[0121]本實施例中，為進一步滿足用戶在使用應用時的個性化交互需求，通過應用關聯(lián)模塊540將生成的三維人物形象與移動終端內(nèi)的應用場景進行關聯(lián)，比如將王二的三維人物形象與王二的聯(lián)系電話相關聯(lián)；將李三的三維人物形象與語音助手相關聯(lián)。以及通過三維人物形象顯示模塊550在移動終端的顯示屏上顯示與所關聯(lián)的應用場景相對應的三維人物形象，例如當接收到王二的來電時，在移動終端顯示屏上顯示王二的三維人物形象；或者打開語音助手時，顯示李三的三維人物形象。
[0122]本實施例中，通過將三維人物形象與移動終端內(nèi)置應用的應用場景進行關聯(lián)，當該應用的相應應用場景被激活時，在移動終端上顯示與該應用場景相關的三維人物形象，從而滿足用戶使用應用的個性化交互需求，比如還可以對三維人物形象賦予語音功能，或者面部表情功能，從而為用戶提供更加人性化以及可玩性更強的使用體驗。
[0123]參照圖7，圖7為本發(fā)明移動終端第三實施例的功能模塊示意圖。本實施例中，所述移動終端還包括:
[0124]拍攝模塊560，用于啟動所述移動終端的攝像頭應用中的全景拍攝模式以拍攝并存儲所述三維對象的全景照片，其中，在所述移動終端進行全景拍攝過程中，實時檢測當前所述移動終端的拍攝角度是否處于設定的拍攝角度范圍之內(nèi)，若否則發(fā)出相應修正提示。
[0125]本實施例中，通過拍攝模塊560啟動攝像頭應用中的全景拍攝模塊，對拍照對象(需要生成三維形象的人物或動物或物品等)進行對焦，然后沿同一半徑距離開始圍繞拍照對象進行圓周運動，順時針或逆時針均可，直到攝像頭獲取了拍照對象360°方位的圖像數(shù)據(jù)，過程如圖8所示。
[0126]本實施例中，考慮到拍攝全景照片的相關要求，比如拍攝時需要保證獲取的不同角度及方位的圖像之間有足夠的重疊信息以供后續(xù)進行三維模型的拼接處理，因此，在拍攝過程中可使用重力傳感器、姿態(tài)傳感器、陀螺儀、羅盤等對拍攝過程進行監(jiān)測，以判斷當前的移動終端是否處于合適的水平位置。比如判斷移動終端移動時的拍攝角度是否處于設定的拍攝角度范圍之內(nèi)，并根據(jù)檢測情況給予用戶一定的語音提示。比如:攝像頭是否移動在一個可容忍的拍攝角度位置，攝像頭轉(zhuǎn)動的角度是否過大或過小等，從而保證獲取的不同角度及方位的圖像之間有足夠的重疊信息。待拍攝完成后，拍攝模塊560還需把拍攝的全景照片的圖像數(shù)據(jù)保存至移動終端內(nèi)以便于后續(xù)進行三維形象的生成處理。
[0127]參照圖9，圖9為本發(fā)明三維形象的生成方法第一實施例的流程示意圖。本實施中，該方法應用于移動終端，所述三維形象的生成方法包括:
[0128]步驟S10，讀取與所拍攝的三維對象的全景照片相對應的全景圖像數(shù)據(jù)；
[0129]本實施例中，為完成三維形象的制作，需要獲得被拍攝對象的全景照片，也即對應拍攝對象的360°全方位的圖像。需要說明的是，本實施例中的拍攝對象需要是三維的，且三維對象的具體形式不限，比如可拍攝實體人物的全景照片，或者也可以拍攝實體動物或者實體物品的全景照片以用于在移動終端上生成相應的三維形象。需要進一步說明的是，為保證后續(xù)進行三維形象的圖像拼接處理，因此需要保證獲取到的全景照片中不同角度拍攝的圖片之間具有足夠多的重疊信息。
[0130]此外，三維對象的全景照片在拍攝完成后保存于移動終端或其他設備上，當需要進行三維形象生成處理時通過讀取模塊510進行讀取，其中，讀取的方式方法不限，具體根據(jù)實際需要進行設置。
[0131]步驟S20，從所述全景圖像數(shù)據(jù)中提取生成三維形象所需的特征數(shù)據(jù)；
[0132]本實施例中，通過提取模塊520從讀取的全景圖像數(shù)據(jù)中提取生成三維形象所需的特征數(shù)據(jù)，比如面部紋理、身高、穿著、皮膚顏色、四肢比例等特征數(shù)據(jù)，進而根據(jù)所提取的特征數(shù)據(jù)即可用于生成相應的三維形象。
