CN113781622A - 三维模型纹理贴图的转换方法、装置、设备以及介质 - Google Patents

三维模型纹理贴图的转换方法、装置、设备以及介质 Download PDF

Info

Publication number
CN113781622A
CN113781622A CN202111017923.4A CN202111017923A CN113781622A CN 113781622 A CN113781622 A CN 113781622A CN 202111017923 A CN202111017923 A CN 202111017923A CN 113781622 A CN113781622 A CN 113781622A
Authority
CN
China
Prior art keywords
key point
determining
coordinates
dimensional model
initial key
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
CN202111017923.4A
Other languages
English (en)
Inventor
郭旭峰
张宏龙
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.)
China Mobile Communications Group Co Ltd
MIGU Culture Technology Co Ltd
Original Assignee
China Mobile Communications Group Co Ltd
MIGU Culture 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 China Mobile Communications Group Co Ltd, MIGU Culture Technology Co Ltd filed Critical China Mobile Communications Group Co Ltd
Priority to CN202111017923.4A priority Critical patent/CN113781622A/zh
Publication of CN113781622A publication Critical patent/CN113781622A/zh
Priority to PCT/CN2022/114853 priority patent/WO2023030163A1/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
    • G06T3/08—Projecting images onto non-planar surfaces, e.g. geodetic screens
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/14—Fourier, Walsh or analogous domain transformations, e.g. Laplace, Hilbert, Karhunen-Loeve, transforms
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/16—Matrix or vector computation, e.g. matrix-matrix or matrix-vector multiplication, matrix factorization
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T15/00—3D [Three Dimensional] image rendering
    • G06T15/04—Texture mapping

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Image Generation (AREA)

Abstract

本发明公开了一种三维模型纹理贴图的转换方法、装置、设备以及介质，所述方法包括：根据三维模型中多个初始关键点坐标确定目标平面，所述三维模型分为多个面片，所述初始关键点为所述面片的边界顶点；获取每个所述初始关键点对应的关键点集合，每个所述初始关键点对应的关键点集合包括所述初始关键点坐标以及所述初始关键点的邻域内的初始关键点；根据每个所述关键点集合确定每个所述初始关键点在所述目标平面上的拉普拉斯坐标；根据预设算法以及每个所述初始关键点的所述拉普拉斯坐标将每个所述面片对应的纹理贴图插入所述目标平面，得到二维的纹理贴图。本发明提高了展开的三维模型的纹理贴图准确度。

