CN109657672A - 空间定位方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种空间定位方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：依据被追踪物体反射红外光线形成的红外反射图像中各像素点的像素值和坐标信息，对红外反射图像中的像素点进行标签标注；依据各像素点标注的标签确定红外反射图像的感兴趣区域数据，并依据所述感兴趣区域数据以及红外反射图像的图像参数，重新确定红外反射图像的数据格式；依据新格式的红外反射图像数据，对所述被追踪物体进行红外追踪定位。本发明实施例通过重新定义红外反射图像格式，解决了现有技术中图像存储量大的问题，实现图像格式的转换和图像数据量的降低，降低了存储图像数据对内存资源的占用，加快了图像数据的传输和处理效率，提高了红外追踪定位效率。
Description
技术领域
本发明实施例涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种空间定位方法、装置、设备和存储介质。
背景技术
随着科技的发展，虚拟现实(Virtual Reality，VR)技术作为近未来最炙手可热的显示技术被科技界追捧，要想获得高沉浸感的VR体验效果，低延迟、高精度以及大范围的定位技术无疑成为关键的一环。
现有技术中，采用被动式红外光学定位技术，通过多个红外发射摄像头，对室内定位空间进行覆盖，在被追踪物体上放置红外反光点，通过捕捉这些反光点反射回摄像机的图像，确定其在空间中的位置信息。其中，为了覆盖更大的追踪范围，必须增加系统相机个数；为了追求高实时的VR体验效果，必须提高相机的帧率；为了获得高精度的定位信息，必须提升相机的分辨率。从而以采集到的红外反射图像为依据，通过图像处理等手段对物体进行空间定位。
然而，随着相机个数的增加以及相机帧率和分辨率的提升，大量的图像数据会严重增加图像传输和处理的压力，相应的，限制了追踪系统的相机个数、相机帧率和分辨率的提升，阻碍了低延迟、高精度以及大空间的红外追踪定位效果的提升。
发明内容
本发明实施例提供了一种空间定位方法、装置、设备和存储介质，能够转换图像数据的存储格式，提高红外追踪定位时图像的传输和处理效率。
第一方面，本发明实施例提供了一种空间定位方法，包括：
依据被追踪物体反射红外光线形成的红外反射图像中各像素点的像素值和坐标信息，对红外反射图像中的像素点进行标签标注；
依据各像素点标注的标签确定红外反射图像的感兴趣区域数据，并依据所述感兴趣区域数据以及红外反射图像的图像参数，重新确定红外反射图像的数据格式；
依据新格式的红外反射图像数据，对所述被追踪物体进行红外追踪定位。
第二方面，本发明实施例提供了一种空间定位装置，包括：
标签标注模块，用于依据被追踪物体反射红外光线形成的红外反射图像中各像素点的像素值和坐标信息，对红外反射图像中的像素点进行标签标注；
图像数据格式转换模块，用于依据各像素点标注的标签确定红外反射图像的感兴趣区域数据，并依据所述感兴趣区域数据以及红外反射图像的图像参数，重新确定红外反射图像的数据格式；
物体定位模块，用于依据新格式的红外反射图像数据，对所述被追踪物体进行红外追踪定位。
第三方面，本发明实施例提供了一种设备，包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明任意实施例所述的空间定位方法。
第四方面，本发明实施例提供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本发明任意实施例所述的空间定位方法。
本发明实施例在接收相机数据的同时，根据像素点的位置及像素值和坐标信息，通过对红外反射图像中的像素点进行标签标注，依据像素点的标签确定感兴趣区域数据，并将感兴趣区域数据和红外反射图像的图像信息确定为红外反射图像的数据格式，依据新格式的红外反射图像数据对空间物体进行追踪定位。本发明实施例通过重新定义红外反射图像格式，以包含感兴趣区域的红外反射图像数据代替原本的完整采集图像，解决了现有技术中图像存储量大的问题，实现图像格式的转换和图像数据量的降低，降低了存储图像数据对内存资源的占用，加快了图像数据的传输和处理效率，提高了红外追踪定位效率。
附图说明
图1为本发明实施例一提供的一种空间定位方法的流程图；
图2为本发明实施例二提供的一种空间定位方法的流程图；
图3为本发明实施例三提供的一种空间定位装置的结构示意图；
图4为本发明实施例四提供的一种设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明实施例作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明实施例，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明实施例相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种空间定位方法的流程图，本实施例可适用于基于红外反射进行物体空间定位的情况，该方法可由一种空间定位装置来执行。该方法具体包括如下步骤：
步骤110、依据被追踪物体反射红外光线形成的红外反射图像中各像素点的像素值和坐标信息，对红外反射图像中的像素点进行标签标注。
