CN112232183B - 虚拟佩戴物匹配方法、装置、电子设备和计算机可读介质 - Google Patents

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Abstract

本公开的实施例公开了虚拟佩戴物匹配方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取待处理图像和佩戴物图像，上述待处理图像包括手部图像，上述佩戴物图像包括佩戴物参数；对上述待处理图像进行识别，获取上述手部图像的关键点坐标；基于上述关键点坐标调整初始手部模型的参数，得到对应上述手部图像的目标手部模型；通过上述佩戴物参数构建虚拟佩戴物；将上述虚拟佩戴物与上述目标手部模型进行匹配，生成上述虚拟佩戴物的匹配图像。该实施方式实现了手部与佩戴物的虚拟匹配的准确性和有效性，提高了用户通过网络选择物品的有效性。

Description

虚拟佩戴物匹配方法、装置、电子设备和计算机可读介质
技术领域
本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及虚拟佩戴物匹配方法、装置、电子设备和计算机可读介质。
背景技术
随着信息技术的发展，越来越多的物品通过网络进行展示。用户可以通过网络浏览物品，并选择需要的物品。
对于某些普适性的物品(例如可以是手机、电脑等)，不论男女老幼，用户都可以根据需要直接选择。而对于某些对使用有个性化要求的物品(例如可以是戒指、手镯、手表等佩戴物)等，用户需要通过实际佩戴才能确定是否合适。当前网络无法实现用户对此类物品的佩戴需求，无法为用户提供个性化服务。
发明内容
本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
本公开的一些实施例提出了虚拟佩戴物匹配方法、装置、电子设备和计算机可读介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题。
第一方面，本公开的一些实施例提供了一种虚拟佩戴物匹配方法，该方法包括：获取待处理图像和佩戴物图像，上述待处理图像包括手部图像，上述佩戴物图像包括佩戴物参数；对上述待处理图像进行识别，获取上述手部图像的关键点坐标；基于上述关键点坐标调整初始手部模型的参数，得到对应上述手部图像的目标手部模型；通过上述佩戴物参数构建虚拟佩戴物；将上述虚拟佩戴物与上述目标手部模型进行匹配，生成上述虚拟佩戴物的匹配图像。
第二方面，本公开的一些实施例提供了一种虚拟佩戴物匹配装置，该装置包括：图像获取单元，被配置成获取待处理图像和佩戴物图像，上述待处理图像包括手部图像，上述佩戴物图像包括佩戴物参数；关键点坐标获取单元，被配置成对上述待处理图像进行识别，获取上述手部图像的关键点坐标；目标手部模型获取单元，被配置成基于上述关键点坐标调整初始手部模型的参数，得到对应上述手部图像的目标手部模型；虚拟佩戴物构建单元，被配置成通过上述佩戴物参数构建虚拟佩戴物；匹配图像生成单元，被配置成将上述虚拟佩戴物与上述目标手部模型进行匹配，生成上述虚拟佩戴物的匹配图像。
第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，其上存储有一个或多个程序，当上述一个或多个程序被上述一个或多个处理器执行时，使得上述一个或多个处理器执行上述第一方面的虚拟佩戴物匹配方法。
第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现上述第一方面的虚拟佩戴物匹配方法。
本公开的上述各个实施例中的一个实施例具有如下有益效果：首先获取待处理图像和佩戴物图像，并确定待处理图像中手部图像的关键点坐标，确定了手部的参数；然后通过关键点坐标调整初始手部模型的参数，得到目标手部模型，实现了手部的虚拟化；之后再通过佩戴物参数构建虚拟佩戴物，实现了佩戴物虚拟化；最后对虚拟佩戴物和目标手部模型进行匹配，生成匹配图像。实现了手部与佩戴物的虚拟匹配的准确性和有效性，提高了用户通过网络选择物品的有效性。
附图说明
结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，元件和元素不一定按照比例绘制。
图1是本公开的一些实施例的虚拟佩戴物匹配方法的应用场景的示意图；
图2是根据本公开的虚拟佩戴物匹配方法的一些实施例的流程图；
图3是根据本公开的虚拟佩戴物匹配方法的另一些实施例的流程图；
图4是根据本公开的虚拟佩戴物匹配方法的又一些实施例的流程图；
图5是根据本公开的虚拟佩戴物匹配装置的一些实施例的结构示意图；
图6是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
图1是根据本公开一些实施例的虚拟佩戴物匹配方法的一个应用场景的示意图。
