[发明专利]一种直播课人像瘦身处理方法、装置及电子设备在审

专利信息
申请号: 202011539638.4 申请日: 2020-12-23
公开(公告)号: CN112561790A 公开(公告)日: 2021-03-26
发明(设计)人: 杨森;蔡红;王岩;安晟;王岩 申请(专利权)人: 作业帮教育科技(北京)有限公司
主分类号: G06T3/00 分类号: G06T3/00;G06T15/50;G06T15/83;G06K9/00;G06N3/08;G06Q50/20
代理公司: 北京清诚知识产权代理有限公司 11691 代理人: 宋红艳
地址: 100085 北京市海淀区*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 直播 人像 瘦身 处理 方法 装置 电子设备
【权利要求书】:

1.一种直播课人像瘦身处理方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:

分别采集直播课中包含人像的第一场景视频图片和包含板书的第二场景视频图片;

提取所述第一场景视频图片中的人像图片;

定位所述人像图片的瘦身位置信息;

对所述瘦身位置信息进行瘦身处理,得到瘦身后的人像图片;

将所述瘦身后的人像图片与所述第二场景视频图片相融合;

输出融合后的视频图片。

2.根据权利要求1所述的直播课人像瘦身处理方法,其特征在于,所述定位所述人像图片的瘦身位置信息包括:

提取所述人像图片的关键部位位置信息以及关键部位高度信息;

根据所述关键部位高度信息确定关键部位标准位置信息;

比较所述关键部位位置信息与所述关键部位标准位置信息,得到需要瘦身的瘦身位置信息。

3.根据权利要求1或2所述的直播课人像瘦身处理方法,其特征在于,将所述人像图片输入深度学习模型中,得到所述人像图片的关键部位位置信息。

4.根据权利要求1-3任一所述的直播课人像瘦身处理方法,其特征在于,所述将所述人像图片输入深度学习模型中,得到所述人像图片的关键部位位置信息之前,所述方法还包括:

获取历史直播课中的人像图片作为样本集;

标注所述样本集图片中的关键部位位置信息;

根据所述样本集和所述关键部位位置信息训练深度学习模型。

5.根据权利要求1-4任一所述的直播课人像瘦身处理方法,其特征在于,采用图像扭曲将所述瘦身位置信息的像素映射至预设范围内,得到瘦身后的人像图片。

6.根据权利要求1-5任一所述的直播课人像瘦身处理方法,其特征在于,所述将所述瘦身后的人像图片与所述第二场景视频图片相融合包括:

将所述瘦身后的人像图片粘贴至所述第二场景视频图片中除板书以外的位置;

采用高斯混叠算法处理所述人像图片与所述第二场景视频图片的粘贴边界;

可选地,所述将所述瘦身后的人像图片与所述第二场景视频图片相融合之后,所述方法还包括:

采用图形学的光照模型处理融合后的图片。

7.根据权利要求1-6任一所述的直播课人像瘦身处理方法,其特征在于,所述方法还包括:

当接收到场景切换指令时,将所述第二场景视频图片切换至对应的场景图片中;

可选地,其所述方法还包括:

当接收到重点知识提示指令时,提示重点知识信息。

8.一种直播课人像瘦身处理装置,其特征在于,所述装置包括:

采集模块,用于分别采集直播课中包含人像的第一场景视频图片和包含板书图片的第二场景视频图片;

提取模块,用于提取所述第一场景视频图片中的人像图片;

定位模块,用于定位所述人像图片的瘦身位置信息;

瘦身处理模块,用于对所述瘦身位置信息进行瘦身处理,得到瘦身后的人像图片;

融合模块,用于将所述瘦身后的人像图片与所述第二场景视频图片相融合;

输出模块,用于输出融合后的视频图片。

9.一种电子设备,包括处理器和存储器,所述存储器用于存储计算机可执行程序,其特征在于:

当所述计算机程序被所述处理器执行时,所述处理器执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读介质,存储有计算机可执行程序,其特征在于,所述计算机可执行程序被执行时,实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。

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