CN109137388B - 衣物洗涤方法、装置和衣物处理装置 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种衣物洗涤方法、装置和衣物处理装置，其中，方法包括：采集待洗涤衣物的衣物图像，对衣物图像进行成像对象的轮廓识别，根据轮廓的不规则性，从衣物图像中识别出对衣物成像的部分，根据对衣物成像的部分的颜色信息，判断衣物图像是否包含易染色衣物区域和掉色衣物区域，若衣物图像包含易染色衣物区域和掉色衣物区域，对用户设定的洗涤模式进行修改，使用修改后的洗涤模式对待洗涤衣物进行洗涤，提高了洗涤模式确定的准确度，避免了对易染色衣物的染色，解决了相关技术中，洗衣机缺乏衣物智能检测功能或者是检测功能不够精细，导致选用了错误的洗涤模式造成衣物染色的问题。

Description

衣物洗涤方法、装置和衣物处理装置

技术领域

本发明涉及家电设备技术领域，尤其涉及一种衣物洗涤方法、装置和衣物处理装置。

背景技术

随着技术的进步和人们生活水平的提高，衣物处理装置(例如，洗衣机)的普及程度越来越高，它给人们的洗衣带来了方便。

在人们日常生活，浅衣物极为常见，然而由于浅色衣物本身的特性，浅色衣物非常容易被污染，尤其是与易掉色的衣物在一起洗涤时，容易被易掉色衣物的染色剂染色，给人们带来损失和不便，因此，在人们享受洗衣机带来的便利的同时，可能存在误将浅色衣物与易染色衣物一起洗涤，导致浅色衣物被染色的情况。

相关技术中，大部分洗衣机缺乏对衣物进行智能检测的功能，无法对投入的衣物进行识别，部分洗衣机具备的防染色识别功能不够精确，容易造成误判或者漏判，导致选用了错误的洗涤模式，致使衣物染色的问题。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明提出一种衣物洗涤方法，通过对获取的衣物图像中识别得到的衣物成像部分，进行颜色信息的识别，根据颜色信息的识别结果判断衣物图像中是否包含易染色衣物区域和掉色衣物区域，提高了洗涤模式确定的准确度，解决了相关技术中，洗衣机缺乏衣物智能检测功能或者是检测功能不够精细，导致选用了错误的洗涤模式造成衣物染色的问题。

本发明提出一种衣物洗涤装置。

本发明提出一种衣物处理装置。

本发明提出一种计算机可读存储介质。

本发明一方面实施例提出了一种衣物洗涤方法，包括：

采集待洗涤衣物的衣物图像；

对所述衣物图像进行成像对象的轮廓识别；

根据轮廓的不规则性，从所述衣物图像中识别出对衣物成像的部分；

根据所述对衣物成像的部分的颜色信息，判断所述衣物图像是否包含易染色衣物区域和掉色衣物区域；

若所述衣物图像包含所述易染色衣物区域和所述掉色衣物区域，对用户设定的洗涤模式进行修改，使用修改后的洗涤模式对所述待洗涤衣物进行洗涤。

本发明又一方面实施例提出了一种衣物洗涤装置，包括：

采集模块，用于采集待洗涤衣物的衣物图像；

识别模块，用于对所述衣物图像进行成像对象的轮廓识别；根据轮廓的不规则性，从所述衣物图像中识别出对衣物成像的部分；

判断模块，用于根据所述对衣物成像的部分的颜色信息，判断所述衣物图像是否包含易染色衣物区域和掉色衣物区域；

洗涤模块，用于若所述衣物图像包含所述易染色衣物区域和所述掉色衣物区域，对用户设定的洗涤模式进行修改，使用修改后的洗涤模式对所述待洗涤衣物进行洗涤。

本发明又一方面实施例提出了一种衣物处理装置，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如前述一方面所述的衣物洗涤方法。

本发明又一方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时，实现如前述一方面所述的衣物洗涤方法。

本发明实施例所提供的技术方案可以包含如下的有益效果：

采集待洗涤衣物的衣物图像，对衣物图像进行成像对象的轮廓识别，根据轮廓的不规则性，从衣物图像中识别出对衣物成像的部分，根据对衣物成像的部分的颜色信息，判断衣物图像是否包含易染色衣物区域和掉色衣物区域，若衣物图像包含易染色衣物区域和掉色衣物区域，对用户设定的洗涤模式进行修改，使用修改后的洗涤模式对待洗涤衣物进行洗涤，通过对确定的衣物成像部分进行颜色信息的识别，判断图像中是否包含易染色衣物区域和掉色衣物区域，提高了洗涤模式确定的准确度，避免了对易染色衣物的染色。

