CN113538634A - 一种视频动作捕捉动画数据的优化方法及系统 - Google Patents
一种视频动作捕捉动画数据的优化方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113538634A CN113538634A CN202110698546.9A CN202110698546A CN113538634A CN 113538634 A CN113538634 A CN 113538634A CN 202110698546 A CN202110698546 A CN 202110698546A CN 113538634 A CN113538634 A CN 113538634A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- curve
- animation data
- cutting
- animation
- key frame
- 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
- 238000005457 optimization Methods 0.000 title claims abstract description 45
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 42
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 claims description 107
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 claims description 10
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 claims description 6
- 238000013519 translation Methods 0.000 claims description 6
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 abstract description 10
- 238000013136 deep learning model Methods 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 2
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T13/00—Animation
- G06T13/20—3D [Three Dimensional] animation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T13/00—Animation
- G06T13/20—3D [Three Dimensional] animation
- G06T13/40—3D [Three Dimensional] animation of characters, e.g. humans, animals or virtual beings
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T19/00—Manipulating 3D models or images for computer graphics
- G06T19/20—Editing of 3D images, e.g. changing shapes or colours, aligning objects or positioning parts
-
- G06T3/08—
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Architecture (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Processing Or Creating Images (AREA)
Abstract
本发明提供了动画制作技术领域的一种视频动作捕捉动画数据的优化方法及系统，方法包括如下步骤：步骤S10、在视频中选择需要优化的动画数据曲线，设定各所述动画数据曲线的曲线属性；步骤S20、设定各所述动画数据曲线的优化参数；步骤S30、利用最小二乘法以及三次贝塞尔曲线公式基于所述优化参数对各动画数据曲线进行优化，生成新动画曲线。本发明的优点在于：极大的提升了动画制作的效率以及质量。
Description
技术领域
