CN112489185A - 一种基于空间数据采集的集成灯光建模方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于空间数据采集的集成灯光建模方法，建模方法包括，开启视觉处理工具；采集数据信息；基于所述数据信息生成空间参数；对所述空间参数进行可视化处理，并根据可视化的空间参数得到采样点集，从而生成所述采样点集的坐标集；通过定位系统测量所述采样点集的位置；测量并录入采样点集中一个未经过采样的采样点的照明参数，并将其标记为已采样的采样点；重复对未经采集的采样点进行照明数据采集，直到达到预设标准；由采集到的所述照明参数形成照明参数集，并对所述照明参数集进行分类处理与可视化处理，最终完成集成灯光建模。本发明提供了一种能够简单、快速、全面、准确地采集灯光设计需要的空间数据，并将数据可视化的方法。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于空间数据采集的集成建模方法，特别是涉及一种基于空间数据采集的集成灯光建模方法。
背景技术
现有技术中，三维空间建模一般是直接采用照片生成三维模型的方法。但是这种方法对于拍摄照片的硬件要求较高，具体表现为拍摄照片的硬件需要精确的捕捉空间或对象的长度、宽度、高度，墙面的颜色和材质等。
但对于灯光设计，需要采集更多的数据，比如平面数据、立面数据、空间各点的照度、色温、色彩、在若干方向的眩光值等，这些数据从照片中是无法获得的，并且现有技术中的数据捕捉工具也不能充分的对数据进行捕捉以满足灯光设计、验收以及建模的需要。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种能够简单、快速、全面、准确地采集灯光设计需要的空间数据，并将数据可视化的一种基于空间数据采集的集成灯光建模方法。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于空间数据采集的集成灯光建模方法，包括如下步骤：
S1.开启视觉处理工具；
S2.采集数据信息；
S3.基于所述数据信息生成空间参数；
S4.对所述空间参数进行可视化处理，并根据可视化的空间参数得到采样点集，从而生成所述采样点集的坐标集；
S5.通过定位系统测量所述采样点集的位置；
S6.测量并录入采样点集中一个未经过采样的采样点的照明参数，并将其标记为已采样的采样点；
S7.基于预设标准判断采样是否完毕，如判断采样完毕则执行步骤S8，否则返回步骤S6；
S8.由采集到的所述照明参数形成照明参数集，对所述照明参数集进行分类处理并进一步可视化处理，最终完成集成灯光建模。
有益效果：通过视觉处理工具将采集到的数据信息生成空间参数，并将所述空间参数可视化，为生成采样点集的坐标集做好准备，基于所述视觉处理工具，采样点集所述的位置一目了然，方便观察，根据灯光设计的需求生成若干采样点集的坐标集，通过选取多个采样点，能够使采集的照明参数更加的精确和完善，并且通过定位系统确定采样点的位置能够减小误差，依次在采样点进行照明参数的采样，并不断完善照明参数，直到照明参数达到预设标准，对采集到的照明参数进行处理实现照明参数的可视化完成灯光建模。本发明设计，通过选取多个采样点能够全面、准确地完成照明参数的采集，通过数据信息生成空间参数简单有效，并通过对照明参数的处理完成可视化，建立能够满足灯光设计需要的灯光模型。
优选地，所述步骤S2通过拍摄照片来采集数据信息。
有益效果：通过拍摄照片来采集数据信息消耗的时间较短，并且简单有效。
进一步地，所述步骤S3包括如下步骤：
S31.将所述步骤S2采集到的照片导入视觉处理工具并对照片进行灰度化处理；
S32.输入直线墙面，若输入的空间类型不是直线墙面则执行步骤S37；
S33.基于所述视觉处理工具，采用Robert算子查找所述照片中图像的边缘，采用Hough变换识别所述照片中的直线，采用Trajkovic算子抽取所述照片中的角点；
S34.基于所述视觉处理工具，抽取满足dx/dy＜0.1且位于两个所述角点之间的垂线，抽取满足dx/dy＞0.7且转折点为所述角点的折线；
