【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】一种图像生成方法、设备、可移动平台及存储介质
本专利技术涉及控制
，尤其涉及一种图像生成方法、设备、可移动平台及存储介质。
技术介绍
近年来热度越来越高的虚拟人物具有超高的人气，由于其独有的气质和无限加持的才艺，引来越来越多年轻人的追捧，甚至还有虚拟人物的主播专栏，可见虚拟人物或许是下一个短视频的风口。以相关的短视频APP为例，其特效多是在人物背景中添加如雨滴、花瓣等，还有人物面部的特殊变化等，大多是美化背景、装饰、滤镜、夸张搞笑等技术，并没有用户与虚拟人物合影录像的技术。因此如何更好地增加拍照或录像的趣味性成为研究的热点问题。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种图像生成方法、设备、可移动平台及存储介质，可以确定出与图像中目标用户的人体关节点对应的目标动画人物的动作，生成目标动画人物叠加到图像后的视频或图像，增加了用户摄影的趣味性。第一方面，本专利技术实施例提供了一种图像生成方法，包括：获取拍摄装置拍摄的环境的图像，其中，所述环境包括目标用户；确定所述目标用户的...
【技术保护点】
1.一种图像生成方法，其特征在于，包括：/n获取拍摄装置拍摄的环境的图像，其中，所述环境包括目标用户；/n确定所述目标用户的人体关节点在所述图像中的位置；/n根据所述人体关节点在所述图像中的位置确定目标动画人物的动作；/n将呈现该动作的目标动画人物叠加到所述图像中以获取叠加后的图像。/n
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种图像生成方法，其特征在于，包括：
获取拍摄装置拍摄的环境的图像，其中，所述环境包括目标用户；
确定所述目标用户的人体关节点在所述图像中的位置；
根据所述人体关节点在所述图像中的位置确定目标动画人物的动作；
将呈现该动作的目标动画人物叠加到所述图像中以获取叠加后的图像。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像的数量为多帧；所述方法还包括：
确定所述目标用户的人体关节点在所述多帧图像中每一帧图像中的位置；
根据所述人体关节点在所述每一帧图像中的位置确定所述目标动画人物与所述每一帧图像对应的动作；
将呈现与所述每一帧图像对应的动作的目标动画人物叠加到所述每一帧图像中以获取叠加后的多帧图像。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将所述叠加后的图像发送至显示设备以使所示显示装置显示所述叠加后的图像。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述人体关节点包括人体躯干的关节点；
所述确定所述目标用户的人体关节点在所述图像中的位置，包括：
确定所述目标用户的人体躯干的关节点在所述图像中的位置；
所述根据所述人体关节点在所述图像中的位置确定目标动画人物的动作，包括：
根据所述人体躯干的关节点在所述图像中的位置确定所述目标动画人物的躯干的动作。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述人体关节点包括手掌的关节点；
所述确定所述目标用户的人体关节点在所述图像中的位置，包括：
确定所述目标用户的手掌的关节点在所述图像中的位置；
所述根据所述人体关节点在所述图像中的位置确定目标动画人物的动作，包括：
根据所述手掌的关节点在所述图像中的位置确定所述目标动画人物的手掌的动作。
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所述图像中确定所述目标用户站立的平面区域；
所述将呈现该动作的目标动画人物叠加到所述图像中，包括：
将呈现该动作的目标动画人物叠加到所述图像中所述目标用户站立的平面区域。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述在所述图像中确定所述目标用户站立的平面区域，包括：
确定所述环境中的平面在所述图像中的多个第一平面区域；
确定所述目标用户在所述图像中的用户区域；
将所述多个第一平面区域中包括所述用户区域下边沿的第一平面区域确定为所述目标用户站立的平面区域。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述确定所述环境中的平面在所述图像中的多个第一平面区域，包括：
将所述图像输入第一平面区域检测模型，以获取所述第一平面区域检测模型输出的所述环境中的平面在所述图像中的多个第一平面区域的位置。
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述环境的深度图像；