如图1所示，电子设备101(例如可以是佩戴物匹配服务器)获取到包含手部图像的待处理图像和戒指图像(即佩戴物图像)后，首先对该待处理图像进行识别，以获取待处理图像中手部图像的关键点坐标。其中，关键点可以是手部的多个指定特征点(例如可以是手指关节处)。关键点坐标可以是以待处理图像中设定点为原点(例如可以是待处理图像的坐下角)构建坐标平面后，各个关键点在坐标平面上的坐标。需要说明的是，本公开的关键点坐标可以用于表征对应上述手部图像的手部的设定位置之间的相对位置关系。例如，某一手指上有3个关键点，则对应这3个关键点的关键点坐标之间的相对距离(即相对位置关系)就可以表征该手指的长度等信息。然后，电子设备101可以根据获取的关键点坐标调整预先构建的初始手部模型的参数，使得修改参数后的目标手部模型的各个参数与手部图像对应的实际手部的参数相同。之后，电子设备101还可以通过戒指参数构建戒指模型，并对戒指模型进行渲染，得到虚拟戒指。最后，电子设备101可以将虚拟戒指与目标手部模型进行匹配。当匹配成功后，电子设备101可以生成匹配图像。如此，实现了戒指与手部的虚拟匹配，提高了用户通过网络选择物品的有效性。
应该理解，图1中的电子设备数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备。
继续参考图2，示出了根据本公开的虚拟佩戴物匹配方法的一些实施例的流程200。该虚拟佩戴物匹配方法，包括以下步骤：
步骤201，获取待处理图像和佩戴物图像。
在一些实施例中，虚拟佩戴物匹配方法的执行主体(例如图1所示的服务器101)可以通过有线连接方式或者无线连接方式获取待处理图像和佩戴物图像。其中，佩戴物图像可以是用户从网络上获取的图像，通常为用户期望佩戴的物体图像。待处理图像可以为用户通过各种图像采集装置(例如可以是智能手机)获取的图像。需要指出的是，上述无线连接方式可以包括但不限于3G/4G连接、WiFi连接、蓝牙连接、WiMAX连接、Zigbee连接、UWB(ultra wideband)连接、以及其他现在已知或将来开发的无线连接方式。
当用户在网络上浏览物品时，想要知道选择的物品是否适合时，可以同时将包含手部图像的待处理图像和佩戴物图像发送给执行主体。为了确定佩戴物是否适合，佩戴物图像可以包括佩戴物参数。佩戴物参数可以是用户从网络上对佩戴物的描述中获取的信息。
步骤202，对上述待处理图像进行识别，获取上述手部图像的关键点坐标。
执行主体可以从待处理图像中识别出手部图像。然后，执行主体可以以待处理图像上的某一个点为原点构建平面坐标系，然后执行主体可以查找手部图像上的关键点，并确定关键点在平面坐标系中的坐标。
步骤203，基于上述关键点坐标调整初始手部模型的参数，得到对应上述手部图像的目标手部模型。
执行主体可以通过关键点坐标确定手部图像中手部各个关键点之间的距离关系。然后，执行主体可以通过关键点坐标来调整初始手部模型的参数，使得初始手部模型尽量与手部图像对应的实际手部尺寸相同，有利于提高佩戴物与手部匹配的准确性。
步骤204，通过上述佩戴物参数构建虚拟佩戴物。
为了实现佩戴物与手部的匹配，执行主体还可以通过佩戴物参数构建佩戴物模型。然后，执行主体通过渲染等方式得到虚拟佩戴物。
步骤205，将上述虚拟佩戴物与上述目标手部模型进行匹配，生成上述虚拟佩戴物的匹配图像。
得到虚拟佩戴物和目标手部模型后，完成了将手部图像和佩戴物的虚拟化处理。虚拟佩戴物和目标手部模型在尺寸和形态等方面分别与佩戴物和手部相同。执行主体可以将虚拟佩戴物与上述目标手部模型进行匹配。当虚拟佩戴物与目标手部模型匹配成功时，执行主体可以生成上述虚拟佩戴物的匹配图像。如此，实现了佩戴物与手部的虚拟匹配，提高了用户通过网络选择物品的有效性。
本公开的一些实施例公开的虚拟佩戴物匹配方法，首先获取待处理图像和佩戴物图像，并确定待处理图像中手部图像的关键点坐标，确定了手部的参数；然后通过关键点坐标调整初始手部模型的参数，得到目标手部模型，实现了手部的虚拟化；之后再通过佩戴物参数构建虚拟佩戴物，实现了佩戴物虚拟化；最后对虚拟佩戴物和目标手部模型进行匹配，生成匹配图像。实现了手部与佩戴物的虚拟匹配的准确性和有效性，提高了用户通过网络选择物品的有效性。
继续参考图3，示出了根据本公开的虚拟佩戴物匹配方法的一些实施例的流程300。该虚拟佩戴物匹配方法，包括以下步骤：
步骤301，获取待处理图像和佩戴物图像。
步骤301的内容与步骤201的内容相同，此处不再一一赘述。
步骤302，对上述待处理图像进行识别，获取上述手部图像的关键点坐标。
步骤302的内容与步骤202的内容相同，此处不再一一赘述。
在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述对上述待处理图像进行识别，获取上述手部图像的关键点坐标，可以包括以下步骤：
第一步，在上述手部图像上设置对应上述设定位置的至少一个指定标记点。
执行主体可以根据初始手部模型的需要，在手部图像上设置至少一个指定标记点。其中设定位置可以为手部各个关节点。关节点可以表征手部的各个尺寸，有利于提高目标手部模型的精度。
第二步，基于尺寸信息和上述至少一个指定标记点确定上述手部图像的关键点坐标。
