CN119399019A 多角度投影方法、装置、设备及存储介质 （万有引力（宁波）电子科技有限公司）

相对于生成目标对象的三维模型且对三维模型进行投影变换来说，大大减少了要处理的坐标2针对多个投影角度中的任意一个目标投影角度，根据所述目标根据各个所述投影坐标生成所述目标对象在所述目标投将所述至少一张图像输入轻量级神经网络模型，将所述轻量级神经个三维坐标确定为所述目标对象的多个关键点针对多个关键点中的任一目标关键点，根据所述相机的三维确定所述投影光线与所述投影面的交点，并根据所述交点获取所述投影面的形状参数，并根据所述投影面的形状参数将所述根据所述至少一张图像对应的基础信息，生成并存储对应的针对所述目标对象的任意一张待处理的目标图像，根据存储在存储单元的插值系数，根据各个像素点的纹理坐标值和所述目标图像对应的纹针对投影后图像中任一目标像素点，根据所述目标像素根据所述权重信息和所述目标像素点所属的德洛内三角形的各个顶点对应的纹理坐3针对投影后图像中任一目标像素点，根据所述第一数组和目标根据所述第一权重、所述第二权重、所述第三权重和所述目标像素确定所述存储单元的剩余存储空间信息，根据所述剩余根据所述数量上限和各个所述投影坐标构建第一确定模块，用于根据目标对象的至少一张图像，确定第二确定模块，用于针对多个投影角度中的任意一个目标投影生成模块，用于根据各个所述投影坐标生成所述目标对象在所所述计算单元用于执行如权利要求1至8任一项所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所45[0018]可选的，根据各个所述投影坐标生成所述目标对象在所述目标投影角度下的图[0025]根据所述权重信息和所述目标像素点所属的德洛内三角形的各个顶点对应的纹以及各个德洛内三角形的各个顶点对应的纹理坐标值、各个像素点所属的德洛内三角形；6于生成目标对象的三维模型且对三维模型进行投影变换来说，大大减少了要处理的坐标7失图像变换精度的条件下生成任意目标投影角度下[0058]图2为本发明实施例提供的一种多角度投影方法的流程示意图，所述方法应用于多角度投影装置，所述多角度投影装置设置在电子设备上。该方法包括步骤S201至步骤的为包含目标对象的一段视频流时，可以从视频流中获取包含目标对象的一张或多张图8[0066]如图1所示，当目标投影角度不同时，则目标对象在投影面上的投影坐标也不相[0069]由于是对各个关键点的三维坐标进行投影，相比于通过投影矩阵对三维模型处[0074]图3为本发明实施例提供的另一种多角度投影方法的流程示意图，该方法包括步络模型输出的多个三维坐标确定为所述目标对象的多个[0076]在确定目标对象的多个关键点的三维坐标时，可以采用深度学习的方法来实9[0081]通过预训练的轻量级神经网络模型可以快速将图像上的二维关键点映射到三维级神经网络模型输出的目标关键点的坐标可能是以目标对象中的某一三维坐标点为坐标转换后的坐标通过曲线积分计算出该坐标在曲线展开后的后续计算目标对象上其他点在投影后平面的像素值，且便于最终将投影后的图像进行显以直接根据多张图像中某一张图像对应的多个投影坐标计算该张目标图像在目标投影角[0104]为了对投影后图像中每一像素点的像素信息当在采用光德洛内三角形的数量上限；根据所述数量上限和各个所述投影坐标构建所述德洛内三角[0127]根据所述权重信息和所述目标像素点所属的德洛内三角形的各个顶点对应的纹形的顶点坐标，根据目标像素点的坐标和该目标德洛内三角形的三个顶点坐标确定权重。bc以及各个德洛内三角形的各个顶点对应的纹理坐标值、各个像素点所属的德洛内三角形；[0146]生成模块503，用于根据各个所述投影坐标生成所述目标对象在所述目标投影角[0162]根据所述权重信息和所述目标像素点所属的德洛内三角形的各个顶点对应的纹以及各个德洛内三角形的各个顶点对应的纹理坐标值、各个像素点所属的德洛内三角形；所述生成模块503在根据存储在存储单元的插值系数，确定投影后图像中各个像素点的纹[0175]在具体实现过程中，至少一个处理器701执行存储器702[0177]在上述的图7所示的实施例中，应理解，处理器可以是中央处理单元(英文：任何常规的处理器等。结合发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完部设备互连(PeripheralComponent，PCI)总线或扩展工业标准体系结构(Extended分。处理器和可读存储介质可以位于专用集成电路(ApplicationSpecificIntegrated出贡献的部分可以以软件产品的