一种三维扫描数据处理方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本公开实施例涉及一种三维扫描数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，其中该方法包括：基于扫描设备获取当前帧点云数据，基于当前帧点云数据进行网格化处理，得到待处理网格，基于预设的计算半径计算待处理网格中每个顶点的曲率信息，基于曲率信息从所有顶点中获取候选顶点序列，并基于候选顶点序列中每个候选顶点的曲率信息计算每个候选顶点的指标值，基于每个候选顶点的指标值和预设的指标阈值，确定目标顶点并保留。采用上述技术方案，解决了系统误差引发的卷边问题，在扫描过程中可以实时准确删除每帧点云数据的错误特征点，提升三维重建扫描数据质量。三维重建扫描数据质量。三维重建扫描数据质量。

【技术实现步骤摘要】
一种三维扫描数据处理方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本公开涉及三维扫描
，尤其涉及一种三维扫描数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]在三维扫描中，由于相机图像质量、投影机质量等因素，扫描中存在系统性误差，这类误差会引发重建数据错误，表现为类似模型特征的大面积错误数据(称为“卷边”)，即系统误差引发的卷边问题。
[0003]相关技术中，对于三维扫描中的卷边数据，比如直接删除边界一定环数、或者是在边界处以一定的约束方式删除部分质量较差的点、以及在网格化时，降低边界点的权重以减弱卷边对最终结果的影响，前述几种方式，无法准确区分卷边特征和模型特征，容易导致误删除，进而破坏模型数据完整性、以及仅降低卷边点在网格化中的权重仍然会导致网格化结果卷边区域产生和扫描模型有明显差异的错误网格。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本公开提供了一种三维扫描数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。
[0005]本公开实施例提供了一种三维扫描数据处理方法，所述方法包括：
[0006]基于扫描设备获取当前帧点云数据；
[0007]基于所述当前帧点云数据进行网格化处理，得到待处理网格；
[0008]基于预设的计算半径计算所述待处理网格中每个顶点的曲率信息；
[0009]基于所述曲率信息从所有顶点中获取候选顶点序列，并基于所述候选顶点序列中每个候选顶点的曲率信息计算所述每个候选顶点的指标值；
[0010]基于所述每个候选顶点的指标值和预设的指标阈值，确定目标顶点并保留。
[0011]本公开实施例还提供了一种三维扫描数据处理装置，所述装置包括：
[0012]获取数据模块，用于基于扫描设备获取当前帧点云数据；
[0013]网格处理模块，用于基于所述当前帧点云数据进行网格化处理，得到待处理网格；
[0014]第一计算模块，用于基于预设的计算半径计算所述待处理网格中每个顶点的曲率信息；
[0015]获取序列模块，用于基于所述曲率信息从所有顶点中获取候选顶点序列；
[0016]第二计算模块，用于基于所述候选顶点序列中每个候选顶点的曲率信息计算所述每个候选顶点的指标值；
[0017]确定模块，用于基于所述每个候选顶点的指标值和预设的指标阈值，确定目标顶点并保留。
[0018]本公开实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；所述处理器，用于从所述存储器中读取所述可执行指令，并执
行所述指令以实现如本公开实施例提供的三维扫描数据处理方法。
[0019]本公开实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行如本公开实施例提供的三维扫描数据处理方法。
[0020]本公开实施例提供的技术方案与现有技术相比具有如下优点：本公开实施例提供的三维扫描数据处理方案，基于扫描设备获取当前帧点云数据，基于当前帧点云数据进行网格化处理，得到待处理网格，基于预设的计算半径计算待处理网格中每个顶点的曲率信息，基于曲率信息从所有顶点中获取候选顶点序列，并基于候选顶点序列中每个候选顶点的曲率信息计算每个候选顶点的指标值，基于每个候选顶点的指标值和预设的指标阈值，确定目标顶点并保留。采用上述技术方案，解决了系统误差引发的卷边问题，在扫描过程中可以实时准确删除每帧点云数据的错误特征点，提升三维重建扫描数据质量。
附图说明
[0021]结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。
[0022]图1为本公开实施例提供的一种三维扫描数据处理方法的流程示意图；
[0023]图2为本公开实施例提供的另一种三维扫描数据处理方法的流程示意图；
[0024]图3为本公开实施例提供的一种三维扫描数据处理装置的结构示意图；
[0025]图4为本公开实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0026]下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
[0027]应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。
[0028]本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。
[0029]需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
[0030]需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
[0031]本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
[0032]图1为本公开实施例提供的一种三维扫描数据处理方法的流程示意图，该方法可
以由三维扫描数据处理装置执行，其中该装置可以采用软件和/或硬件实现，一般可集成在电子设备中。如图1所示，该方法包括：
[0033]步骤101、基于扫描设备获取当前帧点云数据。
[0034]其中，扫描设备为三维激光雷达、立体摄像头等三维扫描设备，能够对物体进行扫描获取点云数据的设备。点云数据指的是在一个三维坐标系统中的一组向量的集合，当前帧点云数据指的是当前时刻扫描获取的一帧点云数据。
[0035]具体的，在扫描设备进行扫描的过程中，可以实时获取当前帧点云数据。
[0036]步骤102、基于当前帧点云数据进行网格化处理，得到待处理网格。
[0037]在本公开实施例中，基于当前帧点云数据进行网格化处理，得到待处理网格的方式有很多种，在一些实施方式中，获取当前帧点云数据中的每个像素点的相邻像素点，基于每个像素点及其对应的相邻像素点连成网格边，得到四边形网格作为待处理网格。
[0038]在另一些实时方式中，随机选取一个像素点，基于该像素点临近位置搜索第二个像素点，两像素点之间形成一条线，再基于该线本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种三维扫描数据处理方法，其特征在于，包括：基于扫描设备获取当前帧点云数据；基于所述当前帧点云数据进行网格化处理，得到待处理网格；基于预设的计算半径计算所述待处理网格中每个顶点的曲率信息；基于所述曲率信息从所有顶点中获取候选顶点序列，并基于所述候选顶点序列中每个候选顶点的曲率信息计算所述每个候选顶点的指标值；基于每个候选顶点的指标值和预设的指标阈值，确定目标顶点并保留。2.根据权利要求1所述的三维扫描数据处理方法，其特征在于，所述基于所述当前帧点云数据进行网格化处理，得到待处理网格，包括：获取所述当前帧点云数据中的每个像素点的相邻像素点；基于所述每个像素点及其对应的所述相邻像素点连成网格边，得到四边形网格作为所述待处理网格。3.根据权利要求1所述的三维扫描数据处理方法，其特征在于，还包括：获取所述扫描设备的点距；基于所述点距和预设的常数确定所述计算半径。4.根据权利要求1所述的三维扫描数据处理方法，其特征在于，所述基于预设的计算半径计算所述待处理网格中每个顶点的曲率信息，包括：基于所述计算半径和预设的计算公式计算所述每个顶点的平均曲率、高斯曲率和主曲率方向作为所述曲率信息。5.根据权利要求4所述的三维扫描数据处理方法，其特征在于，所述基于所述曲率信息从所有顶点中获取候选顶点序列，包括：对每个所述顶点在预设范围内的初始顶点中获取所述主曲率方向和当前点主曲率方向的夹角小于预设的夹角阈值的顶点作为候选顶点；当所述候选顶点的顶点数量满足预设的数量阈值时，将所述数量阈值的候选顶点作为所述候选顶点序列。6.根据权利要求1所述的三维扫描数据处理方法，其特征在于，所述基于所述候选顶点序列中每个候选顶点的...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾颜铭，张健，
申请(专利权)人：先临三维科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：