[發明專利]染色方法、裝置和計算機系統及介質

在審

• 申請號: 201811549517.0
• 申請日: 2018-12-18
• 公開（公告）號: CN111340921A
• 公開（公告）日: 2020-06-26
• 發明（設計）人: 劉享軍;毛偉;楊超
• 申請（專利權）人: 北京京東尚科信息技術有限公司;北京京東世紀貿易有限公司
• 主分類號: G06T15/00
• 分類號: G06T15/00
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 楊靜

1.一種染色方法，包括：

獲取視頻流，所述視頻流包括至少一個視頻幀；

對于所述至少一個視頻幀中的一個視頻幀，

獲取視頻幀的待染色區域，

至少基于所述待染色區域的灰度圖和染料的三原色值得到染色后的視頻幀；以及

至少基于所述染色后的視頻幀得到染色后的視頻流。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述獲取視頻流包括：

接收視頻流；或者

通過攝像頭采集視頻流。

3.根據權利要求1所述的方法，還包括：

在獲取視頻流之后，對所述視頻流的至少一個視頻幀進行標準化處理，得到標準化圖像，

其中，所述標準化圖像具有以下任意一種或多種特征：預設的分辨率和預設的圖像格式。

4.根據權利要求1所述的方法，其中，所述獲取視頻幀的待染色區域包括：

將一個視頻幀輸入待染色區域獲取模型，得到遮罩圖，所述遮罩圖為二值圖，所述待染色區域對應所述二值圖中一種值的區域；以及

基于所述遮罩圖和所述視頻幀得到所述待染色區域。

5.根據權利要求4所述的方法，其中：

所述至少基于所述待染色區域的灰度圖和染料的三原色值得到染色后的視頻幀包括：

獲取所述視頻幀的灰度圖；

基于染料的三原色值對所述視頻幀的灰度圖進行染色，得到染色視頻幀；

利用所述遮罩圖對所述染色視頻幀和所述視頻幀進行混合；

或者

所述至少基于所述待染色區域的灰度圖和染料的三原色值得到染色后的視頻幀包括：

獲取所述視頻幀的灰度圖；

基于所述遮罩圖和所述視頻幀的灰度圖得到待染色區域的灰度圖；

基于染料的三原色值對所述待染色區域的灰度圖進行染色，得到染色區域；以及

將所述染色區域和所述視頻幀進行混合。

6.根據權利要求4所述的方法，還包括：

在得到遮罩圖之后，對所述遮罩圖的圖像邊緣進行模糊處理，得到模糊化遮罩圖；以及

所述基于所述遮罩圖和所述視頻幀得到所述待染色區域包括基于所述模糊化遮罩圖和所述視頻幀得到所述待染色區域。

7.根據權利要求6所述的方法，其中，所述對所述遮罩圖的圖像邊緣進行模糊處理包括：

將所述遮罩圖發送給圖像處理器；

在著色器中對每個像素進行領域采樣，得到每個像素的顏色值；以及

按照高斯核對每個像素的顏色值進行加權平均處理。

8.根據權利要求4所述的方法，其中，所述待染色區域獲取模型包括編碼器部分和解碼器部分，所述編碼器部分和所述解碼器部分分別為卷積神經網絡，所述編碼器部分對應的卷積神經網絡的最后一層為卷積層，所述解碼器部分對應的卷積神經網絡與所述編碼器部分對應的卷積神經網絡的各層次相對應，且所述解碼器部分對應的卷積神經網絡無需進行歸一化和激活函數運算。

9.根據權利要求8所述的方法，其中：

所述編碼器部分依次包括輸入層、卷積層、第一指定個數瓶頸層和卷積層；以及

所述解碼器部分依次包括第二指定個數上采樣層、卷積層和輸出層。

10.根據權利要求8所述的方法，其中，所述待染色區域獲取模型通過以下方式進行訓練：

將第二版移動端深度學習網絡的網絡參數作為所述待染色區域獲取模型的初始化參數；以及

將訓練數據輸入所述待染色區域獲取模型進行訓練，所述訓練數據包括待染色區域標識信息。

11.根據權利要求1所述的方法，還包括：

在至少基于所述染色后的視頻幀得到染色后的視頻流之后，展示所述染色后的視頻流。