效处理子算法对应的特效处理后子区域；
[0216]
相应的，步骤“基于待校验图像和各特效处理子算法，从待校验图像中提取出各个特效处理子算法对应的待校验子图像”，可以包括：
[0217]
从特效处理子算法选择中确定目标子算法，将除目标子算法之外的其他特效处理子算法对应的特效处理后子区域，确定为目标子算法对应的目标逆运算区域；
[0218]
基于目标子算法外的其他特效处理子算法对应的逆算法，对待校验图像中的目标逆运算区域进行处理，得到目标子算法对应的待校验子图像。
[0219]
其中，逆算法可以是开发人员根据逆运算的规则，根据特效处理子算法得到的图像处理方法。
[0220]
在一个示例中，在得到待校验子图像后，步骤“计算原始图像与各待校验子图像之间的颜色差异信息，根据颜色差异信息确定各待校验子图像中的特效生效像素点”，可以包括：
[0221]
针对原始图像中的特效处理子区域，以及待校验子图像中与特效处理子区域对应的特效处理后子区域，计算相同位置的像素点之间的颜色差异信息，根据颜色差异信息确定各特效处理后子区域中的特效生效像素点。
[0222]
其中，可以只对某个特效处理子算法的特效效果进行校验；也可以对多个或者全部的特效处理子算法进行校验，若对某个待校验子算法的特效效果检验完成后，可以从未校验的特效处理子算法中选择一个作为新的目标子算法，返回执行将除目标子算法之外的其他特效处理子算法对应的特效处理后子区域，确定为目标子算法对应的目标逆运算区域的步骤，直到对所有的需要校验特效效果的特效处理子算法的特效效果完成校验。
[0223]
可以理解的是，在实际应用过程中，用户可能有去美颜、照片修复等需求，对于已经特效处理的图像，如果已知图像使用的特效处理算法和实际特效处理强度，可以基于参考原始图像经过相同的特效处理，对已经特效处理的图像进行特效去除。因此，步骤“基于第一颜色变化信息、第二颜色变化信息和参考特效处理强度，确定特效处理算法对待校验图像的实际特效处理强度”后，本发明实施例还可以包括：
[0224]
获取参考原始图像；
[0225]
根据特效处理算法，对参考原始图像采用实际特效处理强度进行特效处理，得到特效效果参考图像；
[0226]
计算参考原始图像与特效还原参考图像中相同位置的像素点之间的第一颜色差异信息；
[0227]
根据所述第一颜色差异信息，调整确定所述待校验图像的所述图像承载对象中与所述参考特效生效像素点对应的像素点的像素值，得到所述待校验图像对应的特效还原图像。
[0228]
其中，待校验图像可以是用户在终端上经过特效处理算法对原始图像进行处理得到的图像，也可以是用户从存储的图像中选择的，包含了特效处理算法和实际特效处理强度的图像。
[0229]
在实际应用过程中，为了提升用户体验，若特效效果未通过校验，可以直接或者根据用户的指令，根据特效处理算法再对图像进行处理，即本发明实施例的方法还可以包括：
[0230]
若目标特效生效像素点的数量不满足预设的特效生效条件，获取待校验图像对应的特效处理算法；
[0231]
通过特效处理算法，对原始图像重新进行特效处理，得到新的待校验图像；
[0232]
返回执行计算原始图像与待校验图像相同位置的像素点之间的颜色差异信息的步骤。
[0233]
容易想到的是，若实际特效处理强度不满足预设的特效强度生效条件，也可以对原始图像重新进行特效处理，直到待校验图像通过特效处理强度校验。
[0234]
由上可知，本发明实施例可以减少在特效效果校验过程中对人工的依赖，节约人力资源，在保障准确性的基础上，从图像层面校验特效效果，提高判断特效处理功能准确性的效率。
[0235]
根据前面实施例所描述的方法，以下将举例作进一步详细说明。
[0236]
本实施例中的特效效果校验方法将在服务器中完成，下面以特效处理算法是对人脸进行美妆、使用相同的原始图像和参考原始图像对特效处理算法的特效效果进行测试，进行说明。
[0237]
如图6所示，本实施例的特效效果校验方法，具体流程可以如下：
[0238]
301、获取原始图像和特效处理算法，基于特效处理算法，采用参考特效处理强度对原始图像进行特效处理，得到参考特效图像。
[0239]
其中，服务器可以对原始图像采用不同的特效处理算法进行处理，得到不同的特效处理算法对应的参考特效图像。
[0240]
在实际应用过程中，参考特效处理强度一般设置为100％。
[0241]
