CN104981846A - 供感测移动球体的装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种供感测移动球体的装置及方法，其从由预定照相机装置实现的图像获取单元获取的移动球体的连续图像中提取标示于球体上例如商标、标记等的特征部，并基于特征部计算移动球体旋转的旋转轴和旋转量，因而使用低运算量来简单、快速且精确地计算球体的旋转，从而实现在相对低性能系统中快速且稳定地计算球体。该感测装置包括：一图像获取单元，用于获取连续图像；一图像处理单元，用于从获取图像中提取特征部；以及一旋转计算单元，用于使用提取的特征部计算旋转。

Description

供感测移动球体的装置及方法

技术领域

本发明涉及一种供感测移动球体的装置及方法，用于获取移动球体的图像以及处理并分析该图像，以计算球体的旋转。

背景技术

关于运动游戏，具体而言，高尔夫，一直都在试图精确地感测被高尔夫球手敲击的移动球体的物理特性，以分析飞行中的球体或者使用感测值以图像的形式实现飞行中的球体，并将结果应用至如所谓屏幕高尔夫的模拟高尔夫。

尤其是，当球体被敲击而飞行时，该球体相对于三维空间中的轴以非常高的速度旋转(Spin)，因而很难量测球体的旋转，并且需要非常昂贵的设备以精确地量测球体的旋转。用于量测球体的旋转的典型方法是使用雷达传感器(Radar Sensor)的方法。

然而，这种昂贵的感测设备不适合用于在所谓屏幕高尔夫中或在练习场上飞行中分析球体的一般用途的感测装置，其依据高尔夫球杆的挥击感测飞行中的球体，计算球体的轨迹，并基于计算的轨迹允许在虚拟高尔夫球场上进行高尔夫模拟。需要一种在相对廉价且低性能系统中快速且精确地感测球体的旋转的技术。

发明内容

技术问题

因此，本发明是有鉴于上述问题而做成，并且本发明的目的在于提供一种供感测移动球体的装置及方法，其从由预定照相机装置实现的图像获取单元所获取的移动球体的连续图像中提取标示于球体上如商标、标记等的特征部，并且基于特征部计算移动球体的旋转的旋转轴和旋转量，因而使用低运算量简单、快速且精确地计算球体的旋转，藉以实现在相对低性能系统中快速且稳定地计算球体。

技术方案

依据本发明的一方面，上述和其他目的可以通过提供一种供感测移动球体的装置来实现，该装置用于获取并分析移动球体的图像以计算移动球体的旋转，该装置包括：一图像获取单元，用于依据球体的移动获取连续图像，该球体包括具有标示一预定特征部于其上的一表面；一图像处理单元，用于从由该图像获取单元连续获取的每个图像中只提取球体部的特征部；以及一旋转计算单元，用于比较并分析通过将随机旋转轴和随机旋转量应用于构成作为移动球体的两个连续获取图像中在先图像的第一图像上球体部的特征部的像素的位置信息所获得的特征部的每个像素的位置信息与构成作为两个连续获取图像中在后图像的第二图像的球体部的特征部的每个像素的位置信息，以依据从该第一图像至该第二图像的球体移动计算旋转轴和旋转量。

依据本发明的另一方面，提供一种供感测移动球体的装置，用于获取并分析移动球体的图像以计算移动球体的旋转，该装置包括：一图像获取单元，用于依据球体的移动获取连续图像，该球体包括具有标示一预定特征部于其上的一表面；一图像处理单元，用于从由该图像获取单元连续获取的每个图像中提取球体部的特征部，并且从该球体部提取特征部以准备每个连续图像的特征部图像；以及一旋转计算单元，用于计算三维空间中的旋转轴和旋转量，以将两个连续特征部图像的在先图像的特征部图像转换为在后获取图像的特征部图像。

依据本发明的另一方面，提取一种感测移动球体的方法，用于获取并分析移动球体的图像以计算移动球体的旋转，该方法包括：依据球体的移动获取连续图像，该球体包括具有标示一预定特征部于其上的一表面；提取标示于每个连续获取图像的球体部的一侧上的特征部；计算通过将随机旋转轴和随机旋转量应用于构成作为移动球体的两个连续获取图像中在先图像的第一图像上球体部的特征部的像素的位置信息所获得的特征部的每个像素的位置信息；以及比较并分析构成作为两个连续获取图像中在后图像的第二图像的球体部的特征部的每个像素的位置信息与通过应用随机旋转轴和旋转量获得的特征部的每个像素的位置信息，以依据从该第一图像至该第二图像的球体移动计算旋转轴和旋转量。

