三维模型构建方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种三维模型构建方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取二维图像，二维图像包括待构建三维模型的目标对象；基于二维图像获取目标对象的多个映射点的三维坐标和各映射点的顶点相似度预测值，各映射点的顶点相似度预测值表示映射点与距离映射点最近的目标对象的三维顶点的相似度；基于各映射点的顶点相似度预测值，从多个映射点中筛选出多个目标映射点；基于多个目标映射点的三维坐标构建目标对象的三维模型。本申请实施例中，基于各映射点的顶点相似度预测值对各映射点进行筛选处理可以得到过滤掉一些不属于顶点的映射点，从而更好地适应不同顶点数量的目标对象的三维模型重建。

【技术实现步骤摘要】
三维模型构建方法、装置、计算机设备及存储介质
本申请涉及计算机视觉
，特别是涉及一种三维模型构建方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
近年来，随着智能机器人、无人驾驶技术、虚拟现实技术等快速发展，基于二维图像的三维模型重建是计算机视觉领域的一个非常重要的研究方向。现有技术中，基于二维图像进行三维模型重建的过程一般是：将二维图像输入到训练好的神经网络模型中，得到神经网络模型输出的映射点的三维坐标，其中，映射点的数量是在训练神经网络模型的过程中预先设定好的。然而，上述方法中，在对顶点数量较少的目标对象进行三维模型重构时，重构的目标对象的三维模型的顶点上会出现过多的映射点，导致模型糊化，因此，三维模型的重构精度不好。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高目标对象的三维模型的精度的三维模型构建方法、装置、计算机设备及存储介质。一种三维模型构建方法，该方法包括：获取二维图像，二维图像包括待构建三维模型的目标对象；基于二维图像获取目标对象的多个映射点的三维坐标和各映本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种三维模型构建方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取二维图像，所述二维图像包括待构建三维模型的目标对象；/n基于所述二维图像获取所述目标对象的多个映射点的三维坐标和各所述映射点的顶点相似度预测值，各所述映射点的顶点相似度预测值表示所述映射点与距离所述映射点最近的所述目标对象的三维顶点的相似度；/n基于各所述映射点的顶点相似度预测值，从所述多个映射点中筛选出多个目标映射点；/n基于所述多个目标映射点的三维坐标构建所述目标对象的三维模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种三维模型构建方法，其特征在于，所述方法包括：
获取二维图像，所述二维图像包括待构建三维模型的目标对象；
基于所述二维图像获取所述目标对象的多个映射点的三维坐标和各所述映射点的顶点相似度预测值，各所述映射点的顶点相似度预测值表示所述映射点与距离所述映射点最近的所述目标对象的三维顶点的相似度；
基于各所述映射点的顶点相似度预测值，从所述多个映射点中筛选出多个目标映射点；
基于所述多个目标映射点的三维坐标构建所述目标对象的三维模型。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各所述映射点的顶点相似度预测值，从所述多个映射点中筛选出多个目标映射点，包括：
基于各所述映射点的顶点相似度预测值对各所述映射点进行降序排列，并按照降序排列顺序依次将各所述映射点确定为候选映射点；
计算其他映射点到所述候选映射点的距离，剔除到所述候选映射点的距离小于距离阈值的映射点，得到所述多个目标映射点。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述剔除到所述候选映射点的距离小于距离阈值的映射点之后，所述方法还包括：
从所述多个映射点中剔除顶点相似度预测值小于相似度阈值的映射点。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各所述映射点的顶点相似度预测值，从所述多个映射点中筛选出多个目标映射点之前，所述方法还包括：
对各所述映射点的三维坐标进行去中心化处理，得到去中心化处理后的多个第一映射点；
对各所述第一映射点进行归一化处理，得到多个第二映射点；
所述基于各所述映射点的顶点相似度预测值，从所述多个映射点中筛选出多个目标映射点，包括：
基于各所述第二映射点的顶点相似度预测值，从所述多个第二映射点中筛选出多个目标映射点。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对各所述映射点的三维坐标进行去中心化处理，得到去中心化处理后的多个第一映射点，包括：
获取所述多个映射点的三维坐标中每一维坐标轴的坐标平均值；
对于各所述映射点，将所述映射点的...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏宇飞，
申请(专利权)人：上海眼控科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31