Description

三维模型纹理贴图的转换方法、装置、设备以及介质
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种三维模型纹理贴图的转换方法、装置、设备以及计算机可读存储介质。
背景技术
在使用三维建模软件时，需要对三维模型进行纹理展开，得到一张包含模型所有纹理信息的纹理贴图，同时获得三维模型与纹理贴图之间的映射关系，不同的映射关系对应着不同的纹理贴图。
而在实际纹理图像的采集处理过程中，得到的纹理贴图通常为一系列拍摄的纹理照片的汇总，包含大量冗余信息且无法直接应用，而且对于同一模型，由于不同建模师对模型纹理展开方式不同，纹理贴图细节容易丢失，导致展开的三维模型的纹理贴图不准确。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种三维模型纹理贴图的转换方法、装置、设备以及计算机可读存储介质，旨在解决如何提高展开的三维模型的纹理贴图准确度的问题。
为实现上述目的，本发明提供的一种三维模型纹理贴图的转换方法，所述三维模型纹理贴图的转换方法包括以下步骤：
根据三维模型中多个初始关键点坐标确定目标平面，所述三维模型分为多个面片，所述初始关键点为所述面片的边界顶点；
获取每个所述初始关键点对应的关键点集合，每个所述初始关键点对应的关键点集合包括所述初始关键点坐标以及所述初始关键点的邻域内的初始关键点；
根据每个所述关键点集合确定每个所述初始关键点在所述目标平面上的拉普拉斯坐标；
根据预设算法以及每个所述初始关键点的所述拉普拉斯坐标将每个所述面片对应的纹理贴图插入所述目标平面，得到二维的纹理贴图。
在一实施例中，所述根据每个所述关键点集合确定每个所述初始关键点在所述目标平面上的拉普拉斯坐标的步骤包括：
确定每个所述初始关键点对应的所述关键点集合的投影平面，所述投影平面由所述关键点集合中的各个所述初始关键点到投影平面的距离的和值确定；
确定每个所述关键点集合中的各个所述初始关键点坐标在所述投影平面上的投影坐标；
根据每个所述关键点集合对应的所述投影坐标确定每个初始关键点在所述目标平面上的拉普拉斯坐标。
在一实施例中，所述根据每个所述关键点集合对应的所述投影坐标确定每个初始关键点在所述目标平面上的拉普拉斯坐标的步骤包括：
获取所述目标平面的全局法向量；
确定所述投影平面的局部法向量；
根据预设的单位向量、所述全局法向量以及所述局部法向量确定旋转矩阵；
根据所述旋转矩阵确定在所述投影平面上的所述投影坐标对应的在所述目标平面上的旋转坐标；
根据在所述目标平面上的旋转坐标确定所述拉普拉斯坐标。
在一实施例中，所述根据所述目标平面上的旋转坐标确定所述拉普拉斯坐标的步骤包括：
根据在所述目标平面上的各个所述旋转坐标确定拉普拉斯方程；
根据预设锚点以及每个所述关键点集合对应的拉普拉斯方程确定各个所述初始关键点的拉普拉斯坐标。
在一实施例中，所述根据预设的单位向量、所述全局法向量以及所述局部法向量确定旋转矩阵的步骤包括：
根据所述全局法向量以及所述局部法向量确定旋转角度；
根据预设的单位向量以及所述旋转角度确定所述旋转矩阵。
在一实施例中，所述根据三维模型中多个初始关键点坐标确定目标平面的步骤包括：
根据多个所述初始关键点坐标确定全局法向量；
根据预设法则确定所述全局法向量对应的两个全局基向量，所述全局法向量垂直于所述两个全局基向量；
根据两个所述全局基向量确定所述目标平面。
在一实施例中，所述根据多个所述初始关键点坐标确定全局法向量的步骤包括：
根据多个所述初始关键点坐标确定坐标矩阵；
确定所述坐标矩阵中每一行的数值的平均值；
将所述坐标矩阵中的数值减去所述行的平均值得到目标矩阵；
确定所述目标矩阵的最小奇异值对应的奇异向量作为所述全局法向量。
为实现上述目的，本发明还提供一种三维模型纹理贴图的转换装置，所述三维模型纹理贴图的转换装置包括：
确定模块，用于根据三维模型中多个初始关键点坐标确定目标平面，所述三维模型分为多个面片，所述初始关键点为所述面片的边界顶点；
获取模块，用于获取每个所述初始关键点对应的关键点集合，每个所述初始关键点对应的关键点集合包括所述初始关键点坐标以及所述初始关键点的邻域内的初始关键点；
计算模块，用于根据每个所述关键点集合确定每个所述初始关键点在所述目标平面上的拉普拉斯坐标；
转换模块，用于根据预设算法以及每个所述初始关键点的所述拉普拉斯坐标将每个所述面片对应的纹理贴图插入所述目标平面，得到二维的纹理贴图。
为实现上述目的，本发明还提供一种三维模型纹理贴图的转换设备，所述三维模型纹理贴图的转换设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器并可在所述处理器上执行的三维模型纹理贴图的转换程序，所述三维模型纹理贴图的转换程序被所述处理器执行时实现如上所述的三维模型纹理贴图的转换方法的各个步骤。
为实现上述目的，本发明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三维模型纹理贴图的转换程序，所述三维模型纹理贴图的转换程序被处理器执行时实现如上所述的三维模型纹理贴图的转换方法的各个步骤。
本发明提供的一种三维模型纹理贴图的转换方法、装置、设备以及计算机可读存储介质，根据三维模型中多个初始关键点坐标确定目标平面，获取每个初始关键点对应的关键点集合；根据每个关键点集合确定每个初始关键点在目标平面上的拉普拉斯坐标；根据预设算法以及每个初始关键点的拉普拉斯坐标将每个面片对应的纹理贴图插入所述目标平面，得到二维的纹理贴图。本发明实现了将三维模型转换为二维的纹理贴图，生成的二维的纹理贴图保留了纹理贴图的细节信息，提高展开的三维模型的纹理贴图准确度。
