CN113140042B - 三维扫描拼接方法、装置、电子装置和计算机设备 - Google Patents
三维扫描拼接方法、装置、电子装置和计算机设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113140042B CN113140042B CN202110417634.7A CN202110417634A CN113140042B CN 113140042 B CN113140042 B CN 113140042B CN 202110417634 A CN202110417634 A CN 202110417634A CN 113140042 B CN113140042 B CN 113140042B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- splicing
- point cloud
- features
- cloud data
- point
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 57
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 40
- 239000003550 marker Substances 0.000 claims description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 description 10
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 8
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 2
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 1
- 108010001267 Protein Subunits Proteins 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000009432 framing Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
- G06T17/20—Finite element generation, e.g. wire-frame surface description, tesselation
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
- G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
- G01B11/002—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring two or more coordinates
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
- G06T3/40—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
- G06T3/4038—Image mosaicing, e.g. composing plane images from plane sub-images
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2200/00—Indexing scheme for image data processing or generation, in general
- G06T2200/04—Indexing scheme for image data processing or generation, in general involving 3D image data
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2200/00—Indexing scheme for image data processing or generation, in general
- G06T2200/32—Indexing scheme for image data processing or generation, in general involving image mosaicing
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- Geometry (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Image Generation (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本申请涉及一种三维扫描拼接方法、装置、电子装置和计算机设备,通过获取待拼接点云数据,识别点云数据中所携带的标记点特征、纹理特征和点云特征,当识别到的标记点特征满足预设条件时,按照标记点特征对点云数据进行拼接,在标记点特征拼接失败时,选择其他拼接特征对点云数据进行拼接,按照拼接方式的鲁棒性的顺序,选择相应的拼接方式对点云数据进行拼接,当一种方式拼接失败后可以通过其他拼接方式进行弥补,从而提高了三维扫描过程中,对点云数据进行拼接的鲁棒性。
Description
技术领域
本申请涉及三维扫描技术领域,特别是涉及一种三维扫描拼接方法、装置、电子装置和计算机设备。
背景技术
目前,针对白光三维扫描的数据拼接方式主要有标记点拼接、纹理拼接以及点云特征拼接三种拼接方式,特征拼接在特征不明显的地方,如平面、特征比较少或特征比较小等容易拼接错误的地方不容易拼接,纹理拼接只适用于物体表面有无纹理特征的物体扫描,标记点拼接只适用于在物体表面贴标记点的情况。上述三种方式中的每种方式单独适用不同的场景,然而现有技术中,只能根据当前场景需求选择其中的一种拼接方式进行扫描,一旦拼接失败后,无法通过其他拼接方式进行弥补,从而导致拼接出错率较高。
针对相关技术中,三维扫描技术中的数据拼接鲁棒性不高且容易出错的问题,目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种三维扫描拼接方法、装置、电子装置和计算机设备。
第一方面,本申请实施例提供了一种三维扫描拼接方法,包括:
获取待拼接点云数据;
识别所述点云数据中所携带的多个拼接特征,其中,所述多个拼接特征包括标记点特征、纹理特征和点云特征;
当识别到所述多个拼接特征中的标记点特征满足预设条件时,按照所述标记点特征对所述点云数据进行拼接;
在所述标记点特征拼接失败时,选择所述多个拼接特征中的其他拼接特征对所述点云数据进行拼接。
在其中一个实施例中,所述当识别到所述多个拼接特征中的标记点特征满足预设条件时,按照所述标记点特征对所述点云数据进行拼接,包括:
识别所述标记点特征中标记点的数量和标记点的亮度,以获取满足预设亮度的标记点个数;
在所述满足预设亮度的标记点个数达到至少三个时,按照所述标记点特征对所述点云数据进行拼接。
在其中一个实施例中,在所述满足预设亮度的标记点个数不足三个时,识别所述纹理特征,以获取满足拼接要求的纹理特征个数;
