CN111460871B - 图像处理方法及装置、存储介质 - Google Patents

图像处理方法及装置、存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明实施例公开了一种图像处理方法及装置、存储介质。所述图像处理方法包括：获取图像中目标的关键点；根据所述关键点，确定所述目标的朝向；基于所述朝向，对所述目标的第一局部进行形变处理。

Description

图像处理方法及装置、存储介质
本申请要求申请号为201910049830.6，申请日为2019年01月18日提交的中国申请的部分优先权。
技术领域
本发明涉及信息技术领域，尤其涉及一种图像处理方法及装置、存储介质。
背景技术
在进行图像中的目标进行变形时，一般是基于用户手动操作进行变形，例如，photoshop等图像处理软件，这很大程度上取决于用户的操作技能；对于一般用户而言操作难度大。在相关技术中会出现了另一种图像处理软件，用户进行一键式操作，则图像处理软件就对该图像进行整体处理，但是这种由电子设备的执行操作，由于局限设备处理的机械性(即缺少智能性)，处理后的图像效果有些怪异，图像的处理效果并不如预期。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例期望提供一种图像处理方法及装置、存储介质。
本发明的技术方案是这样实现的：
一种图像处理方法，包括：
获取图像中目标的关键点；
根据所述关键点，确定所述目标的朝向；
基于所述朝向，对所述目标的第一局部进行形变处理。
基于上述方案，所述根据所述关键点，确定所述目标的朝向，包括：
获取所述目标的第二局部的关键点；
根据所述第二局部的关键点，确定所述第二局部的朝向。
基于上述方案，所述第一局部的朝向与所述第二局部的朝向相反或相同。
基于上述方案，所述根据所述第二局部的关键点，确定所述第二局部的朝向，包括：
基于所述第二局部的第一关键点和第二关键点构建第一向量；
基于所述第二局部的第三关键点和所述第二关键点构建第二向量；
基于所述第一向量和所述第二向量，确定所述第二局部的朝向。
基于上述方案，在目标所对应的采集对象中所述第一关键点对应于第一位置；所述第二关键点对应于第二位置；所述第三关键点对应于第三位置；其中，所述第一位置和所述第三位置以所述第二位置对称。
基于上述方案，所述基于所述第一向量和所述第二向量，确定所述第二局部的朝向，包括：
所述第一向量叉乘所述第二向量，得到第三向量；
其中，所述第三向量的方向为所述第二局部的朝向。
基于上述方案，所述基于所述朝向，对所述目标的第一局部进行形变处理，包括：
根据所述第二局部的朝向分别与第一方向和第二方向之间的相对方向关系，对所述目标的第一局部进行形变处理，其中，所述第一方向与所述第二方向互为相反方向。
基于上述方案，所述根据所述第二局部的朝向分别与第一方向和第二方向之间的相对方向关系，对所述目标的第一局部进行形变处理，包括以下至少之一：
若所述第二局部的朝向为所述第一方向或所述第二方向，改变所述第一局部显露在所述图像的部分的形态。
基于上述方案，所述根据所述第二局部的朝向分别与第一方向和第二方向之间的相对方向关系，对所述目标的第一局部进行形变处理，包括：
若所述第二局部的朝向位于所述第一方向和所述第二方向之间，根据所述朝向与所述第一方向之间的方向差，分别改变所述第一局部两个显露部分的形态。
基于上述方案，所述若所述第二局部朝向位于所述第一方向和所述第二方向之间，根据所述第二局部的朝向与所述第一方向之间的方向差量，分别改变所述第一局部两个显露部分的形态，包括：
若所述第二局部的朝向位于所述第一方向和所述第二方向之间，根据所述第二局部的朝向与所述第一方向的第一方向差，确定第一形变量；并根据所述第二局部的朝向与所述第二方向之间的第二方向差，确定第二形变量；
以第一形变量改变所述第一局部的第一部分的形态并以第二形变量改变所述第一局部的第二部分的形态，其中，所述第一部分和第二部分在目标内是以所述第一局部的中心点对称分布的。
基于上述方案，若所述第一部分在所述图像中的显露尺寸大于所述第二部分的显露尺寸，则所述第一形变量大于所述第二形变量；
若所述第一部分在所述图像中的显露尺寸小于所述第二部分的显露尺寸，则所述第一形变量小于所述第二形变量。
基于上述方案，所述第一局部的朝向与所述第二局部的朝向相同；若所述第一方向差大于所述第二方向差，所述第一形变量大于所述第二形变量；若所述第一方向差小于所述第二方向差，所述第一形变量小于所述第二形变量；若所述第一方向差等于所述第二方向差，所述第一形变量等于所述第二形变量。
基于上述方案，所述第一局部包括胸部。
基于上述方案，当所述第一局部的朝向与所述第二局部的朝向相反时，若所述第一方向差大于所述第二方向差，所述第一形变量小于所述第二形变量；若所述第一方向差小于所述第二方向差，所述第一形变量大于所述第二形变量；若所述第一方向差等于所述第二方向差，所述第一形变量等于所述第二形变量。
基于上述方案，所述第一局部包括：臀部。
基于上述方案，所述形变包括以下至少之一：
扩大所述第一局部；
缩小所述第一局部。
一种图像处理装置，包括：
获取模块，用于获取图像中目标的关键点；
确定模块，用于根据所述关键点，确定所述目标的朝向；
形变模块，用于基于所述朝向，对所述目标的第一局部进行形变处理。
基于上述方案，所述确定模块，具体用于获取所述目标的第二局部的关键点；根据所述第二局部的关键点，确定所述第二局部的朝向。
基于上述方案，所述第二局部的朝向与所述第一局部的朝向相反或相同。
基于上述方案，所述确定模块，具体用于基于所述第二局部的第一关键点和第二关键点构建第一向量；基于所述第二局部的第三关键点和所述第二关键点构建第二向量；基于所述第一向量和所述第二向量，确定所述第二局部的朝向。
基于上述方案，在目标所对应的采集对象中所述第一关键点对应于第一位置；所述第二关键点对应于第二位置；所述第三关键点对应于第三位置；其中，所述第一位置和所述第三位置以所述第二位置对称。
基于上述方案，所述确定模块，具体用于所述第一向量叉乘所述第二向量，得到第三向量；其中，所述第三向量的方向为所述第二局部的朝向。
基于上述方案，所述形变模块，具体用于根据所述第二局部的朝向分别与第一方向和第二方向之间的相对方向关系，对所述目标的第一局部进行形变处理。
基于上述方案，所述第一方向与所述第二方向互为相反方向。
基于上述方案，所述形变模块，具体用于执行以下至少之一：
若所述第二局部的朝向为所述第一方向或所述第二方向，改变所述第一局部显露在所述图像的部分的形态。
基于上述方案，所述形变模块，具体用于若所述第二局部的朝向位于所述第一方向和所述第二方向之间，根据所述第二局部的朝向与所述第一方向之间的方向差，分别改变所述第一局部两个显露部分的形态。
基于上述方案，所述形变模块，具体用于若所述第二局部的朝向位于所述第一方向和所述第二方向之间，根据所述第二局部的朝向与所述第一方向的第一方向差，确定第一形变量；并根据所述第二局部的朝向与所述第二方向之间的第二方向差，确定第二形变量；以第一形变量改变所述第一局部的第一部分的形态并以第二形变量改变所述第一局部的第二部分的形态，其中，所述第一部分和第二部分在目标内是以所述第一局部的中心点对称分布的。
基于上述方案，若所述第一部分在所述图像中的显露尺寸大于所述第二部分的显露尺寸，则所述第一形变量大于所述第二形变量；
若所述第一部分在所述图像中的显露尺寸小于所述第二部分的显露尺寸，则所述第一形变量小于所述第二形变量。
基于上述方案，当所述第一局部的朝向与所述第二局部的朝向相同时，若所述第一方向差大于所述第二方向差，所述第一形变量大于所述第二形变量；若所述第一方向差小于所述第二方向差，所述第一形变量小于所述第二形变量；若所述第一方向差等于所述第二方向差，所述第一形变量等于所述第二形变量。
基于上述方案，所述第一局部包括：胸部。
基于上述方案，当所述第一局部的朝向与所述第二局部的朝向相反时，若所述第一方向差大于所述第二方向差，所述第一形变量小于所述第二形变量；若所述第一方向差小于所述第二方向差，所述第一形变量大于所述第二形变量；若所述第一方向差等于所述第二方向差，所述第一形变量等于所述第二形变量。
基于上述方案，所述第一局部包括：臀部。
基于上述方案，所述形变包括以下至少之一：
扩大所述第一局部；
缩小所述第一局部。
一种图像处理设备，包括：
存储器；
处理器，与所述存储器连接，用于通过执行存储在所述存储器上的计算机可执行指令能够实现前述任意技术方案提供的图像处理方法。
一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令；所述计算机可执行指令能够实现前述任意技术方案提供的图像处理方法。
本发明实施例提供的技术方案，在进行第一局部的变形之前，会获取目标的朝向，根据目标的朝向来对所述第一局部进行变形，如此，减少忽略所述目标的朝向直接进行形变产生的视觉上的怪异形变效果，从而减少怪异形变的出现，提升了形变后的图像效果。
附图说明
图1为本发明实施例提供的第一种图像处理方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种关键点的示意图；
图3为本发明实施例提供的第二种图像处理方法的流程示意图；
图4为本发明实施例提供的基于关键点形成的向量确定朝向的示意图；
