本发明涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种高斯点降采样方法、装置、电子设备及可读存储介质。
背景技术：
1、传统的渲染通常是基于三维模型进行的，场景三维模型是由若干顶点构成，三个顶点构成的三角面片作为最小渲染单元，渲染时会用到每个顶点的位置、大小、颜色和透明度等信息。而区别于传统的渲染方式，当下新兴的高斯泼溅技术是以高斯椭球来作为最小渲染单元，渲染场景包括若干高斯椭球，单个高斯椭球携带有位置（即在场景中的三维坐标）、协方差（反映椭球如何缩放或拉伸）、颜色和alpha（透明度）等信息，故可以抽象地将高斯椭球理解成在不同角度看到不同大小、颜色和透明度的点，以下简称高斯椭球为高斯点。例如，图1中即示出了三个不同颜色、位置的高斯点，每个高斯点呈现为椭球状（图1中的椭圆球线条仅为了辅助观看，实质并不存在）。
2、高斯泼溅技术需要预先将待渲染三维场景中的每个点云转换为高斯点，得到待渲染三维场景的高斯泼溅文件，从而即可以基于高斯泼溅文件进行渲染。通常情况下，高斯泼溅文件中的高斯点数量取决于场景规模和渲染精度需求，例如直径一公里左右的户外场景的高斯泼溅文件中的高斯点数量可达百万级，甚至千万级。因此，高斯泼溅场景的渲染对设备算力要求很高，难以普及。
3、所以，为了使得高斯泼溅技术能够适配到大多数设备（例如手机或者平板），可以考虑适当减少渲染的高斯点数量，但减少的同时如何保证渲染后的颜色不失衡是需要考虑的问题。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种高斯点降采样方法、装置、电子设备及可读存储介质，以改善现有技术存在的问题。
2、本发明的实施例可以这样实现：
3、第一方面，本发明提供一种高斯点降采样方法，包括：
4、获得待渲染三维场景所对应三维网格模型中的每个待渲染网格，所述待渲染网格包括携带有颜色属性的若干高斯点；
5、针对每个所述待渲染网格，基于所述颜色属性，对所述待渲染网格内的所有高斯点进行色彩分类，得到所述待渲染网格对应的多个色点集合；
6、基于所述待渲染网格对应的预设采样比，分别计算所述待渲染网格对应的每个色点集合中的采样数量；
7、基于每个所述色点集合的采样数量，确定出所述待渲染网格内的每个待渲染高斯点。
8、可选的，所述颜色属性为所述高斯点的球谐函数；所述基于所述颜色属性，对所述待渲染网格内的所有高斯点进行色彩分类，得到所述待渲染网格对应的多个色点集合的步骤，包括：
9、针对所述待渲染网格内的每个高斯点，基于所述高斯点的球谐函数，确定所述高斯点在自身椭球长短轴所构成平面的法线方向上所呈现的rgba通道值；
10、将所述待渲染网格内的任一高斯点作为当前高斯点；
11、从所述待渲染网格内未设置色彩标签的所有待定高斯点中，查找出所述rgba通道值满足预设同色条件的每个同类高斯点，得到所述当前高斯点及其每个同类高斯点组成的色点集合；
12、对所述色点集合中的所有高斯点设置共同的色彩标签；
13、判断所述待渲染网格是否还存在未所述设置色彩标签的待定高斯点；
14、若存在，则将任一所述待定高斯点作为新的当前高斯点，返回执行所述从所述待渲染网格内未设置色彩标签的所有待定高斯点中，查找出所述rgba通道值满足预设同色条件的每个同类高斯点，得到所述当前高斯点及其每个同类高斯点组成的色点集合的步骤，直至所述待渲染网格不存在未所述设置色彩标签的待定高斯点；
15、若不存在，则完成对所述待渲染网格内所有高斯点的色彩分类，得到所述多个色点集合。
16、可选的，所述三维网格模型的网格与所述待渲染三维场景所对应八叉树中的叶子节点一一对应；
17、所述基于所述待渲染网格对应的预设采样比，分别计算所述待渲染网格对应的每个色点集合中的采样数量的步骤包括：
18、获得所述待渲染网格所对应叶子节点的目标lod层级；
19、基于所述目标lod层级的预设采样比以及每个所述色点集合的高斯点数量，确定每个所述色点集合的采样数量。
