CN108205672B - 一种显示屏幕的自动标定方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种显示屏幕的自动标定方法，包括检测到角点，制作两张图放在电脑屏幕上，包括白色格子图和黑色格子图并其分别转为灰度图，判断获得的灰度图的每个像素点是否相等，如果相等则此位置的像素置为0，否则置为白色格子图和黑色格子图相减的差值得到一个新的图像；获取新的图像的第一个像素点周围的感兴趣区域，然后重置该新的图像，获取第二个像素点周围的感兴趣区域，再重置该图像，同理可获取到该图像的每个像素点周围的感兴趣区域，并一一对此区域进行角点检测；对感兴趣区域进行强角点的检测和亚像素精度角点的检测；用新检测出来的像素点去和已有不正确的像素点进行匹配，匹配成功则用检测出来的像素点替换掉原来位置的像素点。

Description

一种显示屏幕的自动标定方法
技术领域
本发明属于图像识别的技术领域，具体涉及一种显示屏幕的自动标定方法。
背景技术
现有的自动标定方法为了检测到显示屏幕上的每个像素点，在原有的屏幕图像上做了过多处理，如图1(c)所示，是对图1(a)的白色格子图和图1(b)的黑色格子图进行一系列处理后获得的效果图，为了检测到每个角点，需要对图1(a)和图1(b)进行一系列变化，但是在提取角点的时候显示屏幕中间的拼接线会对标定造成很大的干扰，为了去掉这种不利因素，会对图像做多次中值滤波和高斯滤波，造成的负面效果是原本目标角点的失真，如图1(c)所示可以看到此图中的每个长方形的角点已经不明显，现有的标定方法能检测到每个标定点，但是在标定点的精度上却必须做出牺牲，导致原有图像中的信息丢失严重，从而引起了所检测到的角点的位置不准确的问题，另外在现有的自动标定方法采取的是轮廓提取的方法，产生了丢失很多有用信息而导致的标定精度低的问题。
发明内容
本发明提供了一种显示屏幕的自动标定方法，使得对显示屏幕的自动标定更加精确。
本发明提供了一种显示屏幕的自动标定方法，包括如下步骤：
S1、检测到角点，制作两张图放在电脑屏幕上，包括白色格子图和黑色格子图；
S2、将白色格子图，黑色格子图转为灰度图，判断获得的灰度图的每个像素点是否相等，如果相等则此位置的像素置为0，否则不相等则置为白色格子图和黑色格子图相减的差值，得到一个新的图像；
S3、截取新的图像的第一个像素点周围的感兴趣区域，然后执行步骤S4和S5以重置该新的图像，接着截取第二个像素点周围的感兴趣区域，再执行步骤S4和S5以重置该图像，同理，可截取到该图像的每个像素点周围的感兴趣区域，并一一执行步骤S4和S5以重置该图像；
S4、对感兴趣区域进行强角点的检测和亚像素精度角点的检测；
S5、用新检测出来的像素点去和已有不正确的像素点进行匹配，匹配成功则用检测出来的像素点替换掉原来位置的像素点。
优选的，所述的获取感兴趣区域的像素点的步骤具体包括：
S31、在已经检测到的像素点周围获取一定区域的图，所截取区域以已有像素点为中心，边长为10像素的正方形；
S32、通过克隆的方式将所截取图像保存下来以便使用；
S33、对所截取图像执行步骤S4和S5并重置原有图像的信息，以便于其他点的感兴趣区域的截取。
优选的，所述的对感兴趣区域进行强角点的检测和亚像素精度角点的检测的步骤具体包括：
S41、以角点间距为0对所截取图像进行强角点检测，获取到角点的点集。
S42、以所述获得的角点的点集为基础，通过多次迭代确立出亚像素角点。
优选的，所述的步骤S5具体包括：
以所获取角点中的一个点为基础，去除原有所获取到的点集，以距离最小原则并且两者距离相差不大于某个特定阈值的原则进行匹配替换。
优选的，所述的步骤S1中的检测到角点的步骤具体包括如下步骤：
S11：校正摄像头；
S12：获取显示屏幕的背景图，白色棋盘格图和黑色棋盘格图；
S13：分别对上述显示屏幕的背景图、白色棋盘格图和黑色棋盘格图进行灰度化后获得了屏幕背景灰度图，白色棋盘格灰度图和黑色棋盘格灰度图；
S14：将上述白色棋盘灰度图与屏幕背景灰度图进行求差并取绝对值，并对新生成的图像进行n次中值平滑滤波和高斯平滑滤波；其中0＜n＜100；
S15：将上述黑色棋盘灰度图与屏幕背景灰度图进行求差并取绝对值，并对新生成的图像进行n次中值平滑滤波和高斯平滑滤波；其中0＜n＜100；
