本申请涉及一种光滑物体三维重建方法、装置、计算机设备和存储介质，应用于三维重建技术领域，用于提高光滑物体的三维重建效果。所述方法包括：获取针对光滑物体进行表面材质处理后采集的物体图像；根据所述物体图像中的目标特征，对所述物体图像进行图像匹配处理，得到匹配图像库；根据所述匹配图像库中的物体图像的深度图像，对所述光滑物体进行三维重建处理，得到所述光滑物体的三维模型；对所述三维模型进行纹理处理，得到所述光滑物体的目标三维模型。维模型。维模型。
【技术实现步骤摘要】
光滑物体三维重建方法、装置、计算机设备和存储介质
[0001]本申请涉及三维重建
，特别是涉及一种光滑物体三维重建方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
[0002]随着计算机视觉的三维重建技术的逐步发展，人们开始使用三维重建技术来实现数字化记录三维客观世界，三维重建技术也被广泛应用于辅助驾驶、虚拟现实、计算机动画等场景中。
[0003]目前常用的物体三维重建方法高度依赖于获取的二维图像的质量，通过从二维图像中识别出物体，从而进行物体的三维重建。由于光滑物体的表面会反射出环境中其他物体的成像，这些反射成像会对光滑物体的识别造成极大的干扰，导致无法正常识别光滑物体，使得光滑物体的识别精度较低、三维重建效果较差。
技术实现思路
[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高光滑物体三维重建效果的光滑物体三维重建方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质。
[0005]第一方面，本申请提供了一种光滑物体三维重建方法。所述方法包括：获取针对光滑物体进行表面材质处理后采集的物体图像；根据所述物体图像中的目标特征，对所述物体图像进行图像匹配处理，得到匹配图像库；根据所述匹配图像库中的物体图像的深度图像，对所述光滑物体进行三维重建处理，得到所述光滑物体的三维模型；对所述三维模型进行纹理处理，得到所述光滑物体的目标三维模型。
[0006]在其中一个实施例中，根据所述物体图像中的目标特征，对所述物体图像进行图像匹配处理，得到匹配图像库，包括：对所述物体图像中的目标特征进行聚类处理，得到聚类中心；根据所述物体图像中的目标特征与所述聚类中心之间的距离，对所述物体图像进行匹配处理，得到匹配图像库。
[0007]在其中一个实施例中，在根据所述物体图像中的目标特征，对所述物体图像进行图像匹配处理，得到匹配图像库之前，还包括：根据特征不变性，对所述物体图像进行特征提取处理，得到候选特征；根据预设稳定度量，对所述候选特征进行筛选处理，得到筛选后特征；对所述筛选后特征进行特征过滤处理，得到所述目标特征。
[0008]在其中一个实施例中，在根据所述物体图像中的目标特征，对所述物体图像进行图像匹配处理，得到匹配图像库之后，还包括：从所述匹配图像库中查询预设数量的物体图像，得到图像集合；
对所述图像集合中各图像的特征描述符进行匹配处理，得到所述图像集合中各图像的匹配特征描述符；根据所述匹配特征描述符，对所述图像集合中的特征进行剔除处理，得到剔除后特征；使用所述剔除后特征更新所述图像集合中的目标特征。
[0009]在其中一个实施例中，根据所述匹配图像库中的物体图像的深度图像，对所述光滑物体进行三维重建处理，得到所述光滑物体的三维模型，包括：根据八叉树，对所述深度图像进行三维形体处理，得到所述光滑物体的第一三维模型；对所述第一三维模型进行网格生成处理，得到第二三维模型；对所述第二三维模型进行伪影处理，得到所述三维模型。
[0010]在其中一个实施例中，在根据所述匹配图像库中的物体图像的深度图像，对所述光滑物体进行三维重建处理，得到所述光滑物体的三维模型之前，还包括：根据所述匹配图像库中物体图像的相机参数信息，对所述物体图像进行半全局匹配处理，得到所述物体图像中每个像素的深度信息；根据所述深度信息，生成所述物体图像的深度图像。
[0011]在其中一个实施例中，根据所述匹配图像库中物体图像的相机参数信息，对所述物体图像进行半全局匹配处理，得到所述物体图像中每个像素的深度信息，包括：根据所述相机参数信息中的视差范围，计算得到所述物体图像中每个像素与所述视差范围内的像素之间的深度候选信息；根据所述深度候选信息之间的相似性，生成所述深度信息。
[0012]第二方面，本申请还提供了一种光滑物体三维重建装置。所述装置包括：图像模块，用于获取针对光滑物体进行表面材质处理后采集的物体图像；匹配模块，用于根据所述物体图像中的目标特征，对所述物体图像进行图像匹配处理，得到匹配图像库；重建模块，用于根据所述匹配图像库中的物体图像的深度图像，对所述光滑物体进行三维重建处理，得到所述光滑物体的三维模型；纹理模块，用于对所述三维模型进行纹理处理，得到所述光滑物体的目标三维模型。
[0013]第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述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，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：获取针对光滑物体进行表面材质处理后采集的物体图像；根据所述物体图像中的目标特征，对所述物体图像进行图像匹配处理，得到匹配图像库；根据所述匹配图像库中的物体图像的深度图像，对所述光滑物体进行三维重建处理，得到所述光滑物体的三维模型；对所述三维模型进行纹理处理，得到所述光滑物体的目标三维模型。
