室內二維平面圖的生成方法、裝置和系統的制作方法
【技術領域】
[0001]本公開一般涉及計算機技術領域，具體涉及圖像處理技術，尤其涉及一種室內二維平面圖的生成方法、裝置和系統。
【背景技術】
[0002]現有的室內二維平面圖恢復技術，主要有兩大類:一類是基于深度傳感器恢復并重建出室內二維平面圖；另一類是基于圖像恢復并重建出室內二維平面圖。
[0003]然而現有的室內二維平面圖恢復技術存在如下的問題。
[0004]對于第一類技術，需要較為專業的深度傳感器，并且大場景中由于傳感器存在較大誤差，恢復得到室內二維平面圖會存在較大的誤差。
[0005]對于第二類技術，在得到室內二維平面圖的過程中，需要人工參與，效率較低。此夕卜，在第二類技術中，對一些復雜場景的識別準確度較低。
【發明內容】
[0006]鑒于現有技術中的上述缺陷或不足，期望提供一種室內二維平面圖的生成方法、裝置和系統，其可利用普通攝像頭采集到的室內平面圖像自動的生成室內二維平面圖，且識別準確率較高。
[0007]為了實現上述一個或多個目的，本申請實施例提供了一種室內二維平面圖的生成方法，包括:接收由多個攝像頭拍攝的多個室內平面圖像；基于接收到的室內平面圖像拼接生成室內全景圖像；提取全景圖像中的有效線特征，有效線特征包括代表墻面與地面交界線的線特征；基于有效線特征生成室內二維平面圖。
[0008]第二方面，本申請實施例提供了一種室內二維平面圖的生成裝置，包括:接收模塊，配置用于接收由多個攝像頭拍攝的多個室內平面圖像；全景圖像生成模塊，配置用于基于室內平面圖像拼接生成室內全景圖像；有效線特征提取模塊，配置用于提取有效線特征，有效線特征包括代表墻面與地面的交界線的線特征；平面圖生成模塊，配置用于基于有效線特征生成室內二維平面圖。
[0009]第三方面，本申請實施例還提供了一種室內二維平面圖的生成系統，包括采集器和處理器；其中，采集器用于采集多個室內平面圖像；處理器用于基于接收到的室內平面圖像拼接生成室內全景圖像；提取全景圖像中的有效線特征，有效線特征包括代表墻面與地面交界線的線特征；以及，基于有效線特征生成室內二維平面圖。
[0010]本申請實施例提供的室內二維平面圖的生成方法、裝置和系統，相較于現有技術，其不需要專用傳感器，更加便捷；無需后期處理，更加快速；不需人工參與，可基于獲取到的室內平面圖像自動生成。
[0011]此外，由于提取的有效線特征中包含了尺度信息，因而最終得到的二維平面圖中的各條線段之間具有相對地空間位置關系，并且每條線段還包含了尺度信息，從而為后續使用提供了方便。
【附圖說明】
[0012]通過閱讀參照以下附圖所作的對非限制性實施例所作的詳細描述，本申請的其它特征、目的和優點將會變得更明顯:
[0013]圖1示出了根據本申請一個實施例的室內二維平面圖的生成方法的示意性流程圖；
[0014]圖2示出了有關基于接收到的室內平面圖像拼接生成室內全景圖像的一個實施例的示意性流程圖；
[0015]圖3示出了有關提取全景圖像中的全部線特征的一個實施例的示意性流程圖；
[0016]圖4示出了二進方塊400及其中的一個基401的示意性示意圖；
[0017]圖5示出了有關從全部線特征中提取有效線特征的一個實施例的示意性流程圖；
[0018]圖6示出了有關基于有效線特征生成室內二維平面圖的一個實施例的示意性流程圖；
[0019]圖7示出了根據本申請的一個實施例的室內二維平面圖的生成裝置的示意性結構圖；
[0020]圖8示出了根據本申請的一個實施例的室內二維平面圖的生成系統的示意性結構圖；
[0021]圖9示出了圖8中采集器810的一個實施例的示意性結構圖。
【具體實施方式】
[0022]下面結合附圖和實施例對本申請作進一步的詳細說明。可以理解的是，此處所描述的具體實施例僅僅用于解釋相關發明，而非對該發明的限定。另外還需要說明的是，為了便于描述，附圖中僅示出了與發明相關的部分。
[0023]需要說明的是，在不沖突的情況下，本申請中的實施例及實施例中的特征可以相互組合。下面將參考附圖并結合實施例來詳細說明本申請。
[0024]圖1示出了根據本申請一個實施例的室內二維平面圖的生成方法的示意性流程圖 100。
[0025]如圖1所示，在步驟110中，接收由多個攝像頭拍攝的多個室內平面圖像。例如，可以將多個攝像頭位置設置在能夠采集到室內場景全貌的任意位置。或者，還可以用具有陀螺儀等可檢測偏轉、傾斜的傳感器的帶拍照功能的電子設備來拍攝室內平面圖像。例如，可利用包含陀螺儀的手機的攝像頭來拍攝室內平面圖像。由于手機中的陀螺儀可檢測手機的偏轉和傾斜角度，進而可以獲得與其拍攝到的室內平面圖像相對應的拍攝參數，例如拍攝角度等。
[0026]接下來，在步驟120中，基于接收到的室內平面圖像拼接生成室內全景圖像。
[0027]從步驟110接收到的多個室內平面圖像中，可以得到每個室內平面圖像的拍攝參數，進而，可利用這些室內平面圖像內包含的拍攝參數信息來將多個室內平面圖像拼接形成室內全景圖像。
[0028]圖2示出了基于接收到的室內平面圖像拼接生成室內全景圖像，也即是圖1中的步驟120的一個實施例的示意性流程圖。
[0029]如圖2所示，在步驟121中，提取每個室內平面圖像中的特征點。例如，可以提取每個室內平面圖像中的尺度不變特征(Scale-1nvariant feature transform，SIFT)。例如，可以通過如下的幾個步驟來完成SIFT特征的提取:首先，可通過例如高斯微分函數來檢測每個室內平面圖像中潛在的對于尺度和旋轉不變的興趣點。接著，在興趣點位置上，確定關鍵點的位置和尺度。接著，基于圖像局部的梯度方向，給每個關鍵點分配方向。最后，在每個關鍵點的領域內測量圖像局部的梯度，并用一個特征向量來表達。
[0030]接著，在步驟122中，基于特征點確定各室內平面圖像的鄰接關系。例如，在一種實施方式中，如果多個室內平面圖像包含相互匹配的基于SIFT特征的特征點構成的特征向量，則該多個室內平面圖像具有鄰接關系。
[0031]接著，在步驟123中，獲取每個室內平面圖像的拍攝參數。拍攝參數例如可以包括攝像頭的焦距、攝像頭的拍攝角度和攝像頭光心距預設參考點的位移量。基于室內平面圖像的拍攝參數，可以得到室內平面圖像在一預定三維坐標系中的坐標值。
[0032]接著，在步驟124中，基于各室內平面圖像的鄰接關系和每個室內平面圖像的拍攝參數將室內平面圖映射至單位球面坐標系中的對應位置以生成室內全景圖像。其中，單位球面坐標系的球心為預設參考點，且該單位球面坐標系的球半徑為單位值。
[0033]需要說明的是，當采用手機等非固定位置的設備作來拍攝各室內平面圖像時，可