全景区域的信息处理方法和装置与流程

本发明涉及全景图像显示技术领域，尤其涉及一种全景区域的信息处理方法和装置。

背景技术：

全景地图是由真实世界的照片拼接组成的，可真实、客观的反映某一位置周边的图像信息，且在全景地图中具有真实的三维空间的体验感，还可自由的旋转缩放展示的全景图片等。因而，全景地图在用户日常生产和生活中得到了广泛的应用。

然而，全景地图提供的图片，虽然能客观真实的反应周边的图像信息，但是提供的信息仅仅基于全景图像的本身，当用户在全景图像中触发门窗等物体对应的图片时，无法模拟真实世界进行场景的切换，提供的信息有限。

技术实现要素：

本发明的目的旨在至少在一定程度上解决上述的技术问题之一。

为此，本发明的第一个目的在于提出一种全景区域的信息处理方法，该方法自动识别出全景图片中的物体，并通过物体本身来展现更丰富的景物信息，展现自然且成本较低。

本发明的第二个目的在于提出一种全景区域的信息处理装置。

本发明的第三个目的在于提出另一种全景区域的信息处理装置。

本发明的第四个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。

本发明的第五个目的在于提出一种计算机程序产品。

为达上述目的，本发明第一方面实施例的全景区域的信息处理方法，包括：根据预先训练的图像机器学习模型识别全景图片中的物体，获取所述物体在所述全景图片中的边缘参数信息；

根据所述边缘参数信息在全景区域中渲染所述物体的信息展示入口；

建立所述信息展示入口的坐标区域与展示信息的对应关系。

本发明实施例的全景区域的信息处理方法，根据预先训练的图像机器学习模型识别全景图片中的物体，并获取物体在全景图片中的边缘参数信息，进而根据边缘参数信息在全景区域中渲染物体的信息展示入口，并建立信息展示入口的坐标区域与展示信息的对应关系。由此，可自动识别出全景图片中的物体，并通过物体本身来展现更丰富的景物信息，展现自然且成本较低。

另外，本发明实施例的全景区域的信息处理方法，还具有如下附加的技术特征：

在本发明的一个实施例中，所述根据预先训练的图像机器学习模型识别全景图片中的物体，包括：

对所述全景图片进行边缘检测处理，获取待识别物体的第一参数；

根据所述图像机器学习模型中的第二参数与所述第一参数进行匹配，识别所述全景图片中的物体。

在本发明的一个实施例中，所述根据所述边缘参数信息在全景区域中渲染所述物体的信息展示入口，包括：

根据预设的转换坐标和根据所述边缘参数信息将所述物体从所述全景图片中投影显示到所述全景区域中；

按照预设的图像处理算法渲染所述物体的信息展示入口。

在本发明的一个实施例中，在所述建立所述信息展示入口的坐标区域与展示信息的对应关系之后，还包括：

获取用户对所述全景区域进行触控操作的点击坐标；

确定与所述点击坐标对应物体的信息展示入口；

根据所述对应关系向所述用户显示与所述信息展示入口对应的展示信息。

在本发明的一个实施例中，根据所述对应关系向所述用户显示与所述信息展示入口对应的展示信息，包括：

若所述信息展示入口为房门，则向所述用户显示室内全景；或，

若所述信息展示入口为电视机，则向所述用户显示预设的视频信息；或，

若所述信息展示入口为家具，则向所述用户显示预设的广告信息。

为达上述目的，本发明第二方面实施例的全景区域的信息处理装置，包括：识别模块，用于根据预先训练的图像机器学习模型识别全景图片中的物体；

第一获取模块，用于获取所述物体在所述全景图片中的边缘参数信息；

渲染模块，用于根据所述边缘参数信息在全景区域中渲染所述物体的信息展示入口；

建立模块，用于建立所述信息展示入口的坐标区域与展示信息的对应关系。

本发明实施例的全景区域的信息处理装置，根据预先训练的图像机器学习模型识别全景图片中的物体，并获取物体在全景图片中的边缘参数信息，进而根据边缘参数信息在全景区域中渲染物体的信息展示入口，并建立信息展示入口的坐标区域与展示信息的对应关系。由此，可自动识别出全景图片中的物体，并通过物体本身来展现更丰富的景物信息，展现自然且成本较低。