S16：设定像素的灰度阈值，当步骤S4和步骤S5所得图像的各个对应的像素灰度值之差大于设定的灰度阈值时，将相应位置的像素值灰度置为对应的差值，小于设定的灰度阈值时，将其相应位置的像素灰度值置为0；并对新生成的图像进行n次中值平滑滤波和高斯平滑滤波；其中0＜n＜100；
S17：对步骤S6产生的图像进行二值化，并对获取的二值图进行轮廓的特征提取,获取显示屏幕的轮廓序列；
S18：通过轮廓序列检测到各个图像的角点。
由上面的技术方案可知，本发明提供的自动标定方法，通过获取到几乎没有丢失掉有用信息又过滤掉背景等无用信息的灰度图，进而从该灰度图中获取到像素点周围的感兴趣区域，再对所述感兴趣区域进行强角点的检测和亚像素精度的角点检测，采用新检测出来的像素点去和已有不正确的像素点进行匹配，匹配成功则替换已有的不正确的像素点，提高了对显示屏幕进行自动标定的精度。
附图说明
图1(a)、图1(b)和图1(c)分别为现有的一种显示屏幕的自动标定方法的白色格子图、黑色格子图和效果图；
图2为本发明实施例提供的一种显示屏幕的自动标定方法的流程图；
图3为本发明实施例提供的一种显示屏幕的自动标定方法的效果图。
具体实施方式
以下结合具体实施方式进一步详细说明本发明的技术方案。应当理解，此处描述的具体实施方式仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例提供了一种显示屏幕的自动标定方法，如图2所示，包括如下步骤：
S1、检测到角点，制作两张图放在电脑屏幕上，包括白色格子图和黑色格子图；
S2、将白色格子图，黑色格子图转为灰度图，判断获得的灰度图的每个像素点是否相等，如果相等则此位置的像素置为0，否则不相等则置为白色格子图和黑色格子图相减的差值，得到一个新的图像；
S3、截取新的图像的第一个像素点周围的感兴趣区域，然后执行步骤S4和S5以重置该新的图像，接着截取第二个像素点周围的感兴趣区域，再执行步骤S4和S5以重置该图像，同理，可截取到该图像的每个像素点周围的感兴趣区域，并一一执行步骤S4和S5以重置该图像；
S4、对感兴趣区域进行强角点的检测和亚像素精度角点的检测；
S5、用新检测出来的像素点和已有不正确的像素点进行匹配，匹配成功则用检测出来的像素点替换掉原来位置的像素点。
由上面的技术方案可知，本发明实施例提供的自动标定方法，通过获取到几乎没有丢失掉有用信息又过滤掉背景等无用信息的灰度图，进而从该灰度图中获取到像素点周围的感兴趣区域，再对所述感兴趣区域进行强角点的检测和亚像素精度的角点检测，采用新检测出来的像素点去和已有不正确的像素点进行匹配，匹配成功则替换已有的不正确的像素点，提高了对显示屏幕进行自动标定的精度。
优选的，所述的获取感兴趣区域的像素点的步骤具体包括：
S31、在已经检测到的像素点周围获取一定区域的图，所截取区域以已有像素点为中心，边长为10像素的正方形；
S32、通过克隆的方式将所截取图像保存下来以便使用；
S33、对所截取图像执行步骤S4和S5并重置原有图像的信息，以便于其他点的感兴趣区域的截取。
优选的，所述的对感兴趣区域进行强角点的检测和亚像素精度角点的检测的步骤具体包括：
S41、以角点间距为0对所截取图像进行强角点检测，获取到角点的点集。
S42、以所述获得的角点的点集为基础，通过多次迭代确立出亚像素角点。
优选的，所述的步骤S5具体包括：
以所获取角点中的一个点为基础，去除原有所获取到的点集，以距离最小原则并且两者距离相差不大于某个特定阈值的原则进行匹配替换。
通过上述对显示屏幕的自动标定方法获得的效果图如图3所示。
优选的，所述的步骤S1中的检测到角点的步骤具体包括如下步骤：
S11：校正摄像头；
S12：获取显示屏幕的背景图，白色棋盘格图和黑色棋盘格图；
S13：分别对上述显示屏幕的背景图、白色棋盘格图和黑色棋盘格图进行灰度化后获得了屏幕背景灰度图，白色棋盘格灰度图和黑色棋盘格灰度图；
S14：将上述白色棋盘灰度图与屏幕背景灰度图进行求差并取绝对值，并对新生成的图像进行n次中值平滑滤波和高斯平滑滤波；其中0＜n＜100；
S15：将上述黑色棋盘灰度图与屏幕背景灰度图进行求差并取绝对值，并对新生成的图像进行n次中值平滑滤波和高斯平滑滤波；其中0＜n＜100；