图5为本发明实施例提供的朝向一个方向时***的效果示意图；
图6为本发明实施例提供的朝向另一个方向时***的效果示意图；
图7为本发明实施例提供的一种朝向位于第一方向和第二方向之间的***效果示意图；
图8为本发明实施例提供的图像处理装置的结构示意图；
图9为本发明实施例提供的图像设备的结构示意图。
具体实施方式
以下结合说明书附图及具体实施例对本发明的技术方案做进一步的详细阐述。
如图1所示，本实施例提供一种图像处理方法，包括：
步骤S110：获取图像中目标的关键点；
步骤S120：根据所述关键点，确定所述目标的朝向；
步骤S130：基于所述朝向，对所述目标的第一局部进行形变处理。
本实施例提供的图像处理方法，可以应用于各类型能够对图像进行处理的电子设备，例如，手机、平板电脑或者可穿戴式设备等各种用户设备。
在步骤S110中获取图像的目标的关键点，可包括：
利用神经网络等深度学习模型检测所述目标的关键点。例如，所述目标为生命体为例，所述关键点可为所述目标的骨架的关键点。
若检测到所述关键点之后，连接这些关键点就可以形成所述目标的骨架。
若所述图像为2D图像，则所述关键点可为2D关键点。
若所述图像为3D图像，则所述关键点可为3D关键点。
所述3D图像可包括：RGB图像和与RGB图像对应的深度图像构成，或者YUV图像和与所述YUV图像对应的深度图像构成。
所述深度图像的像素值可为：采集所述RGB图像或YUV图像的摄像头与采集对象之间的距离值，这种对距离进行表示的像素值可以称之为深度值。例如，基于深度摄像头可以采集所述3D图像；所述深度摄像头除了平常的采集RGB图像或YUV图像的2D摄像头，还包括如飞行时间(Time of Flight，TOF)等采集深度图像的深度摄像头。
所述2D关键点为(x，y)；所述3D关键点可为(x，y，z)。所述2D关键点的坐标为平面坐标系的坐标；片所述3D关键点的坐标为3D坐标系中的坐标。
图2为人体的骨架示意图。在图2中显示人体骨架上17个骨架关键点的示意图，分别编号0至16，其中，编号为0的骨架关键点，又称为0号关键点或根节点。关键点11及14，分别对应了人体骨架的两个肩部关键点；关键点1及4分别对应了胯部两个关键点。关键点7是对应了躯干中心关键点。关键点8和9分别对应了颈部的两个端点；关键点10为头部关键点。
以人体为例，所述目标的朝向包括以下至少之一：
人体的面部朝向；
肩部朝向；
胯部朝向等。
在本实施例中，所述目标的朝向为与所述第一局部靠近且可确定朝向的部位的朝向。在本实施例中，以第二局部的朝向指代目标的朝向。
例如，所述第一局部为臀部，则所述目标的朝向可以所述胯部的朝向来替代；再例如，所述第一局部为胸部，则所述目标的朝向可以以肩部的朝向或者所述胯部的朝向来替代。
总之，在本实施例中，会根据关键点确定出所述目标在图像中的朝向；在进行第一局部的形变时，不再是对第一局部的各个部位进行相同形变，而是会根据朝向对第一局部进行不同方向上的形变。
对第一局部进行形变可包括：对包含所述第一局部的图像区域进行像素变换从而产生视觉变形效果。
在一些实施例中，所述像素变换可包括：
对应于某一个控制点的像素变换是可以基于变形插值算法确定的，该变形插值算法包括但不限于样条曲线算法。
在本实施例中，所述步骤S130对第一局部的形变可采用以下方法执行：
利用变形网格来辅助所述第一局部的变形处理。所述变形网格中的网格点为变形处理的控制点，该控制点的坐标变化直接决定了该框控制点所在网格内像素的像素坐标的转换。
在本实施例中，对应于某一个控制点的像素变换是可以基于变形插值算法确定的。该变形插值算法可为样条曲线算法。
所述变形网格可为纵横交错的网格，纵横交错的变形线的交叉点为变形网格的控制点，通过控制点的坐标映射，就可以控制该控制点所在网格所包含像素的像素坐标的映射。在调整所述控制点时，可以进行至少两个方向上的坐标调整，如此至少可以实现对所述第一局部的放大或缩小，对第一局部的放大为获得视觉上的放大效果，对第一局部的缩小即为获得第一局部视觉上的缩小效果。在本实施例中，由于会根据目标的朝向进行第一局部的形变，如此，可以根据目标的朝向精确的进行第一局部的形变，相对于不考虑目标的朝向直接进行形变，减少因为未考虑目标的朝向导致的形变怪异以至于达不到预期变形效果的现象，提升了图像质量。
在一些实施例中，如图3所示，所述步骤S120可包括：
步骤S121：获取所述目标的第二局部的关键点；
步骤S122：根据所述第二局部的关键点，确定所述第二局部的朝向；
其中，所述第二局部的朝向与所述第一局部的朝向相反或相同。例如，第二局部为胯部的朝向，假设第一局部为臀部，则臀部的朝向和胯部的朝向是相反的；假设第一局部为胸部，则胯部和胸部的朝向可认为相同。
在本实施例中胯部可包括人体的腰腹所在位置。
在一些实施例中，不是直接获取第一局部的关键点来确定所述第一局部的朝向；而是根据第二局部的关键点通过确定第二局部的朝向，以所述第二局部的朝向作为所述目标的朝向。
在另一些实施例中，所述步骤S120还可包括：
步骤S123：根据所述第二局部的朝向确定所述第一局部的朝向。此时，所述步骤S130可包括：基于第一局部的朝向，对所述目标的第一局部进行形变处理。当然在另一些实施例中，由于第一局部的朝向和第二局部的朝向具有预定的关联关系，所述步骤S130还可包括：直接基于第二局部的朝向，对所述第一局部进行形变处理。
在本实施例中，所述第一局部和所述第二局部是朝向具有预定关联关系的两个局部。例如，以所述第一局部为臀部，所述第二局部为胯部为例，则所述第一局部的朝向和所述第二局部的朝向相反。再以所述第一局部为胸部，所述第二局部为肩部，则所述第一局部的朝向和所述第二局部的朝向相同或近似或相反。
总之，在本实施例中，所述第一局部和所述第二局部之间的朝向具有预定关联关系，根据第二局部的朝向及所述预定关联关系，就可以简便确定出所述第一局部的朝向。
如此，在对直接确定出第一局部的朝向有困难的时候，则可以先根据容易确定的第二局部的朝向的确定，间接确定出所述第一局部的朝向，以简化朝向的确定。
当然，在一些实施例中，也可以直接根据第二局部的朝向进行第一局部的形变，而不用将第二局部的朝向映射为第一局部的朝向。在本实施例中，为了减少处理步骤，直接可以利用第二局部的朝向来进行第一局部的形变处理。
在一些实施例中，所述步骤S120可包括：
基于所述第二局部的第一关键点和第二关键点构建第一向量；
基于所述第二局部的第三关键点和所述第二关键点构建第二向量；
基于所述第一向量和所述第二向量，确定所述第二局部的朝向。
所述第一关键点、第二关键点及第三关键点能够构成至少两个向量，这至少两个向量不在同一条直线，从而能够形成一个平面。在本实施例中，所述第一关键点、第二关键点和第三关键点可为所述第二局部上的三个关键点，例如，这三个关键点可为所述第二局部的骨架的三个关键点；也可以是第二局部的外轮廓的三个关键点。
例如，以人体的胯部为例，则所述第一关键点、第二关键点及第三关键点，可为：左胯的关键点1、图2所示的根节点或躯干中心的关键点，右胯的关键点4。如图4所示，在确定胯部的朝向时，基于所述第一向量和第二向量得到所述第二局部的朝向。
如图4所示，在目标中所述第三关键点和第一关键点位于所述第二关键点的两侧，且所述第二关键点作为所述第三关键点和第一关键点中心对称的对称中心。例如，以人体为例，左胯和右胯相对于腰部中心点是对称分布，则对应的左胯的关键点和右胯的关键点相对于腰部中心点是对称分布的。
在一些实施例中，如图4所示，若第二局部为胯部，则所述第一向量可为：从关键点4到关键点7的向量；第二向量可为：从关键点1到关键点7的向量；第三向量可为关键点7垂直于关键点1、关键点4及关键点7所形成的平面的向量。
在一些实施例中，若第二局部为胯部，则所述第一向量可为：从关键点4到关键点0的向量，第二向量可为：从关键点1到关键点0的向量。
在还有一些实施例中，若所述第二局部为肩部，则所述第一向量可为：关键点11到关键点7的向量；第二向量可为：关键点14到关键点7的向量。
在本实施例中，是以生命体的对称部位为例，则选择第二局部的关键点时，选择的第一关键点和所述第三关键点在目标中是以第二关键点为对称。
在另一些实施例中，基于所述第一向量和所述第二向量构建一个平面，该平面的法向量可为第二局部的朝向。
例如，所述基于所述第一向量和所述第二向量，确定所述第二局部的朝向，包括：
所述第一向量叉乘所述第二向量，得到第三向量；
其中，所述第三向量的方向为所述第二局部的朝向。
在本实施例中，直接将所述第一向量和所述第二向量进行叉乘，将得到第三向量，该第三向量即为所述第一向量和第二向量所构成平面的法向量，故若求取出了第三向量，则可以根据第三向量的方向直接作为所述第二局部的朝向。
在另一些实施例中，所述步骤S130可包括：
根据所述第二局部的朝向分别与第一方向和第二方向之间的相对方向关系，对所述目标的第一局部进行形变处理，其中，所述第一方向与所述第二方向互为相反方向。
在本实施例中，所述第一方向和第二方向均为：在摄像头采集所述图像的采集方向的垂直平面内的方向；且所述第一方向和所述第二方向为完全相反的方向，即所述第一方向和所述第二方向之间的夹角为180度。且所述第一方向和第二方向均垂直于采集方向。
即，摄像头的采集方向垂直于第一方向和第二方向的连线。若假设以朝向为第一方向为-90度朝向，则朝向为第二方向为+90度朝向，朝向为采集方向的逆方向，则朝向为0度朝向。
