CN108537880A - 具有图像比较功能的数据获取方法及模型生成装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种具有图像比较功能的数据获取方法及模型生成装置，所述数据获取方法包括：设置一五官比例；获取所述五官比例的影像作为基础影像；生成一用户的目标影像；获取所述基础影像和所述目标影像的差异数值；输出所述差异数值。本发明的具有图像比较功能的数据获取方法及模型生成装置通过机器学习实现一种能够采集用户与目标群体的差异，从而能够给出用户指导意见，为整形行业提供便利，并能够使模型生成装置实现更多的功能。

Description

具有图像比较功能的数据获取方法及模型生成装置
技术领域
本发明涉及一种具有图像比较功能的数据获取方法及模型生成装置。
背景技术
整形的治疗范围主要是皮肤、肌肉及骨骼等创伤、疾病、先天性或后天性组织或器官的缺陷与畸形。治疗包括修复与再造两个内容。以手术方法进行自体的各种组织移植，也可采用异体、异种组织或组织代用品来修复各种原因所造成的组织缺损或畸形，以改善或恢复生理功能和外貌。
整形外科虽然是一个新兴专业，只有近百年的历史，但整复体表缺陷的手术可追溯到古代。例如公元前中国晋书上就有唇裂的记载，公元前6～7世纪印度即有鼻再造与耳垂修复的记载。19世纪从事整形外科手术者日益增多，范围不断扩大特别是皮片移植的出现及许多有关整形手术的著作问世，对整形外科向专业发展起到了推动作用。20世纪初期在治疗一战中以颌面部损伤占重要作用。
现有的整形器械功能单一，无法为用户提供更好的服务。
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现有的整形器械功能单一，无法为用户提供更好服务的缺陷，提供一种能够采集用户与目标群体的差异，从而能够给出用户指导意见，为整形行业提供便利的具有图像比较功能的数据获取方法及模型生成装置。
本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题：
一种具有图像比较功能的数据获取方法，其特点在于，所述数据获取方法包括：
设置一五官比例；
获取所述五官比例的影像作为基础影像；
生成一用户的目标影像；
获取所述基础影像和所述目标影像的差异数值；
输出所述差异数值。
较佳地，所述获取所述五官比例的影像作为基础影像包括：
获取所述五官比例的影像集；
以所述影像集作为训练数据生成所述基础影像。
较佳地，所述获取所述基础影像和所述目标影像的差异数值包括：
识别基础影像和目标影像中五官的位置；
根据实际尺寸调节基础影像和目标影像中头像的尺寸；
将基础影像和目标影像以中线重合的方式重叠；
获取基础影像和目标影像中对应五官的尺寸差异及距离差异作为所述差异数据。
较佳地，所述基础影像和目标影像均为3D影像，所述获取所述基础影像和所述目标影像的差异数值包括：
分别获取基础影像和目标影像所围区域的体积；
计算基础影像和目标影像的体积差值为所述差异数值。
较佳地，所述获取所述基础影像和所述目标影像的差异数值包括：
在基础影像和目标影像中分别识别至少3个目标特征点，其中基础影像的目标特征点与目标影像的目标特征点一一对应；
将基础影像的目标特征点与目标影像的目标特征点重叠；
计算基础影像上的像素点到目标影像中对应像素点的距离为所述差异数值。
较佳地，所述数据获取方法包括：
采集所述五官比例的2D影像的影像集；
通过识别2D影像的面部特征点获取所述影像集中每一2D影像的拍摄角度；
以所述影像集作为训练数据生成一3D的基础影像，对于影像集中每一2D影像，所述基础影像在所述2D影像的拍摄角度上的投影与所述2D影像的头像轮廓相匹配。
较佳地，所述目标影像通过一模型生成装置获取，所述模型生成装置包括一带有弧度的托架、至少3个3D摄像机以及一处理端，所述至少3个3D摄像机分开设置在所述托架的内侧，所述模型生成装置获取一用户的目标影像包括：
所述3D摄像机将同一时刻拍摄用户的3D影像发送至所述处理端；
所述处理端拼接所述同一时刻的全部3D影像以生成一所述目标影像。
