[发明专利]一种图像绘制方法、系统、电子设备及介质

说明书

本发明涉及计算机技术领域，其目的在于提供一种图像绘制方法、系统、电子设备及介质。本发明公开了一种图像绘制方法，包括：获取原始图像，并得到所述原始图像的外轮廓图像以及所述原始图像中各元素对应的边缘图像、位置信息和尺寸信息，所述原始图像采用射线图像；根据所述原始图像的外轮廓图像以及所述原始图像中各元素对应的边缘图像、位置信息和尺寸信息，得到所述原始图像对应的虚拟元素数据；对所述虚拟元素数据进行处理，得到所述原始图像对应的重绘图像。本发明可实现对水果图像等原始图像进行重绘，并可展现其内部结构，同时不需大量初始数据源进行训练，重绘成本较低。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别是涉及一种图像绘制方法、系统、电子设备及介质。

背景技术

对水果图像进行重绘，可便于用户在不切开水果的前提下，直观了解水果内部的情况，如果肉含量等，利于提高用户消费体验。目前在水果消费领域，尚无通过机器学习方式对于水果图像进行重绘的案例。

现有技术中，存在将实景或简笔画等转换为重绘图像的系统，如NVIDIA推出的Canvas(将简单的笔触变成逼真的风景图像的实时绘画工具)，其可以将简单的笔触转换成逼真的风景图，具体地，Canvas采用了生成式对抗网络(generative adversarialnetworks,GAN)的AI形式，包含一个生成器、一个鉴别器，以对简笔画的处理为例，其中的生成器用于将简笔画转化为风景画，鉴别器用于生成风景画中的实景图像(如生成湖泊中树木的倒影)，该效果主要是基于对超过500万张图像进行训练得到。

然而，如果将现有的Canvas用于水果图像重绘，发明人发现至少存在如下问题：

a.该现有技术通常用于构建对具体坐标无约束的图像，其生成图像内各元素位置坐标的随机性较强，无法进行精准重绘，使得其不适合获取需要展现内部结构的水果重绘图像，对于真值的呈现力较差；

b.基于该现有技术进行水果图像重绘，需要极大量的水果数据源才可让生成器和鉴别器运行，根据图像的复杂程度不同，预计需要1-100万张以上的原始手工手绘数据源，成本极高。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术问题，本发明提供了一种图像绘制方法、系统、电子设备及介质。

本发明采用的技术方案是：

第一方面，本发明提供了一种图像绘制方法，包括：

获取原始图像，并得到所述原始图像的外轮廓图像以及所述原始图像中各元素对应的边缘图像、位置信息和尺寸信息，所述原始图像采用射线图像；

根据所述原始图像的外轮廓图像以及所述原始图像中各元素对应的边缘图像、位置信息和尺寸信息，得到所述原始图像对应的虚拟元素数据；所述虚拟元素数据包括指定元素的亮光图像、暗部图像、阴影图像、白色亮边图像、白色暗边图像、描边图像、外壳暗部图像和/或虚拟物图像；

对所述虚拟元素数据进行处理，得到所述原始图像对应的重绘图像。

本发明可实现对水果图像等原始图像进行重绘，并可展现其内部结构，同时不需大量初始数据源进行训练，重绘成本较低。具体地，本发明在实施过程中，通过获取射线图像形式的原始图像，并得到所述原始图像的外轮廓图像以及所述原始图像中各元素对应的边缘图像、位置信息和尺寸信息；然后，通过原始图像的外轮廓图像及元素对应的边缘图像等，获取原始图像对应的虚拟元素数据；最后，通过对虚拟元素进行叠加处理，即可得到原始图像对应的重绘图像。在此过程中，由于原始图像采用射线图像，可便于获取原始图像对应物体内部的结构图像，适用于需要在保持物品完整性的前提下，无损展示内部结构的水果图像领域，此外，本发明通过对原始图像处理得到的虚拟元素数据进行叠加得到重绘图像，使得本发明不需采用大量初始图像进行训练即可实现图像重绘，应用成本更低。