20、可选的，所述基于每个所述色点集合的采样数量，确定出所述待渲染网格内的每个待渲染高斯点的步骤，包括：
21、基于每个所述色点集合的采样点数量，分别对每个所述色点集合进行随机采样，将从每个所述色点集合中随机采样出的每个高斯点作为所述待渲染网格内的待渲染高斯点。
22、可选的，所述基于每个所述色点集合的采样数量，确定出所述待渲染网格内的每个待渲染高斯点的步骤，包括：
23、针对任一所述色点集合，基于区域生长算法对所述色点集合的所有高斯点进行多次聚类迭代，直至得到的聚类集合的数量加上所述色点集合中剩余的高斯点数量不高于所述色点集合对应的采样数量时停止聚类，得到多个聚类集合和离群集合；所述离群集合包括多个离群高斯点；
24、对每个所述聚类集合的所有高斯点进行拟合，得到每个所述聚类集合对应的聚类高斯点；
25、将每个所述聚类高斯点以及所述离群集合中的每个离群高斯点作为所述待渲染高斯点；
26、遍历每个所述色点集合，得到所述待渲染网格内的每个待渲染高斯点。
27、可选的，所述高斯点携带有协方差矩阵；所述基于区域生长算法对所述色点集合的所有高斯点进行多次聚类迭代，直至得到的聚类集合的数量加上所述色点集合中剩余的高斯点数量不高于所述色点集合对应的采样数量时停止聚类，得到多个聚类集合和离群集合的步骤，包括：
28、计算所述色点集合中每个高斯点的法线向量和曲率；
29、分别基于所述色点集合中每个高斯点的协方差矩阵，确定所述色点集合中每个高斯点的三个半轴；
30、基于所述曲率对所述色点集合中的所有高斯点进行升序排列，并将所述曲率最小的高斯点作为初始的种子点；
31、从所述色点集合中确定位于所述种子点周围预设聚类半径的邻域范围的每个邻域点；
32、基于所述种子点的法线向量以及每个所述邻域点的法线向量，计算每个所述邻域点与所述种子点之间的法线夹角以及所述邻域范围内的平均法线夹角；
33、基于每个所述邻域点的曲率，计算所述邻域范围内的平均曲率；
34、针对每个所述邻域点，若所述邻域点与所述种子点之间的法线夹角与所述平均法线夹角之差低于预设夹角阈值且所述邻域点与所述种子点之间的三个半轴差值之和低于预设值，则将所述邻域点作为所述种子点的目标邻域点；
35、将所述种子点以及每个所述目标邻域点加入点集合；所述点集合初始为空；
36、若存在任一目标邻域点的曲率与所述平均曲率之差低于预设曲率阈值，则将所述目标邻域点加入待定种子点序列；所述待定种子点序列初始为空；
37、若所述种子点序列不为空，则从所述种子点序列取出新的种子点，返回执行所述从所述色点集合中确定位于所述种子点周围预设聚类半径范围的每个邻域点的步骤，直至所述种子点序列为空；
38、若所述种子点序列为空，将当前的点集合作为一个聚类集合，并将所述聚类集合中的每个高斯点从所述色点集合中剔除；
39、若得到的所述聚类集合的数量与所述色点集合中的高斯点数量之和高于所述色点集合对应的采样数量，则返回所述基于所述曲率对所述色点集合中的所有高斯点进行升序排列，并将所述曲率最小的高斯点作为初始的种子点的步骤，直至得到的所述聚类集合的数量与所述色点集合中的高斯点数量之和不高于所述色点集合对应的采样数量；
40、若得到的所述聚类集合的数量与所述色点集合中的高斯点数量之和不高于所述色点集合对应的采样数量，则停止聚类，得到多个聚类集合，并将所述色点集合当前剩余的每个高斯点作为所述离群高斯点，得到离群集合。
41、可选的，所述高斯点携带有位置和协方差矩阵；所述将每个所述聚类集合拟合为聚类高斯点的步骤，包括：
42、针对每个所述聚类集合，基于所述聚类集合中的每个高斯点的协方差矩阵，确定所述聚类集合中的每个高斯点对应的六个椭球边界点；
43、计算包围所有椭球边界点的最小体积椭球对应的三个半轴及椭球中心点；
44、将所述最小体积椭球作为所述聚类集合对应的聚类高斯点；
45、将所述聚类集合中距离所述最小体积椭球的中心点最近的高斯点的颜色属性作为所述聚类高斯点的颜色属性；
46、基于所述最小体积椭球的三个半轴和椭球中心点分别确定所述聚类高斯点的协方差矩阵和位置。
