CN113486276A - 点云压缩、点云渲染方法，装置，设备以及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供了点云压缩、点云渲染方法、装置、设备以及存储介质，涉及数据处理领域。具体实现方案为：获取目标点云帧；对目标点云帧进行划分，得到多个点云点集合；对多个点云点集合中的每个点云点集合中的点云点的全局坐标进行压缩编码，确定各点云点集合中各点云点的相对坐标。本实现方式能够提高点云数据的传输效率，通过预先缓存的渲染对象，能够提高点云数据可视化效率。

Description

点云压缩、点云渲染方法，装置，设备以及存储介质

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，具体涉及数据处理领域，尤其涉及点云压缩、点云渲染方法，装置，设备以及存储介质。

背景技术

由于web端渲染效率的原因，目前基于web端主要以显示静态的三维点云为主，对于海量的点云渲染，也主要是通过对点云进行预处理，如分层抽稀以及建立八叉树索引等方式，这样当前浏览器即使渲染较少的点云也能达到不错的显示效果。而对于动态点云的渲染，特别对于激光雷达点云的实时渲染，目前业界没有太好的解决方案。

发明内容

提供了一种点云压缩、点云渲染方法，装置，设备以及存储介质。

根据第一方面，提供了一种点云压缩方法，包括：获取目标点云帧；对目标点云帧进行划分，得到多个点云点集合；对多个点云点集合中每个点云点集合中的点云点的全局坐标进行压缩编码，确定各点云点集合中各点云点的相对坐标。

根据第二方面，提供了一种点云渲染方法，包括：获取目标点云帧的多个点云点集合；根据多个点云点集合中每个点云点集合中的点云点的相对坐标，确定各点云点集合中各点云点的全局坐标；根据各点云点的全局坐标以及预先缓存的至少一个渲染对象，渲染目标点云帧。

根据第三方面，提供了一种点云压缩装置，包括：第一获取单元，被配置成获取目标点云帧；点云划分单元，被配置成对目标点云帧进行划分，得到多个点云点集合；点云压缩单元，被配置成对多个点云点集合中每个点云点集合中的点云点的全局坐标进行压缩编码，确定各点云点集合中各点云点的相对坐标。

根据第四方面，提供了一种点云渲染装置，包括：第二获取单元，被配置成获取目标点云帧的多个点云点集合；坐标确定单元，被配置成根据多个点云点集合中每个点云点集合中的点云点的相对坐标，确定各点云点的全局坐标；点云渲染单元，被配置成根据各点云点的全局坐标以及预先缓存的至少一个渲染对象，渲染目标点云帧。

根据第五方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与上述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，上述指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如第一方面所描述的方法或如第二方面所描述的方法。

根据第六方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，上述计算机指令用于使计算机执行如第一方面所描述的方法或如第二方面所描述的方法。

根据第七方面，一种计算机程序产品，包括计算机程序，上述计算机程序在被处理器执行时实现如第一方面所描述的方法或如第二方面所描述的方法。

根据本公开的技术通过传输压缩后的点云数据，从而能够提高点云数据的传输效率，通过预先缓存的渲染对象，从而提高了点云数据可视化效率。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1是本公开的一个实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是根据本公开的点云压缩方法的一个实施例的流程图；

图3是根据本公开的点云压缩方法的另一个实施例的流程图；

图4是根据本公开的点云渲染方法的一个实施例的流程图；

图5是根据本公开的点云压缩方法、点云渲染方法的一个应用场景的示意图；

图6是根据本公开的点云压缩装置的一个实施例的结构示意图；

图7是根据本公开的点云渲染装置的一个实施例的结构示意图；

图8是用来实现本公开实施例的点云压缩方法、点云渲染方法的电子设备的框图。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

图1示出了可以应用本公开的点云压缩方法、点云渲染方法或点云压缩装置、点云渲染装置的实施例的示例性系统架构100。

如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如点云处理类应用等。

终端设备101、102、103可以是硬件，也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时，可以是各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、车载电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。当终端设备101、102、103为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对终端设备101、102、103提供压缩的点云数据的后台服务器。后台服务器可以对设备采集到的点云数据进行压缩，并将压缩后的点云数据反馈给终端设备101、102、103。

