CN108717726B - 三维户型模型生成方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种三维户型模型生成方法及装置，其中该方法包括：对获取的二维平面户型图进行特征识别；根据从二维平面户型图识别的元素，对二维平面户型图进行区域分割；根据从二维平面户型图识别的元素和分割后的户型区域，建立元素之间的关联关系、元素与户型区域之间的关联关系；根据从二维平面户型图识别的元素、元素之间的关联关系、以及元素与户型区域之间的关联关系，确定户型区域的属性；根据从二维平面户型图识别的元素，元素之间的关联关系，户型区域，元素与户型区域之间的关联关系，户型区域的属性，以及三维户型模型参数，生成与二维平面户型图对应的三维户型模型。本发明可以自动生成与二维平面户型图对应的三维户型模型。

Description

三维户型模型生成方法及装置

技术领域

本发明涉及智能家居设计技术领域，尤其涉及三维户型模型生成方法及装置。

背景技术

作为智能家居设计的基础，对平面户型图的识别是智能设计实现的前置技术之一。现有技术提出一种墙体识别方法，旨在对户型图中的墙体进行识别，其方法为利用预设的户型图进行栅格化，由用户选择属于墙体区域的点，并根据用户选择的点识别墙体区域。该方法仅能依靠用户对栅格化后的数据的标注来对墙体进行识别，完全依赖于用户的判断，无法自动完成识别，也无法自动生成三维户型模型，无法便捷地用于进一步的设计、编辑。

发明内容

本发明实施例提供一种三维户型模型生成方法，用以自动生成与二维平面户型图对应的三维户型模型，该方法包括：

获取二维平面户型图；其中，所述二维平面户型图包括JPG、PNG图像格式；获取二维平面户型图包括：通过拍照、扫描、截图任一种方式取得二维平面户型图的数字文件；二维平面户型图由线条、色彩、色块所构成；

对二维平面户型图进行特征识别；

根据从二维平面户型图识别的元素，对二维平面户型图进行区域分割；

根据从二维平面户型图识别的元素和分割后的户型区域，建立元素之间的关联关系、元素与户型区域之间的关联关系；

根据从二维平面户型图识别的元素、元素之间的关联关系、以及元素与户型区域之间的关联关系，确定户型区域的属性；

根据从二维平面户型图识别的元素，元素之间的关联关系，户型区域，元素与户型区域之间的关联关系，户型区域的属性，以及三维户型模型参数，生成与二维平面户型图对应的三维户型模型；

其中，根据从二维平面户型图识别的元素和分割后的户型区域，建立元素之间的关联关系、元素与户型区域之间的关联关系，包括：

将从二维平面户型图识别的元素与分割后的户型区域进行匹配，确定元素与户型区域的归属关系；

根据从二维平面户型图识别的元素和分割后的户型区域，建立墙体之间的关联关系，门、窗与墙体之间的关联关系；

其中，根据从二维平面户型图识别的元素、元素之间的关联关系、以及元素与户型区域之间的关联关系，确定户型区域的属性，包括如下一项或多项：

根据从二维平面户型图识别的字符、字符与户型区域属性的预设对应关系，确定户型区域的属性；

根据从二维平面户型图识别的陈列品、陈列品与户型区域属性的预设对应关系，确定户型区域的属性；

将元素之间的关联关系、以及元素与户型区域之间的关联关系，与预设户型逻辑进行匹配，根据匹配结果确定户型区域的属性；

在获取二维平面户型图之后，对二维平面户型图进行特征识别之前，还包括如下一项或多项：

对小于指定面积的连续像素进行字符识别，若识别出的字符与预设字符匹配，则去除该像素；

对小于指定面积的图像进行识别，若识别出的图像与预设图像匹配，则去除该图像；

对连续线段和/或色块进行平滑处理；

根据用户指示删除二维平面户型图中的冗余信息；

根据从二维平面户型图识别的元素，对二维平面户型图进行区域分割，包括：

将二维平面户型图中墙体进行排序；

根据排序后的墙体对二维平面户型图进行纵向分割及横向分割，确定分割后的户型区域。

本发明实施例还提供一种三维户型模型生成装置，用以自动生成与二维平面户型图对应的三维户型模型，该装置包括：

户型图获取模块，用于获取二维平面户型图；其中，所述二维平面户型图包括JPG、PNG图像格式；户型图获取模块，具体用于通过拍照、扫描、截图任一种方式取得二维平面户型图的数字文件；二维平面户型图由线条、色彩、色块所构成；