本发明涉及动画制作技术领域，特别指一种视频动作捕捉动画数据的优化方法及系统。
背景技术
随着互联网时代的发展，计算机技术日新月异，游戏产业迅速发展，动画产业也逐渐成熟。而在游戏和动画上广泛应用的动作捕捉技术早在上个世纪七十年代就出现了，如今已经形成了一套完整且成熟的体系，这项动作捕捉技术不仅在计算机领域有着至关重要的作用，在非计算机领域也有着一席之地。
动作捕捉技术在动画制作中能提高动画制作效率、降低动画制作成本、使动画更为生动形象，因此，动作捕捉技术拥有广阔的市场和巨大的价值。但是，传统的动作捕捉技术需要高昂的设备费用预算、庞大的数据量处理、硬软件的高要求、专业的演员以及特的殊场，这给一众满腔热血的小型工作室和独立开发者当头一棒。因此，基于视频的动作捕捉应运而生，具有方便、低廉、实用等优点，只需要用户提供一段符合要求的人物视频，便可通过计算机算出人物的动作规律并生成一段骨骼动画，但是存在如下缺点：
1、单一视频提供的信息有限，动作捕捉精度欠佳，使得动画的流畅度有所降低；2、动画数据是经过逐帧匹配后烘焙导出，关键帧的数量过于庞大，不利于后期在动画软件里对细节手动调整。
因此，如何提供一种视频动作捕捉动画数据的优化方法及系统，实现提升动画制作的效率以及质量，成为一个亟待解决的问题。
发明内容
本发明要解决的技术问题，在于提供一种视频动作捕捉动画数据的优化方法及系统，实现提升动画制作的效率以及质量。
第一方面，本发明提供了一种视频动作捕捉动画数据的优化方法，包括如下步骤：
步骤S10、在视频中选择需要优化的动画数据曲线，设定各所述动画数据曲线的曲线属性；
步骤S20、设定各所述动画数据曲线的优化参数；
步骤S30、利用最小二乘法以及三次贝塞尔曲线公式基于所述优化参数对各动画数据曲线进行优化，生成新动画曲线。
进一步地，所述步骤S10具体为：
通过UI交互界面在视频中进行点击进而选择需要优化的动画数据曲线，设定各所述动画数据曲线包括平移距离和旋转角度的曲线属性；所述动画数据曲线包括骨骼根节点以及骨骼子节点。
进一步地，所述步骤S20中，所述优化参数至少包括误差值、迭代量、切线类型以及切割方式；
所述切线类型包括加权切线以及非加权切线；所述切割方式包括自动切割、基于关键帧切割以及基于切线角度切割；
所述误差值用于限定动画数据曲线的关键帧减少数量，误差值越大，减少的关键帧数量越多；所述迭代量用于限定三次贝塞尔曲线公式的使用次数，迭代量越大，三次贝塞尔曲线公式的使用次数越少；所述加权切线用于调整动画数据曲线的关键帧切线的长度以及角度；所述非加权切线用于用于锁定关键帧切线的长度，并调整关键帧切线的角度；
所述自动切割用于利用最大值、最小值、平均值或者中间值对关键帧切线进行切割；所述基于关键帧切割用于利用关键帧的数据信息对关键帧切线进行切割；所述基于切线角度切割用于利用关键帧切线的角度以及预设的角度阈值对关键帧切线进行切割。
进一步地，所述步骤S30具体包括：
步骤S31、利用最小二乘法对各所述动画数据曲线进行逐帧的曲线拟合，得到拟合数据；
步骤S32、利用所述切线类型以及切割方式对动画数据曲线的关键帧切线进行切割，得到若干个切割点，将位于关键帧切线交点的切割点设为贝塞尔控制点；
步骤S33、利用三次贝塞尔曲线公式对各所述贝塞尔控制点以及相邻的两个切割点进行调整，进而优化所述动画数据曲线；
步骤S34、将优化后的所述动画数据曲线与拟合数据进行对比，得到实际误差，利用所述实际误差以及误差值对动画数据曲线进行调整；
步骤S35、基于所述迭代量重复步骤S31至步骤S34后，生成新动画曲线。
进一步地，所述步骤S34具体为：
将优化后的所述动画数据曲线与拟合数据进行对比，得到实际误差，判断所述实际误差是否小于等于误差值，若是，删除对应的所述动画数据曲线；若否，保留对应的所述动画数据曲线以及切割点。
第二方面，本发明提供了一种视频动作捕捉动画数据的优化系统，包括如下模块：
动画数据曲线选择模块，用于在视频中选择需要优化的动画数据曲线，设定各所述动画数据曲线的曲线属性；
优化参数设定模块，用于设定各所述动画数据曲线的优化参数；
动画数据曲线优化模块，用于利用最小二乘法以及三次贝塞尔曲线公式基于所述优化参数对各动画数据曲线进行优化，生成新动画曲线。
进一步地，所述动画数据曲线选择模块具体为：
通过UI交互界面在视频中进行点击进而选择需要优化的动画数据曲线，设定各所述动画数据曲线包括平移距离和旋转角度的曲线属性；所述动画数据曲线包括骨骼根节点以及骨骼子节点。
进一步地，所述优化参数设定模块中，所述优化参数至少包括误差值、迭代量、切线类型以及切割方式；
所述切线类型包括加权切线以及非加权切线；所述切割方式包括自动切割、基于关键帧切割以及基于切线角度切割；
