本申请实施例提供一种图像处理方法、装置及设备，该方法包括：电子设备获取目标对象的至少两张待处理图像；至少两张待处理图像包括至少两个拍摄视角拍摄的图像；将至少两张待处理图像输入至目标三维重建模型中，重建目标对象对应的目标三维体型；该目标三维重建模型是根据M个预设尺寸关键点训练得到的；其中M为正整数；输出目标三维体型。这样，本申请实施例将至少两张图像输入至目标三维重建模型中即可得到目标对象的三维体型，能够提高体型重建的便捷性，降低成本；同时目标三维重建模型是基于预设尺寸关键点训练得到的，精度更高，并且采用不同视角的图像作为输入，能够提高人体体型重建的准确度。型重建的准确度。型重建的准确度。
【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、装置及设备
[0001]本申请涉及计算机
，尤其涉及一种图像处理方法、装置及设备。
技术介绍
[0002]随着互联网、物联网等技术的不断发展，各个行业逐渐向数字化转型。在数字化的大背景下，人体体征的数字化对服饰等行业的重要性愈加凸显。消费者基于体征数据购买服饰，能够解决线上消费时尺码选择困难、退货率高等问题。
[0003]相关技术中在进行人体体征数字化时，一种方式是采用专业扫描设备进行体征重建，这种方式需要用户与专业扫描设备进行交互，不够便捷且成本较高；另一种方式是由电子设备根据图像来预估用户的尺码信息，这种预估方式准确度不高，与用户真实体型差异较大。
技术实现思路
[0004]本申请的多个方面提供一种图像处理方法、装置及设备，用以提高体型重建的便捷性和准确度、降低体型重建的成本。
[0005]第一方面，本申请实施例提供一种图像处理方法，包括：
[0006]获取目标对象的至少两张待处理图像；所述至少两张待处理图像包括至少两个拍摄视角拍摄的图像；
[0007]将所述至少两张待处理图像输入至目标三维重建模型中，重建所述目标对象对应的目标三维体型；所述目标三维重建模型根据M个预设尺寸关键点训练得到；所述M为正整数；
[0008]输出所述目标三维体型。
[0009]在一种可能的实施方式中，所述将所述至少两张待处理图像输入至目标三维重建模型中，重建所述目标对象对应的目标三维体型，包括：
[0010]基于所述至少两张待处理图像，通过所述目标三维重建模型确定所述目标对象对应的全局特征、拍摄参数以及体态参数；
[0011]根据所述全局特征、拍摄参数以及体态参数，通过所述目标三维重建模型重建所述目标三维体型。
[0012]在一种可能的实施方式中，所述通过所述目标三维重建模型确定所述目标对象对应的全局特征，包括：
[0013]在所述待处理图像中，确定所述目标对象所在的图像区域；
[0014]从所述待处理图像中切割所述图像区域，得到所述目标对象对应的至少两个目标图块；
[0015]确定每个所述目标图块分别对应的一组语义特征；
[0016]将至少两组所述语义特征进行融合，得到所述全局特征。
[0017]在一种可能的实施方式中，所述确定每个所述目标图块分别对应的一组语义特
征，包括：
[0018]将各个所述目标图块输入至基于卷积神经网络的深度编码器中，提取所述目标图块对应的一组语义特征；所述目标三维重建模型包括所述基于卷积神经网络的深度编码器。
[0019]在一种可能的实施方式中，所述将至少两组所述语义特征进行融合，得到所述全局特征，包括：
[0020]将所述至少两组语义特征作为至少两个时序，输入特征融合器中得到所述全局特征；所述目标三维重建模型包括所述特征融合器。
[0021]在一种可能的实施方式中，所述通过所述目标三维重建模型确定所述目标对象对应的拍摄参数以及体态参数，包括：
[0022]根据编码器以及拟合器对待处理图像进行预测处理，得到所述拍摄参数以及体态参数；所述目标三维重建模型中包括所述编码器以及所述拟合器。
[0023]在一种可能的实施方式中，所述根据所述全局特征、拍摄参数以及体态参数，通过所述目标三维重建模型重建所述目标三维体型，包括：
[0024]将所述全局特征、拍摄参数以及体态参数进行拟合，得到预测参数；
[0025]将所述预测参数输入至人体重建模型中，得到所述目标三维体型；所述目标三维重建模型中包括所述人体重建模型。
[0026]在一种可能的实施方式中，在所述将所述至少两张待处理图像输入至目标三维重建模型中之前，所述方法还包括：
[0027]将样本图像输入至预设三维重建模型中，得到样本三维体型；
[0028]将所述样本三维体型投射到二维平面中，得到所述样本三维体型对应的样本投射尺寸关键点；
[0029]将所述样本投射尺寸关键点与预设尺寸关键点进行对比，确定损失值；
[0030]根据所述损失值，调整所述预设三维重建模型的参数并进行迭代训练，得到所述目标三维重建模型。
[0031]在一种可能的实施方式中，所述输出所述目标三维体型，包括：
[0032]对所述目标三维体型进行预设处理，得到待显示三维体型；所述预设处理包括服饰添加以及面部处理其中至少一种；
[0033]展示所述待显示三维体型。
[0034]在一种可能的实施方式中，在所述输出所述目标三维体型之后，所述方法还包括：