附图说明
图1为本发明实施例涉及的三维模型纹理贴图的转换设备的硬件结构示意图；
图2为本发明三维模型纹理贴图的转换方法的第一实施例的流程示意图；
图3为本发明三维模型纹理贴图的转换方法中三维模型的示意图；
图4为本发明三维模型纹理贴图的转换结果的示意图；
图5为本发明三维模型纹理贴图的转换方法的第二实施例的步骤S30的细化流程示意图；
图6为本发明三维模型纹理贴图的转换方法中投影平面的示意图；
图7为本发明三维模型纹理贴图的转换方法的第三实施例的步骤S33的细化流程示意图；
图8为本发明三维模型纹理贴图的转换方法中全局法向量以及局部法向量的示意图；
图9为本发明三维模型纹理贴图的转换方法中关键点集合中的初始关键点转换至目标平面时对应的坐标的示意图；
图10为本发明三维模型纹理贴图的转换方法中各个初始关键点在目标平面上的拉普拉斯坐标的示意图；
图11为本发明三维模型纹理贴图的转换方法的第四实施例的步骤S10的细化流程示意图；
图12为本发明三维模型纹理贴图的转换装置的逻辑结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例的主要解决方案是：根据三维模型中多个初始关键点坐标确定目标平面，获取每个初始关键点对应的关键点集合；根据每个关键点集合确定每个初始关键点在目标平面上的拉普拉斯坐标；根据预设算法以及每个初始关键点的拉普拉斯坐标将每个面片对应的纹理贴图插入所述目标平面，得到二维的纹理贴图。
本发明实现了将三维模型转换为二维的纹理贴图，生成的二维的纹理贴图保留了纹理贴图的细节信息，提高展开的三维模型的纹理贴图准确度。
作为一种实现方案，三维模型纹理贴图的转换设备可以如图1所示。
本发明实施例方案涉及的是三维模型纹理贴图的转换设备，三维模型纹理贴图的转换设备包括：处理器101，例如CPU，存储器102，通信总线103。其中，通信总线103用于实现这些组件之间的连接通信。
存储器102可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器 (non-volatilememory)，例如磁盘存储器。如图1所示，作为一种计算机可读存储介质的存储器102中可以包括三维模型纹理贴图的转换程序；而处理器101可以用于调用存储器102中存储的三维模型纹理贴图的转换程序，并执行以下操作：
根据三维模型中多个初始关键点坐标确定目标平面，所述三维模型分为多个面片，所述初始关键点为所述面片的边界顶点；
获取每个所述初始关键点对应的关键点集合，每个所述初始关键点对应的关键点集合包括所述初始关键点坐标以及所述初始关键点的邻域内的初始关键点；
根据每个所述关键点集合确定每个所述初始关键点在所述目标平面上的拉普拉斯坐标；
根据预设算法以及每个所述初始关键点的所述拉普拉斯坐标将每个所述面片对应的纹理贴图插入所述目标平面，得到二维的纹理贴图。
在一实施例中，处理器101可以用于调用存储器102中存储的三维模型纹理贴图的转换程序，并执行以下操作：
确定每个所述初始关键点对应的所述关键点集合的投影平面，所述投影平面由所述关键点集合中的各个所述初始关键点到投影平面的距离的和值确定；
确定每个所述关键点集合中的各个所述初始关键点坐标在所述投影平面上的投影坐标；
根据每个所述关键点集合对应的所述投影坐标确定每个初始关键点在所述目标平面上的拉普拉斯坐标。
在一实施例中，处理器101可以用于调用存储器102中存储的三维模型纹理贴图的转换程序，并执行以下操作：
获取所述目标平面的全局法向量；
确定所述投影平面的局部法向量；
根据预设的单位向量、所述全局法向量以及所述局部法向量确定旋转矩阵；
根据所述旋转矩阵确定在所述投影平面上的所述投影坐标对应的在所述目标平面上的旋转坐标；
根据在所述目标平面上的旋转坐标确定所述拉普拉斯坐标。
在一实施例中，处理器101可以用于调用存储器102中存储的三维模型纹理贴图的转换程序，并执行以下操作：
根据在所述目标平面上的各个所述旋转坐标确定拉普拉斯方程；
根据预设锚点以及每个所述关键点集合对应的拉普拉斯方程确定各个所述初始关键点的拉普拉斯坐标。
在一实施例中，处理器101可以用于调用存储器102中存储的三维模型纹理贴图的转换程序，并执行以下操作：
根据所述全局法向量以及所述局部法向量确定旋转角度；
根据预设的单位向量以及所述旋转角度确定所述旋转矩阵。
在一实施例中，处理器101可以用于调用存储器102中存储的三维模型纹理贴图的转换程序，并执行以下操作：
根据多个所述初始关键点坐标确定全局法向量；
根据预设法则确定所述全局法向量对应的两个全局基向量，所述全局法向量垂直于所述两个全局基向量；
根据两个所述全局基向量确定所述目标平面。
在一实施例中，处理器101可以用于调用存储器102中存储的三维模型纹理贴图的转换程序，并执行以下操作：
根据多个所述初始关键点坐标确定坐标矩阵；
确定所述坐标矩阵中每一行的数值的平均值；
将所述坐标矩阵中的数值减去所述行的平均值得到目标矩阵；
确定所述目标矩阵的最小奇异值对应的奇异向量作为所述全局法向量。
基于上述三维模型纹理贴图的转换设备的硬件构架，提出本发明三维模型纹理贴图的转换方法的实施例。
参照图2，图2为本发明三维模型纹理贴图的转换方法的第一实施例，所述三维模型纹理贴图的转换方法包括以下步骤：