待处理图像还可以包括尺寸信息。其中，上述尺寸信息可以用于指示上述手部图像对应的实际手部的尺寸。即，尺寸信息可以是用户通过测量手部的实际尺寸得到的信息。例如，用户想购买戒指，在向执行主体发送待处理图像时，可以一并发送用户手部的尺寸信息。尺寸信息可以是：手部的长度、各个手指的长度、手指的宽度、手掌的厚度等。通常，尺寸信息较为准确，指定标记点标记时的误差相对较大。执行主体可以通过尺寸信息和指定标记点结合起来确定关键点坐标。如此，提高了获取关键点坐标的准确性。
在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述对上述待处理图像进行识别，获取上述手部图像的关键点坐标，可以包括：查找上述点云数据中对应上述设定位置的目标点云数据，并将上述目标点云数据的坐标标记为关键点坐标。
当用户获取的待处理图像为通过点云数据采集设备获取的三维图像时，待处理图像可以包括点云数据。其中，上述点云数据用于指示上述手部图像对应的手部在空间中的三维坐标。此时，执行主体可以直接查询对应设定位置的目标点云数据，并将目标点云数据的坐标标记为关键点坐标。此时的关键点坐标为三维坐标，可以更为方便地调整初始手部模型的参数。
步骤303，查找上述初始手部模型上对应上述设定位置的三维关键点。
执行主体可以查找初始手部模型上对应设定位置的三维关键点，以实现手部图像与初始手部模型的匹配。
步骤304，通过上述关键点坐标对上述三维关键点的坐标值进行调整，得到对应上述手部图像的目标手部模型。
得到关键点坐标后，执行主体可以通过关键点坐标对三维关键点的坐标值进行调整，进而得到手部图像的目标手部模型。具体的，执行主体可以根据关键点坐标之间的相对距离来调整对应的三维关键点之间的距离，进而得到目标手部模型。如此，可以得到精确的目标手部模型，提高了手部图像与目标手部模型的匹配度，有利于提高手部与佩戴物的匹配精度。
步骤305，通过上述佩戴物参数构建虚拟佩戴物。
步骤305的内容与步骤204的内容相同，此处不再一一赘述。
步骤306，将上述虚拟佩戴物与上述目标手部模型进行匹配，生成上述虚拟佩戴物的匹配图像。
步骤306的内容与步骤205的内容相同，此处不再一一赘述。
继续参考图4，示出了根据本公开的虚拟佩戴物匹配方法的一些实施例的流程400。该虚拟佩戴物匹配方法，包括以下步骤：
步骤401，获取待处理图像和佩戴物图像。
步骤401的内容与步骤201的内容相同，此处不再一一赘述。
步骤402，对上述待处理图像进行识别，获取上述手部图像的关键点坐标。
步骤402的内容与步骤202的内容相同，此处不再一一赘述。
步骤403，基于上述关键点坐标调整初始手部模型的参数，得到对应上述手部图像的目标手部模型。
步骤403的内容与步骤203的内容相同，此处不再一一赘述。
步骤404，通过上述佩戴物参数构建虚拟佩戴物。
步骤404的内容与步骤204的内容相同，此处不再一一赘述。
步骤405，确定上述目标手部空间上对应上述虚拟佩戴物的佩戴位置，并将上述虚拟佩戴物与上述佩戴位置对应设置。
通常，佩戴物与手部的指定佩戴位置对应。例如，戒指佩戴在手指上；手镯佩戴在手腕处。执行主体可以确定目标手部空间上对应上述虚拟佩戴物的佩戴位置，然后执行主体可以通过多种方式将上述虚拟佩戴物与上述佩戴位置对应设置。例如，执行主体可以在三维空间里移动虚拟佩戴物至佩戴位置。
步骤406，响应于上述佩戴位置的外径周长与上述内径周长的差值小于设置阈值，标记上述虚拟佩戴物与上述目标手部模型匹配。
实际中，佩戴物与手部是否匹配，可以通过佩戴物的内径与佩戴位置的外径来衡量。具体的，佩戴物参数可以包括内径周长，执行主体可以在三维空间里测量佩戴位置的外径周长和上述内径周长，并计算两者的差值。当差值小于设定阈值时，说明两个的数值足够接近。此时，执行主体可以标记上述虚拟佩戴物与上述目标手部模型匹配。
在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述将上述虚拟佩戴物与上述目标手部模型进行匹配，可以包括：响应于上述佩戴位置的外径周长与上述内径周长的差值大于等于设置阈值，调整上述佩戴物参数。
通常，用户想得到和自身手部相匹配的佩戴物。当佩戴位置的外径周长与上述内径周长的差值大于等于设置阈值时，说明佩戴物的实际尺寸与用户的手部的佩戴位置的尺寸不匹配，可能出现佩戴过松或过紧的情况。为了适应用户的实际需求，执行主体可以调整佩戴物参数，使得佩戴位置的外径周长与上述内径周长的差值小于设置阈值。如此，实现了对用户的针对性调整，提高了佩戴物与手部的匹配有效性。
步骤407，将设置上述虚拟佩戴物后的上述目标手部模型调整至目标视角。
实际中，由于用户自己的喜好等原因，用户在获取待处理图像时，手部可以是按照一定的空间角度(即视角)拍摄的。为了使得用户得到虚拟环境下佩戴物与手部的效果图，执行主体可以将设置虚拟佩戴物后的目标手部模型调整至目标视角。其中，上述目标视角可以是与上述待处理图像中手部图像的视角相同。
在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述将设置上述虚拟佩戴物后的上述目标手部模型调整至目标视角，可以包括以下步骤：
