[發明專利]一種3D人像食品打印方法

有效

• 申請號: 201710013527.1
• 申請日: 2017-01-09
• 公開（公告）號: CN106723241B
• 公開（公告）日: 2019-01-29
• 發明（設計）人: 金小剛
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: A23P30/00
• 分類號: A23P30/00;G06T3/00
• 代理公司: 杭州天勤知識產權代理有限公司 33224
• 代理人: 胡紅娟

1.一種3D人像食品打印方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)用戶將輸入的人臉源圖像由RGB圖像轉換為灰度圖；

(2)利用face++API，對人臉特征區域的83個人臉特征點進行標識，獲得83個涵蓋臉部輪廓，包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴輪廓的特征點；

(3)將灰度圖進行預處理，加強face++人臉關鍵點插值后得到的臉部輪廓的灰度值；

(4)利用邊緣切向流構造算法，構造人臉圖像的平滑方向場；

(5)利用沿著方向流場的高斯差分算法，進行基于方向場流向的各向異性高斯濾波，最后根據預設的閾值進行二值化，從而得到人臉圖像的輪廓；

(6)對步驟(5)得到的二值圖像進行避開face++標記的人臉關鍵點的八連通深度遍歷搜索，刪除像素點低于300的連通線段，從而簡化圖像；

(7)將步驟(6)得到的各個離散的連通線條抽象為一個點，進而將一筆畫問題轉換為圖論問題，利用普里姆算法將距離最近的連通區域兩兩相連，將所有線條連成一體；

(8)采用侵蝕算法，對步驟(7)得到的一筆畫路徑進行簡化，通過依次遍歷所有像素點，得到最終的3D打印路徑；

在步驟(2)中所述對人臉特征區域的83個人臉特征點進行標識，具體方法為：

(2-1)找到人臉的位置并在這個基礎上定位人臉關鍵點如眼睛中心或嘴角的位置；

(2-2)把人臉通過縮放、旋轉、拉伸等圖像變化變到一個比較標準的大小位置；

(2-3)加入人臉光學校正模塊，通過濾波方法去除對光照更加敏感的面部特征；

(2-4)從人臉區域提取包括局部二值模式、方向梯度直方圖、Gabor濾波的各種特征；

(2-5)根據人臉上關鍵特征的分布，將人臉劃分成以下五個特征區域：臉部輪廓特征區域、眉毛特征區域、眼睛特征區域、鼻子特征區域、嘴唇特征區域和臉頰特征區域；

(2-6)對人臉的五個特征區域的各特征點進行標識；

步驟(6)中所述的簡化圖像具體方法如下：

(6-1)通過邊緣切向流與沿著流場的高斯差分算法得到二值圖，預先標記含有Face++人臉關鍵點的連通線條；

(6-2)對其二值圖中每一個像素點避開標記的人臉關鍵點線條采取八連通深度搜索遍歷，統計每一個連通線條的像素點的個數，并設置閾值；

(6-3)刪除像素點數低于300并且不通過特征點的連通線條，從而簡化圖片；

步驟(7)中所述的將所有線條連成一體的方法如下：

(7-1)采取八連通深度搜索遍歷對連通域進行標記，將各個離散的連通線條抽象為一個點，進而將問題抽象為一個圖論問題；

(7-2)依次枚舉兩兩連通域間的最短距離，并記錄達到最短距離時對應的兩點坐標；

(7-3)最小生成樹普里姆算法進行距離最近的兩個連通域互連，達到互連邊的權值之和最小。

2.如權利要求1所述的3D人像食品打印方法，其特征在于，在步驟(1)中所述將輸入的人臉源圖像由RGB圖像轉換為灰度圖，具體方法為：

Gray＝R*0.299+G*0.587+B*0.114。

3.如權利要求1所述的3D人像食品打印方法，其特征在于，所述人臉特征點的生成順序為：第一個點為下巴；接著是九個由上到下的左側臉部輪廓關鍵點和九個由上到下的右側臉部輪廓關鍵點；眉毛特征區域由左右各八個特征點組成；眼睛特征區域由中心一個特征點和周圍十個個特征點組成；鼻子特征區域由八個特點組成；其余的特征點描述嘴巴特征區域。