在一个示例中，服务器可以将原始图像和参考特效图像存储在预设的存储区域中，若需要校验特效效果，服务器可以从存储区域中获取原始图像以及特效处理算法对应的参考特效图像。
[0242]
302、计算原始图像与参考特效图像相同位置的像素点之间的颜色差异信息，根据颜色差异信息确定参考特效图像中的参考特效生效像素点，获取参考特效图像中的参考特效生效像素点的位置信息。
[0243]
其中，参考特效生效像素点的位置信息可以是将参考特效图像中，参考特效生效像素点对应的像素值调整为(255，255，255)，除参考特效生效像素点之外的像素点的像素值调整为(0，0，0)。
[0244]
可选的，可以将调整了像素值的参考特效图像作为参考特效模板图像，与未调整像素值的参考特效图像对应存储到预设的存储区域中。
[0245]
303、根据特效处理算法以及预设的特效生效强度，对原始图像进行处理得到待校验图像。
[0246]
其中，特效生效强度实质上是对特效处理算法中的参数进行调整，开发人员可以根据实际测试的需求，设置好特效处理算法中的参数，再对原始图像进行处理。
[0247]
304、计算原始图像与待校验图像相同位置的像素点之间的颜色差异信息，根据颜色差异信息确定待校验图像中的特效生效像素点。
[0248]
可选的，可以将原始图像和待校验图像设置在同一预设的坐标系中，原始图像和待校验图像所占的区域相同，在寻找相同位置的像素点时，可以直接比较原始图像中的像素点与待校验图像中的像素点的坐标，若坐标相同，则作为相同位置的像素点，计算颜色差异信息。
[0249]
305、根据参考特效生效像素点的位置信息，以及待校验图像中的特效生效像素点在待校验图像中的位置，确定特效生效像素点中正确生效的目标特效生效像素点。
[0250]
在一个示例中，可以先获取包含了参考特效生效像素点的位置信息的，参考特效模板图像用于确定特效生效像素点中正确生效的目标特效生效像素点。
[0251]
可以理解的是，待校验图像和参考特效图像都是通过对原始图像，采用特效处理算法进行处理得到的，因此原始图像、待校验图像和参考特效图像的分辨率是相同的。
[0252]
在一个示例中，可以将原始图像、待校验图像和参考特效图像设置在同一预设的坐标系中，原始图像、待校验图像和参考特效图像所占的区域相同。
[0253]
其中，在确定特效生效像素点中正确生效的目标特效生效像素点时，可以比较参考特效图像中参考特效生效像素点与待校验图像中的特效生效像素点的坐标，若坐标相同，则认为待校验图像中的特效生效像素点为目标特效生效像素点。
[0254]
306、若目标特效生效像素点的数量满足预设的特效生效条件，确定待校验图像通过特效效果校验。
[0255]
具体的，可以计算目标特效生效像素点的数量与待校验图像中的所有特效生效像素点的数量之间的比值，如果比值大于预设第一阈值，确定待校验图像通过特效效果校验。
[0256]
307、获取特效处理算法对参考特效图像的参考特效处理强度，以及特效处理算法对待校验图像的目标特效处理强度。
[0257]
其中，参考特效处理强度和目标特效处理强度都可以是特效处理算法所能达到的任意的特效处理强度。
[0258]
在步骤311中，可以计算实际特效处理强度与目标特效处理强度之间的差值的绝对值，根据得到的绝对值与预设强度阈值进行比较，若绝对值小于预设强度阈值，可以认为待校验图像通过特效强度校验。
[0259]
308、根据参考特效生效像素点的位置信息，获取参考特效生效像素点在参考特效图像中的图像承载对象上的第一位置信息，基于第一位置信息，确定原始图像的图像承载
对象中与参考特效生效像素点对应的原始像素点，以及确定待校验图像的图像承载对象中与参考特效生效像素点对应的目标像素点。
[0260]
可选的，根据参考特效生效区域，在参考原始图像中确定相同位置的区域，将区域内所有的像素点作为原始像素点，目标像素点的确定方法类似，在此不做赘述。
[0261]
在实际应用过程中，由于特效处理算法对原始图像进行处理得到待校验图像时的特效处理强度一般不大于得到参考特效图像时的处理强度，因此，参考特效生效像素点的数量一般不小于特效生效像素点，如图4和图5所示，图5中白色像素点构成的区域明显小于图4中白色像素点构成的区域，。因此，目标像素点中除了特效生效像素点，还可能会包括其他的像素点。
[0262]