步骤S10，根据三维模型中多个初始关键点坐标确定目标平面，所述三维模型分为多个面片，所述初始关键点为所述面片的边界顶点。
具体的，多个初始关键点可以是取自人脸表面的关键点，初始关键点的数量可以是成千上万个。三维模型可以是人脸的三维模型，三维模型分为多个面片，初始关键点为面片的边界顶点，示例性的，如图3所示，三维模型对应的初始关键点的数量可以是八个，A、B、C、D、E、F、G和H八个点为三维模型的边界顶点，初始关键点A的坐标为(0,1,0)，初始关键点B的坐标为(1,0,0)，初始关键点C的坐标为(0,-1,0)，初始关键点D的坐标为(-1,0,0)，初始关键点E的坐标为(-1,1,-1)，初始关键点F的坐标为(1,1,-1)，初始关键点 G的坐标为(1,-1,-1)，初始关键点H的坐标为(-1,-1,-1)。AEF，ABF，BFG， BCG，CGH，DCH，DEH，ADE，ABD，BCD为三维模型的面片。
根据三维模型中多个初始关键点坐标确定目标平面，可以根据初始关键点确定三维模型的法向量，选取一个与法向量垂直的平面作为目标平面。
步骤S20，获取每个所述初始关键点对应的关键点集合，每个所述初始关键点对应的关键点集合包括所述初始关键点坐标以及所述初始关键点的邻域内的初始关键点。
具体的，获取每个初始关键点对应的关键点集合，每个初始关键点对应的关键点集合包括该初始关键点坐标以及初始关键点的领域内的初始关键点。示例性的，如图3所示，初始关键点A的邻域的初始关键点为B、D、E 以及F，初始关键点B的邻域的初始关键点为A、C、D、F以及G。
步骤S30，根据每个所述关键点集合确定每个所述初始关键点在所述目标平面上的拉普拉斯坐标。
具体的，确定每个关键点集合对应的投影平面，确定每个关键点集合中的每个初始关键点在关键点集合对应的投影平面上的投影坐标，根据投影坐标确定各个初始关键点在目标平面上的旋转坐标，根据目标平面上的旋转坐标确定每个初始关键点的拉普拉斯坐标。
步骤S40，根据预设算法以及每个所述初始关键点的所述拉普拉斯坐标将每个所述面片对应的纹理贴图插入所述目标平面，得到二维的纹理贴图。
具体的，根据预设算法以及每个初始关键点的拉普拉斯坐标将每个面片对应的纹理贴图插入目标平面，得到二维的纹理贴图，预设算法可以是三角插值算法。示例性的，如图3所示，在确定初始关键点A、B、C、D、E、F、 G以及H在目标平面上的拉普拉斯坐标之后，将AEF，ABF，BFG，BCG， CGH，DCH，DEH，ADE，ABD，BCD这十个面片的纹理贴图由三维模型上迁移至目标平面上。如图4所示，图4a为三维模型，图4b为二维的纹理贴图。
在本实施例的技术方案中，根据三维模型中多个初始关键点坐标确定目标平面，获取每个初始关键点对应的关键点集合；根据每个关键点集合确定每个初始关键点在目标平面上的拉普拉斯坐标；根据预设算法以及每个初始关键点的拉普拉斯坐标将每个面片对应的纹理贴图插入所述目标平面，得到二维的纹理贴图。本发明实现了将三维模型转换为二维的纹理贴图，生成的二维的纹理贴图保留了纹理贴图的细节信息，提高展开的三维模型的纹理贴图准确度。
参照图5，图5为本发明三维模型纹理贴图的转换方法的第二实施例，基于第一实施例，所述步骤S30包括：
步骤S31，确定每个所述初始关键点对应的所述关键点集合的投影平面，所述投影平面由所述关键点集合中的各个所述初始关键点到投影平面的距离的和值确定；
步骤S32，确定每个所述关键点集合中的各个所述初始关键点坐标在所述投影平面上的投影坐标；
步骤S33，根据每个所述关键点集合对应的所述投影坐标确定每个初始关键点在所述目标平面上的拉普拉斯坐标。
具体的，确定每个初始关键点对应的关键点集合的投影平面，可以计算关键点集合中各个初始关键点到同一平面的距离的和值，将各个初始关键点到同一平面和值最小的平面作为该关键点集合的投影平面。初始关键点A对应的关键点集合为{A，B，D，E，F}，将关键集合对应的坐标矩阵的去中心化以后的坐标矩阵为vA。对vA进行PCA(PrincipalComponent Analysis，主成分分析方法)降维处理，得到vA的两个主方向构成的投影平面plane_A，然后确定每个关键点集合中各个初始关键点坐标在投影平面上的投影坐标。示例性的，如图6所示，初始关键点A对应的投影平面为plane_A，初始关键点A 在投影平面plane_A上的投影坐标为A’，初始关键点B在投影平面plane_A上的投影坐标为B’，初始关键点D在投影平面plane_A上的投影坐标为D’，初始关键点E在投影平面plane_A上的投影坐标为E’，初始关键点F在投影平面plane_A上的投影坐标为F’。
根据每个关键点集合对应的投影坐标确定每个初始关键点在目标平面上的拉普拉斯坐标。可以根据投影坐标确定各个初始关键点在目标平面上的旋转坐标，根据目标平面上的旋转坐标确定每个初始关键点的拉普拉斯坐标。
在本实施例的技术方案中，确定每个初始关键点对应的关键点集合的投影平面，确定每个关键点集合中的各个初始关键点坐标在投影平面上的投影坐标，根据每个关键点集合对应的投影坐标确定每个初始关键点在目标平面上的拉普拉斯坐标。根据投影平面上的投影坐标确定各个初始关键点在目标平面上的拉普拉斯坐标，便于后续将各个面片对应的纹理贴图插入目标平面，得到二维的纹理贴图。
参照图7，图7为本发明三维模型纹理贴图的转换方法的第三实施例，基于第二实施例，所述步骤S33包括：
步骤S331，获取所述目标平面的全局法向量；
步骤S332，确定所述投影平面的局部法向量；
步骤S333，根据预设的单位向量、所述全局法向量以及所述局部法向量确定旋转矩阵；
