CN108280802A - 基于3d成像的图像获取方法及装置 - Google Patents
基于3d成像的图像获取方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108280802A CN108280802A CN201810030972.3A CN201810030972A CN108280802A CN 108280802 A CN108280802 A CN 108280802A CN 201810030972 A CN201810030972 A CN 201810030972A CN 108280802 A CN108280802 A CN 108280802A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- module
- image
- images
- pictures
- point
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 19
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 title claims abstract description 11
- 230000001174 ascending effect Effects 0.000 claims description 6
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 6
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000008092 positive effect Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- G06T3/067—
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformation in the plane of the image
- G06T3/60—Rotation of a whole image or part thereof
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
Abstract
本发明公开了一种基于3D成像的图像获取方法及装置，获取一物体的3D影像；获取一角度数据；根据所述角度数据将所述3D影像调整到指定位置；根据所述指定位置的3D影像获取所述至少一2D图片。本发明的基于3D成像的图像获取及装置能够获取大量的2D图片，丰富样本库的数量及种类，而且样本库中的数据质量较高，有助于提高图像识别的精准度。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于3D成像的图像获取方法及装置。
背景技术
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。
现有技术中，通过人脸识别的所用到的数据样本难以获取，人脸识别的准确率较低。
发明内容
本发明要解决的技术问题是为了克服现有技术中数据样本难以获取，人脸识别的准确率较低的缺陷，提供一种能够使数据样本尽可能大、数据多样化，数据样本质量较高，从而能够大幅度优化人脸识别准确度的基于3D成像的图像获取方法及装置。
本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题：
一种基于3D成像的图像获取方法，其特点在于，所述图像获取方法包括：
获取一物体的3D影像；
根据所述3D影像获取至少一2D图片。
较佳地，所述根据所述3D影像获取至少一2D图片包括：
获取一角度数据；
根据所述角度数据将所述3D影像调整到指定位置；
根据所述指定位置的3D影像获取所述至少一2D图片。
较佳地，所述根据所述3D影像获取至少一2D图片包括：
在所述3D影像的空间内设置观察点；
在所述观察点位置查看所述3D影像；
截取在所述观察点位置查看所述3D影像所呈现的图像为一所述2D图片。
较佳地，所述截取在所述观察点位置查看所述3D影像所呈现的图像为一所述2D图片包括：
获取一角度数据；
根据所述角度数据将所述3D影像调整到指定位置；
截取从所述观察点位置查看在所述指定位置的所述3D影像所呈现的图像为一所述2D图片。
较佳地，所述根据所述3D影像获取至少一2D图片包括：
在所述3D影像的空间内选取一预设平面；
将所述3D模型投影到所述预设平面上以获取一2D图片。
较佳地，所述将所述3D模型投影到所述预设平面上以获取一2D图片包括：
将所述3D模型的像素点均设于所述预设平面的一侧；
将所述像素点根据距离所述预设平面的距离由小到大的顺序，覆盖到所述目标平面上的垂直落点上以生成一2D图片。
一种基于3D成像的图像获取装置，其特点在于，所述图像获取装置包括一获取模块、一生成模块、一输入模块及一调整模块，
所述获取模块用于获取一物体的3D影像；
所述输入模块用于获取一角度数据；
所述调整模块用于根据所述角度数据将所述3D影像调整到指定位置；
所述生成模块用于根据所述指定位置的3D影像获取所述至少一2D图片。
