物体简笔画的自动生成方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种物体简笔画的自动生成方法及装置，通过对图像的物体检测、物体特征提取和匹配，快速选取物体对应的简笔画素材，解决了现有技术从拍摄图像中生成物体简笔画时，对图像尺寸、图像标注、系统资源有较高要求的问题，避免图像尺寸对算法的影响，减少复杂图像标注的消耗，有效提高系统的处理效率。有效提高系统的处理效率。有效提高系统的处理效率。

【技术实现步骤摘要】
物体简笔画的自动生成方法及装置


[0001]本专利技术涉及图像处理领域，更具体地说，涉及一种物体简笔画的自动生成方法及装置。

技术介绍

[0002]随着智能手机等智能终端设备性能的提高，越来越多的人习惯使用智能手机拍照和录制视频。智能手机的摄像设备的改进方向主要有两个：一是不断提高的硬件性能，拍摄的照片的质量越来越接近专业单反相机；而是日渐丰富的软件功能，能够提供特定场景模式、物体识别、物体美化等功能，满足人们多样的拍摄需求。
[0003]目前流行的一种功能是在拍摄图像上识别特定物体，并生成特定物体的简笔画，即物体简笔画生成方案，这种功能能够增加拍照的趣味性和互动性。例如，在拍摄天空图像时，天空中的云朵形态多样，依照云朵的边缘作出简笔画，使得在拍摄天空的这个特定场景下时，增强云朵的拍摄效果。
[0004]同时，物体简笔画生成方案也可以用于工业领域，例如产品海报的制作。现有的产品海报制作方法是采用人工的方式，根据产品的实物图片，使用图像处理软件进行处理，这样的方式效率较低，不利于大批量产品的海报生产。因此，需要一种简笔画生成方法，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种物体简笔画的自动生成方法，所述方法包括：对输入图像进行物体检测，获取所述图像中的物体区域；提取所述物体区域的特征向量；将所述物体区域的特征向量与注册简笔画特征库中的特征向量模板进行相似度匹配，获得最相似的特征向量模板对应的注册简笔画素材；根据所述注册简笔画素材在所述输入图像上生成物体简笔画。2.根据权利要求1所述的方法，所述对输入图像进行物体检测，获取所述图像中的物体区域，具体包括：基于物体检测模型D确定所述图像中的物体数量，以及至少一个物体的物体区域；其中，所述物体区域包括物体的位置坐标范围；所述物体检测模型D的训练方法，具体包括：获取已标注物体外轮廓坐标信息的图像集合作为训练样本A；基于MobileNet V2主干网络，利用非极大值抑制NMS算法对所述训练样本A进行候选框的合并，训练得到物体检测模型D。3.根据权利要求1或2所述的方法，所述提取所述物体区域的特征向量，具体包括：基于特征提取模型E，提取所述物体区域的512维特征向量；其中，所述特征提取模型E的训练方法，具体包括：选取注册简笔画素材库中的至少一幅图像，使用不同的阈值参数进行边缘检测，获取每一幅图像的边缘检测数据集合作为训练样本B；基于18层残差神经网络resnet18和压缩激发块SE-Block结构，利用Arcface Loss损失函数对所述训练样本B进行计算，获得特征提取模型E。4.根据权利要求3所述的方法，所述将物体区域的特征向量与注册简笔画特征库中的特征向量模板进行相似度匹配，获得最相似的特征向量模板对应的简笔画素材，具体包括：基于相似度函数公式(1)计算所述物体区域的特征向量f1与所述注册简笔画特征库中的至少一个特征向量模板f2的相似度；确定与所述特征向量最相似的特征向量模板f2对应的注册简笔画素材。5.根据权利要求4所述的方法，所述注册简笔画特征库中的特征向量模板的获取方法，具体包括：对注册简笔画素材库中的所有图像进行边缘检测，获得注册简笔画边缘检测图像集合；基于特征提取模型E从所述注册简笔画边缘检测图像集合中提取注册简笔画特征库的特征向量模板集合。6.根据权利要求5所述的方法，所述根据注册简笔画素材在所述输入图像上生成物体简笔画，具体包括：基于所述物体区域的位置坐标范围，将获得的所述简笔画素材缩放至合适的大小，生成在所述输入图像上。
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【专利技术属性】
技术研发人员：徐婷，邹建法，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：