一种三维扫描数据处理方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本公开涉及三维扫描技术领域，尤其涉及一种三维扫描数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.在三维扫描中，由于相机图像质量、投影机质量等因素，扫描中存在系统性误差，这类误差会引发重建数据错误，表现为类似模型特征的大面积错误数据(称为“卷边”)，即系统误差引发的卷边问题。
3.相关技术中，对于三维扫描中的卷边数据，比如直接删除边界一定环数、或者是在边界处以一定的约束方式删除部分质量较差的点、以及在网格化时，降低边界点的权重以减弱卷边对最终结果的影响，前述几种方式，无法准确区分卷边特征和模型特征，容易导致误删除，进而破坏模型数据完整性、以及仅降低卷边点在网格化中的权重仍然会导致网格化结果卷边区域产生和扫描模型有明显差异的错误网格。


技术实现要素：

4.为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本公开提供了一种三维扫描数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。
5.本公开实施例提供了一种三维扫描数据处理方法，所述方法包括：
6.基于扫描设备获取当前帧点云数据；
7.基于所述当前帧点云数据进行网格化处理，得到待处理网格；
8.基于预设的计算半径计算所述待处理网格中每个顶点的曲率信息；
9.基于所述曲率信息从所有顶点中获取候选顶点序列，并基于所述候选顶点序列中每个候选顶点的曲率信息计算所述每个候选顶点的指标值；
10.基于所述每个候选顶点的指标值和预设的指标阈值，确定目标顶点并保留。
11.本公开实施例还提供了一种三维扫描数据处理装置，所述装置包括：
12.获取数据模块，用于基于扫描设备获取当前帧点云数据；
13.网格处理模块，用于基于所述当前帧点云数据进行网格化处理，得到待处理网格；
14.第一计算模块，用于基于预设的计算半径计算所述待处理网格中每个顶点的曲率信息；
15.获取序列模块，用于基于所述曲率信息从所有顶点中获取候选顶点序列；
16.第二计算模块，用于基于所述候选顶点序列中每个候选顶点的曲率信息计算所述每个候选顶点的指标值；
17.确定模块，用于基于所述每个候选顶点的指标值和预设的指标阈值，确定目标顶点并保留。
18.本公开实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；所述处理器，用于从所述存储器中读取所述可执行指令，并执
行所述指令以实现如本公开实施例提供的三维扫描数据处理方法。
19.本公开实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行如本公开实施例提供的三维扫描数据处理方法。
20.本公开实施例提供的技术方案与现有技术相比具有如下优点：本公开实施例提供的三维扫描数据处理方案，基于扫描设备获取当前帧点云数据，基于当前帧点云数据进行网格化处理，得到待处理网格，基于预设的计算半径计算待处理网格中每个顶点的曲率信息，基于曲率信息从所有顶点中获取候选顶点序列，并基于候选顶点序列中每个候选顶点的曲率信息计算每个候选顶点的指标值，基于每个候选顶点的指标值和预设的指标阈值，确定目标顶点并保留。采用上述技术方案，解决了系统误差引发的卷边问题，在扫描过程中可以实时准确删除每帧点云数据的错误特征点，提升三维重建扫描数据质量。
附图说明
21.结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。
22.图1为本公开实施例提供的一种三维扫描数据处理方法的流程示意图；
23.图2为本公开实施例提供的另一种三维扫描数据处理方法的流程示意图；
24.图3为本公开实施例提供的一种三维扫描数据处理装置的结构示意图；
25.图4为本公开实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
26.下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
27.应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。
28.本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。
29.需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
30.需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