第一步，从上述待处理图像中选择设定数量的关键点坐标作为目标关键点。
实际中，用户通常不是按照精确的三维空间角度(即视角)来获取待处理图像的。因此，执行主体通常无法获取精确的三维空间角度。此时，执行主体可以从上述待处理图像中选择设定数量的关键点坐标作为目标关键点。则目标关键点可以用来表征待处理图像中手部图像的视角。
第二步，测量上述目标关键点在上述待处理图像上的距离信息。
确定了目标关键点后，执行主体可以测量目标关键点在待处理图像上的距离信息。距离信息可以用于确定手部在空间的结构特征(或姿态特征)。即，距离信息与手部的三维空间角度具有对应关系。需要说明的是，此时的距离信息为待处理图像上的目标关键点之间的距离，表征的是待处理图像中手部图像的视角下目标关键点之间的平面距离。
第三步，基于上述距离信息将上述目标手部模型调整至目标视角。
执行主体可以基于距离信息对目标手部模型进行调整，使得目标手部模型上对应目标关键点的位置之间，在平面上(不是三维空间上)的距离与上述的距离信息对应相同。如此，可以将目标手部模型调整为目标视角。
步骤408，生成对应上述目标视角的初始二维图像。
确定了目标视角后，执行主体可以将当前的三维空间目标视角下的图像转换为初始二维图像。则初始二维图像中的手部图像与待处理图像中手部图像近似相同。
步骤409，将上述初始二维图像中的上述佩戴物图像添加至上述待处理图像，得到匹配图像。
实际中，目标手部模型的显示效果没有待处理图像中的手部图像的显示效果真实。为此，执行主体可以将上述初始二维图像中的上述佩戴物图像添加至上述待处理图像，得到匹配图像。即，匹配图像为佩戴物图像和待处理图像的结合。如此，得到了佩戴物实际佩戴在手部的效果图，提高了用户通过网络选择佩戴物的有效性。
进一步参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种虚拟佩戴物匹配装置的一些实施例，这些装置实施例与图2所示的那些方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。
如图5所示，一些实施例的虚拟佩戴物匹配装置500包括：图像获取单元501、关键点坐标获取单元502、目标手部模型获取单元503、虚拟佩戴物构建单元504和匹配图像生成单元505。其中，图像获取单元501，被配置成获取待处理图像和佩戴物图像，上述待处理图像包括手部图像，上述佩戴物包括佩戴物参数；关键点坐标获取单元502，被配置成对上述待处理图像进行识别，获取上述手部图像的关键点坐标；目标手部模型获取单元503，被配置成基于上述关键点坐标调整初始手部模型的参数，得到对应上述手部图像的目标手部模型；虚拟佩戴物构建单元504，被配置成通过上述佩戴物参数构建虚拟佩戴物；匹配图像生成单元505，被配置成将上述虚拟佩戴物与上述目标手部模型进行匹配，生成上述虚拟佩戴物的匹配图像。
在一些实施例的可选实现方式中，上述待处理图像包括尺寸信息，上述尺寸信息用于指示上述手部图像对应的实际手部的尺寸，以及，
上述关键点坐标获取单元502可以包括：指定标记点设置子单元(图中未示出)和第一关键点坐标确定子单元(图中未示出)。其中，指定标记点设置子单元，被配置成在上述手部图像上设置对应上述设定位置的至少一个指定标记点；第一关键点坐标确定子单元，被配置成基于上述尺寸信息和上述至少一个指定标记点确定上述手部图像的关键点坐标。
在一些实施例的可选实现方式中，上述待处理图像包括点云数据，上述点云数据用于指示上述手部图像对应的手部的在空间中的三维坐标，以及，上述关键点坐标获取单元502可以包括：第二关键点坐标确定子单元(图中未示出)，被配置成查找上述点云数据中对应上述设定位置的目标点云数据，并将上述目标点云数据的坐标标记为关键点坐标。
在一些实施例的可选实现方式中，上述目标手部模型获取单元503可以包括：三维关键点查找子单元(图中未示出)和目标手部模型获取子单元(图中未示出)。其中，三维关键点查找子单元，被配置成查找上述初始手部模型上对应上述设定位置的三维关键点；目标手部模型获取子单元，被配置成通过上述关键点坐标对上述三维关键点的坐标值进行调整，得到对应上述手部图像的目标手部模型。
在一些实施例的可选实现方式中，上述佩戴物参数包括内径周长，以及，上述匹配图像生成单元505可以包括：位置设置子单元(图中未示出)和匹配标记子单元(图中未示出)。其中，位置设置子单元，被配置成确定上述目标手部空间上对应上述虚拟佩戴物的佩戴位置，并将上述虚拟佩戴物与上述佩戴位置对应设置；匹配标记子单元，响应于上述佩戴位置的外径周长与上述内径周长的差值小于设置阈值，被配置成标记上述虚拟佩戴物与上述目标手部模型匹配。
在一些实施例的可选实现方式中，上述匹配图像生成单元505可以包括：参数调整子单元(图中未示出)，响应于上述佩戴位置的外径周长与上述内径周长的差值大于等于设置阈值，被配置成调整上述佩戴物参数。
