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公开(公告)号：CN119183020A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411204335.5
申请日：2024-08-29
Applicant: 北京城市网邻信息技术有限公司
IPC: H04N23/698 , H04N23/695 , H04N13/221 , G06T7/73 , G06T7/80
Abstract: 本申请实施例提供基于有向图的拍摄点位连线方法、装置、设备及介质。在本申请实施例中，获取在第一拍摄点位拍摄得到包含有深度信息的全景图像；在全景图像中包含有平面图像和门图像；基于全景图像进行场景信息提取，得到门点信息和平面信息；利用平面信息，从全景图像中提取出至少一个有效平面；利用有效平面和/或门点信息，从全景图像中预测一个满足筛选条件的下一拍摄点位。用户只需要将相机移动到预测得到的下一个拍摄点位进行第二全景图像的拍摄，能够保证拍摄图像连贯性效果，同时也不会拍摄过多的重复图像内容。能够满足生成全景图像的多点位连续拍摄的需求，更好的引导拍摄用户进行连续、高效的拍摄完成全景图像。
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公开(公告)号：CN119137623A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202280095822.5
申请日：2022-11-21
Applicant: 北京城市网邻信息技术有限公司
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明提供一种空间结构图和户型图生成方法、装置、设备和存储介质，包括：获取信息采集终端在目标空间中至少一个拍摄点位得到的点云数据和全景图像；根据至少一个拍摄点位的点云数据，获取目标空间的空间轮廓；获取在目标全景图像中识别的目标介质，目标介质为目标空间中的实体介质在目标全景图中的图像，目标全景图像是所述至少一个拍摄点位的全景图像中，用于识别目标介质的全景图像；在空间轮廓中确定所述目标介质对应的映射介质，以获取目标空间的空间结构图。本方案通过全景图像辅助确定目标空间中的目标介质即门体和窗体等在目标空间的空间轮廓中的位置，提升生成的空间结构图的准确性。
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公开(公告)号：CN117218000A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311181400.2
申请日：2023-09-13
Applicant: 北京城市网邻信息技术有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种全景图像拼接方法、装置、设备和存储介质，包括：获取目标场景的多张场景图像以及目标场景的深度图，在深度图中标定多组相邻场景图像对应的多个图像重叠区域，从每个图像重叠区域中选取出图像重叠子区域，图像重叠子区域中各个像素对应的深度梯度值小于第一预设阈值。根据多个图像重叠子区域内各个像素点对应的深度值，确定多张场景图像中各个像素点对应的目标深度值。根据目标深度值，对多张场景图像进行图像展开处理，获得多张平面展开图像，融合多张平面展开图像，获得目标场景对应的全景图像，降低了图像重叠区域与非图像重叠区域之间的深度差值，有效避免了图像拼接边缘处出现扭曲或者割裂现象。
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公开(公告)号：CN110490967A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910296077.0
申请日：2019-04-12
Applicant: 北京城市网邻信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了图像处理和对象建模方法与设备、图像处理装置及介质。该图像处理方法包括：利用拍摄的至少一幅全景图像的几何关系，估计相机的位置、以及该全景图像上的匹配特征点的三维点坐标；对于每幅全景图像，基于该全景图像上的、特征轮廓属于特定类别的像素点中的边缘像素点所围成的轮廓，生成该全景图像的在三维空间中的平面轮廓；以及将拍摄每幅全景图像时的全景相机的位置的尺度和每幅全景图像的三维空间中的平面轮廓的尺度进行归一化。通过利用全景相机拍摄的全景图像，生成三维对象在三维空间中的平面轮廓乃至生成三维对象的3D模型，能够有效提高所生成的对象模型的分辨率。
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公开(公告)号：CN110490916A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910295558.X
申请日：2019-04-12
Applicant: 北京城市网邻信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了三维对象建模方法与设备、图像处理装置及介质。该方法包括：提取每幅全景图像的在三维空间中的平面轮廓；将相机位置的尺度与每幅全景图像的在三维空间中的平面轮廓的尺度进行归一化，得到经过归一化的各全景图像的在三维空间中的平面轮廓；基于相机位置，对经过尺度归一化的各全景图像的在三维空间中的平面轮廓的三维点坐标进行旋转和平移操作，以将其统一到同一个坐标系中，将各对象轮廓拼接成多对象平面轮廓。通过使用高分辨率的全景图像，能够提高为三维对象所构建的模型的分辨率，通过坐标变换进行多轮廓拼接、以及后续的多轮廓优化，能够提高对象建模的精度，由此能够有效提高所生成的三维对象的模型的分辨率和准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119559100A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411603778.1
