CN115185267A - 目标物编队点阵的生成方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了一种目标物编队点阵的生成方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:获取图形信息,并获取在所述图形信息中组成图形边缘的边缘像素点;基于针对目标物编队点阵设置的参数,对所述边缘像素点进行调整,得到符合所述参数的点阵像素点的坐标;按照所述点阵像素点的坐标,生成所述目标物编队点阵。本申请实施例能够提高目标物编队点阵的生成便捷度。
Description
技术领域
本申请涉及编队表演领域,具体涉及一种目标物编队点阵的生成方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
为了控制无人机编队或者车辆编队自动进行编队表演,需要事先确定编队点阵,以根据编队点阵控制表演过程中无人机位置/车辆位置。现有技术中,编队点阵的生成,需要设计人员在建模软件中创建出目标物模型,进而再单独设置每一个目标物的坐标,以拼凑出符合表演需求的编队形状。这种方式需要设计人员花费大量手动操作才能得到编队点阵,便捷度低。
发明内容
本申请的一个目的在于提出一种目标物编队点阵的方法、装置、电子设备及存储介质,能够提高目标物编队点阵的生成便捷度。
根据本申请实施例的一方面,公开了一种目标物编队点阵的生成方法,所述方法包括:
获取图形信息,并获取在所述图形信息中组成图形边缘的边缘像素点;
基于针对目标物编队点阵设置的参数,对所述边缘像素点进行调整,得到符合所述参数的点阵像素点的坐标;
按照所述点阵像素点的坐标,生成所述目标物编队点阵。
根据本申请实施例的一方面,公开了一种目标物编队点阵的生成装置,所述装置包括:
获取模块,配置为获取图形信息,并获取在所述图形信息中组成图形边缘的边缘像素点;
调整模块,配置为基于针对目标物编队点阵设置的参数,对所述边缘像素点进行调整,得到符合所述参数的点阵像素点的坐标;
生成模块,配置为按照所述点阵像素点的坐标,生成所述目标物编队点阵。
在本申请的一示例性实施例中,所述获取模块配置为:
基于在绘图界面中检测到的轮廓绘制操作,生成所述图形信息;
将所述图形信息中的各个像素点作为所述边缘像素点。
在本申请的一示例性实施例中,所述获取模块配置为:
获取包含所述图形信息的图片;
对所述图片进行边缘检测,得到所述边缘像素点。
在本申请的一示例性实施例中,所述调整模块配置为:
提取所述参数描述的目标物间距;
按照所述目标物间距顺序筛选所述边缘像素点,得到所述点阵像素点;
基于所述目标物间距,计算得到所述点阵像素点的坐标。
在本申请的一示例性实施例中,所述调整模块配置为:
针对线段类别图形信息,对所述点阵像素点进行排序,得到所述点阵像素点的序号,并计算得到相邻序号所述点阵像素点之间的单位方向向量;
基于所述目标物间距、所述序号和所述单位方向向量之间的乘积,得到所述点阵像素点的坐标。
在本申请的一示例性实施例中,所述调整模块配置为:
获取圆形类别图形信息的圆心坐标和轴半径;
基于所述点阵像素点的数量,计算得到相邻所述点阵像素点之间的单位角度;
对所述点阵像素点进行排序,得到所述点阵像素点的序号;
基于所述序号和所述单位角度的乘积、所述轴半径和所述圆心坐标,计算得到所述点阵像素点的坐标。
在本申请的一示例性实施例中,所述调整模块配置为:
获取用于拉伸所述轴半径的操作点的坐标,其中,所述操作点位于所述圆形类别图形信息的圆周;
基于所述操作点的坐标与所述圆心坐标,计算得到所述操作点与所述圆心之间的距离,并计算得到所述操作点与坐标轴之间的夹角;
基于所述距离和所述夹角,计算得到所述轴半径。
在本申请的一示例性实施例中,所述调整模块配置为:
提取所述参数描述的目标物数量;
基于所述目标物数量和所述图形边缘的周长,计算得到目标物间距;
按照所述目标物间距对所述边缘像素点进行筛选,得到所述点阵像素点;
基于所述目标物间距,计算得到所述点阵像素点的坐标。
在本申请的一示例性实施例中,所述调整模块配置为:
检测所述目标物间距与预设安全间距之间的大小关系;
若检测到所述目标物间距小于所述预设安全间距,生成警告信息。
在本申请的一示例性实施例中,所述调整模块配置为:
基于检测到的点阵像素点选取操作和深度信息设置操作,获取被选取点阵像素点的深度信息;
基于所述深度信息,调整所述被选取点阵像素点的坐标。
在本申请的一示例性实施例中,所述装置还包括舞步文件模块,所述舞步文件模块配置为:
基于针对点阵像素点设置的颜色信息,生成目标物编队点阵的舞步文件,其中,舞步文件用于指示目标物编队点阵进行灯光表演。
根据本申请实施例的一方面,公开了一种电子设备,包括:一个或多个处理器;存储装置,用于存储一个或多个程序,当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时,使得所述电子设备实现上述各种可选实现方式中提供的方法。
根据本申请实施例的一方面,公开了一种计算机程序介质,其上存储有计算机可读指令,当所述计算机可读指令被计算机的处理器执行时,使计算机执行上述各种可选实现方式中提供的方法。
根据本申请实施例的一个方面,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各种可选实现方式中提供的方法。
本申请实施例通过获取并调整图形信息中组成图形边缘的边缘像素点,得到点阵像素点的坐标,进而按照点阵像素点的坐标生成目标物编队点阵。在这一过程中,目标物编队点阵是在图形信息的指导下生成的,这种方式能够自动生成符合图形信息的图形形状的目标物编队点阵。因此无需用户手动对点阵中每一个点单独进行手动操作,即可生成特定形状的目标物编队点阵,降低了生成目标物编队点阵过程中对于用户操作的要求,提高了目标物编队点阵的生成便捷度。
本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然,或部分地通过本申请的实践而习得。
应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的,并不能限制本申请。
附图说明
通过参考附图详细描述其示例实施例,本申请的上述和其它目标、特征及优点将变得更加显而易见。
图1示出了根据本申请一个实施例的目标物编队点阵的生成方法的流程图。
图2示出了根据本申请一个实施例的基于目标物间距对边缘像素点进行筛选得到点阵像素点的示意图。
图3示出了根据本申请一个实施例的直线形的相邻序号点阵像素点之间的单位方向向量的示意图。
图4示出了根据本申请一个实施例的曲线形的相邻序号点阵像素点之间的单位方向向量的示意图。
图5示出了根据本申请一个实施例的椭圆形图形信息的轴半径的示意图。
图6示出了根据本申请一个实施例的在目标物编队点阵基础上生成舞步文件的流程图。