较佳地，所述图像获取装置还包括一设置模块、一查看模块以及一截取模块，
所述设置模块用于在所述3D影像的空间内设置观察点；
所述查看模块用于在所述观察点位置查看所述3D影像；
所述截取模块用于截取从所述观察点位置查看在所述指定位置的所述3D影像所呈现的图像为一所述2D图片。
较佳地，所述图像获取装置还包括一选取模块以及一投影模块，
所述选取模块用于在所述3D影像的空间内选取一预设平面；
所述投影模块用于将所述3D模型投影到所述预设平面上以获取一2D图片。
较佳地，所述图像获取装置还包括一设置模块以及一覆盖模块，
所述设置模块用于将所述3D模型的像素点均设于所述预设平面的一侧；
所述覆盖模块用于将所述像素点根据距离所述预设平面的距离由小到大的顺序，覆盖到所述目标平面上的垂直落点上以生成一2D图片。
在符合本领域常识的基础上，上述各优选条件，可任意组合，即得本发明各较佳实例。
本发明的积极进步效果在于：本发明的基于3D成像的图像获取及装置能够获取大量的2D图片，丰富样本库的数量及种类，而且样本库中的数据质量较高，有助于提高图像识别的精准度。
附图说明
图1为本发明实施例1的图像获取方法的流程图。
图2为本发明实施例2的图像获取方法的流程图。
具体实施方式
下面通过实施例的方式进一步说明本发明，但并不因此将本发明限制在所述的实施例范围之中。
实施例1
本实施例提供一种基于3D成像的图像获取装置，在本实施例中所述图像获取装置为台式电脑。
所述图像获取装置包括一获取模块、一生成模块、一输入模块、一调整模块、一设置模块、一查看模块以及一截取模块。
所述获取模块用于获取一物体的3D影像。
所述输入模块用于获取一角度数据。
所述调整模块用于根据所述角度数据将所述3D影像调整到指定位置。
所述生成模块用于根据所述指定位置的3D影像获取所述至少一2D图片。
本实施例的图像获取装置能够根据3D影像获取多种类型的2D图片，相当于将3D影像代替所述物体而对所述物体进行各个角度的拍照，以获取大量的2D图片。
通过所述生成模块获取所述至少一2D图片的方式具体为：
所述设置模块用于在所述3D影像的空间内设置观察点。
本实施例中所述观察点的数量为两个，两个观察点的间距为瞳距的平均值，通过两个观察点来模拟人眼、或相机镜头从而获取更为真实的2D图像。所述观察点可以为一虚拟的观察点。
本实施例的观察点的位置、角度均根据设定而调节，从而获取不同类型的2D图像。
所述查看模块用于在所述观察点位置查看所述3D影像。
所述截取模块用于截取从所述观察点位置查看在所述指定位置的所述3D影像所呈现的图像为一所述2D图片。
参见图1，利用上述图像获取装置，本实施例还提供一种图像获取方法，包括：
步骤100、获取一物体的3D影像。
步骤101、获取一角度数据。
步骤102、根据所述角度数据将所述3D影像调整到指定位置。
步骤103、在所述3D影像的空间内设置观察点。
本实施例中所述观察点的数量为两个，两个观察点的间距为瞳距的平均值，通过两个观察点来模拟人眼、或相机镜头从而获取更为真实的2D图像。
步骤104、根据设定值调节两个观察点的位置、角度。
步骤105、在所述观察点位置查看所述3D影像。
步骤106、截取在所述观察点位置查看所述3D影像所呈现的图像为所述2D图片。
本实施例的图像获取及装置能够获取大量的2D图片，丰富样本库的数量及种类，而且样本库中的数据质量较高，有助于提高图像识别的精准度。
实施例2
本实施例与实施例1基本相同，不同之处仅在于：
所述图像获取装置还包括一选取模块、一投影模块、一像素设置模块以及一覆盖模块。
所述选取模块用于在所述3D影像的空间内选取一预设平面；
所述投影模块用于将所述3D模型投影到所述预设平面上以获取一2D图片。
通过所述投影模块获取2D图片的方式具体为：
所述设置模块用于将所述3D模型的像素点均设于所述预设平面的一侧；
所述覆盖模块用于将所述像素点根据距离所述预设平面的距离由小到大的顺序，覆盖到所述目标平面上的垂直落点上以生成一2D图片。
参见图2，利用上述图像获取装置还能实现一图像获取方法，包括：
步骤200、获取一物体的3D影像。
步骤201、在所述3D影像的空间内选取所述预设平面。
步骤202、将所述3D模型的像素点均设于所述预设平面的一侧。
步骤203、将所述像素点根据距离所述预设平面的距离由小到大的顺序，覆盖到所述目标平面上的垂直落点上以生成2D图片。
虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这些仅是举例说明，本发明的保护范围是由所附权利要求书限定的。本领域的技术人员在不背离本发明的原理和实质的前提下，可以对这些实施方式做出多种变更或修改，但这些变更和修改均落入本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于3D成像的图像获取方法，其特征在于，所述图像获取方法包括：
获取一物体的3D影像；
根据所述3D影像获取至少一2D图片。
2.如权利要求1所述的图像获取方法，其特征在于，所述根据所述3D影像获取至少一2D图片包括：
获取一角度数据；
根据所述角度数据将所述3D影像调整到指定位置；
根据所述指定位置的3D影像获取所述至少一2D图片。
3.如权利要求1所述的图像获取方法，其特征在于，所述根据所述3D影像获取至少一2D图片包括：