31.本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
32.图1为本公开实施例提供的一种三维扫描数据处理方法的流程示意图，该方法可
以由三维扫描数据处理装置执行，其中该装置可以采用软件和/或硬件实现，一般可集成在电子设备中。如图1所示，该方法包括：
33.步骤101、基于扫描设备获取当前帧点云数据。
34.其中，扫描设备为三维激光雷达、立体摄像头等三维扫描设备，能够对物体进行扫描获取点云数据的设备。点云数据指的是在一个三维坐标系统中的一组向量的集合，当前帧点云数据指的是当前时刻扫描获取的一帧点云数据。
35.具体的，在扫描设备进行扫描的过程中，可以实时获取当前帧点云数据。
36.步骤102、基于当前帧点云数据进行网格化处理，得到待处理网格。
37.在本公开实施例中，基于当前帧点云数据进行网格化处理，得到待处理网格的方式有很多种，在一些实施方式中，获取当前帧点云数据中的每个像素点的相邻像素点，基于每个像素点及其对应的相邻像素点连成网格边，得到四边形网格作为待处理网格。
38.在另一些实时方式中，随机选取一个像素点，基于该像素点临近位置搜索第二个像素点，两像素点之间形成一条线，再基于该线的临近位置搜索第三个像素点，形成一个三角，然后在三角的基础上，利用一边的中间点进行临近搜索，碰到合适的像素点，便会跟这条边构成一个新的三角，从而得到三角形网格作为待处理网格。
39.以上两种方式仅为基于当前帧点云数据进行网格化处理，得到待处理网格的示例，本公开实施例不对基于当前帧点云数据进行网格化处理，得到待处理网格的方式进行具体限制。
40.本公开实施例中，当当前帧点云数据之后，可以对当前帧点云数据进行网格化处理，得到待处理网格，待处理网格包括多个顶点，比如每四个顶点构成一个四边形网格。
41.步骤103、基于预设的计算半径计算待处理网格中每个顶点的曲率信息。
42.其中，计算半径为预先设定，可以根据应用场景需要选择设置，在本公开实施例中，获取扫描设备的点距，基于点距和预设的常数确定计算半径，即计算半径与扫描设备的点距相关，从而进一步提高每个顶点的曲率信息的精确性。其中，曲率信息可以为平均曲率、高斯曲率和主曲率方向中的一种或者多种。
43.在本公开实施例中，基于预设的计算半径计算待处理网格中每个顶点的曲率信息的方式有很多种，在一些实施方式中，基于计算半径和预设的计算公式计算每个顶点的平均曲率、高斯曲率和主曲率方向作为曲率信息。在另一些实施方式中，基于计算半径和预设的曲率计算模型进行计算每个顶点的高斯曲率和主曲率方向作为曲率信息。
44.以上两种方式仅为基于预设的计算半径计算待处理网格中每个顶点的曲率信息的示例，本公开实施例不对基于预设的计算半径计算待处理网格中每个顶点的曲率信息的具体方式进行限制。
45.具体的，获取待处理网格之后，可以基于预设的计算半径计算待处理网格中每个顶点的曲率信息。曲率信息的数量可以为多个，可以根据应用场景需要选择计算相关曲率信息。
46.步骤104、基于曲率信息从所有顶点中获取候选顶点序列，并基于候选顶点序列中每个候选顶点的曲率信息计算每个候选顶点的指标值。
47.在本公开实施例中，基于曲率信息从所有顶点中获取候选顶点序列的方式有很多种，在一些实施方式中，对每个顶点在预设范围内的初始顶点中获取主曲率方向和当前点
主曲率方向的夹角小于预设的夹角阈值的顶点作为候选顶点，当候选顶点的顶点数量满足预设的数量阈值时，将数量阈值的候选顶点作为候选顶点序列。
48.在另一些实施方式中，将每个顶点的曲率信息输入预设的筛选模型进行计算，得到目标数量的候选顶点作为候选顶点序列。
49.以上两种方式仅为基于曲率信息从所有顶点中获取候选顶点序列，并基于候选顶点序列中每个候选顶点的曲率信息计算每个候选顶点的指标值的示例，本公开实施例不对基于曲率信息从所有顶点中获取候选顶点序列，并基于候选顶点序列中每个候选顶点的曲率信息计算每个候选顶点的指标值的具体方式进行限制。
50.具体的，在获取每个顶点的曲率信息之后，基于曲率信息从所有顶点中获取候选顶点序列，并基于候选顶点序列中每个候选顶点的曲率信息计算每个候选顶点的指标值。
51.步骤105、基于每个候选顶点的指标值和预设的指标阈值，确定目标顶点并保留。
52.在本公开实施例中，基于每个候选顶点的指标值和预设的指标阈值，确定目标顶点并保留的方式有很多种，在一些实施方式中，基于所述每个候选顶点的指标值确定指标范围，基于指标范围确定指标阈值，将每个指标值与指标阈值进行比较，获取指标值大于指标阈值的候选顶点作为目标顶点并保留。
53.在另一种实施方式中，直接将每个指标值与设定的指标阈值进行比较，获取指标值大于指标阈值的候选顶点作为目标顶点并保留。
