图片动画化的动作分解方法详解

人工智能

2023-01-05 16:28:43

图片动画化：将静态图片转变为动态视频的艺术

动作分解：破解动作的秘密

动作分解是图片动画化的基础。它涉及将一个动作分解成较小的、可管理的步骤。这种方法的好处在于：

理解动作的原理： 分解动作可以帮助我们深入了解其结构和动力。
简化动态视频制作： 分解后的动作更容易转化为动态视频。
编辑和修改的灵活性： 分解后的动作可以轻松地编辑和修改，从而实现创意的精雕细琢。

如何进行动作分解？

有多种方法可以进行动作分解。其中一种有效的方法是引入先验信息 。先验信息是指在分解动作之前已知的一些信息，例如动作类别、持续时间以及起始和结束姿势。利用这些信息，我们可以更准确、更有效地分解动作。

从稀疏光流图到密集光流图：捕捉像素的运动

分解动作后，我们需要确定每一帧图像中像素点的运动情况，这被称为光流图 。稀疏光流图只记录部分像素的运动，而密集光流图记录所有像素的运动。从稀疏光流图估计密集光流图的常用方法是基于能量最小化 ，即找到一个密集光流图与稀疏光流图的误差最小。

变形模型：从驱动帧到静态图

获得密集光流图后，我们可以将其输入变形模型 。变形模型将一个图像变形为另一个图像。一种常见的变形模型方法基于拉格朗日乘数法 ，即找到一个变形模型与密集光流图的误差最小。通过变形模型，我们可以从驱动帧（动作分解的参考帧）获得到静态图的转换，这是实现图片动画化的关键步骤。

代码示例：

import numpy as np
import cv2

# 读取驱动帧和静态图
driver_frame = cv2.imread("driver_frame.jpg")
static_image = cv2.imread("static_image.jpg")

# 计算稀疏光流图
sparse_flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(
    cv2.cvtColor(driver_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY),
    cv2.cvtColor(static_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY),
    None,
    0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0
)

# 从稀疏光流图估计密集光流图
dense_flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(
    cv2.cvtColor(driver_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY),
    cv2.cvtColor(static_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY),
    sparse_flow,
    0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0
)

# 创建变形模型
deformation_model = cv2.createDeformationModel(driver_frame)

# 将密集光流图输入变形模型
transformation = deformation_model.applyTransformation(dense_flow)

# 应用变形模型
animated_image = cv2.warpPerspective(
    driver_frame, transformation, (static_image.shape[1], static_image.shape[0])
)

# 保存动画图像
cv2.imwrite("animated_image.jpg", animated_image)