需要说明的是，服务器105可以是硬件，也可以是软件。当服务器105为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当服务器105为软件时，可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

需要说明的是，本公开实施例所提供的点云压缩方法一般由服务器105执行，点云渲染方法一般由终端设备101、102、103执行。相应地，点云压缩装置一般设置于服务器105中，点云渲染装置一般设置于终端设备101、102、103中。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

继续参考图2，示出了根据本公开的点云压缩方法的一个实施例的流程200。本实施例的点云压缩方法，包括以下步骤：

步骤201，获取目标点云帧。

本实施例中，点云压缩方法的执行主体可以获取目标点云帧。目标点云帧可以是点云采集设备实时采集的多个点云帧。每个点云帧可以包括多个点云点，每个点云点包括全局坐标、强度等等信息。这里，全局坐标是指相对于大地坐标系的坐标，或者相对于点云采集设备的坐标。

步骤202，对目标点云帧进行划分，得到多个点云点集合。

执行主体可以对目标点云帧进行划分，得到多个点云点集合。具体的，在划分时，可以按照预先设定的尺寸，对目标点云帧进行划分。或者，可以按照点云点的数量对目标点云帧进行划分。可以理解的是，得到的每个点云点集合中都包括多个点云点。

步骤203，对多个点云点集合每个点云点集合中的点云点的全局坐标进行压缩编码，确定各点云点集合中各点云点的相对坐标。

执行主体可以对各点云点集合中各点云点的全局坐标进行压缩编码，确定各点云点集合中各点云点的相对坐标。具体的，执行主体可以根据点云点集合的数量，对各点云点的全局坐标进行压缩编码。例如，执行主体可以将各点云点的坐标与点云点集合的数量做商，将得到的商值和余数确定各点云点的相对坐标。为了缩小数据量，执行主体还可以压缩全局坐标的长度。本实施例中，相对坐标可以指点云点在所属的点云点集合中的位置。每个点云点集合也可以有一个偏移位置坐标。通过各点云点集合的偏移位置坐标以及各点云点在各点云点集合中的相对坐标，可以确定出各点云点的全局坐标。

本公开的上述实施例提供的点云压缩方法，可以将目标点云帧划分为多个点云点集合。然后对每个点云点集合中的各点云点进行编码，确定各点云点的相对坐标，从而实现了对目标点云帧的压缩。

继续参见图3，其示出了根据本公开的点云压缩方法的另一个实施例的流程300。如图3所示，本实施例的方法可以包括以下步骤：

步骤301，获取目标点云帧。

步骤302，按照预设的空间尺寸，将目标点云帧划分为多个点云点集合。

本实施例中，执行主体可以按照预设的空间尺寸，将目标点云帧所在的空间进行划分，得到多个点云点集合。在一些具体的应用中，上述预设的空间尺寸可以为10m*10m*40m，即长为10米，宽为10米，高为40米。

在本实施例的一些可选的实现方式中，执行主体可以将预设范围内的点云点按照预设的空间尺寸划分为多个点云点集合。由于多线激光传感器的物理特质，其感知的物体坐标范围一般在车身周围100m以内，而绝大多数点云点都在30m范围内，该范围外的点云点都比较稀疏，实际的激光点云数据如果按照10m*10m的尺寸大小划分，总的点云点集合数量不会很多。这样，既能够减少传输的数据量，提高传输效率，也能提高浏览器端的渲染效率。

可以理解的是，上述预设的空间尺寸可以根据实际的应用场景进行调节。

步骤303，根据所述预设的空间尺寸、预设字节长度以及各点云点的全局坐标，确定各点云点在所属的点云点集合中的相对坐标。

本实施例中，执行主体可以用10个bit(比特)表示点云点的x坐标，用10个bit表示点云点的y坐标，用12个bit表示点云点的z坐标。而10个bit可以表示2的10次方，即0～1024的数字范围。如果把单位设置为厘米，即可表示0～1024cm的坐标范围，因此本实施例可以将坐标的误差控制在1厘米以内。这个误差可以满足浏览器端点云可视化的需求，并且编码效率高，可以满足实时点云数据编码的要求。