54.以上两种方式仅为基于每个候选顶点的指标值和预设的指标阈值，确定目标顶点并保留的示例，本公开实施例不对基于每个候选顶点的指标值和预设的指标阈值，确定目标顶点并保留的方式进行具体限制。
55.本公开实施例提供的三维扫描数据处理方案，基于扫描设备获取当前帧点云数据，基于当前帧点云数据进行网格化处理，得到待处理网格，基于预设的计算半径计算待处理网格中每个顶点的曲率信息，基于曲率信息从所有顶点中获取候选顶点序列，并基于候选顶点序列中每个候选顶点的曲率信息计算每个候选顶点的指标值，基于每个候选顶点的指标值和预设的指标阈值，确定目标顶点并保留。采用上述技术方案，解决了系统误差引发的卷边问题，在扫描过程中可以实时准确删除每帧点云数据的错误特征点，提升三维重建扫描数据质量。
56.图2为本公开实施例提供的另一种三维扫描数据处理方法的流程示意图，本实施例在上述实施例的基础上，进一步优化了上述三维扫描数据处理方法。如图2所示，该方法包括：
57.步骤201、基于扫描设备获取当前帧点云数据。
58.步骤201与步骤101相同，具体参见步骤101的详细描述，此处不再赘述。
59.步骤202、获取当前帧点云数据中的每个像素点的相邻像素点，基于每个像素点及其对应的相邻像素点连成网格边，得到四边形网格作为待处理网格。
60.具体地，获取当前帧点云数据后，首先对点云数据进行粗网格化，即相邻的像素点连成网格边构成四边形网格。
61.步骤203、基于计算半径和预设的计算公式计算每个顶点的平均曲率、高斯曲率和主曲率方向作为曲率信息。
62.其中，获取扫描设备的点距，基于点距和预设的常数确定计算半径。
63.具体地，给定多个计算半径(通常是点距的倍数比如0.5、1.2、2.8和3.0等)。
64.具体地，在指定的计算半径下，计算各顶点的平均曲率、高斯曲率和主曲率方向。其中，平均曲率指的是空间上曲面上某一点任意两个相互垂直的正交曲率的平均值；高斯曲率指的是两个主曲率的乘积，在过曲面上某个点上具有无穷个正交曲率，其中存在一条曲线使得该曲线的曲率为极大，这个曲率为极大值，垂直于极大曲率面的曲率为极小值，这两个曲率属性为主曲率；对曲面上一给定点，法曲率是切方向的函数，称法曲率的每个临界值为曲面在这一点的主曲率，对应的方向称为曲面在这一点的主方向，即主曲率方向。
65.步骤204、对每个顶点在预设范围内的初始顶点中获取主曲率方向和当前点主曲率方向的夹角小于预设的夹角阈值的顶点作为候选顶点。
66.步骤205、当候选顶点的顶点数量满足预设的数量阈值时，将数量阈值的候选顶点作为候选顶点序列。
67.具体地，根据曲率信息查找特征线，即候选顶点序列，获取特征线上的顶点序列作为候选顶点序列。
68.具体地，第一步，对每个顶点在邻近顶点中查找主曲率方向和当前点主曲率方向夹角小于一定阈值的相邻顶点，加入到候选顶点序列中，同时标记为已访问；第二步，对新加入的点重复第一步，直到找到已访问的顶点或邻近顶点不满足上述夹角约束；第三步，当候选顶点序列长度达到一定阈值，认为找到了一个特征线，即获取最终的候选顶点序列。
69.步骤206、计算每个候选顶点和其所有邻近点构成的顶点集合对应的高斯曲率方差作为每个候选顶点的指标值。
70.具体地，在候选顶点序列中，计算候选顶点序列上的每顶点和其所有邻近顶点构成的集合中的高斯曲率方差作为每个候选顶点的指标值。
71.步骤207、基于每个候选顶点的指标值确定指标范围，基于指标范围确定指标阈值，将每个指标值与指标阈值进行比较，获取指标值大于指标阈值的候选顶点作为目标顶点并保留。
72.具体地，在计算每个候选顶点的指标值后，基于各个指标值的具体大小，可以得到指标范围，从而根据该指标范围去匹配指标阈值，并将每个指标值与指标阈值进行比较，获取指标值大于指标阈值的候选顶点作为目标顶点并保留。
73.举例而言，确定指标范围为(1e-2～1e-4)，指标阈值为0.1，从而将指标值，即高斯曲率方差大于指标阈值0.1的候选顶点作为目标顶点并保留。
74.其中，可以预先基于人工标记的样本进行处理，得到指标范围和指标阈值的关系，从而在处理时，直接基于指标范围获取对应的指标阈值，进一步提高处理效率。
75.由此，删除卷边点不会影响数据的完整性，删除卷边时可以保证实际特征不被破坏，对于卷边点存在的特征区域，特征细节更好，计算效率高，可以做到实时处理。
76.本公开实施例提供的三维扫描数据处理方案，基于扫描设备获取当前帧点云数据，获取当前帧点云数据中的每个像素点的相邻像素点，基于每个像素点及其对应的相邻像素点连成网格边，得到四边形网格作为待处理网格，基于计算半径和预设的计算公式计算每个顶点的平均曲率、高斯曲率和主曲率方向作为曲率信息，对每个顶点在预设范围内的初始顶点中获取主曲率方向和当前点主曲率方向的夹角小于预设的夹角阈值的顶点作为候选顶点，当候选顶点的顶点数量满足预设的数量阈值时，将数量阈值的候选顶点作为