在一些实施例的可选实现方式中，上述匹配图像生成单元505可以包括：目标视角调整子单元(图中未示出)、初始二维图形生成子单元(图中未示出)和匹配图像生成子单元(图中未示出)。其中，目标视角调整子单元，被配置成将设置上述虚拟佩戴物后的上述目标手部模型调整至目标视角，上述目标视角与上述待处理图像中手部图像的视角相同；初始二维图形生成子单元，被配置成生成对应上述目标视角的初始二维图像；匹配图像生成子单元，被配置成将上述初始二维图像中的上述佩戴物图像添加至上述待处理图像，得到匹配图像。
在一些实施例的可选实现方式中，上述目标视角调整子单元可以包括：目标关键点选择模块(图中未示出)、距离信息测量模块(图中未示出)和目标视角调整模块(图中未示出)。其中，目标关键点选择模块，被配置成从上述待处理图像中选择设定数量的关键点坐标作为目标关键点；距离信息测量模块，被配置成测量上述目标关键点在上述待处理图像上的距离信息；目标视角调整模块，被配置成基于上述距离信息将上述目标手部模型调整至目标视角。
可以理解的是，该装置500中记载的诸单元与参考图2描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作、特征以及产生的有益效果同样适用于装置500及其中包含的单元，在此不再赘述。
如图6所示，电子设备600可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储装置608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还存储有电子设备600操作所需的各种程序和数据。处理装置601、ROM 602以及RAM603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。
通常，以下装置可以连接至I/O接口605：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置606；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置607；存储装置608；以及通信装置609。通信装置609可以允许电子设备600与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图6示出了具有各种装置的电子设备600，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图6中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。
特别地，根据本公开的一些实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的一些实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的一些实施例中，该计算机程序可以通过通信装置609从网络上被下载和安装，或者从存储装置608被安装，或者从ROM 602被安装。在该计算机程序被处理装置601执行时，执行本公开的一些实施例的方法中限定的上述功能。
需要说明的是，本公开的一些实施例上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的一些实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的一些实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP(HyperText TransferProtocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)，广域网(“WAN”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：获取待处理图像和佩戴物图像，上述待处理图像包括手部图像，上述佩戴物包括佩戴物参数；对上述待处理图像进行识别，获取上述手部图像的关键点坐标；基于上述关键点坐标调整初始手部模型的参数，得到对应上述手部图像的目标手部模型；通过上述佩戴物参数构建虚拟佩戴物；将上述虚拟佩戴物与上述目标手部模型进行匹配，生成上述虚拟佩戴物的匹配图像。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的一些实施例的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本公开的一些实施例中的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括图像获取单元、关键点坐标获取单元、目标手部模型获取单元、虚拟佩戴物构建单元和匹配图像生成单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，匹配图像生成单元还可以被描述为“用于生成匹配图像的单元”。