图7示出了根据本申请一个实施例的目标物编队点阵的生成装置的框图。
图8示出了根据本申请一个实施例的电子设备硬件图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而,示例实施方式能够以多种形式实施,且不应被理解为限于在此阐述的范例;相反,提供这些示例实施方式使得本申请的描述将更加全面和完整,并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。附图仅为本申请的示意性图解,并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分,因而将省略对它们的重复描述。
此外,所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多示例实施方式中。在下面的描述中,提供许多具体细节从而给出对本申请的示例实施方式的充分理解。然而,本领域技术人员将意识到,可以实践本申请的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多,或者可以采用其它的方法、组元、步骤等。在其它情况下,不详细示出或描述公知结构、方法、实现或者操作以避免喧宾夺主而使得本申请的各方面变得模糊。
附图中所示的一些方框图是功能实体,不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体,或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体,或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
本申请提供了一种目标物编队点阵的生成方法,主要应用于编队表演场景中。在编队表演场景中,本申请生成的目标物编队点阵主要用于指示目标物编队中各个目标物的位置,使得目标物编队组成特定的排列形状,进而按照该特定的排列形状进行表演。其中,目标物包括但不限于:无人机、车辆等。例如:当无人机编队点阵为圆形点阵时,目标物编队点阵主要用于指示无人机编队中各个无人机的位置,使得无人机编队组成该圆形点阵,进而按照该圆形点阵进行飞行表演。当车辆编队点阵为矩形点阵时,目标物编队点阵主要用于指示车辆编队中各个车辆的位置,使得车辆编队组成该矩形点阵,进而按照该矩形点阵进行驾驶表演。
图1示出了本申请一实施例的目标物编队点阵的生成方法的流程图。该方法的示例性执行主体为用户终端,该方法包括:
步骤S110、获取图形信息,并获取在图形信息中组成图形边缘的边缘像素点;
步骤S120、基于针对目标物编队点阵设置的参数,对边缘像素点进行调整,得到符合参数的点阵像素点的坐标;
步骤S130、按照点阵像素点的坐标,生成目标物编队点阵。
概括来说,本申请实施例通过图形信息指导目标物编队点阵的自动生成,降低了生成目标物编队点阵过程中对于用户操作的要求。
具体的,本申请实施例中,用户终端获取图形信息,并获取在该图形信息中组成图形边缘的边缘像素点。得到的边缘像素点用于确定点阵像素点的坐标,进而按照点阵像素点的坐标,生成目标物编队点阵。
其中,图形信息可以是通过读取绘图操作得到的,也可以是通过读取图片得到的。例如:用户通过鼠标或者电子触控笔在用户终端绘制得到一个圆形图形,则用户终端获取位于该圆形图形边缘的边缘像素点,进而在此基础上确定点阵像素点的坐标,进而生成圆形的目标物编队点阵;或者,用户将一个包含树形图形的图片导入用户终端,则用户终端获取位于该树形图形边缘的边缘像素点,进而在此基础上确定点阵像素点的坐标,进而生成树形的目标物编队点阵。
需要说明的是,边缘像素点的分布表现主要取决于图形信息,而目标物编队点阵的分布表现需要满足用户的个性化需求。因此边缘像素点可能不适用于直接生成目标物编队点阵。
考虑到这一点,用户终端得到组成图形边缘的边缘像素点之后,基于针对目标物编队点阵设置的参数,对边缘像素点进行调整,得到符合所设置参数的点阵像素点的坐标。每个点阵像素点代表目标物编队点阵中的一个目标物。例如:针对目标物编队点阵设置的参数用于控制目标物编队点阵由m个目标物组成。得到边缘像素点之后,若边缘像素点的数量大于m,则对边缘像素点进行删减,得到m个点阵像素点的坐标。m为大于0的自然数。
用户终端得到点阵像素点的坐标后,按照点阵像素点的坐标,生成目标物与点阵像素点一一匹配的目标物编队点阵。例如:对位于圆形图形边缘的边缘像素点进行调整后,得到m个点阵像素点的坐标。进而按照该m个点阵像素点的坐标,生成圆形的目标物编队点阵。该圆形的目标物编队点阵用于描述其m个目标物的位置,并且该m个目标物的位置与该m个点阵像素点一一匹配。
由此可见,本申请实施例通过获取并调整图形信息中组成图形边缘的边缘像素点,得到点阵像素点的坐标,进而按照点阵像素点的坐标生成目标物编队点阵。在这一过程中,目标物编队点阵是在图形信息的指导下生成的,这种方式能够自动生成符合图形信息的图形形状的目标物编队点阵。因此无需用户手动对点阵中每一个点单独进行手动操作,即可生成特定形状的目标物编队点阵,降低了生成目标物编队点阵过程中对于用户操作的要求,提高了目标物编队点阵的生成便捷度。
下面对本申请可选具体实施例的实施过程进行详细描述。
在一实施例中,基于在绘图界面中检测到的轮廓绘制操作,生成图形信息。将图形信息中的各个像素点作为边缘像素点。
本实施例中,通过用户手动绘制轮廓的方式得到图形信息和其中组成图形边缘的边缘像素点。
具体的,用户可以在用户终端提供的绘图界面中,通过手指触摸移动或者鼠标或者电子触控笔绘制目标物编队点阵的轮廓,以使得用户终端生成符合所绘制轮廓的图形形状的目标物编队点阵。例如:用户可以在绘图界面中绘制二维的圆形轮廓,以使得用户终端生成圆形的目标物编队点阵;用户也可以在绘图界面中绘制三维的球形轮廓,以使得用户终端生成球形的目标物编队点阵。
用户终端在绘图界面中检测到轮廓绘制操作后,生成对应的图形信息。由轮廓绘制操作生成的图形信息,其中的像素点均位于图形边缘,故直接将图形信息中的各个像素点作为边缘像素点。
在一实施例中,获取包含图形信息的图片。对图片进行边缘检测,得到边缘像素点。
本实施例中,通过图片获取的方式得到图形信息,并通过图像识别的方式得到组成图形边缘的边缘像素点。
具体的,用户终端可以通过文件调用接口调用位于本地或者位于云端服务器的图片,从而得到包含有图形信息的图片。用户终端也可以通过相机接口调出相机取景窗口进行拍摄,从而得到包含有图形信息的图片。
用户终端得到图片后,对图片进行边缘检测,识别得到在图形信息中组成图形边缘的边缘像素点。
在一实施例中,提取参数描述的目标物间距。按照目标物间距顺序筛选边缘像素点,得到点阵像素点。基于目标物间距,计算得到点阵像素点的坐标。
本实施例中,针对目标物编队点阵设置的参数描述有目标物间距,该目标物间距用于指示目标物编队点阵中目标物之间的实际间距。即,目标物编队点阵中目标物之间的实际间距均等于该目标物间距。
具体的,用户终端从针对目标物编队点阵设置的参数中提取得到目标物间距unitSpacing,并检测相邻边缘像素点之间的间距LP。进而基于间距LP,对边缘像素点进行筛选,使得相邻点阵像素点之间的间距LF等于目标物间距unitSpacing,得到点阵像素点。进而基于目标物间距unitSpacing,计算点阵像素点的坐标。
图2示出了本申请一实施例中基于目标物间距对边缘像素点进行筛选得到点阵像素点的示意图。
参见图2,本实施例中,从左下角开始,按照从左往右,从下往上的顺序,对在图形信息中组成图形边缘的8个边缘像素点进行编号,得到N1~N8。针对目标物编队点阵设置的参数中,目标物间距unitSpacing为2个单位长度,即,目标物编队点阵中目标物之间均等地间隔2个单位长度。
按照编号顺序,依次检测相邻边缘像素点之间的间距LP。具体的,确定相邻边缘像素点之间间隔的像素长度,进而根据预先设置的像素长度与单位长度之间的转换关系,确定相邻边缘像素点之间的间距LP。例如:预先设置1个像素长度对应1个单位长度,若相邻边缘像素点之间间隔2个像素长度,则相邻边缘像素点之间的间距LP为2个单位长度。
进而根据间距LP与unitSpacing之间的大小关系对边缘像素点进行筛选。
如图所示,首先检测N1与N2之间的间距LP12与unitSpacing之间的大小关系。间距LP12为1个单位长度,小于unitSpacing,则保留N1,删除N2。
接着检测N1与N3之间的间距LP13与unitSpacing之间的大小关系。若间距LP13也小于unitSpacing,则删除N3,直到N1与其在后相邻的边缘像素点之间的间距LP等于unitSpacing。由于间距LP13为2个单位长度,等于unitSpacing,则保留N3。
同理,继续按照编号顺序依次检测间距LP与unitSpacing之间的大小关系,并根据大小关系对边缘像素点进行保留或删除。对所有边缘像素点完成筛选后,剩余的便是点阵像素点。如图所示,筛选后得到的点阵像素点包括N1、N3、N5、N7,其中相邻点阵像素点之间的间距LP均等于2个单位长度的unitSpacing。
进一步的,在得到点阵像素点之后,可以按照像素点之间的实际相邻关系对点阵像素点重新进行编号,以保证点阵像素点的编号是连续的,从而便于目标物编队点阵的管理。本实施例中原编号为N3的点阵像素点被重新编号为N2,原编号为N5的点阵像素点被重新编号为N3,原编号为N7的点阵像素点被重新编号为N4。
在一实施例中,针对线段类别图形信息,对点阵像素点进行排序,得到点阵像素点的序号,并计算得到相邻序号点阵像素点之间的单位方向向量。基于目标物间距、序号和单位方向向量之间的乘积,得到点阵像素点的坐标。
本实施例中,针对线段类别图形信息,使用目标物间距和点阵像素点的序号计算得到等间距的点阵像素点的坐标。
具体的,线段类别图形信息,指的是直线形图形信息,或者曲线形图形信息,或者由直线线段组成的封闭图形信息。其中,由直线线段组成的封闭图形包括平面矩形、立体矩形(或者可以称为立方体)等。
针对直线形图形信息/曲线形图形信息/由直线线段组成的封闭图形信息的点阵像素点,按照预设方向对点阵像素点进行排序,得到点阵像素点的序号number,并计算得到相邻序号点阵像素点之间的单位方向向量v。进而通过公式pos=number*unitSpacing*v计算得到等间距的点阵像素点的坐标pos。得到的坐标pos除了通过点阵像素点的位置指示点阵像素点的位置外,还通过v指示点阵像素点的朝向。
需要说明的是,本实施例中,单位方向向量v的序号走向保持一致。即,单位方向向量v要么均是由小序号点阵像素点指向大序号点阵像素点,要么均是由大序号点阵像素点指向小序号点阵像素点。并且,本实施例中,考虑到无需确定最后一个点阵像素点的朝向,故无需使用v计算最后一个点阵像素点的坐标pos,直接将对应点阵像素点的位置作为其位置即可。
在一实施例中,针对直线形的点阵像素点N1~Nm,相邻序号点阵像素点之间的单位方向向量v是相同的,故可以只计算首尾两点之间的单位方向向量v1m,作为相邻序号点阵像素点之间的单位方向向量v。其中,m为大于2的自然数;v1m指的是N1到Nm的单位方向向量;v12=v23=……v(m-1)m=v1m。
图3示出了本申请一实施例的直线形的相邻序号点阵像素点之间的单位方向向量的示意图。
参见图3,点阵像素点N1~N4组成一条直线线段。N1到N2的单位方向向量为v12,N2到N3的单位方向向量为v23,N3到N4的单位方向向量为v34。进而通过公式pos=number*unitSpacing*v计算得到各个点阵像素点对应的点阵像素点的坐标pos。
记N1对应的点阵像素点的坐标为pos1,N2对应的点阵像素点的坐标为pos2,N3对应的点阵像素点的坐标为pos3。通过如下公式计算得到pos1、pos2、pos3。
pos1=1*unitSpacing*v12
pos2=2*unitSpacing*v23
pos3=3*unitSpacing*v34
由于N4为最后一个点阵像素点,无需确定其朝向,故直接将对应点阵像素点的位置作为其位置即可,无需特别计算其坐标pos。
在一实施例中,针对曲线形的点阵像素点N1~Nm,将相邻序号点阵像素点相连,得到相邻序号点阵像素点之间的连线,进而得到与连线平行的单位长度的方向向量,即,相邻序号点阵像素点之间的单位方向向量v。其中,m为大于1的自然数。
图4示出了本申请一实施例的曲线形的相邻序号点阵像素点之间的单位方向向量的示意图。
参见图4,点阵像素点N1~N4组成一条曲线线段。通过将N1与N2相连,得到从N1到N2的连线N1N2,进而得到与连线N1N2平行且同向的单位长度的方向向量,即,N1到N2的单位方向向量为v12。同理,得到N2到N3的单位方向向量为v23,N3到N4的单位方向向量为v34。进而通过公式pos=number*unitSpacing*v计算得到各个点阵像素点对应的点阵像素点的坐标pos。
记N1对应的点阵像素点的坐标为pos1,N2对应的点阵像素点的坐标为pos2,N3对应的点阵像素点的坐标为pos3。通过如下公式计算得到pos1、pos2、pos3。
pos1=1*unitSpacing*v12
pos2=2*unitSpacing*v23
pos3=3*unitSpacing*v34
由于N4为最后一个点阵像素点,无需确定其朝向,故直接将对应点阵像素点的位置作为其位置即可,无需特别计算其坐标pos。
在一实施例中,针对平面矩形的点阵像素点N1~Nm,按照对应边缘像素点的位置确定位于平面矩形顶点的4个顶点点阵像素点的位置。进而按照4个顶点点阵像素点的位置,将平面矩形分解为4条直线。进而按照直线形的点阵像素点的坐标计算方法,计算得到各条直线上点阵像素点的坐标,从而得到N1~Nm的坐标。其中,m为大于或等于4的自然数。