[0014]第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述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以下步骤：
获取针对光滑物体进行表面材质处理后采集的物体图像；根据所述物体图像中的目标特征，对所述物体图像进行图像匹配处理，得到匹配图像库；根据所述匹配图像库中的物体图像的深度图像，对所述光滑物体进行三维重建处理，得到所述光滑物体的三维模型；对所述三维模型进行纹理处理，得到所述光滑物体的目标三维模型。
[0015]上述光滑物体三维重建方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取针对光滑物体进行表面材质处理后采集的物体图像，根据物体图像中的目标特征，对物体图像进行图像匹配处理，得到匹配图像库，根据匹配图像库中的物体图像的深度图像，对光滑物体进行三维重建处理，得到光滑物体的三维模型，对三维模型进行纹理处理，进而得到光滑物体的目标三维模型。采用本方法，通过匹配图像库，大大缩短了光滑物体三维重建过程中检索图像所需的时间，进而提升了光滑物体的三维重建效率，通过对光滑物体的表面材质进行处理，避免了光滑物体表面的反射信息影响三维重建效果，从而提高了光滑物体的三维重建效果。
附图说明
[0016]图1为一个实施例中光滑物体三维重建方法的应用环境图；图2为一个实施例中光滑物体三维重建方法的流程示意图；图3为又一个实施例中光滑物体三维重建方法的流程示意图；图4为另一个实施例中光滑物体三维重建方法的流程示意图；图5为一个实施例中光滑物体三维重建装置的结构框图；图6为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
[0017]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0018]本申请实施例提供的光滑物体三维重建方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端101通过网络与服务器102进行通信。数据存储系统可以存储服务器102需要处理的数据。数据存储系统可以集成在服务器102上，也可以放在云上或其他网络服务器上。服务器102获取针对光滑物体进行表面材质处理后采集的物体图像本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种光滑物体三维重建方法，其特征在于，所述方法包括：获取针对光滑物体进行表面材质处理后采集的物体图像；根据所述物体图像中的目标特征，对所述物体图像进行图像匹配处理，得到匹配图像库；根据所述匹配图像库中的物体图像的深度图像，对所述光滑物体进行三维重建处理，得到所述光滑物体的三维模型；对所述三维模型进行纹理处理，得到所述光滑物体的目标三维模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述物体图像中的目标特征，对所述物体图像进行图像匹配处理，得到匹配图像库，包括：对所述物体图像中的目标特征进行聚类处理，得到聚类中心；根据所述物体图像中的目标特征与所述聚类中心之间的距离，对所述物体图像进行匹配处理，得到匹配图像库。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述物体图像中的目标特征，对所述物体图像进行图像匹配处理，得到匹配图像库之前，还包括：根据特征不变性，对所述物体图像进行特征提取处理，得到候选特征；根据预设稳定度量，对所述候选特征进行筛选处理，得到筛选后特征；对所述筛选后特征进行特征过滤处理，得到所述目标特征。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述物体图像中的目标特征，对所述物体图像进行图像匹配处理，得到匹配图像库之后，还包括：从所述匹配图像库中查询预设数量的物体图像，得到图像集合；对所述图像集合中各图像的特征描述符进行匹配处理，得到所述图像集合中各图像的匹配特征描述符；根据所述匹配特征描述符，对所述图像集合中的特征进行剔除处理，得到剔除后特征；使用所述剔除后特征更新所述图像集合中的目标特征。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述匹配图像库中的物体图像的深度图像，对所述光滑物体进行三维重建处理，得到所述光滑物体的三维模型，包括：根据八叉树，对所述深度图...
【专利技术属性】
技术研发人员：周会祥，
申请(专利权)人：深圳星坊科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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