[发明专利]用于对物体进行立体尝试的方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种用于对物体进行立体尝试的方法、装置、设备以及存储介质，涉及数据处理、计算机视觉技术、深度学习、增强现实等人工智能领域。具体实现方案为：获取目标物体图像；调用预设的立体物体模型并确定预设的立体物体模型上的参考密集点；基于目标物体图像和预设的立体物体模型，确定参考密集点与目标物体图像上的像素点的对应关系；基于对应关系，确定目标物体图像对应的目标立体物体模型，并输出目标立体物体模型以供用户进行立体尝试。本实现方式通过预设的立体物体模型上的参考密集点，确定该参考密集点与平面物体上的像素点的对应关系，从而可以基于该对应关系提高对平面物体图像的立体姿态进行估计的准确性，以供用户进行尝试。

技术领域

本申请涉及人工智能领域，具体涉及数据处理、计算机视觉技术、深度学习、增强现实领域，尤其涉及用于对物体进行立体尝试的方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

密集关键点对于准确恢复鞋子姿态是至关重要的。由于关键点检测不可避免的会出现一定的偏差，只使用几个或者几十个点去解姿态就会出现比较大的偏差。

目前的鞋子标注方法是基于稀疏点的，解决了标注中面临的遮挡、准确性等问题。在应对动辄上万点的标注时效果不好。

现在常用的热图法把每个关键点扩展为经过高斯模糊后的特征图，能够大大提升时高复杂场景下关键点的检测精度，但是在有成千上万个点时会占用大量的存储空间和计算时间，让本不富余的硬件资源捉襟见肘。

发明内容

本公开提供了一种用于对物体进行立体尝试的方法、装置、设备以及存储介质。

根据本公开的一方面，提供了一种用于对物体进行立体尝试的方法，包括：获取目标物体图像；调用预设的立体物体模型并确定预设的立体物体模型上的参考密集点；基于目标物体图像和预设的立体物体模型，确定参考密集点与目标物体图像上的像素点的对应关系；基于对应关系，确定目标物体图像对应的目标立体物体模型，并输出目标立体物体模型以供用户进行立体尝试。

根据本公开的另一方面，提供了一种用于对物体进行立体尝试的装置，包括：获取单元，被配置成获取目标物体图像；调用单元，被配置成调用预设的立体物体模型并确定预设的立体物体模型上的参考密集点；对应关系确定单元，被配置成基于目标物体图像和预设的立体物体模型，确定参考密集点与目标物体图像上的像素点的对应关系；目标立体物体模型确定单元，被配置成基于对应关系，确定目标物体图像对应的目标立体物体模型，并输出目标立体物体模型以供用户进行立体尝试。

根据本公开的再一方面，提供了一种用于对物体进行立体尝试的电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如上述用于对物体进行立体尝试的方法。

根据本公开的又一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，上述计算机指令用于使计算机执行如上述用于对物体进行立体尝试的方法。

根据本公开的又一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序在被处理器执行时实现如上述用于对物体进行立体尝试的方法。

根据本申请的技术解决了在对物体中的上万点进行标注时，效果不好的问题，通过预设的立体物体模型上的参考密集点，确定该参考密集点与平面物体上的像素点的对应关系，从而可以基于该对应关系提高在对物体进行上万点的标注时的准确性，从而提高对平面物体图像的立体姿态进行估计的准确性，以供用户对该平面物体图像对应的目标立体物体模型进行立体尝试。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：