309、计算原始图像中的原始像素点，与参考特效图像中的参考特效生效像素点之间的第一颜色变化信息，以及计算原始像素点，与目标像素点之间的第二颜色变化信息。
[0263]
其中，第一颜色变化信息和第二颜色变化信息的计算方法与计算颜色差异信息的方法相似，在此不做赘述。
[0264]
310、基于第一颜色变化信息、第二颜色变化信息和参考特效处理强度，确定特效处理算法对待校验图像的实际特效处理强度。
[0265]
在一个示例中，可以通过如下公式进行计算：
[0266][0267]
例如，参考特效生效区域中有100个像素点，则原始像素点和目标像素点的个数也为100，可以先分别计算100个像素点的第一颜色变化信息和第二颜色变化信息之间的比值，再对比值进行求和后除100，得到特效处理算法的实际特效处理强度。
[0268]
311、若实际特效处理强度与目标特效处理强度的差异信息小于预设强度差异阈值，则确定待校验图像通过特效处理强度校验。
[0269]
其中，如果实际特效处理强度与目标特效处理强度之间差值的绝对值小于预设的强度阈值，则可以认为待校验图像通过特效处理强度校验。
[0270]
例如，目标特效处理强度为80％，实际特效处理强度为79％，预设的强度阈值为2％，则待校验图像通过特效处理强度校验；若实际特效处理强度为75％，则待校验图像不通过特效处理强度校验。
[0271]
由上可知，本发明实施例可以减少在特效效果校验过程中对人工的依赖，节约人力资源，在保障准确性的基础上提高判断特效处理功能准确性的效率。
[0272]
为了更好地实施以上方法，相应的，本发明实施例还提供一种特效效果校验装置。
[0273]
参考图7，该装置包括：
[0274]
图像获取单元701，用于获取原始图像，以及原始图像经过特效处理算法处理后得到的待校验图像；
[0275]
像素点确定单元702，用于计算原始图像与待校验图像相同位置的像素点之间的颜色差异信息，根据颜色差异信息确定待校验图像中的特效生效像素点；
[0276]
参考图像获取单元703，用于获取参考特效图像，以及参考特效图像中参考特效生效像素点的位置信息，参考特效图像为对原始图像对应的参考原始图像，经过特效处理算
法处理后得到的图像；
[0277]
目标像素点确定单元704，用于根据参考特效生效像素点的位置信息，以及待校验图像中的特效生效像素点在待校验图像中的位置，确定特效生效像素点中正确生效的目标特效生效像素点；
[0278]
目标像素点校验单元705，用于若目标特效生效像素点的数量满足预设的特效生效条件，确定待校验图像通过特效效果校验。
[0279]
在一个可选的示例中，像素点确定单元702，用于获取原始图像中各像素点对应的像素值的红色分量、蓝色分量和绿色分量，以及待校验图像中各像素点对应的像素值的红色分量、蓝色分量和绿色分量；
[0280]
计算原始图像与待校验图像中，相同位置的像素点之间的红色分量差值、蓝色分量差值和绿色分量差值，计算相同位置的像素点的红色分量差值、蓝色分量差值和绿色分量差值的绝对值之和，得到相同位置的像素点的颜色差异信息；
[0281]
将待校验图像中颜色差异信息大于预设颜色差异阈值的像素点，确定为特效生效像素点。
[0282]
在一个可选的示例中，如图8所示，在图像获取单元701前，还包括参考图像获取单元706，用于获取参考原始图像和特效处理算法；
[0283]
基于特效处理算法对参考原始图像进行特效处理，得到参考特效图像；
[0284]
计算参考原始图像与参考特效图像相同位置的像素点之间的颜色差异信息，根据颜色差异信息确定参考特效图像中的参考特效生效像素点，获取参考特效图像中的参考特效生效像素点的位置信息。
[0285]
在一个可选的示例中，本发明实施例的装置还包括特效强度校验单元707，用于获取特效处理算法对参考特效图像的参考特效处理强度，以及特效处理算法对待校验图像的目标特效处理强度；
[0286]
根据参考特效生效像素点的位置信息，获取参考特效生效像素点在参考特效图像中的图像承载对象上的第一位置信息，基于第一位置信息，确定原始图像的图像承载对象中与参考特效生效像素点对应的原始像素点，以及确定待校验图像的图像承载对象中与参考特效生效像素点对应的目标像素点；
[0287]
计算原始图像中的原始像素点，与参考特效图像中的参考特效生效像素点之间的第一颜色变化信息，以及计算原始像素点，与目标像素点之间的第二颜色变化信息；