较佳地，所述托架的形状为弧形或圆环形，对于同一时刻的全部3D影像，所述处理端识别两个相邻3D影像上的特征点，并将两个相邻3D影像通过相同特征点重合的方式缝合。
较佳地，所述目标影像通过一模型生成装置获取，所述模型生成装置包括一托盘、一支撑部、一转动装置、一支撑杆以及至少3个3D摄像机，
所述托盘通过所述转动装置安装于所述支撑部上，所述托盘通过所述转动装置在所述支撑部上绕所述转动装置的轴线水平旋转；
所述支撑杆垂直于所述托盘所在平面；
所述至少3个3D摄像机纵向并排设于所述支撑杆上；
所述3D摄像机的拍摄方向为从所述3D摄像机到所述轴线上的点。
较佳地，模型生成装置还包括一处理端，所述模型生成装置获取一用户的目标影像包括：
所述3D摄像机将托盘转动一周拍摄托盘上用户的全部3D影像发送至所述处理端；
所述处理端拼接所述托盘转动一周一个3D摄像机拍摄的全部3D影像以生成一3D子模型；
所述处理端拼接全部3D摄像机获取的3D子模型以生成所述目标影像。
较佳地，所述数据获取方法包括：
对于一个3D摄像机拍摄的全部3D影像，所述处理端识别两个相邻3D影像上的特征点，并将两个相邻3D影像通过相同特征点重合的方式缝合；
对于相邻的两个3D子模型，所述处理端识别所述两个3D子模型上的特征点，并将两个3D子模型通过相同特征点重合的方式缝合。
本发明还提供一种模型生成装置，其特点在于，所述模型生成装置用于实现如上所述数据获取方法。
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：本发明的具有图像比较功能的数据获取方法及模型生成装置通过机器学习实现一种能够采集用户与目标群体的差异，从而能够给出用户指导意见，为整形行业提供便利，并能够使模型生成装置实现更多的功能。
附图说明
图1为本发明实施例1的模型生成装置的结构示意图。
图2为本发明实施例1的数据获取方法的流程图。
图3为本发明实施例2的数据获取方法的流程图。
图4为本发明实施例3的数据获取方法的流程图。
图5为本发明实施例4的模型生成装置的结构示意图。
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
参见图1，本实施例提供一种模型生成装置，所述模型生成装置包括一托盘11、一支撑部12、一转动装置、一支撑杆13、7个3D摄像机14以及一处理端。
本实施例中，所述处理端为一电脑，所述处理端还可以为云端服务器，通过将数据传输至云端服务器，利用云端服务器进行数据运算。
所述托盘通过所述转动装置安装于所述支撑部上，所述托盘通过所述转动装置在所述支撑部上绕所述转动装置的轴线水平旋转。
所述支撑杆垂直于所述托盘所在平面。
所述7个3D摄像机纵向并排设于所述支撑杆上。
所述3D摄像机的拍摄方向为从所述3D摄像机到所述轴线15上的点。
所述3D摄像机用于将托盘转动一周拍摄托盘上用户的全部3D影像发送至所述处理端。
所述处理端用于拼接所述托盘转动一周一个3D摄像机拍摄的全部3D影像以生成一3D子模型。
所述处理端还用于拼接全部3D摄像机获取的3D子模型以生成所述目标影像。
具体的拼接方式为：对于一个3D摄像机拍摄的全部3D影像，所述处理端识别两个相邻3D影像上的特征点，并将两个相邻3D影像通过相同特征点重合的方式缝合；
对于相邻的两个3D子模型，所述处理端识别所述两个3D子模型上的特征点，并将两个3D子模型通过相同特征点重合的方式缝合。
本实施例中，所述基础影像和目标影像均为3D影像，所述目标影像通过模型生成装置生成。
所述模型生成装置用于设置一五官比例，并获取所述五官比例的影像作为基础影像。
具体地，所述基础影像的获取为：
所述模型生成装置用于获取所述五官比例的影像集，以所述影像集作为训练数据生成所述基础影像。
本实施例可以从一个影像库中获取所述五官比例的影像组成所述影像集。
所述影像集可以生成一3D的基础影像，具体为：
所述模型生成装置用于采集所述五官比例的2D影像的影像集，并通过识别2D影像的面部特征点获取所述影像集中每一2D影像的拍摄角度；
然后以所述影像集作为训练数据生成一3D的基础影像，对于影像集中每一2D影像，所述基础影像在所述2D影像的拍摄角度上的投影与所述2D影像的头像轮廓相匹配。