本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。
根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种虚拟佩戴物匹配方法，包括：获取待处理图像和佩戴物图像，上述待处理图像包括手部图像，上述佩戴物包括佩戴物参数；对上述待处理图像进行识别，获取上述手部图像的关键点坐标；基于上述关键点坐标调整初始手部模型的参数，得到对应上述手部图像的目标手部模型；通过上述佩戴物参数构建虚拟佩戴物；将上述虚拟佩戴物与上述目标手部模型进行匹配，生成上述虚拟佩戴物的匹配图像。
根据本公开的一个或多个实施例，上述待处理图像包括尺寸信息，上述尺寸信息用于指示上述手部图像对应的实际手部的尺寸，以及，上述对上述待处理图像进行识别，获取上述手部图像的关键点坐标，包括：在上述手部图像上设置对应设定位置的至少一个指定标记点；基于上述尺寸信息和上述至少一个指定标记点确定上述手部图像的关键点坐标。
根据本公开的一个或多个实施例，上述待处理图像包括点云数据，上述点云数据用于指示上述手部图像对应的手部的在空间中的三维坐标，以及，上述对上述待处理图像进行识别，获取上述手部图像的关键点坐标，包括：查找上述点云数据中对应上述设定位置的目标点云数据，并将上述目标点云数据的坐标标记为关键点坐标。
根据本公开的一个或多个实施例，上述基于上述关键点坐标调整初始手部模型的参数，得到对应上述手部图像的目标手部模型，包括：查找上述初始手部模型上对应上述设定位置的三维关键点；通过上述关键点坐标对上述三维关键点的坐标值进行调整，得到对应上述手部图像的目标手部模型。
根据本公开的一个或多个实施例，上述佩戴物参数包括内径周长，以及，上述将上述虚拟佩戴物与上述目标手部模型进行匹配，包括：确定上述目标手部空间上对应上述虚拟佩戴物的佩戴位置，并将上述虚拟佩戴物与上述佩戴位置对应设置；响应于上述佩戴位置的外径周长与上述内径周长的差值小于设置阈值，标记上述虚拟佩戴物与上述目标手部模型匹配。
根据本公开的一个或多个实施例，上述将上述虚拟佩戴物与上述目标手部模型进行匹配，包括：响应于上述佩戴位置的外径周长与上述内径周长的差值大于等于设置阈值，调整上述佩戴物参数。
根据本公开的一个或多个实施例，上述生成上述虚拟佩戴物的匹配图像，包括：将设置上述虚拟佩戴物后的上述目标手部模型调整至目标视角，上述目标视角与上述待处理图像中手部图像的视角相同；生成对应上述目标视角的初始二维图像；将上述初始二维图像中的上述佩戴物图像添加至上述待处理图像，得到匹配图像。
根据本公开的一个或多个实施例，上述将设置上述虚拟佩戴物后的上述目标手部模型调整至目标视角，包括：从上述待处理图像中选择设定数量的关键点坐标作为目标关键点；测量上述目标关键点在上述待处理图像上的距离信息；基于上述距离信息将上述目标手部模型调整至目标视角。
根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种虚拟佩戴物匹配装置，包括：图像获取单元，被配置成获取待处理图像和佩戴物图像，上述待处理图像包括手部图像，上述佩戴物包括佩戴物参数；关键点坐标获取单元，被配置成对上述待处理图像进行识别，获取上述手部图像的关键点坐标；目标手部模型获取单元，被配置成基于上述关键点坐标调整初始手部模型的参数，得到对应上述手部图像的目标手部模型；虚拟佩戴物构建单元，被配置成通过上述佩戴物参数构建虚拟佩戴物；匹配图像生成单元，被配置成将上述虚拟佩戴物与上述目标手部模型进行匹配，生成上述虚拟佩戴物的匹配图像。
根据本公开的一个或多个实施例，上述待处理图像包括尺寸信息，上述尺寸信息用于指示上述手部图像对应的实际手部的尺寸，以及，上述关键点坐标获取单元包括：指定标记点设置子单元，被配置成在上述手部图像上设置对应设定位置的至少一个指定标记点；第一关键点坐标确定子单元，被配置成基于上述尺寸信息和上述至少一个指定标记点确定上述手部图像的关键点坐标。
根据本公开的一个或多个实施例，上述待处理图像包括点云数据，上述点云数据用于指示上述手部图像对应的手部的在空间中的三维坐标，以及，上述关键点坐标获取单元包括：第二关键点坐标确定子单元，被配置成查找上述点云数据中对应上述设定位置的目标点云数据，并将上述目标点云数据的坐标标记为关键点坐标。
根据本公开的一个或多个实施例，上述目标手部模型获取单元包括：三维关键点查找子单元，被配置成查找上述初始手部模型上对应上述设定位置的三维关键点；目标手部模型获取子单元，被配置成通过上述关键点坐标对上述三维关键点的坐标值进行调整，得到对应上述手部图像的目标手部模型。
根据本公开的一个或多个实施例，上述佩戴物参数包括内径周长，以及，上述匹配图像生成单元包括：位置设置子单元，被配置成确定上述目标手部空间上对应上述虚拟佩戴物的佩戴位置，并将上述虚拟佩戴物与上述佩戴位置对应设置；匹配标记子单元，响应于上述佩戴位置的外径周长与上述内径周长的差值小于设置阈值，被配置成标记上述虚拟佩戴物与上述目标手部模型匹配。