所述相对方向关系可为：所述第一局部的朝向与所述第一方向或第二方向之间的角度差来表示。若臀部正好朝向摄像头，则所述朝向为0度朝向。
在一些实施例中，若第一局部的两个部分都在图像中有显露，则所述相对方向关系至少决定了所述第一局部的第一部分和第二部分的形变量。所述第一部分和第二部分在目标内是以所述第一局部的中心点对称分布的。例如，以所述第一局部为臀部为例，假设所述第一部分为左臀，则第二部分为右臀；假设第一部分为右臀，则第二部分为左臀。再例如，以所述第一局部为胸部，则第一部分为人体的右胸则第二部分为人体的左胸；若第一部分为人体的左胸则第二部分为人体的右胸。值得注意的是：此处的人体的左臀、右臀、左胸及右胸都是以人体左右部分进行区分的。
在另一些实施例中，所述相对方向关系还可以决定了第一局部的第一部分和第二部分的形变方向。例如，根据相对方位关系对于第一局部的第一部分放大，而对于第一局部的第二部分维持不动或进行缩小。
在本发明实施例中，所述第一局部的形变可包括：在维持外轮廓形状不变的情况下，对第一局部的外轮廓的形变，例如，对外轮廓进行放大或缩小。
在还有一些实施例中，所述第一局部的形变还可包括：改变第一局部的外轮廓的形状。
在一些实施例中，所述根据所述相对方向关系确定变形量，可具体包括：
根据第一局部的属性，确定出相对方向关系与形变量之间的映射关系，
根据所述映射关系及所述相对方向关系，确定所述变形量。
该映射关系可包括：正相关关系和负相关关系。例如，所述第一局部的朝向与第二局部的朝向相同，则第二局部的朝向与对应第一方向之间和第二方向之间的方向差与显露在图像中尺寸正相关，故所述映射关系为正相关关系，即第二局部的朝向与第一方向的方向差越大，则所述第一局部中靠近第一方向的部分就是显露尺寸较大的部分，则该显露尺寸越大的部分形变量越大。若第二局部的朝向与第一方向的方向差越小，则第一局部中靠近第一方向的部分就是第一局部中显露在图像中尺寸较小的部分，则应该形变量较小的局部。
此时，若第二局部为胯部，则第一局部可为胸部，胯部和胸部的朝向正好相同，或者，第一局部还可为肩部。
再例如，所述第一局部的朝向与第二局部的朝向相反，则所述映射关系为负相关关系，即第二局部的朝向与第一方向之间的方向差越大，则第一局部中靠近第一方向部分是在图像中显露较小的部分，形变量要大一些。若第二局部为胯部，与胯部朝向相反的第一局部还可包括：背部。
所述根据所述朝向分别与第一方向和第二方向之间的相对方向关系，对所述目标的第一局部进行形变处理，包括以下至少之一：
若所述朝向为第一方向或第二方向，改变所述第一局部显露在所述图像的部分的形态
若目标朝向第一方向或第二方向，第一局部两个同形状和同大小且在第一局部内对称分布的两个部分至少一个被隐藏，此时，仅需调整第一局部在图像中显示部分的形态即可。例如，以臀部为例，若在图像中左臀被遮挡，仅显示右臀，则仅需调整右臀的形态；若在图像中右臀被遮挡，仅显示左臀，则仅需调整左臀的形态。
再例如，以胸部为例，若在图像中左胸被遮挡仅显示右胸，则仅需调整右胸的形态；若在图像中右胸被遮挡仅显示左胸，则仅需调整左胸的形态。
总之，在本实施例中，根据形变需求改变所述第一局部显露部分的形态。此处的形变需求可包括：放大需求或缩小需求等。
例如，对于身体瘦弱用户的成像，可能有***等需求，则该形变需求为放大需求；再例如，对于身体丰满用户的成像，可能有瘦臀等需求，则该形变需求可为缩小需求。
例如，对于身体瘦弱用户的成像，可能有丰胸等需求，则该形变需求为放大需求；再例如，对于身体丰满用户的成像，可能有瘦胸等需求，则该形变需求可为缩小需求。
在一些实施例中，所述步骤S130可包括：
若所述朝向位于所述第一方向和所述第二方向之间，根据所述朝向与所述第一方向之间的方向差，分别改变所述第一局部两个显露部分的形态。
由于此时，第一局部的两个部分都显露在图像中，但是显露时的尺寸可能有不同。
所述方向差可以用所述朝向分别与所述第一方向和第二方向之间的角度差来表示。
在本实施例中，由于方向差是基于第二局部与固定的第一方向和第二方向确定的，则此时第一局部的朝向与第二局部的朝向之间的相关关系，也决定了对应第一局部对称的两个部分(第一部分和第二部分)的形变量。
在朝向位于第一方向和第二方向之间时，若所述方向差与所述形变量之间具有正相关关系。例如，若方向差越小，则第一局部在图像中显露面积越小的部分的形变量就越小；若方向差越大，则第一局部在图像中显露面积越大的部分形变量越大。例如，由于胸部与胯部朝向相同，且胯部为第二局部，胸部为第一局部，则图像中胸部显露面积更大的半胸形变量更大，显露面积较小的半胸的形变量更小。。
在一些实施例中，所述若所述第二局部的朝向位于所述第一方向和所述第二方向之间，根据所述朝向与所述第一方向之间的方向差量，分别改变所述第一局部两个显露部分的形态，包括：
若所述朝向位于所述第一方向和所述第二方向之间，根据所述第二局部的朝向与所述第一方向的第一方向差，确定第一形变量；并根据所述第二局部的朝向与所述第二方向之间的第二方向差，确定第二形变量；
以第一形变量改变所述第一局部的第一部分的形态并以第二形变量改变所述第一局部的第二部分的形态。
由于第二局部的朝向在第一方向和第二方向之间，则第二局部两个对称的部分都会在图像中有显露，但是有一个部分显露的尺寸更大，另一个部分显露的尺寸更小。
显露尺寸不同的两个部分的改变形变量是不同的。
在本实施例中，首先根据第一方向差和第二方向差，分别确定第一形变量和第二形变量。
若采用正相关关系，即所述第一方向差与所述第一形变量正相关；所述第二方向差与所述第二形变量正相关。胸部的映射关系则为所述正相关关系。臀部的映射关系为负相关关系。
在本实施例中，所述第一方向差具体可为：第一方向与第二局部的朝向之间的方向角的绝对值；所述第二方向差具体可为：第二方向与第二局部的朝向之间的方向角的绝对值。
在另一些实施例中，若第一局部为胸部，所述步骤S130可包括以下至少之一：
若所述第二局部的朝向为第一方向或所述第二方向，改变所述第一局部显露在所述图像的部分的形态。
由于此时在目标中对称分布的第一局部的两个部分中的一个隐藏起来了，仅需对图像中显露的局部进行形变即可。
进一步地，所述步骤S130还可包括：
若所述第二局部的朝向位于所述第一方向和所述第二方向之间，根据所述朝向与所述第一方向之间的方向差，分别改变所述第一局部两个显露部分的形态。
在进一步地，所述步骤S130可包括：
若所述第二局部的朝向位于所述第一方向和所述第二方向之间，根据所述第二局部的朝向与所述第一方向的第一方向差，确定第一形变量；并根据所述第二局部的朝向与所述第二方向之间的第二方向差，确定第二形变量；
以第一形变量改变所述第一局部的第一部分的形态并以第二形变量改变所述第一局部的第二部分的形态；所述第一部分和第二部分在目标内是以所述第一局部的中心点对称分布的。
总之，若所述第一部分在所述图像中的显露尺寸大于所述第二部分的显露尺寸，则所述第一形变量大于所述第二形变量；若所述第一部分在所述图像中的显露尺寸小于所述第二部分的显露尺寸，则所述第一形变量小于所述第二形变量，而原本在目标中等尺寸的两个部分在图像中有显露尺寸的大小之分，则说明显露尺寸大的更靠近摄像头，则此时为了在改变形变之后依然能够满足图像的透视效果，则在形变的改变过程中，会以较大的形变量改变图像中显露尺寸比较大的部分，以较小的形变量改变图像中显露尺寸较小的部分。
若以胸部为例，则若所述第一方向差大于所述第二方向差，所述第一形变量大于所述第二形变量；若所述第一方向差小于所述第二方向差，所述第一形变量大于所述第二形变量。
若以臀部为例，若所述第一方向差大于所述第二方向差，所述第一形变量小于所述第二形变量；若所述第一方向差小于所述第二方向差，所述第一形变量大于所述第二形变量。
以上是对第一局部是胸部和臀部进行举例说明，在具体实现时，所述第一局部和第二局部不局限于臀部和胸部，例如，所述第一局部还可包括：肩部、腿部或背部等。
进一步地，若第一局部的朝向和第二局部的朝向相同，若所述第一方向差大于所述第二方向差，所述第一形变量大于所述第二形变量；若所述第一方向差小于所述第二方向差，所述第一形变量小于所述第二形变量；若所述第一方向差等于所述第二方向差，所述第一形变量等于所述第二形变量。
进一步地，若第一局部的朝向和第二局部的朝向相反，若所述第一方向差大于所述第二方向差，所述第一形变量小于所述第二形变量；若所述第一方向差小于所述第二方向差，所述第一形变量大于所述第二形变量；若所述第一方向差等于所述第二方向差，所述第一形变量等于所述第二形变量。
例如，若胯部朝向正好垂直图像平面，则所述第一方向差等于所述第二方向差，则此时所述第一形变量和所述第二形变量会相等，如此，若臀部的左半边臀向外扩大，则臀部的右半边臀也向外扩大；若臀部的右半边臀向内缩小，则臀部的左半边臀也向内缩小。
在一些实施例中，所述第一形变量与所述第二形变量的比值可等于或近似等于所述第一方向差与所述第二方向差的比值。
在一些实施例中，所述形变包括以下至少之一：扩大所述第一局部；缩小所述第一局部。
图5至图7为进行***形变的效果示意图。
在图5中人体的胯部朝向左边，由于更加靠近左边的臀部在图像中被隐藏，仅需要对人体更靠近右边的臀部进行***处理，如图5所示，通过***处理之后，图5右图中明显可见右臀***更高。
在图6中人体的胯部朝向右边，人体更靠近右边的臀部在图像中被隐藏起来了，人体的更靠近左边仅需要对人体左边的臀部进行***处理，如图6所示，通过***处理之后，图6右图中明显可见左臀***更高。