附图说明

本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为本发明实施例所提供的一种衣物洗涤方法的流程示意图；

图2为本发明实施例所提供的另一种衣物洗涤方法的流程示意图；

图3为本发明实施例提供的衣物图像的识别结果的示意图；以及

图4为本发明实施例提供的一种衣物洗涤装置的结构示意图

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

下面参考附图描述本发明实施例的衣物洗涤方法、装置和衣物处理装置。

图1为本发明实施例所提供的一种衣物洗涤方法的流程示意图。

如图1所示，该方法包括以下步骤：

步骤101，采集待洗涤衣物的衣物图像。

本发明实施例的执行主体为衣物处理装置，该衣物处理装置可以为洗衣机、洗烘一体机等等。

本发明实施例中，因待洗涤衣物在洗涤桶内容易缠绕，通过控制衣物处理装置的洗涤桶的运动，可以使待洗涤衣物在翻滚的过程中减少缠绕，通过成像装置采集至少一帧衣物图像，以提高获取的待洗涤衣物图像包含的特征的准确性。

步骤102，对衣物图像进行成像对象的轮廓识别。

本发明实施例中，根据获取的衣物图像进行成像对象的轮廓识别，是因为获取的成像图像中，包含了不止一个成像对象，每一个成像对象都有对应的轮廓，例如，有对应衣物的成像对象形成的轮廓，有对应衣物处理装置的组成部分的成像对象的轮廓，例如，衣物处理装置的洗涤桶的外形轮廓等。由于衣物通常是堆叠放置，所以轮廓不规则程度较高，而内桶波轮等背景则通常轮廓是规则的，基于这种轮廓的区别可以分离衣物和背景。

作为一种可能的实现方式，可通过对衣物图像进行参数阈值化处理，得到二值化图片，根据获取得到的二值化图片确定衣物图像中各成像对象的轮廓。

步骤103，根据轮廓的不规则性，从衣物图像中识别出对衣物成像的部分。

具体地，将衣物图像中识别出的各成像对象的轮廓，输入预先训练好的识别模型中，以使识别模型在对各成像对象的轮廓进行用于指示不规则的特征提取后，根据提取到的特征，确定成像对象是否为衣物，其中，特征，包括曲率分布，曲率分布用于指示曲率的极值点在轮廓中的相对位置，和/或曲率的过零点在轮廓中的相对位置。

需要说明的是，识别模型是在对获取的图像进行识别之前，预先采用大量的标注了衣物轮廓的样本图像，进行模型训练后得到的，这是因为，由于衣物的柔软性特性，衣物在衣物处理装置中很容易形变成不规则的形状，从而具备不规则的外形轮廓，因此，通过大量的衣物轮廓的样本图像对识别模型进行训练，可以使该识别模型已经学习得到衣物和不规则的成像轮廓的特征之间的对应关系。

步骤104，根据对衣物成像的部分的颜色信息，判断衣物图像是否包含易染色衣物区域和掉色衣物区域。

本实施例中，采用统计色彩空间HSB，对衣物成像部分的颜色信息进行判断，具体地，根据对衣物成像的部分中各像素点的颜色信息，确定各像素点在HSB色彩空间的色彩坐标，若像素点的色彩坐标未处于HSB色彩空间的第一色彩范围，识别对应的像素点属于衣物图像的掉色衣物区域，若像素点的色彩坐标处于HSB色彩空间的第二色彩范围，识别对应像素点属于衣物图像的易染色衣物区域，通常为包含白色衣物或其他浅色衣物的区域。其中，HSB色彩空间的色彩范围，一般来说，第二色彩范围的饱和度上限小于第一色彩范围的饱和度上限，而第二色彩范围的亮度下限大于第一色彩范围的亮度下限。

