資料介紹
書法在文化傳承中占據(jù)重要地位,書法書寫筆跡的生成也一直是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的研究重點(diǎn)和難點(diǎn)?,F(xiàn)存基于模型和經(jīng)驗(yàn)的方法,由于建模難度大,大都將筆觸表述為簡單的幾何圖形并且缺少變化。難以真實(shí)還原毛筆書寫的筆觸和筆跡。使得現(xiàn)存書法筆跡生成軟件僅僅用于娛樂,而難以上升到數(shù)字化書法教育層面。文中從計(jì)算機(jī)視覺的角度出發(fā),通過4個相機(jī)獲取毛筆的實(shí)時書寫圖像:針對 Deeplabv3+語義分割算法無法有效地分割小尺寸類別的缺點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化,使用優(yōu)化的 Deeplab3+算法提取圖像中毛筆筆頭等關(guān)鍵信息,并通過變換和PnP位姿估計(jì)算法計(jì)算筆杄相對位姿:基于位姿信息矯正和融合各相杋筆觸圖像。提岀一種未知區(qū)域估計(jì)方法估計(jì)相杋無法拍攝到的筆觸區(qū)域。按照不同條件提取400多幅書寫圖像作為數(shù)據(jù)集并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,優(yōu)化后的Dε mplab3-算法平均交并比( mean intersection-over- union,mIOU)達(dá)到與優(yōu)化前相比提升了在小尺寸類別上交并比(intersection-ove達(dá)到提升了0.473.在保證實(shí)時性的前提下,最終生成的筆觸與傳統(tǒng)基于模型和經(jīng)驗(yàn)的方法相比、可以更加真實(shí)地還原書寫時的筆觸,并避免對毛筆進(jìn)行復(fù)雜的建模。為筆跡生成研究提供一種新的思路。
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