另外，本发明实施例的全景区域的信息处理装置，还具有如下附加的技术特征：

在本发明的一个实施例中，所述识别模块包括：

获取单元，用于对所述全景图片进行边缘检测处理，获取待识别物体的第一参数；

识别单元，用于根据所述图像机器学习模型中的第二参数与所述第一参数进行匹配，识别所述全景图片中的物体。

在本发明的一个实施例中，所述渲染模块包括：

投影单元，用于根据预设的转换坐标和根据所述边缘参数信息将所述物体从所述全景图片中投影显示到所述全景区域中；

渲染单元，用于按照预设的图像处理算法渲染所述物体的信息展示入口。

在本发明的一个实施例中，还包括：

第二获取模块，用于获取用户对所述全景区域进行触控操作的点击坐标；

确定模块，用于确定与所述点击坐标对应物体的信息展示入口；

显示模块，用于根据所述对应关系向所述用户显示与所述信息展示入口对应的展示信息。

在本发明的一个实施例中，所述显示模块用于：若所述信息展示入口为房门，则向所述用户显示室内全景；或，

若所述信息展示入口为电视机，则向所述用户显示预设的视频信息；或，

若所述信息展示入口为家具，则向所述用户显示预设的广告信息。

为了实现上述实施例，本发明第三方面实施例提出了另一种全景区域的信息处理装置，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

根据预先训练的图像机器学习模型识别全景图片中的物体，获取所述物体在所述全景图片中的边缘参数信息；

根据所述边缘参数信息在全景区域中渲染所述物体的信息展示入口；

建立所述信息展示入口的坐标区域与展示信息的对应关系。

为了实现上述实施例，本发明第四方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由移动终端的处理器被执行时，使得移动终端能够执行一种全景区域的信息处理方法，所述方法包括：

根据预先训练的图像机器学习模型识别全景图片中的物体，获取所述物体在所述全景图片中的边缘参数信息；

根据所述边缘参数信息在全景区域中渲染所述物体的信息展示入口；

建立所述信息展示入口的坐标区域与展示信息的对应关系。

为了实现上述实施例，本发明第五方面实施例提出了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的指令处理器执行时，执行一种全景区域的信息处理方法，所述方法包括：

根据预先训练的图像机器学习模型识别全景图片中的物体，获取所述物体在所述全景图片中的边缘参数信息；

根据所述边缘参数信息在全景区域中渲染所述物体的信息展示入口；

建立所述信息展示入口的坐标区域与展示信息的对应关系。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1是根据本发明一个实施例的全景区域的信息处理方法的流程图；

图2是根据本发明另一个实施例的全景区域的信息处理方法的流程图；

图3是根据本发明一个实施例的坐标区域与信息展示入口对应界面示意图；

图4是根据本发明一个实施例的全景区域的信息处理装置的结构示意图；

图5是根据本发明另一个实施例的全景区域的信息处理装置的结构示意图；

图6是根据本发明又一个实施例的全景区域的信息处理装置的结构示意图；以及

图7是根据本发明还一个实施例的全景区域的信息处理装置的结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

目前，随着全景地图越来越广泛的应用，全景浸入式体验越来越受到关注，即如何基于全景地图中相关物体的图片，为用户提供更加丰富的信息，成为提高全境体验感的关键。

相关技术中，通过在全景地图中添加标记的方式，提醒用户该区域有对应的信息，从而用户可通过点击该标记获知相关信息。

然而，在全景地图中添加标记影响全景地图的美观，不能完美的和全景地图进行融合，且当前在全景地图中，基本基于人工作业确定标记位置，成本较高，操作复杂。

为了解决上述问题，本发明提出了一种全景区域的信息处理方法，可自动识别出全景图片中的物体，并通过物体本身来展现更丰富的景物信息，成本较低且实现便捷。具体如下：

图1是根据本发明一个实施例的全景区域的信息处理方法的流程图，如图1所示，该方法包括：

S110，根据预先训练的图像机器学习模型识别全景图片中的物体，获取物体在全景图片中的边缘参数信息。

具体地，识别全景图片中可连接相关信息的物体，比如识别全景图片中的门窗、电视机、电脑、家具等。

需要说明的是，根据具体应用场景的不同，可采样不同的方式确定全景图片中的物体，下面举例说明：

第一种示例，可采用图像识别的方式，通过识别全景区域中物体的图像的像素等参数，识别出全景图片中的物体，比如可通过识别全景物体中门的图像像素等参数，识别出全景区域中的门等。

第二种示例，可预先建立图像机器学习模型，进而根据预先训练的机器学习模型识别全景图片中的物体。

应当理解的是，在本示例中，根据预先训练的机器学习模型识别全景图片中的物体的过程，与图像机器模型包含的内容有关，如果图像机器模型中包括大量物体的边缘的长度、形状等参数，则可通过识别全景图片中的物体的边缘参数识别物体。