HSB色彩空间是根据HSB色彩空间的饱和度S，即颜色的强度和纯度，以及亮度B，即颜色的明暗程度来确定的。作为一种可能的实现方式，在色彩空间中，不易掉色的像素点对应的色彩坐标的饱和度S和亮度B，满足S<St且B>Bt，其中St可以为饱和度最大值Smax*0.5，Bt为亮度最大值Bmax*0.2，那么第一色彩范围则为范围S<Smax*0.5且B>Bmax*0.2，未处于第一色彩范围内的像素点识别为属于掉色衣物区域。白色或其他浅色对应第二色彩范围，例如S<Smax*0.2且B>Bmax*0.5，处于第二色彩范围内的像素点识别为属于易染色衣物区域。

步骤105，若衣物图像包含易染色衣物区域和掉色衣物区域，对用户设定的洗涤模式进行修改，使用修改后的洗涤模式对待洗涤衣物进行洗涤。

具体地，若衣物图像中包含易染色衣物区域和掉色衣物区域，对用户设定的洗涤模式中用于控制洗涤温度的参数进行修改，以降低洗涤温度。

本实施例的衣物洗涤方法中，采集待洗涤衣物的衣物图像，对衣物图像进行成像对象的轮廓识别，根据轮廓的不规则性，从衣物图像中识别出对衣物成像的部分，根据对衣物成像的部分的颜色信息，判断衣物图像是否包含易染色衣物区域和掉色衣物区域，若衣物图像包含易染色衣物区域和掉色衣物区域，对用户设定的洗涤模式进行修改，使用修改后的洗涤模式对待洗涤衣物进行洗涤，通过对确定的衣物成像部分进行颜色信息的识别，判断图像中是否包含易染色衣物区域和掉色衣物区域，提高了洗涤模式确定的准确度，避免了对易染色衣物的染色。

基于上一实施例，本实施例提供了另一种衣物洗涤方法，说明了在识别得到待洗涤衣物中包含有易染色衣物和掉色衣物后，可以进一步确定易染色衣物和掉色衣物在对衣物成像部分中所占的比例，更加准确的确定衣物图像中存在易染色衣物和掉色衣物的混合，从而提高洗涤模式确定的准确性。

图2为本发明实施例所提供的另一种衣物洗涤方法的流程示意图，如图2所示，该方法可以包括以下步骤：

步骤201，采集待洗涤衣物的衣物图像。

步骤202，对衣物图像进行成像对象的轮廓识别。

步骤203，根据轮廓的不规则性，从衣物图像中识别出对衣物成像的部分。

图3为本发明实施例提供的衣物图像的识别结果的示意图，图中示出了对采集到的衣物图像进行识别得到的各成像对象的轮廓，其中，不规则的轮廓B为待洗涤衣物在洗涤桶内分布的轮廓，而规则的圆形轮廓A为洗涤桶的外形轮廓，通过预先训练好的识别模型，对各成像对像的轮廓进行特征识别，对用于指示不规则的特征进行提取，并根据提取到的特征，与识别模型预先学习到的衣物的不规则特征进行比对，若属于衣物的不规则特征，则确定成像对象为衣物，而该不规则轮廓包含的区域即识别为衣物成像的部分。

具体地，上述步骤201-203具体可以参照上一实施例中的步骤101-103，本实施例中不再赘述。

步骤204，根据对衣物成像的部分的颜色信息，判断衣物图像是否包含易染色衣物区域和掉色衣物区域，若是，执行步骤206，若否，执行步骤205。

具体地，可参照上一实施例中的步骤104，确定衣物图像中是否包含易染色衣物区域和掉色衣物区域，若包含易染色区域和掉色区域，则执行步骤206，否则，执行步骤205。

步骤205，采用用户设定的洗涤模式进行衣物洗涤。

具体地，若识别到待洗涤衣物中并不包含易染色衣物区域和掉色衣物区域同时存在的情况，则可以直接采用用户设定的洗涤模式进行衣物洗涤。

步骤206，统计易染色衣物区域在对衣物成像的部分中的占比，以及掉色衣物区域在对衣物成像的部分中的占比。

本发明实施例中，若识别出待洗涤衣物图像中包含易染色衣物区域和掉色衣物区域，则进一步统计易染色衣物区域在对衣物成像的部分中的占比，以及掉色衣物区域在对衣物成像的部分中的占比，具体地，确定对衣物成像的部分所含总像素数，根据易染色衣物区域包含的像素点个数和总像素数，确定易染色衣物区域的占比，同样的，根据掉色衣物区域包含的像素点个数和对衣物成像部分包含的总像素数，确定掉色衣物区域的占比。

