[发明专利]从三视图重建三维模型的方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种从三视图重建三维模型的方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：获取每一个视图中每条二维边在三维空间的反向投影；依据所述每一个视图中每条二维边在三维空间的反向投影，获取三个不同视图的反向投影相交的所有点所构建的三维候选边；依据所述三个不同视图的反向投影相交的所有点所构建的三维候选边，获取通过深度神经网络构建候选边所形成实际面的环；依据所述通过深度神经网络构建候选边所形成实际面的环，获取所述实际面的环通过拟合参数化模型而获得的三维模型。本申请能够简单且高效的办法来解决CAD中从三视图重建三维模型的问题，在恢复物体的拓扑信息时避免了对几何形状类型的限制，应用范围更广。

技术领域

本公开一般涉及模型构建技术领域，具体涉及一种从三视图重建三维模型的方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

从三个正交投影的视图重建三维物体是计算机辅助设计领域长期存在的一个问题。该问题成功的解决方案可以使得用户在二维交互界面上通过绘制草图来方便地创建三维物体模型。

在现有技术中，正交投影是三维模型构建中最常用的一种方法，其步骤为：首先通过正交视图中的二维顶点生成的所有可能的三维顶点，这些方法逐步枚举所有可能的三维边、三维面和实心体，然后将这些候选者重投影到每个视图上，以检查是否存在匹配。该方法的不足之处为：物体的类型局限于一些常见类型的面，包括平面和有限的二次曲面，例如圆柱体、球体和环面，当出现复杂物体时，例如由两个相交的二次曲面形成的高阶曲线或B样条曲线时，搜索成本变得极其高昂，另外，搜索所有有效的面的过程，尤其是曲面，非常复杂，每个步骤往往需要多次重投影以检查必要条件；由于中间步骤的歧义性，可能还会采取回溯和启发式方法，导致流程复杂，效率比较低。

发明内容

鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，期望提供一种从三视图重建三维模型的方法、装置、设备及存储介质，能够符合目前在从三视图重建三维模型的具体需求。

基于本发明实施例的一个方面，本申请实施例提供了一种从三视图重建三维模型的方法，所述方法包括：

获取每一个视图的二维边在三维空间的反向投影；

依据所述每一个视图的二维边在三维空间的反向投影，获取三个不同视图的反向投影相交的所有点所构建的三维候选边，所述三个不同视图包括正视图、俯视图和侧视图；

依据所述三个不同视图的反向投影相交的所有点所构建的三维候选边，获取通过深度神经网络构建的候选边所形成实际面的环，每一个所述实际面的环与三维空间物体的实际面相对应；

依据所述通过深度神经网络构建的候选边所形成实际面的环，获取所述实际面的环通过拟合参数化模型而获得的三维模型。

在另一个实施例中，所述依据所述每一个视图的二维边在三维空间的反向投影，获取三个不同视图的反向投影相交的所有点所构建的三维候选边，包括：

获取对三维空间进行体素化的多个三维体素；

依据所述对三维空间进行体素化的多个三维体素，获取每个所述三维体素投影到三个不同视图的二维视图的位置；

依据所述每个所述三维体素投影到三个不同视图的二维视图的位置，获取每一个所述三维体素在每一个所述不同视图的二维视图的匹配线信息；

依据所述每一个所述三维体素在每一个所述不同视图的二维视图的匹配线信息，获取所述三维体素中的三维候选体素；

依据所述三维候选体素，获取在所述三个不同视图的二维视图中具有相同匹配线的三维候选体素构建为三维候选边。

在另一个实施例中，所述三维候选边与所述二维视图的三个不同视图的匹配线相关联。

在另一个实施例中，所述依据所述三个不同视图的反向投影相交的所有点所构建的三维候选边，获取通过深度神经网络构建的候选边所形成实际面的环，包括：