[发明专利]相机视点确定、相机视点推荐、数据处理方法及设备

权利要求书

1.一种相机视点确定方法，其特征在于，包括：

获取虚拟相机在至少两个相机视点对同一个三维模型拍摄所获得的二维视觉图像，获得所述至少两个相机视点分别对应的二维视觉图像；

提取所述至少两个相机视点各自的二维视觉图像的几何特征以及表观特征；

根据所述至少两个相机视点各自的二维视觉图像的几何特征以及表观特征，确定所述至少两个相机视点中的目标相机视点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，任一个所述二维视觉图像的表观特征通过以下方式确定：

基于所述二维视觉图像与所述三维模型对应二维贴图的图像匹配度，确定所述二维视觉图像的表观特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述二维视觉图像与所述二维贴图的图像匹配度，确定所述二维视觉图像的表观特征包括：

提取所述二维视觉图像的第一纹理特征点以及形态特征点；

提取所述二维贴图的第二纹理特征点；

基于所述第一纹理特征点与所述第二纹理特征点，确定所述二维视觉图像与所述二维贴图的纹理相似特征；

基于所述形态特征点形成的多边形以及所述二维贴图的形状，确定所述二维视觉图像与所述二维贴图的形态相似特征；

确定所述纹理相似特征以及所述形态相似特征组合形成的所述二维视觉图像的表观特征。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一纹理特征点包括至少一个，所述第二纹理特征点包括至少一个，至少一个第一纹理特征点与至少一个第二纹理特征点的特征点数量相同；

所述基于所述第一纹理特征点与所述第二纹理特征点，确定所述二维视觉图像与所述二维贴图的纹理相似特征包括：

将至少一个第一纹理特征点与至少一个第二纹理特征点进行特征点匹配，获得至少一个纹理特征对；其中，每一个纹理特征对包括一个第一纹理特征点以及一个第二纹理特征点；

分别确定所述至少一个纹理特征对各自的第一纹理特征点与各自的第二纹理特征点之间的特征距离，获得所述至少一个特征距离；

根据所述至少一个特征距离，确定所述二维视觉图像与所述二维贴图之间的纹理相似特征。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少一个特征距离，确定所述二维视觉图像与所述二维贴图之间的纹理相似特征包括：

确定所述至少一个纹理特征对分别对应的特征距离中的最大特征距离以及最小特征距离；

计算所述至少一个纹理特征对分别对应的特征距离的平均特征距离；

根据所述平均特征距离以及所述至少一个纹理特征对分别对应的特征距离，计算方差特征距离；

基于所述最大特征距离、所述最小特征距离、所述平均特征距离和/或所述方差特征距离，确定所述二维视觉图像与所述二维贴图之间的纹理相似特征。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述形态特征点形成的多边形以及所述二维贴图的形状，确定所述二维视觉图像与所述二维贴图的形态相似特征包括：

确定所述形态特征点形成的多边形对应的对角线相交标识；

计算所述多边形对应的面积与所述二维视觉图像的面积的比值，获得所述四边形的面积占比；

确定所述四边形相对所述二维贴图的形状的旋转角度；

基于所述对象线相交标识、所述面积占比和/或所述旋转角度，确定所述四边形对应的形态相似特征。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：

确定所述三维模型的至少一个素材图像；

将所述至少一个素材图像按照所述三维模型的模型结构拼接形成所述三维模型的二维贴图。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，任一个所述二维视觉图像的几何特征通过以下方式确定：

提取所述二维视觉图像的面积特征、轮廓特征、深度特征、稳定性特征以及曲率特征；

基于所述面积特征、所述轮廓特征、所述深度特征、所述稳定性特征和/或所述曲率特征，确定所述几何特征。