[0288]
基于第一颜色变化信息、第二颜色变化信息和参考特效处理强度，确定特效处理算法对待校验图像的实际特效处理强度；
[0289]
若实际特效处理强度与目标特效处理强度的差异信息小于预设强度差异阈值，则确定待校验图像通过特效处理强度校验。
[0290]
在一个可选的示例中，特效强度校验单元707中包括颜色变化计算子单元，用于将原始像素点、参考特效生效像素点和目标像素点的像素值，分解为红色分量、蓝色分量和绿色分量；
[0291]
基于原始像素点和参考特效生效像素点的红色分量、蓝色分量和绿色分量，计算相同位置的原始像素点与参考特效生效像素点之间的第一红色分量差值、第一蓝色分量差值和第一绿色分量差值，计算第一红色分量差值、第一蓝色分量差值和第一绿色分量差值
的绝对值之和，得到相同位置的原始像素点与参考特效生效像素点的第一颜色变化信息；
[0292]
基于目标像素点和原始像素点的红色分量、蓝色分量和绿色分量，计算相互对应的原始像素点与目标像素点之间的第二红色分量差值、第二蓝色分量差值和第二绿色分量差值，计算第二红色分量差值、第二蓝色分量差值和第二绿色分量差值的绝对值之和，得到相互对应的原始像素点与目标像素点的第二颜色变化信息。
[0293]
相应的，特效强度校验单元707包括强度确定子单元，用于对各原始像素点，基于对应的第一颜色变化信息和第二颜色变化信息，确定各原始像素点在参考特效图像和待校验图像中的颜色变化程度比较结果；
[0294]
基于颜色变化程度比较结果以及原始像素点的数量，和参考特效处理强度，确定特效处理算法对待校验图像的实际特效处理强度。
[0295]
在一个可选的示例中，图像获取单元701前还包括区域处理单元708，用于对原始图像进行特效区域检测，确定原始图像中的特效处理区域；
[0296]
基于特效处理算法对原始图像中的特效处理区域进行特效处理，得到待校验图像。
[0297]
像素点确定单元702，可以用于基于原始图像中的特效处理区域，确定待校验图像中的相同位置的区域作为待校验图像中的特效处理后区域；
[0298]
计算特效处理区域和特效处理后区域中，相同位置的像素点之间的颜色差异信息。
[0299]
在一个可选的示例中，原始图像包括至少两个特效处理区域，待校验图像为对原始图像的各特效处理区域基于特效处理算法，采用对应的特效处理强度进行处理得到，特效强度校验单元707包括强度获取子单元，可以用于获取参考特效图像中与特效处理区域对应的参考特效处理后区域，以及各参考特效处理区域的参考特效处理强度；
[0300]
获取待校验图像中与特效处理区域对应的特效处理后区域，以及各特效处理后区域的目标特效处理强度。
[0301]
颜色变化计算子单元，用于针对对应的特效处理区域和参考特效处理后区域，计算区域中的原始像素点和参考特效像素点的第一颜色变化信息；
[0302]
针对对应的特效处理区域和特效处理后区域，计算区域中的原始像素点和目标像素点的第二颜色变化信息。
[0303]
强度确定子单元，还可以用于针对各特效处理后区域，基于对应的特效处理区域的第一颜色变化信息和第二颜色变化信息，以及与特效处理区域对应的参考特效处理后区域的参考特效处理强度，确定特效处理算法对特效处理后区域的实际特效处理强度。
[0304]
在一个可选的示例中，特效处理算法包括至少两种特效效果不同的特效处理子算法，参考特效图像包括对参考原始图像分别单独基于特效处理子算法进行特效处理，得到的至少两个参考特效子图像，像素点确定单元702可以用于基于待校验图像和各特效处理子算法，从待校验图像中提取出各个特效处理子算法对应的待校验子图像，其中，一个待校验子图像采用的特效处理子算法为一个；
[0305]
计算原始图像与各待校验子图像之间的颜色差异信息，根据颜色差异信息确定各待校验子图像中的特效生效像素点。
[0306]
相应的，参考图像获取单元706，可以用于获取各特效处理子算法对应的参考特效
子图像，以及参考特效子图像中参考特效生效像素点的位置信息。
[0307]
相应的，目标像素点确定单元704，可以用于根据相同特效处理子算法对应的参考特效子图像和待校验子图像中，参考特效生效像素点的位置信息，以及特效生效像素点的位置，确定待校验子图像的特效生效像素点中正确生效的目标特效生效像素点。
[0308]
