CN113577774A - 虚拟对象生成方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种虚拟对象生成方法、装置、电子设备,方法包括:在目标对象所处游戏环境中触发三维图像扫描框;确定用户界面中与三维图像扫描框相对应的投影信息;确定目标对象的模型图案和相对应的轮廓;对所提取的模型轮廓中的目标对象的模型图案和轮廓分别进行矫正处理;确定与目标对象相对应的游戏环境中的虚拟对象。由此,不但能够有效的保证目标对象的对应的游戏环境中的虚拟对象的生成准确性,实现对复杂环境中目标对象的处理,更快速地对复杂维度的游戏的处理,同时自动化的骨骼绑定对于不同游戏环境的具有鲁棒性以及泛化性,减少了计算成本,提升虚拟对象的生成的效率,实现对复杂维度的游戏环境的处理。
Description
技术领域
本发明涉及信息处理技术,尤其涉及虚拟对象生成方法、装置、及电子设备。
背景技术
人工智能(AI,Artificial Intelligence)是计算机科学的一个综合技术,通过研究各种智能机器的设计原理与实现方法,使机器具有感知、推理与决策的功能。人工智能技术是一门综合学科,涉及领域广泛,例如自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向,相信随着技术的发展,人工智能技术将在更多的领域得到应用,并发挥越来越重要的价值。
AR游戏一般都有复杂的游戏规则、多变的动态场景,在社交应用或游戏应用中采用虚拟对象(例如三维虚拟人物)进行目标对象(可以是通过用户手机所采集的人物或者实体物品)或形象的模拟需要形象生动,但是相关技术在进行抠图处理时,当背景简单时抠图精度较高,但当背景纹理较为复杂时抠图效果较差,影响了用户的游戏使用体验。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例提供一种虚拟对象生成方法、装置、电子设备及存储介质,本发明实施例的技术方案是这样实现的:
本发明实施例提供了一种虚拟对象生成方法包括:
在目标对象所处游戏环境中触发三维图像扫描框;
基于所述三维图像扫描框,确定用户界面中与所述三维图像扫描框相对应的投影信息;
根据用户界面中与所述三维图像扫描框相对应的投影信息,确定目标对象的模型图案和相对应的轮廓;
对所提取的模型轮廓中的目标对象的模型图案和轮廓分别进行矫正处理;
对经过矫正处理的目标对象的模型图案和轮廓进行骨骼绑定处理,确定与所述目标对象相对应的游戏环境中的虚拟对象。
本发明实施例还提供了一种虚拟对象生成装置,包括:
信息传输模块,用于在目标对象所处游戏环境中触发三维图像扫描框;
信息处理模块,用于基于所述三维图像扫描框,确定用户界面中与所述三维图像扫描框相对应的投影信息;
所述信息处理模块,用于根据用户界面中与所述三维图像扫描框相对应的投影信息,确定目标对象的模型图案和相对应的轮廓;
所述信息处理模块,用于对所提取的模型轮廓中的目标对象的模型图案和轮廓分别进行矫正处理;
所述信息处理模块,用于对经过矫正处理的目标对象的模型图案和轮廓进行骨骼绑定处理,确定与所述目标对象相对应的游戏环境中的虚拟对象。
上述方案中,
所述信息处理模块,用于当目标对象的人称视角发生变化时,获取与所述用户界面对应的传感器数据传输接口所传输的图像采集参数;
对所述图像采集参数进行解析处理,确定所述图像采集参数在不同方向维度中的数据变化;
基于所述图像采集参数在不同方向维度中的数据变化,确定目标对象所处游戏环境中的三维图像扫描框的变化。
上述方案中,
所述信息处理模块,用于基于所述三维图像扫描框,确定所述用户界面中与所述三维图像扫描框相对应的图像采集焦距参数、光心参数;
确定所述三维图像扫描框的空间点在所述用户界面中的投影坐标;
根据所述图像采集焦距参数、光心参数以及空间点在所述用户界面中的投影坐标,确定所述用户界面中与所述三维图像扫描框相对应的投影信息。
上述方案中,
所述信息处理模块,用于当根据用户界面中与所述三维图像扫描框相对应的投影信息,确定所述三维图像扫描框相对应的图像感兴趣区域;
确定与所述图像感兴趣区域相对应的图像梯度;
根据所述图像感兴趣区域相对应的图像梯度,确定不同的图像复杂度;
根据不同的图像复杂度触发相对应的轮廓提取进程,并根据不同的图像复杂度触发相对应的轮廓提取进程,提取目标对象的模型图案和相对应的轮廓。
上述方案中,
所述信息处理模块,用于当确定所述图像复杂度为第一类型时,触发第一轮廓提取进程;
通过所述第一轮廓提取进程,利用边缘提取算子在所述投影信息中提取目标对象的轮廓;
基于所提取的目标对象的轮廓提取所述目标对象的模型图案。
上述方案中,
所述信息处理模块,用于当确定所述图像复杂度为第二类型时,触发第二轮廓提取进程;
通过所述第二轮廓提取进程,利用图像处理模型在所述投影信息中提取目标对象的轮廓;
基于所提取的目标对象的轮廓提取所述目标对象的模型图案。
上述方案中,
所述信息处理模块,用于通过所述第二轮廓提取进程,利用图像处理模型确定所述目标对象在所述投影信息中的掩码集群参数;
对所述目标对象在所述投影信息中的掩码集群参数进行提取,确定所述投影信息中的至少一个物体的轮廓;
对所述投影信息中不同物体的轮廓面积进行比较,提取轮廓面积最大的物体的轮廓作为所述投影信息中提取目标对象的轮廓。
上述方案中,
所述信息处理模块,用于确定与所述目标对象在投影信息中相匹配的单应性矩阵;
获取与所述目标对象在投影信息中相匹配的尺度因子;
基于所述目标对象在投影信息中相匹配的尺度因子和单应性矩阵,对所提取的模型轮廓中的目标对象的模型图案和轮廓分别进行矫正处理,以实现所述尺度因子和单应性矩阵满足对应的约束条件。
上述方案中,
所述信息处理模块,用于对所述过矫正处理的目标对象的轮廓进行遍历,确定目标角点集合,其中,所述目标角点集合包括至少两个角点;
对所确定的目标角点集合中的不同角点进行组合,形成所述虚拟对象的骨骼;
对所述目标角点集合中的所有目标角点进行遍历,确定所述虚拟对象的骨骼参数;
对所述虚拟对象的骨骼参数和所述目标对象的模型图案进行绑定,确定与所述目标对象相对应的游戏环境中的虚拟对象。
上述方案中,
