【技术实现步骤摘要】
一种点云数据处理方法、装置、设备及介质
本专利技术实施例涉及图像处理
，尤其涉及一种点云数据处理方法、装置、设备及介质。、
技术介绍
随着虚拟现实、古建筑重建、三维测量、智慧城市等对精细化三维模型的需求增多，使得三维重建技术成为了研究热点。在进行图像的三维重建时，需要通过三维相机采集点云数据，主流的采集方式为连续采集和定点采集。连续采集主要用无人机、手持式、推车、背包等进行连续采集；定点采集主要为电机搭载三维传感器进行360度采集。随着采集区域的扩大，数据量会持续增多，由此带来许多重复数据和噪声，数据也会需要下采样。目前对点云的下采样方法主要有体素网格、随机抽样等方法。体素网格方法在数据量越大的情况下，执行速度会成线性增大，而且有可能改变点云的精度；随机抽样得到的点云有可能存在稀疏不一致的问题。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种点云数据处理方法、装置、设备及介质，以实现获取稀疏一致、精度未发生改变的下采样后的点云数据降低后续对点云数据的处理难度的效果。第一方面，本专利技术实施例提供了一...
【技术保护点】
1.一种点云数据处理方法，其特征在于，包括：/n获取至少一帧点云数据；/n获取一二维图像，并确定所述二维图像的像素点；/n建立所述至少一帧点云数据与所述二维图像的各像素点的对应关系；/n根据所述对应关系确定所述至少一帧点云数据在所述二维图像中的位置，从而将所述至少一帧点云数据映射到二维图像中得到目标点云数据。/n
【技术特征摘要】
1.一种点云数据处理方法，其特征在于，包括：
获取至少一帧点云数据；
获取一二维图像，并确定所述二维图像的像素点；
建立所述至少一帧点云数据与所述二维图像的各像素点的对应关系；
根据所述对应关系确定所述至少一帧点云数据在所述二维图像中的位置，从而将所述至少一帧点云数据映射到二维图像中得到目标点云数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
所述至少一帧点云数据为至少两帧点云数据；
所述获取至少一帧点云数据之后进一步包括：
根据每帧点云数据之间的变换关系，确定初始融合的点云数据；
所述建立所述至少一帧点云数据与所述二维图像的各像素点的对应关系，具体为：建立所述初始融合的各点云数据与所述二维图像的各像素点的对应关系；
所述根据所述对应关系确定所述至少一帧点云数据在所述二维图像中的位置，从而将所述至少一帧点云数据映射到二维图像中得到目标点云数据，具体为：
根据所述对应关系确定所述初始融合的各点云数据在所述二维图像中的位置，从而将所述初始融合的点云数据映射到二维图像中以将所述初始融合的点云数据进一步融合，得到目标融合点云数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据每帧点云数据之间的变换关系，确定初始融合的点云数据，包括：
计算每帧点云数据相对于预设基准帧点云数据的全局变换关系；
根据所述点云数据和所述全局变换关系确定所述初始融合的点云数据；所述全局变换关系为每一帧点云数据相对于基准帧点云数据的坐标变换矩阵。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述计算每帧点云数据相对于预设基准帧点云数据的全局变换关系，包括：
根据点云数据采集设备的拍摄旋转角度确定相邻两帧点云数据之间的第一相对位姿关系；
获取所述点云数据的特征信息，并根据所述特征信息确定相邻两帧点云数据之间的第二相对位姿关系；
根据所述第一相对位姿关系和所述第二相对位姿关系获得相邻两帧点云数据之间的第三相对位姿关系；
根据各所述相邻两帧点云数据之间的所述第三位姿关系确定每一帧点云数据相对于预设基准帧点云数据的全局变换关系。
5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述获取一二维图像，并确定所述二维图像的像素点，包括：
建立一二维图像，根据所述二维图像的预设宽度和预设高度确定所述二维图像的各像素点的二维坐标。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，建立所述至少一帧点云数据与所述二维图像的各像素点的对应关系，包括：
根据所述预设宽度和点云数据采集设备的水平视角计算所述点云数据采集设备的水平角分辨率，其中，所述点云数据采集设备用于采集所述至少一帧点云数据；
根据所述预设高度和所述点云数据采集设备的垂直视角计算所述点云数据采集设备的垂直角分辨率；
根据所述水平角分辨率和所述垂直角分辨率确定所述至少一帧点云数据中的三维坐标与所述二维图像的各像素点的所述二维坐标的对应关系。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述建立所述初始融合的各点云数据与所述二维图像的各像素点的对应关系，包括：
根据所述预设宽度和点云数据采集设备的光心水平旋转角度计算所...
【专利技术属性】
技术研发人员：周浩理，陈刚，赵键，欧清扬，杨正世，
申请(专利权)人：广东博智林机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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