步骤207，确定易染色衣物区域的占比大于第一阈值，且掉色衣物区域的占比大于第二阈值。

其中，第一阈值大于第二阈值。

具体地，根据确定的易染色衣物区域的占比，与预设的第一阈值比较，例如，第一阈值为75％，并将掉色衣物区域的占比，与预设的第二阈值比较，例如，第二阈值为15％，若确定易染色衣物区域的占比大于第一阈值，且确定掉色衣物区域的占比大于第二阈值，则说明衣物图像中，存在易染色衣物和掉色衣物混合的情况，需要在防染色或防掉色的洗涤模式下进行。

步骤208，发出取出掉色衣物的提示，并开始倒计时，当倒计时结束时，确定未探测到开门操作。

具体地，在确定了衣物图像中存在大于第一阈值的易染色区域，且存在大于第二阈值的掉色衣物区域后，则说明，较大面积的掉色衣物区域，其所脱落的染色剂和颜色，足以使得大于第一阈值的易染色区域的衣物部分被染色污染，因此，可以通过报警提示，提醒用户进行人为干涉，即取出掉色衣物，或者是取出易染色衣物，并在发出提示后，进行倒计时，例如，倒计时时长为60秒，当倒计时结束后，若确定到未探测到开门操作，则确定掉色衣物或易染色衣物未被取出。

步骤209，对用户设定的洗涤模式进行修改，使用修改后的洗涤模式对待洗涤衣物进行洗涤。

具体地，若未探测到开门操作，则确定掉色衣物或易染色衣物未被取出，则对用户设定的洗涤模式中用于控制洗涤温度的参数进行修改，以降低洗涤温度，例如，采用低温冷水洗涤，从而避免掉色衣物在洗涤温度高时易掉色的问题，提高了洗涤模式确定的确定度。

上述步骤中描述了通过确定衣物图像中包含的易染色衣物和掉色衣物所占的面积比例，来更加准确的确定是否为易染色衣物和掉色衣物的混合，而实际应用中，易掉色的衣物中以白色衣物为最容易掉色的衣物，下面以易染色衣物中包含白色衣物为例，对确定衣物图像中是否包含白色衣物和掉色衣物的过程，举例进行说明。

当易染色的衣物中包含白色衣物时，如图3中所示，对采集的衣物图像进行成像对象的轮廓识别，识别出衣物成像的部分，并根据对衣物成像的部分的颜色信息，确定易染色衣物区域，易染色衣物区域中的白色衣物区域和掉色衣物区域，具体地，当易染色衣物为白色时，其在色彩空间HSB中对应的色彩范围为S<0.2*Smax&&B>0.5*Bmax，也就是说，白色衣物的像素点对应的色彩坐标均在S<0.2*Smax&&B>0.5*Bmax范围内，从而可确定白色衣物的区域，同理，可确定易染色衣物区域和掉色衣物区域。

进而，分别确定易染色衣物区域和掉色衣物区域在对衣物成像的部分中的占比，再确定白色衣物区域在易染色区域中的占比，并将该占比与预设的第三阈值进行比对，例如，第三阈值为50％，若白色衣物区域的占比大于第三阈值，即白色衣物在易染色衣物区域中的占比大于50％，也就是说易染色衣物中有超过一半的区域是白色衣物区域，则说明该衣物图像中包含白色衣物和掉色衣物的混合。

本发明实施例的衣物洗涤方法中，通过预先训练好的识别模型对采集的衣物图像进行成像对象的轮廓识别，从衣物图像中识别出对衣物成像的部分，并根据衣物成像的部分的颜色信息，利用HSB的色彩空间识别出衣物图像中包含的易染色衣物区域和掉色衣物区域，实现了对易染色衣物和掉色衣物的智能识别，进而，通过易染色衣物区域和掉色衣物区域在对衣物成像的部分中所占的比例，进一步准确的确定待洗涤衣物中是否包含易染色衣物和掉色衣物，实现了洗涤模式确定的准确性，同时，对用于进行提醒，以提醒用户取出易染色衣物或易掉色衣物，避免衣物被染色，并在提醒结束后，判断若用户未取出衣物，则对用户设定的洗涤模式中用于确定洗涤温度的参数进行改变，以使得衣物在低温冷水模式下进行洗涤，降低被染色的风险。