所述信息处理模块,用于对所确定的确定所述虚拟对象的骨骼参数进行检测,确定存在包含关系的骨骼参数和存在交叉关系的骨骼参数;
对存在包含关系的骨骼参数和存在交叉关系的骨骼参数进行删除。
上述方案中,
所述信息处理模块,用于当游戏环境中的控制组件被触发时,在经过所述目标对象所处游戏环境的用户界面中呈现虚拟对象,
通过触发不同的游戏关卡,利用所述虚拟对象在用户界面中呈现相应的游戏交互指令。
上述方案中,
所述信息处理模块,用于当目标用户选择任一所展示的虚拟目标时,
基于所述目标用户的用户特征向量,确定与所述目标用户相匹配的支付方式,或者,
基于所述目标用户的用户特征和所述虚拟目标的类型信息,确定与所述目标用户相匹配的支付方式;
基于所述与所述目标用户相匹配的支付方式,触发对应的支付进程。
上述方案中,
所述信息处理模块,用于确定目标用户的等级参数和所述虚拟对象的等级参数;
根据所述目标用户的等级参数和所述虚拟对象的等级参数,通过展示控制组件对用户界面中的虚拟对象的数量进行调整。
本发明实施例还提供了一种电子设备,所述电子设备包括:
存储器,用于存储可执行指令;
处理器,用于运行所述存储器存储的可执行指令时,实现前述的虚拟对象生成方法。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,存储有可执行指令,所述可执行指令被处理器执行时实现前述的虚拟对象生成方法。
本发明实施例具有以下有益效果:
本发明通过在目标对象所处游戏环境中触发三维图像扫描框;基于所述三维图像扫描框,确定用户界面中与所述三维图像扫描框相对应的投影信息;根据用户界面中与所述三维图像扫描框相对应的投影信息,确定目标对象的模型图案和相对应的轮廓;对所提取的模型轮廓中的目标对象的模型图案和轮廓分别进行矫正处理;对经过矫正处理的目标对象的模型图案和轮廓进行骨骼绑定处理,确定与所述目标对象相对应的游戏环境中的虚拟对象。由此,不但能够有效的保证目标对象的对应的游戏环境中的虚拟对象的生成准确性,实现对复杂环境中目标对象的处理,更快速地对复杂维度的游戏的处理,同时自动化的骨骼绑定对于不同游戏环境的具有鲁棒性以及泛化性,减少了计算成本,提升虚拟对象的生成的效率,实现对复杂维度的游戏环境的处理。
附图说明
图1为本发明实施例提供的虚拟对象生成方法的使用场景示意图;
图2为本发明实施例提供的虚拟对象生成装置的组成结构示意图;
图3为本发明实施例提供的虚拟对象生成方法一个可选的流程示意图;
图4为本发明实施例中触发三维图像扫描框示意图;
图5为本发明实施例中模型图案和轮廓的矫正示意图;
图6为本发明实施例提供的虚拟对象生成方法一个可选的流程示意图;
图7为本发明实施例中骨骼参数的处理过程变化示意图;
图8为本发明实施例中骨骼参数的处理过程变化示意图;
图9A为本发明实施例提供的虚拟对象生成方法的前端显示示意图;
图9B为本发明实施例提供的虚拟对象生成方法的前端显示示意图;
图10为本发明实施例的虚拟目标生成方法的前端显示示意图;
图11为本发明实施例提供的虚拟目标生成方法一个可选的流程示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述,所描述的实施例不应视为对本发明的限制,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
在以下的描述中,涉及到“一些实施例”,其描述了所有可能实施例的子集,但是可以理解,“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集,并且可以在不冲突的情况下相互结合。
对本发明实施例进行进一步详细说明之前,对本发明实施例中涉及的名词和术语进行说明,本发明实施例中涉及的名词和术语适用于如下的解释。
1)响应于,用于表示所执行的操作所依赖的条件或者状态,当满足所依赖的条件或状态时,所执行的一个或多个操作可以是实时的,也可以具有设定的延迟;在没有特别说明的情况下,所执行的多个操作不存在执行先后顺序的限制。
2)基于,用于表示所执行的操作所依赖的条件或者状态,当满足所依赖的条件或状态时,所执行的一个或多个操作可以是实时的,也可以具有设定的延迟;在没有特别说明的情况下,所执行的多个操作不存在执行先后顺序的限制。
3)神经网络(Neural Network,NN):人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN),简称神经网络或类神经网络,在机器学习和认知科学领域,是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统,特别是大脑)的结构和功能的数学模型或计算模型,用于对函数进行估计或近似。
5)游戏环境:是应用程序在终端上运行时显示(或提供)的游戏环境。该游戏环境可以是对真实世界的仿真环境,也可以是半仿真半虚构的三维环境,还可以是纯虚构的三维环境。游戏环境可以是二维游戏环境、2.5维游戏环境和三维游戏环境中的任意一种,下述实施例以游戏环境是三维游戏环境来举例说明,但对此不加以限定。可选地,该游戏环境还用于至少两个虚拟对象之间的游戏环境对战。可选地,该游戏环境还用于至少两个虚拟对象之间使用虚拟枪械进行对战。可选地,该游戏环境还可以是不限于枪战类游戏、跑酷类游戏、竞速类游戏、多人在线战术竞技游戏(Multiplayer Online Battle Arena,MOBA)、竞速游戏(Racing Game,RCG)以及体育运动类游戏(sport game,SPG)。采用本申请提供的经过训练的虚拟对象生成装置,可以部署在前述各类游戏场景所对应的游戏服务器中,用于生成实时的游戏策略,执行相应的动作信息,模拟虚拟用户的操作,与实际参与游戏的用户的共同完成游戏环境中的不同类型的游戏。
6)动作信息:以游戏用户使用第一人称或第三人称参与速度的竞争,包含赛车、飞行等竞速游戏为例,动作信息指将控制赛车的方向键等作为动作的操作指令,对于角色扮演类的游戏,动作信息是指在游戏环境通过发射子弹进行攻击的虚拟武器,或者发射箭簇的虚拟弓箭、虚拟弹弓,虚拟对象在游戏环境中可以对虚拟枪械进行捡拾,并通过捡拾得到的虚拟枪械进行攻击。
