一种对象颜色的估计方法技术

本公开实施例公开了一种对象颜色的估计方法

【技术实现步骤摘要】
一种对象颜色的估计方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本公开实施例涉及图像处理
，尤其涉及一种对象颜色的估计方法
、
装置
、
电子设备及存储介质
。

技术介绍

[0002]现有技术中，可基于图像分割模型对人物图像进行分割，从而可根据分割的服装区域确定服装的颜色信息
。
现有技术的不足之处至少包括：服装区域分割越精细，就需要越复杂的网络结构支持
。
过于复杂的网络结构不仅会导致训练及分割过程耗时长
、
效率低，还会占用更多的配置资源，对资源受限的设备普适性低
。

技术实现思路

[0003]本公开实施例提供了一种对象颜色的估计方法
、
装置
、
电子设备及存储介质，无需复杂的网络结构支持，能够快速地对精细对象进行颜色估计，且普适性高
。
[0004]第一方面，本公开实施例提供了一种对象颜色的估计方法，包括：
[0005]获取目标图像中包含目标对象的分割区域，以及所述分割区域内与所述目标对象相关的各关键点位置；
[0006]根据所述各关键点位置，从所述分割区域中确定属于所述目标对象的目标区域；
[0007]根据所述目标区域内各像素点的颜色信息，确定所述目标对象的颜色信息
。
[0008]第二方面，本公开实施例还提供了一种对象颜色的估计装置，包括：
[0009]分割区域获取模块，用于获取目标图像中包含目标对象的分割区域，以及所述分割区域内与所述目标对象相关的各关键点位置；
[0010]目标区域确定模块，用于根据所述各关键点位置，从所述分割区域中确定属于所述目标对象的目标区域；
[0011]颜色信息确定模块，用于根据所述目标区域内各像素点的颜色信息，确定所述目标对象的颜色信息
。
[0012]第三方面，本公开实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
[0013]一个或多个处理器；
[0014]存储装置，用于存储一个或多个程序，
[0015]当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本公开实施例任一所述的对象颜色的估计方法
。
[0016]第四方面，本公开实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如本公开实施例任一所述的对象颜色的估计方法
。
[0017]本公开实施例的技术方案，通过获取目标图像中包含目标对象的分割区域，以及分割区域内与目标对象相关的各关键点位置，直接根据各关键点位置从分割区域中确定属于目标对象的目标区域；无需通过图像分割模型确定目标对应的目标区域；并且根据目标
区域内各像素点的颜色信息，确定目标对象的颜色信息
。
解决了现有技术中通过复杂的网络结构实现目标区域分割而导致的耗时长
、
效率低的问题，本公开实施例通过结合关键点位置，实现在分割区域中精细化地确定出目标区域，并对目标区域进行颜色估计，提高了颜色估计的便捷性和普适性
。
附图说明
[0018]结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征
、
优点及方面将变得更加明显
。
贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素
。
应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制
。
[0019]图1为本公开实施例所提供的一种对象颜色的估计方法的流程示意图；
[0020]图2为本公开实施例所提供的一种袖子对象颜色的估计方法的流程示意图；
[0021]图3为本公开实施例所提供的一种人体全身示意图；
[0022]图4为本公开实施例所提供的一种解析示意图；
[0023]图5为本公开实施例所提供的一种目标区域的示意图；
[0024]图6为本公开实施例所提供的一种鞋子对象颜色的估计方法的流程示意图；
[0025]图7为本公开实施例所提供的另一种人体全身示意图；
[0026]图8为本公开实施例所提供的另一种解析示意图；
[0027]图9为本公开实施例所提供的另一种目标区域的示意图；
[0028]图
10
为本公开实施例所提供的一种对象颜色的估计装置的结构示意图；
[0029]图
11
为本公开实施例所提供的一种电子设备的结构示意图
。
具体实施方式
[0030]下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例
。
虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开
。
应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围
。
[0031]应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和
/
或并行执行
。
此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和
/
或省略执行示出的步骤
。
本公开的范围在此方面不受限制
。
[0032]本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。
术语“基于”是“至少部分地基于”。
术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。
其他术语的相关定义将在下文描述中给出
。
[0033]需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置
、
模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置
、
模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系
。
[0034]需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
[0035]可以理解的是，在使用本公开各实施例公开的技术方案之前，均应当依据相关法律法规通过恰当的方式对本公开所涉及个人信息的类型
、
使用范围
、
使用场景等告知用户
并获得用户的授权
。
[0036]可以理解的是，上述通知和获取用户授权过程仅是示意性的，不对本公开的实现方式构成限定，其它满足相关法律法规的方式也可应用于本公开的实现方式中
。
[0037]图1为本公开实施例所提供的一种对象颜色的估计方法的流程示意图，本公开实施例适用于对人体形象的颜色信息进行估计的情形，尤其适用于在创建个性化的全身数字人形象时，对数字人形象的服装区域的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种对象颜色的估计方法，其特征在于，包括：获取目标图像中包含目标对象的分割区域，以及所述分割区域内与所述目标对象相关的各关键点位置；根据所述各关键点位置，从所述分割区域中确定属于所述目标对象的目标区域；根据所述目标区域内各像素点的颜色信息，确定所述目标对象的颜色信息
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取目标图像中包含目标对象的分割区域之后，还包括：获取所述分割区域的分割类别；若所述分割类别与所述目标对象相匹配，则将所述分割区域作为所述目标区域
。3.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标区域内各像素点的颜色信息，确定所述目标对象的颜色信息，包括：基于预设算法对所述目标区域内各像素点的颜色数值进行运算，得到所述目标对象的颜色数值；其中，所述预设算法包括下述至少一种：分位数算法
、
均值算法和聚类分析算法
。4.
根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述基于预设算法对所述目标区域内各像素点的颜色数值进行运算之前，还包括：将所述目标区域内各像素点的颜色数值转换至目标颜色空间下，得到各转换数值；相应的，所述基于预设算法对所述目标区域内各像素点的颜色数值进行运算，得到所述目标对象的颜色数值，包括：基于所述预设算法对所述各转换数值进行运算，并根据运算结果确定所述目标对象的颜色数值
。5.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标对象属于服装部件对象；所述服装部件对象包括下述至少一项：袖子对象和鞋子对象
。6.
根据权利要求5所述的方法，其特征在于，若所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾伟宏，王旭，
申请(专利权)人：北京字跳网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：