[发明专利]物体的三维重构方法及相关装置

说明书

本发明实施例涉及计算机视觉技术领域，公开了一种物体的三维重构方法，该方法包括：获取目标物体的N张侧面图像；所述N张侧面图像为环绕所述目标物体一周所拍摄的N张侧面图像，N为正整数；将所述侧面图像中所述目标物体沿竖直方向进行分层处理，得到所述侧面图像所对应的多层切片；将N张侧面图像中位于同一层的切片图像融合，得到每一层的边界多边形；将各层所述边界多边形合并，得到所述目标物体对应的不含上下表面的侧面立体结构；将所述侧面立体结构的上下表面进行补全处理，得到目标模型。通过上述方式，本发明实施例实现了普适性强、提高效率的有益效果。

技术领域

本发明实施例涉及计算机视觉技术领域，具体涉及一种物体的三维重构 方法、机器人的物体定位方法、物体的三维重构装置、物体的三维重构设备、 机器人及计算机可读存储介质。

背景技术

服务型机器人主要抓取体型较小的物体，如饮料瓶、杯子、水果等，在 算法层面需要对物体进行3D检测定位。目前3D检测定位一般采用点云或其 他3D数据格式的深度学习算法或传统的icp配准方法，这些方法都需要物体 的3D模型作为支持。获取3D模型的方法主要包括：利用3D扫描仪得到物 体轮廓信息；基于视觉的MVS算法，得到大量物体表面的特征点，从而形成 点云；通过CAD等技术人工设计模型。

然而，发明人发现，现有的模型重构方式存在以下问题：3D扫描仪可对 任意形状进行表面重建，但无法处理透明、反光的表面，且设备昂贵；MVS 算法依赖图像的特征，无法处理表面纹理不丰富的物体且速度很慢；人工设 计的模型最为精确，但成本太高且效率太低。

发明内容

鉴于上述问题，本发明实施例提供了一种物体的三维重构方法、机器人 的物体定位方法、物体的三维重构装置、物体的三维重构设备、机器人及计 算机可读存储介质，用于解决现有技术中存在的普适性差的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种物体的三维重构方法方法， 所述方法包括：

获取目标物体的N张侧面图像；所述N张侧面图像为环绕所述目标物体 一周所拍摄的N张侧面图像，N为正整数；

将所述侧面图像中所述目标物体沿竖直方向进行分层处理，得到所述侧 面图像所对应的多层切片；

将N张侧面图像中位于同一层的切片图像融合，得到每一层的边界多边 形；

将各层所述边界多边形合并，得到所述目标物体对应的不含上下表面的 侧面立体结构；

将所述侧面立体结构的上下表面进行补全处理，得到目标模型。

在一种可选的方式中，所述获取目标物体的N张侧面图像之前，包括： 将相机固定在所述目标物体的侧面，所述目标物体的中心位于所述相机的中 心轴；对所述目标物体进行拍摄，得到当前角度下的目标物体的侧面图像； 将所述目标物体绕所述目标物体的竖直中心线旋转预设角度；继续所述对多 数目标物体进行拍摄，得到当前角度下的目标物体的侧面图像，以及所述将 所述目标物体绕所述目标物体的竖直中心线旋转预设角度的步骤，直至所述 目标物体旋转一周，得到N张侧面图像。

在一种可选的方式中，所述将N张侧面图像中位于同一层的切片图像融 合，得到每一层的边界多边形，包括：确定每一层切片的两个端点，在所述 两个端点处构建垂直于所述侧面图像的平行线；确定所述N张侧面图像中同 一层上所有切片对应的平行线的交点；根据所述交点确定每一层的所述边界 多边形。

在一种可选的方式中，所述根据所述交点确定每一层的所述边界多边形， 包括：根据所述交点到直线的距离计算所有内点；利用凸包算法计算所述内 点形成的凸包；根据所述凸包得到所述边界多边形。

在一种可选的方式中，所述将所述侧面图像中所述目标物体沿竖直方向 进行分层处理，得到所述侧面图像所对应的多层切片，包括：统计所述目标 物体在竖直方向的像素个数；按照所述像素个数对所述目标物体沿竖直方向 进行分层处理，得到所述侧面图像所对应的多层切片。