CN108765566A - 图像处理方法和装置、存储介质、3d建模系统和方法 - Google Patents

图像处理方法和装置、存储介质、3d建模系统和方法 Download PDF

Info

Publication number
CN108765566A
CN108765566A CN201810488784.5A CN201810488784A CN108765566A CN 108765566 A CN108765566 A CN 108765566A CN 201810488784 A CN201810488784 A CN 201810488784A CN 108765566 A CN108765566 A CN 108765566A
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
images
pixel set
obtains
color block
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201810488784.5A
Other languages
English (en)
Inventor
滕达生
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Gazelle Training (beijing) Technology Co Ltd
Original Assignee
Gazelle Training (beijing) Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Gazelle Training (beijing) Technology Co Ltd filed Critical Gazelle Training (beijing) Technology Co Ltd
Priority to CN201810488784.5A priority Critical patent/CN108765566A/zh
Publication of CN108765566A publication Critical patent/CN108765566A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T17/00Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
    • G06T17/10Constructive solid geometry [CSG] using solid primitives, e.g. cylinders, cubes
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T15/003D [Three Dimensional] image rendering
    • G06T15/04Texture mapping

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

本发明实施例涉及图像处理方法和装置、存储介质、3D建模系统和方法,属于计算机应用技术领域。其中,图像处理方法包括:对获取到的n张图像中的每张图像进行色块区域划分处理,得到n张色块区域图像,其中,n为大于1的整数;对n张色块区域图像进行分析,得到像素集合;对像素集合进行预处理,得到多个三角面;对多个三角面进行优化,得到图像3D模型。通过本实施例提供的技术方案,一方面,实现了快速且高效的对多张图像进行处理的技术效果;另一方面,实现了对多张图像精准进行分析,得到精准的图像3D模型的技术效果。

