本公开涉及用于确定对象(例如，患者的牙齿)的颜色的技术。
背景技术：
1、当生产假牙(例如，镶牙、牙冠、种植牙等)时，有必要确定假牙的颜色，使其与患者的牙齿自然融合。
2、在用于确定假牙的颜色的常规方法中，牙科医生目视观察并从多个预定的色板(例如，vita经典比色板)中选择颜色与患者牙齿最相似的色板。然而，这种方法要求牙科医生将多个颜色色板与患者的牙齿逐一进行比较，从而显著降低了工作效率。此外，由于这种方法在很大程度上依赖牙科医生的临床经验，因此可能导致各种人为错误。
3、作为一种替代方法，使用数字设备直接或通过捕获患者牙齿的图像来获取患者牙齿的颜色，然后确定假牙的颜色。然而，这种方法易受噪声(例如，扫描条件引起的外部光等)的影响，从而显著降低了用于确定假牙的颜色的过程的可靠性。
技术实现思路
1、技术问题
2、本公开提供一种能够以高可靠性确定患者牙齿的颜色的技术。
3、本公开还提供了一种能够同时处理扫描患者口腔并使用用于扫描患者口腔的口内扫描仪确定患者牙齿的颜色的技术。
4、本公开还提供了一种能够将关于确定患者牙齿的颜色的客观信息与牙科医生的临床经验进行协调的技术。
5、本公开还提供了一种用于连续使用人工智能模型来确定患者牙齿的颜色并连续获得学习数据的技术，从而增强人工智能模型的颜色分类性能。
6、本公开还提供了一种能够为设计成确定患者牙齿的颜色的人工智能模型生成初始训练数据的技术。
7、本公开还提供了一种用于确定患者牙齿的颜色并将颜色传输至用于生产假牙的牙科实验室的技术，使得可以生产假牙以与患者牙齿自然地融合。
8、本公开的技术问题不限于上述技术问题，并且本公开所属领域的技术人员将从说明书中的描述中清楚地理解未提及的其他技术问题。
9、技术方案
10、根据本公开的由电子设备执行的方法可以包括：基于从口内扫描仪获得的对象的二维图像集来生成对象的三维图像，该对象包括多个单元对象；基于用户对三维图像的第一点的选择来提取与包括第一点的第一区域对应的第一颜色信息集；使用人工智能模型，该人工智能模型被配置为基于第一颜色信息集的输入来输出颜色相似度；以及基于颜色相似度的大小来确定与第一点对应的第一单元对象的代表性颜色信息。
11、在实施方式中，该方法还可以包括：将第一单元对象的代表性颜色信息传输至电子设备的外部终端。
12、在实施方式中，将代表性颜色信息传输至外部终端可以包括将关于包括第一点的第一区域的信息传输至外部终端。
13、在实施方式中，提取与第一区域对应的第一颜色信息集可以包括：确定第一区域，该第一区域包括在与第一点相距参考距离内的多个点。
14、在实施方式中，三维图像可以包括有效区域和例外区域，并且提取与第一区域对应的第一颜色信息集可以包括：如果第一区域包括例外区域，则提取与排除了例外区域的第一区域对应的第一颜色信息集。
15、在实施方式中，提取与第一区域对应的第一颜色信息集可以包括：识别与第一区域中包括的多个点中的至少一些对应的第一二维图像集，第一二维图像集是二维图像集的子集；以及提取第一二维图像集中包括的二维图像的像素的颜色代码。
16、在实施方式中，第一二维图像集可以仅包括用于生成三维图像的二维图像。
17、在实施方式中，提取第一二维图像集中包括的二维图像的像素的颜色代码可以包括：基于扫描顺序来确定第一二维图像集中包括的二维图像的提取顺序；以及基于提取顺序来提取第一二维图像集中包括的二维图像的像素的颜色代码。
18、在实施方式中，第一颜色信息集可以包括具有参考大小的一条或多条第一颜色信息，并且提取与第一区域对应的第一颜色信息集还可以包括基于参考大小生成第一颜色信息。
19、在实施方式中，提取与第一区域对应的第一颜色信息集还可以包括将所提取的颜色代码转换为hsv(色调(hue)、饱和度(saturation)、明度(value))代码。
20、在实施方式中，第一颜色信息集可以包括n条(其中n是自然数)第一颜色信息，并且使用人工智能模型可以包括：计算参考颜色组中包括的各个参考颜色与第一颜色信息集中包括的n条第一颜色信息中的各个第一颜色信息之间的子颜色相似度，并且基于n个子颜色相似度计算颜色相似度。
21、在实施方式中，人工智能模型的学习数据可以包括指示参考颜色组中包括的第一参考颜色的一对第一标签和与第一参考颜色对应的第一模型的第一扫描结果。
22、在实施方式中，人工智能模型的学习数据还可以包括一对第一标签和第一模型的第二扫描结果，并且第二扫描结果的第二扫描条件可以至少部分地与第一扫描结果的第一扫描条件不同。
23、在实施方式中，确定推荐颜色信息可以包括将颜色相似度的大小超过参考值的参考颜色包括在推荐颜色信息中。
24、在实施方式中，确定代表性颜色信息可以包括基于颜色相似度的大小确定m(其中，m是自然数)条推荐颜色信息以及基于用户对推荐颜色信息的选择来确定代表性颜色信息的步骤。
25、在实施方式中，确定m条推荐颜色信息可以包括排除颜色相似度大小等于或小于参考值的推荐颜色信息的步骤。