候选顶点序列，计算每个候选顶点和其所有邻近点构成的顶点集合对应的高斯曲率方差作为每个候选顶点的指标值，基于每个候选顶点的指标值确定指标范围，基于指标范围确定指标阈值，将每个指标值与指标阈值进行比较，获取指标值大于指标阈值的候选顶点作为目标顶点并保留。采用上述技术方案，解决了系统误差引发的卷边问题，在保证扫描物体特征对应的数据不被删除的前提下，删除卷边数据，提升三维重建质量，在保证扫描信息完整的前提下，最大限度删除卷边点，在删除卷边点的同时不影响网格化时正确特征点的质量，可在扫描过程中实时处理删除杂点坏点。
77.图3为本公开实施例提供的一种三维扫描数据处理装置的结构示意图，该装置可由软件和/或硬件实现，一般可集成在电子设备中。如图3所示，该装置包括：
78.获取数据模块301，用于基于扫描设备获取当前帧点云数据；
79.网格处理模块302，用于基于所述当前帧点云数据进行网格化处理，得到待处理网格；
80.第一计算模块303，用于基于预设的计算半径计算所述待处理网格中每个顶点的曲率信息；
81.获取序列模块304，用于基于所述曲率信息从所有顶点中获取候选顶点序列；
82.第二计算模块305，用于基于所述候选顶点序列中每个候选顶点的曲率信息计算所述每个候选顶点的指标值；
83.确定模块306，用于基于所述每个候选顶点的指标值和预设的指标阈值，确定目标顶点并保留。
84.可选的，所述网格处理模块302，具体用于：
85.获取所述当前帧点云数据中的每个像素点的相邻像素点；
86.基于所述每个像素点及其对应的所述相邻像素点连成网格边，得到四边形网格作为所述待处理网格。
87.可选的，所述装置还包括：
88.获取模块，用于获取所述扫描设备的点距；
89.处理模块，用于基于所述点距和预设的常数确定所述计算半径。
90.可选的，所述第一计算模块303，具体用于：
91.基于所述计算半径和预设的计算公式计算所述每个顶点的平均曲率、高斯曲率和主曲率方向作为所述曲率信息。
92.可选的，获取序列模块304，具体用于：
93.对每个所述顶点在预设范围内的初始顶点中获取所述主曲率方向和当前点主曲率方向的夹角小于预设的夹角阈值的顶点作为候选顶点；
94.当所述候选顶点的顶点数量满足预设的数量阈值时，将所述数量阈值的候选顶点作为所述候选顶点序列。
95.可选的，所述第二计算模块305，具体用于：
96.计算所述每个候选顶点和其所有邻近点构成的顶点集合对应的高斯曲率方差作为所述每个候选顶点的指标值。
97.可选的，所述确定模块306，具体用于：
98.基于所述每个候选顶点的指标值确定指标范围；
99.基于所述指标范围确定所述指标阈值；
100.将每个所述指标值与所述指标阈值进行比较；
101.获取所述指标值大于所述指标阈值的候选顶点作为所述目标顶点并保留。
102.本公开实施例所提供的三维扫描数据处理装置可执行本公开任意实施例所提供的三维扫描数据处理方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
103.本公开实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现本公开任意实施例所提供的三维扫描数据处理方法。
104.图4为本公开实施例提供的一种电子设备的结构示意图。下面具体参考图4，其示出了适于用来实现本公开实施例中的电子设备400的结构示意图。本公开实施例中的电子设备400可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、pda(个人数字助理)、pad(平板电脑)、pmp(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字tv、台式计算机等等的固定终端。图4示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
105.如图4所示，电子设备400可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)401，其可以根据存储在只读存储器(rom)402中的程序或者从存储装置408加载到随机访问存储器(ram)403中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram 403中，还存储有电子设备400操作所需的各种程序和数据。处理装置401、rom 402以及ram403通过总线404彼此相连。输入/输出(i/o)接口405也连接至总线404。