Description

图像处理方法和装置、存储介质、3D建模系统和方法
技术领域
本发明实施例涉及计算机应用技术领域,尤其涉及图像处理方法和装置、存储介质、3D建模系统和方法。
背景技术
三维建模系统是计算机图形领域最有价值的应用之一。在经历了长时间的发展后,其功能已经十分丰富强大,在诸多领域都有广泛的应用。
目前占主导地位的三维建模系统有3DMAX,SoftImage,Maya,UG以及AutoCAD等,采用的是WIMP建模方法,其含义就是:窗口,图标,菜单和指针。
但是,通过现有技术进行建模时,用户需要在各种菜单、图标按钮中频繁选择、切换,使得操作过程繁琐,且影响图像3D模型的精确度。
发明内容
为解决上述技术问题,本发明实施例提供了图像处理方法和装置、存储介质、3D建模系统和方法。
根据本发明实施例的一个方面,本发明实施例提供了一种图像处理方法,所述方法包括:
对获取到的n张图像中的每张图像进行色块区域划分处理,得到n张色块区域图像,其中,n为大于1的整数;
对所述n张色块区域图像进行分析,得到像素集合;
对所述像素集合进行预处理,得到多个三角面;
对所述多个三角面进行优化,得到图像3D模型。
通过本实施例提供的:对每张图像进行色块区域划分处理,得到其对应的色块区域图像,对每张色块区域图像进行分析,得到像素集合,对像素集合进行预处理,得到多个三角面,再对所有的三角面进行优化,得到图像3D模型的技术方案,一方面,实现了快速且高效的对多张图像进行处理的技术效果;另一方面,实现了对多张图像精准进行分析,得到精准的图像3D模型的技术效果。
根据本发明的另一个方面,本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质,包括指令,当其在计算机上运行时,使得计算机执行如上所述的方法。
根据本发明的另一个方面,本发明实施例提供了一种图像处理装置,所述装置包括:
获取单元:用于对获取到的n张图像中的每张图像进行色块区域划分处理,得到n张色块区域图像,其中,n为大于1的整数;
分析单元:用于对所述n张色块区域图像进行分析,得到像素集合;
预处理单元:用于对所述像素集合进行预处理,得到多个三角面;
优化单元:用于对所述多个三角面进行优化,得到图像3D模型。
进一步地,所述分析单元具体用于:
根据所述n张色块区域图像,分别确定所述每张图像的空间位置信息和m个关键像素点,其中,1≤m≤n;
根据所述每张图像的空间位置信息和所述m个关键像素点,确定所述像素集合。
进一步地,所述分析单元具体用于:
根据所述m个关键像素点,生成3D点云图;
根据所述每张图像的空间位置信息和所述3D点云图,对所述n张图像的内容进行绘制,得到所述像素集合。
进一步地,所述预处理单元具体用于:
对所述像素集合进行贴图处理,得到贴图图像;
对所述贴图图像进行去颜色处理,得到无色贴图图像;
对所述无色贴图图像进行面处理,得到所述多个三角面。
进一步地,所述优化单元具体用于:
根据每两个相邻三角面之间的起伏角度对所述多个三角面进行拼合,得到图像3D模型。
根据本发明的另一个方面,本发明实施例还提供了一种3D建模系统,所述系统包括:图像采集装置、图像收集装置和如上所述的图像处理装置,
所述图像采集装置用于:对图像进行采集,并将采集到的n张图像发送至图像收集装置;
所述图像收集装置用于:对接收到的所述n张图像进行汇总,并将汇总后的所述n张图像发送至所述图像处理装置;
所述图像处理装置用于:根据接收到的所述n张图像构建图像3D模型。
根据本发明的另一个方面,本发明实施例还提供了一种3D建模方法,所述方法包括:
对图像进行采集,得到n张图像;
对所述n张图像进行汇总,得到汇总后的n张图像;
所述方法还包括:如权利要求1-5中任一项所述的图像处理方法,以便根据汇总后的n张图像得到图像3D模型。
根据本发明的另一个方面,本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质,包括指令,当其在计算机上运行时,使得计算机执行如上所述的3D建模方法。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种图像处理方法的流程示意图;
图2为本发明实施例提供的一种图像处理装置的结构示意图;
图3为本发明实施例提供的一种3D建模系统的结构示意图。
具体实施方式
以下描述中,为了说明而不是为了限定,提出了诸如特定系统结构、接口、技术之类的具体细节,以便透彻理解本发明。然而,本领域的技术人员应当清楚,在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中,省略对众所周知的装置、系统以及方法的详细说明,以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
本发明实施例提供了图像处理方法和装置、存储介质、3D建模系统和方法。