依据本发明的另一方面，提供一种感测移动球体的方法，用于获取并分析移动球体的图像以计算移动球体的旋转，该方法包括：依据球体的移动获取连续图像，该球体包括具有标示一预定特征部于其上的一表面；从每个连续获取图像的球体部提取特征部，以准备特征部图像；以及在三维空间中寻找旋转轴和旋转量，以使两个连续获取图像的第一获取图像的特征部图像变为第二获取图像的特征部图像。

有益效果

依据本发明供感测移动球体的装置及方法可以从由预定照相机装置实现的图像获取单元所获取的移动球体的连续图像中提取标示于球体上如商标、标记等的特征部，并且基于特征部计算移动球体的旋转的旋转轴和旋转量，因而使用低运算量简单、快速且精确地计算球体的旋转，藉以实现在相对低性能系统中快速且稳定地计算球体。

附图说明

图1为说明依据本发明的实施例中供感测移动球体的装置的结构的示意性框图；

图2为用于解释使用图1所示的组件自图像获取至计算球体的旋转的组件的功能的示意图；

图3为说明依据本发明的实施例中的移动球体以及以立体方式配置的两个照相机作为图像获取单元的示意图；

图4(a)、图4(b)以及图4(c)为连续获取图像的源图像；

图5(a)、图5(b)以及图5(c)为用于解释分别从图4(a)、图4(b)以及图4(c)所示的源图像中提取球体部的步骤的示意图；

图6为用于解释用于提取图5的球体部的示例性提取方法的示意图；

图7(a)、图7(b)以及图7(c)分别说明图5(a)、图5(b)以及图5(c)所示的提取的球体图像的正规化图像；

图8(a)和图8(b)分别为从两个连续源图像中提取的球体图像的正规化图像，图8(c)和图8(d)说明从图8(a)和图8(b)所示的图像中提取的特征部图像；

图9为用于解释移动球体的旋转的计算的示意图；

图10和图11为用于解释用于校正照相机的位置和方向以计算球体的旋转的原理的示意图；以及

图12为用于解释依据本发明的实施例中感测移动球体的方法的流程图。

具体实施方式

下面将参考所附图式详细描述依据本发明中供感测移动球体的方法及装置的示范性实施例。

本发明基本上可以被配置为经由预定照相机拍摄被使用者的高尔夫球杆敲击的高尔夫球(下面简称为“球体”)，以分析拍摄的图像，并且计算飞行中球体的旋转。在此，照相机可以为通过多个照相机以立体方式配置的三维照相机或立体照相机，其可以被配置以将球体的二维图像的坐标转换为三维坐标，反之亦然。

此外，依据本发明供感测移动球体的方法及装置可以被应用于不同领域，例如依据使用者的高尔夫挥杆分析飞行中的球体、使用基于现实的虚拟仿真的虚拟高尔夫等。

首先，参考图1和图2描述依据本发明的实施例中供感测移动球体的装置。

如图1和图2所示，依据本发明的实施例中供感测移动球体的装置包括：一图像获取单元100、一图像处理单元200、以及一旋转计算单元300。

图像获取单元100可以为照相机装置，并且可以通过包括多个照相机的三维照相机装置或立体照相机来实现，如背景技术中所述。图1说明了图像获取单元100被实现为包括第一照相机110和第二照相机120的立体照相机的情形。

图像处理单元200是一种从由图像获取单元100获取的每个图像中提取与球体部对应的图像的球体图像并且从球体图像中去除凹纹部和各种噪声部以提取球体图像的特征部，也就是说，如标示于球体上的商标或标记、刮痕等未指定的标示的组件。

图像处理单元200可以包括：一球体图像提取部210以及一球体特征提取部230。

球体图像提取部210被配置以从作为通过图像获取单元100获取的图像的源图像中提取与球体部对应的图像的球体图像，并且提取球体部的中心坐标，将详述于后。

球体特征提取部230是一种正规化(Normalization)由球体图像提取部210提取的每个球体图像的尺寸、亮度等且提取标示于图像上的特征部(即，如标示于球体上的商标或标记、刮痕等未指定的标示)的组件，将详述于后。

旋转计算单元300被配置以分析从两个连续球体图像中分别提取的特征部的位置变化，也就是说，分析预定三维空间中的旋转轴和旋转量，其中在先图像的特征部被转换为在后图像上的特征部，以计算球体的最终旋转轴和旋转量信息。如图1和图2所示，旋转计算单元300包括：一位置校正部310、一旋转应用部320、以及一旋转确定部330。

