[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在审

专利信息
申请号: 202010076141.7 申请日: 2020-01-23
公开(公告)号: CN113160105A 公开(公告)日: 2021-07-23
发明(设计)人: 王康;马菲莹;张长弓 申请(专利权)人: 阿里巴巴集团控股有限公司
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00;G06T7/40;G06K9/46;G06K9/62
代理公司: 北京太合九思知识产权代理有限公司 11610 代理人: 曹威;刘戈
地址: 英属开曼群岛大开*** 国省代码: 暂无信息
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摘要:
搜索关键词: 相机 视点 确定 推荐 数据处理 方法 设备
【说明书】:

本申请实施例提供一种相机视点确定、相机视点推荐、数据处理方法及设备。其中,方法包括如下的步骤: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。本申请实施例提高了目标相机视点的确定精度以及准确性。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域,尤其涉及一种相机视点确定、相机视点推荐、数据处理方法及设备。

背景技术

随着科学技术的迅速发展,如产品设计、虚拟现实或增强现实、文物考古等科学领域中,对三维模型的处理场景需求越来越多。通常,三维模型可以指开发人员建立的一个三维空间的虚拟场景形成的数学模型。相机视点是指虚拟相机对三维模型进行虚拟拍摄时拍摄点所在的位置。用户观看三维模型时,一般可以观看到虚拟相机在相机视点对三维模型拍摄的二维视觉图像。为了使用户观察到三维模型更多更全面更的内容,需要确定对三维模型中的具有最佳观测效果的目标相机视点。

现有技术中,为了确定具有最佳观测效果的目标相机视点,可以在模型周围采样一些相机视点,并对每个相机视点对应的二维视觉图像进行度量,考察每个相机视点能够观察到的模型内容的情况。通常,对每个相机视点对应二维视觉图像进行度量时,一般通过二维视觉图像对三维模型的表达效果确定,从而找到对三维模型表达效果最好的相机视点作为目标相机位点。

但是,现有的二维视觉图像对三维模型的表达效果的评估结果不准确,对于一些复杂的三维模型中,获得的具有最佳观测效果的目标相机位点的准确度较低。

发明内容

本申请实施例提供了一种相机视点确定、相机视点推荐、数据处理方法及设备,用以解决现有技术中目标相机视点的评估结果不够准确,精度较差的技术问题。

于是,在本申请的第一实施例中,提供了一种相机视点确定方法,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。

在本申请的第二实施例中,提供了一种相机视点确定方法,包括:

确定多个三维模型;

针对任一个三维模型,获取虚拟相机在至少两个相机视点对所述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,以获得所述三维模型的目标相机视点;

基于所述多个三维模型各自的目标相机视点,确定所述多个三维模型对应的综合相机视点。

在本申请的第三实施例中,提供了一种数据处理方法,包括:

确定至少一个训练集合;其中,每个训练集合包括虚拟相机在第一训练视点对三维训练模型拍摄获得的第一训练图像以及在第二训练视点对所述三维训练模型拍摄获得的第二训练图像;每一个训练集合个训练集合对应一个训练结果;

将所述至少一个训练集合中各自的第一训练图像对应的几何特征以及表观特征进行融合,获得所述至少一个训练集合分别对应的第一训练特征;

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