在对目标点云帧进行编码的时候，输入为点云点的全局坐标，预设的空间尺寸为10m*10m*40m，将全局坐标除以空间尺寸的对应数值，取整的部分则为点云集合的偏移数，取余的部分则为该全局坐标在该点云集合内的相对坐标。举例来说，点云点的全局坐标为(1324.32，979.54，32.43)单位为米，则经过计算后，得到该点云点的局部坐标为(4.32，9.54，32.43)，该点云点所在的点云集合在x，y，z方向的索引分别为132，97和0，其偏移位置坐标为(1320，970，0)。

在编码前，一个点云点的坐标需要用3个Float(整形数)表示，一个Float有32个bit位(4字节)，一共需要12个字节。经过本实施例的点云编码后仅需要一个4字节的整形数即可表示一个坐标，实现了33％的压缩率。

步骤304，将压缩编码后的各点云点集合输出。

执行主体可以将压缩编码后的各点云点集合输出给浏览器端，以供浏览器端对各点云点集合进行渲染，实现可视化。

本公开的上述实施例提供的点云压缩方法，能够显著降低数据传输量，这种点云压缩方法采用一个整形数据对一个三维点云点坐标进行编码，保证数据误差不超过1cm，非常适合对车载激光雷达的压缩，同时能够具有非常好的性能。

继续参见图4，其示出了根据本公开的点云渲染方法的另一个实施例的流程400。如图4所示，本实施例的方法可以包括以下步骤：

步骤401，获取目标点云帧的多个点云点集合。

本实施例中，执行主体可以获取目标点云帧的多个点云点集合。这里目标点云帧可以是执行点云压缩方法的电子设备对实时采集的点云点压缩后发送过来的。目标点云帧可以包括多个点云点集合，每个点云点集合可以包括多个点云点。在获取多个点云点集合时，也可以获取各点云点的相对坐标。这里，相对坐标可以指点云点在所属的点云点集合中的位置。每个点云点集合也可以有一个偏移位置坐标。

步骤402，根据多个点云点集合中的每个点云点集合中的点云点的相对坐标，确定各点云点的全局坐标。

执行主体可以根据各点云点集合中点云点的偏移位置坐标以及各点云点在各点云点集合中的相对位置，确定出各点云点的全局坐标。

步骤403，根据各点云点的全局坐标以及预先缓存的至少一个渲染对象，渲染目标点云帧。

本实施例中，执行主体可以预先缓存有至少一个渲染对象。上述至少一个渲染对象对应单个点云帧，单个渲染对象可以对应单个点云点集合。每个渲染对象中可以包括多个点云点的坐标，这些坐标值是可以修改的。执行主体在得到各点云点的全局坐标后，可以根据各点云点的全局坐标修改上述至少一个渲染对象的坐标，根据修改后的各渲染对象，渲染目标点云帧。

上述至少一个渲染对象可以由执行主体对历史点云帧中的各点云点集合进行渲染得到的。如果执行主体之前未接收到历史点云帧，则可以对第一个点云帧进行渲染得到至少一个渲染对象。举例来说，单个点云帧可以包括97000个点云点，假设可以每1000个点云点构建一个渲染对象，这样可以构建97个渲染对象，将其缓存在执行主体本地。每个渲染对象中包括的点云点的坐标值在下一次绘制时都是可以修改的，也是可以控制显隐的。一般情况下点云采集传感器所采集的点云点个数在每帧都是一致的，这样点云点更新时，仅需要修改渲染对象的顶点坐标即可实现单个点云帧中所有点云点的渲染。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述步骤403具体可以通过图4中未示出的以下步骤来实现：确定各点云点对应的渲染对象；根据各点云点的全局坐标，修改所对应的渲染对象中点云点的坐标；根据修改后的渲染对象，渲染目标点云帧。