可选地,该虚拟对象可以是通过客户端上的操作进行控制的用户虚拟对象,也可以是通过训练设置在游戏环境对战中的人工智能(AI Artificial Intelligence),还可以是设置在游戏环境互动中的非用户虚拟对象(NPC Non-Player Character)。可选地,该虚拟对象可以是在游戏环境中进行竞技的虚拟人物。可选地,该游戏环境中参与互动的虚拟对象的数量可以是预先设置的,也可以是根据加入互动的客户端的数量动态确定的。
其中,以射击类游戏为例,用户可以控制虚拟对象在该游戏环境中的不同时间执行相应的动作信息,例如天空中自由下落、滑翔或者打开降落伞进行下落等,在陆地上中跑动、跳动、爬行、弯腰前行等,也可以控制虚拟对象在海洋中游泳、漂浮或者下潜等,当然,用户也可以控制虚拟对象乘坐虚拟载具在该游戏环境中进行移动,例如,该虚拟载具可以是虚拟汽车、虚拟飞行器、虚拟游艇等,在此仅以上述场景进行举例说明,本发明实施例对此不作具体限定。用户也可以控制虚拟对象通过虚拟武器与其他虚拟对象进行战斗等方式的互动,该虚拟武器可以是冷兵器,也可以是热兵器,本发明对虚拟武器的类型不作具体限定。
本发明中提供的方法可以应用于虚拟现实应用程序、三维地图程序、军事仿真程序、第一人称射击游戏(FPS First-person shooting game)、多人在线战术竞技游戏(MOBAMultiplayer Online Battle Arena Games)等,下述实施例是以在游戏中的应用来举例说明。
图1为本发明实施例提供的虚拟对象生成方法的使用场景示意图,参见图1,终端(包括终端10-1和终端10-2)上设置有能够加载运行并显示不同游戏场景的软件的客户端,例如不同的游戏的客户端或插件,用户通过相应的客户端可以通过虚拟对象的人称视角对虚拟环境进行观察,并在视角画面变化过程中对所述用户界面中与所述虚拟对象进行位置调整与展示(例如在AR游戏进行过程中对所采集的物体转换为游戏场景中的虚拟对象,触发不同的游戏情节或者关卡,切换至相应的游戏用户界面);终端通过网络300连接服务器200,网络300可以是广域网或者局域网,又或者是二者的组合,使用无线链路实现数据传输。
作为一个示例,服务器200用于布设所述虚拟对象生成装置以实现本发明所提供的虚拟对象生成方法,以实现通过在目标对象所处游戏环境中触发三维图像扫描框;
基于所述三维图像扫描框,确定用户界面中与所述三维图像扫描框相对应的投影信息;根据用户界面中与所述三维图像扫描框相对应的投影信息,确定目标对象的模型图案和相对应的轮廓;对所提取的模型轮廓中的目标对象的模型图案和轮廓分别进行矫正处理;对经过矫正处理的目标对象的模型图案和轮廓进行骨骼绑定处理,确定与所述目标对象相对应的游戏环境中的虚拟对象。
当然,本发明所提供的虚拟对象生成装置可以应用于不同的游戏环境包括但不限虚拟现实应用程序、三维地图程序、军事仿真程序、第一人称射击游戏(FPS First-personshooting game)、多人在线战术竞技游戏(MOBA Multiplayer Online Battle ArenaGames)等,最终在用户界面(UI User Interface)上呈现出与相应的对应的虚拟道具并进行控制。用户在当前显示界面中可以获得不同虚拟目标(例如在包括虚拟武器,或者发射箭簇的虚拟弓箭、虚拟弹弓等虚拟道具,或者用户在当前游戏进程中所持有的不同虚拟对象),并且经过调整的虚拟目标还可以供其他应用程序调用。
作为一个示例,服务器200用于布设所述虚拟对象生成装置以实现本发明所提供的虚拟对象生成方法,后者可以布设经过训练的虚拟对象生成装置,以实现在不同的游戏环境中(例如枪战类游戏、跑酷类游戏、竞速类游戏、多人在线战术竞技游戏(MultiplayerOnline Battle Arena,MOBA)、竞速游戏(Racing Game,RCG)以及体育运动类游戏(sportgame,SPG))对生成适配的虚拟对象,或者还可以为多人在线棋牌类游戏应用。上述游戏应用的类型可以包括但不限于以下至少之一:二维(Two Dimension,简称2D)游戏应用、三维(Three Dimension,简称3D)游戏应用、虚拟现实(Virtual Reality,简称VR)游戏应用、增强现实(Augmented Reality,简称AR)游戏应用、混合现实(Mixed Reality,简称MR)游戏应用。以上只是一种示例,本发明的实施例对此不作任何限定。
当然,本发明所提供的虚拟对象生成装置可以基于对同一目标对象在不同游戏环境中生成虚拟对象,也可以根据目标对象的不同等级进行适配性调整,最终在用户界面(UIUser Interface)上呈现出虚拟对象,也可以在短视频游戏或者小程序游戏中进行呈现,所得到虚拟对象还可以供其他应用程序调用(例如游戏模拟器或者体感游戏设备),当然,与不同类型的游戏相匹配的虚拟对象也可以迁移至即时通讯进程的小程序游戏或者网页游戏以及云游戏。
当然对虚拟对象生成完成之后,就可以通过虚拟对象生成装置进行角色模拟产生不同的游戏策略,执行相应的动作信息,以辅助游戏玩家,具体包括:当游戏环境中的控制组件被触发时,在经过所述目标对象所处游戏环境的用户界面中呈现虚拟对象,通过触发经过训练的虚拟对象生成装置,利用所述虚拟对象在用户界面中呈现相应的游戏交互指令。
下面对本发明实施例的虚拟对象生成装置的结构做详细说明,虚拟对象生成装置可以各种形式来实施,如带有虚拟对象生成装置处理功能的专用终端,也可以为设置有虚拟对象生成装置处理功能的服务器,例如前序图1中的服务器200。图2为本发明实施例提供的虚拟对象生成装置的组成结构示意图,可以理解,图2仅仅示出了虚拟对象生成装置的示例性结构而非全部结构,根据需要可以实施图2示出的部分结构或全部结构。
本发明实施例提供的虚拟对象生成装置包括:至少一个处理器201、存储器202、用户接口203和至少一个网络接口204。虚拟对象生成装置中的各个组件通过总线系统205耦合在一起。可以理解,总线系统205用于实现这些组件之间的连接通信。总线系统205除包括数据总线之外,还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见,在图2中将各种总线都标为总线系统205。