步骤S334，根据所述旋转矩阵确定在所述投影平面上的所述投影坐标对应的在所述目标平面上的投影坐标；
步骤S335，根据在所述目标平面上的投影坐标确定所述拉普拉斯坐标。
具体的，目标平面的全局法向量垂直于目标平面，投影平面的局部法向量垂直于投影平面。
根据预设的单位向量、全局法向量以及局部法向量确定旋转矩阵。可以先根据全局法向量以及局部法向量确定旋转角度，示例性的，如图8所示，全局法向量为n_global，局部法向量为n_local，旋转角度为全局法向量和局部法向量的夹角θ；根据预设的单位向量以及旋转角度确定旋转矩阵。
若n_rot＝n_local×n_global为旋转轴，将A’，B’，D’，E’，F’绕着旋转轴n_rot旋转θ，使得n_local被旋转至n_global的方向。设旋转轴的单位向量为
Figure BDA0003239612280000115
旋转角度为θ，则旋转矩阵matrix_rotation_local如下所示：
Figure BDA0003239612280000111
初始关键点A对应的关键点集合在plane_A上的投影点为A’，B’，D’，E’，F’，经过旋转以后的点A”，B”，D”，E”，F”，如图3所示的三维模型，可以将A’，B’，D’，E’，F’对的坐标矩阵左乘对应的旋转矩阵得到旋转坐标的对应的矩阵point_rot为：
Figure BDA0003239612280000112
A”，B”，D”，E”，F”在目标平面上的基向量b1×b2上的旋转坐标的矩阵 point_local为：
point_local＝(b1；b2)’*point_rot；
Figure BDA0003239612280000113
其中，b1和b2为目标平面的基向量，示例性的，A”，B”，D”，E”，F”在目标平面的位置如图9所示。
根据在目标平面上的各个旋转坐标确定拉普拉斯方程；根据预设锚点以及每个关键点集合对应的拉普拉斯方程确定各个初始关键点的拉普拉斯坐标。
由于A”，B”，D”，E”，F”在新的坐标系下的坐标有两个分量，示例性的，关于点A”对应的拉普拉斯方程有两个，关于x的坐标的拉普拉斯方程，如下所示：
Figure BDA0003239612280000114
关于y的坐标的拉普拉斯方程，如下所示：
Figure BDA0003239612280000121
上述关于x和y坐标的拉普拉斯方程为初始关键点A对应的拉普拉斯方程，依次类推，初始关键点A、B、C、D、E、F、G以及H分别对应两个拉普拉斯方程，可以得到16个拉普拉斯坐标方程。
根据预设锚点以及每个关键点集合对应的拉普拉斯方程确定各个初始关键点的拉普拉斯坐标，示例性的，可以选取锚点为xA＝0，yA＝0；由这两个方程与16个拉普拉斯坐标方程，可以解得8个点的x，y坐标，8个点在目标平面上的分布可以如图10所示。
在本实施例的技术方案中，获取目标平面的全局法向量；确定投影平面的局部法向量；根据预设的单位向量、全局法向量以及局部法向量确定旋转矩阵；根据旋转矩阵确定在投影平面上的投影坐标对应的在目标平面上的旋转坐标；根据在目标平面上的旋转坐标确定拉普拉斯坐标。通过目标平面的全局法向量和投影平面的局部法向量确定投影坐标在目标平面的拉普拉斯坐标，便于后续将每个面片对应的纹理贴图准确插入目标平面。
参照图11，图11为本发明三维模型纹理贴图的转换方法的第四实施例，基于第一至第三中任一实施例，所述步骤S10包括：
步骤S11，根据多个所述初始关键点坐标确定全局法向量；
步骤S12，根据预设法则确定所述全局法向量对应的两个全局基向量，所述全局法向量垂直于所述两个全局基向量；
步骤S13，根据两个所述全局基向量确定所述目标平面。
具体的，假设初始关键点A的坐标为(0,1,0)，初始关键点B的坐标为 (1,0,0)，初始关键点C的坐标为(0,-1,0)，初始关键点D的坐标为(-1,0,0)，初始关键点E的坐标为(-1,1,-1)，初始关键点F的坐标为(1,1,-1)，初始关键点G 的坐标为(1,-1,-1)，初始关键点H的坐标为(-1,-1,-1)。
根据多个初始关键点坐标确定坐标矩阵；
Figure BDA0003239612280000122
确定坐标矩阵中每一行的数值的平均值为
Figure BDA0003239612280000131
将坐标矩阵中的数值减去行的平均值得到目标矩阵，公式如下所示：
Figure BDA0003239612280000132
其中，vs[:,i]表示矩阵vs的第i列，vsRaw[:,i]表示矩阵vsRaw的第j列。
目标矩阵如下所示：
Figure BDA0003239612280000133
对矩阵vs进行奇异值分解，
vs＝u·s·vT；
其中，
Figure BDA0003239612280000134
s＝[2.449 2.449 1.414]；
Figure BDA0003239612280000135
确定目标矩阵的最小奇异值对应的奇异向量作为全局法向量。示例性的，选取u矩阵的第三个列向量为n_global＝u[:,3]＝[0,0,1]’，由右手法则可以确定目标平面的基向量为b1＝u[:,1]＝[0,-1,0]’以及b2＝u[:,2]＝[1,0,0]’；
在本实施例的技术方案中，根据多个初始关键点坐标确定坐标矩阵；确定坐标矩阵中每一行的数值的平均值；将坐标矩阵中的数值减去行的平均值得到目标矩阵，确定目标矩阵的最小奇异值对应的奇异向量作为全局法向量。确定了目标平面对应的全局法向量，根据全局法向量的基向量可以确定目标平面，便于后续将每个面片对应的纹理贴图准确插入目标平面。
