数据处理方法、装置、存储介质及电子设备制造方法及图纸

本申请公开了一种数据处理方法、装置、存储介质及电子设备。该方法包括：获取目标对象的三维模型；改变三维模型的姿态，得到不同姿态的三维模型；确定基于不同姿态的三维模型生成的姿态数据。本申请可以提高获取姿态数据的效率。效率。效率。

Data processing method, device, storage medium and electronic equipment

【技术实现步骤摘要】
数据处理方法、装置、存储介质及电子设备


[0001]本申请属于电子
，尤其涉及一种数据处理方法、装置、存储介质及电子设备。

技术介绍

[0002]随着计算机技术的发展，深度学习在各个领域大放异彩。深度神经网络在许多任务中都表现良好，但这些网络通常都需要获取大量数据才能避免过度拟合。然而，相关技术中，在获取与姿态相关的数据时，获取效率较低。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供一种数据处理方法、装置、存储介质及电子设备，可以提高获取姿态数据的效率。
[0004]第一方面，本申请实施例提供一种数据处理方法，包括：
[0005]获取目标对象的三维模型；
[0006]改变所述三维模型的姿态，得到不同姿态的三维模型；
[0007]确定基于所述不同姿态的三维模型生成的姿态数据。
[0008]第二方面，本申请实施例提供一种数据处理装置，包括：
[0009]模型获取模块，用于获取目标对象的三维模型；
[0010]姿态改变模块，用于改变所述三维模型的姿态，得到不同姿态的三维模型；
[0011]数据确定模块，用于确定基于所述不同姿态的三维模型生成的姿态数据。
[0012]第三方面，本申请实施例提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机上执行时，使得所述计算机执行本申请实施例提供的数据处理方法。
[0013]第四方面，本申请实施例还提供一种电子设备，包括存储器，处理器，所述处理器通过调用所述存储器中存储的计算机程序，用于执行本申请实施例提供的数据处理方法。
[0014]本申请实施例中，通过获取目标对象的三维模型；改变三维模型的姿态，得到不同姿态的三维模型；确定基于不同姿态的三维模型生成的姿态数据，相对于相关技术中针对某个对象需要在不同姿态下进行数据采集与模型重建的流程，才能得到该对象在不同姿态下的三维模型的方案来说，本方案只需获取某个对象在一个姿态下的三维模型，就可以通过改变该三维模型的姿态得到该对象在不同姿态下的三维模型，从而可确定基于不同姿态的三维模型生成的姿态数据，进而可以提高获取基于不同姿态的三维模型生成的姿态数据的效率。
附图说明
[0015]下面结合附图，通过对本申请的具体实施方式详细描述，将使本申请的技术方案及其有益效果显而易见。
[0016]图1是本申请实施例提供的数据处理方法的流程示意图。
[0017]图2是本申请实施例提供的获取彩色图像和深度图像的示意图。
[0018]图3是本申请实施例提供的对点云数据进行对齐处理的示意图。
[0019]图4是本申请实施例提供的得到不同姿态的三维模型的示意图。
[0020]图5是本申请实施例提供的数据处理装置的结构示意图。
[0021]图6是本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0022]应当说明的是，本申请中的术语“第一”、“第二”和“第三”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或模块的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或模块，而是某些实施例还包括没有列出的步骤或模块，或某些实施例还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或模块。
[0023]在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
[0024]本申请实施例提供一种数据处理方法、数据处理装置、存储介质及电子设备，其中数据处理方法的执行主体可以是本申请实施例提供的数据处理装置，或者集成了该数据处理装置的电子设备，其中该数据处理装置可以采用硬件或者软件的方式实现。其中，电子设备可以是智能手机、平板电脑、掌上电脑、笔记本电脑等配置有处理器而具有数据处理能力的设备。
[0025]请参阅图1，图1是本申请实施例提供的数据处理方法的流程示意图，流程可以包括：
[0026]101、获取目标对象的三维模型。
[0027]其中，目标对象可以为模型训练所针对的对象，如人、猫或狗等。
[0028]例如，当需要进行人体姿态识别的模型训练时，目标对象可以为人。