其中,用户接口203可以包括显示器、键盘、鼠标、轨迹球、点击轮、按键、按钮、触感板或者触摸屏等。
可以理解,存储器202可以是易失性存储器或非易失性存储器,也可包括易失性和非易失性存储器两者。本发明实施例中的存储器202能够存储数据以支持终端(如10-1)的操作。这些数据的示例包括:用于在终端(如10-1)上操作的任何计算机程序,如操作系统和应用程序。其中,操作系统包含各种系统程序,例如框架层、核心库层、驱动层等,用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务。应用程序可以包含各种应用程序。
在一些实施例中,本发明实施例提供的虚拟对象生成装置可以采用软硬件结合的方式实现,作为示例,本发明实施例提供的虚拟对象生成装置可以是采用硬件译码处理器形式的处理器,其被编程以执行本发明实施例提供的虚拟对象生成方法。例如,硬件译码处理器形式的处理器可以采用一个或多个应用专用集成电路(ASIC,Application SpecificIntegrated Circuit)、DSP、可编程逻辑器件(PLD,Programmable Logic Device)、复杂可编程逻辑器件(CPLD,Complex Programmable Logic Device)、现场可编程门阵列(FPGA,Field-Programmable Gate Array)或其他电子元件。
作为本发明实施例提供的虚拟对象生成装置采用软硬件结合实施的示例,本发明实施例所提供的虚拟对象生成装置可以直接体现为由处理器201执行的软件模块组合,软件模块可以位于存储介质中,存储介质位于存储器202,处理器201读取存储器202中软件模块包括的可执行指令,结合必要的硬件(例如,包括处理器201以及连接到总线205的其他组件)完成本发明实施例提供的虚拟对象生成方法。
作为示例,处理器201可以是一种集成电路芯片,具有信号的处理能力,例如通用处理器、数字信号处理器(DSP,Digital Signal Processor),或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等,其中,通用处理器可以是微处理器或者任何常规的处理器等。
作为本发明实施例提供的虚拟对象生成装置采用硬件实施的示例,本发明实施例所提供的装置可以直接采用硬件译码处理器形式的处理器201来执行完成,例如,被一个或多个应用专用集成电路(ASIC,Application Specific Integrated Circuit)、DSP、可编程逻辑器件(PLD,Programmable Logic Device)、复杂可编程逻辑器件(CPLD,ComplexProgrammable Logic Device)、现场可编程门阵列(FPGA,Field-Programmable GateArray)或其他电子元件执行实现本发明实施例提供的虚拟对象生成方法。
本发明实施例中的存储器202用于存储各种类型的数据以支持虚拟对象生成装置的操作。这些数据的示例包括:用于在虚拟对象生成装置上操作的任何可执行指令,如可执行指令,实现本发明实施例的从虚拟对象生成方法的程序可以包含在可执行指令中。
在另一些实施例中,本发明实施例提供的虚拟对象生成装置可以采用软件方式实现,图2示出了存储在存储器202中的虚拟对象生成装置,其可以是程序和插件等形式的软件,并包括一系列的模块,作为存储器202中存储的程序的示例,可以包括虚拟对象生成装置,虚拟对象生成装置中包括以下的软件模块:
信息传输模块2081,用于在目标对象所处游戏环境中触发三维图像扫描框;
信息处理模块2082,用于基于所述三维图像扫描框,确定用户界面中与所述三维图像扫描框相对应的投影信息;
所述信息处理模块2082,用于根据用户界面中与所述三维图像扫描框相对应的投影信息,确定目标对象的模型图案和相对应的轮廓;
所述信息处理模块2082,用于对所提取的模型轮廓中的目标对象的模型图案和轮廓分别进行矫正处理;
所述信息处理模块2082,用于对经过矫正处理的目标对象的模型图案和轮廓进行骨骼绑定处理,确定与所述目标对象相对应的游戏环境中的虚拟对象。
在一些实施例中,服务器200可以是独立的物理服务器,也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统,还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(CDN,ContentDelivery Network)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。终端(如终端10-1)可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机等,但并不局限于此。终端以及服务器可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接地连接,本申请实施例中不做限制。
在实际应用中,本申请实施例提供的虚拟对象生成装置可以应用于结构生物学以及医学领域,通过虚拟对象生成装置实现游戏策略发现、优化、组合等。
根据图2所示的电子设备,在本申请的一个方面中,本申请还提供了一种计算机程序产品或计算机程序,该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令,该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令,处理器执行该计算机指令,使得该计算机设备执行上述点虚拟对象生成方法的各种可选实现方式中所提供的不同实施例及实施例的组合。
为了克服传统游戏环境中虚拟对象生成方式所造成的虚拟对象生成过程中不准确以及效率低的缺陷,本发明所提供的技术方案使用了人工智能技术,人工智能AI(Artificial Intelligence)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能,感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。换句话说,人工智能是计算机科学的一个综合技术,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法,使机器具有感知、推理与决策的功能。
