全景图像特征点匹配模型的训练方法、装置以及服务器制造方法及图纸

本申请适用于视觉图像处理技术领域，提供了一种全景图像特征点匹配模型的训练方法方法、装置、服务器以及计算机可读存储介质，该方法包括：获取训练场景数据集，从训练场景数据的训练全景图像中，提取出存在第一匹配关系的第一特征点；筛选出存在第一匹配关系的第一特征点中的存在目标匹配关系的目标特征点，作为训练场景数据集的目标真值；以训练场景数据集为输入，所述目标真值为输出，对全景图像特征点匹配模型进行训练，得到训练后的全景图像特征点匹配模型。可见，本申请实施例通过自动确定训练场景数据集的目标真值，从而达到根据训练场景数据集和目标真值训练得到的全景图像特征点匹配模型可以准确对全景图像进行特征匹配的效果。匹配的效果。匹配的效果。

【技术实现步骤摘要】
全景图像特征点匹配模型的训练方法、装置以及服务器
[0001]本申请是对申请号为202110571754.2，申请日为2021年08月16日，名称为“全景图像特征点处理模型的训练方法、装置以及服务器”的分案申请。


[0002]本申请属于视觉图像处理
，尤其涉及一种全景图像特征点处理模型的训练方法、装置以及服务器。

技术介绍

[0003]相机定位是基于图像的三维重建中的基本步骤，根据同一物体对象对应的不同图像之间的特征匹配来实现相机定位。一般地，根据全景图像之间的特征匹配实现的相机定位效果较佳，但是，现有技术中无法对全景图像进行准确的特征匹配。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种全景图像特征点处理模型的训练方法、装置以及服务器，可以解决现有技术中无法对全景图像进行准确的特征匹配的问题。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种全景图像特征点匹配模型的训练方法，包括：获取训练场景数据集，所述训练场景数据集中每个训练场景数据包括一个训练场景中同一个相机在不同拍摄位置拍摄得到的多个训练图像；从所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种全景图像特征点匹配模型的训练方法，其特征在于，包括：获取训练场景数据集，所述训练场景数据集中每个训练场景数据包括一个训练场景中同一个相机在不同拍摄位置拍摄得到的多个训练图像；从所述训练场景数据的训练全景图像中，提取出存在第一匹配关系的第一特征点；筛选出所述存在第一匹配关系的第一特征点中的存在目标匹配关系的目标特征点，作为所述训练场景数据集的目标真值；其中，目标匹配关系为稳健的匹配关系，稳健的匹配关系是指在一个训练场景下同一个相机在不同拍摄位置拍摄得到的训练图像中通过每个训练图像中的特征点可以完全共同匹配同一个训练场景中的真实特征点；以训练场景数据集为输入，所述目标真值为输出，对全景图像特征点匹配模型进行训练，得到训练后的全景图像特征点匹配模型。2.如权利要求1所述的全景图像特征点匹配模型的训练方法，其特征在于，从所述训练场景数据的所述训练全景图像中，提取出存在第一匹配关系的第一特征点，包括：对所述训练全景图像进行裁剪，得到训练透视图像；基于预先训练的透视图像特征点匹配模型，从训练透视图像中，提取出存在第二匹配关系的第二特征点；将存在第二匹配关系的第二特征点，从各自所在的训练透视图像中，投影至所述各自所在的训练透视图像对应的裁剪前的训练全景图像中，得到存在第一匹配关系的第一特征点。3.如权利要求1所述的全景图像特征点匹配模型的训练方法，其特征在于，筛选出所述存在第二匹配关系的第一特征点中的存在目标匹配关系的目标特征点，得到所述训练场景数据集的目标真值，包括：获取存在第一匹配关系的第一特征点对应的相机拍摄位置；根据所述相机拍摄位置筛选出所述存在第一匹配关系的第一特征点中的存在目标匹配关系的目标特征点。4.如权利要求3所述的全景图像特征点匹配模型的训练方法，其特征在于，根据所述相机拍摄位置筛选出所述存在第一匹配关系的第一特征点中的存在目标匹配关系的目标特征点，包括：根据所述相机拍摄位置确定存在第一匹配关系的第一特征点对应的同一个真实特征点；将所述第一特征点从像素坐标系投影至所述真实特征点所在的世界坐标系；根据投影至所述真实特征点所在的世界坐标系中的第一特征点于所述真实特征点之间是否重合...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔岩，黄亚江，
申请(专利权)人：珠海市四维时代网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：