本申请提供了一种基于倾斜摄影的片状目标物的三维重建方法、装置及设备，其中，该方法包括：对预设场景的密集点云数据进行片状目标物的识别，得到片状目标物的密集点云数据，对片状目标物的密集点云数据进行聚类，得到片状目标物的两类密集点云数据，两类密集点云数据为不同方向的密集点云数据，根据两类密集点云数据分别进行平面拟合，得到两个平面，若两个平面相交，则分别沿着每个平面的法向移动对应的一类密集点云数据，直至基于移动后两类密集点云数据拟合的两个平面不相交，根据移动后的两类密集点云数据进行三维重建，得到片状目标物的三维模型。从而提高了三维模型的完整性，减少了人工修复工作量，节省了人力物力。节省了人力物力。节省了人力物力。
【技术实现步骤摘要】
基于倾斜摄影的片状目标物的三维重建方法、装置及设备
[0001]本申请涉及计算机
，具体而言，涉及一种基于倾斜摄影的片状目标物的三维重建方法、装置及设备。
技术介绍
[0002]随着摄影测量和计算机视觉技术的发展，通过多视角的倾斜摄影技术就可以实现对物体的三维建模，多视角的倾斜摄影指的是通过对物体进行不同角度的摄影。
[0003]现有技术中，通过对多视角图像进行影像密集匹配得到物体的密集点云数据，然后采用可视性图割的构网方法基于物体的密集点云数据生成三角网，之后基于三角网对物体进行纹理重建，得到物体的三维模型。
[0004]然而，通过影像密集匹配得到的密集点云数据误差较大，对于薄片状物体来说，正反面可能会交织在一起，重建的三维模型容易出现缺失，因此需要人工对重建出的三维模型进行几何修复，浪费人力物力。
技术实现思路
[0005]有鉴于此，本申请实施例提供了一种基于倾斜摄影的片状目标物的三维重建方法、装置及设备，以解决现有技术中对三维模型进行几何修复，浪费人力物力的问题。
[0006]第一方面，本申请实施例提供了一种基于倾斜摄影的片状目标物的三维重建方法，包括：对预设场景的密集点云数据多视角倾斜影像进行片状目标物的识别，得到所述片状目标物的密集点云数据；对所述片状目标物的密集点云数据进行聚类，得到所述片状目标物的两类密集点云数据，所述两类密集点云数据为不同方向的密集点云数据；根据所述两类密集点云数据分别进行平面拟合，得到两个平面；若所述两个平面相交，则分别沿着每个平面的法向移动对应的一类密集点云数据，直至基于移动后两类密集点云数据拟合的两个平面不相交；根据所述移动后的两类密集点云数据进行三维重建，得到所述片状目标物的三维模型。
[0007]在一可选的实施方式中，所述对预设场景的密集点云数据进行片状目标物的识别，得到所述片状目标物的密集点云数据之前，所述方法还包括：对所述预设场景的多视角倾斜影像进行密集匹配，得到所述预设场景的密集点云数据。
[0008]在一可选的实施方式中，所述对所述预设场景的密集点云数据进行所述片状目标物的识别，得到所述片状目标物的密集点云数据，包括：获取与所述预设场景的密集点云数据中各密集点在同一平面上的第一邻域点；判断所述同一平面与所述片状目标物在所述预设场景的布局方向是否满足预设
条件；若所述同一平面与所述布局方向满足所述预设条件，则确定所述密集点和所述第一邻域点为所述片状目标物的密集点云数据。
[0009]在一可选的实施方式中，所述判断所述同一平面与所述片状目标物在所述预设场景的布局方向是否满足预设条件，包括：若所述同一平面的法线向量与所述布局方向的特征向量垂直，则确定所述同一平面与所述布局方向满足所述预设条件。
[0010]在一可选的实施方式中，所述确定所述密集点和所述第一邻域点为所述片状目标物的密集点云数据，包括：若与所述密集点不在所述同一平面上的第二邻域点的数量达到预设数量阈值，则确定所述密集点和所述第一邻域点为所述片状目标物的密集点云数据，所述片状目标物的密集点云数据还包括：所述第二邻域点。
[0011]在一可选的实施方式中，所述根据所述移动后的两类密集点云数据进行三维重建，得到所述片状目标物的三维模型，包括：根据所述移动后的两类密集点云数据，确定不满足预设密集点云分布的第一点云区域；根据所述第一点云区域内各密集点的分布，对所述第一点云区域内各密集点的预设构网权重进行调整；采用调整后的预设构网权重，根据所述第一点云区域内各密集点进行三维重建，以及采用所述预设构网权重，根据第二点云区域内各密集点进行三维重建，得到所述片状目标物的三维模型，所述第二点云区域为满足所述预设密集点云分布的点云区域。
[0012]在一可选的实施方式中，所述根据所述第一点云区域内各密集点的分布，对所述第一点云区域内各密集点的预设构网权重进行调整，包括：确定所述第一点云区域内各密集点与对应邻域点的平均距离；根据所述平均距离，对所述第一点云区域内对应点的所述预设构网权重进行调整。
[0013]第二方面，本申请实施例还提供了一种基于倾斜摄影的片状目标物的三维重建装置，包括：识别模块，用于对预设场景的密集点云数据进行片状目标物的识别，得到所述片状目标物的密集点云数据；聚类模块，用于对所述片状目标物的密集点云数据进行聚类，得到所述片状目标物的两类密集点云数据，所述两类密集点云数据为不同方向的密集点云数据；拟合模块，用于根据所述两类密集点云数据分别进行平面拟合，得到两个平面；移动模块，用于若所述两个平面相交，则分别沿着每个平面的法向移动对应的一类密集点云数据，直至基于移动后两类密集点云数据拟合的两个平面不相交；重建模块，用于根据所述移动后的两类密集点云数据进行三维重建，得到所述片状目标物的三维模型。