人工智能技术是一门综合学科,涉及领域广泛,既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。
机器学习(Machine Learning,ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域。机器学习和深度学习通常包括人工神经网络、置信网络、强化学习、迁移学习、归纳学习、式教学习等技术。随着人工智能技术研究和进步,人工智能技术在多个领域展开研究和应用,例如常见的智能家居、智能穿戴设备、虚拟助理、智能音箱、智能营销、无人驾驶、自动驾驶、无人机、机器人、智能医疗、智能客服等,相信随着技术的发展,人工智能技术将在更多的领域得到应用,并发挥越来越重要的价值。
继续结合图2示出的虚拟对象生成装置说明本发明实施例提供的虚拟对象生成方法,参见图3,图3为本发明实施例提供的虚拟对象生成方法一个可选的流程示意图,可以理解地,图3所示的步骤可以由运行虚拟对象生成装置的各种电子设备执行,例如可以是如带有虚拟对象生成装置的各种游戏设备,其中,带有虚拟对象生成装置的专用终端可以封装于图1所示的终端101-1中,以执行前序图2所示的图像处理装置中的相应软件模块。下面针对图3示出的步骤进行说明。
下面针对图3示出的步骤进行具体说明。
步骤301:虚拟对象生成装置在目标对象所处游戏环境中触发三维图像扫描框。
在本发明的一些实施例中,在目标对象所处游戏环境中触发三维图像扫描框,可以通过以下方式实现:
当目标对象的人称视角发生变化时,获取与所述用户界面对应的传感器数据传输接口所传输的图像采集参数;对所述图像采集参数进行解析处理,确定所述图像采集参数在不同方向维度中的数据变化;基于所述图像采集参数在不同方向维度中的数据变化,确定目标对象所处游戏环境中的三维图像扫描框的变化。其中,图4为本发明实施例中触发三维图像扫描框示意图,当游戏终端为手机时,可以根据手机重力传感器计算3D矩形扫描框。其中目标对象可以摆放在水平面,默认扫描框是水平面上的一个矩形,也可以根据用户的需求进行选择,根据重力传感器计算矩形框在三维空间中的坐标,即屏幕上显示的3D矩形框,其中,可以根据重力感应器获取手机摄像头的姿态旋转矩阵,通过相机的光轴方向判断相机的朝向,以符合目标对象所处游戏环境的使用要求,在具体实施过程中,可以通过记录目标对象采集中发送时的初始位置所对应的偏移量和用户移动终端的即时偏移量来获得终端的相对偏移量,即输出一个差值。当然,由于表示输出的是一个矢量值(X,Y,Z三个方向),输出的该差值是一个矢量差或者矢量差在用户终端显示屏幕上的投影或者特定方向的投影,其中矩形三维图像扫描框的四个顶点的坐标参考公式1:
p0=v0+kv1+kv1,p1=v0-kv1+kv2,p2=v0-kv1-kv2,p3=v0+kv1-kv2 公式1。
步骤302:虚拟对象生成装置基于所述三维图像扫描框,确定用户界面中与所述三维图像扫描框相对应的投影信息。
在本发明的一些实施例中,可以基于所述三维图像扫描框,确定所述用户界面中与所述三维图像扫描框相对应的图像采集焦距参数、光心参数;确定所述三维图像扫描框的空间点在所述用户界面中的投影坐标;根据所述图像采集焦距参数、光心参数以及空间点在所述用户界面中的投影坐标,确定所述用户界面中与所述三维图像扫描框相对应的投影信息。其中,f为相机焦距,cx,cy为相机光心,(u,v)为3D空间点p在屏幕上的投影坐标。3D矩形框的4个角点分别投影到手机屏幕得到(u1,v1),(u2,v2),(u3,v3),(u4,v4),参考公式2,4个投影点构成的四边形作为ROI(Region ofInterest,感兴趣区域)
步骤303:虚拟对象生成装置根据用户界面中与所述三维图像扫描框相对应的投影信息,确定目标对象的模型图案和相对应的轮廓。
在本发明的一些实施例中,根据用户界面中与所述三维图像扫描框相对应的投影信息,确定目标对象的模型图案和相对应的轮廓,可以通过以下方式实现:
根据用户界面中与所述三维图像扫描框相对应的投影信息,确定所述三维图像扫描框相对应的图像感兴趣区域;确定与所述图像感兴趣区域相对应的图像梯度;根据所述图像感兴趣区域相对应的图像梯度,确定不同的图像复杂度;根据不同的图像复杂度触发相对应的轮廓提取进程,并根据不同的图像复杂度触发相对应的轮廓提取进程,提取目标对象的模型图案和相对应的轮廓。其中,当确定所述图像复杂度为第一类型时,触发第一轮廓提取进程;通过所述第一轮廓提取进程,利用边缘提取算子在所述投影信息中提取目标对象的轮廓;基于所提取的目标对象的轮廓提取所述目标对象的模型图案,具体来说,图像复杂度为第一类型表征目标对象的背景图像较为简单(例如可以为纯色背景),可以首先统计目标对象所处的图像的平均梯度,当图像梯度超过目标阈值则认为目标对象所处的图像是复杂背景。在另一些实施例中,可以统计目标对象所处的图像提取超过目标阈值的点的比例,当比例超过目标阈值(AR游戏优选的目阈值30%)可以确定目标对象所处的图像复杂背景。
当确定所述图像复杂度为第一类型时,通过第一提取进程计算图像的边缘,其中,边缘计算方法包括但不限于通过Canny算子提取目标对象的边缘的外轮廓,进一步地,由于可能会提取到游戏环境中的多个物体的轮廓,可以将面积最大的轮廓作为目标对象的轮廓。