为了实现上述实施例，本发明还提出一种衣物洗涤装置。

图4为本发明实施例提供的一种衣物洗涤装置的结构示意图。

如图4所示，该装置包括：采集模块41、识别模块42、判断模块43和洗涤模块44。

采集模块41，用于采集待洗涤衣物的衣物图像。

识别模块42，用于对衣物图像进行成像对象的轮廓识别；根据轮廓的不规则性，从衣物图像中识别出对衣物成像的部分。

判断模块43，用于根据对衣物成像的部分的颜色信息，判断衣物图像是否包含易染色衣物区域和掉色衣物区域。

洗涤模块44，用于若衣物图像包含易染色衣物区域和掉色衣物区域，对用户设定的洗涤模式进行修改，使用修改后的洗涤模式对待洗涤衣物进行洗涤。

进一步地，在本发明实施例的一种可能的实现方式中，该装置还包括：统计模块、确定模块和提醒模块。

统计模块，用于统计易染色衣物区域在对衣物成像的部分中的占比，以及掉色衣物区域在对衣物成像的部分中的占比。

确定模块，用于确定易染色衣物区域的占比大于第一阈值，且掉色衣物区域的占比大于第二阈值；其中，第一阈值大于第二阈值。

提醒模块，用于发出取出掉色衣物的提示，并开始倒计时，当倒计时结束时，确定未探测到开门操作。

作为一种可能的实现方式，统计模块，具体用于：

确定对衣物成像的部分所含总像素数，根据易染色衣物区域包含的像素点个数和总像素数，确定易染色衣物区域的占比；根据掉色衣物区域包含的像素点个数和总像素数，确定掉色衣物区域的占比。

作为一种可能的实现方式，上述判断模块43，具体用于：

根据对衣物成像的部分中各像素点的颜色信息，确定各像素点在HSB色彩空间的色彩坐标，若像素点的色彩坐标未处于HSB色彩空间的第一色彩范围，识别对应像素点属于衣物图像的掉色衣物区域；若像素点的色彩坐标处于HSB色彩空间的第二色彩范围，识别对应像素点属于衣物图像的易染色衣物区域，其中，第一色彩范围的饱和度上限大于第二色彩范围的饱和度上限；第一色彩范围的亮度下限小于第二色彩范围的亮度下限。

作为一种可能的实现方式，上述洗涤模块44，具体用于：

对用户设定的洗涤模式中用于控制洗涤温度的参数进行修改，以降低洗涤温度。

作为一种可能的实现方式，上述识别模块42，具体用于：

采用标注衣物轮廓的样本图像，训练得到识别模型；将衣物图像中各成像对象的轮廓，输入识别模型，以使识别模型在对各成像对象的轮廓进行用于指示不规则性的特征提取后，根据提取到的特征，确定成像对象是否为衣物；其中，特征，包括曲率分布；其中，曲率分布用于指示曲率的极值点在轮廓中的相对位置，和/或曲率的过零点在轮廓中的相对位置。

需要说明的是，前述对方法实施例的解释说明也适用于该实施例的装置，此处不再赘述。

本发明实施例的衣物洗涤装置中，通过预先训练好的识别模型对采集的衣物图像进行成像对象的轮廓识别，从衣物图像中识别出对衣物成像的部分，并根据衣物成像的部分的颜色信息，利用HSB的色彩空间识别出衣物图像中包含的易染色衣物区域和掉色衣物区域，实现了对易染色衣物和掉色衣物的智能识别，进而，通过易染色衣物区域和掉色衣物区域在对衣物成像的部分中所占的比例，进一步准确的确定待洗涤衣物中是否包含易染色衣物和掉色衣物，实现了洗涤模式确定的准确性，同时，对用于进行提醒，以提醒用户取出易染色衣物或易掉色衣物，避免衣物被染色，并在提醒结束后，判断若用户未取出衣物，则对用户设定的洗涤模式中用于确定洗涤温度的参数进行改变，以使得衣物在低温冷水模式下进行洗涤，降低被染色的风险。

为了实现上述实施例，本发明实施例提出了一种衣物处理装置，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如前述方法实施例所述的衣物洗涤方法。

为了实现上述实施例，本发明实施例提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时，实现如前述方法实施例所述的衣物洗涤方法。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (8)