所述误差值用于限定动画数据曲线的关键帧减少数量，误差值越大，减少的关键帧数量越多；所述迭代量用于限定三次贝塞尔曲线公式的使用次数，迭代量越大，三次贝塞尔曲线公式的使用次数越少；所述加权切线用于调整动画数据曲线的关键帧切线的长度以及角度；所述非加权切线用于用于锁定关键帧切线的长度，并调整关键帧切线的角度；
所述自动切割用于利用最大值、最小值、平均值或者中间值对关键帧切线进行切割；所述基于关键帧切割用于利用关键帧的数据信息对关键帧切线进行切割；所述基于切线角度切割用于利用关键帧切线的角度以及预设的角度阈值对关键帧切线进行切割。
进一步地，所述动画数据曲线优化模块具体包括：
曲线拟合单元，用于利用最小二乘法对各所述动画数据曲线进行逐帧的曲线拟合，得到拟合数据；
曲线切割单元，用于利用所述切线类型以及切割方式对动画数据曲线的关键帧切线进行切割，得到若干个切割点，将位于关键帧切线交点的切割点设为贝塞尔控制点；
动画数据曲线调整单元，用于利用三次贝塞尔曲线公式对各所述贝塞尔控制点以及相邻的两个切割点进行调整，进而优化所述动画数据曲线；
拟合数据对比单元，用于将优化后的所述动画数据曲线与拟合数据进行对比，得到实际误差，利用所述实际误差以及误差值对动画数据曲线进行调整；
新动画曲线生成单元，用于基于所述迭代量重复曲线拟合单元至拟合数据对比单元后，生成新动画曲线。
进一步地，所述拟合数据对比单元具体为：
将优化后的所述动画数据曲线与拟合数据进行对比，得到实际误差，判断所述实际误差是否小于等于误差值，若是，删除对应的所述动画数据曲线；若否，保留对应的所述动画数据曲线以及切割点。
本发明的优点在于：
1、通过在视频中选择需要优化的动画数据曲线，设定各动画数据曲线的优化参数，并利用最小二乘法以及三次贝塞尔曲线公式基于优化参数对各动画数据曲线进行优化，即将视频中的动作进行捕捉获得动画数据曲线，再利用最小二乘法以及三次贝塞尔曲线公式对动画数据曲线进行优化，以减少关键帧的数量、降低动画数据曲线的信息量、提高动画数据曲线的平滑度，相对于传统上手动调整动画数据曲线，进而极大的提升了动画制作的效率以及质量。
2、通过UI交互界面在视频中进行点击进而选择需要优化的动画数据曲线，设定动画数据曲线的曲线属性，规避了视频中可能出现的动画抖动、不流畅等问题，进而极大的提升了动画制作的效率，优化了动画质量。
3、通过将专业而抽象的动画制作手法转化为从视频中获取动画，从二维到三维的转变，使用简易的操作步骤代替繁琐的动画制作过程，降低了制作动画的门槛。
附图说明
下面参照附图结合实施例对本发明作进一步的说明。
图1是本发明一种视频动作捕捉动画数据的优化方法的流程图。
图2是本发明一种视频动作捕捉动画数据的优化系统的结构示意图。
具体实施方式
请参照图1至图2所示，本发明一种视频动作捕捉动画数据的优化方法的较佳实施例，包括如下步骤：
步骤S10、在视频中选择需要优化的动画数据曲线，设定各所述动画数据曲线的曲线属性；
步骤S20、设定各所述动画数据曲线的优化参数并进行存储；
步骤S30、利用最小二乘法以及三次贝塞尔曲线公式基于存储的所述优化参数对各动画数据曲线进行优化，即进行减少关键帧和平滑处理，生成新动画曲线。
具体实施时，可结合深度学习模型，预测动画数据曲线优化的最佳效果。
所述步骤S10具体为：
基于用户需求结合脚本编辑器脚本生成UI交互界面，通过UI交互界面在视频中进行点击进而选择需要优化的动画数据曲线，设定各所述动画数据曲线包括X轴、Y轴、Z轴的平移距离和旋转角度的曲线属性；所述动画数据曲线包括骨骼根节点以及骨骼子节点；所述动画数据曲线由若干帧关键帧组成。在视频中进行点击进而选择需要优化的动画数据曲线时，可进行单选或者全选，即可以选择需要优化的骨骼节点获取动画数据曲线。
所述步骤S20中，所述优化参数至少包括误差值、迭代量、切线类型以及切割方式；
所述切线类型包括加权切线以及非加权切线，默认为非加权切线；所述切割方式包括自动切割、基于关键帧切割以及基于切线角度切割；
所述误差值用于限定动画数据曲线的关键帧减少数量，误差值越大，减少的关键帧数量越多，误差值越小，减少的关键帧数量越少；所述迭代量用于限定三次贝塞尔曲线公式的使用次数，迭代量越大，三次贝塞尔曲线公式的使用次数越少，在误差检测中间接控制误差值的大小；所述加权切线用于调整动画数据曲线的关键帧切线的长度以及角度，关键帧切线的长度用于匹配对应的权重；所述非加权切线用于用于锁定关键帧切线的长度，并调整关键帧切线的角度；
所述自动切割用于利用最大值、最小值、平均值或者中间值对关键帧切线进行切割；所述基于关键帧切割用于利用关键帧的数据信息对关键帧切线进行切割；所述基于切线角度切割用于利用关键帧切线的角度以及预设的角度阈值对关键帧切线进行切割，即仅当所述角度大于角度阈值时才进行切割，否则保留所述关键帧切线。
所述步骤S30具体包括：