在所述满足拼接要求的纹理特征个数达到预设阈值时,按照所述纹理特征对所述点云数据进行拼接。
在其中一个实施例中,所述在所述标记点特征拼接失败时,选择所述多个拼接特征中的其他拼接特征对所述点云数据进行拼接,包括:
识别所述纹理特征,以获取满足拼接要求的纹理特征个数;
在所述满足拼接要求的纹理特征个数达到预设阈值时,按照所述纹理特征对所述点云数据进行拼接。
在其中一个实施例中,在所述满足拼接要求的纹理特征个数少于所述预设阈值时,按照所述点云特征对所述点云数据进行拼接。
在其中一个实施例中,上述三维扫描拼接方法还包括:
在多个所述拼接特征中的其他拼接特征拼接失败时,组合多个所述拼接特征,对所述点云数据进行拼接。
在其中一个实施例中,所述在多个所述拼接特征中的其他拼接特征拼接失败时,组合多个所述拼接特征,对所述点云数据进行拼接的组合方式,包括以下至少一种:
将标记点特征和纹理特征组合对所述点云数据进行拼接;
将标记点特征和点云特征组合对所述点云数据进行拼接;
将纹理特征和点云特征组合对所述点云数据进行拼接;
将标记点特征、纹理特征及点云特征组合对所述点云数据进行拼接。
在其中一个实施例中,对所述点云数据进行拼接,还包括:
对当前帧点云数据进行拼接,并获取拼接后的当前帧特征数据;
获取参照帧特征数据,其中,所述参照帧特征数据与所述当前帧特征数据处于同一坐标系;
为所述当前帧特征数据匹配所述参照帧特征数据,若所述当前帧特征数据与所述参照帧特征数据之间的匹配误差小于预设的拼接误差,则确认当前帧点云数据拼接成功。
在其中一个实施例中,上述三维扫描拼接方法还包括:
在按照所述标记点特征,对当前帧的点云数据进行拼接时,所述当前帧特征数据为当前帧标记点特征,所述参照帧特征数据为参照帧标记点特征;
在按照所述其他拼接特征,对当前帧的点云数据进行拼接时,所述当前帧特征数据为当前帧点云数据,所述参照帧特征数据为参照帧点云数据。
第二方面,本申请实施例还提供一种三维扫描拼接装置,装置包括数据获取模块、识别模块、第一拼接模块以及第二拼接模块:
所述数据获取模块,用于获取待拼接点云数据;
所述识别模块,用于识别所述点云数据中所携带的多个拼接特征,其中,所述多个拼接特征包括标记点特征、纹理特征以及点云特征;
所述第一拼接模块,用于当识别到所述多个拼接特征中的标记点特征满足预设条件时,按照所述标记点特征对所述点云数据进行拼接;
所述第二拼接模块,用于在所述标记点特征拼接失败时,选择所述多个拼接特征中的其他拼接特征对所述点云数据进行拼接。
第三方面,本申请实施例提供了一种电子装置,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的三维扫描拼接方法。
第四方面,本申请实施例提供了一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,处理器执行计算机程序时实现上述三维扫描拼接方法。
第五方面,本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现上述三维扫描拼接方法。
上述三维扫描拼接方法、装置、电子装置和计算机设备,通过获取待拼接点云数据,识别点云数据中所携带的标记点特征、纹理特征和点云特征,当识别到的标记点特征满足预设条件时,按照标记点特征对点云数据进行拼接,在标记点特征拼接失败时,选择其他拼接特征对点云数据进行拼接,按照拼接方式的鲁棒性的顺序,选择相应的拼接方式对点云数据进行拼接,当一种方式拼接失败后可以通过其他拼接方式进行弥补,从而提高了三维扫描过程中,对点云数据进行拼接的鲁棒性。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解,构成本申请的一部分,本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请,并不构成对本申请的不当限定。在附图中:
图1是根据本申请实施例的三维扫描拼接方法的应用场景图;
图2是根据本申请实施例的三维扫描拼接方法的流程图;
图3是根据本申请实施例的三维扫描拼接装置的结构示意图;
图4是根据本发明一个实施例的电子装置的结构示意图;
图5是根据本发明一个实施例的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行描述和说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。基于本申请提供的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些示例或实施例,对于本领域的普通技术人员而言,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图将本申请应用于其他类似情景。此外,还可以理解的是,虽然这种开发过程中所作出的努力可能是复杂并且冗长的,然而对于与本申请公开的内容相关的本领域的普通技术人员而言,在本申请揭露的技术内容的基础上进行的一些设计,制造或者生产等变更只是常规的技术手段,不应当理解为本申请公开的内容不充分。
在本申请中提及“实施例”意味着,结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例,也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域普通技术人员显式地和隐式地理解的是,本申请所描述的实施例在不冲突的情况下,可以与其它实施例相结合。
除非另作定义,本申请所涉及的技术术语或者科学术语应当为本申请所属技术领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本申请所涉及的“一”、“一个”、“一种”、“该”等类似词语并不表示数量限制,可表示单数或复数。本申请所涉及的术语“包括”、“包含”、“具有”以及它们任何变形,意图在于覆盖不排他的包含;例如包含了一系列步骤或模块(单元)的过程、方法、***、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元,而是可以还包括没有列出的步骤或单元,或可以还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本申请所涉及的“连接”、“相连”、“耦接”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接,而是可以包括电气的连接,不管是直接的还是间接的。本申请所涉及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,“A和/或B”可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。本申请所涉及的术语“第一”、“第二”、“第三”等仅仅是区别类似的对象,不代表针对对象的特定排序。
图1是根据本申请实施例中三维扫描拼接方法的应用场景图,本实施例提供的方法实施例可以应用在图1所示的应用场景中。在图1所示的应用场景中,扫描仪102用于获取目标对象106的多帧点云数据,并将该多帧点云数据传输至终端104,终端104对该多帧数据进行分帧,并分别对每帧数据进行特征提取,得到目标对象在多帧图像下的标记点、纹理特征点以及点云特征。其中,扫描仪102可以是白光扫描仪,终端104可以包括一个或多个处理器和用于存储数据的存储器。