26、根据本公开的电子设备可以包括：通信电路，其被配置为与网络通信；处理器，其被配置为执行包括一个或多个指令的计算机程序；以及存储器，其被配置为加载计算机程序，其中，计算机程序可以包括：用于基于从口内扫描仪获得的对象的二维图像集生成对象的三维图像的指令，该对象包括多个单元对象；用于基于用户对三维图像的第一点的选择来提取与包括第一点的第一区域对应的第一颜色信息集的指令；用于使用人工智能模型的指令，该人工智能模型被配置为基于第一颜色信息集的输入来输出颜色相似度；以及用于基于颜色相似度的大小来确定与第一点对应的第一单元对象的代表性颜色信息的指令。
27、根据本公开的非暂时性计算机可读记录介质，其具有由处理器待执行的记录的计算机程序，该计算机程序包括：用于基于从口内扫描仪获得的对象的二维图像集生成对象的三维图像的指令，该对象包括多个单元对象；用于基于用户对三维图像的第一点的选择来提取与包括第一点的第一区域对应的第一颜色信息集的指令；用于使用人工智能模型的指令，该人工智能模型被配置为基于第一颜色信息集的输入来输出颜色相似度；以及用于基于颜色相似度的大小来确定与第一点对应的第一单元对象的代表性颜色信息的指令。
28、发明效果
29、根据本公开，可以以高可靠性确定患者牙齿的颜色。
30、根据本公开，可以同时处理扫描患者口腔并使用用于扫描患者口腔的口内扫描仪确定患者牙齿的颜色。
31、根据本公开，可以将关于确定患者牙齿的颜色的客观信息与牙科医生的临床经验进行协调。
32、根据本公开，通过连续地使用人工智能模型来确定患者牙齿的颜色并且连续地获得学习数据，可以提高人工智能模型的颜色分类性能。
33、根据本公开，可以为设计成确定患者牙齿的颜色的人工智能模型生成初始训练数据。
34、根据本公开，可以通过确定患者牙齿的颜色并将颜色传输至用于生产假牙的牙科实验室来生产与患者牙齿自然地融合的假牙。
35、本公开的技术构思的效果不限于上述效果，并且本公开所属领域的技术人员将从说明书中的描述中清楚地理解未提及的其他效果。
1.一种由电子设备执行的方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：将所述第一单元对象的所述代表性颜色信息传输至所述电子设备的外部终端。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述将所述代表性颜色信息传输至所述外部终端包括：将关于包括所述第一点的所述第一区域的信息传输至所述外部终端。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述提取与所述第一区域对应的所述第一颜色信息集包括：确定所述第一区域，所述第一区域包括在与所述第一点相距参考距离内的多个点。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述三维图像包括有效区域和例外区域，并且
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述提取与所述第一区域对应的所述第一颜色信息集包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述第一二维图像集仅包括用于生成所述三维图像的二维图像。
8.根据权利要求6所述的方法，其中，所述提取所述第一二维图像集中包括的所述二维图像的像素的颜色代码，包括：
9.根据权利要求6所述的方法，其中，所述第一颜色信息集包括具有参考大小的一条或多条第一颜色信息，并且
10.根据权利要求6所述的方法，其中，所述提取与所述第一区域对应的所述第一颜色信息集合还包括将所提取的颜色代码转换为hsv代码。
11.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一颜色信息集包括n条(其中，n是自然数)第一颜色信息，并且
12.根据权利要求1所述的方法，其中，所述人工智能模型的学习数据包括指示参考颜色组中包括的第一参考颜色的一对第一标签和与所述第一参考颜色对应的第一模型的第一扫描结果。
13.根据权利要求12所述的方法，其中，所述人工智能模型的所述学习数据还包括一对所述第一标签和所述第一模型的第二扫描结果，并且
14.根据权利要求12所述的方法，其中，所述人工智能模型是如果输入了所述第一扫描结果，则学习将所述第一扫描结果的输入分类至所述第一标签中的模型。
15.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定所述代表性颜色信息包括：
16.根据权利要求15所述的方法，其中，所述确定所述推荐颜色信息包括将所述颜色相似度的大小超过参考值的参考颜色包括在所述推荐颜色信息中。
17.一种电子设备，包括：
18.一种非暂时性计算机可读记录介质，其具有由处理器待执行的记录的计算机程序，所述计算机程序包括：