相应的，目标像素点校验单元705，可以用于若各待校验子图像中目标特效生效像素点的数量满足预设的特效生效条件，确定待校验图像通过特效效果校验。
[0309]
在一个可选的示例中，像素点确定单元702前还包括区域确定单元709，用于对原始图像进行特效区域检测，确定原始图像中各特效处理子算法对应的特效处理子区域；
[0310]
根据原始图像中的特效处理子区域，确定待校验图像中的相同位置的区域作为各特效处理子算法对应的特效处理后子区域。
[0311]
相应的，像素点确定单元702还可以用于从特效处理子算法选择中确定目标子算法，将除目标子算法之外的其他特效处理子算法对应的特效处理后子区域，确定为目标子算法对应的目标逆运算区域；
[0312]
基于目标子算法外的其他特效处理子算法对应的逆算法，对待校验图像中的目标逆运算区域进行处理，得到目标子算法对应的待校验子图像；
[0313]
针对原始图像中的特效处理子区域，以及待校验子图像中与特效处理子区域对应的特效处理后子区域，计算相同位置的像素点之间的颜色差异信息，根据颜色差异信息确定各特效处理后子区域中的特效生效像素点。
[0314]
在一个可选的示例中，如图8所示，本发明实施例的特效效果校验装置在强度确定子单元后，还包括图像还原单元，用于获取参考原始图像；
[0315]
根据特效处理算法，对参考原始图像采用实际特效处理强度进行特效处理，得到特效效果参考图像；
[0316]
计算参考原始图像与特效还原参考图像中相同位置的像素点之间的第一颜色差异信息；
[0317]
根据第一颜色差异信息，调整确定待校验图像的图像承载对象中与参考特效生效像素点对应的像素点的像素值，得到待校验图像对应的特效还原图像。
[0318]
由上可知，通过特效效果校验装置，可以减少在特效效果校验过程中对人工的依赖，节约人力资源，在保障准确性的基础上，从图像层面校验特效效果，提高判断特效处理功能准确性的效率。
[0319]
此外，本发明实施例还提供一种电子设备，该电子设备可以为终端或者服务器，如图9所示，其示出了本发明实施例所涉及的电子设备的结构示意图，具体来讲：
[0320]
该电子设备可以包括射频(rf，radio frequency)电路901、包括有一个或一个以上计算机可读存储介质的存储器902、输入单元903、显示单元904、传感器905、音频电路906、无线保真(wifi，wireless fidelity)模块907、包括有一个或者一个以上处理核心的处理器908、以及电源909等部件。本领域技术人员可以理解，图9中示出的终端结构并不构成对终端的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。其中：
[0321]
rf电路901可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，特别地，将基站的下行信息接收后，交由一个或者一个以上处理器908处理；另外，将涉及上行的数据发送给
基站。通常，rf电路901包括但不限于天线、至少一个放大器、调谐器、一个或多个振荡器、用户身份模块(sim，subscriber identity module)卡、收发信机、耦合器、低噪声放大器(lna，low noise amplifier)、双工器等。此外，rf电路901还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于全球移动通讯系统(gsm，global system of mobile communication)、通用分组无线服务(gprs，general packet radio service)、码分多址(cdma，code division multiple access)、宽带码分多址(wcdma，wideband code division multiple access)、长期演进(lte，long term evolution)、电子邮件、短消息服务(sms，short messaging service)等。
[0322]
存储器902可用于存储软件程序以及模块，处理器908通过运行存储在存储器902的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器902可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器902可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地，存储器902还可以包括存储器控制器，以提供处理器908和输入单元903对存储器902的访问。