步骤S31、利用最小二乘法对各所述动画数据曲线进行逐帧的曲线拟合，得到拟合数据；
步骤S32、利用所述切线类型以及切割方式对动画数据曲线的关键帧切线进行切割，得到若干个切割点，将位于关键帧切线交点的切割点设为贝塞尔控制点；
步骤S33、利用三次贝塞尔曲线公式对各所述贝塞尔控制点以及相邻的两个切割点进行调整，进而优化所述动画数据曲线；
步骤S34、将优化后的所述动画数据曲线与拟合数据进行对比，得到实际误差，利用所述实际误差以及误差值对动画数据曲线进行调整；
步骤S35、基于所述迭代量重复步骤S31至步骤S34后，生成新动画曲线。
所述步骤S34具体为：
将优化后的所述动画数据曲线与拟合数据进行对比，得到实际误差，判断所述实际误差是否小于等于误差值，若是，删除对应的所述动画数据曲线；若否，保留对应的所述动画数据曲线以及切割点。
本发明一种视频动作捕捉动画数据的优化系统的较佳实施例，包括如下模块：
动画数据曲线选择模块，用于在视频中选择需要优化的动画数据曲线，设定各所述动画数据曲线的曲线属性；
优化参数设定模块，用于设定各所述动画数据曲线的优化参数并进行存储；
动画数据曲线优化模块，用于利用最小二乘法以及三次贝塞尔曲线公式基于存储的所述优化参数对各动画数据曲线进行优化，即进行减少关键帧和平滑处理，生成新动画曲线。
具体实施时，可结合深度学习模型，预测动画数据曲线优化的最佳效果。
所述动画数据曲线选择模块具体为：
基于用户需求结合脚本编辑器脚本生成UI交互界面，通过UI交互界面在视频中进行点击进而选择需要优化的动画数据曲线，设定各所述动画数据曲线包括X轴、Y轴、Z轴的平移距离和旋转角度的曲线属性；所述动画数据曲线包括骨骼根节点以及骨骼子节点；所述动画数据曲线由若干帧关键帧组成。在视频中进行点击进而选择需要优化的动画数据曲线时，可进行单选或者全选，即可以选择需要优化的骨骼节点获取动画数据曲线。
所述优化参数设定模块中，所述优化参数至少包括误差值、迭代量、切线类型以及切割方式；
所述切线类型包括加权切线以及非加权切线，默认为非加权切线；所述切割方式包括自动切割、基于关键帧切割以及基于切线角度切割；
所述误差值用于限定动画数据曲线的关键帧减少数量，误差值越大，减少的关键帧数量越多，误差值越小，减少的关键帧数量越少；所述迭代量用于限定三次贝塞尔曲线公式的使用次数，迭代量越大，三次贝塞尔曲线公式的使用次数越少，在误差检测中间接控制误差值的大小；所述加权切线用于调整动画数据曲线的关键帧切线的长度以及角度，关键帧切线的长度用于匹配对应的权重；所述非加权切线用于用于锁定关键帧切线的长度，并调整关键帧切线的角度；
所述自动切割用于利用最大值、最小值、平均值或者中间值对关键帧切线进行切割；所述基于关键帧切割用于利用关键帧的数据信息对关键帧切线进行切割；所述基于切线角度切割用于利用关键帧切线的角度以及预设的角度阈值对关键帧切线进行切割，即仅当所述角度大于角度阈值时才进行切割，否则保留所述关键帧切线。
所述动画数据曲线优化模块具体包括：
曲线拟合单元，用于利用最小二乘法对各所述动画数据曲线进行逐帧的曲线拟合，得到拟合数据；
曲线切割单元，用于利用所述切线类型以及切割方式对动画数据曲线的关键帧切线进行切割，得到若干个切割点，将位于关键帧切线交点的切割点设为贝塞尔控制点；
动画数据曲线调整单元，用于利用三次贝塞尔曲线公式对各所述贝塞尔控制点以及相邻的两个切割点进行调整，进而优化所述动画数据曲线；
拟合数据对比单元，用于将优化后的所述动画数据曲线与拟合数据进行对比，得到实际误差，利用所述实际误差以及误差值对动画数据曲线进行调整；
新动画曲线生成单元，用于基于所述迭代量重复曲线拟合单元至拟合数据对比单元后，生成新动画曲线。
所述拟合数据对比单元具体为：
将优化后的所述动画数据曲线与拟合数据进行对比，得到实际误差，判断所述实际误差是否小于等于误差值，若是，删除对应的所述动画数据曲线；若否，保留对应的所述动画数据曲线以及切割点。
综上所述，本发明的优点在于：
1、通过在视频中选择需要优化的动画数据曲线，设定各动画数据曲线的优化参数，并利用最小二乘法以及三次贝塞尔曲线公式基于优化参数对各动画数据曲线进行优化，即将视频中的动作进行捕捉获得动画数据曲线，再利用最小二乘法以及三次贝塞尔曲线公式对动画数据曲线进行优化，以减少关键帧的数量、降低动画数据曲线的信息量、提高动画数据曲线的平滑度，相对于传统上手动调整动画数据曲线，进而极大的提升了动画制作的效率以及质量。
2、通过UI交互界面在视频中进行点击进而选择需要优化的动画数据曲线，设定动画数据曲线的曲线属性，规避了视频中可能出现的动画抖动、不流畅等问题，进而极大的提升了动画制作的效率，优化了动画质量。
3、通过将专业而抽象的动画制作手法转化为从视频中获取动画，从二维到三维的转变，使用简易的操作步骤代替繁琐的动画制作过程，降低了制作动画的门槛。
虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是熟悉本技术领域的技术人员应当理解，我们所描述的具体的实施例只是说明性的，而不是用于对本发明的范围的限定，熟悉本领域的技术人员在依照本发明的精神所作的等效的修饰以及变化，都应当涵盖在本发明的权利要求所保护的范围内。
Claims (10)
1.一种视频动作捕捉动画数据的优化方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤S10、在视频中选择需要优化的动画数据曲线，设定各所述动画数据曲线的曲线属性；
步骤S20、设定各所述动画数据曲线的优化参数；
步骤S30、利用最小二乘法以及三次贝塞尔曲线公式基于所述优化参数对各动画数据曲线进行优化，生成新动画曲线。
2.如权利要求1所述的一种视频动作捕捉动画数据的优化方法，其特征在于：所述步骤S10具体为：
通过UI交互界面在视频中进行点击进而选择需要优化的动画数据曲线，设定各所述动画数据曲线包括平移距离和旋转角度的曲线属性；所述动画数据曲线包括骨骼根节点以及骨骼子节点。
3.如权利要求1所述的一种视频动作捕捉动画数据的优化方法，其特征在于：所述步骤S20中，所述优化参数至少包括误差值、迭代量、切线类型以及切割方式；
所述切线类型包括加权切线以及非加权切线；所述切割方式包括自动切割、基于关键帧切割以及基于切线角度切割；
所述误差值用于限定动画数据曲线的关键帧减少数量，误差值越大，减少的关键帧数量越多；所述迭代量用于限定三次贝塞尔曲线公式的使用次数，迭代量越大，三次贝塞尔曲线公式的使用次数越少；所述加权切线用于调整动画数据曲线的关键帧切线的长度以及角度；所述非加权切线用于用于锁定关键帧切线的长度，并调整关键帧切线的角度；
所述自动切割用于利用最大值、最小值、平均值或者中间值对关键帧切线进行切割；所述基于关键帧切割用于利用关键帧的数据信息对关键帧切线进行切割；所述基于切线角度切割用于利用关键帧切线的角度以及预设的角度阈值对关键帧切线进行切割。
4.如权利要求3所述的一种视频动作捕捉动画数据的优化方法，其特征在于：所述步骤S30具体包括：
步骤S31、利用最小二乘法对各所述动画数据曲线进行逐帧的曲线拟合，得到拟合数据；
步骤S32、利用所述切线类型以及切割方式对动画数据曲线的关键帧切线进行切割，得到若干个切割点，将位于关键帧切线交点的切割点设为贝塞尔控制点；
步骤S33、利用三次贝塞尔曲线公式对各所述贝塞尔控制点以及相邻的两个切割点进行调整，进而优化所述动画数据曲线；
步骤S34、将优化后的所述动画数据曲线与拟合数据进行对比，得到实际误差，利用所述实际误差以及误差值对动画数据曲线进行调整；
步骤S35、基于所述迭代量重复步骤S31至步骤S34后，生成新动画曲线。
5.如权利要求4所述的一种视频动作捕捉动画数据的优化方法，其特征在于：所述步骤S34具体为：
将优化后的所述动画数据曲线与拟合数据进行对比，得到实际误差，判断所述实际误差是否小于等于误差值，若是，删除对应的所述动画数据曲线；若否，保留对应的所述动画数据曲线以及切割点。
6.一种视频动作捕捉动画数据的优化系统，其特征在于：包括如下模块：
动画数据曲线选择模块，用于在视频中选择需要优化的动画数据曲线，设定各所述动画数据曲线的曲线属性；
优化参数设定模块，用于设定各所述动画数据曲线的优化参数；
动画数据曲线优化模块，用于利用最小二乘法以及三次贝塞尔曲线公式基于所述优化参数对各动画数据曲线进行优化，生成新动画曲线。
7.如权利要求6所述的一种视频动作捕捉动画数据的优化系统，其特征在于：所述动画数据曲线选择模块具体为：
通过UI交互界面在视频中进行点击进而选择需要优化的动画数据曲线，设定各所述动画数据曲线包括平移距离和旋转角度的曲线属性；所述动画数据曲线包括骨骼根节点以及骨骼子节点。
8.如权利要求6所述的一种视频动作捕捉动画数据的优化系统，其特征在于：所述优化参数设定模块中，所述优化参数至少包括误差值、迭代量、切线类型以及切割方式；
所述切线类型包括加权切线以及非加权切线；所述切割方式包括自动切割、基于关键帧切割以及基于切线角度切割；
所述误差值用于限定动画数据曲线的关键帧减少数量，误差值越大，减少的关键帧数量越多；所述迭代量用于限定三次贝塞尔曲线公式的使用次数，迭代量越大，三次贝塞尔曲线公式的使用次数越少；所述加权切线用于调整动画数据曲线的关键帧切线的长度以及角度；所述非加权切线用于用于锁定关键帧切线的长度，并调整关键帧切线的角度；
所述自动切割用于利用最大值、最小值、平均值或者中间值对关键帧切线进行切割；所述基于关键帧切割用于利用关键帧的数据信息对关键帧切线进行切割；所述基于切线角度切割用于利用关键帧切线的角度以及预设的角度阈值对关键帧切线进行切割。
