[发明专利]一种动画生成方法、系统及其可读介质

权利要求书

1.一种动画生成方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：识别用户的上传图像、当该图像识别为非人体图像时报错，当该图像识别为人体图像时进入步骤2；

步骤2：对所述上传图像沿从头到脚的方向依次对各个部位进行特征点识别、对人体图像所需特征点进行标号；

步骤3：对标号后所需特征点进行逻辑分析，划分出各个身体部位所包含的特征点，并将人体图像分割出各个模块；

步骤4：取人体图像肢体根部关节点为原点建立坐标系，将分割后的各个模块放入对应建立好的坐标系中、通过改变特征点坐标来实现人体图像的新姿态；

步骤1所述识别用户的上传图像基于卷积神经网络的训练模型实现，其包括以下步骤：

步骤11：选择一个MNIST数据集，使用TensorFlow框架建卷积神经网络，建立关键节点特征；

步骤12：选用一张训练图、池化函数选用2x2的实验模板，进行两次卷积加池化；

步骤13：连接卷积层，对获得的结果保存并进行结果运算，当关键点得分大于0.15的个数大于4，并且整个人体轮廓的信用值不小于0.04时，判定为可用人体图像并输出该图片为训练模型；

训练图卷积加池化前，对训练图片进行base64编码，使用编码字符串代替图像地址，且编码和urlencode后的大小不超过4M，长宽比在3:1；

步骤2所述特征点识别包括：对特征点的预提取，所述对特征点的预提取包括：采用POST方式调用classBaiDuAPI的类，识别一个人体的所有关节点，取与运动姿态生成相关的面部、颈部、肩部、肘部、手腕、胯部、膝盖和脚踝共计18个关节点，然后对18个关节点进行标号；

所述将人体图像分割出各个模块具体包括以下步骤：

输入已经计算并输出的识别后的训练模型，返回分割后的透明背景的人像图像；

确定肢体连线、再确定肢体具体部分；

所述确定肢体具体部分包括如下步骤：

确定肢体对图像进行urlencode处理，对返回的参数进行序列化处理，得到扣除背景的角色身体部分；

对特征点进行归类和划分，确定各特征点具体归属的肢体；

对肢体的模型进行提取、将手臂和腿部与整个身体和背景分离；

采用颜色划分法分别以两个手臂和两条腿以及躯干头部对角色进行身体划分，赋予不同的颜色标注；

对局部特征点进行融合、将特征点的关联性链接在一起；

通过赋予不同区域不同的颜色来划分整个身体，对整个身体颜色的划分进行四肢和躯干的判定；在按照颜色划分了身体的各个部位之后，把四肢单独取出，把每一部分的肢体逐一的进行移动；

所述运动姿态形成包括如下步骤：

取各个肢体其中的特征点质点为原点；

分别以所述原点建立坐标系、分别计算出各个部位的坐标系运动模型；

确定关节环绕点；

确定运动过程中人体移动路径的最高点和最低点位置、确定整个姿态生成的幅度；

建立从最高点到最低点的路径；

在各个路径中分别取1000个帧、将各路径中所取得的1000个帧连接起来，以动图的形式展示出来，生成运动图像；

将所述运动图像以gif的格式生成出来并保存在电脑中。

2.一种动画生成系统，其特征在于，包括通信模块、存储器、处理器；

所述存储器中存储有计算机程序；所述处理器连接存储器、用于运行存储器上的计算机程序、执行如权利要求1所述的动画生成方法。

3.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1所述的动画生成方法的步骤。