生成建筑物的三维图像的方法及装置与流程

本公开涉及计算机技术领域，具体地，涉及一种生成建筑物的三维图像的方法及装置。

背景技术：

现有技术中，通常采用倾斜摄影技术生成地面物体例如建筑物的三维网格模型。倾斜摄影技术是在同一飞行平台上搭载多台传感器，同时从一个垂直、四个倾斜等五个不同的角度采集地面物体的图像，然后根据采集到的图像生成地面物体的三维网格模型。

但是，采用倾斜摄影技术生成的建筑物的三维网格模型，噪声较多。

技术实现要素：

本公开的目的是提供一种生成建筑物的三维图像的方法及装置，以解决现有技术中采用倾斜摄影技术生成的建筑物的三维网格模型，噪声较多的问题。

为了实现上述目的，本公开第一方面提供一种生成建筑物的三维图像的方法，包括：

根据建筑物的三维网格模型获取所述建筑物外立面的法向量；

根据所述法向量确定所述建筑物对应的地面；

将所述建筑物的屋顶投影到所述地面，得到所述屋顶的二维图像；

根据所述二维图像上各像素点的高度生成所述屋顶的高度图；

根据所述高度图以及所述二维图像生成所述屋顶的三维屋顶图像；

根据所述三维屋顶图像以及所述外立面生成所述建筑物的三维建筑图像。

可选地，根据所述高度图以及所述二维图像生成所述屋顶的三维屋顶图像前，所述方法还包括：

根据所述建筑物的三维网格模型得到所述屋顶的法向量图；

所述根据所述高度图以及所述二维图像生成所述屋顶的三维屋顶图像包括：

根据所述法向量图、所述高度图以及所述二维图像生成所述屋顶的三维屋顶图像。

可选地，所述根据所述建筑物的三维网格模型得到所述屋顶的法向量图包括：

根据所述三维网格模型得到所述屋顶对应的多个网格的法向量；

根据所述法向量得到所述法向量在所述地面上的分量；

根据所述分量生成所述法向量图。

可选地，所述根据所述二维图像上各像素点的高度生成所述屋顶的高度图包括：

根据所述三维网格模型得到所述二维图像上各像素点的对应的一个或者多个高度值；

确定所述高度值中的最大值对应的颜色属性值；

根据所述颜色属性值得到所述屋顶的高度图。

可选地，所述根据所述屋顶三维图像以及所述外立面生成所述建筑物的三维建筑图像包括：

将所述外立面投影到所述地面，得到所述外立面的边界图像；

将所述边界图像上的各条边在垂直于地面的方向上延伸，直至与所述三维屋顶图像拼接，得到所述建筑物的三维建筑图像。

本公开第二方面提供一种生成建筑物的三维图像的装置，包括：

法向量获取模块，用于根据建筑物的三维网格模型获取所述建筑物外立面的法向量；

地面确定模块，用于根据所述法向量确定所述建筑物对应的地面；

二维图像生成模块，用于将所述建筑物的屋顶投影到所述地面，得到所述屋顶的二维图像；

高度图生成模块，用于根据所述二维图像上各像素点的高度生成所述屋顶的高度图；

三维屋顶图像生成模块，用于根据所述高度图以及所述二维图像生成所述屋顶的三维屋顶图像；

三维建筑图像生成模块，用于根据所述三维屋顶图像以及所述外立面生成所述建筑物的三维建筑图像。

可选地，所述装置还包括：

法向量图获取模块，用于根据所述建筑物的三维网格模型得到所述屋顶的法向量图；

所述三维屋顶图像生成模块用于：

根据所述法向量图、所述高度图以及所述二维图像生成所述屋顶的三维屋顶图像。

可选地，所述法向量图获取模块用于：

根据所述三维网格模型得到所述屋顶对应的多个网格的法向量；

根据所述法向量得到所述法向量在所述地面上的分量；

根据所述分量生成所述法向量图。

可选地，所述高度图生成模块用于：

根据所述三维网格模型得到所述二维图像上各像素点的对应的一个或者多个高度值；

确定所述高度值中的最大值对应的颜色属性值；

根据所述颜色属性值得到所述屋顶的高度图。

可选地，所述三维建筑图像生成模块用于：

将所述外立面投影到所述地面，得到所述外立面的边界图像；

将所述边界图像上的各条边在垂直于地面的方向上延伸，直至与所述三维屋顶图像拼接，得到所述建筑物的三维建筑图像。

本公开第三方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现第一方面中任一项所述方法的步骤。

本公开第四方面提供一种电子设备，包括：