根据本公开的一个或多个实施例，上述匹配图像生成单元包括：参数调整子单元，响应于上述佩戴位置的外径周长与上述内径周长的差值大于等于设置阈值，被配置成调整上述佩戴物参数。
根据本公开的一个或多个实施例，上述匹配图像生成单元包括：目标视角调整子单元，被配置成将设置上述虚拟佩戴物后的上述目标手部模型调整至目标视角，上述目标视角与上述待处理图像中手部图像的视角相同；初始二维图形生成子单元，被配置成生成对应上述目标视角的初始二维图像；匹配图像生成子单元，被配置成将上述初始二维图像中的上述佩戴物图像添加至上述待处理图像，得到匹配图像。
根据本公开的一个或多个实施例，上述目标视角调整子单元包括：目标关键点选择模块，被配置成从上述待处理图像中选择设定数量的关键点坐标作为目标关键点；距离信息测量模块，被配置成测量上述目标关键点在上述待处理图像上的距离信息；目标视角调整模块，被配置成基于上述距离信息将上述目标手部模型调整至目标视角。
以上描述仅为本公开的一些较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开的实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (10)

1.一种虚拟佩戴物匹配方法，包括：
获取待处理图像和佩戴物图像，所述待处理图像包括手部图像，所述佩戴物图像包括佩戴物参数；
对所述待处理图像进行识别，获取所述手部图像的关键点坐标；
基于所述关键点坐标调整初始手部模型的参数，得到对应所述手部图像的目标手部模型；
通过所述佩戴物参数构建虚拟佩戴物；
将所述虚拟佩戴物与所述目标手部模型进行匹配，生成所述虚拟佩戴物的匹配图像，包括：
将设置所述虚拟佩戴物后的所述目标手部模型调整至目标视角，所述目标视角与所述待处理图像中手部图像的视角相同；
生成对应所述目标视角的初始二维图像；
将所述初始二维图像中的所述佩戴物图像添加至所述待处理图像，得到匹配图像。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述待处理图像包括尺寸信息，所述尺寸信息用于指示所述手部图像对应的实际手部的尺寸，以及
所述对所述待处理图像进行识别，获取所述手部图像的关键点坐标，包括：
在所述手部图像上设置对应设定位置的至少一个指定标记点；
基于所述尺寸信息和所述至少一个指定标记点确定所述手部图像的关键点坐标。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述待处理图像包括点云数据，所述点云数据用于指示所述手部图像对应的手部在空间中的三维坐标，以及
所述对所述待处理图像进行识别，获取所述手部图像的关键点坐标，包括：
查找所述点云数据中对应设定位置的目标点云数据，并将所述目标点云数据的坐标标记为关键点坐标。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其中，所述基于所述关键点坐标调整初始手部模型的参数，得到对应所述手部图像的目标手部模型，包括：
查找所述初始手部模型上对应所述设定位置的三维关键点；
通过所述关键点坐标对所述三维关键点的坐标值进行调整，得到对应所述手部图像的目标手部模型。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述佩戴物参数包括内径周长，以及
所述将所述虚拟佩戴物与所述目标手部模型进行匹配，包括：
确定所述目标手部空间上对应所述虚拟佩戴物的佩戴位置，并将所述虚拟佩戴物与所述佩戴位置对应设置；
响应于所述佩戴位置的外径周长与所述内径周长的差值小于设置阈值，标记所述虚拟佩戴物与所述目标手部模型匹配。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述将所述虚拟佩戴物与所述目标手部模型进行匹配，包括：
响应于所述佩戴位置的外径周长与所述内径周长的差值大于等于设置阈值，调整所述佩戴物参数。
7.根据权利要求1所述的方法，所述将设置所述虚拟佩戴物后的所述目标手部模型调整至目标视角，包括：
从所述待处理图像中选择设定数量的关键点坐标作为目标关键点；
测量所述目标关键点在所述待处理图像上的距离信息；
基于所述距离信息将所述目标手部模型调整至目标视角。
8.一种虚拟佩戴物匹配装置，包括：
图像获取单元，被配置成获取待处理图像和佩戴物图像，所述待处理图像包括手部图像，所述佩戴物图像包括佩戴物参数；
关键点坐标获取单元，被配置成对所述待处理图像进行识别，获取所述手部图像的关键点坐标；
目标手部模型获取单元，被配置成基于所述关键点坐标调整初始手部模型的参数，得到对应所述手部图像的目标手部模型；
虚拟佩戴物构建单元，被配置成通过所述佩戴物参数构建虚拟佩戴物；
匹配图像生成单元，被配置成将所述虚拟佩戴物与所述目标手部模型进行匹配，生成所述虚拟佩戴物的匹配图像，包括：
将设置所述虚拟佩戴物后的所述目标手部模型调整至目标视角，所述目标视角与所述待处理图像中手部图像的视角相同；
生成对应所述目标视角的初始二维图像；
将所述初始二维图像中的所述佩戴物图像添加至所述待处理图像，得到匹配图像。
