一种形变识别方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种形变识别方法、装置及电子设备，涉及图像处理技术领域。该方法包括：获取目标物体的至少两组三维点云数据；其中，不同组三维点云数分别对应所述目标物体的不同状态；对每组三维点云数据分别进行压缩处理，得到压缩处理后的三维点云数据；对压缩处理后的三维点云数据进行转换计算处理，得到二维网格数据；对压缩处理后的三维点云数据进行划分处理，得到划分后的多个包含所述三维点云数据的第一数据单元；根据第一数据单元的相关数据和二维网格数据进行形变识别处理，确定形变结果。本发明专利技术的方案解决了目前的形变识别方法不能满足快速准确地识别出微小的形变的需求的问题。问题。问题。

【技术实现步骤摘要】
一种形变识别方法、装置及电子设备


[0001]本专利技术涉及图像处理
，特别是指一种形变识别方法、装置及电子设备。

技术介绍

[0002]空间几何形变识别具有广泛的应用，如人脸微表情识别，在材料加工成型(如车辆外壳成型、机械模组)等方面。但是，目前的空间几何形变识别一般是基于二维图像处理的，这种形变识别方法不能满足快速准确地识别出微小的形变的需求。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是提供一种形变识别方法、装置及电子设备，以解决目前的形变识别方法不能满足快速准确地识别出微小的形变的需求的问题。
[0004]为达到上述目的，本专利技术的实施例提供一种形变识别方法，包括：
[0005]获取目标物体的至少两组三维点云数据；其中，不同组三维点云数分别对应所述目标物体的不同状态；
[0006]对每组三维点云数据分别进行压缩处理，得到压缩处理后的三维点云数据；
[0007]对压缩处理后的三维点云数据进行转换计算处理，得到二维网格数据；
[0008]对压缩处理后的三维点云数据进行划分处理，得到划分后的多个包含所述三维点云数据的第一数据单元；
[0009]根据所述第一数据单元的相关数据和所述二维网格数据进行形变识别处理，确定形变结果。
[0010]可选地，所述获取目标物体的至少两组三维点云数据，包括：
[0011]对不同状态的所述目标物体，通过3D扫描设备对所述目标物体进行多次扫描并对扫描得到的点云数据进行预处理，得到各个状态下的目标物体对应的一组三维点云数据。
[0012]可选地，所述对每组三维点云数据分别进行压缩处理，得到压缩处理后的三维点云数据，包括：
[0013]对目标三维点云数据进行划分处理，得到多个包含三维点云数据的第二数据单元；其中，所述目标三维点云数据是所述至少两组三维点云数据中的任意一组三维点云数据；
[0014]计算所述第二数据单元对应的曲率；
[0015]根据所述第二数据单元对应的曲率，对所述第二数据单元中的三维点云数据进行压缩处理，得到压缩处理后的三维点云数据。
[0016]可选地，所述计算所述第二数据单元对应的曲率，包括：
[0017]基于目标数据单元中包含的任意三个点，确定目标平面；其中，目标数据单元为所述多个第二数据单元中的任意一个；
[0018]计算所述目标数据单元中包含的每个点与所述目标平面之间的距离；
[0019]计算每个点与所述目标平面之间的距离对应的标准差，并将所述标准差确定为所
述曲率。
[0020]可选地，所述根据所述第二数据单元对应的曲率，对所述第二数据单元中的三维点云数据进行压缩处理，得到压缩处理后的三维点云数据，包括：
[0021]对曲率小于第一阈值的第二数据单元，保留所述第二数据单元中距离所述第二数据单元的中心最近的一个点；
[0022]对曲率大于或等于第一阈值的第二数据单元，基于曲率精简算法保留所述第二数据单元中的多个点；
[0023]将每个第二数据单元中保留的点，确定为压缩处理后的三维点云数据。
[0024]可选地，所述第二数据单元为包含三维点云数据的长方体，所述第一阈值基于所述长方体的长、宽、高中的最小值确定。
[0025]可选地，所述对压缩处理后的三维点云数据进行转换计算处理，得到二维网格数据，包括：
[0026]对压缩处理后的三维点云数据进行第一投影处理，得到投影后的二维点云数据；
[0027]基于局部贪婪投影三角化算法，通过所述二维点云数据得到具有连接关系的三角网格数据；
[0028]基于所述三角网格数据，确定三角网格的数量和三角网格的总面积，根据所述三角网格的数量和所述三角网格的总面积确定所述二维网格数据。
[0029]可选地，所述对压缩处理后的三维点云数据进行第一投影处理，得到投影后的二维点云数据，包括：
[0030]确定所述压缩处理后的三维点云数据在三维坐标系的中心坐标；
[0031]基于所述中心坐标，将所述压缩处理后的三维点云数据划分为多个包含三维点云数据的第三数据单元；
[0032]基于每个所述第三数据单元确定一投影面，并基于所述投影面建立二维坐标系；
[0033]确定每个所述第三数据单元中的点在所述第三数据单元对应的投影面上的三维投影坐标；
[0034]基于所述二维坐标系和所述三维投影坐标，确定每个第三数据单元中的点对应的二维坐标，并基于所述二维坐标确定投影后的二维点云数据。