存储器，其上存储有计算机程序；

处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现第一方面中任一项所述方法的步骤。

通过上述技术方案，能够根据建筑物的三维网格模型获取该建筑物外立面的法向量；将该建筑物的屋顶投影到该地面，得到该屋顶的二维图像；根据该二维图像上各像素点的高度生成该屋顶的高度图；根据该高度图以及该二维图像生成该屋顶的三维屋顶图像；根据该三维屋顶图像以及该外立面生成该建筑物的三维建筑图像，本公开提供的生成建筑物的三维图像的方法，能够对据建筑物的三维网格模型进行矢量化，使得建筑物的平面更加平整，生成的建筑物的三维图像的噪声较少，能够用于各种仿真和游戏等场景的使用。

本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。

附图说明

附图是用来提供对本公开的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本公开，但并不构成对本公开的限制。在附图中：

图1是根据一示例性实施例示出的一种生成建筑物三维图像的方法的流程图；

图2是根据一示例性实施例示出的另一种生成建筑物三维图像的方法的流程图；

图3是根据一示例性实施例示出的一种生成建筑物三维图像的装置的框图；

图4是根据一示例性实施例示出的第二种生成建筑物三维图像的装置的框图；

图5是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本公开，并不用于限制本公开。

现有技术中，通常采用倾斜摄影技术生成地面物体例如建筑物的三维网格模型。倾斜摄影技术是在同一飞行平台上搭载多台传感器，同时从一个垂直、四个倾斜等五个不同的角度采集地面物体的图像，然后根据采集到的图像生成建筑物的三维网格模型。

采用倾斜摄影技术生成建筑物三维网格模型的具体过程为：通过图像传感器例如相机从多个倾斜角度采集地面物体例如建筑物的图像，再根据全球定位系统(globalpositionsystem，gps)定位装置在曝光瞬间获取的相机的具体位置(包括三个坐标信息)以及姿态定位系统在曝光瞬间获取的相机的姿态(包括三个角度信息)。再根据该具体位置以及相机的姿态确定该图像每个像素点对应真实的地理坐标位置，再根据每个像素点对应真实的地理坐标位置生成该建筑物的三维网格模型。

但是，根据倾斜摄影技术生成建筑物的三维网格模型，该建筑对应的平面不平整，噪声较大，不能用于各种仿真和游戏等场景的使用。

发明人注意到这一问题，提出一种生成建筑物的三维图像的方法，具体如下：

图1是根据一示例性实施例示出的一种生成建筑物三维图像的方法的流程图。如图1所示，该方法包括：

s101、根据建筑物的三维网格模型获取该建筑物外立面的法向量。

在本步骤中，将该三维网格模型中，朝向某个方向或与某个方向所成夹角小于或者等于第一预设角度阈值的网格平面的法向量数量最多，采用随机抽样一致算法(randomsampleconsensus，ransac)算法从该多个网格平面的法向量中确定出最终的法向量，且将该最终的法向量作为地面法向量。示例性地，若该三维网格模型中的网格面的法向量与地面平行，或与地平面所成夹角小于或者等于第二预设角度阈值，则将该网格面当作组成墙面的网格面，该墙面的网格面即为建筑物的外立面，再获取该外立面的法向量。

ransac算法采用迭代的方式从一组包含离群的被观测数据中估算出最终的参数。ransac算法假设数据中包含正确数据和异常数据(或称为噪声)。正确数据记为内点(inliers)，异常数据记为外点(outliers)。同时ransac算法也假设，给定一组正确的数据，存在可以计算出符合这些数据的对应的最终参数，且最终参数是可信的。该算法核心思想就是随机性和假设性，随机性是根据正确数据出现概率去随机选取抽样数据，根据大数定律，随机性模拟可以近似得到正确结果。假设性是假设选取出的抽样数据都是正确数据，然后用这些正确数据通过问题满足的模型，去计算其他数据，然后对这次本次计算结果进行估计，确定最终结果。通过采用ransac算法，可以解决三维网格模型对应的外立面不平整，且很多噪声的问题。