在一个实施例中,图2是根据本申请实施例中三维扫描拼接方法的流程图,以该方法应用于图1中的终端104为例进行说明,包括以下步骤:
步骤S210,获取待拼接点云数据。
其中,待拼接点云数据可以是通过扫描仪获取的,经过分帧处理后的某一帧目标对象的表面三维数据,也可以是目标对象在其他局部坐标系下的点云数据,用于表征目标对象在某种局部坐标系下的三维信息,以下为了叙述方便,以当前帧的点云数据来对待拼接的点云数据进行限定描述,但需要理解的是,该点云数据并非仅限定为当前帧的点云数据。
需要说明的是,通过扫描仪所获取的目标对象某一帧的点云数据,为扫描仪在当前帧所属的坐标系下的点云数据,该目标对象在不同帧下的点云数据,所属的坐标系各不相同,因此为了获得该目标对象在统一坐标系下的完整点云数据,需要对该目标对象每帧的点云数据,在统一的坐标系中进行拼接。
具体可以是预设某一帧的点云数据所属的坐标系为参照坐标系,将该帧设置为参照帧,再依次通过获取该目标对象其他帧的点云数据,并拼接至该参照坐标系下,例如在确定该目标对象的初始帧的点云数据的坐标系为参照坐标系后,先将该初始帧的下一帧的点云数据拼接至该参照坐标系,之后再以该初始帧的下一帧作为参照帧,并对该参照帧的下一帧的点云数据进行拼接,直到该目标对象的全部帧的点云数据均拼接至统一坐标系下。
步骤S220,识别点云数据中所携带的多个拼接特征,其中,多个拼接特征包括标记点特征、纹理特征和点云特征。
用于三维扫描的数据拼接方式有标记点拼接、纹理拼接以及点云特征拼接三种方式,在对待拼接点云数据进行拼接之前,需要识别待拼接点云数据中所携带的特征,即标记点特征、纹理特征点以及点云特征。
其中,获取目标对象的标记点特征,可以是对目标对象的图像进行灰度处理得到灰度图像,提取该灰度图像中的标记点坐标,并为标记点坐标重建三维坐标,作为该目标对象的标记点特征。针对该目标对象的纹理特征点,同样能够对该目标对象的图像进行处理来提取,例如,可以采用图像处理领域常用的纹理特征提取算法,如Harris角点提取算法、SIFT算法、SURF特征提取算法、FAST角点检测算法等,来获得该目标对象的纹理特征;而该目标对象的点云数据,可以通过双目匹配的方式,对该目标对象进行三维扫描提取得到。
步骤S230,当识别到多个拼接特征中的标记点特征满足预设条件时,按照标记点特征对点云数据进行拼接。
考虑到标记点特征在三维扫描拼接中的稳定性,在多种拼接方式中,优先选择标记点特征拼接来作为点云数据拼接的方式。具体地,为了避免对待拼接点云数据进行无效的拼接,需要判断该点云数据中所携带的标记点特征是否满足预设条件,具体地,可以对所识别到的标记点特征进行多个维度的分析,例如标记点特征的亮度、精度、数量等是否满足标记点拼接的要求,可以理解的是,该预设条件可以通过经验值或目标对象的特性来设定,不同目标对象的点云数据,其对应的预设条件也不同。
因此,当所识别的标记点特征满足预设条件后,再按照该标记点特征对点云数据进行拼接,能够提高拼接过程的稳定性和成功率。
同样地,在进行标记点特征拼接时,可以是按照从当前帧识别到的标记点特征,将当前帧的点云数据,拼接至上一帧已拼接的点云数据所在的坐标系下,也可以是将当前帧的点云数据,拼接至其他预先确定的统一坐标系下。
步骤S240,在标记点特征拼接失败时,选择多个拼接特征中的其他拼接特征对点云数据进行拼接。
理论上来说,对于同一个目标对象而言,当以上一帧为参照帧,完成当前帧的点云数据在参照坐标系下的拼接后,当前帧与上一帧之间的对应的数据应该是重合的,因此,可以通过判断当前帧与上一帧之间,对应数据的匹配度来判断数据的拼接是否成功。
具体地,对于标记点特征而言,可以判断当前帧与上一帧对应的标记点是否匹配,具体可以是判断两帧间对应的标记点的误差,是否超过预设的误差阈值,其中,误差阈值可以通过经验值进行设定。
更进一步地,当点云数据的标记点拼接的误差小于预设的拼接误差时,则确认该点云数据在标记点特征下拼接成功,并且将该标记点特征拼接的结果作为当前帧点云数据拼接后的结果,结束当前帧点云数据的拼接;否则,则确认当前帧的点云数据在标记点特征下拼接失败,需要进行其他拼接特征的拼接,其中,其他拼接特征包括纹理特征和点云特征,从而能够降低当前帧数据拼接的失败率,并为当前帧数据匹配到合适的拼接方式。
需要说明的是,上述在标记点特征足够的情况下使用标记点来拼接,可以保证拼接精度,在标记点特征不足的情况下,可以通过纹理特征拼接和点云特征拼接继续完成拼接,避免现有技术中按照影像类型分类拼接,在影像类型为彩色图像时,只能进行纹理拼接,纹理拼接一旦失败无法通过其他拼接弥补。当影像类型为灰度图像时又将标记点拼接与特征拼接分开,只能选择其中一种进行拼接,一旦其中一种拼接无法成功另一种拼接无法互补。
上述步骤S210至步骤S240中,通过获取待拼接点云数据,识别点云数据中所携带的标记点特征、纹理特征和点云特征,当识别到的标记点特征满足预设条件时,按照标记点特征对点云数据进行拼接,在标记点特征拼接失败时,选择其他拼接特征对点云数据进行拼接,按照拼接方式的鲁棒性的顺序,选择相应的拼接方式对点云数据进行拼接,当一种方式拼接失败后可以通过其他拼接方式进行弥补,从而提高了三维扫描过程中,对点云数据进行拼接的鲁棒性。
另外地,当识别到多个拼接特征中的标记点特征满足预设条件时,按照标记点特征对点云数据进行拼接,包括如下步骤:
步骤S310,识别标记点特征中标记点的数量和标记点的亮度,以获取满足预设亮度的标记点个数。
其中,标记点的数量和亮度,都将影响标记点特征拼接的结果,因此可以根据经验值来设定标记点的预设亮度,只有当识别到的标记点中,达到预设亮度的标记点的数量达到预设数量时,才能按照标记点特征对点云数据进行拼接,从而避免对当前帧的点云数据进行无效的标记点拼接,以提高拼接的效率。
步骤S320,在满足预设亮度的标记点个数达到至少三个时,按照标记点特征对点云数据进行拼接。
由于三维空间中,三个坐标能够确定一个坐标系,因此为了确定当前帧的点云数据所属的坐标系,需要识别至少三个标记点,而标记点数量越多,则拼接的精度将越高。其中,该至少三个标记点为满足预设亮度的标记点,以实现后续按照标记点特征对点云数据的拼接。
当识别到的标记点的数量未达到三个时,意味着这种情况下的点云数据进行标记点特征的拼接,无法将当前帧的点云数据拼接至到参照坐标系下,因此需要判断是否能对该帧点云数据按照纹理特征进行拼接。
同样地,在按照纹理特征对该帧点云数据进行拼接时,需要优先考虑该帧所识别的纹理特征的个数是否能满足拼接要求,具体可以是该帧的纹理特征的个数是否达到按照经验值预设的纹理特征数量,以确定纹理特征的拼接方式能够适用于当前帧的点云数据。在满足拼接要求的纹理特征个数达到预设阈值时,按照纹理特征对点云数据进行拼接。
需要说明的是,在满足预设亮度的标记点个数不足三个时,识别纹理特征的步骤可以在识别标记点时同时进行识别,也可以在标记点无法实现拼接的情况下再进行识别,以判断纹理特征是否满足拼接条件。
进一步地,在标记点特征拼接失败时,选择多个拼接特征中的其他拼接特征对点云数据进行拼接,包括以下步骤:
步骤S410,识别纹理特征,以获取满足拼接要求的纹理特征个数。
一般来说,可以根据相应的纹理特征提取算法,来识别当前帧的纹理特征。
步骤S420,在满足拼接要求的纹理特征个数达到预设阈值时,按照纹理特征对点云数据进行拼接。
