CN102013087A - 一种裁剪样板数字化的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种裁剪样板数字化的方法，包括：对测量系统的摄像装置进行参数标定得到其内部参数；利用摄像装置得到背景的原始图像，并对图像进行成像矫正和/或畸变矫正、灰度化处理，获得背景灰度图像；将面积已知平面基准物置于背景中，对平面基准物成像，对图像进行成像矫正和/或畸变矫正、灰度化处理、差分运算、二值化处理，获取平面基准物二值图像的非零像素数，得到测量系统像素当量；将被测量物置于背景中，获取被测量物二值图像的非零像素数；将裁剪样板的二值图像转换为裁剪样板的边缘轮廓图像；根据裁剪样板数字化系统的像素当量，将裁剪样板的边缘轮廓图像转换为裁剪样板的矢量图像。

Description

一种裁剪样板数字化的方法

技术领域

本发明涉及数字图像处理领域，尤其涉及一种裁剪样板数字化的方法。

背景技术

在服装，家具，及其他工艺品制造行业，裁剪样板的作用十分重要，是裁剪和缝制的重要依据，是生产技术管理的重要内容。在数字图像处理技术不断发展的今天，样板的数字化管理已经成为了可能。另外，随着电脑自动控制裁剪的普及，有必要把原有的裁剪样板转化成电脑可读的数字文件。由于裁剪样板的形状是不规则直线和曲线，手工测量的方法无法准确快速的录入模板。市场上也没有现成的设备。

发明内容

本发明的目的是提供一种裁剪样板数字化的方法。

为实现上述目的，本发明所采取的技术方案是：该裁剪样板数字化的方法包括如下步骤：

(1)对裁剪样板数字化系统的摄像装置进行参数标定，得到所述摄像装置的内部参数，所述内部参数包括成像参数和/或畸变参数；

(2)利用摄像装置对背景进行成像，得到背景的原始图像，利用步骤(1)所得到的摄像装置的内部参数相应地对所述背景的原始图像进行成像矫正和/或畸变矫正，得到背景的矫正图像；再对背景的矫正图像进行灰度化处理，获得背景的灰度图像；

(3)将面积已知的平面基准物置于步骤(2)所述的背景中，利用所述摄像装置对所述平面基准物进行成像，得到平面基准物的原始前景图像；利用步骤(1)所得到的所述摄像装置的内部参数对所述平面基准物的原始前景图像进行成像矫正和/或畸变矫正，得到平面基准物的矫正前景图像；再对平面基准物的矫正前景图像进行灰度化处理，获得平面基准物的灰度前景图像；对平面基准物的灰度前景图像和背景的灰度图像进行差分运算，得到去除背景后的平面基准物的灰度图像；对去除背景后的平面基准物的灰度图像进行二值化处理，得到平面基准物的二值图像；再获取所述平面基准物的二值图像的非零像素数，然后利用以下公式(1)得到所述裁剪样板数字化系统的像素当量，

ε＝S/M    (1)

公式(1)中，S为平面基准物的面积，M为平面基准物的非零像素数，ε为裁剪样板数字化系统的像素当量；

(4)将裁剪样板置于步骤(2)所述的背景中，利用所述摄像装置对所述裁剪样板进行成像，得到裁剪样板的原始前景图像；利用步骤(1)所得到的所述摄像装置的内部参数相应地对所述裁剪样板的原始前景图像进行成像矫正和/或畸变矫正，得到裁剪样板的矫正前景图像；再对裁剪样板的矫正前景图像进行灰度化处理，获得裁剪样板的灰度前景图像；对裁剪样板的灰度前景图像和背景的灰度图像进行差分运算，得到去除背景后的裁剪样板的灰度图像；对去除背景后的裁剪样板的灰度图像进行二值化处理，得到裁剪样板的二值图像；再获取所述裁剪样板的二值图像的非零像素数；