根据本发明实施例的一个方面,本发明实施例提供了一种图像处理方法。
第一实施例:
请参阅图1,图1为本发明实施例提供的一种图像处理方法的流程示意图。
如图1所示,该方法包括:
S100:对获取到的n张图像中的每张图像进行色块区域划分处理,得到n张色块区域图像,其中,n为大于1的整数。
可以理解的是,图像的数量在一定范围内越多越好。优选的,某一事物的多个像素点同时被3张或3张以上图像所包含。
当n为600,即对600张图像进行处理时,对每一张图像均进行色块区域划分处理,得到600张色块区域图像。
S200:对n张色块区域图像进行分析,得到像素集合。
每张图像均有其对应的像素。对600张色块区域图像进行分析,得到其对应的像素集合。
S300:对像素集合进行预处理,得到多个三角面。
当图像数量越多时,则对应的三角面的数量相应也就较多。当图像数量越少时,则对应的三角面的数量也就相应较少。所以,对像素集合进行预处理,得到至少两个三角面。
S400:对多个三角面进行优化,得到图像3D模型。
在对多个三角面进行优化处理后,就能得到图像3D模型,完成对图像的处理。
通过本实施例提供的:对每张图像进行色块区域划分处理,得到其对应的色块区域图像,对每张色块区域图像进行分析,得到像素集合,对像素集合进行预处理,得到多个三角面,再对所有的三角面进行优化,得到图像3D模型的技术方案,一方面,实现了快速且高效的对多张图像进行处理的技术效果;另一方面,实现了对多张图像精准进行分析,得到精准的图像3D模型的技术效果。
第二实施例:
本实施例以第一实施例为基础,在本实施例中,对S200进行了详细的阐述。其中,S200具体包括:
根据n张色块区域图像,分别确定每张图像的空间位置信息和m个关键像素点,其中,1≤m≤n。
当600张图像均是对某物体进行拍摄而得到的时,则对600张色块区域图像进行快速比对运算,以分别确定每张图像的空间位置信息。同时,确定多个关键像素点。
其中,关键像素点是指能将某图像A和某图像B联系起来的像素点。
如:600张色块区域图像中,第200张色块区域图像和第201张色块区域图像有一共同像素点,且,通过该共同像素点,可以确定第200张色块区域图像和第201张色块区域图像之间有某种关联。则该共同像素点即为关键像素点。
需要说明的是,上述示例中,第200张色块区域图像和第201张色块区域图像只是示范性的说明,而非对两张图像之间的在前或在后的关系进行限定。
根据每张图像的空间位置信息和m个关键像素点,确定像素集合。
根据600张图像的空间位置信息和多个关键像素点,确定像素集合。
通过本实施例提供的技术方案,实现了对每张图像的空间位置信息的精准确认,以及对关键像素点快速获取的技术效果,从而实现了快速且精准的得到像素集合的技术效果。
第三实施例:
本实施例以第二实施例为基础,在本实施例中,对“根据每张图像的空间位置信息和m个关键像素点,确定像素集合”进行了详细的阐述。
其中,根据每张图像的空间位置信息和m个关键像素点,确定像素集合,具体包括:
根据m个关键像素点,生成3D点云图。
根据多个关键像素点,得到3D点云图。
根据每张图像的空间位置信息和3D点云图,对n张图像的内容进行绘制,得到像素集合。
每张图像的空间位置信息并不相同。所以,以点云图为基础,根据每张图像的空间位置信息对图像的内容进行绘制。
具体地,以3D点云图中的关键像素点为基础,将相邻的像素点根据图像的色值进行连接,且对关键像素点之间的相对位置进行调整。
可以理解的是,图像即是由像素点构成的。所以,在绘制的过程中,实际上是将像素点进行绘制,并将相邻像素点进行连接。最终得到像素集合。
通过本实施例提供的技术方案,通过以3D点云图中的关键像素点为基础,对图像进行绘制,一方面,确保了图像绘制的准确性,另一方面,确保了图像绘制的效率。即,通过本实施例提供的技术方案,实现了高效且精准的得到像素集合的技术效果。
第四实施例:
本实施例以第一实施例至第三实施例中的任一实施例为基础,在本实施例中,对S300进行了详细的阐述。
其中,S300具体包括:
对像素集合进行贴图处理,得到贴图图像。
在对像素集合进行贴图处理后,会得到贴图图像。可以理解的是,此时得到的贴图图像为有颜色的贴图图像。
对贴图图像进行去颜色处理,得到无色贴图图像。
对有颜色的贴图图像进行去颜色处理,得到无色贴图图像。
对无色贴图图像进行面处理,得到多个三角面。
在对无色贴图图像进行面处理后,会得到海量的三角面。
本实施例旨在阐述由像素集合得到三角面的技术方案。通过本实施例提供:先对像素集合进行贴图处理,再对贴图图像进行去颜色处理,直至根据无色贴图图像得到三角面的技术方案,实现了高效且精准的得到三角面的技术效果。
第五实施例:
本实施例以第一实施例至第四实施例中的任一实施例为基础,在本实施例中,对S400进行了详细的阐述。
其中,S400具体包括:
根据每两个相邻三角面之间的起伏角度对多个三角面进行拼合,得到图像3D模型。