申请日：2024-11-11
Applicant: 北京城市网邻信息技术有限公司
Abstract: 本申请实施例提供一种图像处理方法、设备、存储介质及程序产品。在本申请实施例中，通过获取具有初始位姿的目标图像，并根据其深度信息将其转换为点云数据，基于点云数据的法向量进行平面分割，以识别出至少一个目标平面；若目标平面数量达到或超过设定数量阈值，从这些平面中提取至少一组由三个相互垂直的目标平面组成的平面组合，通过这些组合的法向量矩阵确定目标图像的矫正位姿；若目标平面数量不足，则从点云数据中提取基准平面，根据法向量确定矫正位姿；最终根据矫正位姿对目标图像进行垂直矫正，从而提高目标图像矫正的准确性和鲁棒性，简化操作流程，减少人工干预，提升三维重建质量或VR展示的效果。
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公开(公告)号：CN110675314B
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN201910296079.X
申请日：2019-04-12
Applicant: 北京城市网邻信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了图像处理和三维对象建模方法与设备、图像处理装置及介质。该图像处理方法包括：利用拍摄的至少一幅全景图像的几何关系，估计相机的位置、以及该全景图像上的匹配特征点的三维点坐标；对于每个全景图像，通过用于提取图像轮廓的深度学习模型，提取该全景图像的在三维空间中的平面轮廓；以及将拍摄每幅全景图像时的全景相机的位置的尺度和每幅全景图像的三维空间中的平面轮廓的尺度进行归一化。通过利用全景相机拍摄的高分辨率的全景图像，能够提高三维对象的模型的分辨率，通过深度学习模型提取图像的平面轮廓，能够提高对象建模所需的准备数据的精度，由此能够有效提高所生成的三维对象模型的分辨率和准确度。
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公开(公告)号：CN110490967B
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN201910296077.0
申请日：2019-04-12
Applicant: 北京城市网邻信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了图像处理和对象建模方法与设备、图像处理装置及介质。该图像处理方法包括：利用拍摄的至少一幅全景图像的几何关系，估计相机的位置、以及该全景图像上的匹配特征点的三维点坐标；对于每幅全景图像，基于该全景图像上的、特征轮廓属于特定类别的像素点中的边缘像素点所围成的轮廓，生成该全景图像的在三维空间中的平面轮廓；以及将拍摄每幅全景图像时的全景相机的位置的尺度和每幅全景图像的三维空间中的平面轮廓的尺度进行归一化。通过利用全景相机拍摄的全景图像，生成三维对象在三维空间中的平面轮廓乃至生成三维对象的3D模型，能够有效提高所生成的对象模型的分辨率。
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公开(公告)号：CN110675314A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910296079.X
申请日：2019-04-12
Applicant: 北京城市网邻信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了图像处理和三维对象建模方法与设备、图像处理装置及介质。该图像处理方法包括：利用拍摄的至少一幅全景图像的几何关系，估计相机的位置、以及该全景图像上的匹配特征点的三维点坐标；对于每个全景图像，通过用于提取图像轮廓的深度学习模型，提取该全景图像的在三维空间中的平面轮廓；以及将拍摄每幅全景图像时的全景相机的位置的尺度和每幅全景图像的三维空间中的平面轮廓的尺度进行归一化。通过利用全景相机拍摄的高分辨率的全景图像，能够提高三维对象的模型的分辨率，通过深度学习模型提取图像的平面轮廓，能够提高对象建模所需的准备数据的精度，由此能够有效提高所生成的三维对象模型的分辨率和准确度。
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公开(公告)号：CN119071638A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411053273.2
申请日：2024-08-01
Applicant: 北京城市网邻信息技术有限公司
IPC: H04N23/698 , H04N23/95 , H04N13/271 , H04N13/296
Abstract: 本申请实施例提供拍摄点位预测方法、装置、设备及介质。在本申请实施例中，获取在第一拍摄点位拍摄得到包含有深度信息的全景图像；在全景图像中包含有平面图像和门图像；基于全景图像进行场景信息提取，得到门点信息和平面信息；利用平面信息，从全景图像中提取出至少一个有效平面；利用有效平面和/或门点信息，从全景图像中预测一个满足筛选条件的下一拍摄点位。用户只需要将相机移动到预测得到的下一个拍摄点位进行第二全景图像的拍摄，能够保证拍摄图像连贯性效果，同时也不会拍摄过多的重复图像内容。能够满足生成全景图像的多点位连续拍摄的需求，更好的引导拍摄用户进行连续、高效的拍摄完成全景图像。
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