[发明专利]一种三维图形识别方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种三维图形识别方法、装置、设备及存储介质，根据目标源图形中每个图形特征点的位置坐标，确定图形特征点之间的特征点距；循环查找在预设范围内，特征点距相同的相似图元对象，并根据所述相似图元对象的图元数据类型进行分组；通过抽取每组中的相似图元对象，组成新的图形，获取图形数据；通过浏览器的图像渲染元素对预先获取的图形数据进行渲染，生成目标三维对象，所述图形数据显示于所述目标三维对象的表面；在浏览器的浏览页面中显示所述目标三维对象。上述方案有效解决了三维图形几何形状的识别问题，避免了使用多个相机采集图像导致的不同步问题，提高识别准确率。

技术领域

本发明涉及图像处理领域技术领域，具体涉及一种三维图形识别方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

维物体识别是计算机视觉领域近年来的研究热点，其在自动驾驶、医学影像处理等方面具有重要的应用前景。但目前的三维图形识别技术仍存在较为复杂，基于深度学习的三维图形识别需要的训练数据较多，不够灵活的问题，因此，需要提供更加有效的方案。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种三维图形识别方法、装置、设备及存储介质，有效解决了深度学习的三维图形识别需要的训练数据较多，不够灵活的问题，提高识别准确率。

本发明通过以下技术手段解决上述技术问题：

一种三维图形识别方法，所述方法包括：

根据目标源图形中每个图形特征点的位置坐标，确定所述图形特征点之间的特征点距；

循环查找在预设范围内，特征点距相同的相似图元对象，并根据所述相似图元对象的图元数据类型进行分组；

通过抽取每组中的相似图元对象，组成新的图形，获取图形数据；

通过浏览器的图像渲染元素对预先获取的图形数据进行渲染，生成目标三维对象，所述图形数据显示于所述目标三维对象的表面；

在所述浏览器的浏览页面中显示所述目标三维对象。

优选的，所述根据目标源图形中每个图形特征点的位置坐标，确定所述图形特征点之间的特征点距之前还包括：获取预先选择的目标源图形；

采集目标源图形中的多个图形特征点；

所述采集源图形之前还包括：读取预先定义的配置文件。

优选的，所述根据目标源图形中每个图形特征点的位置坐标，确定所述图形特征点之间的特征点距包括：

将预先选择的目标源图形输入神经网络进行特征提取，获得所述目标源图形在至少一个网络层级的图像特征；

计算所述图像特征对应的真实值与网络预测值之间的欧式距离；

其中，根据下式计算图像特征对应的真实值与网络预测值之间欧式距离：

式中，x为3D点，R与t为真实值对应的旋转矩阵与平移向量，与为预测值得旋转矩阵与平移向量。

优选的，所述通过抽取每组中的相似图元对象，组成新的图形包括：

获取目标源图形中的图元数量；

当所述图元数量与相似图元对象的图元数目相等时，停止抽取动作，获得新的图形。

优选的，所述图像渲染元素包括：二维图像渲染元素和三维图像渲染元素；所述通过所述浏览器的图像渲染元素对所述文本数据进行渲染，生成目标三维对象，包括：通过所述二维图像渲染元素的文字绘制接口将所述文本数据绘制到画布上，得到目标画布；通过所述二维图像渲染元素的图片转换接口对所述目标画布进行转换，生成目标图片；通过所述三维图像渲染元素调用的三维绘图接口将所述目标图片渲染到原始三维对象上，得到所述目标三维对象。