[0035]可选地，所述根据第一数据单元的相关数据和所述二维网格数据进行形变识别处理，确定形变结果，包括：
[0036]根据所述三维点云数据对应的二维网格数据中的三角网格的数量，确定形变程度；
[0037]根据所述三维点云数据对应的二维网络数据中的三角网格的总面积，确定形变率；
[0038]根据所述三维点云数据对应的第一数据单元所包含点的数量，确定形变位置；
[0039]根据所述形变程度、所述形变率和所述形变位置，确定形变结果。
[0040]为达到上述目的，本专利技术的实施例提供一种形变识别装置，包括：
[0041]获取模块，用于获取目标物体的至少两组三维点云数据；其中，不同组三维点云数分别对应所述目标物体的不同状态；
[0042]第一处理模块，用于对每组三维点云数据分别进行压缩处理，得到压缩处理后的
三维点云数据；
[0043]第二处理模块，用于对压缩处理后的三维点云数据进行转换计算处理，得到二维网格数据；
[0044]第三处理模块，用于对压缩处理后的三维点云数据进行划分处理，得到划分后的多个包含所述三维点云数据的第一数据单元；
[0045]第四处理模块，用于根据所述第一数据单元的相关数据和所述二维网格数据进行形变识别处理，确定形变结果。
[0046]可选地，所述获取模块包括：
[0047]获取子模块，用于对不同状态的所述目标物体，通过3D扫描设备对所述目标物体进行多次扫描并对扫描得到的点云数据进行预处理，得到各个状态下的目标物体对应的一组三维点云数据。
[0048]可选地，所述第一处理模块包括：
[0049]第一划分子模块，用于对目标三维点云数据进行划分处理，得到多个包含三维点云数据的第二数据单元；其中，所述目标三维点云数据是所述至少两组三维点云数据中的任意一组三维点云数据；
[0050]第一计算子模块，用于计算所述第二数据单元对应的曲率；
[0051]压缩子模块，用于根据所述第二数据单元对应的曲率，对所述第二数据单元中的三维点云数据进行压缩处理，得到压缩处理后的三维点云数据。
[0052]可选地，所述第一计算子模块包括：
[0053]第一确定单元，用于基于目标数据单元中包含的任意三个点，确定目标平面；其中，目标数据单元为所述多个第二数据单元中的任意一个；
[0054]第一计算单元，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种形变识别方法，其特征在于，包括：获取目标物体的至少两组三维点云数据；其中，不同组三维点云数分别对应所述目标物体的不同状态；对每组三维点云数据分别进行压缩处理，得到压缩处理后的三维点云数据；对压缩处理后的三维点云数据进行转换计算处理，得到二维网格数据；对压缩处理后的三维点云数据进行划分处理，得到划分后的多个包含所述三维点云数据的第一数据单元；根据所述第一数据单元的相关数据和所述二维网格数据进行形变识别处理，确定形变结果。2.根据权利要求1所述的形变识别方法，其特征在于，所述获取目标物体的至少两组三维点云数据，包括：对不同状态的所述目标物体，通过3D扫描设备对所述目标物体进行多次扫描并对扫描得到的点云数据进行预处理，得到各个状态下的目标物体对应的一组三维点云数据。3.根据权利要求1所述的形变识别方法，其特征在于，所述对每组三维点云数据分别进行压缩处理，得到压缩处理后的三维点云数据，包括：对目标三维点云数据进行划分处理，得到多个包含三维点云数据的第二数据单元；其中，所述目标三维点云数据是所述至少两组三维点云数据中的任意一组三维点云数据；计算所述第二数据单元对应的曲率；根据所述第二数据单元对应的曲率，对所述第二数据单元中的三维点云数据进行压缩处理，得到压缩处理后的三维点云数据。4.根据权利要求3所述的形变识别方法，其特征在于，所述计算所述第二数据单元对应的曲率，包括：基于目标数据单元中包含的任意三个点，确定目标平面；其中，目标数据单元为所述多个第二数据单元中的任意一个；计算所述目标数据单元中包含的每个点与所述目标平面之间的距离；计算每个点与所述目标平面之间的距离对应的标准差，并将所述标准差确定为所述曲率。5.根据权利要求3所述的形变识别方法，其特征在于，所述根据所述第二数据单元对应的曲率，对所述第二数据单元中的三维点云数据进行压缩处理，得到压缩处理后的三维点云数据，包括：对曲率小于第一阈值的第二数据单元，保留所述第二数据单元中距离所述第二数据单元的中心最近的一个点；对曲率大于或等于第一阈值的第二数据单元，基于曲率精简算法保留所述第二数据单元中的多个点；将每个第二数据单元中保留的点，确定为压缩处理后的三维点云数据。6.根据权利要求5所述的形变识别方法，其特征在于，所述第二数据单元为包含三维点云数据的长方体，所述第一阈值基于所述长方体的长、宽、高中的最小值确定。7.根据权利要求1所述的形变识别方法，其特征在于，所述对压缩处理后的三维点云数据进行转换计算处理，得到二维网格数据，包括：<...

【专利技术属性】
技术研发人员：李敏，
申请(专利权)人：中移智行网络科技有限公司中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：