可以理解地,纹理特征适用于细节特征较丰富的图像数据,若目标对象的图像为一片空白区域,则通过现有的纹理特征提取算法可能无法提取到纹理特征。因此,只有当满足拼接要求的纹理特征个数达到预设阈值后,才按照纹理特征对当前帧的点云数据进行拼接,从而将当前帧的点云数据拼接至参照坐标系下。
其中,基于上述步骤S410至S420,在满足拼接要求的纹理特征个数少于预设阈值时,按照点云特征对点云数据进行拼接。
另外地,基于上述步骤,上述方法还包括:
步骤S510,在多个拼接特征中的其他拼接特征拼接失败时,还可以组合多个拼接特征,对点云数据进行拼接。
具体地,可以是在多个拼接特征,均对当前帧的点云数据拼接失败后,通过对该多个不同的拼接特征进行组合,来实现对点云数据的拼接,以提高点云数据拼接的成功率。
进一步地,在一个实施例中,基于上述步骤S510,在多个拼接特征中的其他拼接特征拼接失败时,组合多个拼接特征,对点云数据进行拼接的组合方式,包括以下至少一种:
将标记点特征和纹理特征组合对点云数据进行拼接,将标记点特征和点云特征组合对点云数据进行拼接,将纹理特征和点云特征组合对点云数据进行拼接,将标记点特征、纹理特征及点云特征组合对点云数据进行拼接。
具体地,可以根据待拼接点云数据的情况,选择上述多种组合方式中的一种或多种,对该点云数据进行拼接,当拼接成功后,则终止对该点云数据的拼接。通过将不同的拼接方式,以两两组合的方式对点云数据进行拼接,能够在单种拼接方式失败的情况下,增加该点云数据拼接成功的几率。
在一个实施例中,基于上述步骤,对点云数据进行拼接,还包括:
步骤S610,对当前帧点云数据进行拼接,并获取拼接后的当前帧特征数据。
具体地,特征数据既可以是点云数据,也可以是对目标对象进行处理后得到的某种特征,应该理解的是,无论是目标对象的点云数据,还是目标对象的其他特征数据,都能够反映目标对象在某一帧的三维信息,其作用都在于后续计算拼接误差。
例如,当使用纹理特征对点云数据进行拼接时,可以将当前帧的纹理特征所对应的点云,作为当前帧的特征数据。
步骤S620,获取参照帧特征数据,其中,参照帧特征数据与当前帧特征数据处于同一坐标系。
步骤S630,为当前帧特征数据匹配参照帧特征数据,若当前帧特征数据与参照帧特征数据之间的匹配误差小于预设的拼接误差,则确认当前帧点云数据拼接成功。
需要说明的是,当选择不同的特征数据时,虽然所对应的计算拼接误差的方式将发生变化,但计算拼接误差的大致步骤可以归纳为,从参照帧,例如已完成拼接的上一帧中,将当前帧中特征数据与上一帧的特征数据进行匹配。对于当前帧中某一个特征数据而言,当在上一帧中匹配到满足预设的匹配条件的特征数据后,计算二者之间相似度,例如二者之间的空间距离,并对当前帧和上一帧间所有相匹配的特征数据之间的空间距离进行统计求平均,作为当前帧特征数据与上一帧特征数据之间的匹配误差,当该匹配误差小于预设的拼接误差时,确认当前帧点云数据拼接成功。
进一步地,在一个实施例中,基于上述步骤S610至S630,包括以下步骤:
步骤S710,在按照标记点特征,对当前帧的点云数据进行拼接时,当前帧特征数据为当前帧标记点特征,参照帧特征数据为参照帧标记点特征。
其中,当前帧与参照帧之间标记点的匹配,可以根据该两帧间的标记点中心三维坐标的拓扑关系,选择适用的迭代算法进行迭代匹配。当为当前帧的标记点在参照帧中匹配到对应的标记点后,通过计算并统计所有相匹配的标记点之间的距离,得到标记点特征拼接的误差,一般地,该标记点拼接的误差阈值可以按照经验值来设置,且由于拼接误差表达的是两个坐标之间的距离,因此可以将误差阈值设置为一种距离阈值,单位可以适应性地设定为某种距离度量单位,如0.5mm、0.1mm等。
步骤S720,在按照其他拼接特征,对当前帧的点云数据进行拼接时,当前帧特征数据为当前帧点云数据,参照帧特征数据为参照帧点云数据。
其中,当前帧的点云数据能在参照帧中找到匹配的点云数据。一般来说,对当前帧的某个点云数据而言,参照帧图像中的对应点云数据可以为与该点云数据法向距离最小的点。
举例来说,当前帧的点云数据集合A和参照帧图像的点云数据集合B都属于参照坐标系,对于集合A中的某一点x,从集合B中匹配到与点x法向距离最小的点p,则点p就是集合A中点x在集合B中匹配到的点云数据。
具体地,从点p指向点x,且垂直于点x所在平面的法向向量的大小就是点p到点x的距离d。求出当前帧中所有点云数据与参照帧中匹配的点云数据的距离后,可以对这一组距离进行统计求平均,并将计算得到的平均值作为拼接的误差。另外地,也可以通过其他的统计方式来确定拼接的误差。
上述步骤S310至步骤S720,在所识别的标记点特征中,满足预设亮度的标记点个数达到至少三个时,按照标记点特征对点云数据进行拼接,提高了标记点拼接的效率,在满足预设亮度的标记点个数不足三个时,或者标记点拼接失败时,识别纹理特征,以获取满足拼接要求的纹理特征个数,在满足拼接要求的纹理特征个数达到预设阈值时,按照纹理特征对点云数据进行拼接,从而避免了对纹理特征不明显的点云数据进行纹理拼接,在纹理特征个数少于预设阈值时,或者按照纹理特征对点云数据拼接失败时,按照点云特征对点云数据进行拼接,从而能够按照鲁棒性从高到低的顺序,选择一种拼接方式对点云数据进行拼接,当一种方式拼接失败后可以通过其他拼接方式进行弥补,当一种方式拼接成功后结束拼接,提高了三维扫描过程中,对数据进行拼接的鲁棒性。
本实施例还提供了一种三维扫描拼接装置,该装置用于实现上述实施例及优选实施方式,已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的,术语“模块”、“单元”、“子单元”等可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现,但是硬件,或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
基于同一发明构思,如图3所示,本申请实施例还提供了一种三维扫描拼接装置30,包括:
数据获取模块32,用于获取待拼接点云数据;
识别模块34,用于识别点云数据中所携带的多个拼接特征,其中,多个拼接特征包括标记点特征、纹理特征和点云特征;
第一拼接模块36,用于当识别到多个拼接特征中的标记点特征满足预设条件时,按照标记点特征对点云数据进行拼接;以及,
第二拼接模块38,用于在标记点特征拼接失败时,选择多个拼接特征中的其他拼接特征对点云数据进行拼接。
上述三维扫描拼接装置,通过获取待拼接点云数据,识别点云数据中所携带的标记点特征、纹理特征和点云特征,当识别到的标记点特征满足预设条件时,按照标记点特征对点云数据进行拼接,在标记点特征拼接失败时,选择其他拼接特征对点云数据进行拼接,按照拼接方式的鲁棒性的顺序,选择相应的拼接方式对点云数据进行拼接,当一种方式拼接失败后可以通过其他拼接方式进行弥补,从而提高了三维扫描过程中,对点云数据进行拼接的鲁棒性。
在一个实施例中,第一拼接模块36还用于识别标记点特征中标记点的数量和标记点的亮度,以获取满足预设亮度的标记点个数,在满足预设亮度的标记点个数达到至少三个时,按照标记点特征对点云数据进行拼接。
在一个实施例中,第二拼接模块38还用于在满足预设亮度的标记点个数不足三个时,识别纹理特征,以获取满足拼接要求的纹理特征个数,在满足拼接要求的纹理特征个数达到预设阈值时,按照纹理特征对点云数据进行拼接。
在一个实施例中,三维扫描拼接装置30还包括第三拼接模块,所述第三拼接模块用于在满足拼接要求的纹理特征个数少于预设阈值时,按照点云特征对点云数据进行拼接。