s102、根据该法向量确定该建筑物对应的地面。

在本步骤中，将三维网格模型中与组成墙面的网格面的法向量之间的夹角小于或者等于第一预设角度阈值的网格面作为地面。再将组成墙面的网格面的法向量投影在地面所在的平面上。若朝向某个方向或与之所成夹角小于或者等于第一预设角度阈值，或者与其在地面平面上正交的向量夹角小于或者等于第一预设角度阈值的墙面网格法向量投影向量数量最多，采用ransac算法从该多个网格法向量投影向量中确定出最终的第一向量，且将该第一向量方向作为第一墙面方向，并将在地面所在平面上与之垂直的方向的第二向量作为第二墙面方向。进一步地，根据该第一向量和第二向量建立地面坐标系，并将该第一向量作为地面坐标系的x轴方向，将该第二向量作为地面坐标系y轴方向。

s103、将该建筑物的屋顶投影到该地面，得到该屋顶的二维图像。

示例性地，得到该屋顶的二维图像后，再根据该地面坐标系确定该二维图像的各个像素点在该地面坐标系上的二维坐标。

s104、根据该二维图像上各像素点的高度生成该屋顶的高度图。

在本实施例中，先根据该三维网格模型得到该二维图像上各像素点的对应的一个或者多个高度值，再确定还高度值中的最大值对应的颜色属性值，然后再根据改颜色属性值得到该屋顶的高度图。

示例性地，在本步骤中，还可以得到该屋顶的法向量图。示例性地，根据地面法向量、第一向量以及第二向量建立该三维网格模型的三维坐标系。示例性地，以将该第一向量作为地面坐标系的x轴方向，将该第二向量作为地面坐标系y轴方向，并将地面法向量作为z轴方向。

进一步地，该二维图像中各像素点的二维坐标对应的三维网格模型的网格面三维坐标系中在z轴方向存在一个或者多个取值，取该多个取值中z轴中最高的点，并根据其所在的网格面的法向量在x轴方向上的第一分量所对应的第一颜色属性值生成屋顶的第一法向量图，即屋顶的x轴法向量图。同样地，将其所在的网格面的法向量在y轴方向上的第二分量所对应的第二颜色属性值生成屋顶的第二法向量，即屋顶的y轴法向量图。

s105、根据该高度图以及该二维图像生成该屋顶的三维屋顶图像。

示例性地，可以确定高度图、第一法向量图以及第二法向量图中的边缘直线、延长直线，并根据边缘直线以及延长直线将该二维图形分割成若干个多边形。

进一步地，将组成屋顶的网格面进行分类。示例性地，可以将三维网格模型中法向量方向与地面法向量方向即z轴方向所成夹角小于或者等于第三预设角度阈值的网格面作为组成屋顶的网格面。进一步地，采用ransac方法，确定所有屋顶网格面中与某一方向所成夹角在某个阈值内的最多的网格面，并将这些网格面分为一类，并将该方向作为这类网格面的主方向，然后将这一类的网格面剔除。在剩余的屋顶网格面中重复上述操作，直至剩余的网格面数量小于或者等于预设数量阈值或所得到的某个分类的网格面数量小于或者等于预设数量阈值。执行上述过程即可将组成屋顶的网格面根据法向量方向分成若干类。

同样地，根据每个分类中的网格面在该分类的主方向上的平均投影高度再次将每个分类再划分为若干子类，并将该平均投影高度作为该子类的主投影高度。

进一步地，根据该多边形在地面坐标系的二维坐标确定该多边形在三维坐标系中对应的子类，即可确定该子类的边界，再根据子类的主方向、主投影高度以及子类的边界，可以唯一确定该子类在空间中对应的一个平面，该平面即为该屋顶的一个面，根据子类的边界即可确定屋顶的一个面的形状。进一步地，根据该屋顶的各个面的形状以及该各个面的主方向以及主投影高度即可确定该屋顶的三维图像。