图7为第二局部的朝向位于左方向和右方向之间，为了避免***过程中怪异效果，会根据第二局部的朝向与左方向和右方向之间的方向差。在图7中，人体的左右臀都显露在图像中，但是可以左右臀部在图像中显露的尺寸大小是有差异的，显露的越多的则形变量要越大，显露的小的形变量要越小。
在本发明实施例中，所述形变包括以下至少之一：扩大所述第一局部；缩小所述第一局部。扩大所述第一局部可为：通过像素变换，使得图像上的第一局部在视觉上呈现扩大的效果。缩小所述第一局部可为：通过像素变换，使得图像上的第一局部在视觉上呈现缩小的效果。
如图8所示，本实施例提供一种图像处理装置，包括：
获取模块110，用于获取图像中目标的关键点；
确定模块120，用于根据所述关键点，确定所述目标的朝向；
形变模块130，用于基于所述朝向，对所述目标的第一局部进行形变处理。
在一些实施例中，所述获取模块110、确定模块120及形变模块130可为程序模块；所述程序模块被处理器执行后，能够实现关键点的获取、目标的朝向确定及第一局部的形变处理。
在另一些实施中，所述获取模块110、确定模块120及形变模块130可为软硬模块；所述软硬模块可包括可编程阵列；所述可编程阵列可为现场可编程阵列或复杂可编程阵列。
在还有一些实施例中，获取模块110、确定模块120及形变模块130可为纯硬件模块；所述纯硬件模块可包括专用集成电路。
基于上述方案，所述确定模块120，具体用于获取所述目标的第二局部的关键点；根据所述第二局部的关键点，确定所述第二局部的朝向。
基于上述方案，所述第二局部的朝向与所述第一局部的朝向相反或相同。
基于上述方案，所述确定模块120，具体用于基于所述第二局部的第一关键点和第二关键点构建第一向量；基于所述第二局部的第三关键点和所述第二关键点构建第二向量；基于所述第一向量和所述第二向量，确定所述第二局部的朝向。
基于上述方案，在目标所对应的采集对象中所述第一关键点对应于第一位置；所述第二关键点对应于第二位置；所述第三关键点对应于第三位置；其中，所述第一位置和所述第三位置以所述第二位置对称。
基于上述方案，所述确定模块120，具体用于所述第一向量叉乘所述第二向量，得到第三向量；其中，所述第三向量的方向为所述第二局部的朝向。
基于上述方案，所述形变模块130，具体用于根据所述第二局部的朝向分别与第一方向和第二方向之间的相对方向关系，对所述目标的第一局部进行形变处理，其中，所述第一方向与所述第二方向互为相反方向。
基于上述方案，所述形变模块130，具体用于执行以下至少之一：
若所述第二局部的朝向为所述第一方向或所述第二方向，改变所述第一局部显露在所述图像的部分的形态。
基于上述方案，所述形变模块130，具体用于若所述第二局部的朝向位于所述第一方向和所述第二方向之间，根据所述朝向与所述第一方向之间的方向差，分别改变所述第一局部两个显露部分的形态。
基于上述方案，所述形变模块130，具体用于若所述第二局部的朝向位于所述第一方向和所述第二方向之间，根据所述第二局部的朝向与所述第一方向的第一方向差，确定第一形变量；并根据所述第二局部的朝向与所述第二方向之间的第二方向差，确定第二形变量；以第一形变量改变所述第一局部的第一部分的形态并以第二形变量改变所述第一局部的第二部分的形态。
基于上述方案，所述形变模块130，可具体用于若所述第二局部的朝向位于所述第一方向和所述第二方向之间，根据所述第二局部的朝向与所述第一方向的第一方向差，确定第一形变量；并根据所述第二局部的朝向与所述第二方向之间的第二方向差，确定第二形变量；以第一形变量改变所述第一局部的第一部分的形态并以第二形变量改变所述第一局部的第二部分的形态，其中，所述第一部分和第二部分在目标内是以所述第一局部的中心点对称分布的。
在一些实施例中，若所述第一部分在所述图像中的显露尺寸大于所述第二部分的显露尺寸，则所述第一形变量大于所述第二形变量；若所述第一部分在所述图像中的显露尺寸小于所述第二部分的显露尺寸，则所述第一形变量小于所述第二形变量。
基于上述方案，所述第一局部的朝向与所述第二局部的朝向相同；，若所述第一方向差大于所述第二方向差，所述第一形变量大于所述第二形变量；若所述第一方向差小于所述第二方向差，所述第一形变量小于所述第二形变量；若所述第一方向差等于所述第二方向差，所述第一形变量等于所述第二形变量。
基于上述方案，当所述第一局部的朝向与所述第二局部的朝向相反时，若所述第一方向差大于所述第二方向差，所述第一形变量小于所述第二形变量；若所述第一方向差小于所述第二方向差，所述第一形变量大于所述第二形变量；若所述第一方向差等于所述第二方向差，所述第一形变量等于所述第二形变量。
基于上述方案，所述形变包括以下至少之一：
扩大所述第一局部；
缩小所述第一局部。
如图9所示，本实施例提供了一种图像设备，包括：
存储器；
处理器，与所述存储器连接，用于通过执行位于所述存储器上的计算机可执行指令，能够实现前述一个或多个实施例提供的图像处理方法，例如，图1、及图2所示图像处理方法中的一个或多个。
该存储器可为各种类型的存储器，可为随机存储器、只读存储器、闪存等。所述存储器可用于信息存储，例如，存储计算机可执行指令等。所述计算机可执行指令可为各种程序指令，例如，目标程序指令和/或源程序指令等。
所述处理器可为各种类型的处理器，例如，中央处理器、微处理器、数字信号处理器、可编程阵列、数字信号处理器、专用集成电路或图像处理器等。
所述处理器可以通过总线与所述存储器连接。所述总线可为集成电路总线等。
在一些实施例中，所述图像设备还可包括：通信接口，该通信接口可包括：网络接口、例如，局域网接口、收发天线等。所述通信接口同样与所述处理器连接，能够用于信息收发。
在一些实施例中，所述电子设备还包括人机交互接口，例如，所述人机交互接口可包括各种输入输出设备，例如，键盘、触摸屏等。
本实施例提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令；所述计算机可执行指令被执行后，能够实现前述一个或多个实施例提供的图像处理方法，例如，图1及图2所示图像处理方法中的一个或多个。
所述计算机存储介质可为包括具有记录功能的各种记录介质，例如，CD、软盘、硬盘、磁带、光盘、U盘或移动硬盘等各种存储介质。可选的所述计算机存储介质可为非瞬间存储介质，该计算机存储介质可被处理器读取，从而使得存储在计算机存储机制上的计算机可执行指令被处理器获取并执行后，能够实现前述任意一个技术方案提供的信息处理方法，例如，执行应用于终端设备中的信息处理方法或应用服务器中的信息处理方法。
本实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机可执行指令；所述计算机可执行指令被执行后，能够实现前述一个或多个实施例提供的图像处理方法，例如，图1及图2所示图像处理方法中的一个或多个。
所述包括有形地包含在计算机存储介质上的计算机程序，计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码，程序代码可包括对应执行本申请实施例提供的方法步骤对应的指令。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备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，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，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全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理模块中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，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，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (29)

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
获取图像中目标的关键点；
根据所述关键点，确定所述目标的第二局部的朝向；
基于所述目标的第二局部的朝向，对所述目标的第一局部进行形变处理，所述目标的第一局部和所述目标的第二局部是所述目标的不同部位；
所述基于所述目标的第二局部的朝向，对所述目标的第一局部进行形变处理，包括：
若所述第二局部的朝向位于第一方向和第二方向之间，根据所述第二局部的朝向与所述第一方向之间的方向差，分别改变所述第一局部两个显露部分的形态；其中，所述第一方向与所述第二方向互为相反方向。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述根据所述关键点，确定第二局部的朝向，包括：
获取所述目标的第二局部的关键点；
根据所述第二局部的关键点，确定所述第二局部的朝向。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
所述第一局部的朝向与所述第二局部的朝向相反或相同。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二局部的关键点，确定所述第二局部的朝向，包括：