[0323]
输入单元903可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。具体地，在一个具体的实施例中，输入单元903可包括触敏表面以及其他输入设备。触敏表面，也称为触摸显示屏或者触控板，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触敏表面上或在触敏表面附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。可选的，触敏表面可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器908，并能接收处理器908发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触敏表面。除了触敏表面，输入单元903还可以包括其他输入设备。具体地，其他输入设备可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。
[0324]
显示单元904可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及终端的各种图形用户接口，这些图形用户接口可以由图形、文本、图标、视频和其任意组合来构成。显示单元904可包括显示面板，可选的，可以采用液晶显示器(lcd，liquid crystal display)、有机发光二极管(oled，organic light
‑
emitting diode)等形式来配置显示面板。进一步的，触敏表面可覆盖显示面板，当触敏表面检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器908以确定触摸事件的类型，随后处理器908根据触摸事件的类型在显示面板上提供相应的视觉输出。虽然在图9中，触敏表面与显示面板是作为两个独立的部件来实现输入和输入功能，但是在某些实施例中，可以将触敏表面与显示面板集成而实现输入和输出功能。
[0325]
终端还可包括至少一种传感器905，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板的亮度，接近传感器可在终端移动到耳边时，关闭显示面板和/或背
光。作为运动传感器的一种，重力加速度传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于校验手机姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动校验相关功能(比如计步器、敲击)等；至于终端还可配置的陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
[0326]
音频电路906、扬声器，传声器可提供用户与终端之间的音频接口。音频电路906可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器，由扬声器转换为声音信号输出；另一方面，传声器将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路906接收后转换为音频数据，再将音频数据输出处理器908处理后，经rf电路901以发送给比如另一终端，或者将音频数据输出至存储器902以便进一步处理。音频电路906还可能包括耳塞插孔，以提供外设耳机与终端的通信。
[0327]
wifi属于短距离无线传输技术，终端通过wifi模块907可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图9示出了wifi模块907，但是可以理解的是，其并不属于终端的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。
[0328]