在所述3D影像的空间内设置观察点；
在所述观察点位置查看所述3D影像；
截取在所述观察点位置查看所述3D影像所呈现的图像为一所述2D图片。
4.如权利要求3所述的图像获取方法，其特征在于，所述截取在所述观察点位置查看所述3D影像所呈现的图像为一所述2D图片包括：
获取一角度数据；
根据所述角度数据将所述3D影像调整到指定位置；
截取从所述观察点位置查看在所述指定位置的所述3D影像所呈现的图像为一所述2D图片。
5.如权利要求1所述的图像获取方法，其特征在于，所述根据所述3D影像获取至少一2D图片包括：
在所述3D影像的空间内选取一预设平面；
将所述3D模型投影到所述预设平面上以获取一2D图片。
6.如权利要求5所述的图像获取方法，其特征在于，所述将所述3D模型投影到所述预设平面上以获取一2D图片包括：
将所述3D模型的像素点均设于所述预设平面的一侧；
将所述像素点根据距离所述预设平面的距离由小到大的顺序，覆盖到所述目标平面上的垂直落点上以生成一2D图片。
7.一种基于3D成像的图像获取装置，其特征在于，所述图像获取装置包括一获取模块、一生成模块、一输入模块及一调整模块，
所述获取模块用于获取一物体的3D影像；
所述输入模块用于获取一角度数据；
所述调整模块用于根据所述角度数据将所述3D影像调整到指定位置；
所述生成模块用于根据所述指定位置的3D影像获取所述至少一2D图片。
8.如权利要求7所述的图像获取装置，其特征在于，所述图像获取装置还包括一设置模块、一查看模块以及一截取模块，
所述设置模块用于在所述3D影像的空间内设置观察点；
所述查看模块用于在所述观察点位置查看所述3D影像；
所述截取模块用于截取从所述观察点位置查看在所述指定位置的所述3D影像所呈现的图像为一所述2D图片。
9.如权利要求7所述的图像获取装置，其特征在于，所述图像获取装置还包括一选取模块以及一投影模块，
所述选取模块用于在所述3D影像的空间内选取一预设平面；
所述投影模块用于将所述3D模型投影到所述预设平面上以获取一2D图片。
10.如权利要求9所述的图像获取装置，其特征在于，所述图像获取装置还包括一设置模块以及一覆盖模块，
所述设置模块用于将所述3D模型的像素点均设于所述预设平面的一侧；
所述覆盖模块用于将所述像素点根据距离所述预设平面的距离由小到大的顺序，覆盖到所述目标平面上的垂直落点上以生成一2D图片。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810030972.3A CN108280802A (zh) | 2018-01-12 | 2018-01-12 | 基于3d成像的图像获取方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810030972.3A CN108280802A (zh) | 2018-01-12 | 2018-01-12 | 基于3d成像的图像获取方法及装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN108280802A true CN108280802A (zh) | 2018-07-13 |
Family
ID=62803584
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201810030972.3A Pending CN108280802A (zh) | 2018-01-12 | 2018-01-12 | 基于3d成像的图像获取方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN108280802A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109151444A (zh) * | 2018-11-13 | 2019-01-04 | 盎锐（上海）信息科技有限公司 | 3d智能像素增强引擎 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1950722A (zh) * | 2004-07-30 | 2007-04-18 | 松下电工株式会社 | 个体检测器和共入检测设备 |
| US20130229482A1 (en) * | 2005-03-01 | 2013-09-05 | Nissi Vilcovsky | Devices, systems and methods of capturing and displaying appearances |
| CN105654048A (zh) * | 2015-12-30 | 2016-06-08 | 四川川大智胜软件股份有限公司 | 一种多视角人脸比对方法 |
| CN105989363A (zh) * | 2016-04-29 | 2016-10-05 | 广东万峯信息科技有限公司 | 多角度人脸图片库的建立方法 |
| CN106778524A (zh) * | 2016-11-25 | 2017-05-31 | 努比亚技术有限公司 | 一种基于双摄像头测距的颜值估算装置及其方法 |
-
2018