基于所述第二局部的第一关键点和第二关键点构建第一向量；
基于所述第二局部的第三关键点和所述第二关键点构建第二向量；
基于所述第一向量和所述第二向量，确定所述第二局部的朝向。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在目标所对应的采集对象中所述第一关键点对应于第一位置；所述第二关键点对应于第二位置；所述第三关键点对应于第三位置；其中，所述第一位置和所述第三位置以所述第二位置对称。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一向量和所述第二向量，确定所述第二局部的朝向，包括：
所述第一向量叉乘所述第二向量，得到第三向量；
其中，所述第三向量的方向为所述第二局部的朝向。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标的第二局部的朝向，对所述目标的第一局部进行形变处理，还包括：
若所述第二局部的朝向为所述第一方向或所述第二方向，改变所述第一局部显露在所述图像的部分的形态。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若所述第二局部的朝向位于第一方向和第二方向之间，根据所述第二局部的朝向与所述第一方向之间的方向差，分别改变所述第一局部两个显露部分的形态，包括：
若所述第二局部的朝向位于所述第一方向和所述第二方向之间，根据所述第二局部的朝向与所述第一方向的第一方向差，确定第一形变量；并根据所述第二局部的朝向与所述第二方向之间的第二方向差，确定第二形变量；
以第一形变量改变所述第一局部的第一部分的形态并以第二形变量改变所述第一局部的第二部分的形态，其中，所述第一部分和第二部分在目标内是以所述第一局部的中心点对称分布的。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，
若所述第一部分在所述图像中的显露尺寸大于所述第二部分的显露尺寸，则所述第一形变量大于所述第二形变量；
若所述第一部分在所述图像中的显露尺寸小于所述第二部分的显露尺寸，则所述第一形变量小于所述第二形变量。
10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述第一局部的朝向与所述第二局部的朝向相同；若所述第一方向差大于所述第二方向差，所述第一形变量大于所述第二形变量；若所述第一方向差小于所述第二方向差，所述第一形变量小于所述第二形变量；若所述第一方向差等于所述第二方向差，所述第一形变量等于所述第二形变量。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述第一局部包括：胸部。
12.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，当所述第一局部的朝向与所述第二局部的朝向相反时，若所述第一方向差大于所述第二方向差，所述第一形变量小于所述第二形变量；若所述第一方向差小于所述第二方向差，所述第一形变量大于所述第二形变量；若所述第一方向差等于所述第二方向差，所述第一形变量等于所述第二形变量。
13.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述第一局部包括：臀部。
14.根据权利要求1至13任一项所述的方法，其特征在于，
所述形变包括以下至少之一：
扩大所述第一局部；
缩小所述第一局部。
15.一种图像处理装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取图像中目标的关键点；
确定模块，用于根据所述关键点，确定所述目标的第二局部的朝向；
形变模块，用于基于所述目标的第二局部的朝向，对所述目标的第一局部进行形变处理，所述目标的第一局部和所述目标的第二局部是所述目标的不同部位；所述基于所述目标的第二局部的朝向，对所述目标的第一局部进行形变处理，包括：若所述第二局部的朝向位于第一方向和第二方向之间，根据所述第二局部的朝向与所述第一方向之间的方向差，分别改变所述第一局部两个显露部分的形态；其中，所述第一方向与所述第二方向互为相反方向。
16.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，
所述确定模块，具体用于获取所述目标的第二局部的关键点；根据所述第二局部的关键点，确定所述第二局部的朝向；其中，所述第二局部的朝向与所述第一局部的朝向相反或相同。
17.根据权利要求16所述的装置，其特征在于，所述确定模块，具体用于基于所述第二局部的第一关键点和第二关键点构建第一向量；基于所述第二局部的第三关键点和所述第二关键点构建第二向量；基于所述第一向量和所述第二向量，确定所述第二局部的朝向。
18.根据权利要求17所述的装置，其特征在于，
在目标所对应的采集对象中所述第一关键点对应于第一位置；所述第二关键点对应于第二位置；所述第三关键点对应于第三位置；其中，所述第一位置和所述第三位置以所述第二位置对称。
19.根据权利要求17所述的装置，其特征在于，所述确定模块，具体用于所述第一向量叉乘所述第二向量，得到第三向量；其中，所述第三向量的方向为所述第二局部的朝向。
20.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，
所述形变模块，具体还用于执行：
若所述第二局部的朝向为所述第一方向或所述第二方向，改变所述第一局部显露在所述图像的部分的形态。
21.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述形变模块，具体用于若所述第二局部的朝向位于所述第一方向和所述第二方向之间，根据所述第二局部的朝向与所述第一方向的第一方向差，确定第一形变量；并根据所述第二局部的朝向与所述第二方向之间的第二方向差，确定第二形变量；以第一形变量改变所述第一局部的第一部分的形态并以第二形变量改变所述第一局部的第二部分的形态，其中，所述第一部分和第二部分在目标内是以所述第一局部的中心点对称分布的。
22.根据权利要求21所述的装置，其特征在于，
若所述第一部分在所述图像中的显露尺寸大于所述第二部分的显露尺寸，则所述第一形变量大于所述第二形变量；
若所述第一部分在所述图像中的显露尺寸小于所述第二部分的显露尺寸，则所述第一形变量小于所述第二形变量。
23.根据权利要求21所述的装置，其特征在于，
当所述第一局部的朝向与所述第二局部的朝向相同时，若所述第一方向差大于所述第二方向差，所述第一形变量大于所述第二形变量；若所述第一方向差小于所述第二方向差，所述第一形变量小于所述第二形变量；若所述第一方向差等于所述第二方向差，所述第一形变量等于所述第二形变量。
24.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述第一局部包括：胸部。
25.根据权利要求21所述的装置，其特征在于，当所述第一局部的朝向与所述第二局部的朝向相反时，若所述第一方向差大于所述第二方向差，所述第一形变量小于所述第二形变量；若所述第一方向差小于所述第二方向差，所述第一形变量大于所述第二形变量；若所述第一方向差等于所述第二方向差，所述第一形变量等于所述第二形变量。
26.根据权利要求25所述的装置，其特征在于，所述第一局部包括臀部。
27.根据权利要求15至26任一项所述的装置，其特征在于，
所述形变包括以下至少之一：
扩大所述第一局部；
缩小所述第一局部。
28.一种图像处理设备，其特征在于，包括：
存储器；
处理器，与所述存储器连接，用于通过执行存储在所述存储器上的计算机可执行指令能够实现权利要求1至14任一项提供的图像处理方法。
29.一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令；所述计算机可执行指令能够实现权利要求1至14任一项提供的图像处理方法。
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Families Citing this family (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110910393B (zh) * 2018-09-18 2023-03-24 北京市商汤科技开发有限公司 数据处理方法及装置、电子设备及存储介质
US11610414B1 (en) * 2019-03-04 2023-03-21 Apple Inc. Temporal and geometric consistency in physical setting understanding
US10902618B2 (en) * 2019-06-14 2021-01-26 Electronic Arts Inc. Universal body movement translation and character rendering system
CA3154216A1 (en) * 2019-10-11 2021-04-15 Beyeonics Surgical Ltd. System and method for improved electronic assisted medical procedures