特征识别模块，用于对二维平面户型图进行特征识别；

区域分割模块，用于根据从二维平面户型图识别的元素，对二维平面户型图进行区域分割；

关联关系建立模块，用于根据从二维平面户型图识别的元素和分割后的户型区域，建立元素之间的关联关系、元素与户型区域之间的关联关系；

区域属性确定模块，用于根据从二维平面户型图识别的元素、元素之间的关联关系、以及元素与户型区域之间的关联关系，确定户型区域的属性；

三维模型生成模块，用于根据从二维平面户型图识别的元素，元素之间的关联关系，户型区域，元素与户型区域之间的关联关系，户型区域的属性，以及三维户型模型参数，生成与二维平面户型图对应的三维户型模型；

其中，关联关系建立模块可以进一步用于：

将从二维平面户型图识别的元素与分割后的户型区域进行匹配，确定元素与户型区域的归属关系；

根据从二维平面户型图识别的元素和分割后的户型区域，建立墙体之间的关联关系，门、窗与墙体之间的关联关系；

其中，区域属性确定模块可以进一步用于进行如下一项或多项处理：

根据从二维平面户型图识别的字符、字符与户型区域属性的预设对应关系，确定户型区域的属性；

根据从二维平面户型图识别的陈列品、陈列品与户型区域属性的预设对应关系，确定户型区域的属性；

将元素之间的关联关系、以及元素与户型区域之间的关联关系，与预设户型逻辑进行匹配，根据匹配结果确定户型区域的属性；

还包括：

去噪处理模块，用于在户型图获取模块获取二维平面户型图之后，特征识别模块202对二维平面户型图进行特征识别之前，进行如下一项或多项处理：

对小于指定面积的连续像素进行字符识别，若识别出的字符与预设字符匹配，则去除该像素；

对小于指定面积的图像进行识别，若识别出的图像与预设图像匹配，则去除该图像；

对连续线段和/或色块进行平滑处理；

根据用户指示删除二维平面户型图中的冗余信息；

区域分割模块进一步用于：

将二维平面户型图中墙体进行排序；

根据排序后的墙体对二维平面户型图进行纵向分割及横向分割，确定分割后的户型区域。

本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述三维户型模型生成方法。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行上述三维户型模型生成方法的计算机程序。

本发明实施例中，对二维平面户型图进行特征识别、区域分割，且建立从二维平面户型图识别的元素之间的关联关系、元素与户型区域之间的关联关系，确定户型区域的属性；根据从二维平面户型图识别的元素，元素之间的关联关系，户型区域，元素与户型区域之间的关联关系，户型区域的属性，以及三维户型模型参数，可以自动生成与二维平面户型图对应的三维户型模型，而无需用户参与，且生成的三维户型模型能够与二维平面户型图完全对应，准确反映出二维平面户型图中的各种信息，便于用户查看以及进一步设计和编辑。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：

图1为本发明实施例中三维户型模型生成方法的示意图；

图2为本发明实施例中三维户型模型生成装置的示意图；

图3为本发明实施例中三维户型模型生成装置的一具体实例图；

图4为本发明实施例中三维户型模型生成装置的一具体实例图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。

如前所述，在现有技术中，是依靠用户对栅格化后的数据的标注来对平面户型图中墙体进行识别，完全依赖于用户的判断，无法自动完成识别，更无法自动生成三维户型模型，以便用于进一步的设计和编辑。为了解决这个问题，在本发明实施例中，提出一种三维户型模型生成方法，如图1所示，该方法可以包括：

步骤101、获取二维平面户型图；

步骤102、对二维平面户型图进行特征识别；

步骤103、根据从二维平面户型图识别的元素，对二维平面户型图进行区域分割；

步骤104、根据从二维平面户型图识别的元素和分割后的户型区域，建立元素之间的关联关系、元素与户型区域之间的关联关系；

步骤105、根据从二维平面户型图识别的元素、元素之间的关联关系、以及元素与户型区域之间的关联关系，确定户型区域的属性；

步骤106、根据从二维平面户型图识别的元素，元素之间的关联关系，户型区域，元素与户型区域之间的关联关系，户型区域的属性，以及三维户型模型参数，生成与二维平面户型图对应的三维户型模型。