(5)将所述裁剪样板的二值图像转换为裁剪样板的边缘轮廓图像；

(6)根据所述裁剪样板数字化系统的像素当量，将裁剪样板的边缘轮廓图像转换为裁剪样板的矢量图像。

进一步地，本发明所述裁剪样板的边缘轮廓图像的轮廓线宽度为2个像素。

进一步地，本发明所述成像参数为水平方向焦距、垂直方向焦距、成像芯片相对光轴水平偏移量和成像芯片相对光轴垂直偏移量，所述畸变参数为径向畸变参数和/或切向畸变参数。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明首次实现裁剪样板的数字化，自动化程度高，精度高于手工测绘，能够快速准确的将裁剪样板转化成数字化文件，并能够用于电脑自动控制裁剪。

附图说明

图1是用于实施本发明裁剪样板数字化方法的一种裁剪样板数字化系统的结构示意图。

图2是本发明对裁剪样板数字化系统的摄像装置进行参数标定时所使用的标定物的正面示意图；

图3是本发明所用的背景的示意图；

图4是平面基准物的原始前景图像；

图5是平面基准物的二值图像；

图6是裁剪样板的原始前景图像；

图7是裁剪样板的二值图像；

图8是裁剪样板的边缘轮廓图像中某一边缘上各点梯度的方向示意图；

图中，1.摄像装置，2.计算机，3.显示屏，4.输出设备，5裁剪样板，6.背景，7.平面基准物。

具体实施方式

如图1所示，用于实施本发明方法的数字化系统一般包括摄像装置1、计算机2、显示器3和输出设备4。通常，摄像装置1可为数码摄像头；输出设备4可为打印机等用于输出测量结果的装置。其中，摄像装置1的后端与计算机2相连，显示器3和输出系统4分别与计算机2相连。如图1所示，本发明进行工作时，背景6置于摄像装置1的视角范围内。

以下举例说明本发明涉及一种裁剪样板数字化的方法，具体步骤如下：

(1)对裁剪样板数字化系统的摄像装置1进行参数标定，得到摄像装置1的内部参数。内部参数包括成像参数和/或畸变参数。

如图2中所示，本实施例中，标定物是一个边长为18厘米的正方形平面物体，由16个边长为4.5厘米、黑白相间的小正方形组成。使用摄像装置1对标定物进行5至10次不同角度的取像，通过读取和分析每一幅图像中的黑白小正方形相交点的相对位置和方向，并与标定物上已知的黑白小正方形相交点的相对位置和方向进行对比，得到数码摄像头的内部参数如下：

水平方向焦距f_x＝830.0，

垂直方向焦距f_y＝885.0，

成像芯片相对光轴水平偏移量c_x＝230.0，

成像芯片相对光轴垂直偏移量c_y＝45.0；

数码摄像头的径向畸变参数：k1＝-0.073，k2＝-0.1，，k3＝0.0；

数码摄像头的切向畸变参数p1＝0.0009，p2＝0.0028。

其中，水平方向焦距、垂直方向焦距、成像芯片相对光轴水平偏移量和成像芯片相对光轴垂直偏移量为成像参数，径向畸变参数、切向畸变参数为畸变参数。

在以上步骤(1)中，如果所获取的内部参数仅为成像参数，则可以用于矫正摄像装置1中成像芯片的位置偏移所引起的图像误差；

如果所获取内部参数仅为畸变参数，则可以用于矫正摄像装置1中透镜畸变所引起的图像失真；

如果所获取的畸变参数仅为径向畸变参数，则可以用于矫正摄像装置1中透镜径向畸变所引起的图像失真；

如果所获取的畸变参数仅为切向畸变参数，则可以用于矫正摄像装置1中透镜切向畸变所引起的图像失真；

如果所获取的畸变参数同时包括径向畸变参数和切向畸变参数，则可以用于同时矫正摄像装置1中透镜径向畸变和切向畸变所引起的图像失真；

如果所获取内部参数同时包括成像参数和畸变参数，则可以用于同时矫正摄像装置1中成像芯片的位置偏移所引起的图像误差，透镜径向畸变和切向畸变所引起的图像失真。

(2)利用摄像装置1对背景6进行成像，得到背景6的原始图像。背景6的示意图如图3所示，通常，背景6为一块浅色或者白色的平板。

利用步骤(1)所得到的摄像装置1的内部参数对背景6的原始图像进行相应的矫正，得到背景6的矫正图像。矫正方法包括：(a)投影变换矫正，(b)透镜径向畸变矫正，(c)透镜切向畸变矫正。

(a)投影变换矫正：

如果由步骤(1)得到摄像装置1的成像参数，则可对背景6的待投影变换矫正图像进行矫正。所述待投影变换矫正图像为未经过矫正的背景6的原始图像、或背景6的已经过方法(b)透镜径向畸变矫正的矫正图像、或背景6的已经过方法(c)透镜切向畸变矫正的矫正图像，或背景6的已经过方法(b)透镜径向畸变矫正和方法(c)透镜切向畸变矫正的矫正图像。具体方法如下：

根据投影变换公式(3)，将背景6的待投影变换矫正图像中的每一个坐标为(X，Y，Z)的物理点Q映射到投影平面上的点q，q的坐标为(x，y，w)。

q＝MQ                (3)

式(3)中：

为投影后的平面坐标，w设为0；

为摄像头的内参数矩阵；

为需要成像的点坐标。

(b)透镜径向畸变矫正：

如果由步骤(1)得到摄像装置1的径向畸变参数，则可对背景6的待透镜径向畸变矫正图像进行矫正。所述背景6的待透镜径向畸变矫正图像为未经过矫正的背景6的原始图像、或背景6的已经过方法(a)投影变换矫正的矫正图像、或背景6的已经过方法(c)透镜切向畸变矫正的矫正图像、或背景6的已经过方法(a)投影变换矫正和方法(c)透镜切向畸变矫正的矫正图像。具体方法如下：

根据公式(4)，对背景6的待透镜径向畸变矫正图像中的每个点的径向位置进行矫正：

$\left\{\begin{array}{c}{x}_{\mathrm{correcced}}=x(1+k_1{r}^2+k_2{r}^4+k_3{r}^6)\\ y_{\mathrm{corrected}}=y(1+k_1{r}^2+k_2{r}^4+k_3{r}^6)\end{array}---\left(4\right)\right.$

式(4)中：x为背景6的待透镜径向畸变矫正图像中被矫正点的横坐标；

y为背景6的待透镜径向畸变矫正图像中被矫正点的纵坐标；

r为背景6的待透镜径向畸变矫正图像中被矫正点与原始图像中心点的距离；

x_corrected为背景6的经过透镜径向畸变矫正的矫正图像中与被矫正点相对应的点的横坐标；

y_corrected为背景6的经过透镜径向畸变矫正的矫正图像中与被矫正点相对应的点的纵坐标；

k₁、k₂、k₃为径向畸变参数。

(c)透镜切向畸变矫正：

如果由步骤(1)得到摄像装置1的切向畸变参数，则背景6的待透镜切向畸变矫正图像进行矫正。所述背景6的待透镜切向畸变矫正图像为未经过矫正的背景6的原始图像、或背景6的已经过方法(a)投影变换矫正的矫正图像、或背景6的已经过方法(b)透镜径向畸变矫正的矫正图像、或背景6的已经过方法(a)投影变换矫正和方法(b)透镜径向畸变矫正的矫正图像进行切向畸变矫正：

根据公式(5)，将背景6的待透镜切向畸变矫正图像中每个点的切向位置进行矫正：

$\left\{\begin{array}{c}{x}_{\mathrm{corrected}}=x+[2p_{2}y+p_2(r^2+2x^2)]\\ y_{\mathrm{corrected}}=y+[2p_{2}x+p_1(r^2+2y^2)]\end{array}\right.---\left(5\right)$