S16：设定像素的灰度阈值，当步骤S4和步骤S5所得图像的各个对应的像素灰度值之差大于设定的灰度阈值时，将相应位置的像素值灰度置为对应的差值，小于设定的灰度阈值时，将其相应位置的像素灰度值置为0；并对新生成的图像进行n次中值平滑滤波和高斯平滑滤波；其中0＜n＜100；
S17：对步骤S6产生的图像进行二值化，并对获取的二值图进行轮廓的特征提取,获取显示屏幕的轮廓序列；
S18：通过轮廓序列检测到各个图像的角点。
综上所述，本发明提供的显示屏幕的自动标定方法，是对所述感兴趣区域进行强角点的检测和亚像素精度的角点检测，采用新检测出来的像素点去和已有不正确的像素点进行匹配，匹配成功则替换已有的不正确的像素点，提高了对显示屏幕进行自动标定的精度。
以上的实施方式均为本发明的优选实施方式，并非因此限制本发明的专利保护范围。任何本发明所属的技术领域的技术人员，在不脱离本发明所公开的精神和范围的前提下，对本发明的内容所做的等效结构与等效步骤的变换均落入本发明要求保护的专利范围之内。

Claims (5)

1.一种显示屏幕的自动标定方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、检测到角点，制作两张图放在电脑屏幕上，包括白色格子图和黑色格子图；
S2、将白色格子图，黑色格子图转为灰度图，判断获得的灰度图的每个像素点是否相等，如果相等则此位置的像素置为0，否则不相等则置为白色格子图和黑色格子图相减的差值，得到一个新的图像；
S3、截取新的图像的第一个像素点周围的感兴趣区域，然后执行步骤S4和S5以重置该新的图像，接着截取第二个像素点周围的感兴趣区域，再执行步骤S4和S5以重置该图像，同理，可截取到该图像的每个像素点周围的感兴趣区域，并一一执行步骤S4和S5以重置该图像；
S4、对感兴趣区域进行强角点的检测和亚像素精度角点的检测；
S5、用新检测出来的像素点和已有不正确的像素点进行匹配，匹配成功则用检测出来的像素点替换掉原来位置的像素点。
2.根据权利要求1所述的自动标定方法，其特征在于，获取感兴趣区域的像素点的步骤具体包括：
S31、在已经检测到的像素点周围获取一定区域的图，所截取区域以已有像素点为中心，边长为10像素的正方形；
S32、通过克隆的方式将所截取图像保存下来以便使用；
S33、对所截取图像执行步骤S4和S5并重置原有图像的信息，以便于其他点的感兴趣区域的截取。
3.根据权利要求1所述的自动标定方法，其特征在于，所述的对感兴趣区域进行强角点的检测和亚像素精度角点的检测的步骤具体包括：
S41、以角点间距为0对所截取图像进行强角点检测，获取到角点的点集；
S42、以所述获得的角点的点集为基础，通过多次迭代确立出亚像素角点。
4.根据权利要求1所述的自动标定方法，其特征在于，步骤S5具体包括：
以所获取角点中的一个点为基础，去除原有所获取到的点集，以距离最小原则并且两者距离相差不大于某个特定阈值的原则进行匹配替换。
5.根据权利要求1-4中任一所述的自动标定方法，其特征在于，步骤S1中的检测到角点的步骤具体包括如下步骤：
S11：校正摄像头；
S12：获取显示屏幕的背景图，白色棋盘格图和黑色棋盘格图；
S13：分别对上述显示屏幕的背景图、白色棋盘格图和黑色棋盘格图进行灰度化后获得了屏幕背景灰度图，白色棋盘格灰度图和黑色棋盘格灰度图；
S14：将上述白色棋盘灰度图与屏幕背景灰度图进行求差并取绝对值，并对新生成的图像进行n次中值平滑滤波和高斯平滑滤波；其中0＜n＜100；
S15：将上述黑色棋盘灰度图与屏幕背景灰度图进行求差并取绝对值，并对新生成的图像进行n次中值平滑滤波和高斯平滑滤波；其中0＜n＜100；
S16：设定像素的灰度阈值，当步骤S4和步骤S5所得图像的各个对应的像素灰度值之差大于设定的灰度阈值时，将相应位置的像素值灰度置为对应的差值，小于设定的灰度阈值时，将其相应位置的像素灰度值置为0；并对新生成的图像进行n次中值平滑滤波和高斯平滑滤波；其中0＜n＜100；
S17：对步骤S6产生的图像进行二值化，并对获取的二值图进行轮廓的特征提取,获取显示屏幕的轮廓序列；
S18：通过轮廓序列检测到各个图像的角点。
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