- 2018-01-12 CN CN201810030972.3A patent/CN108280802A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1950722A (zh) * | 2004-07-30 | 2007-04-18 | 松下电工株式会社 | 个体检测器和共入检测设备 |
| US20130229482A1 (en) * | 2005-03-01 | 2013-09-05 | Nissi Vilcovsky | Devices, systems and methods of capturing and displaying appearances |
| CN105654048A (zh) * | 2015-12-30 | 2016-06-08 | 四川川大智胜软件股份有限公司 | 一种多视角人脸比对方法 |
| CN105989363A (zh) * | 2016-04-29 | 2016-10-05 | 广东万峯信息科技有限公司 | 多角度人脸图片库的建立方法 |
| CN106778524A (zh) * | 2016-11-25 | 2017-05-31 | 努比亚技术有限公司 | 一种基于双摄像头测距的颜值估算装置及其方法 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109151444A (zh) * | 2018-11-13 | 2019-01-04 | 盎锐（上海）信息科技有限公司 | 3d智能像素增强引擎 |
| CN109151444B (zh) * | 2018-11-13 | 2020-09-08 | 盎锐（上海）信息科技有限公司 | 3d智能像素增强引擎 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109325933A (zh) | 一种翻拍图像识别方法及装置 | |
| WO2018040307A1 (zh) | 一种基于红外可见双目图像的活体检测方法及装置 | |
| US9811729B2 (en) | Iris recognition via plenoptic imaging | |
| EP3007104A1 (en) | Object detection and recognition under out of focus conditions | |
| Raghavendra et al. | Exploring the usefulness of light field cameras for biometrics: An empirical study on face and iris recognition | |
| CN104050448B (zh) | 一种人眼定位、人眼区域定位方法及装置 | |
| CN108875485A (zh) | 一种底图录入方法、装置及系统 | |
| WO2019114508A1 (zh) | 图像处理方法、装置、计算机可读存储介质和电子设备 | |
| CN108470178B (zh) | 一种结合深度可信度评价因子的深度图显著性检测方法 | |
| CN111368601A (zh) | 活体检测方法和装置、电子设备和计算机可读存储介质 | |
| JP7479729B2 (ja) | 三次元表現方法及び表現装置 | |
| CN111783593A (zh) | 基于人工智能的人脸识别方法、装置、电子设备及介质 | |
| CN104915919B (zh) | 图像处理装置以及图像处理方法 | |
| CN115147936A (zh) | 一种活体检测方法、电子设备、存储介质及程序产品 | |
| CN109145861B (zh) | 情绪识别装置及方法、头戴式显示设备、存储介质 | |
| CN110378995A (zh) | 一种利用投射特征进行三维空间建模的方法 | |
| CN108280802A (zh) | 基于3d成像的图像获取方法及装置 | |
| CN114898447B (zh) | 一种基于自注意力机制的个性化注视点检测方法及装置 | |
| Khan et al. | A review of benchmark datasets and training loss functions in neural depth estimation | |
| CN111161399B (zh) | 基于二维影像生成三维模型的数据处理方法及组件 | |
| CN108184108A (zh) | 基于3d成像的图像生成方法及装置 | |
| CN108830804A (zh) | 基于线扩展函数标准差的虚实融合模糊一致性处理方法 | |
| CN111126283A (zh) | 一种自动过滤模糊人脸的快速活体检测方法及系统 | |
| JP2014142213A (ja) | 撮影パラメータ決定装置及びその制御方法 | |
| CN114419711B (zh) | 基于ai教育系统的专注度识别方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20180713 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |