[发明专利]生成场景图片的方法、装置、电子设备及介质在审
申请号: | 201910991485.8 | 申请日: | 2019-10-18 |
公开(公告)号: | CN110765525A | 公开(公告)日: | 2020-02-07 |
发明(设计)人: | 杨宇尘;金珂;李姬俊男;马标;蒋燚 | 申请(专利权)人: | OPPO广东移动通信有限公司 |
主分类号: | G06F30/13 | 分类号: | G06F30/13;G06T7/11;G06T7/33;G06T11/00 |
代理公司: | 11528 北京恒博知识产权代理有限公司 | 代理人: | 范胜祥 |
地址: | 523860 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 场景图像 目标区域 归纳 样本 申请 空间利用率 场景图片 电子设备 目标场景 用户生成 预设 匹配 数据库 查找 图像 应用 | ||
1.一种生成场景图片的方法,其特征在于,包括:
获取针对目标区域的第一场景图像,所述第一场景图像包括所述目标区域中的待归纳对象;
基于所述第一场景图像以及预设的归纳策略,得到目标场景图像,所述目标场景图像为与所述目标区域相匹配的场景图像,所述目标场景图像中包含以预设方式归纳的物品对象,所述物品对象对应于所述待归纳对象。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述第一场景图像以及预设的归纳策略,得到目标场景图像,包括:
解析所述第一场景图像,得到所述第一场景图像对应的点云信息;
基于所述点云信息以及预设的分割深度学习框架,获取所述第一场景图像对应的第一特征向量;
基于所述第一特征向量与所述归纳策略,得到所述目标场景图像。
3.如权利要2所述的方法,其特征在于,所述基于所述点云信息以及分割深度学习框架,获取所述第一场景图像对应的第一特征向量,包括:
基于所述点云信息以及所述分割深度学习框架,获取所述第一场景图像中,所述待归纳对象的向量参数,所述向量参数包括所述待归纳对象的数量信息以及尺寸信息;
基于所述待归纳对象的所述向量参数,获取所述第一场景图像对应的第一特征向量。
4.如权利要2或3所述的方法,其特征在于,所述基于所述第一特征向量与所述归纳策略,得到所述目标场景图像,包括:
获取所述第一特征向量对应的第一欧式距离;
将所述第一欧式距离与特征数据库中的,各待比对特征向量对应的欧式距离进行一一比对,得到目标数量的目标特征向量;
基于所述目标特征向量,得到所述目标场景图像。
5.如权利4所述的方法,其特征在于,所述基于所述目标特征向量,得到所述目标场景图像,包括:
获取所述目标数量的目标特征向量对应的待选择场景图像;
基于所述目标数量的待选择场景图像,生成提示消息,所述提示消息用于提示用户选择所述待选择场景图像;
基于所述提示消息,得到所述目标场景图像。
6.如权利要1所述的方法,其特征在于,所述基于所述第一场景图像以及预设的归纳策略,得到目标场景图像,包括:
解析所述第一场景图像,获取所述待归纳对象的属性信息,所述属性信息包括重量信息、材质信息、形态信息的至少一种信息;
基于所述待归纳对象的属性信息以及所述归纳策略,得到所述目标场景图像。
7.如权利要1或6所述的方法,其特征在于,所述基于所述第一场景图像以及预设的归纳策略,得到目标场景图像,包括:
解析所述第一场景图像,获取所述目标区域的场景参数,所述场景参数中包含色彩参数以及光照参数;
获取所述待归纳对象的色彩参数;
基于所述目标区域的场景参数以及所述待归纳对象的色彩参数,利用所述归纳策略,得到所述目标场景图像。
8.如权利要1所述的方法,其特征在于,在所述基于所述第一场景图像以及预设的归纳策略,得到目标场景图像之后,还包括:
识别所述目标场景图像中的可容纳物品对象,所述可容纳物品对象为可容纳其他物品的物品对象;
在所述目标场景图像中添加选择标签,所述选择标签用于提示用户查看所述可容纳物品对象;
显示添加了所述选择标签的目标场景图像。
9.如权利要1或8所述的方法,其特征在于,在所述显示所述目标场景图像之后,还包括:
获取针对所述目标区域的第二场景图像,所述第二场景图像为用户基于所述目标场景图像生成的场景图像;
基于所述第二场景图像,生成所述第二场景图像对应的第二特征向量;
将所述第二特征向量存储至所述归纳策略中。
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