CN115641325A - 一种口扫牙模的牙齿宽度计算方法、存储介质和电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种口扫牙模的牙齿宽度计算方法、存储介质和电子设备，所述方法包括以下步骤：获取口扫牙模图像，对口扫牙模图像按单个牙齿进行分割，得到多个牙齿图像；获取某一牙齿图像，计算牙齿图像对应的质心坐标，并根据质心坐标计算该牙齿图像对应的参考点坐标；以质心坐标和参考点坐标的连线作为基准轴，确定当前牙齿图像上到基准轴的距离相差最大的两个像素点，将这两个像素点之间的宽度作为当前牙齿图像的牙齿宽度；重复以上步骤，直至所有牙齿图像的牙齿宽度都计算完成，并输出所有牙齿图像的牙齿宽度之和。由于每个牙齿图像的基准轴会根据各个牙齿图像的质心和参考点坐标自适应调整，从而使得牙齿宽度的计算更加精准。

Description

一种口扫牙模的牙齿宽度计算方法、存储介质和电子设备

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种口扫牙模的牙齿宽度计算方法、存储介质和电子设备。

背景技术

随着数字化口腔技术的不断发展，基于三维数字化技术的口腔辅助诊断和治疗系统都依赖于患者牙齿和牙龈三维数字模型的建立。通过传统的患者咬合硅橡胶然后翻制石膏模型，扫描石膏模型，或者使用数字化口内扫描仪直接获得患者三维数字牙齿模型和牙龈模型，得到的牙齿模型数据精度较高。

牙齿宽度是口扫诊断的重要环节之一，可以用来判断牙齿排布的拥挤程度，为后续牙模与患者的匹配度判断提供重要支持。现在的牙齿宽度计算方法是采用单个牙齿的包围盒(能够将单颗牙齿包裹住的最小六面体)的大小进行计算的，由于牙齿生长在牙龈上，会有一定的倾斜角，而包围盒是严格按照牙模图像所在的坐标系中的坐标轴生成的，因而采用这种方式计算出来的牙齿宽度存在精度误差。

发明内容

为此，需要提供一种牙齿宽度计算的技术方案，用于解决现有的牙齿宽度计算方式精度不高的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种口扫牙模的牙齿宽度计算方法，包括以下步骤：

S1：获取口扫牙模图像，对所述口扫牙模图像按单个牙齿进行分割，得到多个牙齿图像；所述口扫牙模图像置于空间坐标系中；

S2：获取某一所述牙齿图像，计算所述牙齿图像对应的质心坐标，并根据所述质心坐标计算该牙齿图像对应的参考点坐标；

S3：以所述质心坐标和所述参考点坐标的连线作为基准轴，确定当前牙齿图像上到所述基准轴的距离相差最大的两个像素点，将这两个像素点之间的宽度作为当前牙齿图像的牙齿宽度；

进一步地，所述方法还包括：

S4：重复步骤S2-S3，直至所有所述牙齿图像的牙齿宽度都计算完成，并输出所有所述牙齿图像的牙齿宽度之和。

进一步地，所述空间坐标系包括多个网格；

计算所述牙齿图像对应的质心坐标包括：

获取当前牙齿图像对应的所有网格的中心点坐标，计算当前牙齿图像对应的所有所述网格的中心点坐标的平均值作为当前牙齿图像对应的质心坐标。

进一步地，所述方法还包括：

对当前牙齿图像进行边缘检测，当存在某个网格未完全置于当前牙齿图像的区域范围内时，将该网格中未置于当前牙齿图像的区域范围内的部分剔除，并以剔除后剩余网格部分计算该网格对应的中心点坐标。

进一步地，步骤S1在获取口扫牙模图像之后还包括：

对获取的口扫牙模图像进行转正处理，使得所述空间坐标系的纵轴与转正后的所述口扫牙模图像的中轴线对齐；

根据所述质心坐标计算该牙齿图像对应的参考点坐标包括：

所述牙齿图像对应的参考点位于所述空间坐标系的纵轴上，纵坐标为其对应的牙齿图像的质心的纵坐标与预设校正值之和。

进一步地，不同所述牙齿图像对应的参考点坐标的预设校正值不同，具体包括：所述口扫牙模图像中的牙齿图像的质心坐标离所述中轴线的距离越远，该牙齿图像对应的参考点坐标的预设校正值取值越大。

