[发明专利]数据的处理方法、装置及设备

说明书

本发明实施例提供了一种数据的处理方法、装置及设备，方法包括：获取图像数据；确定位于图像数据中的至少一个平面以及至少一个平面在世界坐标系下的水平线和竖直线；基于水平线和竖直线获取至少一个平面中像素点的位置信息和方向信息；在至少一个平面中，根据位置信息和方向信息确定至少一个用于插入数据的数据插入位置。本实施例中的方法基于平面所对应的水平线和竖直线获取平面中像素点的位置信息和方向信息；根据位置信息和方向信息确定数据插入位置，有效地实现了在图像数据中自动寻找合适的区域来植入数据，有效地节约了人力成本，降低了图像后期处理的制作成本，并且可以在不破坏原图像主要内容、不影响视觉效果的前提下，传递其他信息内容。

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种数据的处理方法、装置及设备。

背景技术

图像植入技术是指将素材(文字、图像、视频等)插入到现有图片中，保持原有透视效果，无违和感的融入原图像中进行展示。现有技术中，在获取到待植入素材和现有图片之后，一般是通过人工指定或者选择的方式在现有图片中确定待植入素材的插入位置，这样的图像植入过程不仅增加了人工成本和时间成本，增加了图像植入过程的复杂程度，并且也降低了图像植入的效率，无法实现对图像的批量处理。

发明内容

本发明实施例提供一种数据的处理方法、装置及设备，可以自动地确定用于插入数据的数据插入位置，节省了人力成本和时间成本，同时也降低了图像植入流程的复杂程度，提高了图像植入的效率，可实现对图像的批量处理。

第一方面，本发明实施例提供一种数据的处理方法，包括：

获取图像数据；

确定位于所述图像数据中的至少一个平面以及至少一个平面在世界坐标系下的水平线和竖直线；

基于所述水平线和竖直线获取至少一个平面中像素点的位置信息和方向信息；

在至少一个所述平面中，根据所述位置信息和方向信息确定至少一个用于插入数据的数据插入位置。

如上所述的方法，确定位于所述图像数据中的至少一个平面，包括：

获取所述图像数据中每个像素点的语义标签和预测法线方向；

根据所述语义标签对所述图像数据中的所有像素进行分组，获得分组结果；

基于所述预测法线方向获取所述分组结果中每个像素点的法线预测可信度；

根据所述法线预测可信度对所述分组结果进行处理，获得位于所述图像数据中的至少一个平面掩模。

如上所述的方法，获取所述图像数据中每个像素点的语义标签和预测法线方向，包括：

基于卷积神经网络获取数据分类系统；

利用所述数据分类系统对所述图像数据进行处理，获取所述图像数据中每个像素点的语义标签和预测法线方向。

如上所述的方法，基于卷积神经网络获取数据分类系统，包括：

获取训练数据，所述训练数据包括以下至少之一：基于预设训练图像的像素级语义标签、基于预设训练图像的颜色深度数据、基于预设训练图像中预设像素点的预测法线方向、基于预设训练图像的任意两个像素点与相机之间的距离关系；

利用所述卷积神经网络对所述训练数据进行学习训练，获得所述数据分类系统。

如上所述的方法，根据所述语义标签对所述图像数据中的所有像素进行分组，获得分组结果，包括：

获取所述图像数据中每个像素点的像素位置信息；

根据所述语义标签、所述像素位置信息和预测法线方向对所述像素点进行聚类处理，获得分组结果。