由于在上一步骤中,得到的三角面为多个。在实际试验过程中,三角面的数量为海量。所以,需要对三角面进行拼合。具体地:
相邻的两个三角面之间会存在起伏角度。在本实施例中,当相邻的两个三角面之间的起伏角度小于预设的角度阈值时,则将该相邻的两个三角面拼合成一个三角面。
其中,角度阈值的大小可根据实际情况进行设定。
根据本发明的另一个方面,本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质,包括指令,当其在计算机上运行时,使得计算机执行如第一实施例至第五实施例中的任一实施例所述的方法。
根据本发明的另一个方面,本发明实施例提供了一种与上述方法相对应的图像处理装置。
请参阅图2,图2为本发明实施例提供的一种图像处理装置的结构示意图。
如图2所示,该装置包括:
获取单元:用于对获取到的n张图像中的每张图像进行色块区域划分处理,得到n张色块区域图像,其中,n为大于1的整数;
分析单元:用于对n张色块区域图像进行分析,得到像素集合;
预处理单元:用于对像素集合进行预处理,得到多个三角面;
优化单元:用于对多个三角面进行优化,得到图像3D模型。
在一种可能实现的技术方案中,分析单元具体用于:
根据n张色块区域图像,分别确定每张图像的空间位置信息和m个关键像素点,其中,1≤m≤n;
根据每张图像的空间位置信息和m个关键像素点,确定像素集合。
在一种可能实现的技术方案中,分析单元具体用于:
根据m个关键像素点,生成3D点云图;
根据每张图像的空间位置信息和3D点云图,对n张图像的内容进行绘制,得到像素集合。
在一种可能实现的技术方案中,预处理单元具体用于:
对像素集合进行贴图处理,得到贴图图像;
对贴图图像进行去颜色处理,得到无色贴图图像;
对无色贴图图像进行面处理,得到多个三角面。
在一种可能实现的技术方案中,优化单元具体用于:
根据每两个相邻三角面之间的起伏角度对多个三角面进行拼合,得到图像3D模型。
根据本发明的另一个方面,本发明实施例还提供了一种3D建模系统。
请参阅图3,图3为本发明实施例提供的一种3D建模系统的结构示意图。
如图3所示,该系统包括:图像采集装置、图像收集装置以及,如上所述的图像处理装置。其中,
图像采集装置用于:对图像进行采集,并将采集到的n张图像发送至图像收集装置;
图像收集装置用于:对接收到的n张图像进行汇总,并将汇总后的n张图像发送至图像处理装置;
图像处理装置用于:根据接收到的n张图像构建图像3D模型。
在现有技术中,众所周知的是,当进行3D影像制作时,需要对图像进行获取。在现有技术中,通过搭建摄影棚,而搭建和拆除摄影棚周期漫长,且浪费人力物力,不能形成产品化,即无法再次利用。
而在本申请中,通过采用图像采集装置对图像进行采集,并采用图像收集装置对采集到的图像进行汇总,并采用图像处理装置对汇总后的图像进行处理的技术方案,一方面,避免了现有技术中浪费人力物力的技术弊端;另一方面,实现了快速且精准的对图像进行获取,直至构建图像3D模型的技术效果。
在一种可能实现的技术方案中,图像采集装置包括:图像采集装置本体和n个摄像单元;
图像采集装置本体用于:固定n个摄像单元;
n个摄像单元用于:对图像进行采集,得到n张图像。
在一种可能实现的技术方案中,图像采集装置本体由多根立柱围合而成,且每根立柱上至少安装一个摄像单元。
优选地,任意两根相邻立柱之间的距离相等。
优选地,摄像单元为摄像机,且50≤n≤600。
优选地,图像采集装置呈圆形、椭圆形、方形。
在一种可能实现的技术方案中,当第一立柱上安装有多个摄像单元时,则多个摄像单元均匀分布在第一立柱上,其中,立柱包括第一立柱。
在一种可能实现的技术方案中,图像收集装置包括至少一个收集器,一个收集器至少连接图像采集装置中的一个摄像单元。
优选地,一个收集器与k个摄像单元连接,其中40≤k≤120。
根据本发明实施例的另一个方面,本发明实施例提供了一种3D建模方法。该方法包括:
对图像进行采集,得到n张图像;
对n张图像进行汇总,得到汇总后的n张图像;
该方法还包括:如第一实施例至第五实施例中的任一实施例所述的图像处理方法,以便根据汇总后的n张图像得到图像3D模型。
读者应理解,在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不必针对的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外,在不相互矛盾的情况下,本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为了描述的方便和简洁,上述描述的装置和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分,或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