式(5)中：x为背景6的待透镜切向畸变矫正图像中被矫正点的横坐标；

y为背景6的待透镜切向畸变矫正图像中被矫正点的纵坐标；

r为背景6的待透镜切向畸变矫正图像中被矫正点与原始图像中心点的距离；

X_corrected为背景6的经过切向畸变矫正的矫正图像中与被矫正点相对应的点的横坐标；

y_corrected为背景6的经过切向畸变矫正的矫正图像中与被矫正点相对应的点的纵坐标；

p₁、p₂为切向畸变参数。

之后，对经过以上成像矫正和/或畸变矫正后的背景6的矫正图像进行灰度化处理，获得背景6的灰度图像。

(3)将面积S＝1440cm²的平面基准物7置于背景6中，利用摄像装置1对平面基准物7进行成像，得到平面基准物7的原始前景图像，如图4所示。平面基准物7一般为深色或黑色。

利用步骤(1)所得到的摄像装置1的内部参数对平面基准物7的原始前景图像进行相应的矫正，即成像矫正和/或畸变矫正，得到平面基准物7的矫正前景图像。具体矫正方法与步骤(2)中对背景6的原始图像的矫正方法相同。

再对平面基准物7的矫正前景图像进行灰度化处理，获得平面基准物7的灰度前景图像；对平面基准物7的灰度前景图像和背景6的灰度图像进行差分运算，得到去除背景后的平面基准物7的灰度图像；对去除背景后的平面基准物7的灰度图像进行二值化处理，得到平面基准物7的二值图像，如图5所示，平面基准物7为白色，其他空白区域为黑色。由于二值图像中只有两种类型的象素点，值为零或非零，其中零表示黑色，非零表示白色，因此本发明通过值为零的象素来表示空白区域，值为非零的象素来表示被测物体。通过统计平面基准物7的二值图像中非零象素的个数，获取平面基准物7的二值图像的非零像素数M，本实施例中，M＝7186，然后利用公式(1)得到裁剪样板数字化系统的像素当量ε＝0.02003896cm2/像素：

ε＝S/M        (1)

公式(1)中，S为平面基准物的面积，M为平面基准物的非零像素数，ε为裁剪样板数字化系统的像素当量。

(4)将裁剪样板5置于背景6中，利用摄像装置1对裁剪样板5进行成像，得到如图6所示的裁剪样板5的原始前景图像；利用步骤(1)所得到的摄像装置1的内部参数对裁剪样板5的原始前景图像进行相应的矫正，即成像矫正和/或畸变矫正，得到裁剪样板5的矫正前景图像。具体矫正方法与步骤(2)中对背景6的原始图像的矫正方法相同。

再对裁剪样板5的矫正前景图像进行灰度化处理，获得裁剪样板5的灰度前景图像；对裁剪样板5的灰度前景图像和背景6的灰度图像进行差分运算，得到去除背景后的裁剪样板5的灰度图像；在差分法中，前景图像和背景图像中对应的象素点值相同时，差分结果为零；前景图像和背景图像中对应的象素点值不同时，差分结果为非零；再对去除背景后的裁剪样板5的灰度图像进行二值化处理，得到裁剪样板5的二值图像(如图7所示)。

(6)使用最优的阶梯型边缘检测算法Canny，将裁剪样板的二值图像转换为裁剪样板的边缘轮廓图像，为使裁剪样板的边缘轮廓具有更好的连续性，将边缘轮廓的宽度设为2个像素。该边缘检测算法计算图像中每一点的梯度幅值及其角度，某个点梯度的幅值表示该点在某一方向上的最大变化值，这个方向就是梯度的角度方向，可以用图8直观地表示裁剪样板的边缘轮廓图像中某一边缘上各点的梯度方向，梯度幅值和角度的计算公式为公式(6-1)至(6-4)：

