[发明专利]一种同名点提取方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种同名点提取方法，其特征在于，包括：

根据目标区域对应的图像数据和模型数据分别确定视频图像和三维模型，对齐所述三维模型和所述视频图像；

基于与所述视频图像对齐的三维模型确定图像缓存后，根据所述图像缓存确定第一特征点集，根据所述视频图像确定第二特征点集，对所述第一特征点集和所述第二特征点集进行匹配得到初始点对集合；

对所述初始点对集合进行噪点剔除，得到目标点对集合，其中，所述目标点对集合包括至少一组目标点对，所述目标点对包括相互对应的第一目标特征点和第二目标特征点；

确定所述第一目标特征点在所述三维模型中的三维坐标，确定所述第二目标特征点在所述视频图像中的二维坐标，基于所述第一目标特征点的三维坐标和所述第二目标特征点的二维坐标确定同名点集。

2.根据权利要求1所述的同名点提取方法，其特征在于，根据目标区域对应的图像数据和模型数据分别确定视频图像和三维模型，包括：

将所述目标区域对应的所述图像数据和所述模型数据加载到渲染引擎中；

基于所述渲染引擎确定所述图像数据对应的视频图像和所述模型数据对应的三维模型。

3.根据权利要求2所述的同名点提取方法，其特征在于，对齐所述三维模型和所述视频图像，包括：

基于用户在所述渲染引擎中触发的调整指令，对齐所述三维模型和所述视频图像。

4.根据权利要求1所述的同名点提取方法，其特征在于，根据所述图像缓存确定第一特征点集，根据所述视频图像确定第二特征点集，对所述第一特征点集和所述第二特征点集进行匹配得到初始点对集合，包括：

基于特征提取算法从所述图像缓存中提取所述第一特征点集，从所述视频图像中提取所述第二特征点集；

基于特征匹配算法对所述第一特征点集和所述第二特征点集进行匹配，得到所述初始点对集合。

5.根据权利要求2所述的同名点提取方法，其特征在于，基于所述渲染引擎确定所述图像数据对应的视频图像和所述模型数据对应的三维模型，包括：

在所述渲染引擎中分别基于两个并列的界面显示所述图像数据对应的视频图像和所述模型数据对应的三维模型。

6.根据权利要求5所述的同名点提取方法，其特征在于，对所述初始点对集合进行噪点剔除，得到目标点对集合，包括：

在所述渲染引擎中确定所述初始点对集合包含的各组第一初始特征点和第二初始特征点的连接线，并确定所述连接线与预设标准线的夹角；

将各所述夹角放入按角度分割的直方图中，根据包含角度最多的矩形框中各所述角度对应的所述第一初始特征点和所述第二初始特征点，确定所述目标点对集合，所述直方图包括至少一个按角度分割的矩形框。

7.根据权利要求1所述的同名点提取方法，其特征在于，还包括：

基于与所述视频图像对齐的三维模型确定深度缓存和相机参数；

相应地，确定所述第一目标特征点在所述三维模型中的三维坐标，包括：

基于所述深度缓存和所述相机参数确定所述第一目标特征点在所述三维模型中的三维坐标。

8.一种同名点提取装置，其特征在于，包括：

第一确定模块，用于根据目标区域对应的图像数据和模型数据分别确定视频图像和三维模型，对齐所述三维模型和所述视频图像；

提取模块，用于基于与所述视频图像对齐的三维模型确定图像缓存后，根据所述图像缓存确定第一特征点集，根据所述视频图像确定第二特征点集，对所述第一特征点集和所述第二特征点集进行匹配得到初始点对集合；

剔除模块，用于对所述初始点对集合进行噪点剔除，得到目标点对集合，其中，所述目标点对集合包括至少一组目标点对，所述目标点对包括相互对应的第一目标特征点和第二目标特征点；

执行模块，用于确定所述第一目标特征点在所述三维模型中的三维坐标，确定所述第二目标特征点在所述视频图像中的二维坐标，基于所述第一目标特征点的三维坐标和所述第二目标特征点的二维坐标确定同名点集。