s106、根据该三维屋顶图像以及该外立面生成该建筑物的三维建筑图像。

示例性地，将该外立面投影到该地面，得到该外立面的边界图像；将该边界图像上的各条边在垂直于地面的方向上延伸，直至与该三维屋顶图像拼接，得到该建筑物的三维建筑图像。

采用上述方案，能够根据建筑物的三维网格模型获取该建筑物外立面的法向量；将该建筑物的屋顶投影到该地面，得到该屋顶的二维图像；根据该二维图像上各像素点的高度生成该屋顶的高度图；根据该高度图以及该二维图像生成该屋顶的三维屋顶图像；根据该三维屋顶图像以及该外立面生成该建筑物的三维建筑图像，不需要逐点扫描物体的表面，得到多个光点，也不需要逐一计算该多个光点在三维空间中的位置，因此本公开提供的生成建筑物的三维图像的方法，能够得到该三维网格模型的平面的法向量，进而能够对该建筑物的三维网格模型进行矢量化，使得建筑物的平面更加平整，生成的建筑物的三维图像的噪声较少，能够用于各种仿真和游戏等场景的使用。

下面结合图2实施例，对本公开提供的生成建筑物的三维图像的方法作进一步详细说明。图2是根据一示例性实施例示出的另一种生成建筑物的三维图像的方法的流程图。如图2所示，该方法包括：

s201、根据建筑物的三维网格模型获取该建筑物外立面的法向量；

s202、根据该法向量确定该建筑物对应的地面；

s203、将该建筑物的屋顶投影到该地面，得到该屋顶的二维图像。

本实施提供的s201至s203与图1实施例提供的s101至s103类似，本实施例此处不再类似。

s204、根据该二维图像上各像素点的高度生成该屋顶的高度图。

在本步骤中，以该地面的法向量作为z轴，再根据该地面坐标系和z轴得到该三维网格模型的三维坐标系。再根据该二维图像上各像素点在地面坐标系的二维坐标得到该像素点在该三维网格模型上对应的网格，再将该网格在z轴的一个或者多个数值作为该像素点的高度值，并确定该高度值中的最大值对应的颜色属性值；并根据该颜色属性值得到该屋顶的高度图。

s205、根据该三维网格模型得到该屋顶对应的多个网格的法向量；

s206、根据该法向量得到该法向量在该地面上的分量。

示例性地，将分别与该三维网格模型中的屋顶部分的多个网格垂直的向量作为该多个网格的法向量，再将该法向量映射在地面上，得到该法向量在地面坐标系x轴的第一分量和y轴的第二分量。

s207、根据该分量生成该屋顶的法向量图。

在本步骤中，根据该第一分量生成该屋顶的第一法向量图，根据该第二分量生成该屋顶的第二法向量图。示例性地，可以根据预设的数值与颜色属性值的第一对应关系确定该第一分量的数值对应的第一颜色属性值，再根据该第一颜色属性值生成该第一法向量图。同样地，可以根据预设的数值与颜色属性值的第二对应关系确定该第二分量的数值对应的第二颜色属性值，再根据该第二颜色属性值生成该第二法向量图。

s208、根据该法向量图、该高度图以及该二维图像生成该屋顶的三维屋顶图像。

示例性地，采用直线段检测(linesegmentdetector，lsd)算法查找该高度图、该第一法向量图以及该第二法向量图的边缘直线，并将夹角小于或者等于第四角度阈值，且距离小于或者等于预设距离阈值的多条线段合并，再将角度与x轴或y轴小于或者等于第四预设角度阈值的线段旋转使之平行与x或y轴，并延长该线段，使之跟多线段相交。该多条相交线段将该二维图像划分成多个封闭的多边形。

进一步地，将组成屋顶的网格面进行分类。示例性地，可以将三维网格模型中法向量方向与地面法向量方向即z轴方向所成夹角小于或者等于第二预设角度阈值的网格面作为组成屋顶的网格面。进一步地，采用ransac算法，确定所有屋顶网格面中与某一方向所成夹角在某个阈值内的最多的网格面，并将这些网格面分为一类，并将该方向作为这类网格面的主方向，然后将这一类的网格面剔除。在剩余的屋顶网格面中重复上述操作，直至剩余的网格面数量小于或者等于预设数量阈值或所得到的某个分类的网格面数量小于或者等于预设数量阈值。执行上述过程即可将组成屋顶的网格面根据法向量方向分成若干类。

