[发明专利]虚拟对象识别方法和装置、存储介质及电子装置有效
| 申请号: | 201910563728.8 | 申请日: | 2019-06-26 |
| 公开(公告)号: | CN110378247B | 公开(公告)日: | 2023-09-26 |
| 发明(设计)人: | 姚文韬 | 申请(专利权)人: | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
| 主分类号: | G06V20/40 | 分类号: | G06V20/40;G06V10/75 |
| 代理公司: | 北京康信知识产权代理有限责任公司 11240 | 代理人: | 周婷婷 |
| 地址: | 518000 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
| 权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 虚拟 对象 识别 方法 装置 存储 介质 电子 | ||
1.一种虚拟对象识别方法,其特征在于,包括:
从目标视频中获取待识别的目标图像帧,其中,所述目标视频用于展示虚拟对象在虚拟场景中执行目标任务的过程;
获取状态参数图像模板,其中,所述状态参数图像模板为状态参数提示栏对应的图像模板,所述状态参数提示栏用于提示虚拟对象在所述虚拟场景中所产生的状态变化;
将所述状态参数图像模板与所述目标图像帧进行比对,以生成与所述目标图像帧对应的匹配图,其中,所述匹配图用于记录候选图像区域与所述状态参数图像模板二者之间的匹配度,所述候选图像区域为在所述目标图像帧中与所述状态参数图像模板对应的图像区域;
根据所述匹配图检测目标虚拟对象;
在检测到所述目标虚拟对象的情况下,将从所述目标图像帧中获取到的所述目标虚拟对象所在的对象图像区域,输入到对象识别分类器中,其中,所述对象识别分类器为利用多个样本图像进行训练所得到的用于识别虚拟对象的对象标识的分类器;
根据所述对象识别分类器的输出结果,识别出所述目标虚拟对象的目标对象标识。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述状态参数图像模板与所述目标图像帧进行比对,以生成与所述目标图像帧对应的匹配图包括:
从所述目标图像帧上确定出与所述状态参数图像模板相匹配的候选对象区域集合,其中,所述候选对象区域集合中每个候选对象区域与所述状态参数图像模板的大小相同;
获取所述候选对象区域集合中每个候选对象区域与所述状态参数图像模板之间的匹配度,得到匹配度集;
根据所述匹配度集生成所述匹配图。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述获取所述候选对象区域集合中每个候选对象区域与所述状态参数图像模板之间的匹配度,得到匹配度集包括:
对所述状态参数图像模板进行掩码处理,得到状态参数图像掩码模板;
对所述候选对象区域集合中每个所述候选对象区域进行亮度调整,得到所述候选对象区域的灰度图像;
依次将所述候选对象区域集合中每个所述候选对象区域的灰度图像作为当前灰度图像,执行以下操作,以得到所述匹配度集:
比对所述状态参数图像掩码模板与所述当前灰度图像在各个像素点上的亮度,得到亮度差异;
根据所述亮度差异确定所述当前灰度图像对应的所述候选对象区域与所述状态参数图像模板之间的所述匹配度。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述对所述状态参数图像模板进行掩码处理,得到状态参数图像掩码模板包括:
确定所述状态参数图像模板中用于指示所述虚拟对象在所述虚拟场景中所产生的状态变化的第一区域;
将所述第一区域的亮度调整为第一值,并将所述状态参数图像模板中除所述第一区域之外的第二区域的亮度调整为第二值,以生成所述状态参数图像掩码模板。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述匹配度集生成所述匹配图包括:
依次确定所述匹配度集中的每个所述匹配度对应的所述候选对象区域;
将所述匹配度作为对应的所述候选对象区域的区域标识;
将所述区域标识标记在所述目标图像帧中,以生成所述匹配图。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述根据所述匹配图检测所述目标虚拟对象包括:
将所述匹配图划分为多个目标区域,其中,每个所述目标区域中包括至少一个所述区域标识;
依次获取每个所述目标区域中所述区域标识的最大值,并对所述最大值进行排序,以得到区域标识序列;
确定出所述区域标识序列中前N个最大值对应的所述目标区域,作为待处理目标区域,其中,所述N小于所述区域标识序列中包括的最大值的总数;
依次对所述待处理目标区域执行以下操作:
获取所述待处理目标区域中所述区域标识的最大值与其他各个区域标识的差值,以得到差值平均值;
对所述最大值及所述差值平均值进行加权求和,得到匹配指示参数;
在所述匹配指示参数大于第一阈值的情况下,确定所述待处理目标区域中检测到所述目标虚拟对象。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于腾讯科技(深圳)有限公司,未经腾讯科技(深圳)有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910563728.8/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。