47、第二方面，本发明提供一种高斯点降采样装置，包括：
48、获取模块，用于获得待渲染三维场景所对应三维网格模型中的每个待渲染网格，所述待渲染网格包括携带有颜色属性的若干高斯点；
49、颜色分类模块，用于针对每个所述待渲染网格，基于所述颜色属性，对所述待渲染网格内的所有高斯点进行色彩分类，得到所述待渲染网格对应的多个色点集合；
50、数量计算模块，用于基于所述待渲染网格对应的预设采样比，分别计算所述待渲染网格对应的每个色点集合中的采样数量；
51、采样模块，用于基于每个所述色点集合的采样数量，确定出所述待渲染网格内的每个待渲染高斯点。
52、第三方面，本发明提供一种电子设备，包括：存储器和处理器，所述存储器存储有软件程序，当所述电子设备运行时所述处理器执行所述软件程序以实现如前述第一方面所述的高斯点降采样方法。
53、第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述第一方面所述的高斯点降采样方法。
54、与现有技术相比，本发明实施例提供了一种高斯点降采样方法、装置、电子设备及可读存储介质，首先获得待渲染三维场景所对应三维网格模型中的每个待渲染网格，待渲染网格包括携带有颜色属性的若干高斯点；针对每个待渲染网格，基于颜色属性对该待渲染网格内的所有高斯点进行色彩分类，得到待渲染网格对应的多个色点集合；基于待渲染网格对应的预设采样比，分别计算待渲染网格对应的每个色点集合中的采样数量；基于每个色点集合的采样数量，确定出待渲染网格内的每个待渲染高斯点。如此，本发明通过对待渲染网格的所有高斯点进行颜色分类来得到多个色点集合，然后再按照待渲染网格对应的预设采样比来确定出每个色点集合的每个待渲染高斯点，这样颜色分类之后分别按预设采样比进行采样，使得待渲染网格中不同颜色的待渲染高斯点的比例相较于采样前是稳定的，既减少了待渲染高斯点的数量也保证了渲染后不会出现颜色失衡。
1.一种高斯点降采样方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述颜色属性为所述高斯点的球谐函数；所述基于所述颜色属性，对所述待渲染网格内的所有高斯点进行色彩分类，得到所述待渲染网格对应的多个色点集合的步骤，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述三维网格模型的网格与所述待渲染三维场景所对应八叉树中的叶子节点一一对应；
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于每个所述色点集合的采样数量，确定出所述待渲染网格内的每个待渲染高斯点的步骤，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于每个所述色点集合的采样数量，确定出所述待渲染网格内的每个待渲染高斯点的步骤，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述高斯点携带有协方差矩阵；所述基于区域生长算法对所述色点集合的所有高斯点进行多次聚类迭代，直至得到的聚类集合的数量加上所述色点集合中剩余的高斯点数量不高于所述色点集合对应的采样数量时停止聚类，得到多个聚类集合和离群集合的步骤，包括：
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述高斯点携带有位置和协方差矩阵；所述将每个所述聚类集合拟合为聚类高斯点的步骤，包括：
8.一种高斯点降采样装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器和处理器，所述存储器存储有软件程序，当所述电子设备运行时所述处理器执行所述软件程序以实现如权利要求1-7中任一项所述的高斯点降采样方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的高斯点降采样方法。