由图1所示流程可以得知，在本发明实施例中，对二维平面户型图进行特征识别、区域分割，且建立从二维平面户型图识别的元素之间的关联关系、元素与户型区域之间的关联关系，确定户型区域的属性；根据从二维平面户型图识别的元素，元素之间的关联关系，户型区域，元素与户型区域之间的关联关系，户型区域的属性，以及三维户型模型参数，可以自动生成与二维平面户型图对应的三维户型模型，而无需用户参与，且生成的三维户型模型能够与二维平面户型图完全对应，准确反映出二维平面户型图中的各种信息，便于用户查看以及进一步设计和编辑。

具体实施时，先获取二维平面户型图。实施例中，可以通过拍照、扫描、截图等方式取得二维平面户型图的数字文件，为后续识别提供基础信息。二维平面户型图通常由线条、色彩、色块所构成，为黑色或彩色图像，包括墙体、门、窗、地板等元素，通过二维平面图的方式描述前述元素的物理空间关系，其典型为住宅、酒店、办公室、商场等物理空间的平面图，包括JPG、PNG等图像格式。为确保后续图像识别的效果，可以要求二维平面户型图达到一定的分辨率水平，足以对各元素进行区分，例如当图像的分辨率达到1像素(户型图像素)/25平方厘米(实际户型面积)以上，可以保证识别效果。

实施例中，在获取二维平面户型图之后，对二维平面户型图进行特征识别之前，可以对二维平面户型图进行预处理，突出二维平面户型图中需识别的特征。例如，可以对二维平面户型图进行逐个像素扫描；对每个像素，若像素明度值大于阈值，则在不改变像素色相和饱和度的前提下提高像素明度，若像素明度值小于阈值，则在不改变像素色相和饱和度的前提下降低像素明度。通过该预处理过程，可以突出二维平面户型图中的墙体、门、窗等线条、区域的特征，便于识别。像素明度值的取值范围为0-1，实施例中可以根据实际需求设置像素明度值的阈值，例如可以当阈值设置为0.7时可以保证识别效果。

由于二维平面户型图中常常存在LOGO、数值标识、文字标识等并不直接描述物理空间的元素，可能对识别造成干扰。为了排除干扰，实施例中，在获取二维平面户型图之后，对二维平面户型图进行特征识别之前，还可以进行噪点排除及平滑处理等预处理过程。通过该预处理过程，可以获得去除噪点等冗余信息的清晰户型图像，保留门、窗、墙等主要目标特征。例如，该预处理过程可以包括如下一项或多项：

1、对小于指定面积的连续像素进行字符识别，若识别出的字符与预设字符匹配，则去除该像素。实施例中此处预设字符例如可以是阿拉伯数字、英文字母、汉字字符等，如果识别出的字符与预设字符匹配，则视为噪点进行排除。

2、对小于指定面积的图像进行识别，若识别出的图像与预设图像匹配，则去除该图像。实施例中此处预设图像例如可以是指南针、LOGO、图案、不规则色块等，如果识别出的图像与预设图像匹配，则视为噪点进行排除。

3、对连续线段和/或色块进行平滑处理。例如可以通过平滑处理忽略与连续线段、色块相交或重叠的小于指定面积的冗余信息，将其视为连续线段、色块。

4、根据用户指示删除二维平面户型图中的冗余信息。实施例中允许用户手动删除冗余信息。

实施例中，对二维平面户型图进行特征识别，例如可以基于上述预处理后的图像，对墙体的节点、墙体、门窗、墙垛及家具及其他部件进行识别。具体的，对二维平面户型图进行特征识别例如可以包括如下一项或多项：

1、逐行逐列地对二维平面户型图进行扫描，将扫描到的实心正方形确定为墙体的节点。节点即横向墙体与纵向墙体交汇处的转角。节点的识别是整图识别的第一步，其实现方式例如可以是逐行、逐列地对图片进行扫描，直到找到实心的正方形(正方形的边长可以由阈值指定)。

2、将二维平面户型图中连续的实心矩形，识别为墙体。墙体识别即对连续的实心矩形的识别。为了应对可能出现的模糊和锯齿等，可以适当的放宽像素检测标准。例如，如果在指定宽度(对应于纵向墙体)或高度(对应于横向墙体)中包含75％的有效像素，则将该线段整体合并到实心矩形中。