在一实施例中,针对立体矩形的点阵像素点N1~Nm,按照对应边缘像素点的位置确定位于立体矩形顶点的8个顶点点阵像素点的位置。进而按照8个顶点点阵像素点的位置,将立体矩形分解为12条直线。进而按照直线形的点阵像素点的坐标计算方法,计算得到各条直线上点阵像素点的坐标,从而得到N1~Nm的坐标。其中,m为大于或等于8的自然数。
在一实施例中,获取圆形类别图形信息的圆心坐标和轴半径。基于目标物间距,计算得到相邻点阵像素点之间的单位角度。对点阵像素点进行排序,得到点阵像素点的序号。基于序号和单位角度的乘积、轴半径和圆心坐标,计算得到点阵像素点的坐标。
本实施例中,针对圆形类别图形信息,使用点阵像素点的序号、单位角度、轴半径和圆心坐标计算得到等间距的点阵像素点的坐标。
具体的,圆形类别图形信息,指的是椭圆形图形信息,或者正圆形图形信息。由于正圆可以视为椭圆的一种特殊状态,故本实施例主要展示具体如何计算椭圆形图形信息的点阵像素点的坐标。
针对椭圆形图形信息,获取对应的圆心坐标和轴半径。其中,圆心坐标包括圆心横轴坐标x1和圆心纵轴坐标y1;轴半径包括横轴半径radius_x和纵轴半径radius_y。相应的,点阵像素点的坐标pos包括点阵像素点的横轴坐标pos_x和点阵像素点的纵轴坐标pos_y。
将椭圆形图形信息的图形边缘的周长记为d。由于点阵像素点需要在椭圆形图形信息上等间距分布,故可以在筛选得到点阵像素点之前,使用周长d除以目标物间距unitSpacing,得到点阵像素点的数量m。或者,也可以在按照目标物间距unitSpacing从边缘像素点中筛选得到点阵像素点之后,直接读取点阵像素点的数量m。进而使用一周圆角度360除以点阵像素点的数量m,得到相邻点阵像素点之间的单位角度unitAngle。
按照预设方向对点阵像素点进行排序,得到点阵像素点的序号number后,通过如下公式计算得到点阵像素点的横轴坐标pos_x和纵轴坐标pos_y:
pos_x=x1+radius_x*cos(number*unitAngle)
pos_y=y1+radius_y*cos(number*unitAngle)
在一实施例中,获取用于拉伸轴半径的操作点的坐标,其中,操作点位于圆形类别图形信息的圆周。基于操作点的坐标与圆心坐标,计算得到操作点与圆心之间的距离,并计算得到操作点与坐标轴之间的夹角。基于距离和夹角,计算得到轴半径。
本实施例中,用户通过绘制线段的方式绘制圆形类别图形信息。其中,用户所绘制线段的起点为圆心,所绘制线段的终点为用于拉伸轴半径的操作点。在确定圆心之后,通过移动操作点可以拉伸圆形类别图形信息的轴半径,从而得到对应的圆形类别图形信息。例如:椭圆形图形信息的圆心为坐标轴原点,操作点位于Y正半轴与X轴所围合的区域。将操作点沿Y轴正方向移动,可以拉长椭圆的纵轴半径,从而得到外形更瘦的椭圆。
由于正圆可以视为椭圆的一种特殊状态,故本实施例主要展示具体如何获取椭圆形图形信息的轴半径。
具体的,参见图5,椭圆形图形信息的圆心A坐标为(x1,y1),用于拉伸其轴半径的操作点B坐标为(x2,y2);在Y正半轴上任选一点C;椭圆与X负半轴的交点为D,与Y负半轴的交点为E。
通过如下公式计算得到圆心A与操作点B之间的距离|AB|:
记从圆心A到操作点B的向量为a,从圆心A到C的向量为b,通过如下公式计算得到操作点B与Y正半轴之间的交点angle:
angle=arccos(ab/(|a||b|))
进而通过如下公式计算得到圆心A与D之间的距离|AD|,即横轴半径radius_x;并计算得到圆心A与E之间的距离|AE|,即纵轴半径radius_y:
radius_x=|AB|/tan(angle)
radius_y=|AB|/tan(90-angle)
需要说明的是,由于tan(90、180、270、360)不存在,所以需要排除angle=90、180、270、360的情况。具体的,计算angle除以90所得到的余数,若余数为0,说明tan(angle)不存在,否则说明tan(angle)存在。
还需要说明的是,当angle为45时,横轴半径radius_x等于纵轴半径radius_y,此时的图形信息为正圆。
在一实施例中,检测圆形类别图形信息与坐标轴的交点,并通过检测交点与圆心之间的距离,确定圆形类别图形信息的轴半径。
具体的,检测圆形类别图形信息与X轴的交点D,进而检测圆心A与D之间的距离|AD|,得到横轴半径radius_x。检测圆形类别图形信息与Y轴的交点E,进而检测圆心A与E之间的距离|AE|,得到横轴半径radius_y。
在一实施例中,获取球形类别图形信息的轴半径。对点阵像素点进行排序,得到点阵像素点的序号。基于点阵像素点的数量、序号和轴半径,计算得到点阵像素点的坐标。
本实施例中,针对球形类别图形信息,使用点阵像素点的数量、序号和轴半径计算得到等间距的点阵像素点的坐标。
具体的,球形类别图形信息,指的是椭球形图形信息,或者正球形图形信息。由于正球可以视为椭球的一种特殊状态,故本实施例主要展示具体如何计算椭球形图形信息的点阵像素点的坐标。
针对椭球形图形信息,获取对应的轴半径。其中,轴半径包括横轴半径radius_x、纵轴半径radius_y和垂直半径radius_z。
得到椭球形图形信息的点阵像素点的数量m和序号number后,通过如下公式计算得到其点阵像素点的坐标角度phi:
进而通过如下公式计算得到其点阵像素点的横轴坐标pos_x、纵轴坐标pos_y和垂直坐标pos_z:
pos_y=(number*2/m+1/m-1)*radius_y
在一实施例中,获取用于拉伸轴半径的操作点的坐标,其中,操作点位于球形类别图形信息的表面。基于操作点的坐标与球形类别图形信息的球心坐标,计算得到操作点与球心之间的距离,并计算得到操作点与坐标轴之间的夹角。基于距离和夹角,计算得到轴半径。
本实施例中,用户通过绘制线段的方式绘制球形类别图形信息。其中,用户所绘制线段的起点为球心,所绘制线段的终点为用于拉伸轴半径的操作点。在确定球心之后,通过移动操作点可以拉伸球形类别图形信息的轴半径,从而得到对应的球形类别图形信息。例如:椭球形图形信息的球心为坐标轴原点,操作点位于Z正半轴与XY轴平面所围合的空间。将操作点沿Z轴正方向移动,可以拉长椭球的垂直半径,从而得到外形更瘦的椭球。
由于正球可以视为椭球的一种特殊状态,故本实施例主要展示具体如何获取椭球形图形信息的轴半径。需要说明的是,由于本实施例是由用户在二维平面上绘制的线段确定球形类别图形信息在三维空间中的轴半径,因此确定轴半径的过程中,只需确定二维屏幕上的几何信息。故接下来在展示具体如何获取椭球形图形信息的轴半径的过程中,仅关注X轴与Y轴上的几何信息,暂时无需考虑Z轴上的几何信息。
具体的,椭球形图形信息的球心A坐标为(x1,y1),用于拉伸其轴半径的操作点B坐标为(x2,y2);在Y正半轴上任选一点C;椭圆与X负半轴的交点为D,与Y负半轴的交点为E。
通过如下公式计算得到球心A与操作点B之间的距离|AB|:
进而直接将|AB|作为椭球形图形信息的垂直半径radius_z。
记从球心A到操作点B的向量为a,从球心A到C的向量为b,通过如下公式计算得到操作点B与Y正半轴之间的交点angle:
angle=arccos(ab/(|a||b|))
进而通过如下公式计算得到球心A与D之间的距离|AD|,即横轴半径radius_x;并计算得到球心A与E之间的距离|AE|,即纵轴半径radius_y:
radius_x=|AB|/tan(angle)
radius_y=|AB|/tan(90-angle)
需要说明的是,由于tan(90、180、270、360)不存在,所以需要排除angle=90、180、270、360的情况。具体的,计算angle除以90所得到的余数,若余数为0,说明tan(angle)不存在,否则说明tan(angle)存在。
在一实施例中,可以通过检测球形类别图形信息与坐标轴的交点,进而通过检测交点与球心直接的距离的方式,确定球形类别图形信息的轴半径。
在一实施例中,获取球形类别图形信息的表面积。将表面积除以目标物间距,得到点阵像素点的数量。
本实施例中,可以在筛选得到点阵像素点之前,确定点阵像素点的数量。
具体的,球形类别图形信息的表面积记为s。由于点阵像素点需要在图形信息上等间距分布,故可以在筛选得到点阵像素点之前,使用表面积s除以目标物间距unitSpacing,得到点阵像素点的数量m。
在一实施例中,在按照目标物间距unitSpacing从球形类别图形信息的边缘像素点中筛选得到点阵像素点之后,可以直接读取点阵像素点的数量m。
在一实施例中,获取心形图形信息的高度,并获取心形图形信息的顶点坐标和底点坐标。基于顶点坐标和底点坐标,计算得到心形图形信息的高宽比。基于高度、点阵像素点与坐标轴的角度,计算得到点阵像素点的横轴坐标。基于高度、高宽比、点阵像素点与坐标轴的角度,计算得到点阵像素点的纵轴坐标。
本实施例中,可以通过计算心形图形信息的图形边缘的周长d,进而使用周长d除以目标物间距unitSpacing,得到点阵像素点的数量m。确定点阵像素点的数量m之后,可以确定各序号的点阵像素点与Y轴的角度angle。
记心形图形信息的高度为H,通过如下公式计算得到横轴坐标pos_x:
pos_x=H*((sin(angle))3)
记心形图形信息的顶点坐标为(x1,y1),底点坐标为(x2,y2),通过如下公式计算得到高宽比f:
f=|y2-y1|/(x2-x1)
进而通过如下公式计算得到纵轴坐标pos_y:
pos_y=H*f*cos(angle)-5*cos(2*angle)-2*cos(3*angle)-cos(4*angle)
在一实施例中,提取参数描述的目标物数量。基于目标物数量和图形边缘的周长,计算得到点阵像素点的平均间距。按照平均间距对边缘像素点进行筛选,得到点阵像素点。基于目标物间距,计算得到点阵像素点的坐标。
本实施例中,针对目标物编队点阵设置的参数描述有目标物数量,该目标物数量用于指示目标物编队点阵中目标物的数量。
具体的,用户终端从针对目标物编队点阵设置的参数中提取得到目标物数量m,并确定图形边缘的周长d。进而使用周长d除以目标物数量m,得到点阵像素点的目标物间距unitSpacing。
其中,针对直线形图形信息,根据首尾两点即可计算得到其周长d。针对曲线形图形信息,累加相邻边缘像素点之间的距离,得到其周长d。针对平面矩形,确定其宽度W和长度L后,通过公式d=(W+L)*2计算得到其周长d。针对立体矩形,确定其宽度W、长度L和高度H后,通过公式d=(W+L+H)*4计算得到其周长d。针对正圆形图形信息,确定其半径r后,通过公式d=2*r*π计算得到其周长d。
特别的,针对球形图形信息,可以采用其表面积s代为描述其周长d。具体的,确定其半径r后,通过公式d=4*π*r2计算得到其周长d。
得到目标物间距unitSpacing后,按照目标物间距unitSpacing对边缘像素点进行筛选,得到等间距的点阵像素点。进而基于目标物间距untiSpacing计算得到点阵像素点的坐标。本实施例计算得到点阵像素点的坐标的过程可参见上述计算得到点阵像素点的坐标的过程,故在此不再赘述。
在一实施例中,检测目标物间距与预设安全间距之间的大小关系。若检测到目标物间距小于预设安全间距,生成警告信息。
本实施例中,考虑到目标物实际上各自占据一定的空间体积,为了避免目标物发生碰撞,为目标物编队预设安全间距。
具体的,确定目标物间距之后,将目标物间距与预设安全间距进行比较。若目标物间距小于预设安全间距,则说明若按照该目标物间距生成目标物编队点阵,其中的目标物存在碰撞危险,故生成警告信息以警示用户。
在一实施例中,在得到点阵像素点之后,基于检测到的点阵像素点选取操作和深度信息设置操作,获取被选取点阵像素点的深度信息。基于深度信息,调整点阵像素点的坐标。
本实施例中,用户可以自行对点阵像素点进行选取和设置深度信息,从而设置三维的目标物编队点阵。
具体的,本实施例中,无论是根据二维的图形信息得到本来不具有深度信息的点阵像素点,还是根据三维的图形信息得到本来便具有深度信息的点阵像素点,用户均可以通过鼠标框选或者电子触控笔框选或者输入点阵像素点序号的方式选取点阵像素点,进而设置被选取点阵像素点的深度信息,从而使得本来不具有深度信息的点阵像素点具有深度信息,或者使得本来便具有深度信息的点阵像素点其深度信息得以调整。进而按照被选取点阵像素点的深度信息,调整被选取点阵像素点的坐标,可以得到三维的目标物编队点阵。
在一实施例中,按照点阵像素点的序号,顺序地对点阵像素点的坐标(pos_x,pos_y,pos_z)进行保存,得到用于描述目标物编队点阵的点阵文件。例如:点阵像素点的坐标为(0.5,1.5,1),则保存后的数据为“0.5_1.5_1”。其中,“_”用于分隔不同坐标轴的信息,可以替换为其他字符。
在一实施例中,基于针对点阵像素点设置的颜色信息,生成目标物编队点阵的舞步文件,其中,舞步文件用于指示目标物编队点阵进行灯光表演。
本实施例中,获取针对点阵像素点设置的颜色信息。该颜色信息用于指示各个点阵像素点对应的目标物在进行灯光表演时所发射灯光的颜色。其中,可以采用RGB色彩模式描述和保存颜色信息(R,G,B)。例如:点阵像素点的颜色信息为(0,0,1),则保持后的数据为“0_0_1”。其中,“_”用于分隔不同颜色通道的信息,可以替换为其他字符。
本实施例中,可以按照点阵像素点的序号,顺序地对点阵像素点的颜色信息进行保存,得到用于描述目标物编队点阵的颜色文件。进而将目标物编队点阵的点阵文件与颜色文件进行关联,得到目标物编队点阵的舞步文件。
也可以按照点阵像素点的序号,顺序地将点阵像素点的颜色信息直接保存进目标物编队点阵的点阵文件,得到目标物编队点阵的舞步文件。
由于舞步文件描述有目标物编队中各目标物的坐标,还描述有各目标物在进行灯光表演时所发射灯光的颜色,因此根据舞步文件可以自动控制目标物编队中各个目标物按照所规定的位置表演所规定的灯光。
图6示出了本申请一实施例的在目标物编队点阵基础上生成舞步文件的流程图。
参见图6,本实施例中,用户获取得到图形信息后,确定该图形信息的生成方式。若该图形信息是通过绘制得到的,则直接读取得到边缘像素点(例如:用户通过鼠标绘制图形信息,用户终端读取鼠标移动轨迹经过的每个像素点,得到边缘像素点);若该图形信息位于图片中,则可以利用卷积对图片进行边缘检测,从而得到边缘像素点。
得到边缘像素点之后,基于设置的参数(例如:设置的目标物间距,或者设置的目标物数量),筛选得到点阵像素点,并计算得到点阵像素点的坐标。
进一步的,设置点阵像素点的颜色信息,最终将点阵像素点的坐标和颜色信息共同保存,得到舞步文件。从而使得得到了该舞步文件的终端能够根据舞步文件自动控制目标物编队中各个目标物按照所规定的位置表演所规定的灯光。
图7示出了根据本申请一实施例的目标物编队点阵的生成装置,所述装置包括:
获取模块210,配置为获取图形信息,并获取在所述图形信息中组成图形边缘的边缘像素点;
调整模块220,配置为基于针对目标物编队点阵设置的参数,对所述边缘像素点进行调整,得到符合所述参数的点阵像素点的坐标;
生成模块230,配置为按照所述点阵像素点的坐标,生成所述目标物编队点阵。
在本申请的一示例性实施例中,所述获取模块配置为:
基于在绘图界面中检测到的轮廓绘制操作,生成所述图形信息;
将所述图形信息中的各个像素点作为所述边缘像素点。
在本申请的一示例性实施例中,所述获取模块配置为:
获取包含所述图形信息的图片;
对所述图片进行边缘检测,得到所述边缘像素点。
在本申请的一示例性实施例中,所述调整模块配置为:
提取所述参数描述的目标物间距;
按照所述目标物间距顺序筛选所述边缘像素点,得到所述点阵像素点;
基于所述目标物间距,计算得到所述点阵像素点的坐标。
在本申请的一示例性实施例中,所述调整模块配置为:
针对线段类别图形信息,对所述点阵像素点进行排序,得到所述点阵像素点的序号,并计算得到相邻序号所述点阵像素点之间的单位方向向量;
基于所述目标物间距、所述序号和所述单位方向向量之间的乘积,得到所述点阵像素点的坐标。
在本申请的一示例性实施例中,所述调整模块配置为:
获取圆形类别图形信息的圆心坐标和轴半径;
基于所述点阵像素点的数量,计算得到相邻所述点阵像素点之间的单位角度;
对所述点阵像素点进行排序,得到所述点阵像素点的序号;
基于所述序号和所述单位角度的乘积、所述轴半径和所述圆心坐标,计算得到所述点阵像素点的坐标。
在本申请的一示例性实施例中,所述调整模块配置为:
获取用于拉伸所述轴半径的操作点的坐标,其中,所述操作点位于所述圆形类别图形信息的圆周;
基于所述操作点的坐标与所述圆心坐标,计算得到所述操作点与所述圆心之间的距离,并计算得到所述操作点与坐标轴之间的夹角;
基于所述距离和所述夹角,计算得到所述轴半径。
在本申请的一示例性实施例中,所述调整模块配置为:
提取所述参数描述的目标物数量;
基于所述目标物数量和所述图形边缘的周长,计算得到目标物间距;
按照所述目标物间距对所述边缘像素点进行筛选,得到所述点阵像素点;
基于所述目标物间距,计算得到所述点阵像素点的坐标。
在本申请的一示例性实施例中,所述调整模块配置为:
检测所述目标物间距与预设安全间距之间的大小关系;
若检测到所述目标物间距小于所述预设安全间距,生成警告信息。
在本申请的一示例性实施例中,所述调整模块配置为:
基于检测到的点阵像素点选取操作和深度信息设置操作,获取被选取点阵像素点的深度信息;
基于所述深度信息,调整所述被选取点阵像素点的坐标。
在本申请的一示例性实施例中,所述装置还包括舞步文件模块,所述舞步文件模块配置为:
基于针对点阵像素点设置的颜色信息,生成目标物编队点阵的舞步文件,其中,舞步文件用于指示目标物编队点阵进行灯光表演。
下面参考图8来描述根据本申请实施例的电子设备30。图8显示的电子设备30仅仅是一个示例,不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图8所示,电子设备30以通用计算设备的形式表现。电子设备30的组件可以包括但不限于:上述至少一个处理单元310、上述至少一个存储单元320、连接不同系统组件(包括存储单元320和处理单元310)的总线330。
其中,所述存储单元存储有程序代码,所述程序代码可以被所述处理单元310执行,使得所述处理单元310执行本说明书上述示例性方法的描述部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如,所述处理单元310可以执行如图1中所示的各个步骤。
存储单元320可以包括易失性存储单元形式的可读介质,例如随机存取存储单元(RAM)3201和/或高速缓存存储单元3202,还可以进一步包括只读存储单元(ROM)3203。
存储单元320还可以包括具有一组(至少一个)程序模块3205的程序/实用工具3204,这样的程序模块3205包括但不限于:操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据,这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
总线330可以为表示几类总线结构中的一种或多种,包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
电子设备30也可以与一个或多个外部设备400(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信,还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备30交互的设备通信,和/或与使得该电子设备30能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口350进行。输入/输出(I/O)接口350与显示单元340相连。并且,电子设备30还可以通过网络适配器360与一个或者多个网络(例如局域网(LAN),广域网(WAN)和/或公共网络,例如因特网)通信。如图所示,网络适配器360通过总线330与电子设备30的其它模块通信。应当明白,尽管图中未示出,可以结合电子设备30使用其它硬件和/或软件模块,包括但不限于:微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员易于理解,这里描述的示例实施方式可以通过软件实现,也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此,根据本申请实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来,该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM,U盘,移动硬盘等)中或网络上,包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本申请实施方式的方法。
在本申请的示例性实施例中,还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机可读指令,当所述计算机可读指令被计算机的处理器执行时,使计算机执行上述方法实施例部分描述的方法。
根据本申请的一个实施例,还提供了一种用于实现上述方法实施例中的方法的程序产品,其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码,并可以在终端设备,例如个人电脑上运行。然而,本发明的程序产品不限于此,在本文件中,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。
所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、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。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(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。
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,其中承载了可读程序代码。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。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质,该可读介质可以发送、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。
可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等,或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码,所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如JAVA、C++等,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设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中,远程计算设备可以通过任意种类的网络,包括局域网(LAN)或广域网(WAN),连接到用户计算设备,或者,可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
应当注意,尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元,但是这种划分并非强制性的。实际上,根据本申请的实施方式,上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之,上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
此外,尽管在附图中以特定顺序描述了本申请中方法的各个步骤,但是,这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤,或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的,可以省略某些步骤,将多个步骤合并为一个步骤执行,以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员易于理解,这里描述的示例实施方式可以通过软件实现,也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此,根据本申请实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来,该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM,U盘,移动硬盘等)中或网络上,包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、移动终端、或者网络设备等)执行根据本申请实施方式的方法。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后,将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化,这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的,本申请的真正范围和精神由所附的权利要求指出。
Claims (14)
1.一种目标物编队点阵的生成方法,其特征在于,所述方法包括:
获取图形信息,并获取在所述图形信息中组成图形边缘的边缘像素点;
基于针对目标物编队点阵设置的参数,对所述边缘像素点进行调整,得到符合所述参数的点阵像素点的坐标;
按照所述点阵像素点的坐标,生成所述目标物编队点阵。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,获取图形信息,并获取在所述图形信息中组成图形边缘的边缘像素点,包括:
基于在绘图界面中检测到的轮廓绘制操作,生成所述图形信息;
将所述图形信息中的各个像素点作为所述边缘像素点。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,获取图形信息,并获取在所述图形信息中组成图形边缘的边缘像素点,包括:
获取包含所述图形信息的图片;
对所述图片进行边缘检测,得到所述边缘像素点。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于针对目标物编队点阵设置的参数,对所述边缘像素点进行调整,得到符合所述参数的点阵像素点的坐标,包括:
提取所述参数描述的目标物间距;
按照所述目标物间距顺序筛选所述边缘像素点,得到所述点阵像素点;
基于所述目标物间距,计算得到所述点阵像素点的坐标。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,基于所述目标物间距,计算得到所述点阵像素点的坐标,包括:
针对线段类别图形信息,对所述点阵像素点进行排序,得到所述点阵像素点的序号,并计算得到相邻序号所述点阵像素点之间的单位方向向量;
基于所述目标物间距、所述序号和所述单位方向向量之间的乘积,得到所述点阵像素点的坐标。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,基于所述目标物间距,计算得到所述点阵像素点的坐标,包括:
获取圆形类别图形信息的圆心坐标和轴半径;
基于所述目标物间距,计算得到相邻所述点阵像素点之间的单位角度;
对所述点阵像素点进行排序,得到所述点阵像素点的序号;
基于所述序号和所述单位角度的乘积、所述轴半径和所述圆心坐标,计算得到所述点阵像素点的坐标。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,获取圆形类别图形信息的圆心坐标和轴半径,包括:
获取用于拉伸所述轴半径的操作点的坐标,其中,所述操作点位于所述圆形类别图形信息的圆周;
基于所述操作点的坐标与所述圆心坐标,计算得到所述操作点与所述圆心之间的距离,并计算得到所述操作点与坐标轴之间的夹角;
基于所述距离和所述夹角,计算得到所述轴半径。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于针对目标物编队点阵设置的参数,对所述边缘像素点进行调整,得到符合所述参数的点阵像素点的坐标,包括:
提取所述参数描述的目标物数量;
基于所述目标物数量和所述图形边缘的周长,计算得到目标物间距;
按照所述目标物间距对所述边缘像素点进行筛选,得到所述点阵像素点;
基于所述目标物间距,计算得到所述点阵像素点的坐标。
9.根据权利要求4或8所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
检测所述目标物间距与预设安全间距之间的大小关系;
若检测到所述目标物间距小于所述预设安全间距,生成警告信息。
10.根据权利要求4或8所述的方法,其特征在于,在得到所述点阵像素点之后,所述方法还包括:
基于检测到的点阵像素点选取操作和深度信息设置操作,获取被选取点阵像素点的深度信息;
基于所述深度信息,调整所述被选取点阵像素点的坐标。
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:
基于针对点阵像素点设置的颜色信息,生成目标物编队点阵的舞步文件,其中,舞步文件用于指示目标物编队点阵进行灯光表演。
12.一种目标物编队点阵的生成装置,其特征在于,所述装置包括:
获取模块,配置为获取图形信息,并获取在所述图形信息中组成图形边缘的边缘像素点;
调整模块,配置为基于针对目标物编队点阵设置的参数,对所述边缘像素点进行调整,得到符合所述参数的点阵像素点的坐标;
生成模块,配置为按照所述点阵像素点的坐标,生成所述目标物编队点阵。
13.一种电子设备,其特征在于,包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序,当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时,使得所述电子设备实现权利要求1至11任一项所述的方法。
14.一种计算机可读存储介质,其特征在于,其上存储有计算机可读指令,当所述计算机可读指令被计算机的处理器执行时,使计算机执行权利要求1至11任一项所述的方法。
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Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103294875A (zh) * | 2013-06-28 | 2013-09-11 | 山东师范大学 | 基于群体智能和自适应评价的群体编队仿真方法 |
CN111309047A (zh) * | 2020-02-21 | 2020-06-19 | 北京京东乾石科技有限公司 | 无人机的控制方法、装置、设备及存储介质 |
CN111315096A (zh) * | 2020-03-12 | 2020-06-19 | 北京京东乾石科技有限公司 | 无人机编队灯光表演系统及方法、无人机运行脚本生成方法、存储介质和电子设备 |
CN113139895A (zh) * | 2021-04-29 | 2021-07-20 | 广州亿航智能技术有限公司 | 无人机编队表演阵型图的设计方法、终端及存储介质 |
CN113485455A (zh) * | 2021-08-23 | 2021-10-08 | 一飞(海南)科技有限公司 | 编队舞步文件状态信息回传后台的方法、系统、终端、无人机 |
CN113627445A (zh) * | 2021-08-05 | 2021-11-09 | 福州大学 | 一种多无人机空中媒体的编队规划系统及方法 |
CN114637329A (zh) * | 2022-03-18 | 2022-06-17 | 西北工业大学 | 一种飞机多机密集编队队形重构方法及系统 |
-
2022
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Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103294875A (zh) * | 2013-06-28 | 2013-09-11 | 山东师范大学 | 基于群体智能和自适应评价的群体编队仿真方法 |
CN111309047A (zh) * | 2020-02-21 | 2020-06-19 | 北京京东乾石科技有限公司 | 无人机的控制方法、装置、设备及存储介质 |
CN111315096A (zh) * | 2020-03-12 | 2020-06-19 | 北京京东乾石科技有限公司 | 无人机编队灯光表演系统及方法、无人机运行脚本生成方法、存储介质和电子设备 |
CN113139895A (zh) * | 2021-04-29 | 2021-07-20 | 广州亿航智能技术有限公司 | 无人机编队表演阵型图的设计方法、终端及存储介质 |
CN113627445A (zh) * | 2021-08-05 | 2021-11-09 | 福州大学 | 一种多无人机空中媒体的编队规划系统及方法 |
CN113485455A (zh) * | 2021-08-23 | 2021-10-08 | 一飞(海南)科技有限公司 | 编队舞步文件状态信息回传后台的方法、系统、终端、无人机 |
CN114637329A (zh) * | 2022-03-18 | 2022-06-17 | 西北工业大学 | 一种飞机多机密集编队队形重构方法及系统 |
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