在一个实施例中,三维扫描拼接装置30还包括第四拼接模块,所述第四拼接模块用于在多个拼接特征中的其他拼接特征都未满足拼接条件或都拼接失败时,组合多个拼接特征,对点云数据进行拼接。
在一个实施例中,在多个拼接特征中的其他拼接特征拼接失败时,组合多个拼接特征,对点云数据进行拼接的组合方式,包括以下至少一种:
将标记点特征和纹理特征组合对点云数据进行拼接,将标记点特征和点云特征组合对点云数据进行拼接,将纹理特征和点云特征组合对点云数据进行拼接,将标记点特征、纹理特征及点云特征组合对点云数据进行拼接。
在一个实施例中,三维扫描拼接装置30还包括误差计算模块,所述误差计算模块模块用于对当前帧点云数据进行拼接,并获取拼接后的当前帧特征数据,获取参照帧特征数据,其中,参照帧特征数据与当前帧特征数据处于同一坐标系,为当前帧特征数据匹配参照帧特征数据,若当前帧特征数据与参照帧特征数据之间的匹配误差小于预设的拼接误差,则确认当前帧点云数据拼接成功。
在一个实施例中,在按照标记点特征,对当前帧的点云数据进行拼接时,当前帧特征数据为当前帧标记点特征,参照帧特征数据为参照帧标记点特征,在按照其他拼接特征,对当前帧的点云数据进行拼接时,当前帧特征数据为当前帧点云数据,参照帧特征数据为参照帧点云数据。
关于三维扫描拼接装置的实施例的具体限定可以参见上文中对于图像拼接方法的限定,在此不再赘述。上述图像拼接装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中,也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中,以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中,如图4所示,提供了一种电子装置,包括存储器和处理器。存储器中存储有计算机程序,该电子装置的处理器用于提供计算和控制能力。该电子装置的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作***、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作***和计算机程序的运行提供环境。
可选地,上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备,其中,该传输设备和上述处理器连接,该输入输出设备和上述处理器连接。
可选地,在本实施例中,上述处理器执行计算机程序时实现以下步骤:
获取待拼接点云数据;
识别点云数据中所携带的多个拼接特征,其中,多个拼接特征包括标记点特征、纹理特征和点云特征;
当识别到多个拼接特征中的标记点特征满足预设条件时,按照标记点特征对点云数据进行拼接;
在标记点特征拼接失败时,选择多个拼接特征中的其他拼接特征对点云数据进行拼接。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:
识别标记点特征中标记点的数量和标记点的亮度,以获取满足预设亮度的标记点个数;
在满足预设亮度的标记点个数达到至少三个时,按照标记点特征对点云数据进行拼接。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:
识别纹理特征,以获取满足拼接要求的纹理特征个数;
在满足拼接要求的纹理特征个数达到预设阈值时,按照纹理特征对点云数据进行拼接。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:
在满足拼接要求的纹理特征个数少于预设阈值时,按照点云特征对点云数据进行拼接。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:
在多个拼接特征中的其他拼接特征拼接失败时,组合多个拼接特征,对点云数据进行拼接。
在一个实施例中,在多个拼接特征中的其他拼接特征拼接失败时,组合多个拼接特征,对点云数据进行拼接的组合方式,包括以下至少一种:
将标记点特征和纹理特征组合对点云数据进行拼接,将标记点特征和点云特征组合对点云数据进行拼接,将纹理特征和点云特征组合对点云数据进行拼接,将标记点特征、纹理特征及点云特征组合对点云数据进行拼接。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:
对当前帧点云数据进行拼接,并获取拼接后的当前帧特征数据;
获取参照帧特征数据,其中,参照帧特征数据与当前帧特征数据处于同一坐标系;
为当前帧特征数据匹配参照帧特征数据,若当前帧特征数据与参照帧特征数据之间的匹配误差小于预设的拼接误差,则确认当前帧点云数据拼接成功。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:
在按照标记点特征,对当前帧的点云数据进行拼接时,当前帧特征数据为当前帧标记点特征,参照帧特征数据为参照帧标记点特征;
在按照其他拼接特征,对当前帧的点云数据进行拼接时,当前帧特征数据为当前帧点云数据,参照帧特征数据为参照帧点云数据。
上述电子装置,通过获取待拼接点云数据,识别点云数据中所携带的标记点特征、纹理特征和点云特征,当识别到的标记点特征满足预设条件时,按照标记点特征对点云数据进行拼接,在标记点特征拼接失败时,选择其他拼接特征对点云数据进行拼接,按照拼接方式的鲁棒性的顺序,选择相应的拼接方式对点云数据进行拼接,当一种方式拼接失败后可以通过其他拼接方式进行弥补,从而提高了三维扫描过程中,对点云数据进行拼接的鲁棒性。
在一个实施例中,如图5所示,提供了一种计算机设备,该计算机设备可以是终端。该计算机设备包括通过***总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中,该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作***和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作***和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种三维扫描拼接方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏,该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层,也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板,还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解,上述结构仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图,并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定,具体的计算机设备可以包括比上述更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,处理器执行计算机程序时实现以下步骤:
获取待拼接点云数据;
识别点云数据中所携带的多个拼接特征,其中,多个拼接特征包括标记点特征、纹理特征和点云特征;
当识别到多个拼接特征中的标记点特征满足预设条件时,按照标记点特征对点云数据进行拼接;