当在用于球体的旋转计算的对应位置和相同角度处观看两个连续图像中的球体以精确地计算旋转时，位置校正部310便于旋转计算，将详述如后。

依据本发明，分析基本上是以连续拍摄的移动球体的图像中的图像为单位来进行。当在先图像被称为第一图像且在后图像被称为第二图像时，用于获取第一图像的点的球体状态被转换为用于获取第二图像的点的球体状态时的旋转可以被计算，详细而言，可以使用计算用于使第一图像中的特征部的位置转换为第二图像的特征部的位置的旋转轴和旋转量的方法来计算。

旋转应用部320提取并应用随机旋转轴和旋转量信息，以计算用于使第一图像上的特征部的位置转换为第二图像的特征部的位置的旋转轴和旋转量。因此，旋转确定部330可以确定通过旋转应用部320应用的随机旋转轴和旋转量信息是否接近于目标旋转轴和旋转量信息，以计算最终旋转信息。

也就是说，到计算最终旋转信息为止，旋转应用部320每次提取并应用随机旋转轴和随机旋转量，且旋转确定部330检查应用结果并确定最适合的随机旋转信息作为最终旋转信息，将详述如后。

如图3所示，位置信息可以基于地面G的i、j、k坐标系统，依据球体图像的球体10的移动，在分别通过第一照相机110和第二照相机120获取球体图像的位置处来获得。

也就是说，第一照相机110和第二照相机120的每一个可以为具有立体(Stereoscopic)结构的图像获取设备，因而，可以从经由两个照相机，即第一照相机110和第二照相机120拍摄相同物体所获取的图像中提取物体的三维坐标信息。在图3中，当球体10从第一位置移动到第二位置时，可以提取第一位置的坐标信息(x,y,z)和第二位置的坐标信息(x’,y’,z’)。在此情况下，第一照相机110和第二照相机120是固定的。因此，第一照相机110和第二照相机120的位置坐标可以被识别且可以一直是固定的。

在此状态下，任一照相机的某些连续获取图像可以显示于图4(a)、图4(b)以及图4(c)中。

也就是说，图4(a)、图4(b)以及图4(c)说明了在通过使用差分图像自通过经由固定照相机在视角内以预定时间间隔拍摄移动球体获取的图像中去除背景部等而仅保留球体部21、22、和23的状态下的图像。

从图4(a)、图4(b)以及图4(c)可以看出，当前状态是球体在左对角线方向上飞行的状态。从图4(a)、图4(b)以及图4(c)可以看出，当球体靠近照相机时，观看到的球体被放大成如图4(a)所示的球体部21，然后，当球体逐渐地离开照相机时，观看到的球体变得更小，如图4(b)和图4(c)所示的球体部22和23。

在此，图4(a)、图4(b)以及图4(c)所示的图像，也就是说，在经由差分图像等自最初获取图像去除背景部和各种噪声部之后所留下作为移动部的球体部的图像被称为源图像。

关于源图像上的球体部21、22、23，标示在球体的表面上的特征部F1、F2、F3的位置随着球体旋转而变化。

在此，关注的物体是球体上的特征部F1、F2、F3。对此，特征部F1、F2、F3可以精确地被提取，且特征部F1、F2、F3的位置变化可以被分析以计算球体的旋转。

为此，必须有效地从源图像中只提取球体部21、22、23的图像，即只提取球体图像，如图4所示。

图5(a)、图5(b)以及图5(c)说明了从每个源图像中只提取球体部的步骤。首先，球体部21、22、23可以被从源图像中精确地提取，以使球体部21的中心点C是提取的球体图像211的中心部，球体部21的轮廓基本上对应于提取的图像211的轮廓，如图6所示。

通过从各自源图像中只提取球体部21、22、23获得的图像，即，球体图像211、212、213具有对应于各自源图像上球体部的尺寸，因此，具有不同尺寸。标示在各自源图像中的球体图像211、212、213依据与照相机的距离被照明不同地影响，因此，每个各自球体图像的亮度也变化。

为了精确地提取球体特征部，必须均等化球体图像211、212、213的尺寸且正规化球体图像211、212、213的亮度。

图7(a)、图7(b)以及图7(c)说明了包含对应于图5(a)、图5(b)以及图5(c)的球体图像的图像，其尺寸和亮度被正规化(Nomalization)。

也就是说，球体图像211、212、213可以依据各自预设尺寸被放大或缩小，或者留下的球体图像可以基于球体图像211、212、213的任意一个被放大或缩小，也就是说，可以对每个球体图像执行正规化处理，藉以均等化球体图像211、212、213的尺寸。