S35.基于所述视觉处理工具，在所述折线中，选取最上方的折线作为直线墙面天花线，选取最下方的折线作为直线墙面地面线，以所述垂线为不变参数并通过所述直线墙面天花线和直线墙面地面线建立直线墙面边界直方图；
S36.基于所述视觉处理工具，将所述垂线高度作为匹配特征，录入与所述垂线对应的空间高度，从而得到直线墙面的三维参数，并执行步骤S315；
S37.输入弧线墙面；
S38.基于所述视觉处理工具，采用Robert算子查找所述照片中图像的边缘；
S39.基于所述视觉处理工具，录入所述弧线墙面参考线；
S310.基于所述视觉处理工具，从1-30个采样中抽样1-15个采样建立参考线坐标；
S311.基于所述视觉处理工具，将抽样的1-15个采样用最小二乘法拟合，去除匹配度低于15的曲线；
S312.基于所述视觉处理工具，在所述曲线中，筛选出Frechet距离低于0.15的曲线；
S313.基于所述视觉处理工具，在所述Frechet距离低于0.15的曲线中，选取最上方的曲线作为弧线墙面天花线，选取最下方的曲线作为弧线墙面地面线；
S314.基于所述视觉处理工具，通过所述弧线墙面天花线和弧线墙面地面线建立弧线墙面边界直方图，建立所述Frechet距离低于0.15的曲线采样点集，执行步骤S315；
S315.整合所述直线墙面的三维参数与所述Frechet距离低于0.15的曲线采样点集共同作为所述空间参数。
有益效果：将照片进行灰度化处理可以减少照片中的图像信息，从而加快所述视觉处理工具对照片的处理速度，因为灰度化处理后的照片中的图像边缘不容易界定，若空间类型为直线墙面，则通过Robert算子查找边缘，采用Hough变换识别所述照片中的直线，采用Trajkovic算子抽取所述照片中的角点，对照片完成高质量的处理，从而能够更精确的选取满足要求的最上方折线和最下方折线，建立直线墙面边界直方图，得到直线墙面的三维参数；若空间类型为弧线墙面，则对照片的处理方法与直线墙面不同，先采用Robert算子查找所述照片中图像的边缘，手动触屏录入弧线墙面参考线，通过用最小二乘法对1-15个采样进行拟合，并通过去除匹配度低于15的曲线进一步提高精确度，用Frechet距离更进一步地检验所述曲线的匹配性，选取满足要求的曲线中最上方的曲线为弧线墙面天花线，最下方的曲线为弧线墙面地面线，并建立弧线墙面边界直方图和所述Frechet距离低于0.15的曲线采样点集。
进一步地，所述步骤S4中的空间参数可视化处理包括：
通过persp函数集对空间参数进行可视化处理。
有益效果：persp的函数集能够方便有效的实现空间参数的可视化。
优选地，所述的定位系统为UWB定位系统，所述UWB定位系统包括定位标签手环与定位基站。
有益效果：所述UWB系统能够实现高精度的定位，并且操作简单。所述定位标签手环与定位基站能够完成高精度的定位，并且定位手环方便携带。
优选地，所述照明参数包括亮度、照度、色温、色彩，显色指数以及等分12角度方向的眩光值。
有益效果：所述照明参数的类型能够满足灯光设计的需要。
进一步地，所述步骤S8中的分类处理包括：
通过MATLAB函数集对照明参数集进行分类处理。
有益效果：所述MATLAB函数集功能强大简单易用，能够很好地对照明参数中各个类型的数据分类处理。
进一步地，在所述MATLAB函数集的基础上，所述照度，色温与显色指数通过Contour函数生成等高线或伪色图，所述色彩通过Color函数赋值，所述亮度通过Imadjust函数呈现。
有益效果：所述等高线或伪色图能够一目了然的对色温与显色指数进行观察，通过所述Color函数与Imadjust函数实现色彩与亮度的呈现简单有效。
优选地，在所述MATLAB函数集的基础上，通过所述persp的函数集选取所述采样点集位置的测量视角的参数集，并选取所述眩光值中最接近所述测量视角的眩光值。
有益效果：通过所述眩光值的选取能够更加真实、准确地呈现所述测量视角的眩光值，从而通过调整避免灯光对人眼引起不适感。
进一步地，所述灯光建模生成3DS文件和AEP文件。
有益效果：既方便在建立灯光模型后开展设计，也为后续与VR和AR等处理工具的兼容做好准备。
附图说明
图1为本发明基于空间数据采集的集成灯光建模方法的流程图；
图2为本发明基于空间数据采集的集成灯光建模方法的流程图中步骤S3的流程图。
具体实施方式