KR102610840B1 (ko) * 2019-12-19 2023-12-07 한국전자통신연구원 사용자 모션 자동 인식 시스템 및 그 방법
CN111105348A (zh) * 2019-12-25 2020-05-05 北京市商汤科技开发有限公司 图像处理方法及装置、图像处理设备及存储介质
US11504625B2 (en) 2020-02-14 2022-11-22 Electronic Arts Inc. Color blindness diagnostic system
US11232621B2 (en) 2020-04-06 2022-01-25 Electronic Arts Inc. Enhanced animation generation based on conditional modeling
US11648480B2 (en) 2020-04-06 2023-05-16 Electronic Arts Inc. Enhanced pose generation based on generative modeling
CN111881838B (zh) * 2020-07-29 2023-09-26 清华大学 具有隐私保护功能的运动障碍评估录像分析方法及设备
US11410366B2 (en) 2020-09-18 2022-08-09 Unity Technologies Sf Systems and methods for generating a skull surface for computer animation
CN114333228B (zh) * 2020-09-30 2023-12-08 北京君正集成电路股份有限公司 一种婴儿的智能视频看护方法
CN112165630B (zh) * 2020-10-16 2022-11-15 广州虎牙科技有限公司 图像渲染方法、装置、电子设备及存储介质
CN112932468A (zh) * 2021-01-26 2021-06-11 京东方科技集团股份有限公司 一种肌肉运动能力的监测***以及监测方法
US11887232B2 (en) 2021-06-10 2024-01-30 Electronic Arts Inc. Enhanced system for generation of facial models and animation
US20230177881A1 (en) * 2021-07-06 2023-06-08 KinTrans, Inc. Automatic body movement recognition and association system including smoothing, segmentation, similarity, pooling, and dynamic modeling
JPWO2023079987A1 (zh) * 2021-11-04 2023-05-11
CN114115544B (zh) * 2021-11-30 2024-01-05 杭州海康威视数字技术股份有限公司 人机交互方法、三维显示设备及存储介质
KR20230090852A (ko) * 2021-12-15 2023-06-22 삼성전자주식회사 복수의 카메라를 이용하여 촬영된 손의 3차원 골격 데이터를 획득하는 전자 장치 및 방법
CN117315201A (zh) * 2022-06-20 2023-12-29 香港教育大学 用于在虚拟世界中动画化化身的***
CN115564689A (zh) * 2022-10-08 2023-01-03 上海宇勘科技有限公司 一种基于按块处理技术的人工智能图像处理方法及***

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102096900A (zh) * 2007-08-30 2011-06-15 精工爱普生株式会社 图像处理装置、图像处理方法和图像处理程序
CN104915919A (zh) * 2014-03-13 2015-09-16 欧姆龙株式会社 图像处理装置以及图像处理方法
CN108830783A (zh) * 2018-05-31 2018-11-16 北京市商汤科技开发有限公司 一种图像处理方法、装置和计算机存储介质
CN108830200A (zh) * 2018-05-31 2018-11-16 北京市商汤科技开发有限公司 一种图像处理方法、装置和计算机存储介质

Family Cites Families (102)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4561066A (en) 1983-06-20 1985-12-24 Gti Corporation Cross product calculator with normalized output
JPH0816820A (ja) * 1994-04-25 1996-01-19 Fujitsu Ltd ３次元アニメーション作成装置
US6657628B1 (en) 1999-11-24 2003-12-02 Fuji Xerox Co., Ltd. Method and apparatus for specification, control and modulation of social primitives in animated characters
JP2002024807A (ja) 2000-07-07 2002-01-25 National Institute Of Advanced Industrial & Technology 物体運動追跡手法及び記録媒体
JP4077622B2 (ja) * 2001-11-15 2008-04-16 独立行政法人科学技術振興機構 ３次元人物動画像生成システム
US7215828B2 (en) * 2002-02-13 2007-05-08 Eastman Kodak Company Method and system for determining image orientation
US9177387B2 (en) 2003-02-11 2015-11-03 Sony Computer Entertainment Inc. Method and apparatus for real time motion capture
US20160098095A1 (en) 2004-01-30 2016-04-07 Electronic Scripting Products, Inc. Deriving Input from Six Degrees of Freedom Interfaces
JP2007004732A (ja) * 2005-06-27 2007-01-11 Matsushita Electric Ind Co Ltd 画像生成装置及び画像生成方法
US7869646B2 (en) 2005-12-01 2011-01-11 Electronics And Telecommunications Research Institute Method for estimating three-dimensional position of human joint using sphere projecting technique
US7859540B2 (en) 2005-12-22 2010-12-28 Honda Motor Co., Ltd. Reconstruction, retargetting, tracking, and estimation of motion for articulated systems
JP4148281B2 (ja) * 2006-06-19 2008-09-10 ソニー株式会社 モーションキャプチャ装置及びモーションキャプチャ方法、並びにモーションキャプチャプログラム
JP5229910B2 (ja) 2008-08-08 2013-07-03 株式会社メイクソフトウェア 画像処理装置、画像出力装置、画像処理方法及びコンピュータプログラム
US8253801B2 (en) 2008-12-17 2012-08-28 Sony Computer Entertainment Inc. Correcting angle error in a tracking system
US8682028B2 (en) 2009-01-30 2014-03-25 Microsoft Corporation Visual target tracking
US8588465B2 (en) * 2009-01-30 2013-11-19 Microsoft Corporation Visual target tracking
US8267781B2 (en) * 2009-01-30 2012-09-18 Microsoft Corporation Visual target tracking
CN101930284B (zh) 2009-06-23 2014-04-09 腾讯科技（深圳）有限公司 一种实现视频和虚拟网络场景交互的方法、装置和***