3、将二维平面户型图中两端为墙体的指定连线，识别为门或窗。门、窗的识别方式例如可以是，首先其两端有墙体，其次在墙体之间有指定连线，该指定连线的图形样式与预先设定的门、窗图形样式匹配。预先设定的门、窗图形样式，例如可以是通常在户型图中可能表示门、窗的图形样式。该指定连线可以是连续的连线，也可以是不连续的连线。再举一例，本例中门、窗的识别方式例如也可以是，如未能与预先设定的门、窗图形样式匹配，则将墙体之间的图形视为门或窗，再将视为门或窗的图形逐一进行相互比对，依据图形之间的相似度将全部图形分为两类，并计算两类图形各自的数量，将外缘墙体数量较多的图形视为窗，将外缘墙体数量较少的图形视为门。本例中墙体之间的图形也即前述的两端为墙体的指定连线。实施例中，可以要求连线的明度值大于指定阈值，以避免误识别。

4、将二维平面户型图中与墙体、门或窗连接的宽度大于墙体的实心矩形，识别为墙垛，以避免该部分墙体信息因平滑处理而丢失。墙垛通常是与墙体、门或窗相连接，且含有实心矩形的元素。该实心矩形，例如一般为深色。此外，还可以通过与其他墙垛平直或与墙体平直等方式来辅助判断是否为墙垛。

5、将二维平面户型图中墙体内部由线条或色块构成、与预设家具样式匹配的封闭图形，识别为家具。例如可以在已识别的墙体内部查找由线条或色块构成的封闭图形，与床、桌、电视、马桶、椅子等常见的户型图构成元素的俯视图样式进行匹配，匹配成功的，则将其识别为相应的家具。

除上述对二维平面户型图进行特征识别的具体方法外，还可以通过预先设置匹配规范，对钢琴、风扇等其他部件进行识别。对于无法识别的元件，允许用户手动定义。

在对二维平面户型图进行特征识别后，根据从二维平面户型图识别的元素，对二维平面户型图进行区域分割。例如可以基于已识别的墙体，对二维户型图中的区域进行分割，将户型图划分为不同的区域。实施例中，根据从二维平面户型图识别的元素，对二维平面户型图进行区域分割，可以包括：将二维平面户型图中墙体进行排序；根据排序后的墙体对二维平面户型图进行纵向分割及横向分割，确定分割后的户型区域。实施例中将二维平面户型图中墙体进行排序可以是以特定顺序例如从上至下、从左到右进行排序。

实施例中，在将二维平面户型图中墙体进行排序时，例如可以先将横向和纵向的墙体按照坐标顺序，按特定方向进行排序，如从上至下、从左至右。在进行纵向分割时，例如可以从第一堵墙开始，遍历剩余的墙体、门、窗等元素，依次进行匹配，如墙体、门、窗等元素成功匹配为构成封闭整体，则视为一个纵向分割区域。在进行横向分割时，例如可以遍历已生成的所有纵向分割区域，依次与所有横向墙体进行匹配，如成功匹配为构成封闭整体，则进一步进行横向分割。对于无法识别的元素，允许用户进行手动定义。

在对二维平面户型图进行区域分割后，根据从二维平面户型图识别的元素和分割后的户型区域，建立元素之间的关联关系、元素与户型区域之间的关联关系，作为对二维平面户型图进行调整、定制或对三维户型模型进行调整、定制的基础，例如可以建立墙体之间的衔接关系，门、窗与墙体的嵌入关系，各元素对区域的归属关系等。

实施例中，根据从二维平面户型图识别的元素和分割后的户型区域，建立元素之间的关联关系、元素与户型区域之间的关联关系，可以包括：

1、将从二维平面户型图识别的元素与分割后的户型区域进行匹配，确定元素与户型区域的归属关系。例如，将识别的家具等元素生成待匹配列表，依次与横向、纵向分割后的“房间”进行匹配，将元素放置到对应户型区域并进行标记。又如，建立墙体、地板、天花板等与户型区域的关联关系时，根据划分户型区域的墙体信息建立起以户型区域为容器的墙体信息列表等。又如，在建立其他元素与户型区域的关联关系时，根据户型图中属于特定区域内的元素范围，将其定义为属于该区域的元件。

2、根据从二维平面户型图识别的元素和分割后的户型区域，建立墙体之间的关联关系，门、窗与墙体之间的关联关系。例如，在建立墙体之间的关联关系时，针对每面墙，计算其对面墙、相邻墙、关联墙(与其他户型区域相关)的数据。又如，在建立门、窗与墙体的关联关系时，由于门、窗可以作为户型区域之间联通的枢纽，因此可以将门、窗嵌入特定的墙体中。又如，在建立其他元素与户型区域的关联关系时，可以根据户型图中属于特定区域内的元素范围，将其定义为属于该区域的元素。

在建立上述关联关系后，可以基于某种图形标示或逻辑判断，自动确定房间内区域结构的属性。实施例中，根据从二维平面户型图识别的元素、元素之间的关联关系、以及元素与户型区域之间的关联关系，确定户型区域的属性，可以包括如下一项或多项：

1、根据从二维平面户型图识别的字符、字符与户型区域属性的预设对应关系，确定户型区域的属性。例如，对整体户型图像中的连续像素进行提取和识别，判断是否包括字符信息特征，如包含字符信息，则将字符信息与预先设定的“卧室”、“客厅”、“洗手间”、“厨房”、“阳台”等词组进行匹配(同一房间属性可能包含多种标签，例如“洗手间”可以是“厕所”、“卫生间”、“洗手间”、“盥洗室”等)，匹配成功的，即根据字符与户型区域属性的预设对应关系，赋予其对应属性。例如字符“卧室”即对应户型区域属性为卧室。

2、根据从二维平面户型图识别的陈列品、陈列品与户型区域属性的预设对应关系，确定户型区域的属性。例如，利用此前已经识别的室内陈列品元素，利用只会出现在特定属性区域的陈列品进行逆向推算，例如，床-卧室，灶台-厨房，马桶/蹲厕、浴缸、洗漱台-卫生间，电视-卧室/客厅，沙发-客厅等。

3、将元素之间的关联关系、以及元素与户型区域之间的关联关系，与预设户型逻辑进行匹配，根据匹配结果确定户型区域的属性。例如，通过户型逻辑推导可以包括通过对特殊的户型设计逻辑进行预设，对区域属性进行推导，户型逻辑例如可以包括门窗的关系、各区域之间的相对大小、相对位置及其他关系。举例如下：

-与整体户型的外部相联结的门(入户门)直接相通的区域，其中面积最大的区域判定为客厅或起居室；

-对于通过一扇以上门联结多个区域的空间，判断可能为客厅、起居室或卧室；

-对于包括一扇门、一扇窗户或不含窗户的空间，判断可能为卫生间或卧室；

-对于较其他墙体更宽或颜色更深的墙体，识别为承重墙，围绕特定户型区域的墙壁如不包含承重墙的，通常不是客厅；

-以三室一厅两卫一厨，七个户型区域为例，对于全部七个户型区域面积进行计算，按面积从小到大排序，得到区域1、2、3、4、5、6、7，将面积最大区域7识别为客厅或餐厅，最小区域1识别为厨房或卫生间：再逐次计算除最大空间7外，1与2之间，2与3之间……5与6之间的面积增长率(面积增长率＝(较大区域面积-较小区域面积)/较小区域面积)，判断面积增长率最大值，面积增长率最大值对应的区域中，较大者为卧室，较小者为厨房或卫生间。

以上三种方法可以综合使用，例如可以以文字>特定陈列品>户型逻辑的优先顺序来完成识别。实施例中最终结果可能无法完全识别出特定的户型区域属性，如识别结果为非唯一，则可以列出潜在可能由用户进行选择。此外，用户也可以对所有识别结果进行手动定义。

在前述准备工作完成后，可以根据从二维平面户型图识别的元素，元素之间的关联关系，户型区域，元素与户型区域之间的关联关系，户型区域的属性，以及三维户型模型参数，生成与二维平面户型图对应的三维户型模型。其中，三维户型模型参数可以预设。例如，为将识别完毕且建立关联关系的户型图像转化为三维户型模型，依据住宅设计规范及一般设计标准，事先对三维户型模型转换中的参数进行设置。举一例，预设三维户型模型参数可以包括：