以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效。
本发明提供一种基于空间数据采集的集成灯光建模方法，如图1所示，图1为本发明的流程图，空间数据包括空间参数以及照明参数。
步骤S1：开启视觉处理工具，作为一种优选方案，本步骤中的视觉处理工具可以为OpenCV，该OpenCV处理工具是一个基于BSD许可的跨平台计算机视觉处理工具。
OpenCV处理工具具有轻量级、高效等优点；其主要由一系列C函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，Python、Ruby、MATLAB是计算机程序语言，后续处理步骤均基于OpenCV处理工具进行。
步骤S2：采集数据信息，数据信息为空间参数，作为一种优选方案，通过拍摄照片的方法收集所需要的空间参数，用拍摄照片的方法收集所需要的空间数据消耗时间较短，并且简单有效。
步骤S3：基于数据信息生成空间参数，本步骤中通过若干函数运算对数据信息进行处理，生成空间参数，空间参数包括直线墙面的三维参数与Frechet距离低于0.15的曲线采样点集，Frechet距离是衡量数字曲线距离的一种距离，步骤S3包括下述步骤S31-S315共15个步骤。
步骤S31：如图2所示，将步骤S2采集到的照片导入视觉处理工具并对照片进行灰度化处理，对照片进行灰度化处理可以减少照片中的图像信息，从而加快OpenCV对照片的处理速度。
步骤S32：输入直线墙面，若输入的空间类型不是直线墙面则执行步骤S37，作为一种优选的实施例，可以通过人为对照片的空间类型进行判断，然后手动输入空间类型，通过人为的判断不易出现判断失误，作为另一种优选的实施例，还可以通过识别工具对照片的空间类型进行判断，识别工具的判断效率较高，并且不需要人为干涉较为便利，空间类型包括两类，分别是直线墙面以及弧线墙面。
步骤S33：基于视觉处理工具，采用Robert算子查找照片中图像的边缘，采用Hough变换识别照片中的直线，采用Trajkovic算子抽取照片中的角点，Robert算子，Hough变换以及Trajkovic算子均为函数运算，灰度化处理后的照片中的图像边缘不容易界定，通过Robert算子能够查找到照片中图像的边缘，然后再进一步地识别照片中的直线和角点，为后续处理做好准备。
步骤S34：基于视觉处理工具，抽取满足dx/dy＜0.1且位于两个角点之间的垂线，抽取满足dx/dy＞0.7且转折点为角点的折线，选取满足设计要求的垂线和折线。
步骤S35：基于视觉处理工具，在折线中，选取最上方的折线作为直线墙面天花线，选取最下方的折线作为直线墙面地面线，以垂线为不变参数并通过直线墙面天花线和直线墙面地面线建立直线墙面边界直方图，垂线作为边界直方图的不变参数。
步骤S36：基于所述视觉处理工具，将所述垂线高度作为匹配特征，录入与所述垂线对应的空间高度，从而得到直线墙面的三维参数，并执行步骤S315，将垂线长度与实际高度的比值作为比例尺，从而根据OpenCV中三维方向线条的长度得到直线墙面实际的三维数据。
S37：输入弧线墙面，空间类型包括两类，分别是直线墙面以及弧线墙面，若空间类型的判断结果不是直线墙面则是弧线墙面。
S38：基于视觉处理工具，采用Robert算子查找照片中图像的边缘，弧线墙面同样需要查找图像的边缘。
S39：基于视觉处理工具，录入弧线墙面参考线，作为一种优选实施例，可以在通过在触屏设备上手描的方式录入参考线，弧线墙面参考线能够为后续的处理提供参考标准，方便后续操作。
S310：基于视觉处理工具，从1-30个采样中抽样1-15个采样建立参考线坐标，抽样能够保证采样数据的分散性以提高采样数据的可靠性。
S311：基于视觉处理工具，将抽样的1-15个采样用最小二乘法拟合，去除匹配度低于15的曲线，最小二乘法可以用于曲线的拟合，进一步提高曲线的准确度。
S312：基于视觉处理工具，在曲线中，筛选出Frechet距离低于0.15的曲线，Frechet距离可以用来衡量曲线的相似度，筛选出Frechet距离较低的曲线能够进一步提高曲线的准确度。
S313：基于视觉处理工具，在Frechet距离低于0.15的曲线中，选取最上方的曲线作为弧线墙面天花线，选取最下方的曲线作为弧线墙面地面线。
