CN113205586B 图像处理方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质 （Oppo广东移动通信有限公司）

2根据单目深度估计模型，对所述待处理图像进行深度估计处基于所述每个像素点的深度信息和所述待处理图像，对所述待处理在所述虚拟三维空间中，基于所述模拟光源的投影参数，对对所述待处理图像和所述目标阴影图像进行融合处理，得到最终包含阴影信息的图在所述虚拟三维空间中，基于所述模拟光源的投影参数，确分别为所述第一特征点集合和/或所述第二特征点集合中包括的特征点设置不同的显从所述三维点云数据中，查找包含于所述深度图中的特征点，得到所述第一从所述三维点云数据中，查找不包含于所述深度图中的特征点，得到基于所述模拟光源的投影参数，对所述三维点云数据进行阴影对所述初始阴影图像进行滤波处理，得到所述目标阴影图像；所所述基于所述模拟光源的投影参数，对所述三维点云数据进行3基于多个模拟光源的投影参数，分别对所述三维点云数据进行阴5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于一特征点集合和/或所述第二特征点集合中包括的特征点设置不同的显示参数，基于每个融合处理单元，用于对所述待处理图像和所述目标7.一种电子设备，其特征在于，所述电子设其中，所述处理器用于运行所述计算机程序时，执行权利要求处理器执行实现权利要求1至5任一项所述图像处理方4所述计算机程序被处理器执行实现第一方面所述图像处理方56电子设备对待处理图像叠加光影效果时，可以通过参数配置接口输入模拟光源的投影参[0046]在另一种可能的实现方式中，电子设备还可以为用户提7[0050]在本申请实施例中，电子设备可以从模拟光源的视角构建三维点云数据的深度静态的图像即可恢复出图像中所有拍摄对象的深度目深度估计模型的输出结果与标签信息相似度满足影效果的卷积神经网络的训练数据更易于获取。深度样本图像可以通过红绿蓝(RGB)图像8值可以表示该像素点对应的三维点云数据中的特征点与模拟数据中未被遮挡的特征点和被遮挡的特征点，分别得到第一特征点集合和第二特征点集[0078]经过上文中的分析，可知获知深度图中仅包括三维点云数据中未被遮挡的特征9三维点云数据中的某个特征点未出现在深度图中，则可以确定该特征点为被遮挡的特征[0082]这样，电子设备可以分别为不同特征点集合中包括的特征点设置不同的显示参以设置区域421和区域422的颜色参数为合)或是小裂缝(条状的较大差异像素点集合)，由于其这些孔洞或是小裂缝并不属于阴影[0103]具体地，电子设备可以确定多个待融合阴影图像中的阴影区域和/或光照区域之数据中获取第一特征点集合和/或第二特征点集合；所述第一特征点集合为所述三维点云征点的集合；基于所述第一特征点集合和/或所述第二特征点集合，生成所述目标阴影图[0119]在本申请实施例中，所述模拟光源的投影参数包括所述模拟光源的光源位置和/[0121]集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并非作为独立的产品进行销售或使质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的申请实施例提出的电子设备可以包括处理器601、以及存储有所述处理器可执行指令的存[0134]基于所述深度图，从所述三维点云数据中获取第一特征点集合和/或第二特征点逻辑装置(ProgmableLogicDevice，PLD)、现场可编程门阵列(FieldProgmableGate执行时实现本申请实施例上述图像处理方法程只读存储器(ProgrammableRead-OnlyMemory，PROM)、可擦除可编程只读存储器(ErasableProgrammableRead-OnlyMemory，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器申请的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。上例的技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、检测设备、或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部