9.如权利要求8所述的一种视频动作捕捉动画数据的优化系统，其特征在于：所述动画数据曲线优化模块具体包括：
曲线拟合单元，用于利用最小二乘法对各所述动画数据曲线进行逐帧的曲线拟合，得到拟合数据；
曲线切割单元，用于利用所述切线类型以及切割方式对动画数据曲线的关键帧切线进行切割，得到若干个切割点，将位于关键帧切线交点的切割点设为贝塞尔控制点；
动画数据曲线调整单元，用于利用三次贝塞尔曲线公式对各所述贝塞尔控制点以及相邻的两个切割点进行调整，进而优化所述动画数据曲线；
拟合数据对比单元，用于将优化后的所述动画数据曲线与拟合数据进行对比，得到实际误差，利用所述实际误差以及误差值对动画数据曲线进行调整；
新动画曲线生成单元，用于基于所述迭代量重复曲线拟合单元至拟合数据对比单元后，生成新动画曲线。
10.如权利要求9所述的一种视频动作捕捉动画数据的优化系统，其特征在于：所述拟合数据对比单元具体为：
将优化后的所述动画数据曲线与拟合数据进行对比，得到实际误差，判断所述实际误差是否小于等于误差值，若是，删除对应的所述动画数据曲线；若否，保留对应的所述动画数据曲线以及切割点。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110698546.9A CN113538634A (zh) | 2021-06-23 | 2021-06-23 | 一种视频动作捕捉动画数据的优化方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110698546.9A CN113538634A (zh) | 2021-06-23 | 2021-06-23 | 一种视频动作捕捉动画数据的优化方法及系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113538634A true CN113538634A (zh) | 2021-10-22 |
Family
ID=78096509
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110698546.9A Pending CN113538634A (zh) | 2021-06-23 | 2021-06-23 | 一种视频动作捕捉动画数据的优化方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113538634A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116894893A (zh) * | 2023-09-11 | 2023-10-17 | 山东捷瑞数字科技股份有限公司 | 一种基于三维引擎的非线性动画调控方法和系统 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104318600A (zh) * | 2014-10-10 | 2015-01-28 | 无锡梵天信息技术股份有限公司 | 一种使用Bézier曲线实现角色行走轨迹动画的方法 |
| CN105704507A (zh) * | 2015-10-28 | 2016-06-22 | 北京七维视觉科技有限公司 | 一种在视频中实时合成动画的方法和装置 |
| US20170221251A1 (en) * | 2016-02-01 | 2017-08-03 | Naturalmotion Ltd. | Animating a virtual object in a virtual world |
| CN107945253A (zh) * | 2017-11-21 | 2018-04-20 | 腾讯数码（天津）有限公司 | 一种动画效果实现方法、装置及存储设备 |
| CN111667544A (zh) * | 2020-07-02 | 2020-09-15 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 动画数据压缩方法、装置、设备及存储介质 |
-
2021
- 2021-06-23 CN CN202110698546.9A patent/CN113538634A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104318600A (zh) * | 2014-10-10 | 2015-01-28 | 无锡梵天信息技术股份有限公司 | 一种使用Bézier曲线实现角色行走轨迹动画的方法 |
| CN105704507A (zh) * | 2015-10-28 | 2016-06-22 | 北京七维视觉科技有限公司 | 一种在视频中实时合成动画的方法和装置 |