还应理解,在本发明各实施例中,上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后,各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定,而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
以上,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到各种等效的修改或替换,这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种图像处理方法,其特征在于,所述方法包括:
对获取到的n张图像中的每张图像进行色块区域划分处理,得到n张色块区域图像,其中,n为大于1的整数;
对所述n张色块区域图像进行分析,得到像素集合;
对所述像素集合进行预处理,得到多个三角面;
对所述多个三角面进行优化,得到图像3D模型。
2.根据权利要求1所述的一种图像处理方法,其特征在于,所述对所述n张色块区域图像进行分析,得到像素集合,具体包括:
根据所述n张色块区域图像,分别确定所述每张图像的空间位置信息和m个关键像素点,其中,1≤m≤n;
根据所述每张图像的空间位置信息和所述m个关键像素点,确定所述像素集合。
3.根据权利要求2所述的一种图像处理方法,其特征在于,所述根据所述每张图像的空间位置信息和所述m个关键像素点,确定所述像素集合,具体包括:
根据所述m个关键像素点,生成3D点云图;
根据所述每张图像的空间位置信息和所述3D点云图,对所述n张图像的内容进行绘制,得到所述像素集合。
4.根据权利要求1所述的一种图像处理方法,其特征在于,所述对所述像素集合进行预处理,得到多个三角面,具体包括:
对所述像素集合进行贴图处理,得到贴图图像;
对所述贴图图像进行去颜色处理,得到无色贴图图像;
对所述无色贴图图像进行面处理,得到所述多个三角面。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的一种图像处理方法,其特征在于,所述对所述多个三角面进行优化,得到图像3D模型,具体包括:
根据每两个相邻三角面之间的起伏角度对所述多个三角面进行拼合,得到图像3D模型。
6.一种计算机可读存储介质,包括指令,当其在计算机上运行时,使得计算机执行如权利要求1-5中任一项所述的方法。
7.一种图像处理装置,其特征在于,所述装置包括:
获取单元:用于对获取到的n张图像中的每张图像进行色块区域划分处理,得到n张色块区域图像,其中,n为大于1的整数;
分析单元:用于对所述n张色块区域图像进行分析,得到像素集合;
预处理单元:用于对所述像素集合进行预处理,得到多个三角面;
优化单元:用于对所述多个三角面进行优化,得到图像3D模型。
8.一种3D建模系统,其特征在于,所述系统包括:图像采集装置、图像收集装置和如权利要求7所述的图像处理装置,
所述图像采集装置用于:对图像进行采集,并将采集到的n张图像发送至图像收集装置;
所述图像收集装置用于:对接收到的所述n张图像进行汇总,并将汇总后的所述n张图像发送至所述图像处理装置;
所述图像处理装置用于:根据接收到的所述n张图像构建图像3D模型。
9.根据权利要求8所述的一种3D建模系统,其特征在于,所述图像采集装置包括:图像采集装置本体和n个摄像单元;
所述图像采集装置本体用于:固定所述n个摄像单元;
所述n个摄像单元用于:对图像进行采集,得到所述n张图像。
10.一种3D建模方法,其特征在于,所述方法包括:
对图像进行采集,得到n张图像;
对所述n张图像进行汇总,得到汇总后的n张图像;
所述方法还包括:如权利要求1-5中任一项所述的图像处理方法,以便根据汇总后的n张图像得到图像3D模型。
CN201810488784.5A 2018-05-21 2018-05-21 图像处理方法和装置、存储介质、3d建模系统和方法 Pending CN108765566A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810488784.5A CN108765566A (zh) 2018-05-21 2018-05-21 图像处理方法和装置、存储介质、3d建模系统和方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810488784.5A CN108765566A (zh) 2018-05-21 2018-05-21 图像处理方法和装置、存储介质、3d建模系统和方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN108765566A true CN108765566A (zh) 2018-11-06

