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本申请公开了一种物体编辑的方法、装置、电子设备及存储介质，应用于图像领域。在本申请中，首先对动态数据进行采集，然后基于采集到的所述动态数据，利用神经辐射场NeRF对动态场景进行重建，在重建过程中，利用神经网络对所述动态场景中物体的类别信息进行学习。最后响应于用户对于目标物体的选择操作，基于学习的所述动态场景中物体的类别信息，实现在所述动态场景对所述目标物体进行编辑。本申请实现了实现对场景中独立物体的细粒度控制与编辑。

本发明涉及一种基于云平台的限制图像缩放和拖拽方法，属于计算机可视化操作技术领域。所述包括：S1、定位图片原点；S2、使图片自适应视口宽高，并将视口高度值作为图片最小缩放限定值；S3、定位图片在视口中央；S4、触发鼠标滚轮事件对图片执行有限制的缩放操作；S5、获取按下鼠标的坐标点和鼠标移动后的坐标点；S6、将鼠标移动后的坐标点与按下鼠标时的坐标点作差值处理，获得两坐标点的差值并赋给图片样式的left和top属性；S7、求出缩放前后图片的宽度差值和高度差值；S8、基于S6中所获取的两坐标点的差值进行拖拽限制。本发明通过对图片设置定位和缩放的限制，提高了图片操作的便利性和体验感。

本申请涉及显示领域，尤其是一种图片旋转方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：接收针对待旋转图片的旋转指令，并获取与旋转指令对应的旋转中心点；判断与待旋转图片对应的操作点是否移动；当确定操作点移动时，则记录操作点的上一位置和当前位置，并通过第一向量表示上一位置，第二向量表示当前位置；计算第一向量和所述第二向量的内积得到旋转角度对应的余弦值，并通过反余弦函数以及余弦值计算得到旋转角度；根据所计算得到的旋转角度旋转待旋转图片后，将当前位置记录上一位置，将操作点移动后的位置记录当前位置，并继续通过第一向量表示上一位置，第二向量表示当前位置，直至所述操作点不再移动。采用本方法能够提高处理效率。

本实施例公开了一种图像处理方法、装置、电子设备、信息输入系统和计算机存储介质，该方法包括：获取双目相机采集的至少两帧图像，所述至少两帧图像中的每帧图像表示交互对象和交互设备的图像，所述交互设备包括壳体和位于所述壳体之上的至少两个采用弹性材料制成的交互区域；通过对所述至少两帧图像中的所述交互对象和所述交互设备进行目标跟踪，确定所述交互对象按压所述至少两个交互区域中的各交互区域的时序；基于所述交互对象按压所述至少两个交互区域中的各交互区域的时序，确定输入数据，所述输入数据表示通过所述交互设备向主机输入的数据。

本申请涉及一种画板的显示控制方法、系统及画板，涉及画板的技术领域，其方法包括在画板的触控显示区域被接触时，判断接触的类型；当判定接触的类型为非画笔接触时，基于当前接触的连续性得到本次接触的接触路径；将触控显示区域分为第一显示区域及第二显示区域，将当前的绘画图案在第一显示区域中进行显示，将若干擦除备选图案在第二显示区域进行显示；在第二显示区域的某一部分在预设时长内接收的两次点击时，将第一显示区域隐藏并将第二显示区域覆盖触控显示区域。本申请具有提高用户使用画板进行擦除时的体验感的效果。

本发明公开了视频人像抠图方法、系统和介质，其中视频人像抠图方法包括：获取预训练模型，获取第一视频；对第一视频的每帧图片进行裁剪，对每帧图片的像素在空域进行下采样，以生成第二视频；对第二视频在时域进行跳跃采帧获得采样帧；将采样帧输入预训练模型以生成alpha遮罩，将alpha遮罩作为采样帧的相邻帧的alpha遮罩；根据alpha遮罩和alpha遮罩对第二视频的所有图片帧进行对齐裁剪，以获得去除背景后的第二视频。能够大幅提升视频抠图的速度和效率，而且还能有效保持人像的边缘细节，具有突出的特点，能够满足视频直播等场景的实时抠图需求，提升视频传输的速度，能够给用户带来较好的观看体验。