在标记点特征拼接失败时,选择多个拼接特征中的其他拼接特征对点云数据进行拼接。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:
识别标记点特征中标记点的数量和标记点的亮度,以获取满足预设亮度的标记点个数;
在满足预设亮度的标记点个数达到至少三个时,按照标记点特征对点云数据进行拼接。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:
识别纹理特征,以获取满足拼接要求的纹理特征个数;
在满足拼接要求的纹理特征个数达到预设阈值时,按照纹理特征对点云数据进行拼接。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:
在满足拼接要求的纹理特征个数少于预设阈值时,按照点云特征对点云数据进行拼接。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:
在多个拼接特征中的其他拼接特征拼接失败时,组合多个拼接特征,对点云数据进行拼接。
在一个实施例中,在多个拼接特征中的其他拼接特征拼接失败时,组合多个拼接特征,对点云数据进行拼接的组合方式,包括以下至少一种:
将标记点特征和纹理特征组合对点云数据进行拼接,将标记点特征和点云特征组合对点云数据进行拼接,将纹理特征和点云特征组合对点云数据进行拼接,将标记点特征、纹理特征及点云特征组合对点云数据进行拼接。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:
对当前帧点云数据进行拼接,并获取拼接后的当前帧特征数据;
获取参照帧特征数据,其中,参照帧特征数据与当前帧特征数据处于同一坐标系;
为当前帧特征数据匹配参照帧特征数据,若当前帧特征数据与参照帧特征数据之间的匹配误差小于预设的拼接误差,则确认当前帧点云数据拼接成功。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:
在按照标记点特征,对当前帧的点云数据进行拼接时,当前帧特征数据为当前帧标记点特征,参照帧特征数据为参照帧标记点特征;
在按照其他拼接特征,对当前帧的点云数据进行拼接时,当前帧特征数据为当前帧点云数据,参照帧特征数据为参照帧点云数据。
上述计算机设备,通过获取待拼接点云数据,识别点云数据中所携带的标记点特征、纹理特征和点云特征,当识别到的标记点特征满足预设条件时,按照标记点特征对点云数据进行拼接,在标记点特征拼接失败时,选择其他拼接特征对点云数据进行拼接,按照拼接方式的鲁棒性的顺序,选择相应的拼接方式对点云数据进行拼接,当一种方式拼接失败后可以通过其他拼接方式进行弥补,从而提高了三维扫描过程中,对点云数据进行拼接的鲁棒性。
在一个实施例中,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现以下步骤:
获取待拼接点云数据;
识别点云数据中所携带的多个拼接特征,其中,多个拼接特征包括标记点特征、纹理特征和点云特征;
当识别到多个拼接特征中的标记点特征满足预设条件时,按照标记点特征对点云数据进行拼接;
在标记点特征拼接失败时,选择多个拼接特征中的其他拼接特征对点云数据进行拼接。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:
识别标记点特征中标记点的数量和标记点的亮度,以获取满足预设亮度的标记点个数;
在满足预设亮度的标记点个数达到至少三个时,按照标记点特征对点云数据进行拼接。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:
识别纹理特征,以获取满足拼接要求的纹理特征个数;
在满足拼接要求的纹理特征个数达到预设阈值时,按照纹理特征对点云数据进行拼接。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:
在满足拼接要求的纹理特征个数少于预设阈值时,按照点云特征对点云数据进行拼接。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:
在多个拼接特征中的其他拼接特征拼接失败时,组合多个拼接特征,对点云数据进行拼接。
在一个实施例中,在多个拼接特征中的其他拼接特征拼接失败时,组合多个拼接特征,对点云数据进行拼接的组合方式,包括以下至少一种:
将标记点特征和纹理特征组合对点云数据进行拼接,将标记点特征和点云特征组合对点云数据进行拼接,将纹理特征和点云特征组合对点云数据进行拼接,将标记点特征、纹理特征及点云特征组合对点云数据进行拼接。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:
对当前帧点云数据进行拼接,并获取拼接后的当前帧特征数据;
获取参照帧特征数据,其中,参照帧特征数据与当前帧特征数据处于同一坐标系;
为当前帧特征数据匹配参照帧特征数据,若当前帧特征数据与参照帧特征数据之间的匹配误差小于预设的拼接误差,则确认当前帧点云数据拼接成功。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:
在按照标记点特征,对当前帧的点云数据进行拼接时,当前帧特征数据为当前帧标记点特征,参照帧特征数据为参照帧标记点特征;
在按照其他拼接特征,对当前帧的点云数据进行拼接时,当前帧特征数据为当前帧点云数据,参照帧特征数据为参照帧点云数据。
上述存储介质,通过获取待拼接点云数据,识别点云数据中所携带的标记点特征、纹理特征和点云特征,当识别到的标记点特征满足预设条件时,按照标记点特征对点云数据进行拼接,在标记点特征拼接失败时,选择其他拼接特征对点云数据进行拼接,按照拼接方式的鲁棒性的顺序,选择相应的拼接方式对点云数据进行拼接,当一种方式拼接失败后可以通过其他拼接方式进行弥补,从而提高了三维扫描过程中,对点云数据进行拼接的鲁棒性。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中,该计算机程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用,均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限,RAM以多种形式可得,诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本申请的保护范围。因此,本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种三维扫描拼接方法,其特征在于,所述方法包括:
获取待拼接点云数据;
识别所述点云数据中所携带的多个拼接特征,其中,所述多个拼接特征包括标记点特征、纹理特征和点云特征;
当识别到所述多个拼接特征中的标记点特征满足预设条件时,按照所述标记点特征对所述点云数据进行拼接;
在所述标记点特征拼接失败时,识别所述纹理特征,以获取满足拼接要求的纹理特征个数;在所述满足拼接要求的纹理特征个数达到预设阈值时,按照所述纹理特征对所述点云数据进行拼接;
在所述满足拼接要求的纹理特征个数少于所述预设阈值时,按照所述点云特征对所述点云数据进行拼接;
在所述多个拼接特征中的其他拼接特征都未满足拼接条件或都拼接失败时,组合所述多个拼接特征,对所述点云数据进行拼接;所述其他拼接特征包括所述纹理特征和所述点云特征。