处理器908是终端的控制中心，利用各种接口和线路连接整个手机的各个部分，通过运行或执行存储在存储器902内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器902内的数据，执行终端的各种功能和处理数据，从而对手机进行整体监控。可选的，处理器908可包括一个或多个处理核心；优选的，处理器908可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器908中。
[0329]
终端还包括给各个部件供电的电源909(比如电池)，优选的，电源可以通过电源管理系统与处理器908逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源909还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。
[0330]
尽管未示出，终端还可以包括摄像头、蓝牙模块等，在此不再赘述。具体在本实施例中，终端中的处理器908会按照如下的指令，将一个或一个以上的应用程序的进程对应的可执行文件加载到存储器902中，并由处理器908来运行存储在存储器902中的应用程序，从而实现各种功能，如下：
[0331]
获取原始图像，以及原始图像经过特效处理算法处理后得到的待校验图像；
[0332]
计算原始图像与待校验图像相同位置的像素点之间的颜色差异信息，根据颜色差异信息确定待校验图像中的特效生效像素点；
[0333]
获取参考特效图像，以及参考特效图像中参考特效生效像素点的位置信息，参考特效图像为对原始图像对应的参考原始图像，经过特效处理算法处理后得到的图像；
[0334]
根据参考特效生效像素点的位置信息，以及待校验图像中的特效生效像素点在待校验图像中的位置，确定特效生效像素点中正确生效的目标特效生效像素点；
[0335]
若目标特效生效像素点的数量满足预设的特效生效条件，确定待校验图像通过特效效果校验。
[0336]
本领域普通技术人员可以理解，上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过指令来完成，或通过指令控制相关的硬件来完成，该指令可以存储于一计算机可读存
储介质中，并由处理器进行加载和执行。
[0337]
为此，本发明实施例提供一种存储介质，其中存储有多条指令，该指令能够被处理器进行加载，以执行本发明实施例所提供的任一种特效效果校验方法中的步骤。例如，该指令可以执行如下步骤：
[0338]
获取原始图像，以及原始图像经过特效处理算法处理后得到的待校验图像；
[0339]
计算原始图像与待校验图像相同位置的像素点之间的颜色差异信息，根据颜色差异信息确定待校验图像中的特效生效像素点；
[0340]
获取参考特效图像，以及参考特效图像中参考特效生效像素点的位置信息，参考特效图像为对原始图像对应的参考原始图像，经过特效处理算法处理后得到的图像；
[0341]
根据参考特效生效像素点的位置信息，以及待校验图像中的特效生效像素点在待校验图像中的位置，确定特效生效像素点中正确生效的目标特效生效像素点；
[0342]
若目标特效生效像素点的数量满足预设的特效生效条件，确定待校验图像通过特效效果校验。
[0343]
以上各个操作的具体实施可参见前面的实施例，在此不再赘述。
[0344]
其中，该存储介质可以包括：只读存储器(rom，read only memory)、随机存取记忆体(ram，random access memory)、磁盘或光盘等。
[0345]
由于该存储介质中所存储的指令，可以执行本发明实施例所提供的任一种特效效果校验方法中的步骤，因此，可以实现本发明实施例所提供的任一种特效效果校验方法所能实现的有益效果，详见前面的实施例，在此不再赘述。
[0346]
根据本技术的一个方面，还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。电子设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该电子设备执行上述实施例中的各种可选实现方式中提供的方法。
[0347]
以上对本发明实施例所提供的一种特效效果校验方法、装置和存储介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。