图像处理方法、装置、电子设备和介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114120414A(43)申请公布日2022.03.01(21)申请号202111439123.1(22)申请日2021.11.29(71)申请人北京百度网讯科技有限公司地址100085北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层(72)发明人王迪(74)专利代理机构中科专利商标代理有限责任公司11021代理人王江选(51)Int.Cl.G06V40/16(2022.01)G06V20/64(2022.01)G06V10/46(2022.01)权利要求书3页说明书8页附图6页(54)发明名称图像处理方法、装置、电子设备和介质(57)摘要本公开提供了一种图像处理方法、装置、设备、介质和产品，涉及人工智能技术领域，具体为图像处理、深度学习等技术领域。图像处理方法包括：处理原始图像数据，得到针对目标对象的调整数据和角度数据；基于调整数据调整三维对象基础数据，得到针对目标对象的初始三维图像数据；基于角度数据，处理初始三维图像数据，得到目标三维图像数据；基于目标三维图像数据，确定针对原始图像数据的关键点。CN114120414ACN114120414A权利要求书1/3页1.一种图像处理方法，包括：处理原始图像数据，得到针对目标对象的调整数据和角度数据；基于所述调整数据调整三维对象基础数据，得到针对所述目标对象的初始三维图像数据；基于所述角度数据，处理所述初始三维图像数据，得到目标三维图像数据；以及基于所述目标三维图像数据，确定针对所述原始图像数据的关键点。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述目标三维图像数据包括多个第一坐标点，所述多个第一坐标点包括关联关键点；所述基于所述目标三维图像数据，确定针对所述原始图像数据的关键点包括：将所述目标三维图像数据进行投影，得到针对所述原始图像数据的二维图像数据，其中，所述二维图像数据包括多个第二坐标点，所述多个第二坐标点与所述多个第一坐标点存在映射关系；以及基于所述映射关系，从所述多个第二坐标点中确定与所述关联关键点对应的坐标点，作为针对所述原始图像数据的关键点。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述目标三维图像数据包括所述关键点的第一标签信息；所述基于所述目标三维图像数据，确定针对所述原始图像数据的关键点包括：将所述目标三维图像数据进行投影，得到针对所述原始图像数据的二维图像数据，其中，所述二维图像数据中包括所述关键点的第二标签信息，所述第二标签信息和所述第一标签信息相关联；以及基于所述第二标签信息，从所述二维图像数据中确定所述关键点。4.根据权利要求1‑3中任意一项所述的方法，其中，所述调整数据包括针对所述三维对象基础数据的三维对象增量数据；所述基于所述调整数据调整三维对象基础数据，得到针对所述目标对象的初始三维图像数据包括：将所述三维对象增量数据添加至所述三维对象基础数据，得到针对所述目标对象的初始三维图像数据。5.根据权利要求1‑4中任意一项所述的方法，其中，所述角度数据表征所述目标对象相对于基准面的目标旋转角度；所述基于所述角度数据，处理所述初始三维图像数据，得到目标三维图像数据包括：基于所述角度数据处理所述初始三维图像数据，使得所述初始三维图像数据所针对的目标对象相对于所述基准面旋转所述目标旋转角度，以得到所述目标三维图像数据。6.根据权利要求1‑5中任意一项所述的方法，其中，所述处理原始图像数据，得到针对目标对象的调整数据和角度数据包括：将所述原始图像数据输入深度学习模型中，得到所述调整数据和所述角度数据，其中，所述深度学习模型包括全连接层，所述全连接层与所述三维对象基础数据和所述角度数据中的至少一个相关联。7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述角度数据与M个角度相关联，M为大于等于1的整数；所述三维对象基础数据的数据维度为N，N为大于1的整数；所述全连接层的维度为M与N之和。8.根据权利要求1‑7中任意一项所述的方法，还包括：2CN114120414A权利要求书2/3页基于针对所述原始图像数据的关键点，对所述目标对象进行面部识别。9.一种图像处理装置，包括：第一处理模块，用于处理原始图像数据，得到针对目标对象的调整数据和角度数据；调整模块，用于基于所述调整数据调整三维对象基础数据，得到针对所述目标对象的初始三维图像数据；第二处理模块，用于基于所述角度数据，处理所述初始三维图像数据，得到目标三维图像数据；以及确定模块，用于基于所述目标三维图像数据，确定针对所述原始图像数据的关键点。10.根据权利要求9所述的装置，其中，所述目标三维图像数据包括多个第一坐标点，所述多个第一坐标点包括关联关键点；所述确定模块包括：第一投影子模块，用于将所述目标三维图像数据进行投影，得到针对所述原始图像数据的二维图像数据，其中，所