106.通常，以下装置可以连接至i/o接口405：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置406；包括例如液晶显示器(lcd)、扬声器、振动器等的输出装置407；包括例如磁带、硬盘等的存储装置408；以及通信装置409。通信装置409可以允许电子设备400与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图4示出了具有各种装置的电子设备400，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。
107.特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在非暂态计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置409从网络上被下载和安装，或者从存储装置408被安装，或者从rom 402被安装。在该计算机程序被处理装置401执行时，执行本公开实施例的三维扫描数据处理方法中限定的上述功能。
108.需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其
中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、rf(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
109.在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如http(hyper text transfer protocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“lan”)，广域网(“wan”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。
110.上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。
111.上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：基于扫描设备获取当前帧点云数据，基于当前帧点云数据进行网格化处理，得到待处理网格，基于预设的计算半径计算待处理网格中每个顶点的曲率信息，基于曲率信息从所有顶点中获取候选顶点序列，并基于候选顶点序列中每个候选顶点的曲率信息计算每个候选顶点的指标值，基于每个候选顶点的指标值和预设的指标阈值，确定目标顶点并保留。
112.可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
113.附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
114.描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
115.本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例
如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、片上系统(soc)、复杂可编程逻辑设备(cpld)等等。
116.在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
117.根据本公开的一个或多个实施例，本公开提供了一种电子设备，包括：
118.处理器；
119.用于存储所述处理器可执行指令的存储器；
120.所述处理器，用于从所述存储器中读取所述可执行指令，并执行所述指令以实现如本公开提供的任一所述的三维扫描数据处理方法。
121.根据本公开的一个或多个实施例，本公开提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行如本公开提供的任一所述的三维扫描数据处理方法。
122.以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
123.此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这不应当理解为要求这些操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行来执行。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实施例中。相反地，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实施例中。
124.尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。