本实现方式中，执行主体可以首先确定出点云点对应的渲染对象。具体的，各渲染对象对应各点云点集合，执行主体可以根据各点云点所属的点云点集合，确定出其对应的渲染对象。然后，执行主体可以在对应的渲染对象中修改各点云点的坐标。并根据修改后的渲染对象，渲染目标点云帧。这样，在每次更新点云点时，不需要重复销毁与创建渲染对象，只需要修改缓存中的顶点坐标即可。由于激光雷达点云的个数在每次更新时基本会保持不变，因此在实时绘制过程中不存在大量顶点内存的再分配，从而不会影响绘制帧率。

本公开的上述实施例提供的点云渲染方法，能够动态更新渲染对象的顶点坐标，避免因重复创建销毁渲染对象引起的性能损耗。

参见图5，其示出了根据本公开的点云压缩方法、点云渲染方法的一个应用场景的示意图。在图5的应用场景中，服务器501实时接收点云帧，并对接收到的点云帧进行划分，然后对得到的点云点集合中的各点云点进行压缩。并将压缩后的点云点集合发送给终端502。终端502中可以安装有浏览器应用，浏览器应用可以利用预先缓存的渲染对象，对接收到的已压缩的点云点集合进行渲染，实现点云帧的可视化。

进一步参考图6，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种点云压缩装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图6所示，本实施例的点云压缩装置600包括：第一获取单元601、点云划分单元602和点云压缩单元603。

第一获取单元601，被配置成获取目标点云帧。

点云划分单元602，被配置成对目标点云帧进行划分，得到多个点云点集合。

点云压缩单元603，被配置成对多个点云点集合中的每个点云点集合中的点云点的全局坐标进行压缩编码，确定各点云点集合中各点云点的相对坐标。

在本实施例的一些可选的实现方式中，点云划分单元602可以进一步被配置成：按照预设的空间尺寸，将目标点云帧划分为多个点云点集合。

在本实施例的一些可选的实现方式中，点云压缩单元603可以进一步被配置成：根据预设的空间尺寸、预设字节长度以及各点云点的全局坐标，确定各点云点在所属的点云点集合中的相对坐标。

在本实施例的一些可选的实现方式中，装置600还可以进一步包括图6中未示出的点云输出单元，被配置成将压缩编码后的各点云点集合输出。

应当理解，点云压缩装置600中记载的单元601至单元603分别与参考图2中描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对点云压缩方法描述的操作和特征同样适用于装置600及其中包含的单元，在此不再赘述。

进一步参考图7，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种点云渲染装置的一个实施例，该装置实施例与图4所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图7所示，本实施例的点云渲染装置700包括：第二获取单元701、坐标确定单元702和点云渲染单元703。

第二获取单元701，被配置成获取目标点云帧的多个点云点集合。

坐标确定单元702，被配置成根据多个点云点集合中的每个点云点集合中的点云点的相对坐标，确定各点云点的全局坐标。

点云渲染单元703，被配置成根据各点云点的全局坐标以及预先缓存的至少一个渲染对象，渲染目标点云帧。

在本实施例的一些可选的实现方式中，点云渲染单元703可以进一步被配置成：确定各点云点对应的渲染对象；根据各点云点的全局坐标，修改所对应的渲染对象中点云点的坐标；根据修改后的渲染对象，渲染目标点云帧。

应当理解，点云渲染装置700中记载的单元701至单元703分别与参考图4中描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对点云渲染方法描述的操作和特征同样适用于装置700及其中包含的单元，在此不再赘述。

本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的获取、存储和应用等，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。

根据本公开的实施例，本公开还提供了还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。

图8示出了根据本公开实施例的执行点云压缩方法、点云渲染方法的电子设备800的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。

如图8所示，电子设备800包括处理器801，其可以根据存储在只读存储器(ROM)802中的计算机程序或者从存储器808加载到随机访问存储器(RAM)803中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 803中，还可存储电子设备800操作所需的各种程序和数据。处理器801、ROM 802以及RAM 803通过总线804彼此相连。I/O接口(输入/输出接口)805也连接至总线804。

电子设备800中的多个部件连接至I/O接口805，包括：输入单元806，例如键盘、鼠标等；输出单元807，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储器808，例如磁盘、光盘等；以及通信单元809，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元809允许电子设备800通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