| US20170221251A1 (en) * | 2016-02-01 | 2017-08-03 | Naturalmotion Ltd. | Animating a virtual object in a virtual world |
| CN107945253A (zh) * | 2017-11-21 | 2018-04-20 | 腾讯数码（天津）有限公司 | 一种动画效果实现方法、装置及存储设备 |
| CN111667544A (zh) * | 2020-07-02 | 2020-09-15 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 动画数据压缩方法、装置、设备及存储介质 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116894893A (zh) * | 2023-09-11 | 2023-10-17 | 山东捷瑞数字科技股份有限公司 | 一种基于三维引擎的非线性动画调控方法和系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US10930071B2 (en) | Adaptive decimation using 3D video features | |
| Xing et al. | Autocomplete painting repetitions | |
| WO2020125567A1 (zh) | 一种动画自动生成方法及动画自动生成系统 | |
| CN107832558B (zh) | 数字舞台创意场景智能生成方法 | |
| CN106709975A (zh) | 一种交互式三维人脸表情动画编辑方法、系统及扩展方法 | |
| CN102142152A (zh) | 用于在计算机屏幕上显示对象的方法、装置和程序 | |
| Wang et al. | Fast mesh simplification method for three-dimensional geometric models with feature-preserving efficiency | |
| CN113538634A (zh) | 一种视频动作捕捉动画数据的优化方法及系统 | |
| WO2024007616A1 (zh) | 一种点云补全方法、装置、设备及介质 | |
| WO2023019995A1 (zh) | 训练方法、译文展示方法、装置、电子设备以及存储介质 | |
| CN1797473A (zh) | 一种计算机动画编辑方法 | |
| Dave et al. | A survey on Artificial Intelligence based techniques to convert User Interface design mock-ups to code | |
| CN111309321A (zh) | 一种基于数据驱动的可定制化gui系统 | |
| Besuievsky et al. | Customizable lod for procedural architecture | |
| US8237719B1 (en) | Pose-structured animation interface | |
| CN112529154A (zh) | 图像生成模型训练方法和装置、图像生成方法和装置 | |
| US8379028B1 (en) | Rigweb | |
| CN114742949A (zh) | 一种大规模实景三维数据的智能合并方法 | |
| CN112991498B (zh) | 一种镜头动画快速生成系统及方法 | |
| CN109785413B (zh) | 基于Unity的可配置动画文件树形压缩方法及装置 | |
| CN113888726A (zh) | 一种基于webGL框架的3D空间模型参数修正编辑器 | |
| US11587277B2 (en) | Weight maps to generate off-center split maps of a shape | |
| CN113744367B (zh) | 一种用于编辑二维图像中人像发型的系统及方法 | |
| US11875446B2 (en) | Procedural media generation | |
| CN114912175B (zh) | 一种自动生成矢量化室内布局平面图的方法 |
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 |