图像处理装置以及非暂时性计算机可读介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及图像处理装置以及非暂时性计算机可读介质。图像处理装置具备接收部和处理部。接收部接收与拍进了被摄体(30)的图像(I)对应的图像数据。处理部基于图像数据，检测人物的左肩特征点(LU1)、右肩特征点(RU1)以及面部特征点(F)。处理部取得与左肩特征点(LU1)和面部特征点(F)之间的距离对应的第一值。处理部取得与右肩特征点(RU1)和面部特征点(F)之间的距离对应的第二值。处理部基于第一值与第二值的比率，推定人物的身体有无扭转。推定人物的身体有无扭转。推定人物的身体有无扭转。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】图像处理装置以及非暂时性计算机可读介质


[0001]本公开涉及图像处理装置以及存储有能够由该图像处理装置的处理部执行的计算机程序的非暂时性计算机可读介质。

技术介绍

[0002]例如，如在日本专利申请公开2017
‑
091377号公报中公开的那样，公知有如下技术：通过将模仿人体的骨骼模型应用于在由拍摄装置取得的图像中拍进的被摄体，来进行该被摄体的骨骼、姿势等的判别。

技术实现思路

[0003]要求提高在由拍摄装置取得的图像中拍进的被摄体的判别精度。
[0004]用于满足上述要求的第一方式是一种图像处理装置，具备：接收部，接收与拍进了人物的图像对应的图像数据；和处理部，基于上述图像数据，推定在上述图像中拍进的上述人物的身体的扭转，上述处理部基于上述图像数据，检测与上述人物的左上肢所包含的特征部分对应的第一特征点、与该人物的右上肢所包含的特征部分对应的第二特征点、以及与该人物的面部所包含的特征部分对应的第三特征点，取得与上述第一特征点和上述第三特征点之间的距离对应的第一值，取得与上述第二特征点和上述第三特征点之间的距离对应的第二值，基于上述第一值与上述第二值的比率，推定上述人物的身体有无扭转。
[0005]用于满足上述要求的第二方式是存储有能够由图像处理装置的处理部执行的计算机程序的非暂时性计算机可读介质，通过执行上述计算机程序，使上述图像处理装置进行如下动作：接收与拍进了人物的图像对应的图像数据，基于上述图像数据，检测与上述人物的左上肢所包含的特征部分对应的第一特征点、与该人物的右上肢所包含的特征部分对应的第二特征点、以及与该人物的面部所包含的特征部分对应的第三特征点，取得与上述第一特征点和上述第三特征点之间的距离对应的第一值，取得与上述第二特征点和上述第三特征点之间的距离对应的第二值，基于上述第一值与上述第二值的比率，推定上述人物的身体有无扭转。
[0006]作为在由拍摄装置取得的图像中拍进的被摄体的人物不限于始终相对于拍摄装置朝向正面。根据第一方式和第二方式所涉及的处理，能够推定作为被摄体的人物的面部与上半身之间有无扭转。由此，能够提高在由拍摄装置取得的图像中拍进的被摄体的判别精度。
[0007]第一方式所涉及的图像处理装置可以如以下那样构成。上述第一特征点是与上述人物的左肩对应的特征点，上述第二特征点是与上述人物的右肩对应的特征点。
[0008]第二方式所涉及的计算机可读介质可以如以下那样构成。上述第一特征点是与上述人物的左肩对应的特征点，上述第二特征点是与上述人物的右肩对应的特征点。
[0009]与左肩对应的特征点的位置和与右肩对应的特征点的位置相对稳定而与两上肢的状态无关，并且接近面部所包含的特征点，因此采用与左肩对应的特征点和与右肩对应
的特征点作为第一特征点和第二特征点在高精度地推定面部与上半身有无扭转的方面是有利的。
[0010]第一方式所涉及的图像处理装置可以如以下那样构成。上述处理部基于上述比率相对于1的大小，推定上述人物的身体的扭转方向。
[0011]第二方式所涉及的计算机可读介质可以如以下那样构成。通过执行上述计算机程序，使上述图像处理装置基于上述比率相对于1的大小，推定上述人物的身体的扭转方向。
[0012]根据上述那样的处理，不仅能够推定身体有无扭转，还能够推定扭转的方向，因此能够更准确地判别作为被摄体的人物的姿势。
[0013]用于满足上述要求的第三方式是一种图像处理装置，具备：接收部，接收与拍进了人物的图像对应的图像数据；和处理部，基于上述图像数据，推定在上述图像中拍进的上述人物的身体的扭转，上述处理部基于上述图像数据，检测与上述人物的左下肢所包含的特征部分对应的第一特征点、以及与该人物的右下肢所包含的特征部分对应的第二特征点，基于上述图像数据，取得与上述人物的肩宽对应的第一值，取得与上述第一特征点和上述第二特征点之间的距离对应的第二值，基于上述第一值与上述第二值的比率，推定上述人物的身体有无扭转。