预设墙体的物理厚度、高度，例如将墙体的厚度设置为365mm，高度设置为2.4m；

预设门、窗的高度、嵌入墙面的位置、大小，例如将窗体的高度设置为1m，嵌入墙体0.8m以上的位置；

预设其他元素的高度，例如将床体设置为高70cm，将电视高度设置为80cm；

预设特定元素的三维模型，例如预设台灯、凳子、沙发、餐桌等元素的三维模型模板；

预设材质贴图，例如预设地板、天花板、桌、椅、台灯、凳子、沙发、天花板、地板等元素的材质贴图；

上述参数、贴图均允许用户手动修改。

实施例中，在生成三维户型模型时，可以根据经识别的二维户型图像及预设参数，生成三维户型模型，且各独立的户型区域可以依据属性进行命名。在一例中，生成三维户型模型可以包括：

1、根据墙体的位置，结合预设的高度、厚度生成墙面；

2、根据门、窗的位置，结合预设的高度、嵌入位置，生成门、窗；

3、根据墙体、门、窗围绕的区域，在其顶端和底端生成天花板及地板；

4、结合其他已识别元素的位置，依据预设的三维模型放入墙体、门、窗、天花板、地板构成的物理空间内；

5、将预设的材质贴图应用至墙体、门、窗、天花板、地板及各元素，渲染成为三维户型模型；

6、按照识别的或用户选定的区域属性对于各独立空间进行命名；

7、生成的三维户型模型允许用户对各元素的参数、位置、贴图进行编辑。

由上述实施例可以得知，本发明实施例可以实现对二维平面户型图进行自动识别，进而生成三维户型模型。实施例中可以结合预设算法实现平面户型图的二维识别及三维建模，从平面户型图直接生成与其墙体、门、窗等部件均完全对应的参数化三维模型，作为用户、设计师或智能系统进一步对特定三维模型进行设计的基础，允许编辑参数、赋予贴图或在模型内部摆放其他三维模型。

基于同一发明构思，本发明实施例中还提供了一种三维户型模型生成装置，如下面的实施例所述。由于该装置解决问题的原理与三维户型模型生成方法相似，因此该装置的实施可以参见三维户型模型生成方法的实施，重复之处不再赘述。

图2为本发明实施例中三维户型模型生成装置的示意图，如图2所示，该装置可以包括：

户型图获取模块201，用于获取二维平面户型图；

特征识别模块202，用于对二维平面户型图进行特征识别；

区域分割模块203，用于根据从二维平面户型图识别的元素，对二维平面户型图进行区域分割；

关联关系建立模块204，用于根据从二维平面户型图识别的元素和分割后的户型区域，建立元素之间的关联关系、元素与户型区域之间的关联关系；

区域属性确定模块205，用于根据从二维平面户型图识别的元素、元素之间的关联关系、以及元素与户型区域之间的关联关系，确定户型区域的属性；

三维模型生成模块206，用于根据从二维平面户型图识别的元素，元素之间的关联关系，户型区域，元素与户型区域之间的关联关系，户型区域的属性，以及三维户型模型参数，生成与二维平面户型图对应的三维户型模型。

如图3所示，一个实施例中，图2所示三维户型模型生成装置还可以包括：

明度处理模块301，用于在户型图获取模块201获取二维平面户型图之后，特征识别模块202对二维平面户型图进行特征识别之前，对二维平面户型图进行逐个像素扫描；对每个像素，若像素明度值大于阈值，则在不改变像素色相和饱和度的前提下提高像素明度，若像素明度值小于阈值，则在不改变像素色相和饱和度的前提下降低像素明度。