[0133]此外，本實施例中對于圖像中特征數(shù)據(jù)的提取方式方法不限，具體根據(jù)實際需要進行設置。比如采用邊緣檢測法將三維對象從環(huán)境背景中抽取出來，或者采用人臉檢測算法檢測人臉位置并提取三維人物對象的臉部紋路特征等。
[0134]步驟S30，根據(jù)所提取的所述特征數(shù)據(jù)，啟動三維形象引擎以生成與所拍攝的所述三維對象相對應的三維形象。
[0135]本實施例中，為便于快速生成與拍攝的三維對象相對應的可在移動終端上顯示的三維形象，生成模塊530具體通過預置的三維形象引擎完成對提取的所有特征數(shù)據(jù)進行合成，進而生成相應的三維形象。
[0136]本實施例中，移動終端基于三維對象的全景照片進行生成三維形象所需的特征數(shù)據(jù)的提取，進而根據(jù)所提取的特征數(shù)據(jù)，啟動三維形象引擎以生成相應的三維形象。本發(fā)明能夠方便快捷生成所拍攝對象的三維形象，并便于用戶與相關應用進行關聯(lián)，從而滿足用戶的個性化使用需求，提升用戶使用體驗。
[0137]參照圖10，圖10為步驟S20的細化流程示意圖。基于上述實施例，本實施例中，具體以拍攝的三維對象為三維人物對象進行舉例說明，上述步驟S20包括:
[0138]步驟S201，從所述全景圖像數(shù)據(jù)中提取所述三維人物對象的整體圖像數(shù)據(jù)，并對所述整體圖像數(shù)據(jù)中不同朝向的所述三維人物對象進行標定；
[0139]本實施例中，由于拍攝所得到的全景圖像數(shù)據(jù)中一般都會包含有三維人物對象的圖像數(shù)據(jù)以及該人物對象所在環(huán)境的圖像數(shù)據(jù)，因此，預處理單元5201首先需要將三維人物對象的整體圖像數(shù)據(jù)從其所在環(huán)境圖像中提取出來單獨進行處理。此外，又由于三維人物對象的整體圖像數(shù)據(jù)包含有三維人物對象不同方位朝向的圖像數(shù)據(jù)，因此預處理單元5201還需要對三維人物對象的整體圖像數(shù)據(jù)中不同朝向的所三維人物對象進行一一標定以用于進行區(qū)分。
[0140]本實施例中，對于提取三維人物對象的整體圖像數(shù)據(jù)的方式不限，由于全景圖像數(shù)據(jù)中三維人物對象為一整體的閉合區(qū)域，因此比如可采用圖像邊緣檢測算法區(qū)分三維人物與背景環(huán)境，進而將所檢測確定的像素邊緣閉合后所對應的圖像數(shù)據(jù)提取出來即可得到三維人物對象的整體圖像數(shù)據(jù)。
[0141]此外，本實施例中，對于三維人物對象的整體圖像數(shù)據(jù)中不同朝向的三維人物對象進行標定的方式也不限，具體根據(jù)實際需要進行設置。例如，可采用人體朝向檢測算法對三維人物對象進行標定，比如以人物對象的正面為參照，每隔45°標定一個人體朝向，則對于360°方位的人物對象的朝向可標定為八個朝向。不同朝向下對應的人物對象圖像中的特征數(shù)據(jù)絕大部分都不相同，因此可進行不同朝向方向下的人物對象特征數(shù)據(jù)提取。
[0142]步驟S202，從所述三維人物對象在不同朝向下所對應的圖像數(shù)據(jù)中提取人臉圖像數(shù)據(jù)，并從所述人臉圖像數(shù)據(jù)中提取相關特征數(shù)據(jù)，所述相關特征數(shù)據(jù)至少包括人臉圖像的紋理特征數(shù)據(jù)；
[0143]由于臉部圖像數(shù)據(jù)特征是一個非常重要的區(qū)別特征，因此，本實施例中第一數(shù)據(jù)提取單元5202需要對不同朝向下所有圖像數(shù)據(jù)進行人臉檢測，并確定存在人臉的圖像數(shù)據(jù)中人臉圖像所在位置區(qū)域，然后再在此基礎上定位人臉關鍵點的位置，比如眼睛中心、嘴角、鼻梁等，由于拍攝過程中所選定的拍攝距離、角度的不同，因而對應的圖像中人物的頭部大小、角度朝向也不相同，因此可通過將人臉通過縮放和/或旋轉(zhuǎn)和/或拉伸等處理以得到一個預設的標準大小的正常臉部頭像后再進行臉部區(qū)域特征數(shù)據(jù)的提取。
