[发明专利]三维模型检索装置、检索系统、检索方法及计算机可读存储介质在审
申请号: | 201710824563.6 | 申请日: | 2017-09-13 |
公开(公告)号: | CN110019901A | 公开(公告)日: | 2019-07-16 |
发明(设计)人: | 彭明鑫 | 申请(专利权)人: | 深圳三维盘酷网络科技有限公司 |
主分类号: | G06F16/583 | 分类号: | G06F16/583;G06T15/00 |
代理公司: | 深圳市智享知识产权代理有限公司 44361 | 代理人: | 蔺显俊;梁琴琴 |
地址: | 518000 广东省深圳市南山区*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 特征数据 三维模型检索 二维图像 检索结果 坐标矫正 相似度 计算机可读存储介质 二维图像生成单元 特征获取单元 检索系统 处理单元 去色处理 三维模型 输出单元 特征匹配 用户体验 坐标校正 比对 检索 选区 输出 | ||
本发明提供一种三维模型检索装置包括坐标矫正单元,其对第一模型进行坐标矫正;二维图像生成单元,用于获取完成坐标校正的第一模型的标准二维图像;二维图像处理单元,对第一模型的标准二维图像进行选区和去色处理,获得描述该第一模型的第一特征数据;特征获取单元,用于获取第二特征数据;特征匹配单元,其将第一特征数据和多个第二特征数据分别进行比对并计算第一特征数据和每个第二特征数据的相似度值;以及输出单元,其输出多个第二模型以及对应的相似度值作为检索结果;所述第二模型为三维模型。本发明还提供一种三维模型检索方法,本发明提供的三维模型检索系统以及三维模型检索方法具有可以快速获得检索结果,用户体验较好的优点。
【技术领域】
本发明涉及第一模型检索领域,特别涉及一种三维模型检索装置、检索系统、检索方法及计算机可读存储介质。
【背景技术】
目前,三维模型的应用越来越广泛,工业产品设计、虚拟现实、三维游戏、教育、影视动画等行业都广泛使用三维模型。在互联网上有数以兆计的三维模型存在,并且每天都有大量的三维模型产生和传播,因而存在着对三维模型进行检索分析的迫切需求。
现有的三维模型检索方法大致可以分为两大类:基于关键字的检索方法和基于内容的检索方法,基于关键字的检索方法是指有文字来描述三维模型的特征,如三维模型的尺寸、材料、颜色等,这种方法适用于早期三维模型量不大的情形,随着三维模型数量的急剧增长,基于关键字的检索方法不能适应检索要求,越来越多的三维模型检索方法的研究转向了基于内容的检索方法,现有的基于内容的检索方法大致可分为三类:基于特征向量的方法、基于拓扑结构的方法和基于二维图像的方法。
传统的基于内容的检索方法中,有些方法处理方式复杂,数据量大,不能较为快速地检索出结果,有些方法则是特征比较简单,模型的信息描述不够准确,检索精度不高,导致用户体验不好。
【发明内容】
为克服上述传统的三维模型检索方法不能较为快速地检索出结果,用户体验不好的问题,本发明提供一种三维模型检索装置、检索系统、检索方法及计算机可读存储介质。
本发明提供一种三维模型检索装置,其用于对输入的第一模型进行检索,以匹配对应的第二模型,所述三维模型检索装置包括:坐标矫正单元,其对第一模型进行坐标矫正,使得该第一模型的重心和坐标轴方向同三维模型检索装置预定的原点和坐标轴方向一致;二维图像生成单元,用于获取完成坐标校正的第一模型的标准二维图像;二维图像处理单元,对第一模型的标准二维图像进行选区和去色处理,获得描述该第一模型的第一特征数据;特征获取单元,用于获取与多个第二模型分别对应的第二特征数据;特征匹配单元,其将第一特征数据和多个第二特征数据分别进行比对并计算第一特征数据和每个第二特征数据的相似度值;以及输出单元,其输出多个第二模型以及对应的相似度值作为检索结果;所述第二模型为三维模型。
优选地,所述二维图像处理单元包括选择模块,当所述第一模型形成多张标准二维图像时,所述选择模块在第一模型所形成的多张标准二维图像中选取具有关联关系的至少三张标准二维图像,并对所选择的至少三张标准二维图像进行二维图像处理以获得描述该第一模型的第一特征数据。
优选地,所述二维图像处理单元进一步包括渲染模块,所述渲染模块对选区模块框选后的二维图像进行渲染转换成正方形的二维图像。
优选地,所述二维图像处理单元进一步包括缩小模块,所述缩小模块对所述渲染后的二维图像进行缩小操作。
优选地,所述二维图像处理单元进一步包括极化模块,所述极化模块用以对去色处理后的灰阶图像以预定的灰阶值为分界点将所述二维图像极化为二值图像。
本发明还提供一种三维模型检索系统,所述三维模型检索系统采用前述的三维模型检索装置。
优选地,所述三维模型检索系统进一步包括三维模型库,所述三维模型库中存储了多个第二模型和/或同所述第二模型对应的第二特征数据。
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