9.一种电子设备，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，其上存储有一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至7中任一所述的方法。
10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一所述的方法。
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Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112232183B (zh) * 2020-10-14 2023-04-28 抖音视界有限公司 虚拟佩戴物匹配方法、装置、电子设备和计算机可读介质
CN112241999A (zh) * 2020-10-21 2021-01-19 北京字跳网络技术有限公司 图像生成方法、装置、设备和计算机可读介质
CN115937964B (zh) * 2022-06-27 2023-12-15 北京字跳网络技术有限公司 姿态估计的方法、装置、设备和存储介质
CN115171097B (zh) * 2022-09-05 2022-12-09 中科航迈数控软件(深圳)有限公司 基于三维点云的加工控制方法、系统及相关设备

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110363867A (zh) * 2019-07-16 2019-10-22 芋头科技（杭州）有限公司 虚拟装扮系统、方法、设备及介质
CN111325851A (zh) * 2020-02-28 2020-06-23 腾讯科技（深圳）有限公司 图像处理方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102156808A (zh) * 2011-03-30 2011-08-17 北京触角科技有限公司 增强现实实时虚拟饰品试戴系统及方法
CN104820498B (zh) * 2015-05-14 2018-05-08 周谆 手部虚拟饰品试戴的人机交互方法和系统
US20170323374A1 (en) * 2016-05-06 2017-11-09 Seok Hyun Park Augmented reality image analysis methods for the virtual fashion items worn
CN107015659A (zh) * 2017-05-03 2017-08-04 湖南拓视觉信息技术有限公司 一种手表虚拟试戴方法和系统
KR20190043362A (ko) * 2017-10-18 2019-04-26 고등기술연구원연구조합 맞춤형 가상현실공간 제공 시스템 및 방법
CN110163048B (zh) * 2018-07-10 2023-06-02 腾讯科技（深圳）有限公司 手部关键点的识别模型训练方法、识别方法及设备
US11532094B2 (en) * 2018-12-05 2022-12-20 Qualcomm Technologies, Inc. Systems and methods for three-dimensional pose determination
CN110221690B (zh) * 2019-05-13 2022-01-04 Oppo广东移动通信有限公司 基于ar场景的手势交互方法及装置、存储介质、通信终端
CN110111418B (zh) * 2019-05-15 2022-02-25 北京市商汤科技开发有限公司 创建脸部模型的方法、装置及电子设备
CN110210501B (zh) * 2019-06-11 2021-06-18 北京字节跳动网络技术有限公司 虚拟对象生成方法、电子设备及计算机可读存储介质
CN111461814B (zh) * 2020-03-11 2024-03-26 深圳市新镜介网络有限公司 虚拟眼镜的试戴方法、终端设备及存储介质
CN112232183B (zh) * 2020-10-14 2023-04-28 抖音视界有限公司 虚拟佩戴物匹配方法、装置、电子设备和计算机可读介质

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110363867A (zh) * 2019-07-16 2019-10-22 芋头科技（杭州）有限公司 虚拟装扮系统、方法、设备及介质
CN111325851A (zh) * 2020-02-28 2020-06-23 腾讯科技（深圳）有限公司 图像处理方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质

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