照片唤醒-photowakeup

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记录暑假的一些结果…

这张图是数据集中的原始图片 ，利用smpl以及姿势检测cpm，得出拟合出的smpl模型，并得出他的相机投影的轮廓图、深度图、权重图。
值得注意的smpl得到的模型结果不够精细，需要进行warping得到更加精细的轮廓。

关于warping
也就是图像变形，通过拉伸得到准确轮廓的效果。
算法有很多种：例如

不要求准确度的情况下，当然怎样方便怎样来，随意选一种方法就好

上图为轮廓图，左边是原始smpl的轮廓，右边是经过warping后得到的轮廓图。这里要提到的是，既然要进行warping，那么就需要检测到原始图片的人体准确轮廓，这里我们使用的是MASK_RCNN来得到准确轮廓的，再以此为基准进行warping。

上图为深度图，左边是原始smpl的深度图，右边是经过warping后得到的深度图。接下来就可以根据深度图进行三维重建了，所以在整个过程中smpl模型只是为了给我们提供那深度图等几张图而已，最后的模型是我们自己根据深度图进行恢复出来的，从深度图恢复三维模型的过程就像地理中登高图拔起山脉一样，类似但是却要注意计算机视觉中的相机成像关系。

因为我们通过深度图进行重建的方案其实是根据正反两张深度图，分别重建出人体的正面与背面，最后再将两个曲面缝合起来，在缝合的过程中出现了一些问题，就是一开始的缝合边缘漏洞特别大，就如上面第一张图一样，后面进行过改进，用类似贴胶带的方式得到第二张图的结果，但是还是有洞，效果欠佳，最终通过寻找“广义的轮廓点”才解决了这个问题，使得两个曲面完美缝合，成为封闭的人体模型。

#取轮廓点相关代码
ef getlunkuo(n):imag = cv2.imread(str(n) + '.png')resolution = imag.shapegray = cv2.cvtColor(imag, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 转化成单通道灰度值smooth_image(gray, 6)gray = gray.Tsmooth_image(gray, 6)bfs_smooth(gray.shape[0], gray.shape[1], gray, 5, 12)flag = []# 逐个像素点寻找for u in range(resolution[1]):for v in range(resolution[0]):if gray[u, v] != 0:if(u-1>0 and v-1>0 and u+1<resolution[1] and v+1<resolution[0]):if(gray[u-1, v+1]==0 or gray[u-1, v]==0 or gray[u-1, v-1]==0 or gray[u, v-1]==0 or gray[u+1, v-1]==0 or gray[u+1, v]==0 or gray[u+1, v+1]==0 or gray[u, v+1]==0):flag.append([u, v])return flag

如图，通过Maya以及win10自带的3d工具进行纹理贴图，并使用Mixamo网站的在线功能（这个网站的确很良心，当初游戏设计课的时候就十分好用），手动添加了相应的姿势，进行粗略的运动尝试。

如图，为在行走与奔跑两种情况下的演示gif，（图中的白点其实是我在使用Maya过程中失误掰出来的。。。），至此项目重心转移，当作入门练手。