[发明专利]一种自动建模方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种自动建模方法，其特征在于，所述方法包括：

将图像集中的照片通过第一预设算法或第二预设算法进行特征点提取，得到两组不同的特征点集，所述第一预设算法和所述第二预设算法为两种不同的特征点提取算法，所述图像集包括同一场景在不同条件下拍摄到的多张照片；

将所述两组不同的特征点集进行特征点匹配，得到多个匹配特征点；

基于所述匹配特征点进行相机标定并生成点云模型；

对所述点云模型进行转化和优化得到简化模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述两组不同的特征点集包括第一组特征点集以及第二组特征点集；

其中，将所述图像集中通过第一预设算法提取得到的特征点组合为第一组特征点集，将所述图像集中通过第二预设算法提取得到的特征点组合为第二组特征点集。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将图像集中的照片通过第一预设算法或第二预设算法提取特征点，得到两组不同的特征点集，包括：针对图像集中的每张照片，通过第一预设算法进行特征点提取；

若通过所述第一预设算法提取得到的特征点数量小于预设值，则通过第二预设算法进行特征点提取。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，若所述图像集中的照片通过所述第一预设算法进行特征点提取得到的特征点数量小于预设值，且通过所述第二预设算法进行特征点提取后得到特征点无法进行特征点匹配，则将所述照片从所述图像集中去除。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述匹配特征点进行相机标定并生成点云模型，包括：

根据所述匹配特征点进行相机标定得到投影矩阵；

获取统一坐标系，将所述匹配特征点统一到所述统一坐标系中；

基于所述投影矩阵以及在统一坐标系下的匹配特征点生成点云模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述点云模型进行转化和优化得到简化模型，包括：

通过预设转化算法将所述点云模型转化为彩色物体模型；

将所述彩色物体模型通过预设简化算法进行优化得到简化模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述通过预设转化算法将所述点云模型转化为彩色物体模型，包括：

基于所述点云模型构造无颜色的物体模型；基于所述无颜色的物体模型生成彩色物体模型。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述点云模型构造无颜色的物体模型，包括：

将所述点云模型中的点云转化为目标格式的点云；

将所述目标格式的点云分为多组点云；

为每组点云设定八叉树搜索索引；

根据所述八叉树搜索索引构造无颜色的物体模型。

9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将所述彩色物体模型通过预设简化算法进行优化得到简化模型，包括：

通过预设简化算法将所述彩色物体模型上的无用点进行删除；

基于未删除的点构建简化模型。

10.一种自动建模装置，其特征在于，所述装置包括：

提取模块，用于将图像集中的照片通过第一预设算法或第二预设算法进行特征点提取，得到两组不同的特征点集，所述第一预设算法和所述第二预设算法为两种不同的特征点提取算法，所述图像集包括同一场景在不同条件下拍摄到的多张照片；

匹配模块，用于将所述两组不同的特征点集进行特征点匹配，得到多个匹配特征点；

生成模块，用于基于所述匹配特征点进行相机标定并生成点云模型；

转化优化模块，用于对所述点云模型进行转化和优化得到简化模型。