[0144]本實施例中，對于臉部區(qū)域特征數(shù)據(jù)的提取方式不限，例如可采用LBP算法(Local Binary Patterns，局部二值模式)，或者 HOG 算法(Histogram of OrientedGradient，方向梯度直方圖)、Gabor濾波器算法等進行圖像的特征提取。比如提取人臉圖像的紋理特征數(shù)據(jù)、亮度特征數(shù)據(jù)等。
[0145]步驟S203，區(qū)分所述三維人物對象在不同朝向下所對應的圖像數(shù)據(jù)中的頭部、上半身、下半身及四肢所在區(qū)域，以相應測算所述三維人物對象的頭部、上半身、下半身及四肢的長度比例；
[0146]為使得生成的三維人物形象更為逼真，因此，除需要提取三維人物的臉部特征數(shù)據(jù)外，本實施例中進一步通過比例測算單元5203確定不同朝向下所對應的圖像數(shù)據(jù)中的頭部、上半身、下半身及四肢所在區(qū)域以相應測算獲得不同朝向下三維人物對象的頭部、上半身、下半身及四肢的長度比例。比如從人物圖像中根據(jù)人體不同部位的相對位置以及相關度函數(shù)來區(qū)分出人物的頭部、上半身、下半身和四肢的區(qū)域，然后可根據(jù)各部位區(qū)域的像素坐標，比如最大坐標距離，測算并確定頭部、上半身、下半身及四肢的長度比例。
[0147]當然，如果拍攝對象為人物對象，則由于人體除頭部外的其他部位的區(qū)分特征不是特別明顯，因此也可以不用計算三維人物對象的頭部、上半身、下半身及四肢的長度比例，具體根據(jù)實際需要進行設置。
[0148]步驟S204，從所述三維人物對象在不同朝向下所對應的圖像數(shù)據(jù)中提取其他特征數(shù)據(jù)，所述其他特征數(shù)據(jù)至少包括發(fā)型特征數(shù)據(jù)、穿著特征數(shù)據(jù)、顏色特征數(shù)據(jù)中的至少一種。
[0149]此外，為使得生成的三維人物形象更為逼真，本實施例中還需要通過第二數(shù)據(jù)提取單元5204繼續(xù)獲取拍攝的三維人物對象的發(fā)型特征數(shù)據(jù)、穿著特征數(shù)據(jù)、顏色特征數(shù)據(jù)等。比如采用邊緣檢測及特征提取相結(jié)合的方式，獲取三維人物發(fā)型的360°外觀特征數(shù)據(jù)；根據(jù)上半身與下半身區(qū)域，對三維人物的穿著進行特征檢測，比如抽取衣著的外形款式以及主要印花等特征數(shù)據(jù)；然后進一步可對三維人物的頭發(fā)顏色、皮膚顏色、瞳孔顏色、穿著顏色等顏色特征數(shù)據(jù)進行抽取。其中，特征數(shù)據(jù)的提取方式不限，比如可采用LBP算法(Local Binary Patterns，局部二值模式)，或者 HOG 算法(Histogram of OrientedGradient，方向梯度直方圖)、Gabor濾波器算法等進行圖像的特征提取。
[0150]本實施例中，上述步驟S202、S203、S204的執(zhí)行順序不限。為使得最終生成的三維人物形象更為逼真，因此，需要從三維人物對象的整體圖像數(shù)據(jù)中提取更多的特征數(shù)據(jù)，包括最具區(qū)別性的臉部特征數(shù)據(jù)以及身體四肢比例數(shù)據(jù)、發(fā)型特征數(shù)據(jù)、穿著特征數(shù)據(jù)、顏色特征數(shù)據(jù)等，從而為用戶提供更具可玩性的三維人物形象。
[0151]參照圖11，圖11為步驟S30的細化流程示意圖。基于上述實施例，本實施例中，上述步驟S30包括:
[0152]步驟S301，根據(jù)所提取的所述特征