处理器801可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器801的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器801执行上文所描述的各个方法和处理，例如点云压缩方法、点云渲染方法。例如，在一些实施例中，点云压缩方法、点云渲染方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读存储介质，例如存储器808。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 802和/或通信单元809而被载入和/或安装到电子设备800上。当计算机程序加载到RAM 803并由处理器801执行时，可以执行上文描述的点云压缩方法、点云渲染方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器801可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行点云压缩方法、点云渲染方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。上述程序代码可以封装成计算机程序产品。这些程序代码或计算机程序产品可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器801执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本公开的上下文中，机器可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读存储介质可以是机器可读信号存储介质或机器可读存储介质。机器可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学存储设备、磁存储设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。

计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务(“Virtual Private Server”，或简称“VPS”)中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。服务器也可以是分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims (15)

1.一种点云压缩方法，包括：

获取目标点云帧；

对所述目标点云帧进行划分，得到多个点云点集合；

对所述多个点云点集合中每个点云点集合中的点云点的全局坐标进行压缩编码，确定各点云点集合中各点云点的相对坐标。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述目标点云帧进行划分，得到多个点云点集合，包括：

按照预设的空间尺寸，将所述目标点云帧划分为多个点云点集合。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述对所述多个点云点集合中每个点云点集合中的点云点的全局坐标进行压缩编码，确定各点云点集合中各点云点的相对坐标，包括：

根据所述预设的空间尺寸、预设字节长度以及各点云点的全局坐标，确定各点云点在所属的点云点集合中的相对坐标。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

将压缩编码后的各点云点集合输出。

5.一种点云渲染方法，包括：

获取目标点云帧的多个点云点集合；

根据所述多个点云点集合中每个点云点集合中的点云点的相对坐标，确定各点云点集合中各点云点的全局坐标；

根据各点云点的全局坐标以及预先缓存的至少一个渲染对象，渲染所述目标点云帧。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述根据各点云点的全局坐标以及预先缓存的至少一个渲染对象，渲染所述目标点云帧，包括：

确定各点云点对应的渲染对象；

根据各点云点的全局坐标，修改所对应的渲染对象中点云点的坐标；

根据修改后的渲染对象，渲染所述目标点云帧。

7.一种点云压缩装置，包括：

第一获取单元，被配置成获取目标点云帧；

点云划分单元，被配置成对所述目标点云帧进行划分，得到多个点云点集合；

点云压缩单元，被配置成对所述多个点云点集合中每个各点云点集合中的点云点的全局坐标进行压缩编码，确定各点云点集合中各点云点的相对坐标。

8.根据权利要求7所述的装置，其中，所述点云划分单元进一步被配置成：

按照预设的空间尺寸，将所述目标点云帧划分为多个点云点集合。

9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述点云压缩单元进一步被配置成：

根据所述预设的空间尺寸、预设字节长度以及各点云点的全局坐标，确定各点云点在所属的点云点集合中的相对坐标。

10.根据权利要求7所述的装置，其中，所述装置还包括：

点云输出单元，被配置成将压缩编码后的各点云点集合输出。

11.一种点云渲染装置，包括：

第二获取单元，被配置成获取目标点云帧的多个点云点集合；

坐标确定单元，被配置成根据所述多个点云点集合中每个点云点集合中的点云点的相对坐标，确定各点云点集合中各点云点的全局坐标；

点云渲染单元，被配置成根据各点云点的全局坐标以及预先缓存的至少一个渲染对象，渲染所述目标点云帧。

12.根据权利要求11所述的装置，其中，所述点云渲染单元进一步被配置成：

确定各点云点对应的渲染对象；

根据各点云点的全局坐标，修改所对应的渲染对象中点云点的坐标；

根据修改后的渲染对象，渲染所述目标点云帧。

13.一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-4中任一项所述的方法或执行权利要求5-6中任一项所述的方法。

14.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-4中任一项所述的方法或执行权利要求5-6中任一项所述的方法。

15.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-4中任一项所述的方法或执行权利要求5-6中任一项所述的方法。

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