进一步地，所述空间坐标系包括多个网格；

所述确定当前牙齿图像上到所述基准轴的距离相差最大的两个像素点包括：

获取当前牙齿图像对应的所有网格的中心点坐标，计算当前牙齿图像对应的所有所述网格的中心点到所述基准轴的距离，将位于基准轴左右两侧且分别到所述基准轴距离最大的两个网格的中心点坐标作为所述当前牙齿图像上到所述基准轴的距离相差最大的两个像素点。

进一步地，所述确定当前牙齿图像上到所述基准轴的距离相差最大的两个像素点包括：

以所述基准轴所在的竖直剖面为检测面，所述检测面垂直所述牙齿图像所在平面；

沿所述基准轴的左右两侧平行于所述基准轴移动所述检测面，分别记录基准轴左右两侧所述检测面与当前牙齿图像的交集临界点，将左右两个交集临界点作为所述当前牙齿图像上到所述基准轴的距离相差最大的两个像素点；

所述交集临界点为在移动所述检测面过程中，所述检测面与当前牙齿图像的相交的像素点中距离所述基准轴距离最大的像素点。

第二方面，本申请实施例还提供了一种存储介质，存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如本发明第一方面的方法步骤。

第三方面，本申请实施例还提供了一种电子设备，包括处理器和存储介质，存储介质为如第二方面的存储介质；

处理器用于执行存储介质中存储的计算机程序以实现如第一方面的方法步骤。

区别于现有技术，本发明提供了一种口扫牙模的牙齿宽度计算方法、存储介质和电子设备，所述方法包括以下步骤：获取口扫牙模图像，对口扫牙模图像按单个牙齿进行分割，得到多个牙齿图像；获取某一牙齿图像，计算牙齿图像对应的质心坐标，并根据质心坐标计算该牙齿图像对应的参考点坐标；以质心坐标和参考点坐标的连线作为基准轴，确定当前牙齿图像上到基准轴的距离相差最大的两个像素点，将这两个像素点之间的宽度作为当前牙齿图像的牙齿宽度；重复以上步骤，直至所有牙齿图像的牙齿宽度都计算完成，并输出所有牙齿图像的牙齿宽度之和。上述方案通过将当前牙齿图像上到基准轴距离相差最大的两个像素点之间的距离作为当前牙齿的宽度，由于每个基准轴都会根据各个牙齿图像的质心和参考点坐标自适应调整，从而使得牙齿宽度的计算更加精准。

附图说明

图1为本申请第一示例性实施例所述的口扫牙模的牙齿宽度计算方法的流程图；

图2为本发明第二种实施方式所述的口扫牙模的牙齿宽度计算方法的流程图；

图3为本发明第三示例性实施例所述的口扫牙模的牙齿宽度计算方法的流程图；

图4为本发明第四示例性实施例所述的口扫牙模的牙齿宽度计算方法的流程图；

图5为本发明一示例性实施例所述的口扫牙模图像的转正方法的流程图；

图6为本发明一示例性实施例所述的口扫牙模图像的示意图；

图7为本发明一示例性实施例所述的分割后的口扫牙模图像的示意图；

图8为本发明一示例性实施例所述牙齿图像的示意图；

图9为本发明一实施方式所述的电子设备的示意图；

附图标记：

10、电子设备；

101、处理器；

102、存储介质。

具体实施方式

为详细说明本申请可能的应用场景，技术原理，可实施的具体方案，能实现目的与效果等，以下结合所列举的具体实施例并配合附图详予说明。本文所记载的实施例仅用于更加清楚地说明本申请的技术方案，因此只作为示例，而不能以此来限制本申请的保护范围。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中各个位置出现的“实施例”一词并不一定指代相同的实施例，亦不特别限定其与其它实施例之间的独立性或关联性。原则上，在本申请中，只要不存在技术矛盾或冲突，各实施例中所提到的各项技术特征均可以以任意方式进行组合，以形成相应的可实施的技术方案。

除非另有定义，本文所使用的技术术语的含义与本申请所属技术领域的技术人员通常理解的含义相同；本文中对相关术语的使用只是为了描述具体的实施例，而不是旨在限制本申请。

在本申请的描述中，用语“和/或”是一种用于描述对象之间逻辑关系的表述，表示可以存在三种关系，例如A和/或B，表示：存在A，存在B，以及同时存在A和B这三种情况。另外，本文中字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的逻辑关系。

在本申请中，诸如“第一”和“第二”之类的用语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何实际的数量、主次或顺序等关系。