参照图12，本发明还提供一种三维模型纹理贴图的转换装置，所述三维模型纹理贴图的转换装置包括：
确定模块100，用于根据三维模型中多个初始关键点坐标确定目标平面，所述三维模型分为多个面片，所述初始关键点为所述面片的边界顶点；
获取模块200，用于获取每个所述初始关键点对应的关键点集合，每个所述初始关键点对应的关键点集合包括所述初始关键点坐标以及所述初始关键点的邻域内的初始关键点；
计算模块300，用于根据每个所述关键点集合确定每个所述初始关键点在所述目标平面上的拉普拉斯坐标；
转换模块400，用于根据预设算法以及每个所述初始关键点的所述拉普拉斯坐标将每个所述面片对应的纹理贴图插入所述目标平面，得到二维的纹理贴图。
在一实施例中，在根据每个所述关键点集合确定每个所述初始关键点在所述目标平面上的拉普拉斯坐标方面，所述计算模块300具体用于：
确定每个所述初始关键点对应的所述关键点集合的投影平面，所述投影平面由所述关键点集合中的各个所述初始关键点到投影平面的距离的和值确定；
确定每个所述关键点集合中的各个所述初始关键点坐标在所述投影平面上的投影坐标；
根据每个所述关键点集合对应的所述投影坐标确定每个初始关键点在所述目标平面上的拉普拉斯坐标。
在一实施例中，在根据每个所述关键点集合对应的所述投影坐标确定每个初始关键点在所述目标平面上的拉普拉斯坐标方面，所述计算模块300具体用于：
获取所述目标平面的全局法向量；
确定所述投影平面的局部法向量；
根据预设的单位向量、所述全局法向量以及所述局部法向量确定旋转矩阵；
根据所述旋转矩阵确定在所述投影平面上的所述投影坐标对应的在所述目标平面上的旋转坐标；
根据在所述目标平面上的旋转坐标确定所述拉普拉斯坐标。
在一实施例中，在根据所述目标平面上的旋转坐标确定所述拉普拉斯坐标方面，所述计算模块300具体用于：
根据在所述目标平面上的各个所述旋转坐标确定拉普拉斯方程；
根据预设锚点以及每个所述关键点集合对应的拉普拉斯方程确定各个所述初始关键点的拉普拉斯坐标。
在一实施例中，在根据预设的单位向量、所述全局法向量以及所述局部法向量确定旋转矩阵方面，所述计算模块300具体用于：
根据所述全局法向量以及所述局部法向量确定旋转角度；
根据预设的单位向量以及所述旋转角度确定所述旋转矩阵。
在一实施例中，在根据三维模型中多个初始关键点坐标确定目标平面方面，所述确定模块100具体用于：
根据多个所述初始关键点坐标确定全局法向量；
根据预设法则确定所述全局法向量对应的两个全局基向量，所述全局法向量垂直于所述两个全局基向量；
根据两个所述全局基向量确定所述目标平面。
在一实施例中，在根据多个所述初始关键点坐标确定全局法向量方面，所述确定模块100具体用于：
根据多个所述初始关键点坐标确定坐标矩阵；
确定所述坐标矩阵中每一行的数值的平均值；
将所述坐标矩阵中的数值减去所述行的平均值得到目标矩阵；
确定所述目标矩阵的最小奇异值对应的奇异向量作为所述全局法向量。
本发明还提供一种三维模型纹理贴图的转换设备，所述三维模型纹理贴图的转换设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器并可在所述处理器上执行的三维模型纹理贴图的转换程序，所述三维模型纹理贴图的转换程序被所述处理器执行时实现如上实施例所述的三维模型纹理贴图的转换方法的各个步骤。
本发明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三维模型纹理贴图的转换程序，所述三维模型纹理贴图的转换程序被处理器执行时实现如上实施例所述的三维模型纹理贴图的转换方法的各个步骤。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、系统、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、系统、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、系统、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
通过以上的实施方式的描述，本邻域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例系统可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。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如上所述的一个计算机可读存储介质(如 ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，停车管理设备，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的系统。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术邻域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种三维模型纹理贴图的转换方法，其特征在于，所述三维模型纹理贴图的转换方法包括：
根据三维模型中多个初始关键点坐标确定目标平面，所述三维模型分为多个面片，所述初始关键点为所述面片的边界顶点；