2.根据权利要求1所述的三维扫描拼接方法,其特征在于,所述当识别到所述多个拼接特征中的标记点特征满足预设条件时,按照所述标记点特征对所述点云数据进行拼接,包括:
识别所述标记点特征中标记点的数量和标记点的亮度,以获取满足预设亮度的标记点个数;
在所述满足预设亮度的标记点个数达到至少三个时,按照所述标记点特征对所述点云数据进行拼接。
3.根据权利要求2所述的三维扫描拼接方法,其特征在于,在所述满足预设亮度的标记点个数不足三个时,识别所述纹理特征,以获取满足拼接要求的纹理特征个数;
在所述满足拼接要求的纹理特征个数达到预设阈值时,按照所述纹理特征对所述点云数据进行拼接。
4.根据权利要求1所述的三维扫描拼接方法,其特征在于,所述在所述多个拼接特征中的其他拼接特征都未满足拼接条件或都拼接失败时,组合所述多个拼接特征,对所述点云数据进行拼接的组合方式,包括以下至少一种:
将所述标记点特征和所述纹理特征组合对所述点云数据进行拼接;
将所述标记点特征和所述点云特征组合对所述点云数据进行拼接;
将所述纹理特征和所述点云特征组合对所述点云数据进行拼接;
将所述标记点特征、所述纹理特征及所述点云特征组合对所述点云数据进行拼接。
5.根据权利要求1-4任一所述的三维扫描拼接方法,其特征在于,对所述点云数据进行拼接,还包括:
对当前帧点云数据进行拼接,并获取拼接后的当前帧特征数据;
获取参照帧特征数据,其中,所述参照帧特征数据与所述当前帧特征数据处于同一坐标系;
为所述当前帧特征数据匹配所述参照帧特征数据,若所述当前帧特征数据与所述参照帧特征数据之间的匹配误差小于预设的拼接误差,则确认所述当前帧点云数据拼接成功。
6.根据权利要求5所述的三维扫描拼接方法,其特征在于:
在按照所述标记点特征,对当前帧的点云数据进行拼接时,所述当前帧特征数据为当前帧标记点特征,所述参照帧特征数据为参照帧标记点特征;
在按照其他拼接特征,对当前帧的点云数据进行拼接时,所述当前帧特征数据为当前帧点云数据,所述参照帧特征数据为参照帧点云数据。
7.一种三维扫描拼接装置,其特征在于,所述装置包括数据获取模块、识别模块、第一拼接模块、第二拼接模块、第三拼接模块以及第四拼接模块:
所述数据获取模块,用于获取待拼接点云数据;
所述识别模块,用于识别所述点云数据中所携带的多个拼接特征,其中,所述多个拼接特征包括标记点特征、纹理特征以及点云特征;
所述第一拼接模块,用于当识别到所述多个拼接特征中的标记点特征满足预设条件时,按照所述标记点特征对所述点云数据进行拼接;
所述第二拼接模块,用于在所述标记点特征拼接失败时,识别所述纹理特征,以获取满足拼接要求的纹理特征个数;在所述满足拼接要求的纹理特征个数达到预设阈值时,按照所述纹理特征对所述点云数据进行拼接;
所述第三拼接模块,用于在所述满足拼接要求的纹理特征个数少于所述预设阈值时,按照所述点云特征对所述点云数据进行拼接;
所述第四拼接模块,用于在所述多个拼接特征中的其他拼接特征都未满足拼接条件或都拼接失败时,组合所述多个拼接特征,对所述点云数据进行拼接;所述其他拼接特征包括所述纹理特征和所述点云特征。
8.一种电子装置,包括存储器和处理器,其特征在于,所述存储器中存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述三维扫描拼接方法的步骤。
9.一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述三维扫描拼接方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述三维扫描拼接方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110417634.7A CN113140042B (zh) | 2021-04-19 | 2021-04-19 | 三维扫描拼接方法、装置、电子装置和计算机设备 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110417634.7A CN113140042B (zh) | 2021-04-19 | 2021-04-19 | 三维扫描拼接方法、装置、电子装置和计算机设备 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113140042A CN113140042A (zh) | 2021-07-20 |
CN113140042B true CN113140042B (zh) | 2023-07-25 |
Family
ID=76812687
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110417634.7A Active CN113140042B (zh) | 2021-04-19 | 2021-04-19 | 三维扫描拼接方法、装置、电子装置和计算机设备 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113140042B (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115797659B (zh) * | 2023-01-09 | 2023-05-02 | 思看科技(杭州)股份有限公司 | 数据拼接方法、三维扫描***、电子装置和存储介质 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104299211A (zh) * | 2014-09-25 | 2015-01-21 | 周翔 | 一种自由移动式三维扫描方法 |
CN108133458A (zh) * | 2018-01-17 | 2018-06-08 | 视缘(上海)智能科技有限公司 | 一种基于目标物体空间点云特征的自动拼接方法 |
CN109751969A (zh) * | 2017-11-01 | 2019-05-14 | 天津微深科技有限公司 | 一种利用正反格雷码线移光栅的三维非接触扫描方法 |
CN111637850A (zh) * | 2020-05-29 | 2020-09-08 | 南京航空航天大学 | 一种无需主动视觉标记的自拼接表面点云测量方法 |
Family Cites Families (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104933755B (zh) * | 2014-03-18 | 2017-11-28 | 华为技术有限公司 | 一种静态物体重建方法和*** |
CN104392426B (zh) * | 2014-10-23 | 2017-07-18 | 华中科技大学 | 一种自适应的无标志点三维点云自动拼接方法 |
CN104406538B (zh) * | 2014-12-01 | 2017-01-11 | 南京航空航天大学 | 用于点云拼接的标志点三维匹配方法及三维扫描方法 |
CN106441200B (zh) * | 2016-07-20 | 2019-03-08 | 先临三维科技股份有限公司 | 一种多测量模式的三维测量方法 |
CN107680039B (zh) * | 2017-09-22 | 2020-07-10 | 武汉中观自动化科技有限公司 | 一种基于白光扫描仪的点云拼接方法及*** |