如图4所示，一个实施例中，图2所示三维户型模型生成装置还可以包括：

去噪处理模块401，用于在户型图获取模块201获取二维平面户型图之后，特征识别模块202对二维平面户型图进行特征识别之前，进行如下一项或多项处理：

对小于指定面积的连续像素进行字符识别，若识别出的字符与预设字符匹配，则去除该像素；

对小于指定面积的图像进行识别，若识别出的图像与预设图像匹配，则去除该图像；

对连续线段和/或色块进行平滑处理；

根据用户指示删除二维平面户型图中的冗余信息。去噪处理模块401也可以包含于图2所示装置中。

一个实施例中，特征识别模块202可以进一步用于进行如下一项或多项处理：

逐行逐列地对二维平面户型图进行扫描，将扫描到的实心正方形确定为墙体的节点；

将二维平面户型图中连续的实心矩形，识别为墙体；

将二维平面户型图中两端为墙体的指定连线，识别为门或窗；

将二维平面户型图中与墙体、门或窗连接的宽度大于墙体的实心矩形，识别为墙垛；

将二维平面户型图中墙体内部由线条或色块构成、与预设家具样式匹配的封闭图形，识别为家具。

一个实施例中，区域分割模块203可以进一步用于：

将二维平面户型图中墙体进行排序；

根据排序后的墙体对二维平面户型图进行纵向分割及横向分割，确定分割后的户型区域。

一个实施例中，关联关系建立模块204可以进一步用于：

将从二维平面户型图识别的元素与分割后的户型区域进行匹配，确定元素与户型区域的归属关系；

根据从二维平面户型图识别的元素和分割后的户型区域，建立墙体之间的关联关系，门、窗与墙体之间的关联关系。

一个实施例中，区域属性确定模块205可以进一步用于进行如下一项或多项处理：

根据从二维平面户型图识别的字符、字符与户型区域属性的预设对应关系，确定户型区域的属性；

根据从二维平面户型图识别的陈列品、陈列品与户型区域属性的预设对应关系，确定户型区域的属性；

将元素之间的关联关系、以及元素与户型区域之间的关联关系，与预设户型逻辑进行匹配，根据匹配结果确定户型区域的属性。

本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述三维户型模型生成方法。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行上述三维户型模型生成方法的计算机程序。

综上所述，本发明实施例中，对二维平面户型图进行特征识别、区域分割，且建立从二维平面户型图识别的元素之间的关联关系、元素与户型区域之间的关联关系，确定户型区域的属性；根据从二维平面户型图识别的元素，元素之间的关联关系，户型区域，元素与户型区域之间的关联关系，户型区域的属性，以及三维户型模型参数，可以自动生成与二维平面户型图对应的三维户型模型，而无需用户参与，且生成的三维户型模型能够与二维平面户型图完全对应，准确反映出二维平面户型图中的各种信息，便于用户查看以及进一步设计和编辑。

实施例中，允许用户对二维平面户型图、三维户型模型的参数进行编辑。经过自动识别和转换，三维户型模型与二维平面户型图的房型结构、墙体位置、门窗位置完全相同。实施例中能够直接由二维平面户型图生成三维户型模型，自动对三维户型模型赋予材质贴图。实施例中还允许用户、设计师或智能系统进一步对特定三维户型模型进行进一步编辑，包括更改墙体及门窗位置、材质贴图或在模型内部摆放其他三维模型等。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种三维户型模型生成方法，其特征在于，包括：

获取二维平面户型图；其中，所述二维平面户型图包括JPG、PNG图像格式；获取二维平面户型图包括：通过拍照、扫描、截图任一种方式取得二维平面户型图的数字文件；二维平面户型图由线条、色彩、色块所构成；

对二维平面户型图进行特征识别；

根据从二维平面户型图识别的元素，对二维平面户型图进行区域分割；

根据从二维平面户型图识别的元素和分割后的户型区域，建立元素之间的关联关系、元素与户型区域之间的关联关系；

根据从二维平面户型图识别的元素、元素之间的关联关系、以及元素与户型区域之间的关联关系，确定户型区域的属性；

根据从二维平面户型图识别的元素，元素之间的关联关系，户型区域，元素与户型区域之间的关联关系，户型区域的属性，以及三维户型模型参数，生成与二维平面户型图对应的三维户型模型；