在本发明的一些实施例中,当确定所述图像复杂度为第二类型时,可以触发第二轮廓提取进程;通过所述第二轮廓提取进程,利用图像处理模型在所述投影信息中提取目标对象的轮廓;基于所提取的目标对象的轮廓提取所述目标对象的模型图案。其中,可以通过所述第二轮廓提取进程,利用图像处理模型确定所述目标对象在所述投影信息中的掩码集群参数;对所述目标对象在所述投影信息中的掩码集群参数进行提取,确定所述投影信息中的至少一个物体的轮廓;对所述投影信息中不同物体的轮廓面积进行比较,提取轮廓面积最大的物体的轮廓作为所述投影信息中提取目标对象的轮廓。具体来说,在实际实施时,可通过图像处理模型可以通过单次多边框检测器(SSD,Single Shot Multi-BoxDetector)识别帧图像中的实体,亦可采用实例分割算法mask RCNN识别帧图像中的实体,本发明实施例不作限定。在实际应用中,可预先设定需要识别的实体,如仅识别帧图像中的卡通图像,或者识别帧图像中的动漫人物。对于实时类的ar游戏,图像处理模型可以为区域卷积特征(Regionswith CNN Features,R-CNN)、快速区域卷积特征(Fast Regions withCNN Features,FastR-CNN)、更快的区域卷积特征(Faster Regions with CNN Features,Faster R-CNN)以及掩码区域卷积特征(Mask Fast Regions with CNN Features,MaskFast R-CNN)Mask R-CNN等,本申请实施例对此不作限定。其中,Faster R-CNN生成建议框仅需约10ms,可以以满足端到端的实时的应用需求。掩码集群Mask_cluster是由聚类得到的,结果误差值较大,因此可以按固定步长,遍历经验阈值区间[lower,upper],即距离与K接近的像素,对于每一个步长下的阈值R,都可以求得一个第二掩码集群Mask。为了确定最优的R值,可以计算Mask与Mask_cluster的IOU(Intersection OfUnion),当IOU取最大值时,确定一个最优R,即求得轮廓的最佳范围,使得目标对象对应的虚拟对象更加准确。
步骤304:虚拟对象生成装置对所提取的模型轮廓中的目标对象的模型图案和轮廓分别进行矫正处理。
在本发明的一些实施例中,可以确定与所述目标对象在投影信息中相匹配的单应性矩阵;获取与所述目标对象在投影信息中相匹配的尺度因子;基于所述目标对象在投影信息中相匹配的尺度因子和单应性矩阵,对所提取的模型轮廓中的目标对象的模型图案和轮廓分别进行矫正处理,以实现所述尺度因子和单应性矩阵满足对应的约束条件。其中,参考图5,图5为本发明实施例中模型图案和轮廓的矫正示意图,其中,需要将图案校正成一个正方形,轮廓点也同步校正。设校正后的正方形图像的边长为W,W取值视图案清晰度可以去100-1000不等,则正方形的角点坐标为(0,0),(0,W),(W,0),(W,W),根据正方形角点和步骤2计算出的4个投影点计算Homography矩阵H,H满足公式3的约束条件。
其中,s为尺度因子,xi,yi为正方形的角点坐标,上面已经给出。通过H对ROI图和轮廓进行仿射变换,得到校正后的正方形图案以及校正后的轮廓。
步骤305:虚拟对象生成装置对经过矫正处理的目标对象的模型图案和轮廓进行骨骼绑定处理,确定与所述目标对象相对应的游戏环境中的虚拟对象。
继续按参考图6,其中,参见图6,图6为本发明实施例提供的虚拟对象生成方法一个可选的流程示意图,可以理解地,图6所示的步骤可以由运行虚拟对象生成装置的各种电子设备执行,例如可以是如带有虚拟对象生成装置的专用终端、游戏策略数据库服务器或者游戏运营商的服务器集群,其中,带有虚拟对象生成装置的专用终端可以为前序图2所示的实施例中带有虚拟对象生成装置的电子设备,包括以下步骤:
步骤601:对所述过矫正处理的目标对象的轮廓进行遍历,确定目标角点集合。
其中,所述目标角点集合包括至少两个角点。虚拟对象的生成过程中,骨骼绑定的输出为模型的骨骼关节点以及每个骨骼点绑定的轮廓点。轮廓点与绑定的骨骼点构成的模型区域可以绕骨骼点旋转,从而产生各种动作,首先对模型轮廓进行分析,提取曲率超过曲率阈值的角点。具体来说,可以首先将轮廓点按顺时针顺序排序,对轮廓上任一点pi与前后间隔为k(k可以取1,2...)的点构成两个向量其中norm表示将向量归一化成单位向量。根据向量内积来判断是否曲率大的点,根据向量外积来判断是凸点还是凹点,判断点pi是角点的公式,参考公式4:
其中,θ为角度阈值,例如可以去30度。
步骤602:对所确定的目标角点集合中的不同角点进行组合,形成所述虚拟对象的骨骼。
其中,任意两个角点组成一个骨骼的条件为:1)两个角点的距离小于目标阈值(例如可以为10);2)两个角点之间的轮廓长度小于模型总轮廓长度的一半,3)两个角点之间的轮廓长度除以两角点的距离大于目标阈值(例如可以为2)。
步骤603:对所述目标角点集合中的所有目标角点进行遍历,确定所述虚拟对象的骨骼参数。
其中,参考图7,图7为本发明实施例中骨骼参数的处理过程变化示意图,其中,每个骨骼包含参数即其计算方法如下:1)关节点坐标:配对的两个角点的中点;2)绑定轮廓:配对的两个角点之间的所有轮廓点3)确定父亲节点:该骨骼整体绕父亲骨骼的关节旋转,当未出现父亲节点时可以省略。
步骤604:对所述虚拟对象的骨骼参数和所述目标对象的模型图案进行绑定,确定与所述目标对象相对应的游戏环境中的虚拟对象。
步骤605:对所确定的确定所述虚拟对象的骨骼参数进行检测,确定存在包含关系的骨骼参数和存在交叉关系的骨骼参数。
步骤606:对存在包含关系的骨骼参数和存在交叉关系的骨骼参数进行删除。
其中,参考图8,图8为本发明实施例中骨骼参数的处理过程变化示意图,由于游戏环境的复杂性,所确定的所有虚拟对象的骨骼可能存在包含和交叉的关系,需要对这两种情况进行处理。当骨骼A的所有绑定轮廓点都在骨骼B的绑定轮廓中,则认为骨骼B是骨骼A的父亲节点,需要将骨骼B的父亲节点指定为骨骼A,同时在骨骼A中将B的绑定轮廓删除。当骨骼A和骨骼B存在共同的绑定轮廓点,且A和B又不存在包含关系时,需要剔除其中一个骨骼,剔除策略包括但不限于:随机剔除,剔除轮廓长度较短的一个轮廓。
在本发明的一些实施例中,由于虚拟对象生成装置的游戏环境不同,与所述虚拟对象生成装置的使用环境相匹配的背景图像的噪声阈值也不相同,例如,通过即时通讯客户端进程执行角色扮演类游戏小程序游戏的环境中,与所述虚拟对象生成装置的使用环境相匹配的噪声阈值需要小于游戏用户通过网页游戏进程执行角色扮演类游戏中使用环境中的噪声阈值,因此,可以在对虚拟对象的骨骼处理中剔除轮廓长度较短的一个轮廓,保证用户游戏过程中所生成的虚拟对象的准确性。