KR101616926B1 (ko) * 2009-09-22 2016-05-02 삼성전자주식회사 영상 처리 장치 및 방법
US9240067B2 (en) 2009-10-15 2016-01-19 Yeda Research & Development Co. Ltd. Animation of photo-images via fitting of combined models
RU2534892C2 (ru) 2010-04-08 2014-12-10 Самсунг Электроникс Ко., Лтд. Устройство и способ для захвата безмаркерных движений человека
US9177409B2 (en) 2010-04-29 2015-11-03 Naturalmotion Ltd Animating a virtual object within a virtual world
US8437506B2 (en) * 2010-09-07 2013-05-07 Microsoft Corporation System for fast, probabilistic skeletal tracking
TWI534756B (zh) * 2011-04-29 2016-05-21 國立成功大學 運動編碼影像及生成模組、影像處理模組及運動展示模組
AU2011203028B1 (en) * 2011-06-22 2012-03-08 Microsoft Technology Licensing, Llc Fully automatic dynamic articulated model calibration
US9134127B2 (en) * 2011-06-24 2015-09-15 Trimble Navigation Limited Determining tilt angle and tilt direction using image processing
US10319133B1 (en) 2011-11-13 2019-06-11 Pixar Posing animation hierarchies with dynamic posing roots
KR101849373B1 (ko) 2012-01-31 2018-04-17 한국전자통신연구원 인체의 관절구조를 추정하기 위한 장치 및 방법
US9747495B2 (en) 2012-03-06 2017-08-29 Adobe Systems Incorporated Systems and methods for creating and distributing modifiable animated video messages
CN102824176B (zh) 2012-09-24 2014-06-04 南通大学 一种基于Kinect传感器的上肢关节活动度测量方法
US9632658B2 (en) 2013-01-15 2017-04-25 Leap Motion, Inc. Dynamic user interactions for display control and scaling responsiveness of display objects
TWI475495B (zh) 2013-02-04 2015-03-01 Wistron Corp 圖像的識別方法、電子裝置與電腦程式產品
CN104103090A (zh) * 2013-04-03 2014-10-15 北京三星通信技术研究有限公司 图像处理方法、个性化人体显示方法及其图像处理***
CN103268158B (zh) * 2013-05-21 2017-09-08 上海速盟信息技术有限公司 一种模拟重力传感数据的方法、装置及一种电子设备
JP6136926B2 (ja) * 2013-06-13 2017-05-31 ソニー株式会社 情報処理装置、記憶媒体および情報処理方法
JP2015061579A (ja) * 2013-07-01 2015-04-02 株式会社東芝 動作情報処理装置
JP6433149B2 (ja) 2013-07-30 2018-12-05 キヤノン株式会社 姿勢推定装置、姿勢推定方法およびプログラム
JP6049202B2 (ja) * 2013-10-25 2016-12-21 富士フイルム株式会社 画像処理装置、方法、及びプログラム
US9600887B2 (en) * 2013-12-09 2017-03-21 Intel Corporation Techniques for disparity estimation using camera arrays for high dynamic range imaging
JP6091407B2 (ja) * 2013-12-18 2017-03-08 三菱電機株式会社 ジェスチャ登録装置
KR101700817B1 (ko) 2014-01-10 2017-02-13 한국전자통신연구원 3차원 영상을 이용한 다수의 팔 및 손 검출 장치 및 그 방법
JP6353660B2 (ja) 2014-02-06 2018-07-04 日本放送協会 手話単語分類情報生成装置およびそのプログラム
WO2015176163A1 (en) * 2014-05-21 2015-11-26 Millennium Three Technologies Inc Fiducial marker patterns, their automatic detection in images, and applications thereof
US10426372B2 (en) * 2014-07-23 2019-10-01 Sony Corporation Image registration system with non-rigid registration and method of operation thereof
EP3238176B1 (en) * 2014-12-11 2023-11-01 Intel Corporation Avatar selection mechanism
CN107533356A (zh) 2015-03-09 2018-01-02 文塔纳3D有限责任公司 头像控制***
CN104700433B (zh) 2015-03-24 2016-04-27 中国人民解放军国防科学技术大学 一种基于视觉的实时人体全身体运动捕捉方法及其***
US10022628B1 (en) 2015-03-31 2018-07-17 Electronic Arts Inc. System for feature-based motion adaptation
CN104866101B (zh) * 2015-05-27 2018-04-27 世优（北京）科技有限公司 虚拟对象的实时互动控制方法及装置
US10430867B2 (en) * 2015-08-07 2019-10-01 SelfieStyler, Inc. Virtual garment carousel
DE102015215513A1 (de) * 2015-08-13 2017-02-16 Avl List Gmbh System zur Überwachung einer technischen Vorrichtung
CN106991367B (zh) * 2016-01-21 2019-03-19 腾讯科技（深圳）有限公司 确定人脸转动角度的方法和装置
JP2017138915A (ja) * 2016-02-05 2017-08-10 株式会社バンダイナムコエンターテインメント 画像生成システム及びプログラム
US9460557B1 (en) 2016-03-07 2016-10-04 Bao Tran Systems and methods for footwear fitting
JP6723061B2 (ja) * 2016-04-15 2020-07-15 キヤノン株式会社 情報処理装置、情報処理装置の制御方法およびプログラム
CN106023288B (zh) * 2016-05-18 2019-11-15 浙江大学 一种基于图像的动态替身构造方法
CN106296778B (zh) * 2016-07-29 2019-11-15 网易（杭州）网络有限公司 虚拟对象运动控制方法与装置
CN106251396B (zh) * 2016-07-29 2021-08-13 迈吉客科技（北京）有限公司 三维模型的实时控制方法和***
JP6783925B2 (ja) * 2016-09-16 2020-11-11 バーブ サージカル インコーポレイテッドＶｅｒｂ Ｓｕｒｇｉｃａｌ Ｉｎｃ． ロボットアーム
WO2018069981A1 (ja) * 2016-10-11 2018-04-19 富士通株式会社 運動認識装置、運動認識プログラムおよび運動認識方法
CN108229239B (zh) 2016-12-09 2020-07-10 武汉斗鱼网络科技有限公司 一种图像处理的方法及装置