具体而言，可对全景图片进行边缘检测处理，获取待识别物体的第一参数，进而根据图像机器学习模型中的第二参数与第一参数进行匹配，如果第二参数与第一参数的匹配度超过一定值，则识别全景图片中的物体。

比如，如果对全景图片边缘检测处理时，某个待识别物体边缘长度、形状、以及围绕面积的大小等参数，与图像机器学习模型中的门的边缘长度、形状、以及围绕面积的大小等参的相似度为99％，则识别出全景图片中的门。

进一步地，在识别出全景图片中的物体后，为了实现基于该物体所在区域展示信息，获取物体在全景图片中的边缘参数信息，其中，边缘参数信息可包括边缘的坐标、长度等参数。

S120，根据边缘参数信息在全景区域中渲染物体的信息展示入口。

具体地，为了方便基于该物体所在区域，获知相关信息，根据边缘参数信息在全景区域中渲染物体的信息展示入口，从而用户可直观的看到在该物体上，点击哪个位置以获取相关信息。

需要注意的是，在实际应用中，一个物体的信息展示入口可以为一个，也可以为多个，不同的信息展示入口可对应于不同的信息。比如，对于物体门，如果门上有三个信息展示入口，则入口A可对应于门的广告信息、入口B可对应于门后的风景信息、入口C可对应于门后的走廊信息等。

其中，为了使得用户直观的获知信息展示入口的具体位置，可采用不同的处理方式对该信息展示入口进行渲染，比如可对该信息入口进行高亮显示，立体突出显示等，在此不一一列举。

需要说明的是，在不同的应用场景下，根据边缘参数信息在全景区域中确定物体的信息展示入口的方式不同，举例如下：

作为一种示例，可预先设置边缘参数信息与全景区域的映射关系，比如预先设置边缘坐标与全景区域坐标的映射关系，从而根据预设的转换坐标，以及根据边缘参数信息获取物体在全景区域中的位置，并将物体从全景区域中投影显示到全景区域中。

进而，按照预设的图像处理算法渲染出物体的信息展示入口，比如，根据预设的高亮处理算法，高亮显示物体的信息展示入口，又比如，根据预设的动画处理算法，立体凸出显示物体的信息展示入口等。

S130，建立信息展示入口的坐标区域与展示信息的对应关系。

具体地，建立信息展示入口的坐标区域的与展示信息的对应关系，从而可在检测到用户触发该信息展示入口的坐标区域后，查询上述对应关系，获取并展示对应的信息。

其中，应当理解的是，信息展示入口的坐标区域的大小，可根据信息展示入口的数量以及物体的区域的大小进行设置，为了用户的触发方便，坐标区域的对应的大小和形状均可调。

举例而言，如果门上对应于一个信息展示入口，建立整个门所在区域的坐标与门后的风景信息对应。

综上所述，本发明实施例的全景区域的信息处理方法，根据预先训练的图像机器学习模型识别全景图片中的物体，并获取物体在全景图片中的边缘参数信息，进而根据边缘参数信息在全景区域中渲染物体的信息展示入口，并建立信息展示入口的坐标区域与展示信息的对应关系。由此，可自动识别出全景图片中的物体，并通过物体本身来展现更丰富的景物信息，展现自然且成本较低。

基于以上实施例，为了更加清楚的描述本发明实施例的全景区域的信息处理方法，下面结合在全景区域中获取物体对应的信息中，前端展现的具体执行过程，进行说明：

图2是根据本发明另一个实施例的全景区域的信息处理方法的流程图，如图2所示，在上述步骤S130后，该方法还包括：

S210，获取用户对全景区域进行触控操作的点击坐标。

具体地，为了根据用户意图像向用户提供相关信息，获取用户在全景区域进行触控操作的点击坐标。

其中，上述触控操作可以是单击、双击等操作，其根据触控操作获取点击坐标可由现有算法计算获取，在此不再赘述。

S220，确定与点击坐标对应物体的信息展示入口。

具体地，由于物体上的坐标区域与信息展示入口相对应，因而信息展示入口与该坐标区域中任一点的坐标对应，从而可通过点击坐标确定与其对应物体的信息展示入口。

举例而言，如图3所示，门上的坐标区域A与广告信息展示入口对应，从而当获取用户在全景区域点击的a点对应的点击坐标后，如果a点位于坐标区域A内，则确定与该点击坐标对应的信息展示入口为门。