在本发明的一些实施例中,当游戏环境中的控制组件被触发时,在经过所述目标对象所处游戏环境的用户界面中呈现虚拟对象,通过触发不同的游戏关卡,利用所述虚拟对象在用户界面中呈现相应的游戏交互指令。其中,,交互指令也可以是通过检虚拟对象的手势生成的,比如,在三维交互场景中,交互指令可以根据虚拟对象的给出的手势生成。技能标识用于唯一标识一个技能。在游戏场景中往往有很多技能可以使用,包括攻击技能和躲避技能,每个技能都会对应一个技能标识。交互指令是指用户发起的交互操作,用于控制被控虚拟对象执行相应的交互动作。
其中,交互包括攻击交互、躲避交互等,其中,攻击又可以分为近距离攻击和远距离攻击。图9A为本发明实施例提供的虚拟对象生成方法的前端显示示意图,图9B为本发明实施例提供的虚拟对象生成方法的前端显示示意图,当所述用户界面进行切换时,在经过切换的用户界面中呈现游戏关卡切换组件,以实现通过所述游戏关卡切换组件,对不同的游戏关卡进行切换。当所述用户界面进行切换时,通过触发所述虚拟目标,在用户界面中呈现相应的游戏交互指令,其中,在游戏场景下,可以通过加载不同的游戏的资源文件实现对所述虚拟目标相匹配的显示状态进行调整,其中,资源文件可以包括游戏模型、游戏关卡、游戏角色、游戏声音和游戏动画等,在本发明的一些实施例中,针对游戏用户进行通话的使用场景,对所述虚拟目标的声音播放状态调整还可以是指在直播过程中用户输入的声音(如玩家声音、解说声音)等,对于角色扮演类的游戏,可以通过以真实影像为中心对游戏组件(如游戏中的虚拟对象和声源之间的障碍物等)进行图形学解析,以根据图形学解析结果对声源发出的声音进行渲染,使得渲染出的游戏声音更贴近真实世界的物理现象。
在本发明的一些实施例中,当所述目标用户选择任一所展示的虚拟目标时,可以基于所述目标用户的用户特征向量,确定与所述目标用户相匹配的支付方式,或者,基于所述目标用户的用户特征向量和所述虚拟目标的类型信息,确定与所述目标用户相匹配的支付方式;基于所述与所述目标用户相匹配的支付方式,触发对应的支付进程。其中,在技能对战的游戏中,通过触发对应的支付进程,用户可以根据经过调整并展示的虚拟目标,确定当前缺少哪些虚拟目标,以填充处于用户画面中的空置状态的容器中的槽位,由此赋予用户更多的选择,提升用户的使用体验。
在本发明的一些实施例中,还可以确定目标用户的等级参数和所述虚拟对象的等级参数;根据所述目标用户的等级参数和所述虚拟对象的等级参数,通过展示控制组件对用户界面中的虚拟对象的数量进行调整。具体来说,通过提升目标用户的等级参数和虚拟对象的等级参数,可以使得高等级用户和高级别的虚拟对象可以对视野中的虚拟对象的数量调整,高等级的用户可以获得视角范围更大的游戏操作视野,同时在操作视野中对至少两个目标对象进行处理,形成至少两个虚拟对象,同时进行展示。
下面以角色扮演类游戏对本申请所提供的虚拟目标生成方法进行说明,其中,其中,图10为本发明实施例的虚拟目标生成方法的前端显示示意图。其中,参见图10,游戏用户通常会在虚拟环境中采集感兴趣的虚拟对象(例如游戏道具或者卡通人物),其中,道具可以泛指场景中任何装饰、布置用的可移动物件(游戏角色所持有的武器或者运输工具)。游戏里也有道具,游戏道具是给游戏目标用户提供方便的物品,对于卡通人物可以通过采集游戏环境中的真实物体(即目标对象),并基于目标对象生成与所述目标对象相对应的游戏环境中的虚拟对象。具体,参考图11,图11为本发明实施例提供的虚拟目标生成方法一个可选的流程示意图,具体包括以下步骤:
步骤1101:输入相机采集的包括目标对象的图像。
步骤1102:获得惯性测量单元的监测数据。
步骤1103:计算3D水平矩形框。
步骤1104:矩形框投影到手机屏幕得到ROI。
步骤1105:计算ROI图像的梯度参数。
步骤1106:判断图像背景是否复杂,如果是,执行步骤1007,否则,执行步骤1109。
步骤1107:通过图像处理网络进行物体分割。
步骤1108:基于分割的Mask提取最大轮廓。
步骤1109:计算目标对象的图像边缘。
步骤1110:在目标对象的图像边缘中提取最大的轮廓。
步骤1111:生成并输出目标对象对应的虚拟对象,
有益技术效果:
通过在目标对象所处游戏环境中触发三维图像扫描框;基于所述三维图像扫描框,确定用户界面中与所述三维图像扫描框相对应的投影信息;根据用户界面中与所述三维图像扫描框相对应的投影信息,确定目标对象的模型图案和相对应的轮廓;对所提取的模型轮廓中的目标对象的模型图案和轮廓分别进行矫正处理;对经过矫正处理的目标对象的模型图案和轮廓进行骨骼绑定处理,确定与所述目标对象相对应的游戏环境中的虚拟对象。由此,不但能够有效的保证目标对象的对应的游戏环境中的虚拟对象的生成准确性,实现对复杂环境中目标对象的处理,更快速地对复杂维度的游戏的处理,同时自动化的骨骼绑定对于不同游戏环境的具有鲁棒性以及泛化性,减少了计算成本,提升虚拟对象的生成的效率,实现对复杂维度的游戏环境的处理。
以上所述,仅为本发明的实施例而已,并非用于限定本发明的保护范围,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (15)
1.一种虚拟对象生成方法,其特征在于,所述方法包括:
在目标对象所处游戏环境中触发三维图像扫描框;
基于所述三维图像扫描框,确定用户界面中与所述三维图像扫描框相对应的投影信息;
根据用户界面中与所述三维图像扫描框相对应的投影信息,确定目标对象的模型图案和相对应的轮廓;
对所提取的模型轮廓中的目标对象的模型图案和轮廓分别进行矫正处理;
对经过矫正处理的目标对象的模型图案和轮廓进行骨骼绑定处理,确定与所述目标对象相对应的游戏环境中的虚拟对象。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述在目标对象所处游戏环境中触发三维图像扫描框,包括:
当目标对象的人称视角发生变化时,获取与所述用户界面对应的传感器数据传输接口所传输的图像采集参数;
对所述图像采集参数进行解析处理,确定所述图像采集参数在不同方向维度中的数据变化;
基于所述图像采集参数在不同方向维度中的数据变化,确定目标对象所处游戏环境中的三维图像扫描框的变化。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述三维图像扫描框,确定用户界面中与所述三维图像扫描框相对应的投影信息,包括:
