[发明专利]环视全景图像生成方法、装置、电子设备及存储介质在审
申请号: | 202110272148.0 | 申请日: | 2021-03-12 |
公开(公告)号: | CN113066003A | 公开(公告)日: | 2021-07-02 |
发明(设计)人: | 夏春秋 | 申请(专利权)人: | 深圳市唯特视科技有限公司 |
主分类号: | G06T3/00 | 分类号: | G06T3/00;G06T3/40;G06T5/50;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 518057 广东省深圳市南山区粤海街道高新区*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 环视 全景 图像 生成 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种环视全景图像生成方法,其特征在于,包括:
S1、获取多个拍摄装置采集到的目标物多方向上的第一图像和目标物周围环视全景俯视图像,所述多个拍摄装置置于所述目标物上;
S2、根据所述第一图像和所述环视全景俯视图像,设计神经网络模型,所述第一图像作为所述神经网络的输入,所述环视全景俯视图像作为所述神经网络的输出;
S3、获取所述多个拍摄装置采集到的目标物多方向上的第二图像,运用所述神经网络模型,输出目标物环视全景图像。
2.根据权利要求1所述的环视全景图像生成方法,其特征在于,所述获取多个拍摄装置采集到的目标物多方向上的第一图像和目标物周围环视全景俯视图像,所述多个拍摄装置置于所述目标物上包括:
在所述目标物前后左右四个方向放置鱼眼相机,拍摄所述目标物周围图像;
使用标准镜头摄像头,在所述目标物中心上方拍摄俯瞰图像;
对所述第一图像和所述环视全景俯视图像进行预处理。
3.根据权利要求1所述的环视全景图像生成方法,其特征在于,所述神经网络模型包括生成网络和辨别网络,所述生成网络用于将潜在空间中的随机点即随机向量作为输入,并将所述随机向量解码为合成图像:所述辨别网络用于将图像作为输入,并预测图像是来自训练集真实图像还是由生成器网络创建。
4.根据权利要求2所述的环视全景图像生成方法,其特征在于,所述对所述第一图像和所述环视全景俯视图像进行预处理包括:
对所述第一图像和所述环视全景俯视图像进行灰度化和二值化。
5.根据权利要求1至4任意一项所述的环视全景图像生成方法,其特征在于,所述目标物为车辆、轮船、飞行器。
6.一种环视全景图像生成装置,其特征在于,包括:
训练图像获取模块,用于获取多个拍摄装置采集到的目标物多方向上的第一图像和目标物周围环视全景俯视图像,所述多个拍摄装置置于目标物上;
神经网络模型建立模块,用于根据所述第一图像和所述环视全景俯视图像,设计神经网络模型,所述第一图像作为所述神经网络的输入,所述环视全景俯视图像作为所述神经网络的输出;
环视全景图像预测模块,用于获取所述多个拍摄装置采集到的目标物多方向上的第二图像,运用所述神经网络模型,输出环视全景图像。
7.根据权利要求6所述的环视全景图像生成装置,其特征在于,所述训练图像获取模块进一步包括:
鱼眼相机,置于所述目标物前后左右四个方向,所述鱼眼相机用于拍摄所述目标物周围图像;
标准镜头摄像头,用于在所述目标物中心上方拍摄俯瞰图像;
图像预处理模块,用于对所述第一图像和所述环视全景俯视图像进行预处理。
8.根据权利要求6或7任意一项所述的环视全景图像生成装置,其特征在于,所述神经网络模型包括生成网络和辨别网络,所述生成网络用于将潜在空间中的随机点即随机向量作为输入,并将其解码为合成图像:所述辨别网络用于将图像作为输入,并预测图像是来自训练集真实图像还是由生成器网络创建。
9.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时,实现如权利要求1至5任一项所述环视全景图像生成方法的步骤。
10.一种存储介质,所述存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述环视全景图像生成方法的步骤。
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