本公开涉及计算机，尤其涉及一种图像处理方法、装置、设备及介质。
背景技术：
1、随着计算机技术的不断发展，基于目标检测模型、关键点检测模型、图像分割模型等神经网络模型中的任一模型能够实现区域定位。但是，上述方法的计算复杂度较高，需要较高的硬件资源支持。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本公开提供了一种图像处理方法、装置、设备及介质。
2、根据本公开的一方面，提供了一种图像处理方法，包括：
3、获取目标视频的多个图像帧；
4、对各所述图像帧进行基于直线段的差分处理，确定各所述图像帧对应的前景图像；
5、基于各所述前景图像的直线段定位对应的主体区域。
6、根据本公开的另一方面，提供了一种图像处理装置，包括：
7、获取模块，用于获取目标视频的多个图像帧；
8、差分模块，用于对各所述图像帧进行基于直线段的差分处理，确定各所述图像帧对应的前景图像；
9、定位模块，用于基于各所述前景图像的直线段定位对应的主体区域。
10、根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：处理器；以及存储程序的存储器，其中，所述程序包括指令，所述指令在由所述处理器执行时使所述处理器执行上述图像处理方法。
11、根据本公开的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述图像处理方法。
12、本公开实施例中提供的上述图像处理方法及装置，获取目标视频的多个图像帧；对各图像帧进行基于直线段的差分处理，确定各图像帧对应的前景图像；基于各前景图像的直线段定位对应的主体区域。在上述方案中，通过基于直线段的差分处理提取了图像帧中的前景图像，并通过直线段定位了该前景图像中的主体区域，相较于基于神经网络模型的计算方法，极大降低了计算复杂度以及硬件资源的需求，能够在低硬件资源消耗的情况下快速的实现主体区域检测。
13、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
1.一种图像处理方法，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其中，对各所述图像帧进行基于直线段的差分处理，确定各所述图像帧对应的前景图像，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其中，所述方法还包括：
4.如权利要求3所述的方法，其中，基于各所述图像帧的所述前景图像、所述第一直线段图像、前一图像帧的背景图像，确定各所述图像帧对应的背景图像，包括：
5.如权利要求2所述的方法，其中，所述方法还包括：
6.如权利要求1所述的方法，其中，基于各所述前景图像的直线段定位对应的主体区域，包括：
7.如权利要求6所述的方法，其中，基于所述多个角点对应的多个直线段确定多个候选区域，包括：
8.一种图像处理装置，包括：
9.一种电子设备，包括：
10.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述权利要求1-7中任一项所述的图像处理方法。