获取每个所述初始关键点对应的关键点集合，每个所述初始关键点对应的关键点集合包括所述初始关键点坐标以及所述初始关键点的邻域内的初始关键点；
根据每个所述关键点集合确定每个所述初始关键点在所述目标平面上的拉普拉斯坐标；
根据预设算法以及每个所述初始关键点的所述拉普拉斯坐标将每个所述面片对应的纹理贴图插入所述目标平面，得到二维的纹理贴图。
2.如权利要求1所述的三维模型纹理贴图的转换方法，其特征在于，所述根据每个所述关键点集合确定每个所述初始关键点在所述目标平面上的拉普拉斯坐标的步骤包括：
确定每个所述初始关键点对应的所述关键点集合的投影平面，所述投影平面由所述关键点集合中的各个所述初始关键点到投影平面的距离的和值确定；
确定每个所述关键点集合中的各个所述初始关键点坐标在所述投影平面上的投影坐标；
根据每个所述关键点集合对应的所述投影坐标确定每个初始关键点在所述目标平面上的拉普拉斯坐标。
3.如权利要求2所述的三维模型纹理贴图的转换方法，其特征在于，所述根据每个所述关键点集合对应的所述投影坐标确定每个初始关键点在所述目标平面上的拉普拉斯坐标的步骤包括：
获取所述目标平面的全局法向量；
确定所述投影平面的局部法向量；
根据预设的单位向量、所述全局法向量以及所述局部法向量确定旋转矩阵；
根据所述旋转矩阵确定在所述投影平面上的所述投影坐标对应的在所述目标平面上的旋转坐标；
根据在所述目标平面上的旋转坐标确定所述拉普拉斯坐标。
4.如权利要求3所述的三维模型纹理贴图的转换方法，其特征在于，所述根据所述目标平面上的旋转坐标确定所述拉普拉斯坐标的步骤包括：
根据在所述目标平面上的各个所述旋转坐标确定拉普拉斯方程；
根据预设锚点以及每个所述关键点集合对应的拉普拉斯方程确定各个所述初始关键点的拉普拉斯坐标。
5.如权利要求3所述的三维模型纹理贴图的转换方法，其特征在于，所述根据预设的单位向量、所述全局法向量以及所述局部法向量确定旋转矩阵的步骤包括：
根据所述全局法向量以及所述局部法向量确定旋转角度；
根据预设的单位向量以及所述旋转角度确定所述旋转矩阵。
6.如权利要求1所述的三维模型纹理贴图的转换方法，其特征在于，所述根据三维模型中多个初始关键点坐标确定目标平面的步骤包括：
根据多个所述初始关键点坐标确定全局法向量；
根据预设法则确定所述全局法向量对应的两个全局基向量，所述全局法向量垂直于所述两个全局基向量；
根据两个所述全局基向量确定所述目标平面。
7.如权利要求6所述的三维模型纹理贴图的转换方法，其特征在于，所述根据多个所述初始关键点坐标确定全局法向量的步骤包括：
根据多个所述初始关键点坐标确定坐标矩阵；
确定所述坐标矩阵中每一行的数值的平均值；
将所述坐标矩阵中的数值减去所述行的平均值得到目标矩阵；
确定所述目标矩阵的最小奇异值对应的奇异向量作为所述全局法向量。
8.一种三维模型纹理贴图的转换装置，其特征在于，所述三维模型纹理贴图的转换装置包括：
确定模块，用于根据三维模型中多个初始关键点坐标确定目标平面，所述三维模型分为多个面片，所述初始关键点为所述面片的边界顶点；
获取模块，用于获取每个所述初始关键点对应的关键点集合，每个所述初始关键点对应的关键点集合包括所述初始关键点坐标以及所述初始关键点的邻域内的初始关键点；
计算模块，用于根据每个所述关键点集合确定每个所述初始关键点在所述目标平面上的拉普拉斯坐标；
转换模块，用于根据预设算法以及每个所述初始关键点的所述拉普拉斯坐标将每个所述面片对应的纹理贴图插入所述目标平面，得到二维的纹理贴图。
9.一种三维模型纹理贴图的转换设备，其特征在于，所述三维模型纹理贴图的转换设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器并可在所述处理器上执行的三维模型纹理贴图的转换程序，所述三维模型纹理贴图的转换程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的三维模型纹理贴图的转换方法的各个步骤。
10.一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三维模型纹理贴图的转换程序，所述三维模型纹理贴图的转换程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的三维模型纹理贴图的转换方法的各个步骤。
CN202111017923.4A 2021-08-31 2021-08-31 三维模型纹理贴图的转换方法、装置、设备以及介质 Pending CN113781622A (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111017923.4A CN113781622A (zh) 2021-08-31 2021-08-31 三维模型纹理贴图的转换方法、装置、设备以及介质
PCT/CN2022/114853 WO2023030163A1 (zh) 2021-08-31 2022-08-25 三维模型纹理贴图的转换方法、装置、设备以及介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111017923.4A CN113781622A (zh) 2021-08-31 2021-08-31 三维模型纹理贴图的转换方法、装置、设备以及介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113781622A true CN113781622A (zh) 2021-12-10