此外，可以使用构成球体部的所有像素的平均值对每个球体图像执行正规化处理，藉以均等化球体图像的整体亮度。

如上所述，在对每个球体图像完成正规化之后，对每个正规化球体图像执行使用球体特征提取部的球体特征部的提取，如图8所示。

也就是说，当图8(a)的球体图像是第一球体图像且图8(b)的球体图像是第二球体图像时，第一球体图像是两个连续获取图像中的第一获取图像，第二球体图像是两个图像中的第二获取图像。图8(c)说明了具有从第一球体图像中完全地提取特征部F1获得的特征部FC1的第一特征部图像。图8(d)说明了具有从第二球体图像中完全地提取特征部F2获得的特征部FC2的第二特征部图像。

在此，特征部可以使用不同图像处理方案如差分图像方案等来提取。

当准备具有提取的特征部FC1、FC2的特征部图像时，使用旋转计算单元执行计算移动球体的旋转信息的步骤。

在此，球体的旋转可以基于i轴、j轴和k轴坐标系统以及相对于旋转轴的旋转角度，即，关于旋转量的信息计算三维空间中旋转轴的坐标信息来计算，如图9所示。

如图9所示，用于表示三维空间中旋转运动的分量包括：俯仰(pitch)、摆动(yaw)、以及滚动(roll)(例如，当旋转轴对应于k轴时，球体只具有侧面旋转(Side Spin)，当旋转轴对应于i轴时，球体只具有向后旋转(Back Spin)或向前旋转(Forward Spin))。此外，当i轴方向的旋转分量为θ，j轴方向的旋转分量为λ且k轴方向的旋转分量为ρ时，目标旋转的矢量可以依据下述方程式1来表示。

方程式1

$\stackrel{\→}{\mathrm{\ω}}=\mathrm{\θ}i+\mathrm{\λ}j+\mathrm{\σ}k$

基于旋转矢量(ω)，旋转轴信息和旋转量信息可以分别依据下述方程式2和方程式3来计算。在此，α是旋转量信息。

方程式2

$\widehat{\mathrm{\ω}}=(\frac{\mathrm{\θ}}{\mathrm{\α}},\frac{\mathrm{\λ}}{\mathrm{\α}},\frac{\mathrm{\ρ}}{\mathrm{\α}})$

方程式3

$\mathrm{\α}=\sqrt{{\mathrm{\θ}}^2+{\mathrm{\λ}}^2+{\mathrm{\ρ}}^2}$

因此，旋转轴和旋转量信息可以通过计算作为移动球体的旋转的摆动(yaw)旋转分量的θ、作为滚动(roll)旋转分量的λ以及作为俯仰(pitch)旋转分量的ρ而获得。

旋转轴和旋转量信息可以从自球体图像中提取的特征部而获得，如图7所示。

也就是说，如图8所示，旋转轴和旋转量可以使用两个连续球体图像的特征部图像(图8(c)和图8(d))来提取。

为此，首先，必须校正构成特征部的每个像素的位置信息。

也就是说，关于通过照相机获取的图像上的球体的位置，旋转轴和旋转量是依据照相机朝向的方向而被不同地观看，因而，必须精确地建立参考，并且基于该参考计算绝对旋转轴和旋转量。为此，照相机的位置和方向信息可以被校正为仿佛是在相对于照相机的相同位置和方向处观看到连续获取图像上的各自球体，藉以精确地计算球体的旋转信息。

图10和图11为用于解释上述位置校正的原理的示意图。

依据本发明的感测装置和方法是从两个连续图像的特征部的位置变化来计算旋转信息。为了精确地计算旋转信息，需要在相同位置和方向处观看一对连续图像。也就是说，必须校正连续获取图像，当照相机与球体一起移动时(穿过的球体总是被固定的照相机拍摄)，仿佛是在相对于照相机的相同位置和方向处观看到图像上的各自球体。

作为用于建立照相机的位置和方向的参考的示例，如图10所示，当球体10在方向d中移动时，平行于地面G的矢量分量且在与球体10前进的方向对应的矢量分量Bj正交的平面p中包含的方向Bi可以被建立作为参考。

也就是说，如图11所示，必须产生用于校正照相机110的位置和方向的位置校正信息，并且将该位置校正信息应用于旋转计算，仿佛是在平行于地面G且垂直于球体10在每个各自位置移动的方向矢量Bj的方向矢量Bi的方向中观看到由照相机110获取的球体图像。