在没有更多限制的情况下，在本申请中，语句中所使用的“包括”、“包含”、“具有”或者其他类似的表述，意在涵盖非排他性的包含，这些表述并不排除在包括要素的过程、方法或者产品中还可以存在另外的要素，从而使得包括一系列要素的过程、方法或者产品中不仅可以包括那些限定的要素，而且还可以包括没有明确列出的其他要素，或者还包括为这种过程、方法或者产品所固有的要素。

与《审查指南》中的理解相同，在本申请中，“大于”、“小于”、“超过”等表述理解为不包括本数；“以上”、“以下”、“以内”等表述理解为包括本数。此外，在本申请实施例的描述中“多个”的含义是两个以上(包括两个)，与之类似的与“多”相关的表述亦做此类理解，例如“多组”、“多次”等，除非另有明确具体的限定。

如图1所示，第一方面，本发明提供了一种口扫牙模的牙齿宽度计算方法，该方法包括以下步骤：

S1：获取口扫牙模图像，对所述口扫牙模图像按单个牙齿进行分割，得到多个牙齿图像；

S2：获取某一所述牙齿图像，计算所述牙齿图像对应的质心坐标，并根据所述质心坐标计算该牙齿图像对应的参考点坐标；

S3：以所述质心坐标和所述参考点坐标的连线作为基准轴，确定当前牙齿图像上到所述基准轴的距离相差最大的两个像素点，将这两个像素点之间的宽度作为当前牙齿图像的牙齿宽度。

在步骤S1中，优选的，所述口扫牙模图像为三维图像，所述三维图像置于三维空间坐标系中。所述三维图像可以通过口腔扫描仪扫描人体口腔后生成，也可以通过运行内置于移动终端或云端服务器中的计算机程序扫描人体口腔后生成。所述口扫牙模图像如图6所示。

对所述口扫牙模图像按单个牙齿进行分割可以通过经过训练的神经网络来完成，神经网络的输入为：完整或部分的口扫牙模图像(包含至少一个牙齿信息)，神经网络的输出为：分割后的牙齿图像(可以先在口扫牙模图像中用不同标识进行标记，而后逐一进行切割)，训练的参数可以包括以下中的任一项或多项：不同形状、大小的牙齿图像、构成牙齿的三维曲面的曲率、牙齿在空间坐标系中的所在坐标等。分割后的口扫牙模图像如图7所示，单个所述牙齿图像的如图8所示。

在步骤S2中，需要说明的是，牙齿图像对应的质心坐标可以根据当前牙齿图像所包含的所有像素点的坐标取平均值进行确定。参考点坐标是位于空间坐标系中的其中一个坐标轴上，例如坐标轴为纵轴，则参考点坐标为(0，A+a),其中，A代表牙齿图像的质心坐标的纵坐标，a代表校正值。优选的，校正值的大小根据不同牙齿图像所在的位置自适应调整。

在步骤S3中，当某一牙齿图像的所述质心坐标和所述参考点坐标都确认后，根据两点连成一线的原理就可以得到对应的基准轴，又由于质心坐标是位于牙齿图像所在的区域内部，因而基准轴能够将牙齿图像分为两部分，假定牙齿图像上位于基准轴左侧的像素点到所述基准轴的距离记为正值，则牙齿图像上位于基准轴右侧的像素点到所述基准轴的距离为负值，左侧像素点中最远的一个像素点到基准轴的距离为B，右侧像素点中最远的一个像素点到基准轴的距离为-C，则该牙齿图像的牙齿宽度为|B|+|-C|，即B+C。

上述方案通过将当前牙齿图像上到基准轴距离相差最大的两个像素点之间的距离作为当前牙齿的宽度，由于每个基准轴都会根据各个牙齿图像的质心和参考点坐标自适应调整，从而使得牙齿宽度的计算更加精准。

如图2所示，在某些实施例中，步骤S3之后，所述方法还包括：

S4：重复步骤S2-S3，直至所有所述牙齿图像的牙齿宽度都计算完成，并输出所有所述牙齿图像的牙齿宽度之和。

例如口扫牙模图像为上颌牙模图像，在计算出上颌牙模图像中所有单颗牙齿对应的宽度后，可以对所有单颗牙齿的宽度累加，就可以得到上颌中所有牙齿的宽度和，该宽度和可以用于判断牙模与患者口腔的匹配程度。

在某些实施例中，所述空间坐标系包括多个网格；计算所述牙齿图像对应的质心坐标包括：获取当前牙齿图像对应的所有网格的中心点坐标，计算当前牙齿图像对应的所有所述网格的中心点坐标的平均值作为当前牙齿图像对应的质心坐标。

通常口扫牙模图像是以网格的形式进行建模的，网格是三维空间坐标系的最小单元，网格越多，则坐标系进行后续图像分析计算的精度也就越高。网格的形状可以是方形、菱形或三角形，优选为三角形。通过计算当前牙齿图像对应的所有所述网格的中心点坐标的平均值作为当前牙齿图像对应的质心坐标，无需统计当前牙齿图像的所有像素点，可以有效简化计算量，提升质心坐标的计算速度。

进一步地，在某些实施例中，所述方法还包括：对当前牙齿图像进行边缘检测，当存在某个网格未完全置于当前牙齿图像的区域范围内时，将该网格中未置于当前牙齿图像的区域范围内的部分剔除，并以剔除后剩余网格部分计算该网格对应的中心点坐标。以剔除后剩余网格部分计算该网格对应的中心点坐标包括：将剔除后剩余网格部分所包含的像素点的坐标平均值作为该网格对应的中心点坐标。

边缘检测可以根据像素点的灰度值大小进行判断，通常图像上牙齿信息部分的灰度深于图像上的背景部分，由于在本实施方式中，网格是参与质心坐标计算的最小单元，因而位于牙齿边缘的网格可能有部分包含牙齿信息，也有部分未包含牙齿信息，边缘检测的目的是将未包含牙齿信息部分进行剔除，进而以剔除后剩余网格部分计算该网格对应的中心点坐标，从而提升质心坐标的精度。

在另一些实施例中，当判定某一边缘位置的网格的中心点位于牙齿信息区域以外，则可以直接将该网格剔除不参与质心坐标计算，从而简化计算量。

在某些实施例中，步骤S1在获取口扫牙模图像之后还包括：

对获取的口扫牙模图像进行转正处理，使得所述空间坐标系的纵轴与转正后的所述口扫牙模图像的中轴线对齐；

根据所述质心坐标计算该牙齿图像对应的参考点坐标包括：

所述牙齿图像对应的参考点位于所述空间坐标系的纵轴上，纵坐标为其对应的牙齿图像的质心的纵坐标与预设校正值之和。

在图5所示，将转正前的口扫牙模图像记为第一口扫牙模图像，将转正后的口扫牙模图像记为第二口扫牙模图像，第一口扫牙模图像置于第一坐标系内，则所述第二口扫牙模图像根据以下方式得到：

S51：对第一坐标系内的第一口扫牙模图像进行识别，在所述第一口扫牙模图像上分割出多张牙齿图像；

S52：将提取的所有所述牙齿图像分为至少三个牙齿图像组，计算至少三个牙齿图像组的第二重心坐标；每一牙齿图像组中包含一张或多张所述牙齿图像；所述牙齿图像组包括第一牙齿图像组、第二牙齿图像组和第三牙齿图像组；将所述第一牙齿图像组的第二重心坐标记为A，将第二牙齿图像组的第二重心坐标记为B，将第三牙齿图像组的第二重心坐标记为C；BC的中点记为D点；

S53：以三角形ABC的中点为第二坐标系的坐标原点O，以向量OD为第二坐标系的Y轴，以三角形ABC所在平面的法向量为第二坐标系的Z轴，根据所述第二坐标系的Y轴和Z轴确定所述第二坐标系的X；

S54：计算所述第一坐标系与所述第二坐标系的变换矩阵，根据所述变换矩阵对所述第一口扫牙模图像在所述第一坐标系内的位置进行转正，得到第二口扫牙模图像。

优选的，所述第一口扫牙模图像包括具有完整排列牙齿的口扫牙模图像或部分牙齿排列的口扫牙模图像。简言之，待转正的第一口扫牙模图像可以是包含人体口腔上颚或下颚完整的牙齿图像的口扫牙模图像，也可以是包含人体口腔上颚或下颚部分的牙齿图像的口扫牙模图像，只需满足第一口扫牙模图像中所包含的牙齿数量大于三颗即可。

在步骤S52中，牙齿图像组的第二重心坐标为该牙齿图像组中包含的所有牙齿图像的质心坐标的平均值。

通过图5所示的方法可以对任意接收到的口扫牙模图像在当前坐标系下先进行转正，便于后续对牙齿图像的宽度计算。

在某些实施例中，不同所述牙齿图像对应的参考点坐标的预设校正值不同，具体包括：所述口扫牙模图像中的牙齿图像的质心坐标离所述中轴线的距离越远，该牙齿图像对应的参考点坐标的预设校正值取值越大。

例如可以预先在校正值数据库中存储多档校正值，多档校正值数值由低到高或由高到低排列，例如校正值的取值为3、6、8、12至少4档，口扫牙模图像沿牙齿排列方向包括左、中、右三块区域，中间牙齿所在的区域为第一牙齿图像组，第二牙齿图像组位于第一牙齿图像组的左侧，第三牙齿图像组位于第一牙齿图像组的右侧，中部的两颗牙齿左边一颗记为左1、右边一颗记为右1，以左1为起点沿牙弓曲线向左延伸的牙齿依次为左2、左3…依次类推；以右1为起点沿牙弓曲线向右延伸的牙齿依次为右2、右3…依次类推。则越靠近两侧的牙齿，其牙齿图像对应的参考点坐标在计算时，所加的预设校正值越大，越靠近中间位置的牙齿图像对应的参考点坐标再计算时，所加的预设校正值越小。例如最中间的左1牙齿和右1牙齿在计算其对应的参考点坐标时，预设校正值可以取3；位于最左侧或最右侧的牙齿在计算其对应的参考点坐标时，预设校正值可以取12。

如图3所示，在某些实施例中，所述空间坐标系包括多个网格；

所述确定当前牙齿图像上到所述基准轴的距离相差最大的两个像素点包括：

首先进入步骤S301获取当前牙齿图像对应的所有网格的中心点坐标，计算当前牙齿图像对应的所有所述网格的中心点到所述基准轴的距离；

而后进入步骤S302将位于基准轴左右两侧且分别到所述基准轴距离最大的两个网格的中心点坐标作为所述当前牙齿图像上到所述基准轴的距离相差最大的两个像素点。

需要说明的是，左右两侧像素点到所述基准轴距离的方向相反，因而在计算两个牙齿宽度时可以将左右两侧计算得到的最大距离相减取绝对值得到，或者取绝对值后相加得到。只计算所有网格的中心点坐标，相较于统计牙齿图像上所有像素点到基准轴距离的方式，可以有效减少计算量。

如图4所示，在某些实施例中，所述确定当前牙齿图像上到所述基准轴的距离相差最大的两个像素点包括：

首先进入步骤S401以所述基准轴所在的竖直剖面为检测面，所述检测面垂直所述牙齿图像所在平面；

而后进入步骤S402沿所述基准轴的左右两侧平行于所述基准轴移动所述检测面，分别记录基准轴左右两侧所述检测面与当前牙齿图像的交集临界点，将左右两个交集临界点作为所述当前牙齿图像上到所述基准轴的距离相差最大的两个像素点；

所述交集临界点为在移动所述检测面过程中，所述检测面与当前牙齿图像的相交的像素点中距离所述基准轴距离最大的像素点。

在这一实施例中，牙齿图像的范围已在牙齿分割时确认，因而可以通过建立检测面并分别沿基准轴的左右两侧移动(移动过程中保持与基准轴平行)，以确认基准轴左右两侧分别到基准轴距离最大的两个像素点。具体的，以检测面向基准轴左侧移动为例，实时记录基准轴移动的距离，当检测面移动至与牙齿图像左侧部分相切位置时(即在当前采样周期内，检测面仍有与牙齿图像上接触，但是在下一采样周期内，检测面与牙齿图像分离，为提升精度，采样周期可以尽可能小)，记录此时检测面移动的距离即为牙齿图像上位于基准轴左侧的像素点距离基准轴能够达到的最大距离。当检测面沿基准轴右侧移动时，同理可得，此处不再展开。

在第二方面，本发明还提供了一种存储介质，存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如本发明第一方面的方法步骤。

如图9所示，在第三方面，本发明还提供了一种电子设备10，包括处理器101和存储介质102，该存储介质102为如第二方面的存储介质；处理器101用于执行存储介质102中存储的计算机程序以实现如第一方面的方法步骤。

在本实施例中，电子设备为计算机设备，包括但不限于：口扫仪、个人计算机、服务器、通用计算机、专用计算机、网络设备、嵌入式设备、可编程设备、智能移动终端、智能家居设备、穿戴式智能设备、车载智能设备等。存储介质包括但不限于：RAM、ROM、磁碟、磁带、光盘、闪存、U盘、移动硬盘、存储卡、记忆棒、网络服务器存储、网络云存储等。处理器包括但不限于CPU(中央处理器)、GPU(图像处理器)、MCU(微处理器)等。

本领域内的技术人员应明白，上述各实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。这些实施例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。上述各实施例涉及的方法中的全部或部分步骤可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于计算机设备可读取的存储介质中，用于执行上述各实施例方法的全部或部分步骤。

上述各实施例是参照根据实施例的方法、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计算机设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机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设备以特定方式工作的计算机设备可读存储器中，使得存储在该计算机设备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设备上，使得在计算机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。

尽管已经对上述各实施例进行了描述，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改，所以以上仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利保护范围，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领域，均同理包括在本发明的专利保护范围之内。

Claims (10)

1.一种口扫牙模的牙齿宽度计算方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：获取口扫牙模图像，对所述口扫牙模图像按单个牙齿进行分割，得到多个牙齿图像；所述口扫牙模图像置于空间坐标系中；

S2：获取某一所述牙齿图像，计算所述牙齿图像对应的质心坐标，并根据所述质心坐标计算该牙齿图像对应的参考点坐标；

S3：以所述质心坐标和所述参考点坐标的连线作为基准轴，确定当前牙齿图像上到所述基准轴的距离相差最大的两个像素点，将这两个像素点之间的宽度作为当前牙齿图像的牙齿宽度。

2.如权利要求1所述的口扫牙模的牙齿宽度计算方法，其特征在于，所述方法还包括：

S4：重复步骤S2-S3，直至所有所述牙齿图像的牙齿宽度都计算完成，并输出所有所述牙齿图像的牙齿宽度之和。

3.如权利要求1所述的口扫牙模的牙齿宽度计算方法，其特征在于，所述空间坐标系包括多个网格；

计算所述牙齿图像对应的质心坐标包括：

获取当前牙齿图像对应的所有网格的中心点坐标，计算当前牙齿图像对应的所有所述网格的中心点坐标的平均值作为当前牙齿图像对应的质心坐标。

4.如权利要求3所述的口扫牙模的牙齿宽度计算方法，其特征在于，所述方法还包括：

对当前牙齿图像进行边缘检测，当存在某个网格未完全置于当前牙齿图像的区域范围内时，将该网格中未置于当前牙齿图像的区域范围内的部分剔除，并以剔除后剩余网格部分计算该网格对应的中心点坐标。

5.如权利要求1至3任一项所述的口扫牙模的牙齿宽度计算方法，其特征在于，步骤S1在获取口扫牙模图像之后还包括：

对获取的口扫牙模图像进行转正处理，使得所述空间坐标系的纵轴与转正后的所述口扫牙模图像的中轴线对齐；

根据所述质心坐标计算该牙齿图像对应的参考点坐标包括：

所述牙齿图像对应的参考点位于所述空间坐标系的纵轴上，纵坐标为其对应的牙齿图像的质心的纵坐标与预设校正值之和。

6.如权利要求5所述的口扫牙模的牙齿宽度计算方法，其特征在于，不同所述牙齿图像对应的参考点坐标的预设校正值不同，具体包括：所述口扫牙模图像中的牙齿图像的质心坐标离所述中轴线的距离越远，该牙齿图像对应的参考点坐标的预设校正值取值越大。

7.如权利要求1所述的口扫牙模的牙齿宽度计算方法，其特征在于，所述空间坐标系包括多个网格；

所述确定当前牙齿图像上到所述基准轴的距离相差最大的两个像素点包括：

获取当前牙齿图像对应的所有网格的中心点坐标，计算当前牙齿图像对应的所有所述网格的中心点到所述基准轴的距离；

将位于基准轴左右两侧且分别到所述基准轴距离最大的两个网格的中心点坐标作为所述当前牙齿图像上到所述基准轴的距离相差最大的两个像素点。

8.如权利要求1所述的口扫牙模的牙齿宽度计算方法，其特征在于，

所述确定当前牙齿图像上到所述基准轴的距离相差最大的两个像素点包括：

以所述基准轴所在的竖直剖面为检测面，所述检测面垂直所述牙齿图像所在平面；

沿所述基准轴的左右两侧平行于所述基准轴移动所述检测面，分别记录基准轴左右两侧所述检测面与当前牙齿图像的交集临界点，将左右两个交集临界点作为所述当前牙齿图像上到所述基准轴的距离相差最大的两个像素点；

所述交集临界点为在移动所述检测面过程中，所述检测面与当前牙齿图像的相交的像素点中距离所述基准轴距离最大的像素点。

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述的方法步骤。

10.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储介质，所述存储介质为如权利要求9所述的存储介质；

所述处理器用于执行所述存储介质中存储的计算机程序以实现如权利要求1至8任一项所述的方法步骤。

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