[0035]响应于针对所述目标三维体型的触控操作，按照所述触控操作对应的预设调整类型调整所述目标三维体型；所述预设调整类型包括旋转、放大、或者缩小其中至少一种。
[0036]第二方面，本申请实施例提供一种图像处理方法，包括：
[0037]响应于对第一控件输入的触控操作，获取目标对象的至少两张待处理图像；所述至少两张待处理图像包括至少两个拍摄视角拍摄的图像；
[0038]响应于对第二控件输入的触控操作，将所述至少两张待处理图像输入至目标三维重建模型中，重建所述目标对象对应的目标三维体型；所述目标三维重建模型根据M个预设尺寸关键点训练得到；所述M为正整数；
[0039]输出并显示所述目标三维体型。
[0040]第三方面，本申请实施例提供一种图像处理装置，包括：
[0041]获取模块，用于获取目标对象的至少两张待处理图像；所述至少两张待处理图像包括至少两个拍摄视角拍摄的图像；
[0042]重建模块，用于将所述至少两张待处理图像输入至目标三维重建模型中，重建所述目标对象对应的目标三维体型；所述目标三维重建模型根据M个预设尺寸关键点训练得到；所述M为正整数；
[0043]输出模块，用于输出所述目标三维体型。
[0044]在一种可能的实施方式中，所述重建模块，具体用于：
[0045]基于所述至少两张待处理图像，通过所述目标三维重建模型确定所述目标对象对应的全局特征、拍摄参数以及体态参数；
[0046]根据所述全局特征、拍摄参数以及体态参数，通过所述目标三维重建模型重建所述目标三维体型。
[0047]在一种可能的实施方式中，所述重建模块，具体用于：
[0048]在所述待处理图像中，确定所述目标对象所在的图像区域；
[0049]从所述待处理图像中切割所述图像区域，得到所述目标对象对应的至少两个目标图块；
[0050]确定每个所述目标图块分别对应的一组语义特征；
[0051]将至少两组所述语义特征进行融合，得到所述全局特征。
[0052]在一种可能的实施方式中，所述重建模块，具体用于：
[0053]将各个所述目标图块输入至基于卷积神经网络的深度编码器中，提取所述目标图块对应的一组语义特征；所述目标三维重建模型包括所述基于卷积神经网络的深度编码器。
[0054]在一本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：获取目标对象的至少两张待处理图像；所述至少两张待处理图像包括至少两个拍摄视角拍摄的图像；将所述至少两张待处理图像输入至目标三维重建模型中，重建所述目标对象对应的目标三维体型；所述目标三维重建模型根据M个预设尺寸关键点训练得到；所述M为正整数；输出所述目标三维体型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述至少两张待处理图像输入至目标三维重建模型中，重建所述目标对象对应的目标三维体型，包括：基于所述至少两张待处理图像，通过所述目标三维重建模型确定所述目标对象对应的全局特征、拍摄参数以及体态参数；根据所述全局特征、拍摄参数以及体态参数，通过所述目标三维重建模型重建所述目标三维体型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过所述目标三维重建模型确定所述目标对象对应的全局特征，包括：在所述待处理图像中，确定所述目标对象所在的图像区域；从所述待处理图像中切割所述图像区域，得到所述目标对象对应的至少两个目标图块；确定每个所述目标图块分别对应的一组语义特征；将至少两组所述语义特征进行融合，得到所述全局特征。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定每个所述目标图块分别对应的一组语义特征，包括：将各个所述目标图块输入至基于卷积神经网络的深度编码器中，提取所述目标图块对应的一组语义特征；所述目标三维重建模型包括所述基于卷积神经网络的深度编码器。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将至少两组所述语义特征进行融合，得到所述全局特征，包括：将所述至少两组语义特征作为至少两个时序，输入特征融合器中得到所述全局特征；所述目标三维重建模型包括所述特征融合器。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过所述目标三维重建模型确定所述目标对象对应的拍摄参数以及体态参数，包括：根据编码器以及拟合器对待处理图像进行预测处理，得到所述拍摄参数以及体态参数；所述目标三维重建模型中包括所述编码器以及所述拟合器。7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述全局特征、拍摄参数以及体态参数，通过所述目标三维重建模型重建所述目标三维体型，包括：将所述全局特征、拍摄参数以及体态参数进行拟合，得到预测参数；将所述预测参数输入至人体重建模型中，得到所...
【专利技术属性】
技术研发人员：王改革，刘奎龙，
申请(专利权)人：阿里巴巴中国有限公司，
类型：发明
国别省市：
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