位置校正可以通过使用固定照相机的坐标信息和球体的中心坐标信息校正相对于照相机观看球体的角度来实现，这是众所周知的。位置校正可以通过将关于要被校正的部分的信息应用于每个提取的特征部的像素的位置坐标来实现，而非实际上校正图像。

构成第一特征部FC1(参考图8)的每个像素的位置信息被转换为三维位置信息，结果值是通过应用上述位置校正信息以及应用随机旋转轴和旋转量于三维位置信息而获得，然后，该结果信息被再次转换为二维位置信息。

将转换的二维位置信息与构成第二特征部的像素的位置信息进行比较，当转换的二维位置信息对应于构成第二特征部的像素的位置信息时，所应用的随机旋转轴和旋转量信息可以为精确的目标旋转轴和旋转量信息。

因此，如上所述，依据本发明的感测装置和方法可以重复地应用随机旋转轴和旋转量信息以获得位置信息，并且可以发现与在预定水平或高于预定水平处获得的位置信息对应的旋转轴和旋转量信息，以计算最终旋转信息。

这依据下述方程式来表示。

这可以依据下述方程式4和5将构成第一和第二特征部的每一个的像素的位置信息转换为三维位置信息来表示。

方程式4

PC1set_3D＝C1*P1set_3D

方程式5

PC2set_3D＝C2*P2set_3D

在方程式4和5中，

P1set_3D是通过将P1set转换为三维坐标信息获得的矩阵，其中P1set是第一特征部FC1上每个像素的坐标(二维坐标)的矩阵(参考图8)。

P2set_3D是通过将P2set转换为三维坐标信息获得的矩阵，其中P2set是第二特征部FC2上每个像素的坐标(二维坐标)的矩阵(参考图8)。

C1和C2是依据图10和图11所示的原理被计算为位置校正信息的旋转矩阵，C1是用于校正第一特征部的像素的位置坐标，C2是用于校正第二特征部的像素的位置坐标。

PC1set_3D是通过校正第一特征部的像素的三维坐标的位置获得的矩阵，PC2set_3D是通过校正第二特征部的像素的三维坐标的位置获得的矩阵。

当作为目标最终旋转信息的旋转轴矢量是ω且旋转量是α时，旋转矩阵R(ω,α)可以使用ω和α来计算。通过将各自特征部的像素的位置转换为三维坐标信息获得的R(ω,α)、PC1set_3D以及PC2set_3D的关系满足下述方程式6。

方程式6

R(ω,α)*PC1set_3D＝PC2set_3D

上述方程式4和5可以被替换为上述方程式6，以获得下述方程式7表示的关系。

方程式7

PC2set_3D＝C2^T*R(ω,α)*C1*P1set_3D

在此，C2^T是矩阵C2的转置(Transposed Matrix)。

依据上述方程式7，第一特征部的像素的位置信息可以被转换为三维位置信息，且结果值可以通过应用位置校正信息和应用随机旋转信息于三维位置信息而获得。也就是说，随机旋转信息可以被替换为R(ω,α)，作为上述方程式7中的目标最终旋转信息。

当Tset_3D是通过将使用作为随机旋转信息的随机旋转轴矢量ω'和随机旋转量α'计算的旋转矩阵R(ω',α')替换为上述方程式7所获得的结果时，满足下述方程式8。

方程式8

Tset_3D＝C2^T*R(ω',α')*C1*P1set_3D

当Tset是通过将依据上述方程式8计算的Tset_3D转换为二维坐标而获得时，如果Tset和P2set相互对应，R(ω',α')和R(ω,α)具有相同的数值，因而，作为随机旋转信息R(ω',α')的R(ω',α')可以被确定为最终旋转信息。

也就是说，应用于最接近P2set，即，在应用不同随机旋转信息的多个Tset中具有最高相似度的Tset的随机旋转信息可以被确定为最终旋转信息。

也就是说，如果比较Tset和P2set并计算具有对应位置坐标的像素的数量，当对应像素的数量等于或大于预定水平时，或者如果依据预定函数等于或大于预定水平来计算Tset的像素与P2set的像素之间的相似度，应用于对应Tset的随机旋转信息是最终旋转信息。

