【技术实现步骤摘要】
本申请涉及三维扫描领域，特别是涉及一种三维扫描方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
1、在对婴幼儿头部进行扫描时，由于婴幼儿在扫描过程中会随意的乱动，比如头部跟肩膀等其他身体部位每帧的相对位置都会不一致，从而造成实时扫描时候的前后帧的点云数据不是刚性变换，但头部相对运动距离较小，但现有的扫描方法未对点云数据进行筛选从而筛选出头部目标区域，使得实时重建生成的点云数据中包括头部和肩膀等其他身体部位，从而使得在扫描过程中无法正常的进行点云数据的融合。
技术实现思路
1、在本申请中提供了一种三维扫描方法、装置、设备和存储介质，以解决现有技术中在扫描过程中无法正常的进行点云数据的融合的技术问题。
2、第一个方面，在本申请中提供了一种三维扫描方法，所述方法包括：
3、获取待扫描目标的第一点云数据；
4、识别所述第一点云数据中的标记点的标记点数据；所述标记点设置在所述待扫描目标的目标区域，所述目标区域为相对静止的区域；
5、根据所述标记点数据对所述第一点云数据进行筛选，得到第二点云数据；所述第二点云数据为所述待扫描目标的目标区域对应的点云数据；
6、对所述第二点云数据进行点云配准和数据融合。
7、在其中的一些实施例中，所述根据所述标记点数据对所述第一点云数据进行筛选，得到第二点云数据，包括：
8、获取所述第一点云数据对应的视差图；所述视差图中包括生成所述第一点云数据的匹配点所对应的视差值；
9、根据
10、在其中的一些实施例中，所述根据所述第一点云数据对应的视差图和所述标记点数据，对所述第一点云数据进行筛选，得到所述第二点云数据，包括：
11、根据生成所述第一点云数据的匹配点所对应的视差值和所述标记点对应的视差值，对所述第一点云数据进行筛选，得到所述第二点云数据。
12、在其中的一些实施例中，所述根据生成所述第一点云数据的匹配点所对应的视差值和所述标记点对应的视差值，对所述第一点云数据进行筛选，得到所述第二点云数据，包括：
13、根据所述标记点数据，获取标记点在所述视差图中的标记点坐标位置；
14、确定所述视差图中所述标记点坐标位置第一预设范围内的像素点为第一目标像素点；
15、在所述第一目标像素点对应的视差值与所述标记点对应的视差值的差值小于第一预设值时，确定所述第一目标像素点为第二目标像素点；
16、确定所述第二目标像素点对应的第一点云数据的点为所述第二点云数据中的点。
17、在其中的一些实施例中，所述标记点数据包括所述标记点在所述第一点云数据中的位置坐标，所述根据所述标记点数据对所述第一点云数据进行筛选，得到第二点云数据，包括：
18、根据所述标记点在所述第一点云数据中的位置坐标和所述第一点云数据中的点的位置坐标，对所述第一点云数据进行筛选，得到所述第二点云数据。
19、在其中的一些实施例中，所述根据所述标记点在所述第一点云数据中的位置坐标和所述第一点云数据中的点的位置坐标，对所述第一点云数据进行筛选，得到所述第二点云数据，包括：
20、确定所述第一点云数据中所述标记点位置坐标第二预设范围内的点为第一目标点；
21、在所述第一目标点的坐标与标记点的坐标的距离小于第二预设值时，确定所述第一目标点为第二目标点；
22、确定所述第二目标点对应的第一点云数据的点为所述第二点云数据中的点。
23、在其中的一些实施例中，所述方法还包括：
24、获取第一图像和第二图像；所述第一图像和第二图像为不同的摄像单元获取的所述待扫描目标的图像；
25、对所述第一图像和所述第二图像进行重建，生成所述第一点云数据和第一点云数据对应的视差图；所述视差图中包括生成所述第一点云数据的匹配点在第一图像和第二图像中的视差值。
26、第二个方面，在本申请中提供了一种三维扫描装置，所述装置包括：
27、获取模块，用于获取待扫描目标的第一点云数据；
28、识别模块，用于识别所述第一点云数据中的标记点的标记点数据；所述标记点设置在所述待扫描目标的目标区域，所述目标区域为相对静止的区域；
29、筛选模块，用于根据所述标记点数据对所述第一点云数据进行筛选，得到第二点云数据；所述第二点云数据为所述待扫描目标的目标区域对应的点云数据；
30、融合模块，用于对所述第二点云数据进行点云配准和数据融合。
31、第三个方面，在本申请中提供了一种三维扫描设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行第一个方面所述的三维扫描方法。
32、第四个方面，在本申请中提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一个方面所述的三维扫描方法的步骤。
33、与现有技术相比，在本申请中提供的一种三维扫描方法、装置、设备和存储介质，通过根据目标区域设置的标记点数据，对获取到的第一点云数据进行筛选，得到仅包括目标区域的第二点云数据，对第二点云数据进行拼接，从而解决了描过程中无法正常的进行点云数据融合的问题。
34、本申请的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本申请的其他特征、目的和优点更加简明易懂。
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1.一种三维扫描方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的三维扫描方法，其特征在于，所述根据所述标记点数据对所述第一点云数据进行筛选，得到第二点云数据，包括：
3.根据权利要求2所述的三维扫描方法，其特征在于，所述根据所述第一点云数据对应的视差图和所述标记点数据，对所述第一点云数据进行筛选，得到所述第二点云数据，包括：
4.根据权利要求3所述的三维扫描方法，其特征在于，所述根据生成所述第一点云数据的匹配点所对应的视差值和所述标记点对应的视差值，对所述第一点云数据进行筛选，得到所述第二点云数据，包括：
5.根据权利要求1所述的三维扫描方法，其特征在于，所述标记点数据包括所述标记点在所述第一点云数据中的位置坐标，所述根据所述标记点数据对所述第一点云数据进行筛选，得到第二点云数据，包括：
6.根据权利要求5所述的三维扫描方法，其特征在于，所述根据所述标记点在所述第一点云数据中的位置坐标和所述第一点云数据中的点的位置坐标，对所述第一点云数据进行筛选，得到所述第二点云数据，包括：
7.根据权利要求2所述
8.一种三维扫描装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种三维扫描设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行权利要求1至7中任一项所述的三维扫描方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的三维扫描方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种三维扫描方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的三维扫描方法，其特征在于，所述根据所述标记点数据对所述第一点云数据进行筛选，得到第二点云数据，包括：
3.根据权利要求2所述的三维扫描方法，其特征在于，所述根据所述第一点云数据对应的视差图和所述标记点数据，对所述第一点云数据进行筛选，得到所述第二点云数据，包括：
4.根据权利要求3所述的三维扫描方法，其特征在于，所述根据生成所述第一点云数据的匹配点所对应的视差值和所述标记点对应的视差值，对所述第一点云数据进行筛选，得到所述第二点云数据，包括：
5.根据权利要求1所述的三维扫描方法，其特征在于，所述标记点数据包括所述标记点在所述第一点云数据中的位置坐标，所述根据所述标记点数据对所述第一点云数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈尚俭，张立旦，王江峰，郑俊，
申请(专利权)人：思看科技杭州股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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