CN109000582B (zh) * | 2018-03-15 | 2021-07-02 | 杭州思看科技有限公司 | 跟踪式三维扫描装置的扫描方法及***、存储介质、设备 |
CN109064400A (zh) * | 2018-07-25 | 2018-12-21 | 博众精工科技股份有限公司 | 三维点云拼接方法、装置及*** |
CN110120013B (zh) * | 2019-05-15 | 2023-10-20 | 深圳市凌云视迅科技有限责任公司 | 一种点云拼接方法及装置 |
CN110966932B (zh) * | 2019-11-22 | 2021-07-06 | 杭州思看科技有限公司 | 一种基于已知标记点的结构光三维扫描方法 |
CN111023970B (zh) * | 2019-12-17 | 2021-11-16 | 杭州思看科技有限公司 | 多模式三维扫描方法及*** |
CN111220076A (zh) * | 2020-01-11 | 2020-06-02 | 武汉中观自动化科技有限公司 | 一种跟踪定位和标志点定位混合的定位方法和装置 |
CN112291459B (zh) * | 2020-10-23 | 2022-02-11 | 杭州思锐迪科技有限公司 | 一种摄影装置和三维扫描设备 |
-
2021
- 2021-04-19 CN CN202110417634.7A patent/CN113140042B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104299211A (zh) * | 2014-09-25 | 2015-01-21 | 周翔 | 一种自由移动式三维扫描方法 |
CN109751969A (zh) * | 2017-11-01 | 2019-05-14 | 天津微深科技有限公司 | 一种利用正反格雷码线移光栅的三维非接触扫描方法 |
CN108133458A (zh) * | 2018-01-17 | 2018-06-08 | 视缘(上海)智能科技有限公司 | 一种基于目标物体空间点云特征的自动拼接方法 |
CN111637850A (zh) * | 2020-05-29 | 2020-09-08 | 南京航空航天大学 | 一种无需主动视觉标记的自拼接表面点云测量方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113140042A (zh) | 2021-07-20 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107633526B (zh) | 一种图像跟踪点获取方法及设备、存储介质 | |
CN110163193B (zh) | 图像处理方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备 | |
CN110648397B (zh) | 场景地图生成方法、装置、存储介质及电子设备 | |
CN112991180B (zh) | 图像拼接方法、装置、设备以及存储介质 | |
CN110008997B (zh) | 图像纹理相似度识别方法、装置及计算机可读存储介质 | |
CN113140042B (zh) | 三维扫描拼接方法、装置、电子装置和计算机设备 | |
CN114723646A (zh) | 带标注的图像数据生成方法、装置、存储介质及电子设备 | |
CN109034176B (zh) | 辨识***以及辨识方法 | |
CN113902932A (zh) | 特征提取方法、视觉定位方法及装置、介质和电子设备 | |
CN111914890B (zh) | 图像之间的图像块匹配方法、图像配准方法和产品 | |
EP3617996A1 (en) | Panorama image alignment method and device based on multipath images, and portable terminal | |
KR102239588B1 (ko) | 이미지 처리 방법 및 장치 | |
US11281935B2 (en) | 3D object detection from calibrated 2D images | |
CN111062374A (zh) | 身份证信息的识别方法、装置、***、设备及可读介质 | |
CN115100541B (zh) | 一种卫星遥感数据的处理方法、***及云平台 | |
CN115658525A (zh) | 用户界面的校验方法、装置、存储介质及计算机设备 | |
WO2022068551A1 (zh) | 裁剪视频的方法、装置、设备以及存储介质 | |
US12002260B2 (en) | Automatic topology mapping processing method and system based on omnidirectional image information | |
US10269131B2 (en) | Image processing apparatus and image processing method | |
CN112508064A (zh) | 指静脉身份识别方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN110992371B (zh) | 一种基于先验信息的人像分割方法、装置及电子设备 | |
CN113705270A (zh) | 识别二维码定位码区的方法、装置、设备和存储介质 | |
CN114119405A (zh) | 图像处理方法及装置、计算机可读存储介质和电子设备 | |
CN115731407A (zh) | 图像比对方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN113780286A (zh) | 对象识别方法及装置、存储介质、电子装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
CB02 | Change of applicant information |
Address after: Room 102, Unit 1, Building 12, No. 998, Wenyi West Road, Wuchang Street, Yuhang District, Hangzhou City, Zhejiang Province, 311121 Applicant after: Sikan Technology (Hangzhou) Co.,Ltd. Address before: Room 101, building 12, No. 998, Wenyi West Road, Wuchang Street, Yuhang District, Hangzhou City, Zhejiang Province Applicant before: HANGZHOU SCANTECH Co. |
|
CB02 | Change of applicant information | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |