[发明专利]一种三维重建方法、装置、电子设备及可读存储介质

说明书

本申请涉及图像处理技术领域，具体公开了一种三维重建方法、三维重建装置、电子设备及计算机可读存储介质。该三维重建方法包括：对待重建对象的图像进行特征提取，得到特征向量，其中，所述特征向量用于表征所述待重建对象的形状特征信息；根据所述特征向量及针对所述待重建对象的预设模板，生成特征图，所述预设模板用于表征所述待重建对象的三维结构信息；将所述特征图输入至已训练的图卷积神经网络中，得到所述待重建对象的三维重建结果。通过本申请方案，可以提升三维重建的稳定性。

技术领域

本申请属于图像处理技术领域，尤其涉及一种三维重建方法、三维重建装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

针对人的身体部位的三维重建一直是计算视觉中的一个热点问题，在虚拟现实(Virtual Reality，VR)和增强现实(Augmented Reality，AR)领域均有着广泛的应用。传统的三维重建技术需要依赖较为复杂及昂贵的设备，如三维扫描仪、多视角相机或惯性传感器等。当前，虽已发展出了基于单张图像的三维重建技术，但这些三维重建技术也仍存在着重建效果不稳定等问题。

发明内容

本申请提供了一种三维重建方法、三维重建装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以解决现有的三维重建技术所存在的重建效果不稳定的问题。

第一方面，本申请提供了一种三维重建方法，包括：

对待重建对象的图像进行特征提取，得到特征向量，其中，上述特征向量用于表征上述待重建对象的形状特征信息；

根据上述特征向量及针对上述待重建对象的预设模板，生成特征图，上述预设模板用于表征上述待重建对象的三维结构信息；

将上述特征图输入至已训练的图卷积神经网络(Graph Convolutional Network，GCN)中，得到上述待重建对象的三维重建结果。

第二方面，本申请提供了一种三维重建装置，包括：

提取模块，用于对待重建对象的图像进行特征提取，得到特征向量，其中，上述特征向量用于表征上述待重建对象的形状特征信息；

生成模块，用于根据上述特征向量及针对上述待重建对象的预设模板，生成特征图，上述预设模板用于表征上述待重建对象的三维结构信息；

重建模块，用于将上述特征图输入至已训练的图卷积神经网络中，得到上述待重建对象的三维重建结果。

第三方面，本申请提供了一种电子设备，上述电子设备包括存储器、处理器以及存储在上述存储器中并可在上述处理器上运行的计算机程序，上述处理器执行上述计算机程序时实现如上述第一方面的方法的步骤。

第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，上述计算机可读存储介质存储有计算机程序，上述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面的方法的步骤。

第五方面，本申请提供了一种计算机程序产品，上述计算机程序产品包括计算机程序，上述计算机程序被一个或多个处理器执行时实现如上述第一方面的方法的步骤。

本申请与现有技术相比存在的有益效果是：对于待重建对象的图像来说，本申请首先对该图像进行特征提取，得到用于表征上述待重建对象的形状特征信息的特征向量，然后会将该特征向量与针对该待重建对象的预设模板相结合来生成特征图，最后将该特征图输入至已训练的图卷积神经网络中，以此得到该待重建对象的三维重建结果。上述过程中，通过特征向量与预设模板的结合，使得最终所生成的特征图在包含有待重建对象的形状特征的基础上，还获得了预设模板所展示的待重建对象的三维结构信息，由此一来，已训练的图卷积神经网络可更好地处理该特征图，所获得的三维重建结果也会更为准确，保障了三维重建的稳定性。

附图说明