在此，相似度可以例如基于对应像素与全部像素的数量的比例来确定。

将参考图12的流程图来描述上述计算移动球体的旋转的步骤。

首先，获取移动球体的连续图像(S10)，从所获取的图像的每一个中去除背景部等以提取各自源图像(S12)。

此外，从每个源图像中找出球体部以提取球体图像(S20)，从每个球体图像中提取球体特征部以准备各自特征部图像(S30)。

当连续特征部图像中的两个图像的在先图像被称为第一特征部图像且该两个图像中的在后图像被称为第二特征部图像时，可以使用构成第一特征部图像上第一特征部的像素的位置信息和构成第二特征部图像上第二特征部的像素的位置信息来计算旋转。

也就是说，构成第一特征部的像素的位置信息被转换为三维位置信息(S42)，位置校正信息被应用于三维位置信息(S44)。

此外，随机旋转轴和随机旋转量被提取并被应用于三维位置信息(S52)，该三维位置信息被再次转换为二维位置信息(S54)。

在步骤S54中转换的二维位置信息与构成第二特征部的像素的位置信息进行比较(S62)。当计算具有对应位置坐标的像素的数量时，如果该数量等于或大于预设数量(S64)，应用的随机旋转轴和旋转量被确定为最终旋转轴和旋转量(S72)。

当计算的“对应像素的数量”未达到预设数量时，其他随机旋转轴和旋转量被应用以重复S52、S54、S62、S64等的操作，当“对应像素的数量”为最高时，随机旋转轴和随机旋转量被确定为最终旋转轴和旋转量。

在此，图12的流程图说明了当“对应像素的数量”等于或大于预设数量时，随机旋转轴和随机旋转量被最终选择的情形。然而，本发明并不受限于此。例如，预设数量可以不被显现为相对于“对应像素的数量”，不同随机旋转信息可以被重复地应用，当“对应像素的数量”是最高时，随机旋转信息可以被最终选择。

此外，替换通过像素的数量选择最终旋转信息，可以依据函数计算相似度，可以依据相似度选择最终旋转信息。

考虑到如图9所示用于应用随机旋转轴的全部俯仰(pitch)旋转分量、摆动(yaw)旋转分量、滚动(roll)旋转分量，可意指考虑到用于提取随机旋转轴和旋转量的极大数量。因此，用于随机旋转轴的限制范围可以被合理地设置。此外，用于随机旋转量的限制范围也可以被合理地设置以应用随机旋转量。然后，随机旋转轴和旋转量信息可以主要地在限制范围内提取，以大幅降低要考虑的情形的数量，且大幅降低运算量，藉以快速地计算旋转。

也就是说，用于提取随机旋转轴和随机旋转量的限制条件可以考虑球体移动的特性和照相机的帧速率来设定，藉以快速地计算旋转。

当高尔夫球被高尔夫球杆敲击时，在旋转的三个旋转分量中俯仰(pitch)旋转分量和摆动(yaw)旋转分量被强烈地呈现，滚动(roll)旋转分量未呈现或几乎被忽略，如图9所示。

也就是说，当高尔夫球被敲击时，实现左侧和右侧旋转以及正向和反向旋转，基于球体的前进方向的滚动(rolling)旋转分量未呈现或几乎被忽略。

因此，当在某种程度上不考虑滚动(roll)旋转分量时，可以只考虑俯仰(pitch)旋转分量和摆动(yaw)旋转分量来选择随机旋转轴，因而，要考虑的情形的数量可以大幅降低。

当高尔夫球被高尔夫球杆敲击时，在从一帧的拍摄图像的球体状态到随后一帧的拍摄图像的球体状态的旋转程度上具有限制。

也就是说，因为在依据使用者击球而旋转的最大旋转上具有限制，且在用于拍摄图像的照相机的帧速率上具有限制，要考虑的用于随机旋转量的情形的数量可以被大大地限制。

因此，如上所述，可以预设用于随机旋转轴和随机旋转量的限制范围以降低运算量，藉以快速地计算旋转。

到此，已经描述了计算关于在连续获取图像中只有两个图像的旋转信息的步骤。或者，可以依据照相机每秒获取数十帧至数千帧，并且可以对多个连续图像的全部或仅一些连续图像执行上述旋转计算步骤。

也就是说，可以对多对执行上述旋转计算步骤，其每一对包括两个连续图像的在先图像和在后获取图像，以获得多个旋转信息。多个旋转信息可以稍微地不同且可以依据预设函数(例如，提取平均值或者提取只具有高相似度的数个数值的平均值)来收集，以计算最终旋转信息，或者在计算的多个旋转信息中具有最高相似度的旋转信息可以被选择为最终旋转信息。

