[發明專利]一種動畫生成方法、系統及其可讀介質

有效

• 申請號: 202110012068.1
• 申請日: 2021-01-06
• 公開（公告）號: CN112634411B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 陳小紅;張銳;張雪松
• 申請（專利權）人: 上海欣子信息科技有限公司
• 主分類號: G06T13/00
• 分類號: G06T13/00;G06V40/20;G06V10/46;G06T7/194;G06T7/90;G06N3/0464;G06N3/08
• 代理公司: 上海中外企專利代理事務所(特殊普通合伙) 31387
• 代理人: 孫益青

1.一種動畫生成方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：識別用戶的上傳圖像、當該圖像識別為非人體圖像時報錯，當該圖像識別為人體圖像時進入步驟2；

步驟2：對所述上傳圖像沿從頭到腳的方向依次對各個部位進行特征點識別、對人體圖像所需特征點進行標號；

步驟3：對標號后所需特征點進行邏輯分析，劃分出各個身體部位所包含的特征點，并將人體圖像分割出各個模塊；

步驟4：取人體圖像肢體根部關節點為原點建立坐標系，將分割后的各個模塊放入對應建立好的坐標系中、通過改變特征點坐標來實現人體圖像的新姿態；

步驟1所述識別用戶的上傳圖像基于卷積神經網絡的訓練模型實現，其包括以下步驟：

步驟11：選擇一個MNIST數據集，使用TensorFlow框架建卷積神經網絡，建立關鍵節點特征；

步驟12：選用一張訓練圖、池化函數選用2x2的實驗模板，進行兩次卷積加池化；

步驟13：連接卷積層，對獲得的結果保存并進行結果運算，當關鍵點得分大于0.15的個數大于4，并且整個人體輪廓的信用值不小于0.04時，判定為可用人體圖像并輸出該圖片為訓練模型；

訓練圖卷積加池化前，對訓練圖片進行base64編碼，使用編碼字符串代替圖像地址，且編碼和urlencode后的大小不超過4M，長寬比在3:1；

步驟2所述特征點識別包括：對特征點的預提取，所述對特征點的預提取包括：采用POST方式調用classBaiDuAPI的類，識別一個人體的所有關節點，取與運動姿態生成相關的面部、頸部、肩部、肘部、手腕、胯部、膝蓋和腳踝共計18個關節點，然后對18個關節點進行標號；

所述將人體圖像分割出各個模塊具體包括以下步驟：

輸入已經計算并輸出的識別后的訓練模型，返回分割后的透明背景的人像圖像；

確定肢體連線、再確定肢體具體部分；

所述確定肢體具體部分包括如下步驟：

確定肢體對圖像進行urlencode處理，對返回的參數進行序列化處理，得到扣除背景的角色身體部分；

對特征點進行歸類和劃分，確定各特征點具體歸屬的肢體；

對肢體的模型進行提取、將手臂和腿部與整個身體和背景分離；

采用顏色劃分法分別以兩個手臂和兩條腿以及軀干頭部對角色進行身體劃分，賦予不同的顏色標注；

對局部特征點進行融合、將特征點的關聯性鏈接在一起；

通過賦予不同區域不同的顏色來劃分整個身體，對整個身體顏色的劃分進行四肢和軀干的判定；在按照顏色劃分了身體的各個部位之后，把四肢單獨取出，把每一部分的肢體逐一的進行移動；

所述運動姿態形成包括如下步驟：

取各個肢體其中的特征點質點為原點；

分別以所述原點建立坐標系、分別計算出各個部位的坐標系運動模型；

確定關節環繞點；

確定運動過程中人體移動路徑的最高點和最低點位置、確定整個姿態生成的幅度；

建立從最高點到最低點的路徑；

在各個路徑中分別取1000個幀、將各路徑中所取得的1000個幀連接起來，以動圖的形式展示出來，生成運動圖像；

將所述運動圖像以gif的格式生成出來并保存在電腦中。

2.一種動畫生成系統，其特征在于，包括通信模塊、存儲器、處理器；

所述存儲器中存儲有計算機程序；所述處理器連接存儲器、用于運行存儲器上的計算機程序、執行如權利要求1所述的動畫生成方法。

3.一種可讀存儲介質，其特征在于，所述可讀存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1所述的動畫生成方法的步驟。