1.一种衣物洗涤方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

采集待洗涤衣物的衣物图像；

对所述衣物图像进行成像对象的轮廓识别；

根据轮廓的不规则性，从所述衣物图像中识别出对衣物成像的部分；

根据所述对衣物成像的部分的颜色信息，判断所述衣物图像是否包含易染色衣物区域和掉色衣物区域；

若所述衣物图像包含所述易染色衣物区域和所述掉色衣物区域，对用户设定的洗涤模式进行修改，使用修改后的洗涤模式对所述待洗涤衣物进行洗涤；

所述对用户设定的洗涤模式进行修改，使用修改后的洗涤模式对所述待洗涤衣物进行洗涤，包括：

对用户设定的洗涤模式中用于控制洗涤温度的参数进行修改，以降低洗涤温度；

所述对用户设定的洗涤模式进行修改，使用修改后的洗涤模式对所述待洗涤衣物进行洗涤之前，还包括：

发出取出掉色衣物的提示，并开始倒计时；

当倒计时结束时，确定未探测到开门操作。

2.根据权利要求1所述的衣物洗涤方法，其特征在于，所述判断所述衣物图像是否包含易染色衣物区域和掉色衣物区域，包括：

根据所述对衣物成像的部分中各像素点的颜色信息，确定各像素点在HSB色彩空间的色彩坐标；

若像素点的色彩坐标未处于所述HSB色彩空间的第一色彩范围，识别对应像素点属于所述衣物图像的掉色衣物区域；

若像素点的色彩坐标处于所述HSB色彩空间的第二色彩范围，识别对应像素点属于所述衣物图像的易染色衣物区域；

其中，所述第一色彩范围的饱和度上限大于所述第二色彩范围的饱和度上限；所述第一色彩范围的亮度下限小于所述第二色彩范围的亮度下限。

3.根据权利要求1所述的衣物洗涤方法，其特征在于，所述对用户设定的洗涤模式进行修改，使用修改后的洗涤模式对所述待洗涤衣物进行洗涤之前，还包括：

统计所述易染色衣物区域在所述对衣物成像的部分中的占比，以及所述掉色衣物区域在所述对衣物成像的部分中的占比；

确定所述易染色衣物区域的占比大于第一阈值，且所述掉色衣物区域的占比大于第二阈值；其中，所述第一阈值大于所述第二阈值。

4.根据权利要求3所述的衣物洗涤方法，其特征在于，所述统计所述易染色衣物区域在所述对衣物成像的部分中的占比，以及所述掉色衣物区域在所述对衣物成像的部分中的占比，包括：

确定所述对衣物成像的部分所含总像素数；

根据所述易染色衣物区域包含的像素点个数和所述总像素数，确定所述易染色衣物区域的占比；

根据所述掉色衣物区域包含的像素点个数和所述总像素数，确定所述掉色衣物区域的占比。

5.根据权利要求1-4任一项所述的衣物洗涤方法，其特征在于，所述根据轮廓的不规则性，从所述衣物图像中识别出对衣物成像的部分，包括：

采用标注衣物轮廓的样本图像，训练得到识别模型；

将所述衣物图像中各成像对象的轮廓，输入所述识别模型，以使所述识别模型在对各成像对象的轮廓进行用于指示不规则性的特征提取后，根据提取到的特征，确定成像对象是否为衣物；

其中，所述特征，包括曲率分布；其中，所述曲率分布用于指示曲率的极值点在所述轮廓中的相对位置，和/或曲率的过零点在所述轮廓中的相对位置。

6.一种衣物洗涤装置，其特征在于，所述装置包括：

采集模块，用于采集待洗涤衣物的衣物图像；

识别模块，用于对所述衣物图像进行成像对象的轮廓识别；根据轮廓的不规则性，从所述衣物图像中识别出对衣物成像的部分；

判断模块，用于根据所述对衣物成像的部分的颜色信息，判断所述衣物图像是否包含易染色衣物区域和掉色衣物区域；

洗涤模块，用于若所述衣物图像包含所述易染色衣物区域和所述掉色衣物区域，对用户设定的洗涤模式进行修改，使用修改后的洗涤模式对所述待洗涤衣物进行洗涤；

还包括提醒模块，用于发出取出掉色衣物的提示，并开始倒计时，当倒计时结束时，确定未探测到开门操作。

7.一种衣物处理装置，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如权利要求1-5中任一所述的衣物洗涤方法。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的衣物洗涤方法。