发明模式

已经以最佳模式描述了各种实施例，以实施本发明。

工业应用性

依据本发明的供感测移动球体的装置及方法适用于与包括依据高尔夫挥杆分析飞行中的球体的高尔夫训练相关的工业领域、提供基于现实的虚拟模拟以使使用者玩虚拟高尔夫游戏等所谓的屏幕高尔夫工业领域。

Claims (19)

1.一种供感测移动球体的装置，用于获取并分析移动球体的图像以计算移动球体的旋转，其特征在于，该装置包括：

一图像获取单元，用于依据球体的移动获取连续图像，该球体包括具有标示一预定特征部于其上的一表面；

一图像处理单元，用于从由该图像获取单元连续获取的每个图像中只提取球体部的特征部；以及

一旋转计算单元，用于比较并分析通过将随机旋转轴和随机旋转量应用于构成作为移动球体的两个连续获取图像中在先图像的第一图像上球体部的特征部的像素的位置信息所获得的特征部的每个像素的位置信息与构成作为两个连续获取图像中在后图像的第二图像的球体部的特征部的每个像素的位置信息，以依据从第一图像至第二图像的球体移动计算旋转轴和旋转量。

2.如权利要求1所述的装置，其特征在于，该图像获取单元被实现为三维照相机或立体照相机，所述照相机通过在相对于相同球体的不同位置处安装的多个照相机来配置。

3.如权利要求1所述的装置，其特征在于，该图像处理单元包括：

一球体图像提取部，用于寻找通过图像获取单元所获取的图像上的球体部，并且提取该球体部作为具有预定尺寸的图像；以及

一球体特征提取部，用于从球体图像中提取特征部，以准备一球体特征部图像。

4.如权利要求3所述的装置，其特征在于：

该球体图像提取部分别提取用于第一图像和第二图像的第一球体图像和第二球体图像；以及

当球体特征提取部分别提取用于第一球体图像和第二球体图像的第一特征部图像和第二特征部图像时，旋转计算单元计算用于将第一特征部图像转换为第二特征部图像的旋转轴和旋转量。

5.如权利要求2所述的装置，其特征在于，该旋转计算单元包括：

一旋转应用部，用于将构成第一图像上球体部的特征部的每个像素的位置信息转换为三维位置信息且将随机旋转轴和随机旋转量应用于该三维位置信息，并且将该三维位置信息再次转换为二维位置信息，以计算随机旋转特征部信息；以及

一旋转确定部，用于相互比较随机旋转特征部与第二图像上球体部的特征部以计算相似度，并且当该相似度等于或大于预设值时，确定对应旋转轴和旋转量信息作为最终旋转轴和旋转量信息。

6.如权利要求2所述的装置，其特征在于，该旋转计算单元包括：

一旋转应用部，用于将构成第一图像上球体部的特征部的每个像素的位置信息转换为三维位置信息且将随机旋转轴和旋转量应用于该三维位置信息，并且将该三维位置信息再次转换为二维位置信息，以计算随机旋转特征部信息；以及

一旋转确定部，用于比较随机旋转特征部的信息与构成第二图像上球体部的特征部的每个像素的位置，以计算对应像素的数量，并且当该对应像素的数量等于或大于预设值时，确定对应旋转轴和旋转量信息作为最终旋转轴和旋转量信息。

7.如权利要求5或6所述的装置，其特征在于，该旋转计算单元进一步包括：一位置校正部，用于计算供校正照相机的位置和方向仿佛是在相对于照相机的相同位置和方向处观看到连续获取图像上各自球体的位置校正信息，并且将该位置校正信息应用于构成每个特征部图像上特征部的每个像素的位置信息。

8.如权利要求5或6所述的装置，其特征在于，该旋转应用部依据预设限制条件考虑球体移动的特性和照相机的帧速率选择并应用随机旋转轴和随机旋转量。

9.一种供感测移动球体的装置，用于获取并分析移动球体的图像以计算移动球体的旋转，其特征在于，该装置包括：

一图像获取单元，用于依据球体的移动获取连续图像，该球体包括具有标示一预定特征部于其上的一表面；

一图像处理单元，用于从由该图像获取单元连续获取的每个图像中提取球体部的特征部，并且从球体部提取特征部以准备每个连续图像的特征部图像；以及

一旋转计算单元，用于计算三维空间中的旋转轴和旋转量，以将两个连续特征部图像的在先图像的特征部图像转换为在后获取图像的特征部图像。

10.一种感测移动球体的方法，用于获取并分析移动球体的图像以计算移动球体的旋转，其特征在于，该方法包括：

依据球体的移动获取连续图像，该球体包括具有标示一预定特征部于其上的一表面；

提取标示于每个连续获取图像的球体部的一侧上的特征部；

计算通过将随机旋转轴和随机旋转量应用于构成作为移动球体的两个连续获取图像中在先图像的第一图像上球体部的特征部的像素的位置信息所获得的特征部的每个像素的位置信息；以及