[0029]又例如，当需要进行猫的行为识别的模型训练时，目标对象可是猫。
[0030]三维模型是物体的多边形表示，通常用电子设备进行显示。显示的物体可以是现实世界的实体，也可以是虚构的物体。任何物理自然界存在的东西都可以用三维模型表示。
[0031]本实施例中，电子设备可获取目标对象的三维模型。其中，该三维模型可以是目标对象在某一姿态下的三维模型。
[0032]102、改变三维模型的姿态，得到不同姿态的三维模型。
[0033]本实施例中，当获取到目标对象的三维模型之后，电子设备可改变目标对象的三维模型的姿态，得到不同姿态的三维模型。
[0034]103、确定基于不同姿态的三维模型生成的姿态数据。
[0035]本实施例中，当得到不同姿态的三维模型之后，电子设备可确定基于不同姿态的三维模型生成的姿态数据。
[0036]比如，电子设备可根据目标对象对应的每一姿态的三维模型进行渲染，以渲染目标对象对应的每一姿态的多张图像，如180张图像、360张图像或400张图像，将目标对象对
应的每一姿态的多张图像作为姿态数据，从而电子设备可得到基于目标对象的不同姿态的三维模型生成的姿态数据。可以理解的是，当得到到基于目标对象的不同姿态的三维模型生成的姿态数据之后，电子设备可结合基于其他对象的不同姿态的三维模型生成的姿态数据进行相应模型，如用于姿态识别的模型、用于行为识别的模型或用于步态识别的模型等模型的训练。其中，目标对象和其他对象属于同一类对象，如均为猫。
[0037]又比如，电子设备可直接将目标对象对应的不同姿态的三维模型作为姿态数据，从而电子设备可得到基于目标对象的不同姿态的三维模型生成的姿态数据。可以理解的是，当得到基于目标对象的不同姿态的三维模型生成的姿态数据之后，电子设备可结合基于其他对象的不同姿态的三维模型生成的姿态数据进行相应模型，如用于姿态识别的模型、用于行为识别的模型或用于步态识别的模型等模型的训练。其中，目标对象和其他对象属于同一类对象，如均为人。
[0038]本申请实施例中，通过获取目标对象的三维模型；改变三维模型的姿态，得到不同姿态的三维模型；确定基于不同姿态的三维模型生成的姿态数据，相对于相关技术中针对某个对象需要在不同姿态下进行数据采集与模型重建的流程，才能得到该对象在不同姿态下的三维模型的方案来说，本方案只需获取某个对象在一个姿态下的三维模型，就可以通过改变该三维模型的姿态得到该对象在不同姿本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：获取目标对象的三维模型；改变所述三维模型的姿态，得到不同姿态的三维模型；确定基于所述不同姿态的三维模型生成的姿态数据。2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述获取目标对象的三维模型，包括：获取目标对象在多个视角下的点云数据；融合所述目标对象在多个视角下的点云数据，得到所述目标对象的点云模型；对所述点云模型进行重建处理，得到所述目标对象的三维模型。3.根据权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，所述融合所述目标对象在多个视角下的点云数据，得到所述目标对象的点云模型，包括：对所述目标对象在相邻两视角下的点云数据进行全局对齐处理，得到所述目标对象在相邻两视角下的点云数据之间的初始变换矩阵；确定所述目标对象在相邻两视角下的点云数据之间的颜色差异和几何差异；根据所述初始变换矩阵、所述颜色差异和所述几何差异，对所述目标对象在相邻两视角下的点云数据进行局部对齐处理，得到所述目标对象在相邻两视角下的点云数据之间的目标变换矩阵；根据所述目标变换矩阵，融合所述目标对象在多个视角下的点云数据，得到所述目标对象的点云模型。4.根据权利要求3所述的数据处理方法，其特征在于，所述对所述目标对象在相邻两视角下的点云数据进行全局对齐处理，得到所述目标对象在相邻两视角下的点云数据之间的初始变换矩阵，包括：对所述目标对象在相邻两视角下的点云数据进行特征提取处理，得到用于全局对齐的候选几何特征；从所述候选几何特征中选取出用于全局对齐的目标几何特征；根据所述目标几何特征，对所述目标对象在相邻两视角下的点云数据进行全局对齐处理，得到所述目标对象在相邻两视角下的点云数据之间的初始变换矩阵。5.根据权利要求3所述的数据处理方法，其特征在于，所述对所述目标对象在相邻两视角下的点云数据进行全局对齐处理，得到所述目标对象在相邻两视角下的点云数据之间的初始变换矩阵，包括：将所述目标对象在相邻两视角下的点云数据输入特征提取模型中，得到用于全局对齐的目标几何特征；根据所述目标几何特征，对所述目标对象在相邻两视角下的点云...

【专利技术属性】
技术研发人员：王锡浩，黄晗，郭彦东，
申请(专利权)人：OPPO广东移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：