KR101867991B1 (ko) 2016-12-13 2018-06-20 한국과학기술원 다관절 오브젝트의 모션 에디팅 방법 및 장치
CN106920274B (zh) * 2017-01-20 2020-09-04 南京开为网络科技有限公司 移动端2d关键点快速转换为3d融合变形的人脸建模方法
JP2018119833A (ja) * 2017-01-24 2018-08-02 キヤノン株式会社 情報処理装置、システム、推定方法、コンピュータプログラム、及び記憶媒体
JP2018169720A (ja) * 2017-03-29 2018-11-01 富士通株式会社 動き検出システム
CN107272884A (zh) * 2017-05-09 2017-10-20 聂懋远 一种基于虚拟现实技术的控制方法及其控制***
CN107220933B (zh) * 2017-05-11 2021-09-21 上海联影医疗科技股份有限公司 一种参考线确定方法和***
CN107154069B (zh) * 2017-05-11 2021-02-02 上海微漫网络科技有限公司 一种基于虚拟角色的数据处理方法及***
JPWO2018207388A1 (ja) 2017-05-12 2020-03-12 ブレイン株式会社 モーションキャプチャに関するプログラム、装置および方法
CN108876879B (zh) * 2017-05-12 2022-06-14 腾讯科技（深圳）有限公司 人脸动画实现的方法、装置、计算机设备及存储介质
US10379613B2 (en) * 2017-05-16 2019-08-13 Finch Technologies Ltd. Tracking arm movements to generate inputs for computer systems
CN107578462A (zh) * 2017-09-12 2018-01-12 北京城市***工程研究中心 一种基于实时运动捕捉的骨骼动画数据处理方法
CN108205654B (zh) * 2017-09-30 2021-06-04 北京市商汤科技开发有限公司 一种基于视频的动作检测方法及装置
CN108229332B (zh) * 2017-12-08 2020-02-14 华为技术有限公司 骨骼姿态确定方法、装置及计算机可读存储介质
CN107958479A (zh) * 2017-12-26 2018-04-24 南京开为网络科技有限公司 一种移动端3d人脸增强现实实现方法
CN108062783A (zh) * 2018-01-12 2018-05-22 北京蜜枝科技有限公司 面部动画映射***及方法
CN108227931A (zh) * 2018-01-23 2018-06-29 北京市商汤科技开发有限公司 用于控制虚拟人物的方法、设备、***、程序和存储介质
CN108357595B (zh) * 2018-01-26 2020-11-20 浙江大学 一种基于模型的自平衡无人驾驶自行车及其模型驱动的控制方法
CN108305321B (zh) * 2018-02-11 2022-09-30 牧星天佑(北京)科技文化发展有限公司 一种基于双目彩色成像***的立体人手3d骨架模型实时重建方法和装置
CN108364254B (zh) 2018-03-20 2021-07-23 北京奇虎科技有限公司 图像处理方法、装置及电子设备
JP6973258B2 (ja) * 2018-04-13 2021-11-24 オムロン株式会社 画像解析装置、方法およびプログラム
CN108427942A (zh) * 2018-04-22 2018-08-21 广州麦仑信息科技有限公司 一种基于深度学习的手掌检测与关键点定位方法
CN108648280B (zh) * 2018-04-25 2023-03-31 深圳市商汤科技有限公司 虚拟角色驱动方法及装置、电子设备和存储介质
CN108829232B (zh) * 2018-04-26 2021-07-23 深圳市同维通信技术有限公司 基于深度学习的人体骨骼关节点三维坐标的获取方法
CN108765272B (zh) * 2018-05-31 2022-07-08 Oppo广东移动通信有限公司 图像处理方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN108830784A (zh) * 2018-05-31 2018-11-16 北京市商汤科技开发有限公司 一种图像处理方法、装置和计算机存储介质
CN108765274A (zh) * 2018-05-31 2018-11-06 北京市商汤科技开发有限公司 一种图像处理方法、装置和计算机存储介质
CN109035415B (zh) 2018-07-03 2023-05-16 百度在线网络技术（北京）有限公司 虚拟模型的处理方法、装置、设备和计算机可读存储介质
CN109117726A (zh) * 2018-07-10 2019-01-01 深圳超多维科技有限公司 一种识别认证方法、装置、***及存储介质
US11527090B2 (en) * 2018-07-18 2022-12-13 Nec Corporation Information processing apparatus, control method, and non-transitory storage medium
CN109101901B (zh) * 2018-07-23 2020-10-27 北京旷视科技有限公司 人体动作识别及其神经网络生成方法、装置和电子设备
CN109146769A (zh) * 2018-07-24 2019-01-04 北京市商汤科技开发有限公司 图像处理方法及装置、图像处理设备及存储介质
CN109146629B (zh) * 2018-08-16 2020-11-27 连云港伍江数码科技有限公司 目标对象的锁定方法、装置、计算机设备和存储介质
CN109242789A (zh) * 2018-08-21 2019-01-18 成都旷视金智科技有限公司 图像处理方法、图像处理装置及存储介质
CN109191593A (zh) * 2018-08-27 2019-01-11 百度在线网络技术（北京）有限公司 虚拟三维模型的运动控制方法、装置及设备
CN109325450A (zh) 2018-09-25 2019-02-12 Oppo广东移动通信有限公司 图像处理方法、装置、存储介质及电子设备
US10832472B2 (en) * 2018-10-22 2020-11-10 The Hong Kong Polytechnic University Method and/or system for reconstructing from images a personalized 3D human body model and thereof
CN109376671B (zh) * 2018-10-30 2022-06-21 北京市商汤科技开发有限公司 图像处理方法、电子设备及计算机可读介质
CN115631305A (zh) 2018-12-29 2023-01-20 深圳市瑞立视多媒体科技有限公司 一种虚拟人物的骨骼模型的驱动方法、插件及终端设备
CN110139115B (zh) 2019-04-30 2020-06-09 广州虎牙信息科技有限公司 基于关键点的虚拟形象姿态控制方法、装置及电子设备
CN110688008A (zh) 2019-09-27 2020-01-14 贵州小爱机器人科技有限公司 虚拟形象交互方法和装置
CN110889382A (zh) 2019-11-29 2020-03-17 深圳市商汤科技有限公司 虚拟形象渲染方法及装置、电子设备和存储介质

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102096900A (zh) * 2007-08-30 2011-06-15 精工爱普生株式会社 图像处理装置、图像处理方法和图像处理程序
CN104915919A (zh) * 2014-03-13 2015-09-16 欧姆龙株式会社 图像处理装置以及图像处理方法
CN108830783A (zh) * 2018-05-31 2018-11-16 北京市商汤科技开发有限公司 一种图像处理方法、装置和计算机存储介质
CN108830200A (zh) * 2018-05-31 2018-11-16 北京市商汤科技开发有限公司 一种图像处理方法、装置和计算机存储介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
李雨龙."基于人脸朝向的非穿戴自然人机交互".电子学报.2015,第43卷(第8期),第2节第4段、第3节第1-2段. *

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Publication number Publication date
US11468612B2 (en) 2022-10-11
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