所述模型生成装置生成用户的目标影像后，用于获取所述基础影像和所述目标影像的差异数值，并输出所述差异数值。
所述差异数据的具体获取方式为：
所述模型生成装置用于分别获取基础影像和目标影像所围区域的体积，并计算基础影像和目标影像的体积差值为所述差异数值。
参见图2，利用上述模型生成装置，本实施例还提供一种数据获取方法，包括：
步骤100、设置一五官比例。
本实施例中所述五官比例为三庭五眼。
步骤101、获取所述五官比例的影像集。
步骤102、以所述影像集作为训练数据生成所述基础影像。
所述基础影像通过2D影像生成，具体方法为：
采集所述五官比例的2D影像的影像集；
通过识别2D影像的面部特征点获取所述影像集中每一2D影像的拍摄角度；
以所述影像集作为训练数据生成所述3D的基础影像，对于影像集中每一2D影像，所述基础影像在所述2D影像的拍摄角度上的投影与所述2D影像的头像轮廓相匹配。
所述投影为拍摄角度(拍摄方向)垂直的平面上的投影。
步骤103、生成一用户的目标影像。
所述目标影像通过所述模型生成装置获得，具体方法为：
所述3D摄像机将托盘转动一周拍摄托盘上用户的全部3D影像发送至所述处理端；
所述处理端拼接所述托盘转动一周一个3D摄像机拍摄的全部3D影像以生成一3D子模型；
所述处理端拼接全部3D摄像机获取的3D子模型以生成所述目标影像。
具体的拼接缝合方式为：
对于一个3D摄像机拍摄的全部3D影像，所述处理端识别两个相邻3D影像上的特征点，并将两个相邻3D影像通过相同特征点重合的方式缝合；
对于相邻的两个3D子模型，所述处理端识别所述两个3D子模型上的特征点，并将两个3D子模型通过相同特征点重合的方式缝合。
本实施例的具有图像比较功能的数据获取方法及模型生成装置通过机器学习实现一种能够采集用户与目标群体的差异，从而能够给出用户指导意见，为整形行业提供便利，并能够使模型生成装置实现更多的功能。
步骤104、分别获取基础影像和目标影像所围区域的体积。
步骤105、计算基础影像和目标影像的体积差值为差异数值。
步骤106、输出所述差异数据。
实施例2
本实施例与实施例1基本相同，不同之处仅在于：
所述模型生成装置用于在基础影像和目标影像中分别识别至少3个目标特征点，其中基础影像的目标特征点与目标影像的目标特征点一一对应，并将基础影像的目标特征点与目标影像的目标特征点重叠，最后计算基础影像上的像素点到目标影像中对应像素点的距离为所述差异数值。
还可以具体为：本实施例中模型生成装置利用特征点表示眼镜和鼻子的位置，从而实现识别基础影像和目标影像中眼睛和鼻子的位置；将基础影像与目标影像以眼睛和鼻子重合的方式重叠；获取基础影像与目标影像面部对应像素点之间的空间距离为所述差异数值。
利用所述模型生成装置，本实施例的数据获取方法包括：
参见图3，实施例1中步骤104至105替换为：
步骤204、在基础影像和目标影像中分别识别至少3个目标特征点，其中基础影像的目标特征点与目标影像的目标特征点一一对应。
步骤205、将基础影像的目标特征点与目标影像的目标特征点重叠。
步骤206、计算基础影像上的像素点到目标影像中对应像素点的距离为所述差异数值。
还可以具体为：通过特征点识别基础影像和目标影像中眼睛和鼻子的位置；将基础影像与目标影像以眼睛和鼻子重合的方式重叠；
获取基础影像与目标影像面部对应像素点之间的空间距离为所述差异数值。
实施例3
参见图4，本实施例与实施例1基本相同，不同之处仅在于：
步骤300、设置一五官比例；
步骤301、获取所述五官比例的影像作为基础影像；
步骤302、生成一用户的目标影像；
步骤303、识别基础影像和目标影像中五官的位置。
步骤304、根据实际尺寸调节基础影像和目标影像中头像的尺寸。
步骤305、将基础影像和目标影像以中线重合的方式重叠。
步骤306、获取基础影像和目标影像中对应五官的尺寸差异及距离差异作为所述基础影像和所述目标影像的差异数值。
五官尺寸为单个五官的大小差异，如瞳距，嘴的宽度等。
步骤307、输出所述差异数值。
实施例4
参见图5，本实施例提供一种模型生成装置，所述基础影像和目标影像均为3D影像。所述目标影像通过所述模型生成装置获取，所述模型生成装置包括一带有弧度的托架41、3个3D摄像机42以及一处理端。
