【技术实现步骤摘要】
本申请实施例涉及图像建模技术，涉及但不限于一种三维模型的生成方法及装置、设备、存储介质。
技术介绍
1、日常生活中，人眼看到的物体是三维物体，而相机拍摄的物体是二维图像，因此会导致拍的照片失真，失去了物体本身的三维真实感。目前生成三维模型的技术主要有主动式三维重建技术和被动式三维重建技术，主动式是指利用如激光、声波、电磁波等光源或能量源发射指目标物体，通过接受返回的光波来获取物体的深度信息，被动式一般利用周围环境如自然光的反射，使用相机获取图像，然后通过特定算法计算得到物体的立体空间信息，但是，上述技术方案中，自然光的反射属于不可控因素，对三维重建模型的准确性会产生影响，而且获取图像时需要采集多个角度的图像，现有技术方案为通过多台相机拍摄图像的不同角度，从而获取不同角度的图像，增加三维重建技术的使用成本。
2、因此，如何降低三维重建技术的使用门槛，提高三维重建技术的准确性，是一个亟待解决的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请实施例提供的三维模型的生成方法及装置、设备、存储介质，能够降低三维重建技术的使用门槛，提高三维重建技术的准确性。本申请实施例提供的三维模型的生成方法及装置、设备、存储介质是这样实现的：
2、本申请实施例提供的三维模型的生成方法，包括：
3、获取相机拍摄的多张图像，所述多张图像为通过所述相机在不同角度下对同一对象拍摄的多张二维平面图像；
4、对所述多张图像进行图像预处理，得到多张处理后的图像；
5、
6、根据所述相机的标定参数与所述深度信息，生成与所述对象对应的三维模型。
7、在一些实施例中，所述多张图像为多张彩色图像，所述对所述多张图像进行图像预处理，包括：
8、去除每张彩色图像中的高斯噪声，并对去除所述高斯噪声的每张彩色图像进行去噪处理，得到去噪后的彩色图像；
9、对去噪后的彩色图像进行灰度化处理以及锐化处理，得到所述多张处理后的图像。
10、在一些实施例中，所述去除每张彩色图像中的高斯噪声，包括：
11、将目标彩色图像按照rgb通道分成三个子图像，所述目标彩色图像为所述多张彩色图像中的任意一张图像；
12、对每个子图像进行高斯滤波，得到三个高斯滤波后的子图像；
13、根据所述三个高斯滤波后的子图像，得到与所述目标彩色图像对应的去除所述高斯噪声的彩色图像。
14、在一些实施例中，所述根据所述相机的标定参数与所述深度信息，生成与所述对象对应的三维模型，包括：
15、根据所述标定参数和所述多个特征点，生成稀疏点云；
16、根据所述稀疏点云和所述深度信息，生成稠密点云；
17、根据所述稠密点云，生成所述三维模型。
18、在一些实施例中，所述根据所述标定参数和所述多个特征点，生成稀疏点云，包括：
19、根据所述多个特征点，获取所述多个特征点对应的多个特征点对，所述特征点对为不同图像之间具有相似特征的特征点对；
20、根据所述相机的标定参数和所述多个特征点对，获取所述多个特征点对对应的所述多个特征点在三维空间的坐标；
21、根据所述多个特征点在三维空间的坐标生成所述稀疏点云。
22、在一些实施例中，所述根据所述稀疏点云和所述深度信息，生成稠密点云，包括：
23、根据所述深度信息和所述稀疏点云，对所述稀疏点云进行点云填充，得到填充后的稀疏点云；
24、根据所述填充后的稀疏点云和所述深度信息，生成所述稠密点云。
25、在一些实施例中，所述提取每张处理后的图像对应的多个特征点，并根据各个处理后的图像的多个特征点，获取每个特征点的深度信息，包括：
26、对所述每张图像中的多个特征点互相匹配，获取多个特征点对，所述多个特征点对中的每个特征点对包括所述每张图像之间相同的所述多个特征点；
27、根据所述多个特征点对，获取所述每个特征点对的视差值，所述视差值为所述每个特征点对中的特征点在图像中的像素位置之差；
28、根据所述视差值，获取所述特征点对对应的特征点的深度信息。在一些实施例中，所述获取所述标定参数的方法为张正友标定法。
29、本申请实施例提供的三维模型的生成装置，包括：
30、获取模块，用于获取相机拍摄的多张图像，所述多张图像为通过所述相机在不同角度下对同一对象拍摄的多张二维平面图像；
31、处理模块，用于对所述多张图像进行图像预处理，得到多张处理后的图像；
32、获取模块，还用于提取每张处理后的图像对应的多个特征点，并根据各个处理后的图像的多个特征点，获取每个特征点的深度信息；
33、生成模块，用于根据所述相机的标定参数与所述深度信息，生成与所述对象对应的三维模型。
34、本申请实施例提供的计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现本申请实施例所述的方法。
35、本申请实施例提供的计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本申请实施例提供的所述的方法。
36、本申请实施例所提供的三维模型的生成方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质，通过获取相机拍摄的多张图像，多张图像为通过相机在不同角度下对同一对象拍摄的多张二维平面图像，对多张图像进行图像预处理，得到多张处理后的图像，提取每张处理后的图像对应的多个特征点，并根据各个处理后的图像的多个特征点，获取每个特征点的深度信息，根据相机的标定参数与深度信息，生成与对象对应的三维模型。能够通过多张拍摄角度下的图像，进行预处理、特征点提取和深度信息获取，再结合相机的标定参数，生成准确的三维模型，保证了图像的真实性。
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1.一种三维模型的生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多张图像为多张彩色图像，所述对所述多张图像进行图像预处理，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述去除每张彩色图像中的高斯噪声，包括：
4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述相机的标定参数与所述深度信息，生成与所述对象对应的三维模型，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述标定参数和所述多个特征点，生成稀疏点云，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述稀疏点云和所述深度信息，生成稠密点云，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取每张处理后的图像对应的多个特征点，并根据各个处理后的图像的多个特征点，获取每个特征点的深度信息，包括：
8.一种三维模型的生成装置，其特征在于，包括：
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种三维模型的生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多张图像为多张彩色图像，所述对所述多张图像进行图像预处理，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述去除每张彩色图像中的高斯噪声，包括：
4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述相机的标定参数与所述深度信息，生成与所述对象对应的三维模型，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述标定参数和所述多个特征点，生成稀疏点云，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所...
【专利技术属性】
技术研发人员：兰卫杰，
申请(专利权)人：西安闻泰信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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