比较并分析构成作为两个连续获取图像中在后图像的第二图像的球体部的特征部的每个像素的位置信息与通过应用随机旋转轴和旋转量所获得的特征部的每个像素的位置信息，以依据从第一图像至第二图像的球体移动计算旋转轴和旋转量。

11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，提取特征部包括：

对于提取的特征部，将构成每个特征部的像素的位置信息转换为三维位置信息；以及

计算供校正照相机的位置和方向仿佛是在相对于照相机的相同位置和方向处观看到连续获取图像上各自球体的位置校正信息；

其中，该位置校正信息被应用于转换的三维位置信息，以应用随机旋转信息并且计算旋转信息。

12.如权利要求10或11所述的方法，其特征在于，计算通过应用随机旋转轴和随机旋转量所获得的特征部的每个像素的位置信息包括：

将构成第一图像上特征部的每个像素的位置信息转换为三维位置信息；

提取随机旋转轴和旋转量信息，并且将该随机旋转轴和旋转量信息应用于转换的三维位置信息；

将提供有随机旋转轴和旋转量的三维位置信息转换为二维位置信息，以计算随机旋转特征部信息。

13.如权利要求10或11所述的方法，其特征在于，依据从第一图像至第二图像的球体移动计算旋转轴和旋转量包括：

比较通过应用随机旋转轴和随机旋转量所获得的特征部的每个像素的位置信息与构成第二图像上球体部的特征部的每个像素的位置信息，以计算对应相似度或像素的数量；以及

当该相似度等于或大于预设值或对应像素的数量等于或大于预设值时，确定对应旋转轴和旋转量信息作为最终旋转轴和旋转量信息。

14.如权利要求12所述的方法，其特征在于，应用于转换的三维位置信息的随机旋转轴信息包括从依据相对于物体的旋转的滚动(roll)方向、俯仰(pitch)方向、以及摆动(yaw)方向中两分量的范围内随机选择旋转轴信息。

15.如权利要求12所述的方法，其特征在于，应用于转换的三维位置信息的随机旋转量信息包括从依据被使用者敲击而旋转的最大旋转限制以及用于拍摄图像的照相机的帧速率的预设范围中随机选择的旋转量信息。

16.一种感测移动球体的方法，用于获取并分析移动球体的图像以计算移动球体的旋转，其特征在于，该方法包括：

依据球体的移动获取连续图像，该球体包括具有标示一预定特征部于其上的一表面；

从每个连续获取图像中提取球体部的特征部，以准备特征部图像；以及

寻找三维空间中的旋转轴和旋转量，以使两个连续获取图像的第一获取图像的特征部图像变为第二获取图像的特征部图像。

17.如权利要求16所述的方法，其特征在于，寻找旋转轴和旋转量包括：计算供校正照相机的位置和方向仿佛是在相对于照相机的相同位置和方向处观看到连续获取图像上各自球体的位置校正信息，并且将该位置校正信息应用于构成每个特征部图像上特征部的每个像素的位置信息。

18.如权利要求16所述的方法，其特征在于，寻找旋转轴和旋转量包括：

将随机旋转轴和随机旋转量的随机旋转信息应用于构成两个连续图像的第一获取图像的特征部图像上特征部的每个像素的位置信息；

比较应用随机旋转信息的像素的位置信息与构成两个连续图像的第二获取图像的特征部图像上特征部的每个像素的位置信息；以及

当应用随机旋转信息的像素的位置信息与构成第二特征部图像上像素部的每个像素的位置信息类似时，确定随机旋转信息的旋转轴和旋转量作为至预设水平的最终旋转轴和旋转量信息。

19.如权利要求18所述的方法，其特征在于，寻找旋转轴和旋转量包括：

依据预定函数收集通过执行应用随机旋转信息的步骤、比较位置信息的步骤、以及确定随机旋转信息的旋转轴和旋转量作为用于多对的每一对的最终旋转轴和旋转量的步骤所计算的多个旋转信息，每一对图像包括两个连续图像的在先图像和在后图像，以计算移动球体的旋转信息。