[发明专利]一种3D人像食品打印方法

摘要

本发明公开了一种3D人像食品打印方法，包括以下步骤：输入人脸图像转换为灰度图、寻找人脸上特征区域的83个人脸特征点、预处理，加强人脸特征点的灰度值、采用ETF算法，构造人脸图像的平滑方向场、采用FDOG算法进行基于方向场流向的各向异性高斯滤波，通过二值化，得到人脸图像轮廓、采用八连通深度优先遍历，去掉局部细节，得到简化的人脸轮廓图像、通过prim算法将线段将最近的线段两两连通，形成一笔划人脸轮廓路径、采用侵蚀算法，对路径进行简化，得到最终的人脸3D打印路径。本发明在简化生成人像3D打印路径的同时保留住了人脸上的大部分轮廓信息，且方法明确，界面友好，结果很棒，可用于3D食品打印以及商业app等领域。

主权项

1.一种3D人像食品打印方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)用户将输入的人脸源图像由RGB图像转换为灰度图；(2)利用face++API，对人脸特征区域的83个人脸特征点进行标识，获得83个涵盖脸部轮廓，包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴轮廓的特征点；(3)将灰度图进行预处理，加强face++人脸关键点插值后得到的脸部轮廓的灰度值；(4)利用边缘切向流构造算法，构造人脸图像的平滑方向场；(5)利用沿着方向流场的高斯差分算法，进行基于方向场流向的各向异性高斯滤波，最后根据预设的阈值进行二值化，从而得到人脸图像的轮廓；(6)对步骤(5)得到的二值图像进行避开face++标记的人脸关键点的八连通深度遍历搜索，删除像素点低于300的连通线段，从而简化图像；(7)将步骤(6)得到的各个离散的连通线条抽象为一个点，进而将一笔画问题转换为图论问题，利用普里姆算法将距离最近的连通区域两两相连，将所有线条连成一体；(8)采用侵蚀算法，对步骤(7)得到的一笔画路径进行简化，通过依次遍历所有像素点，得到最终的3D打印路径；在步骤(2)中所述对人脸特征区域的83个人脸特征点进行标识，具体方法为：(2‑1)找到人脸的位置并在这个基础上定位人脸关键点如眼睛中心或嘴角的位置；(2‑2)把人脸通过缩放、旋转、拉伸等图像变化变到一个比较标准的大小位置；(2‑3)加入人脸光学校正模块，通过滤波方法去除对光照更加敏感的面部特征；(2‑4)从人脸区域提取包括局部二值模式、方向梯度直方图、Gabor滤波的各种特征；(2‑5)根据人脸上关键特征的分布，将人脸划分成以下五个特征区域：脸部轮廓特征区域、眉毛特征区域、眼睛特征区域、鼻子特征区域、嘴唇特征区域和脸颊特征区域；(2‑6)对人脸的五个特征区域的各特征点进行标识；步骤(6)中所述的简化图像具体方法如下：(6‑1)通过边缘切向流与沿着流场的高斯差分算法得到二值图，预先标记含有Face++人脸关键点的连通线条；(6‑2)对其二值图中每一个像素点避开标记的人脸关键点线条采取八连通深度搜索遍历，统计每一个连通线条的像素点的个数，并设置阈值；(6‑3)删除像素点数低于300并且不通过特征点的连通线条，从而简化图片；步骤(7)中所述的将所有线条连成一体的方法如下：(7‑1)采取八连通深度搜索遍历对连通域进行标记，将各个离散的连通线条抽象为一个点，进而将问题抽象为一个图论问题；(7‑2)依次枚举两两连通域间的最短距离，并记录达到最短距离时对应的两点坐标；(7‑3)最小生成树普里姆算法进行距离最近的两个连通域互连，达到互连边的权值之和最小。