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利用二维图像的分割三维对象网格修改二维图像制造技术

技术编号:41399327 阅读:21 留言:0更新日期:2024-05-20 19:23
本公开涉及利用二维图像的分割三维对象网格修改二维图像。公开了用于生成表示二维图像的三维网格以用于编辑二维图像的方法、系统和非暂态计算机可读存储介质。所公开的系统利用第一神经网络来基于估计的视差来确定二维图像的像素的密度值。所公开的系统根据密度值对二维图像中的点进行采样,并基于采样点生成镶嵌。所公开的系统利用第二神经网络来估计相机参数,并基于所估计的二维图像的像素的相机参数来修改三维网格。在一个或多个附加实施例中,所公开的系统生成三维网格以根据位移输入修改二维图像。具体地,所公开的系统将三维网格映射到二维图像,响应于位移输入修改三维网格,并更新二维图像。

【技术实现步骤摘要】


技术介绍

1、计算机处理技术的改善导致了图像处理领域的重大进步。许多行业利用图像处理技术,包括机器学习模型,从而以各种方式操纵数字图像。为了说明,许多实体使用神经网络图像处理来检测和修改二维图像的对象,以便通过图像编辑工具进行进一步修改。然而,使用具有现有图像编辑工具的图像处理应用来编辑数字图像通常是一项耗时且计算昂贵的任务,需要大量使用图像编辑工具的经验。此外,许多实体正在调整图像编辑应用以在具有有限处理资源或用户界面能力的各种设备上使用,从而提供更多的轻量级、灵活的图像处理模型的效用。


技术实现思路

1、本公开描述了通过生成表示二维图像的自适应三维网格以用于编辑二维图像来解决上述问题(除了提供其他益处之外)的方法、非暂态计算机可读介质和系统的一个或多个实施例。具体地,在一个或多个实施例中,所公开的系统利用第一神经网络来基于估计视差来确定二维图像的像素的密度值。所公开的系统根据密度值对二维图像中的点进行采样,并基于采样点生成镶嵌(tessellation)。此外,所公开的系统利用第二神经网络来估计二维图像本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种方法,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其中生成所述三维网格包括:

3.根据权利要求1所述的方法,其中分割所述三维网格包括:

4.根据权利要求3所述的方法,其中分割所述三维网格包括:

5.根据权利要求3所述的方法,其中分割所述三维网格包括:

6.根据权利要求1所述的方法,其中修改所选择的三维对象网格包括:

7.根据权利要求1所述的方法,其中修改所选择的三维对象网格包括:

8.根据权利要求1所述的方法,其中生成所述修改的二维图像包括:

9.根据权利要求1所述的方法,其中修改所选择的三...

【技术特征摘要】

1.一种方法,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其中生成所述三维网格包括:

3.根据权利要求1所述的方法,其中分割所述三维网格包括:

4.根据权利要求3所述的方法,其中分割所述三维网格包括:

5.根据权利要求3所述的方法,其中分割所述三维网格包括:

6.根据权利要求1所述的方法,其中修改所选择的三维对象网格包括:

7.根据权利要求1所述的方法,其中修改所选择的三维对象网格包括:

8.根据权利要求1所述的方法,其中生成所述修改的二维图像包括:

9.根据权利要求1所述的方法,其中修改所选择的三维对象网格包括根据所述位移输入来修改所选择的三维对象网格,而不修改与三维环境内的所选择的三维对象网格相邻的一个或多个附加三维对象网格。

10.一种系统,包括:

11.根据权利要求10所述的系统,其中检测所述多个对象包括:

12.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员:R·麦克N·卡尔M·加德拉
申请(专利权)人:奥多比公司
类型:发明
国别省市:

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