Family

ID=64008589

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810488784.5A Pending CN108765566A (zh) 2018-05-21 2018-05-21 图像处理方法和装置、存储介质、3d建模系统和方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108765566A (zh)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA2489200A1 (en) * 2002-07-10 2004-01-15 Harman Becker Automotive Systems Gmbh System for texturizing electronic representations of objects
WO2015188684A1 (zh) * 2014-06-12 2015-12-17 深圳奥比中光科技有限公司 三维模型重建方法与系统
CN105654492A (zh) * 2015-12-30 2016-06-08 哈尔滨工业大学 基于消费级摄像头的鲁棒实时三维重建方法
CN107633553A (zh) * 2017-09-04 2018-01-26 苏州英诺迈医学创新服务有限公司 一种医疗器械三维建模方法及装置
CN107833266A (zh) * 2017-11-02 2018-03-23 青岛擎鹰信息科技有限责任公司 一种基于色块匹配和仿射校正的全息图像获取方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA2489200A1 (en) * 2002-07-10 2004-01-15 Harman Becker Automotive Systems Gmbh System for texturizing electronic representations of objects
WO2015188684A1 (zh) * 2014-06-12 2015-12-17 深圳奥比中光科技有限公司 三维模型重建方法与系统
CN105654492A (zh) * 2015-12-30 2016-06-08 哈尔滨工业大学 基于消费级摄像头的鲁棒实时三维重建方法
CN107633553A (zh) * 2017-09-04 2018-01-26 苏州英诺迈医学创新服务有限公司 一种医疗器械三维建模方法及装置
CN107833266A (zh) * 2017-11-02 2018-03-23 青岛擎鹰信息科技有限责任公司 一种基于色块匹配和仿射校正的全息图像获取方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Liu et al. Adaptive normalized representation learning for generalizable face anti-spoofing
JP7125512B2 (ja) オブジェクトのロード方法及び装置、記憶媒体、電子装置、並びにコンピュータプログラム
CN111243093B (zh) 三维人脸网格的生成方法、装置、设备及存储介质
WO2015127246A1 (en) View independent 3d scene texturing
CN108304075A (zh) 一种在增强现实设备进行人机交互的方法与设备
CN111402412B (zh) 数据采集方法及装置、设备、存储介质
CN107944420A (zh) 人脸图像的光照处理方法和装置
CN110245579A (zh) 人流密度预测方法及装置、计算机设备及可读介质
CN112927279A (zh) 一种图像深度信息生成方法、设备及存储介质
CN104574358A (zh) 从聚焦堆图像进行场景分割的方法和设备
US20190206117A1 (en) Image processing method, intelligent terminal, and storage device
KR20220160066A (ko) 이미지 처리 방법 및 장치
US8284292B2 (en) Probability distribution constructing method, probability distribution constructing apparatus, storage medium of probability distribution constructing program, subject detecting method, subject detecting apparatus, and storage medium of subject detecting program
CN110503711A (zh) 在增强现实中渲染虚拟物体的方法及装置
KR102362470B1 (ko) 족부 정보 처리 방법 및 장치
JP2023501820A (ja) フェイスパーシング方法および関連デバイス
CN107808402A (zh) 多相机系统的标定方法、多相机系统及终端设备
CN110310301A (zh) 一种检测目标图像的方法及装置
US20140198177A1 (en) Realtime photo retouching of live video
CN112802081A (zh) 一种深度检测方法、装置、电子设备及存储介质
CN111291646A (zh) 一种人流量统计方法、装置、设备及存储介质
CN108961316A (zh) 图像处理方法、装置及服务器
CN106709862B (zh) 一种图像处理方法及装置
CN109377552B (zh) 图像遮挡计算方法、装置、计算设备及存储介质
CN112966687B (zh) 图像分割模型训练方法、装置及通信设备

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
AD01 Patent right deemed abandoned

Effective date of abandoning: 20221206

AD01 Patent right deemed abandoned