[0014]在一可选的实施方式中，所述识别模块，还用于：对所述预设场景的多视角倾斜影像进行密集匹配，得到所述预设场景的密集点云
数据。
[0015]在一可选的实施方式中，所述识别模块，具体用于：获取与所述预设场景的密集点云数据中各密集点在同一平面上的第一邻域点；判断所述同一平面与所述片状目标物在所述预设场景的布局方向是否满足预设条件；若所述同一平面与所述布局方向满足所述预设条件，则确定所述密集点和所述第一邻域点为所述片状目标物的密集点云数据。
[0016]在一可选的实施方式中，所述识别模块，具体用于：若所述同一平面的法线向量与所述布局方向的特征向量垂直，则确定所述同一平面与所述布局方向满足所述预设条件。
[0017]在一可选的实施方式中，所述识别模块，具体用于：若与所述密集点不在所述同一平面上的第二邻域点的数量达到预设数量阈值，则确定所述密集点和所述第一邻域点为所述片状目标物的密集点云数据，所述片状目标物的密集点云数据还包括：所述第二邻域点。
[0018]在一可选的实施方式中，所述重建模块，具体用于：根据所述移动后的两类密集点云数据，确定不满足预设密集点云分布的第一点云区域；根据所述第一点云区域内各密集点的分布，对所述第一点云区域内各密集点的预设构网权重进行调整；采用调整后的预设构网权重，根据所述第一点云区域内各密集点进行三维重建，以及采用所述预设构网权重，根据第二点云区域内各密集点进行三维重建，得到所述片状目标物的三维模型，所述第二点云区域为满足所述预设密集点云分布的点云区域。
[0019]在一可选的实施方式中，所述重建模块，具体用于：确定所述第一点云区域内各密集点与对应邻域点的平均距离；根据所述平均距离，对所述第一点云区域内对应点的所述预设构网权重进行调整。
[0020]第三方面，本申请实施例还提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述处理器执行所述机器可读指令，以执行第一方面任一项所述的基于倾斜摄影的片状目标物的三维重建方法。
[0021]第四方面，本申请实施例还本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于倾斜摄影的片状目标物的三维重建方法，其特征在于，包括：对预设场景的密集点云数据进行片状目标物的识别，得到所述片状目标物的密集点云数据；对所述片状目标物的密集点云数据进行聚类，得到所述片状目标物的两类密集点云数据，所述两类密集点云数据为不同方向的密集点云数据；根据所述两类密集点云数据分别进行平面拟合，得到两个平面；若所述两个平面相交，则分别沿着每个平面的法向移动对应的一类密集点云数据，直至基于移动后两类密集点云数据拟合的两个平面不相交；根据所述移动后的两类密集点云数据进行三维重建，得到所述片状目标物的三维模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对预设场景的密集点云数据进行片状目标物的识别，得到所述片状目标物的密集点云数据之前，所述方法还包括：对所述预设场景的多视角倾斜影像进行密集匹配，得到所述预设场景的密集点云数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述预设场景的密集点云数据进行所述片状目标物的识别，得到所述片状目标物的密集点云数据，包括：获取与所述预设场景的密集点云数据中各密集点在同一平面上的第一邻域点；判断所述同一平面与所述片状目标物在所述预设场景的布局方向是否满足预设条件；若所述同一平面与所述布局方向满足所述预设条件，则确定所述密集点和所述第一邻域点为所述片状目标物的密集点云数据。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述判断所述同一平面与所述片状目标物在所述预设场景的布局方向是否满足预设条件，包括：若所述同一平面的法线向量与所述布局方向的特征向量垂直，则确定所述同一平面与所述布局方向满足所述预设条件。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述密集点和所述第一邻域点为所述片状目标物的密集点云数据，包括：若与所述密集点不在所述同一平面上的第二邻域点的数量达到预设数量阈值，则确定所述密集点和所述第一邻域点为所述片状目标物的密集点云数据，所述片状目标物的密集点云数据还包括：所述第二邻域点。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述移动后的两类密集点云数据进行三维重建，得...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨冲，
申请(专利权)人：武汉大势智慧科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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