所述确定所述环境中的平面在所述图像中的多个第一平面区域，包括：
将所述深度图像输入第二平面区域检测模型，以获取所述第二平面区域检测模型输出的所述环境中的平面在所述深度图像中的多个第二平面区域的位置；
根据所述多个第二平面区域的位置，将所述多个第二平面投影到所述图像中以确定所述图像中的多个第一平面区域。
10.根据权利要求1-9任一项所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标用户的人体关节点在所述图像中的位置，包括：
将所述图像输入第一关节点预测模型，以获取所述第一关节点预测模型输出的人体关节点在所述图像中的位置。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述人体关节点包括人体躯干的关节点，所述第一关节点预测模型包括第一人体躯干关节点预测模型，所述将所述图像输入第一关节点预测模型，以获取所述第一关节点预测模型输出的人体关节点在所述图像中的位置之前，还包括：
将所述图像输入第一用户识别模型，以确定所述目标用户在所述图像中的用户区域；
根据所述目标用户在所述图像中的用户区域，从所述图像中确定所述目标用户的用户图像；
所述将所述图像输入第一关节点预测模型，以获取所述第一关节点预测模型输出的人体关节点在所述图像中的位置，包括：
将所述目标用户的用户图像输入所述第一人体躯干关节点预测模型，以获取所述第一人体躯干关节点预测模型输出的人体躯干的关节点在所述图像中的位置。
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述人体关节点包括手掌的关节点，所述第一关节点预测模型包括第一手掌关节点预测模型，所述方法还包括：
根据所述人体躯干关节点中的手腕关节点在所述图像中的位置，确定所述目标用户的手掌在所述图像中的第一手掌预测区域；
根据所述手掌在所述图像中的第一手掌预测区域，从所述图像中确定所述手掌的预测图像；
所述将所述图像输入第一关节点预测模型，以获取所述第一关节点预测模型输出的人体关节点在所述图像中的位置，包括：
将所述手掌的预测图像输入所述第一手掌关节点预测模型，以获取所述第一手掌关节点预测模型输出的所述目标用户的手掌的关节点在所述图像中的位置。
13.根据权利要求1-9任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述环境的深度图像；
所述确定所述目标用户的人体关节点在所述图像中的位置，包括：
将所述深度图像输入第二关节点预测模型，以获取所述第二关节点预测模型输出的人体关节点在所述深度图像中的位置；
根据所述人体关节点在所述深度图像中的位置，确定所述人体关节点在所述图像中的位置。
14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述人体关节点包括人体躯干的关节点，第二关节点预测模型包括第二人体躯干关节点预测模型，所述将所述深度图像输入第二关节点预测模型，以获取所述第二关节点预测模型输出的人体关节点在所述深度图像中的位置之前，还包括：
将所述深度图像输入第二用户识别模型，以确定所述目标用户在所述深度图像中的用户区域；
根据所述目标用户在所述深度图像中的用户区域，从所述深度图像中确定所述目标用户的用户图像；
所述将所述深度图像输入第二关节点预测模型，以获取所述第二关节点预测模型输出的人体关节点在所述深度图像中的位置，包括：
将所述目标用户的用户图像输入所述第二人体躯干关节点预测模型，以获取所述第二人体躯干关节点预测模型输出的人体躯干的关节点在所述深度图像中的位置。
15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，所述人体关节点包括手掌的关节点，所述第二关节点预测模型包括第二手掌关节点预测模型，所述方法还包括：
根据所述人体躯干关节点中的手腕关节点在所述深度图像中的位置，确定所述目标用户的手掌在所述深度图像中的第二手掌预测区域；
根据所述手掌在所述深度图像中的第二手掌预测区域，从所述深度图像中确定所述手掌的预测图像；
所述将所述深度图像输入第二关节点预测模型，以获取所述第二关节点预测模型输出的人体关节点在所述深度图像中的位置，包括：
将所述手掌的预测图像输入所述第二手掌关节点预测模型，以获取所述第二手掌关节点预测模型输出的所述目标用户的手掌的关节点在所述深度图像中的位置。
16.根据权利要求1-15任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
检测用户对动画人物选择操作；
根据检测到的所述选择操作，从多个动画人物中确定所述目标动画人物。
17.根据权利要求1-16任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