基于所述三维图像扫描框,确定所述用户界面中与所述三维图像扫描框相对应的图像采集焦距参数、光心参数;
确定所述三维图像扫描框的空间点在所述用户界面中的投影坐标;
根据所述图像采集焦距参数、光心参数以及空间点在所述用户界面中的投影坐标,确定所述用户界面中与所述三维图像扫描框相对应的投影信息。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据用户界面中与所述三维图像扫描框相对应的投影信息,确定目标对象的模型图案和相对应的轮廓,包括:
根据用户界面中与所述三维图像扫描框相对应的投影信息,确定所述三维图像扫描框相对应的图像感兴趣区域;
确定与所述图像感兴趣区域相对应的图像梯度;
根据所述图像感兴趣区域相对应的图像梯度,确定不同的图像复杂度;
根据不同的图像复杂度触发相对应的轮廓提取进程,并根据不同的图像复杂度触发相对应的轮廓提取进程,提取目标对象的模型图案和相对应的轮廓。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据不同的图像复杂度触发相对应的轮廓提取进程,并根据不同的图像复杂度触发相对应的轮廓提取进程,提取目标对象的模型图案和相对应的轮廓,包括:
当确定所述图像复杂度为第一类型时,触发第一轮廓提取进程;
通过所述第一轮廓提取进程,利用边缘提取算子在所述投影信息中提取目标对象的轮廓;
基于所提取的目标对象的轮廓提取所述目标对象的模型图案。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据不同的图像复杂度触发相对应的轮廓提取进程,并根据不同的图像复杂度触发相对应的轮廓提取进程,提取目标对象的模型图案和相对应的轮廓,包括:
当确定所述图像复杂度为第二类型时,触发第二轮廓提取进程;
通过所述第二轮廓提取进程,利用图像处理模型在所述投影信息中提取目标对象的轮廓;
基于所提取的目标对象的轮廓提取所述目标对象的模型图案。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述通过所述第二轮廓提取进程,利用图像处理模型在所述投影信息中提取目标对象的轮廓,包括:
通过所述第二轮廓提取进程,利用图像处理模型确定所述目标对象在所述投影信息中的掩码集群参数;
对所述目标对象在所述投影信息中的掩码集群参数进行提取,确定所述投影信息中的至少一个物体的轮廓;
对所述投影信息中不同物体的轮廓面积进行比较,提取轮廓面积最大的物体的轮廓作为所述投影信息中提取目标对象的轮廓。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所提取的模型轮廓中的目标对象的模型图案和轮廓分别进行矫正处理,包括:
确定与所述目标对象在投影信息中相匹配的单应性矩阵;
获取与所述目标对象在投影信息中相匹配的尺度因子;
基于所述目标对象在投影信息中相匹配的尺度因子和单应性矩阵,对所提取的模型轮廓中的目标对象的模型图案和轮廓分别进行矫正处理,以实现所述尺度因子和单应性矩阵满足对应的约束条件。
9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对经过矫正处理的目标对象的模型图案和轮廓进行骨骼绑定处理,确定与所述目标对象相对应的游戏环境中的虚拟对象,包括:
对所述过矫正处理的目标对象的轮廓进行遍历,确定目标角点集合,其中,所述目标角点集合包括至少两个角点;
对所确定的目标角点集合中的不同角点进行组合,形成所述虚拟对象的骨骼;
对所述目标角点集合中的所有目标角点进行遍历,确定所述虚拟对象的骨骼参数;
对所述虚拟对象的骨骼参数和所述目标对象的模型图案进行绑定,确定与所述目标对象相对应的游戏环境中的虚拟对象。
10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
对所确定的确定所述虚拟对象的骨骼参数进行检测,确定存在包含关系的骨骼参数和存在交叉关系的骨骼参数;
对存在包含关系的骨骼参数和存在交叉关系的骨骼参数进行删除。
11.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
当游戏环境中的控制组件被触发时,在经过所述目标对象所处游戏环境的用户界面中呈现虚拟对象,
通过触发不同的游戏关卡,利用所述虚拟对象在用户界面中呈现相应的游戏交互指令。
12.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
当目标用户选择任一所展示的虚拟目标时,
基于所述目标用户的用户特征向量,确定与所述目标用户相匹配的支付方式,或者,
基于所述目标用户的用户特征和所述虚拟目标的类型信息,确定与所述目标用户相匹配的支付方式;
基于所述与所述目标用户相匹配的支付方式,触发对应的支付进程。
13.一种虚拟对象生成装置,其特征在于,所述装置包括:
信息传输模块,用于在目标对象所处游戏环境中触发三维图像扫描框;
信息处理模块,用于基于所述三维图像扫描框,确定用户界面中与所述三维图像扫描框相对应的投影信息;
所述信息处理模块,用于根据用户界面中与所述三维图像扫描框相对应的投影信息,确定目标对象的模型图案和相对应的轮廓;
所述信息处理模块,用于对所提取的模型轮廓中的目标对象的模型图案和轮廓分别进行矫正处理;
所述信息处理模块,用于对经过矫正处理的目标对象的模型图案和轮廓进行骨骼绑定处理,确定与所述目标对象相对应的游戏环境中的虚拟对象。
14.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:
存储器,用于存储可执行指令;
处理器,用于运行所述存储器存储的可执行指令时,实现权利要求1至12任一项所述虚拟对象生成方法。
15.一种计算机可读存储介质,存储有可执行指令,其特征在于,所述可执行指令被处理器执行时实现权利要求1-12任一项所述虚拟对象生成方法。
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