所述托架的形状为弧形，弧形托架的内侧上设有一滑轨43，3个3D摄像机分开设于所述滑轨内。本实施例分开设置是指未集中设置，任意两个相邻的3D摄像机之间的间距相同。
利用上述模型生成装置，本实施例的数据获取方法包括：
设置一五官比例；
获取所述五官比例的影像作为基础影像；
所述3D摄像机将同一时刻拍摄用户的3D影像发送至所述处理端；
所述处理端识别两个相邻3D影像上的特征点，并将两个相邻3D影像通过相同特征点重合的方式缝合。
所述处理端通过上述缝合方式拼接所述同一时刻的全部3D影像以生成所述用户目标影像。
获取所述基础影像和所述目标影像的差异数值；
输出所述差异数值。
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)

1.一种具有图像比较功能的数据获取方法，其特征在于，所述数据获取方法包括：
设置一五官比例；
获取所述五官比例的影像作为基础影像；
生成一用户的目标影像；
获取所述基础影像和所述目标影像的差异数值；
输出所述差异数值。
2.如权利要求1所述的数据获取方法，其特征在于，所述获取所述五官比例的影像作为基础影像包括：
获取所述五官比例的影像集；
以所述影像集作为训练数据生成所述基础影像。
3.如权利要求1所述的数据获取方法，其特征在于，所述获取所述基础影像和所述目标影像的差异数值包括：
识别基础影像和目标影像中五官的位置；
根据实际尺寸调节基础影像和目标影像中头像的尺寸；
将基础影像和目标影像以中线重合的方式重叠；
获取基础影像和目标影像中对应五官的尺寸差异及距离差异作为所述差异数据。
4.如权利要求1所述的数据获取方法，其特征在于，所述基础影像和目标影像均为3D影像，所述获取所述基础影像和所述目标影像的差异数值包括：
分别获取基础影像和目标影像所围区域的体积；
计算基础影像和目标影像的体积差值为所述差异数值。
5.如权利要求4所述的数据获取方法，其特征在于，所述获取所述基础影像和所述目标影像的差异数值包括：
在基础影像和目标影像中分别识别至少3个目标特征点，其中基础影像的目标特征点与目标影像的目标特征点一一对应；
将基础影像的目标特征点与目标影像的目标特征点重叠；
计算基础影像上的像素点到目标影像中对应像素点的距离为所述差异数值。
6.如权利要求4所述的数据获取方法，其特征在于，所述数据获取方法包括：
采集所述五官比例的2D影像的影像集；
通过识别2D影像的面部特征点获取所述影像集中每一2D影像的拍摄角度；
以所述影像集作为训练数据生成一3D的基础影像，对于影像集中每一2D影像，所述基础影像在所述2D影像的拍摄角度上的投影与所述2D影像的头像轮廓相匹配。
7.如权利要求4所述的数据获取方法，其特征在于，所述目标影像通过一模型生成装置获取，所述模型生成装置包括一带有弧度的托架、至少3个3D摄像机以及一处理端，所述至少3个3D摄像机分开设置在所述托架的内侧，所述模型生成装置获取一用户的目标影像包括：
所述3D摄像机将同一时刻拍摄用户的3D影像发送至所述处理端；
所述处理端拼接所述同一时刻的全部3D影像以生成一所述目标影像。
8.如权利要求7所述的数据获取方法，其特征在于，所述托架的形状为弧形或圆环形，对于同一时刻的全部3D影像，所述处理端识别两个相邻3D影像上的特征点，并将两个相邻3D影像通过相同特征点重合的方式缝合。
9.如权利要求4所述的数据获取方法，其特征在于，所述目标影像通过一模型生成装置获取，所述模型生成装置包括一托盘、一支撑部、一转动装置、一支撑杆以及至少3个3D摄像机，
所述托盘通过所述转动装置安装于所述支撑部上，所述托盘通过所述转动装置在所述支撑部上绕所述转动装置的轴线水平旋转；
所述支撑杆垂直于所述托盘所在平面；
所述至少3个3D摄像机纵向并排设于所述支撑杆上；
所述3D摄像机的拍摄方向为从所述3D摄像机到所述轴线上的点。
10.一种模型生成装置，其特征在于，所述模型生成装置用于实现如权利要求4至9中任意一项所述数据获取方法。
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