[发明专利]图像处理方法、图像处理装置及存储介质

说明书

本公开是关于一种图像处理方法、图像处理装置及存储介质。所述方法包括确定第一图像中目标对象的当前姿态及所述当前姿态对应的三维空间信息；根据二维平面到三维空间之间的对应关系，将所述三维空间信息映射到二维平面得到第二图像；比对所述第一图像和第二图像，确定出所述第一图像中所述目标对象的轮廓是否完整；在所述第一图像中所述目标对象的轮廓不完整的情况下，根据预设处理方式对所述第一图像进行处理。

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像处理方法、图像处理装置及存储介质。

背景技术

随着互联网技术的发展，推荐信息的投放量越来越大，传统的由设计师的人工设计推荐信息的方式，由于其效率较低、成本较高，已经难以满足大批量推荐信息的投放需求。

为了提高处理效率，通常直接将获取的目标对象的图像填充至模板中的目标对象图像位置，生成待推荐信息；但在实际处理中，获取到的目标对象的图像可能为所述目标对象的局部图像，如此，生成的待推荐信息可能存在目标对象的轮廓缺失的问题。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种图像处理方法、图像处理装置及存储介质。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种图像处理方法，包括：

确定第一图像中目标对象的当前姿态及所述当前姿态对应的三维空间信息；

根据二维平面到三维空间之间的对应关系，将所述三维空间信息映射到二维平面得到第二图像；

比对所述第一图像和所述第二图像，确定出所述第一图像中所述目标对象的轮廓是否完整；

在所述第一图像中所述目标对象的轮廓不完整的情况下，根据预设处理方式对所述第一图像进行处理。

在一些实施例中，所述确定第一图像中目标对象的当前姿态，包括：

从所述第一图像中提取出所述目标对象的第一轮廓信息；

获取所述目标对象的三维模型数据，将所述第一轮廓信息和所述三维模型数据输入至匹配网络中，得到第一图像中所述目标对象的当前姿态。

在一些实施例中，所述将所述第一轮廓信息和所述三维模型数据输入至匹配网络中，得到所述第一图像中所述目标对象的当前姿态，包括：

对所述第一轮廓信息进行尺度不变特征变换(Scale-invariant featuretransform，SIFT)特征提取，得到所述第一轮廓信息中关键点的SIFT特征；

对所述三维模型数据进行固有形状特征(Intrinsic Shape Signatures，ISS)提取，得到所述三维模型数据中关键点的ISS特征；

所述匹配网络中的分类模块基于所述目标对象的所述SIFT特征和所述ISS特征，确定出所述第一轮廓信息对应的所述目标对象的当前姿态。

在一些实施例中，所述从所述第一图像中提取出所述目标对象的第一轮廓信息，包括：

对所述第一图像进行语义分割，得到所述第一图像中所述目标对象的所述第一轮廓信息。

在一些实施例中，所述将所述第一轮廓信息和所述三维模型数据输入至匹配网络之前，所述方法还包括：

对所述目标对象的所述第一轮廓信息进行线性化处理；

所述将所述第一轮廓信息和所述三维模型数据输入至匹配网络中，得到所述第一图像中所述目标对象的当前姿态，包括：

将所述线性化处理后的第一轮廓信息和所述三维模型数据输入至匹配网络中，得到所述第一图像中所述目标对象的当前姿态。