[0014]用于满足上述要求的第四方式是存储有能够由图像处理装置的处理部执行的计算机程序的非暂时性计算机可读介质，通过执行上述计算机程序，使上述图像处理装置进行如下动作：接收与拍进了人物的图像对应的图像数据，基于上述图像数据，检测与上述人物的左下肢所包含的特征部分对应的第一特征点、以及与该人物的右下肢所包含的特征部分对应的第二特征点，基于上述图像数据，取得与上述人物的肩宽对应的第一值，取得与上述第一特征点和上述第二特征点之间的距离对应的第二值，基于上述第一值与上述第二值的比率，推定上述人物的身体有无扭转。
[0015]作为在由拍摄装置取得的图像中拍进的被摄体的人物不限于始终相对于拍摄装置朝向正面。根据第三方式和第四方式所涉及的处理，能够推定作为被摄体的人物的上半身与下半身之间有无扭转。由此，能够提高在由拍摄装置取得的图像中拍进的被摄体的判别精度。
[0016]第三方式所涉及的图像处理装置可以如以下那样构成。上述第一特征点是与上述人物的腰的左部对应的特征点，上述第二特征点是与上述人物的腰的右部对应的特征点。
[0017]第四方式所涉及的计算机可读介质可以如以下那样构成。上述第一特征点是与上述人物的腰的左部对应的特征点，上述第二特征点是与上述人物的腰的右部对应的特征点。
[0018]与腰的左部对应的特征点的位置和与腰的右部对应的特征点的位置相对稳定而与两下肢的状态无关，因此采用与腰的左部对应的特征点和与腰的右部对应的特征点作为第一特征点和第二特征点在高精度地推定上半身和下半身有无扭转的方面是有利的。
附图说明
[0019]图1例示了一个实施方式所涉及的图像处理系统的功能结构。
[0020]图2表示图1的图像处理系统搭载于车辆的例子。
[0021]图3例示了图1的图像处理装置所使用的骨骼模型。
[0022]图4表示将图3的骨骼模型应用于多个被摄体的例子。
[0023]图5表示确定图3的骨骼模型中的人体的中心的方法的一个例子和确定中心区域的方法的一个例子。
[0024]图6表示确定图3的骨骼模型中的人体的中心的方法的一个例子和确定中心区域的方法的一个例子。
[0025]图7例示了将图3的骨骼模型应用于被摄体的处理的流程。
[0026]图8例示了将图3的骨骼模型应用于被摄体的处理的流程。
[0027]图9例示了将图3的骨骼模型应用于被摄体的处理的流程。
[0028]图10例示了将图3的骨骼模型应用于被摄体的处理的流程。
[0029]图11是对推定作为被摄体的人物的身体的扭转的处理进行说明的图。
[0030]图12是对推定作为被摄体的人物的隐藏身体部位的处理进行说明的图。
[0031]图13是对推定作为被摄体的人物的隐藏身体部位的处理进行说明的图。
[0032]图14是对推定作为被摄体的人物的隐藏身体部位的处理进行说明的图。
[0033]图15是对推本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种图像处理装置，其中，具备：接收部，接收与拍进了人物的图像对应的图像数据；和处理部，基于所述图像数据，推定在所述图像中拍进的所述人物的身体的扭转，所述处理部：基于所述图像数据，检测与所述人物的左上肢所包含的特征部分对应的第一特征点、与该人物的右上肢所包含的特征部分对应的第二特征点、以及与该人物的面部所包含的特征部分对应的第三特征点，取得与所述第一特征点和所述第三特征点之间的距离对应的第一值，取得与所述第二特征点和所述第三特征点之间的距离对应的第二值，基于所述第一值与所述第二值的比率，推定所述人物的身体有无扭转。2.根据权利要求1所述的图像处理装置，其中，所述第一特征点是与所述人物的左肩对应的特征点，所述第二特征点是与所述人物的右肩对应的特征点。3.根据权利要求1或2所述的图像处理装置，其中，所述处理部基于所述比率相对于1的大小，推定所述人物的身体的扭转方向。4.一种图像处理装置，其中，具备：接收部，接收与拍进了人物的图像对应的图像数据；和处理部，基于所述图像数据，推定在所述图像中拍进的所述人物的身体的扭转，所述处理部：基于所述图像数据，检测与所述人物的左下肢所包含的特征部分对应的第一特征点、以及与该人物的右下肢所包含的特征部分对应的第二特征点，基于所述图像数据，取得与所述人物的肩宽对应的第一值，取得与所述第一特征点和所述第二特征点之间的距离对应的第二值，基于所述第一值与所述第二值的比率，推定所述人物的身体有无扭转。5.根据权利要求4所述的图像处理装置，其中，所述第一特征点是与所述人物的腰的左部对应的特征点，所述第二特征点是与所述人物的腰的右部对应的特征点。6.一种计算机可读介质，是存储有能够由图像处理装置的处理部执行的计算机...

【专利技术属性】
技术研发人员：原田久光，塚原靖典，梶田基贵，关原忠，北原绘里奈，深谷安利，
申请(专利权)人：株式会社东海理化电机制作所，
类型：发明
国别省市：