同样地，根据每个分类中的网格面在该分类的主方向上的平均投影高度再次将每个分类再划分为若干子类，并将该平均投影高度作为该子类的主投影高度。

进一步地，将该多个多边形叠加在该高度图上，该高度图中每个像素点的三维坐标包含x轴、y轴以及z轴三个方向的坐标的数值。再采用马尔科夫随机场(markovrandomfiled，mrf)算法确定每个多边形对应的子类。

进一步地，再将所有多边形投影至对应的子类所在的平面，得到该多边形在三维空间中对应的平面，该平面即为该屋顶的面。并且根据该多边形的各个边确定该屋顶的面的边界以及形状，再根据该屋顶的各个面的形状以及该各个面的主方向以及主投影高度即可确定该屋顶的三维图像。

s209、将该外立面投影到该地面，得到该外立面的边界图像。

在本步骤中，将法向量与地面法向量夹角与90度的差值小于或者等于第一预设角度阈值的网格面作为组成外立面的网格面，再采用变分形状近似(variationalshapeapproximation，vsa)算法，将由多块小网格面组成的外立面模型合并成近似的大网格面组成的外立面模型，再将这些大网格面投影到地面所在的平面，形成多条线段，将夹角小于或者等于第四角度阈值，且距离小于或者等于预设距离阈值的多条线段合并，并将角度与x轴方向或y轴方向夹角小于或者等于第一预设角度阈值的线段旋转，使之分别与x轴或y轴平行，得到该外立面轮廓，即该外立面的边界图像。

s210、将该边界图像上的各条边在垂直于地面的方向上延伸，直至与该三维屋顶图像拼接，得到该建筑物的三维建筑图像。

示例性地，在该边界图像上的多条边界直线中，确定出距离小于或者等于预设距离阈值的多条直线，再根据ransac算法从该多条直线中确定该外立面在地面坐标系上的各条边。

进一步地，再将该外立面在地面坐标系上的各条边在垂直于地面的方向上延伸，直至与该三维屋顶图像拼接，得到该建筑物的三维建筑图像。

采用上述方案，能够根据建筑物的三维网格模型获取该建筑物外立面的法向量；根据该法向量确定该建筑物对应的地面；将该建筑物的屋顶投影到该地面，得到该屋顶的二维图像；根据该二维图像上各像素点的高度生成该屋顶的高度图；根据该三维网格模型得到该屋顶对应的多个网格的法向量；根据该法向量得到该法向量在该地面上的分量；根据该分量生成该屋顶的法向量图；根据该法向量图、该高度图以及该二维图像生成该屋顶的三维屋顶图像；将该外立面投影到该地面，得到该外立面的边界图像；将该边界图像上的各条边在垂直于地面的方向上延伸，直至与该三维屋顶图像拼接，得到该建筑物的三维建筑图像，能够得到该三维网格模型的平面的法向量，进而能够对该建筑物的三维网格模型进行矢量化，使得建筑物的平面更加平整，生成的建筑物的三维图像的噪声较少，能够用于各种仿真和游戏等场景的使用。