S314：基于视觉处理工具，通过弧线墙面天花线和弧线墙面地面线建立弧线墙面边界直方图，建立Frechet距离低于0.15的曲线采样点集，执行步骤S315。
步骤S315：整合直线墙面的三维参数与Frechet距离低于0.15的曲线采样点集共同作为空间参数，照片中包括直线墙面或曲线墙面，将可能包括的直线墙面的三维参数和曲线墙面的曲线采样点集进行整合共同作为空间参数。
步骤S4：对空间参数进行可视化处理，并根据可视化的空间参数得到采样点集，根据灯光设计的需求选择采样点，从而生成采样点集的坐标集，作为一种优选的实施例，可以使用persp函数集将空间参数可视化，persp函数集是一种用于绘制三维图形的函数，并可以通过手机屏幕显示出来，根据灯光设计的需求选择采样点集的坐标集，采样点在手机屏幕上一目了然，方便观察，采样点的位置即为照明参数采集位置，通过选取多个采样点，能够使采集到的照明参数更加准确和完善。
步骤S5：通过定位系统测量采样点集的位置，提高采样点所在位置测量的准确性，作为一种优选的事实例，通过UWB技术确定采样点集的位置，UWB技术是一种无限载波通信技术，定位设备包括定位基站和定位标签手环，工作人员带着定位标签手环，通过定位标签手环与定位基站之间的脉冲信号传递，确定定位标签手环的所在位置，定位基站通过蓝牙发送数据到手机，并通过手机屏幕将定位标签手环所在的位置立体的显示出来，从而通过工作人员位置的调整测量采样点集的采样位置。
S6.测量并录入采样点集中一个未经过采样的采样点的照明参数，并将其标记为已采样的采样点，作为一种优选的实施例，可以采用照明护照等专业照度测试仪器测量照明参数，照明参数包括亮度、照度、色温、色彩，显色指数以及等分12角度方向的眩光值，测量照明参数是达到高质量的灯光设计效果的必要准备，照明护照将采集到的的照明参数通过蓝牙传递至手机，照明参数与对应的采样坐标生成一组数据，并将已经采样的采样点进行标记，避免在同一个采样点重复采样，影响数据的准确性。
S7.基于预设标准判断采样是否完毕，如判断采样完毕则执行步骤S8，否则返回步骤S6，完善测量得到的照明参数，作为一种优选的实施例，可以对3-4个不同的采样点进行采样，基于以往的采样经验，采样3-4次已经能够达到预设的判断标准，完成采样。
S8.由采集到的照明参数形成照明参数集，对照明参数集进行分类处理并进一步可视化处理，避免数据混乱，最终完成集成灯光建模，作为一种优选的实施例，通过MATLAB函数集实现对照明参数的分类处理，MATLAB函数集功能强大简单易用，能够很好地对照明参数中各个类型的数据分类处理，具体为：
照度，色温以及显色指数通过Contour函数生成等高线或伪色图；
色彩通过Color函数赋值；
亮度通过Imadjust函数呈现；
通过persp函数集选取采样点集位置的测量视角的参数集，并选取眩光值中最接近测量视角的眩光值。
通过等高线或伪色图能够实现对照度，色温以及显色指数一目了然地观察，通过Color函数与Imadjust函数分别实现色彩与亮度的呈现简单有效，通过选取最接近测量视角的眩光值，能够更真实、准确地呈现测量视角的眩光值，从而通过调整灯光强度避免灯光对人眼引起不适感，从而对照明参数进行分类并进一步可视化处理，最终完成能够满足灯光设计要求的集成灯光建模。
把照明参数可视化的文件生成3DS以及AEP等格式的文件，既能够方便在建立灯光模型后开展设计，也为后续与VR和AR等处理工具的兼容做好准备。
本发明通过拍摄照片采集空间参数，对照片进行函数处理得到采样点集的坐标，通过UWB定位系统确定采样点集的位置，并完成照明参数集的收集，简单、快速、全面、准确地采集灯光设计所需要的空间数据，并通过函数将空间数据可视化，完成灯光建模。通过方法，既能够方便在建立灯光模型后开展设计，也能够在设计完成后更直观地观察是否达到与其的设计效果，还能够对已经建立灯光系统的商场，展览在需要灯光表演以及展陈布置的时候进行灯光的再设计，并且由于现有技术的局限性，目前灯光秀都需要在较暗的环境下进行，而本发明可以很好地实现基于明亮环境的灯光秀设计。
综上，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。
Claims (10)