$G_x=\∂f(x,y)/\∂x---(6-1)$

$G_y=\∂f(x,y)/\∂y---(6-2)$

$G=\sqrt{{G_x}^2+{G_y}^2}---(6-3)$

θ_xy＝tan^-1(G_y/G_x)        (6-4)

其中：

G_x表示某点x方向上的梯度分量；

G_y表示某点y方向上的梯度分量；

G表示梯度的幅值；

θ_xy表示代表梯度方向的角度。

(7)使用具有位图转换为矢量图的功能的软件(例如Corel Draw软件)输入裁剪样板数字化系统的像素当量ε及裁剪样板的边缘轮廓图像，从而将裁剪样板的边缘轮廓图像转换为裁剪样板的矢量图像。

Claims (3)

1.一种裁剪样板数字化的方法，其特征是包括如下步骤：

(1)对裁剪样板数字化系统的摄像装置进行参数标定，得到所述摄像装置的内部参数，所述内部参数包括成像参数和/或畸变参数；

(2)利用摄像装置对背景进行成像，得到背景的原始图像，利用步骤(1)所得到的摄像装置的内部参数相应地对所述背景的原始图像进行成像矫正和/或畸变矫正，得到背景的矫正图像；再对背景的矫正图像进行灰度化处理，获得背景的灰度图像；

(3)将面积已知的平面基准物置于步骤(2)所述的背景中，利用所述摄像装置对所述平面基准物进行成像，得到平面基准物的原始前景图像；利用步骤(1)所得到的所述摄像装置的内部参数对所述平面基准物的原始前景图像进行成像矫正和/或畸变矫正，得到平面基准物的矫正前景图像；再对平面基准物的矫正前景图像进行灰度化处理，获得平面基准物的灰度前景图像；对平面基准物的灰度前景图像和背景的灰度图像进行差分运算，得到去除背景后的平面基准物的灰度图像；对去除背景后的平面基准物的灰度图像进行二值化处理，得到平面基准物的二值图像；再获取所述平面基准物的二值图像的非零像素数，然后利用以下公式(1)得到所述裁剪样板数字化系统的像素当量，

ε＝S/M    (1)

公式(1)中，S为平面基准物的面积，M为平面基准物的非零像素数，ε为裁剪样板数字化系统的像素当量；

(4)将裁剪样板置于步骤(2)所述的背景中，利用所述摄像装置对所述裁剪样板进行成像，得到裁剪样板的原始前景图像；利用步骤(1)所得到的所述摄像装置的内部参数相应地对所述裁剪样板的原始前景图像进行成像矫正和/或畸变矫正，得到裁剪样板的矫正前景图像；再对裁剪样板的矫正前景图像进行灰度化处理，获得裁剪样板的灰度前景图像；对裁剪样板的灰度前景图像和背景的灰度图像进行差分运算，得到去除背景后的裁剪样板的灰度图像；对去除背景后的裁剪样板的灰度图像进行二值化处理，得到裁剪样板的二值图像；再获取所述裁剪样板的二值图像的非零像素数；

(5)将所述裁剪样板的二值图像转换为裁剪样板的边缘轮廓图像；

(6)根据所述裁剪样板数字化系统的像素当量，将裁剪样板的边缘轮廓图像转换为裁剪样板的矢量图像。

2.根据权利要求1所述的一种裁剪样板数字化的方法，其特征是：所述裁剪样板的边缘轮廓图像的轮廓线宽度为2个像素。

3.根据权利要求1或2所述的一种裁剪样板数字化的方法，其特征是：所述成像参数为水平方向焦距、垂直方向焦距、成像芯片相对光轴水平偏移量和成像芯片相对光轴垂直偏移量，所述畸变参数为径向畸变参数和/或切向畸变参数。

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