图3是根据一示例性实施例示出的一种生成建筑物的三维图像的装置的框图。如图3所示，该装置30包括：

法向量获取模块301，用于根据建筑物的三维网格模型获取该建筑物外立面的法向量；

地面确定模块302，用于根据该法向量确定该建筑物对应的地面；

二维图像生成模块303，用于将该建筑物的屋顶投影到该地面，得到该屋顶的二维图像；

高度图生成模块304，用于根据该二维图像上各像素点的高度生成该屋顶的高度图；

三维屋顶图像生成模块305，用于根据该高度图以及该二维图像生成该屋顶的三维屋顶图像；

三维建筑图像生成模块306，用于根据该三维屋顶图像以及该外立面生成该建筑物的三维建筑图像。

可选地，图4是根据一示例性实施例示出的第二种生成建筑物的三维图像的方法。如图4所示，该装置40还包括：

法向量图获取模块307，用于根据该建筑物的三维网格模型得到该屋顶的法向量图；

该三维屋顶图像生成模块306用于：

根据该法向量图、该高度图以及该二维图像生成该屋顶的三维屋顶图像。

可选地，该法向量图获取模块307用于：

根据该三维网格模型得到该屋顶对应的多个网格的法向量；

根据该法向量得到该法向量在该地面上的分量；

根据该分量生成该法向量图。

可选地，该高度图生成模块304用于：

根据该三维网格模型得到该二维图像上各像素点的对应的一个或者多个高度值；

确定该高度值中的最大值对应的颜色属性值；

根据该颜色属性值得到该屋顶的高度图。

可选地，该三维建筑图像生成模块306用于：

将该外立面投影到所述地面，得到该外立面的边界图像；

将该边界图像上的各条边在垂直于地面的方向上延伸，直至与该三维屋顶图像拼接，得到该建筑物的三维建筑图像。

采用上述装置，能够根据建筑物的三维网格模型获取该建筑物外立面的法向量；将该建筑物的屋顶投影到该地面，得到该屋顶的二维图像；根据该二维图像上各像素点的高度生成该屋顶的高度图；根据该高度图以及该二维图像生成该屋顶的三维屋顶图像；根据该三维屋顶图像以及该外立面生成该建筑物的三维建筑图像，能够得到该三维网格模型的平面的法向量，进而能够对该建筑物的三维网格模型进行矢量化，使得建筑物的平面更加平整，生成的建筑物的三维图像的噪声较少，能够用于各种仿真和游戏等场景的使用。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

图5是根据一示例性实施例示出的一种电子设备500的框图。如图5所示，该电子设备500可以包括：处理器501，存储器502。该电子设备500还可以包括多媒体组件503，输入/输出(i/o)接口504，以及通信组件505中的一者或多者。

其中，处理器501用于控制该电子设备500的整体操作，以完成上述的生成建筑物的三维图像的方法中的全部或部分步骤。存储器502用于存储各种类型的数据以支持在该电子设备500的操作，这些数据例如可以包括用于在该电子设备500上操作的任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据，例如联系人数据、收发的消息、图片、音频、视频等等。该存储器502可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，例如静态随机存取存储器(staticrandomaccessmemory，简称sram)，电可擦除可编程只读存储器(electricallyerasableprogrammableread-onlymemory，简称eeprom)，可擦除可编程只读存储器(erasableprogrammableread-onlymemory，简称eprom)，可编程只读存储器(programmableread-onlymemory，简称prom)，只读存储器(read-onlymemory，简称rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。多媒体组件503可以包括屏幕和音频组件。其中屏幕例如可以是触摸屏，音频组件用于输出和/或输入音频信号。例如，音频组件可以包括一个麦克风，麦克风用于接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器502或通过通信组件505发送。音频组件还包括至少一个扬声器，用于输出音频信号。i/o接口504为处理器501和其他接口模块之间提供接口，上述其他接口模块可以是键盘，鼠标，按钮等。这些按钮可以是虚拟按钮或者实体按钮。通信组件505用于该电子设备500与其他设备之间进行有线或无线通信。无线通信，例如wi-fi，蓝牙，近场通信(nearfieldcommunication，简称nfc)，2g、3g、4g、nb-iot、emtc、或其他5g等等，或它们中的一种或几种的组合，在此不做限定。因此相应的该通信组件505可以包括：wi-fi模块，蓝牙模块，nfc模块等等。

在一示例性实施例中，电子设备500可以被一个或多个应用专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，简称asic)、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，简称dsp)、数字信号处理设备(digitalsignalprocessingdevice，简称dspd)、可编程逻辑器件(programmablelogicdevice，简称pld)、现场可编程门阵列(fieldprogrammablegatearray，简称fpga)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述的生成建筑物的三维图像的方法。

在另一示例性实施例中，还提供了一种包括程序指令的计算机可读存储介质，该程序指令被处理器执行时实现上述的生成建筑物的三维图像的方法的步骤。例如，该计算机可读存储介质可以为上述包括程序指令的存储器502，上述程序指令可由电子设备500的处理器501执行以完成上述的生成建筑物的三维图像的方法。

在另一示例性实施例中，还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包含能够由可编程的装置执行的计算机程序，该计算机程序具有当由该可编程的装置执行时用于执行上述的生成建筑物的三维图像的方法的代码部分。

以上结合附图详细描述了本公开的优选实施方式，但是，本公开并不限于上述实施方式中的具体细节，在本公开的技术构思范围内，可以对本公开的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本公开的保护范围。

另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复，本公开对各种可能的组合方式不再另行说明。

此外，本公开的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本公开的思想，其同样应当视为本公开所公开的内容。