Family

ID=78840389

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111017923.4A Pending CN113781622A (zh) 2021-08-31 2021-08-31 三维模型纹理贴图的转换方法、装置、设备以及介质

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN113781622A (zh)
WO (1) WO2023030163A1 (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114359456A (zh) * 2021-12-27 2022-04-15 北京城市网邻信息技术有限公司 贴图方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN114419233A (zh) * 2021-12-31 2022-04-29 网易（杭州）网络有限公司 模型生成方法、装置、计算机设备及存储介质
CN115588070A (zh) * 2022-12-12 2023-01-10 南方科技大学 一种三维图像风格化迁移方法及终端
WO2023030163A1 (zh) * 2021-08-31 2023-03-09 咪咕文化科技有限公司 三维模型纹理贴图的转换方法、装置、设备以及介质

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116071276B (zh) * 2023-04-07 2023-06-16 深圳开鸿数字产业发展有限公司 基于顶点的三维模型缺口修复方法、装置、设备及介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090040224A1 (en) * 2007-08-06 2009-02-12 The University Of Tokyo Three-dimensional shape conversion system, three-dimensional shape conversion method, and program for conversion of three-dimensional shape
CN104574501A (zh) * 2014-12-19 2015-04-29 浙江大学 一种针对复杂三维场景的高质量纹理映射方法
CN108062784A (zh) * 2018-02-05 2018-05-22 深圳市易尚展示股份有限公司 三维模型纹理贴图转换方法与装置
CN110443885A (zh) * 2019-07-18 2019-11-12 西北工业大学 基于随机人脸图像的三维人头脸模型重建方法
CN112102480A (zh) * 2020-09-22 2020-12-18 腾讯科技（深圳）有限公司 图像数据处理方法、装置、设备以及介质

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5537638A (en) * 1991-10-25 1996-07-16 Hitachi, Ltd. Method and system for image mapping
US9613424B2 (en) * 2013-09-23 2017-04-04 Beihang University Method of constructing 3D clothing model based on a single image
CN113012271B (zh) * 2021-03-23 2022-05-24 华南理工大学 一种基于uv贴图的手指三维模型纹理映射方法
CN113781622A (zh) * 2021-08-31 2021-12-10 咪咕文化科技有限公司 三维模型纹理贴图的转换方法、装置、设备以及介质

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090040224A1 (en) * 2007-08-06 2009-02-12 The University Of Tokyo Three-dimensional shape conversion system, three-dimensional shape conversion method, and program for conversion of three-dimensional shape
CN104574501A (zh) * 2014-12-19 2015-04-29 浙江大学 一种针对复杂三维场景的高质量纹理映射方法
CN108062784A (zh) * 2018-02-05 2018-05-22 深圳市易尚展示股份有限公司 三维模型纹理贴图转换方法与装置
CN110443885A (zh) * 2019-07-18 2019-11-12 西北工业大学 基于随机人脸图像的三维人头脸模型重建方法
CN112102480A (zh) * 2020-09-22 2020-12-18 腾讯科技（深圳）有限公司 图像数据处理方法、装置、设备以及介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
李博等: "基于三维模型拉普拉斯分解的浮雕生成算法", 《计算机集成制造系统》, vol. 17, no. 5, 31 May 2011 (2011-05-31) *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023030163A1 (zh) * 2021-08-31 2023-03-09 咪咕文化科技有限公司 三维模型纹理贴图的转换方法、装置、设备以及介质
CN114359456A (zh) * 2021-12-27 2022-04-15 北京城市网邻信息技术有限公司 贴图方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN114419233A (zh) * 2021-12-31 2022-04-29 网易（杭州）网络有限公司 模型生成方法、装置、计算机设备及存储介质
CN115588070A (zh) * 2022-12-12 2023-01-10 南方科技大学 一种三维图像风格化迁移方法及终端
CN115588070B (zh) * 2022-12-12 2023-03-14 南方科技大学 一种三维图像风格化迁移方法及终端

Also Published As

Publication number Publication date
WO2023030163A1 (zh) 2023-03-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN113781622A (zh) 三维模型纹理贴图的转换方法、装置、设备以及介质
CN110135455B (zh) 影像匹配方法、装置及计算机可读存储介质
CN108062784B (zh) 三维模型纹理贴图转换方法与装置
CN110335315B (zh) 一种图像处理方法及装置、计算机可读存储介质
JP4686762B2 (ja) 三次元形状の位置あわせ方法及びプログラム
US6532304B1 (en) Matching geometric objects
US8269766B2 (en) Method for generating three-dimensional shape data, apparatus for generating three-dimensional shape data, and three-dimensional shape data generating program
CN110084894B (zh) 三维模型的局部放大展示方法、装置与电子设备
CN111754579A (zh) 多目相机外参确定方法及装置
CN111400830B (zh) 一种三维毛坯工件的加工校准方法及装置
CN113223078B (zh) 标志点的匹配方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113052905A (zh) 基于双目逆投影变换的圆形目标位姿测量方法和装置
CN116596755B (zh) 一种点云数据的拼接方法、装置、设备及存储介质
CN113269897B (zh) 表面点云的获取方法、装置、设备及存储介质
CN113034347B (zh) 倾斜摄影图像处理方法、装置、处理设备及存储介质
CN111915681A (zh) 多组3d相机群的外参标定方法、装置、存储介质及设备
CN116468761A (zh) 基于概率分布距离特征描述的配准方法、设备及存储介质
CN115330836A (zh) 激光清洗轨迹压缩方法、装置、设备及存储介质
CN111982152B (zh) 点云地图量化方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111932628A (zh) 一种位姿确定方法及装置、电子设备、存储介质
Kotake et al. A marker calibration method utilizing a priori knowledge on marker arrangement
CN114359413B (zh) 用于三维扫描的旋转平台位置参数计算方法及系统
CN113658194B (zh) 一种基于参照物的点云拼接方法、装置及存储介质
CN113178000B (zh) 三维重建方法、装置、电子设备及计算机存储介质
CN111949925B (zh) 基于罗德里格矩阵和最大凸包的影像相对定向方法及装置

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