1.一种基于空间数据采集的集成灯光建模方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1.开启视觉处理工具；
S2.采集数据信息；
S3.基于所述数据信息生成空间参数；
S4.对所述空间参数进行可视化处理，并根据可视化的空间参数得到采样点集，从而生成所述采样点集的坐标集；
S5.通过定位系统测量所述采样点集的位置；
S6.测量并录入采样点集中一个未经过采样的采样点的照明参数，并将其标记为已采样的采样点；
S7.基于预设标准判断采样是否完毕，如判断采样完毕则执行步骤S8，否则返回步骤S6；
S8.由采集到的所述照明参数形成照明参数集，对所述照明参数集进行分类处理并进一步可视化处理，最终完成集成灯光建模。
2.根据权利要求1所述的建模方法，其特征在于，所述步骤S2通过拍摄照片来采集数据信息。
3.根据权利要求2所述的建模方法，其特征在于，所述步骤S3包括如下步骤：
S31.将所述步骤S2采集到的照片导入视觉处理工具并对照片进行灰度化处理；
S32.输入直线墙面，若输入的空间类型不是直线墙面则执行步骤S37；
S33.基于所述视觉处理工具，采用Robert算子查找所述照片中图像的边缘，采用Hough变换识别所述照片中的直线，采用Trajkovic算子抽取所述照片中的角点；
S34.基于所述视觉处理工具，抽取满足dx/dy＜0.1且位于两个所述角点之间的垂线，抽取满足dx/dy＞0.7且转折点为所述角点的折线；
S35.基于所述视觉处理工具，在所述折线中，选取最上方的折线作为直线墙面天花线，选取最下方的折线作为直线墙面地面线，以所述垂线为不变参数并通过所述直线墙面天花线和直线墙面地面线建立直线墙面边界直方图；
S36.基于所述视觉处理工具，将所述垂线高度作为匹配特征，录入与所述垂线对应的空间高度，从而得到直线墙面的三维参数，并执行步骤S315；
S37.输入弧线墙面；
S38.基于所述视觉处理工具，采用Robert算子查找所述照片中图像的边缘；
S39.基于所述视觉处理工具，录入所述弧线墙面参考线；
S310.基于所述视觉处理工具，从1-30个采样中抽样1-15个采样建立参考线坐标；
S311.基于所述视觉处理工具，将抽样的1-15个采样用最小二乘法拟合，去除匹配度低于15的曲线；
S312.基于所述视觉处理工具，在所述曲线中，筛选出Frechet距离低于0.15的曲线；
S313.基于所述视觉处理工具，在所述Frechet距离低于0.15的曲线中，选取最上方的曲线作为弧线墙面天花线，选取最下方的曲线作为弧线墙面地面线；
S314.基于所述视觉处理工具，通过所述弧线墙面天花线和弧线墙面地面线建立弧线墙面边界直方图，建立所述Frechet距离低于0.15的曲线采样点集，执行步骤S315；
S315.整合所述直线墙面的三维参数与所述Frechet距离低于0.15的曲线采样点集共同作为所述空间参数。
4.根据权利要求1所述的建模方法，其特征在于，所述步骤S4中的空间参数可视化处理包括：
通过Persp函数集对空间参数进行可视化处理。
5.根据权利要求1所述的建模方法，其特征在于，所述的定位系统为UWB定位系统，所述UWB定位系统包括定位标签手环与定位基站。
6.根据权利要求1所述的建模方法，其特征在于，所述照明参数包括亮度、照度、色温、色彩、显色指数以及等分12角度方向的眩光值。
7.根据权利要求6所述的建模方法，其特征在于，所述步骤S8中的分类处理包括：
通过MATLAB函数集对照明参数集进行分类处理。
8.根据权利要求7所述的建模方法，其特征在于，在所述MATLAB函数集的基础上，所述照度，色温与显色指数通过Contour函数生成等高线或伪色图，所述色彩通过Color函数赋值，所述亮度通过Imadjust函数呈现。
9.根据权利要求7所述的建模方法，其特征在于，在所述MATLAB函数集的基础上，通过所述Persp的函数集选取所述采样点集位置的测量视角的参数集，并选取所述眩光值中最接近所述测量视角的眩光值。
10.根据权利要求1所述的建模方法，其特征在于，所述灯光建模生成3DS文件和AEP文件。
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