[發明專利]圖像訓練樣本生成方法和裝置在審
| 申請號: | 202010543613.5 | 申請日: | 2020-06-15 |
| 公開(公告)號: | CN111680758A | 公開(公告)日: | 2020-09-18 |
| 發明(設計)人: | 許婭彤 | 申請(專利權)人: | 杭州海康威視數字技術股份有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/62 | 分類號: | G06K9/62;G06T17/00;G06T19/20 |
| 代理公司: | 北京三高永信知識產權代理有限責任公司 11138 | 代理人: | 謝冬寒 |
| 地址: | 310051 浙*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 圖像 訓練 樣本 生成 方法 裝置 | ||
1.一種圖像訓練樣本生成方法,其特征在于,所述方法包括:
獲取目標對象的三維紋理模型;
對所述三維紋理模型進行模型變換,得到多個三維變換模型,所述模型變換包括模型形變和紋理變換中的至少一種;
生成所述多個三維變換模型中每個三維變換模型對應的一個或多個二維圖像,將生成的二維圖像作為圖像訓練樣本。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述獲取目標對象的三維紋理模型,包括:
創建所述目標對象的三維模型;
根據所述目標對象的紋理,對所述三維模型進行紋理映射,得到所述三維紋理模型。
3.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,當所述模型變換包括所述紋理變換時,所述對所述三維紋理模型進行模型變換,得到多個三維變換模型,包括:
對所述三維紋理模型進行語義分割,得到多個局部特征區域,所述多個局部特征區域中的每個局部特征區域對應一個語義;
根據所述多個局部特征區域對應的語義,從存儲的多個紋理素材中,獲取每個局部特征區域對應的多個目標紋理素材;
根據所述多個局部特征區域分別對應的多個目標紋理素材,對所述三維紋理模型進行紋理變換,得到所述多個三維變換模型。
4.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,當所述模型變換包括所述模型形變時,所述對所述三維紋理模型進行模型變換,得到多個三維變換模型,包括:
獲取多組結構編輯參數;
根據所述多組結構編輯參數,分別對所述三維紋理模型的幾何結構進行編輯,得到所述多個三維變換模型。
5.根據權利要求1-4任一所述的方法,其特征在于,所述生成所述多個三維變換模型中的每個三維變換模型對應的一個或多個二維圖像,包括:
獲取參考相機參數;
根據所述參考相機參數,從一個或多個不同的視角方向,對每個三維變換模型進行投影,得到相應三維變換模型對應的一個或多個二維圖像。
6.一種圖像訓練樣本生成裝置,其特征在于,所述裝置包括:
獲取模塊,用于獲取目標對象的三維紋理模型;
變換模塊,用于對所述三維紋理模型進行模型變換,得到多個三維變換模型,所述模型變換包括模型形變和紋理變換中的至少一種;
生成模塊,用于生成所述多個三維變換模型中每個三維變換模型對應的一個或多個二維圖像,將生成的二維圖像作為圖像訓練樣本。
7.根據權利要求6所述的裝置,其特征在于,所述獲取模塊包括:
創建子模塊,用于創建所述目標對象的三維模型;
映射子模塊,用于根據所述目標對象的紋理,對所述三維模型進行紋理映射,得到所述三維紋理模型。
8.根據權利要求6所述的裝置,其特征在于,當所述模型變換包括所述紋理變換時,所述變換模塊包括:
語義分割子模塊,用于對所述三維紋理模型進行語義分割,得到多個局部特征區域,所述多個局部特征區域中的每個局部特征區域對應一個語義;
第一獲取子模塊,用于根據所述多個局部特征區域對應的語義,從存儲的多個紋理素材中,獲取每個局部特征區域對應的多個目標紋理素材;
變換子模塊,用于根據所述多個局部特征區域分別對應的多個目標紋理素材,對所述三維紋理模型進行紋理變換,得到所述多個三維變換模型。
9.根據權利要求6所述的裝置,其特征在于,當所述模型變換包括所述模型形變時,所述變換模塊包括:
第二獲取子模塊,用于獲取多組結構編輯參數;
編輯子模塊,用于根據所述多組結構編輯參數,分別對所述三維紋理模型的幾何結構進行編輯,得到所述多個三維變換模型。
10.根據權利要求6-9任一所述的裝置,其特征在于,所述生成模塊包括:
第三獲取子模塊,用于獲取參考相機參數;
投影子模塊,用于根據所述參考相機參數,從一個或多個不同的視角方向,對每個三維變換模型進行投影,得到相應三維變換模型對應的一個或多個二維圖像。
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