S230，根据对应关系向用户显示与信息展示入口对应的展示信息。

具体地，信息展示入口与展示信息的对应关系，向用户显示与信息展示入口对应的展示信息。

在本发明的一个实施例中，若信息展示入口为房门，则向用户显示室内全景。

在本发明的一个实施例中，若信息展示入口为电视机，则向用户显示预设的视频信息。

在本发明的一个实施例中，若信息展示入口为家具；则向用户显示预设的广告信息。

综上所述，本发明实施例的全景区域的信息处理方法，获取用户对全景区域进行触控操作的点击坐标，确定与点击坐标对应物体的信息展示入口，以根据对应关系向用户显示与信息展示入口对应的展示信息。由此，根据用户对相关物体的点击，通过物体本身来向用户展现更丰富的景物信息，展现自然且成本较低，提升了用户体验。

为了实现上述实施例，本发明还提出了一种全景区域的信息处理装置，图4是根据本发明一个实施例的全景区域的信息处理装置的结构示意图，如图4所示，该全景区域的信息处理装置可包括识别模块10、第一获取模块20、渲染模块30和建立模块40。

其中，识别模块10，用于根据预先训练的图像机器学习模型识别全景图片中的物体。

在本发明的一个实施例中，图5是根据本发明另一个实施例的全景区域的信息处理装置的结构示意图，如图5所示，在如图4所示的基础上，识别模块10包括获取单元11和识别单元12。

其中，获取单元11，用于对全景图片进行边缘检测处理，获取待识别物体的第一参数。

识别单元12，用于根据图像机器学习模型中的第二参数与第一参数进行匹配，识别全景图片中的物体。

第一获取模块20，用于获取物体在全景图片中的边缘参数信息。

渲染模块30，用于根据边缘参数信息在全景区域中渲染物体的信息展示入口。

在本发明的一个实施例中，图6是根据本发明又一个实施例的全景区域的信息处理装置的结构示意图，如图6所示，在如图4所示的基础上，渲染模块30包括投影单元31和渲染单元32。

其中，投影单元31，用于根据预设的转换坐标和根据边缘参数信息将物体从全景图片中投影显示到全景区域中。

渲染单元32，用于按照预设的图像处理算法渲染物体的信息展示入口。

建立模块40，用于建立信息展示入口的坐标区域与展示信息的对应关系。

需要说明的是，前述对全景区域的信息处理方法的解释说明，也适用于本发明实施例的全景区域的信息处理装置，对于本发明全景区域的信息处理装置实施例中未披露的细节，在此不再赘述。

综上所述，本发明实施例的全景区域的信息处理装置，根据预先训练的图像机器学习模型识别全景图片中的物体，并获取物体在全景图片中的边缘参数信息，进而根据边缘参数信息在全景区域中渲染物体的信息展示入口，并建立信息展示入口的坐标区域与展示信息的对应关系。由此，可自动识别出全景图片中的物体，并通过物体本身来展现更丰富的景物信息，展现自然且成本较低。

基于以上实施例，为了更加清楚的描述本发明实施例的全景区域的信息处理装置，下面结合在全景区域中获取物体对应的信息中，前端展现的具体执行过程，进行说明：

图7是根据本发明还一个实施例的全景区域的信息处理装置的结构示意图，如图7所示，在如图4所示的基础上，该全景区域的信息处理装置还包括第二获取模块50、确定模块60和显示模块70。

其中，第二获取模块50，用于获取用户对全景区域进行触控操作的点击坐标。

确定模块60，用于确定与点击坐标对应物体的信息展示入口。

显示模块70，用于根据对应关系向用户显示与信息展示入口对应的展示信息。

在本发明的一个实施例中，若信息展示入口为房门，则显示模块70向用户显示室内全景。

在本发明的一个实施例中，若信息展示入口为电视机，则显示模块70向用户显示预设的视频信息。

在本发明的一个实施例中，若信息展示入口为家具，则显示模块70向用户显示预设的广告信息。

需要说明的是，前述对全景区域的信息处理方法的解释说明，也适用于本发明实施例的全景区域的信息处理装置，对于本发明全景区域的信息处理装置实施例中未披露的细节，在此不再赘述。

综上所述，本发明实施例的全景区域的信息处理装置，获取用户对全景区域进行触控操作的点击坐标，确定与点击坐标对应物体的信息展示入口，以根据对应关系向用户显示与信息展示入口对应的展示信息。由此，根据用户对相关物体的点击，通过物体本身来向用户展现更丰富的景物信息，展现自然且成本较低，提升了用户体验。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。