虚拟现实特征点筛选空间定位方法

摘要

本发明提供一种虚拟现实特征点筛选空间定位方法，包括以下步骤：利用经过预处理的图片训练神经网络；保持虚拟现实头盔的红外点光源处于开启状态，红外摄像头拍摄；对图片进行预处理，得到预处理图像；将得到的预处理图像输入神经元即可得到每个光斑对应的所述红外点光源的ID。与现有技术相比，本发明通过将神经网络的算法引入虚拟现实空间定位的方法，提供了一种确定光斑ID的方法，准确且高效。通过对训练图像和测试图像进行预处理，防止了图片的多样化对识别准确率产生影响，将多样化的图片进行标准化处理，大大增加了ID识别的成功率和准确性。

主权项

一种虚拟现实特征点筛选空间定位方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：确保所有红外点光源处于开启状态，处理单元控制红外摄像头拍摄虚拟现实头盔的图像，并计算每个所述红外点光源影像的光斑点的坐标；S2：所述处理单元对成像图片中的每个光斑点进行ID识别，找出所有光斑点对应的ID；S3：所述处理图像控制对应ID的所述红外点光源至少4盏处于点亮状态，关闭其余的所述红外点光源，所述处理单元控制所述红外摄像头拍摄所述虚拟现实头盔的图像并利用PnP算法对其进行运算定位；S4：当成像图片上光斑点的个数不满足PnP算法需要的数量时，重新执行S1到S3。