检测用户的位置选择操作；
根据检测到的所述位置选择操作确定所述图像中的目标位置；
所述将呈现该动作的目标动画人物叠加到所述图像中，包括：
将呈现该动作的目标动画人物叠加到所述图像中的目标位置中。
18.一种图像生成设备，其特征在于，包括存储器和处理器；
所述存储器，用于存储程序；
所述处理器，执行所述存储器存储的程序，当程序被执行时，所述处理器用于执行如下步骤：
获取拍摄装置拍摄的环境的图像，其中，所述环境包括目标用户；
确定所述目标用户的人体关节点在所述图像中的位置；
根据所述人体关节点在所述图像中的位置确定目标动画人物的动作；
将呈现该动作的目标动画人物叠加到所述图像中以获取叠加后的图像。
19.根据权利要求18所述的设备，其特征在于，所述图像的数量为多帧；所述处理器还用于：
确定所述目标用户的人体关节点在所述多帧图像中每一帧图像中的位置；
根据所述人体关节点在所述每一帧图像中的位置确定所述目标动画人物与所述每一帧图像对应的动作；
将呈现与所述每一帧图像对应的动作的目标动画人物叠加到所述每一帧图像中以获取叠加后的多帧图像。
20.根据权利要求18或19所述的设备，其特征在于，所述处理器还用于：
将所述叠加后的图像发送至显示设备以使所示显示装置显示所述叠加后的图像。
21.根据权利要求18-20任一项所述的设备，其特征在于，所述人体关节点包括人体躯干的关节点；
所述处理器确定所述目标用户的人体关节点在所述图像中的位置时，具体用于：
确定所述目标用户的人体躯干的关节点在所述图像中的位置；
所述处理器根据所述人体关节点在所述图像中的位置确定目标动画人物的动作时，具体用于：
根据所述人体躯干的关节点在所述图像中的位置确定所述目标动画人物的躯干的动作。
22.根据权利要求18-21任一项所述的设备，其特征在于，所述人体关节点包括手掌的关节点；
所述处理器确定所述目标用户的人体关节点在所述图像中的位置时，具体用于：
确定所述目标用户的手掌的关节点在所述图像中的位置；
所述处理器根据所述人体关节点在所述图像中的位置确定目标动画人物的动作时，具体用于：
根据所述手掌的关节点在所述图像中的位置确定所述目标动画人物的手掌的动作。
23.根据权利要求18-22任一项所述的设备，其特征在于，所述处理器还用于：
在所述图像中确定所述目标用户站立的平面区域；
所述处理器将呈现该动作的目标动画人物叠加到所述图像中时，具体用于：
将呈现该动作的目标动画人物叠加到所述图像中所述目标用户站立的平面区域。
24.根据权利要求23所述的设备，其特征在于，所述处理器在所述图像中确定所述目标用户站立的平面区域时，具体用于：
确定所述环境中的平面在所述图像中的多个第一平面区域；
确定所述目标用户在所述图像中的用户区域；
将所述多个第一平面区域中包括所述用户区域下边沿的第一平面区域确定为所述目标用户站立的平面区域。
25.根据权利要求24所述的设备，其特征在于，所述处理器确定所述环境中的平面在所述图像中的多个第一平面区域时，具体用于：
将所述图像输入第一平面区域检测模型，以获取所述第一平面区域检测模型输出的所述环境中的平面在所述图像中的多个第一平面区域的位置。
26.根据权利要求24所述的设备，其特征在于，所述处理器还用于：
获取所述环境的深度图像；
所述处理器确定所述环境中的平面在所述图像中的多个第一平面区域时，具体用于：
将所述深度图像输入第二平面区域检测模型，以获取所述第二平面区域检测模型输出的所述环境中的平面在所述深度图像中的多个第二平面区域的位置；
根据所述多个第二平面区域的位置，将所述多个第二平面投影到所述图像中以确定所述图像中的多个第一平面区域。
27.根据权利要求18-26任一项所述的设备，其特征在于，所述处理器确定所述目标用户的人体关节点在所述图像中的位置时，具体用于：
将所述图像输入第一关节点预测模型，以获取所述第一关节点预测模型输出的人体关节点在所述图像中的位置。
28.根据权利要求27所述的设备，其特征在于，所述人体关节点包括人体躯干的关节点，所述第一关节点预测模型包括第一人体躯干关节点预测模型，所述处理器将所述图像输入第一关节点预测模型，以获取所述第一关节点预测模型输出的人体关节点在所述图像中的位置之前，还用于：
将所述图像输入第一用户识别模型，以确定所述目标用户在所述图像中的用户区域；
根据所述目标用户在所述图像中的用户区域，从所述图像中确定所述目标用户的用户图像；
所述处理器将所述图像输入第一关节点预测模型，以获取所述第一关...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘志鹏，李思晋，
申请(专利权)人：深圳市大疆创新科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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