其中，根据从二维平面户型图识别的元素和分割后的户型区域，建立元素之间的关联关系、元素与户型区域之间的关联关系，包括：

将从二维平面户型图识别的元素与分割后的户型区域进行匹配，确定元素与户型区域的归属关系；

根据从二维平面户型图识别的元素和分割后的户型区域，建立墙体之间的关联关系，门、窗与墙体之间的关联关系；

其中，根据从二维平面户型图识别的元素、元素之间的关联关系、以及元素与户型区域之间的关联关系，确定户型区域的属性，包括如下一项或多项：

根据从二维平面户型图识别的字符、字符与户型区域属性的预设对应关系，确定户型区域的属性；

根据从二维平面户型图识别的陈列品、陈列品与户型区域属性的预设对应关系，确定户型区域的属性；

将元素之间的关联关系、以及元素与户型区域之间的关联关系，与预设户型逻辑进行匹配，根据匹配结果确定户型区域的属性；

在获取二维平面户型图之后，对二维平面户型图进行特征识别之前，还包括如下一项或多项：

对小于指定面积的连续像素进行字符识别，若识别出的字符与预设字符匹配，则去除该像素；

对小于指定面积的图像进行识别，若识别出的图像与预设图像匹配，则去除该图像；

对连续线段和/或色块进行平滑处理；

根据用户指示删除二维平面户型图中的冗余信息；

根据从二维平面户型图识别的元素，对二维平面户型图进行区域分割，包括：

将二维平面户型图中墙体进行排序；

根据排序后的墙体对二维平面户型图进行纵向分割及横向分割，确定分割后的户型区域。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取二维平面户型图之后，对二维平面户型图进行特征识别之前，还包括：

对二维平面户型图进行逐个像素扫描；对每个像素，若像素明度值大于阈值，则在不改变像素色相和饱和度的前提下提高像素明度，若像素明度值小于阈值，则在不改变像素色相和饱和度的前提下降低像素明度。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对二维平面户型图进行特征识别，包括如下一项或多项：

逐行逐列地对二维平面户型图进行扫描，将扫描到的实心正方形确定为墙体的节点；

将二维平面户型图中连续的实心矩形，识别为墙体；

将二维平面户型图中两端为墙体的指定连线，识别为门或窗；

将二维平面户型图中与墙体、门或窗连接的宽度大于墙体的实心矩形，识别为墙垛；

将二维平面户型图中墙体内部由线条或色块构成、与预设家具样式匹配的封闭图形，识别为家具。

4.一种三维户型模型生成装置，其特征在于，包括：

户型图获取模块，用于获取二维平面户型图；其中，所述二维平面户型图包括JPG、PNG图像格式；户型图获取模块，具体用于通过拍照、扫描、截图任一种方式取得二维平面户型图的数字文件；二维平面户型图由线条、色彩、色块所构成；

特征识别模块，用于对二维平面户型图进行特征识别；

区域分割模块，用于根据从二维平面户型图识别的元素，对二维平面户型图进行区域分割；

关联关系建立模块，用于根据从二维平面户型图识别的元素和分割后的户型区域，建立元素之间的关联关系、元素与户型区域之间的关联关系；

区域属性确定模块，用于根据从二维平面户型图识别的元素、元素之间的关联关系、以及元素与户型区域之间的关联关系，确定户型区域的属性；

三维模型生成模块，用于根据从二维平面户型图识别的元素，元素之间的关联关系，户型区域，元素与户型区域之间的关联关系，户型区域的属性，以及三维户型模型参数，生成与二维平面户型图对应的三维户型模型；

其中，关联关系建立模块可以进一步用于：

将从二维平面户型图识别的元素与分割后的户型区域进行匹配，确定元素与户型区域的归属关系；

根据从二维平面户型图识别的元素和分割后的户型区域，建立墙体之间的关联关系，门、窗与墙体之间的关联关系；

其中，区域属性确定模块可以进一步用于进行如下一项或多项处理：

根据从二维平面户型图识别的字符、字符与户型区域属性的预设对应关系，确定户型区域的属性；

根据从二维平面户型图识别的陈列品、陈列品与户型区域属性的预设对应关系，确定户型区域的属性；

将元素之间的关联关系、以及元素与户型区域之间的关联关系，与预设户型逻辑进行匹配，根据匹配结果确定户型区域的属性；

还包括：

去噪处理模块，用于在户型图获取模块获取二维平面户型图之后，特征识别模块202对二维平面户型图进行特征识别之前，进行如下一项或多项处理：

对小于指定面积的连续像素进行字符识别，若识别出的字符与预设字符匹配，则去除该像素；

对小于指定面积的图像进行识别，若识别出的图像与预设图像匹配，则去除该图像；

对连续线段和/或色块进行平滑处理；

根据用户指示删除二维平面户型图中的冗余信息；

区域分割模块进一步用于：

将二维平面户型图中墙体进行排序；

根据排序后的墙体对二维平面户型图进行纵向分割及横向分割，确定分割后的户型区域。

5.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并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计算机程序时实现权利要求1至3任一所述方法。

6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有执行权利要求1至3任一所述方法的计算机程序。

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