[发明专利]物体定位方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本申请涉及一种物体定位方法，该方法包括：获取通过对待定位的目标物体进行拍摄得到的目标图像；对目标图像中的目标物体进行特征提取，得到每个特征点对应的二维特征；在词袋中分别查找与每个二维特征匹配的目标特征，根据目标特征确定相应的特征点对应的三维点坐标，词袋是基于标志点进行学习建立的，存储了目标物体中的特征点的二维特征和三维点坐标之间的对应关系；获取每个特征点在当前相机坐标系中的二维点坐标，根据二维点坐标和三维点坐标确定目标物体相对于当前相机坐标系的位置关系。该物体定位方法不仅操作简单，而且稳定性和准确度高。此外，还提出了一种物体定位装置、计算机设备及存储介质。

技术领域

本发明涉及计算机处理领域，尤其是涉及一种物体定位方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

空间中任意物体定位属于AR(Augmented Reality增强现实)的范畴，物体定位即确定目标物体的空间坐标系和相机坐标系之间的位置关系。目前单目视觉目标定位的方法按照有无标记点方法分为有标志点方法和无标志点方法。对于有标志点的定位是通过定位标志点的位置来确定目标物体的位置，在实际应用中具有局限性，而无标志的定位是基于目标物体自身特征进行定位的，容易受外部环境因素的影响，稳定性低，精度也不高。

因此，针对上述问题，亟需一种适用范围广，稳定性和准确度高的物体定位方案。

发明内容

基于此，有必要针对上述问题，提供了一种适用范围广且稳定性和准确度高的物体定位方法、装置、计算机设备及存储介质。

第一方面，本发明实施例提供一种物体定位方法，所述方法包括：

获取通过对待定位的目标物体进行拍摄得到的目标图像；

对所述目标图像中的目标物体进行特征提取，得到每个特征点对应的二维特征；

在词袋中分别查找与每个所述二维特征匹配的目标特征，根据所述目标特征确定相应的特征点对应的三维点坐标，所述词袋是基于标志点进行学习建立的，存储了目标物体中的特征点的二维特征和三维点坐标之间的对应关系；

获取每个特征点在当前相机坐标系中的二维点坐标，根据所述二维点坐标和所述三维点坐标确定所述目标物体相对于当前相机坐标系的位置关系。

第二方面，本发明实施例提供一种物体定位装置，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取通过对待定位的目标物体进行拍摄得到的目标图像；

第一提取模块，用于对所述目标图像中的目标物体进行特征提取，得到每个特征点对应的二维特征；

查找模块，用于在词袋中分别查找与每个所述二维特征匹配的目标特征，根据所述目标特征确定相应的特征点对应的三维点坐标，所述词袋是基于标志点进行学习建立的，存储了目标物体中的特征点的二维特征和三维点坐标之间的对应关系；

确定模块，用于获取每个特征点在当前相机坐标系中的二维点坐标，根据所述二维点坐标和所述三维点坐标确定所述目标物体相对于当前相机坐标系的位置关系。

第三方面，本发明实施例提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如下步骤：

获取通过对待定位的目标物体进行拍摄得到的目标图像；

对所述目标图像中的目标物体进行特征提取，得到每个特征点对应的二维特征；

在词袋中分别查找与每个所述二维特征匹配的目标特征，根据所述目标特征确定相应的特征点对应的三维点坐标，所述词袋是基于标志点进行学习建立的，存储了目标物体中的特征点的二维特征和三维点坐标之间的对应关系；