在本发明具体实施例中，采用红外光学定位原理进行物体的定位，利用红外发射摄像头进行图像的采集。相应的，被追踪物体是指物体上放置有红外反光点的待定位物体；红外反射图像是指摄像机捕捉到的被追踪物体上红外反光点反射回摄像机的图像。标签用于标注红外反射图像中属于感兴趣区域的像素点，相应的属于同一感兴趣区域的像素点标注的标签相同，标签可以是任何形式的标识符，例如字符或字符串等。本实施例不对标签的形式进行限定，任何具有标识作用的标签都可以应用于本实施例中。
本实施例中，在接收相机数据的同时，为了降低图像的传输和处理压力，需要对红外反射图像进行数据格式的转换，相应的，首先依据红外反射图像的像素值及其坐标，对红外反射图像中的像素点进行标签标注。
具体的，依据红外反射图像的成像规律，预先将能够反映物体存在的像素值确定为预设像素阈值。进而首先对红外反射图像进行二值化处理，依据红外反射图像的像素值，将红外反射图像中像素值大于预设像素阈值的像素点作为待标注像素点，并获取待标注像素点的像素值及其在红外反射图像中的位置坐标，构成待标注像素点数据，从而初步减少一部分无效像素点的数据量。其次，遍历待标注像素点数据，依据待标注像素点的坐标信息确定当前待标注像素点的邻域标注像素点。示例性的，可以依据各个像素点在红外反射图像中的位置关系，将待标注像素点中分别位于当前待标注像素点上下左右且相邻于当前待标注像素点的待标注像素点确定为邻域标注像素点。最终，依据当前待标注像素点的邻域标注像素点的标签标注情况，对待标注像素点进行标签标注。
其中，可以首先判断邻域标注像素点中是否存在已经标注标签的像素点。若确定邻域标注像素点中不存在已标注标签的像素点，则将当前待标注像素点标注为新标签。反之，若确定邻域标注像素点中存在已标注标签的像素点，则判断邻域标注像素点中已标注的标签是否相同。若邻域标注像素点中已标注的标签均相同，则将当前待标注像素点标注为该相同的标签；反之，若邻域标注像素点中已标注的标签不相同，则依据邻域标注像素点的像素值对邻域标注像素点的标签进行标签融合，将当前待标注像素点标注为融合后的标签。示例性的，依据邻域标注像素点中已标注标签的像素点的像素值，确定像素值最小的邻域标注像素点的标签为融合后的标签；对已标注的邻域标注像素点中，将除了像素值最小的邻域标注像素点以外的邻域标注像素点，以及当前待标注像素点，标注为融合后的标签。
步骤120、依据各像素点标注的标签确定红外反射图像的感兴趣区域数据，并依据感兴趣区域数据以及红外反射图像的图像参数，重新确定红外反射图像的数据格式。
在本发明具体实施例中，感兴趣区域可以是红外反射图像中能够反映物体的有效像素点的组合。重新确定的红外反射图像的数据格式可以是指，采用以包括感兴趣区域数据的数据列表的形式代替红外反射图像本身。从而通过对红外反射图像的存储格式的转换，有效地去除红外反射图像中不能反映物体的无效像素点，减少红外反射图像的数据量。
其中，红外反射图像中可以包括至少一个感兴趣区域，相应的，依据待标注像素点已标注的标签，可以将具有相同标签的待标注像素点视为处于同一个感兴趣区域。同理，不保留感兴趣区域图像本身，而是保留能够体现该感兴趣区域的数据，采用以感兴趣区域数据列表的形式代替感兴趣区域图像本身，并结合红外反射图像的图像参数，以数据列表的形式代替原本的红外反射图像本身，实现对红外反射图像格式的重新定义，并进行图像数据的传输、存储和处理等。
具体的，可以首先将标签相同的像素点确定为同一连通域，依据同一连通域中各个待标注像素点的位置坐标，确定连通域的最大外接矩形为感兴趣区域，并对感兴趣区域中丢弃的像素点进行补充，例如采用像素值0对感兴趣区域中空缺的像素点进行补充，从而形成完整的感兴趣区域。其次，将感兴趣区域的坐标，例如矩形区域左上角顶点的位置坐标，尺寸，例如矩形区域的宽和高，以及感兴趣区域像素点数据的起始位置指针，即该感兴趣区域数据存储的起始位置地址，综合确定为感兴趣区域数据，并存储在感兴趣区域数据列表中。最终，将感兴趣区域数据列表以及红外反射图像的图像参数，例如红外反射图像的尺寸、红外反射图像像素点数据数组以及像素点总数，综合确定为红外反射图像数据。以包括有效像素点数据的红外反射图像数据的形式代替原本整体的红外反射图像，实现图像数据存储格式的转换，提高了图像数据传输效率。
步骤130、依据新格式的红外反射图像数据，对被追踪物体进行红外追踪定位。
在本发明具体实施例中，由于红外反射图像数据至少包括了红外反射图像中的感兴趣区域的位置和尺寸，因此在红外反射图像数据的基础上，无需对红外反射图像本身进行图像处理或感兴趣区域分割等操作，直接依据红外反射图像数据中包括的感兴趣区域数据进行物体的定位即可。具体的，依据红外反射图像数据中各感兴趣区域数据，确定各感兴趣区域的中心位置坐标；依据各感兴趣区域的中心位置坐标，对被追踪物体进行红外追踪定位。
本实施例的技术方案，在接收相机数据的同时，根据像素点的位置及像素值和坐标信息，通过对红外反射图像中的像素点进行标签标注，依据像素点的标签确定感兴趣区域数据，并将感兴趣区域数据和红外反射图像的图像信息确定为红外反射图像的数据格式，依据新格式的红外反射图像数据对空间物体进行追踪定位。本发明实施例通过重新定义红外反射图像格式，以包含感兴趣区域的红外反射图像数据代替原本的完整采集图像，解决了现有技术中图像存储量大的问题，实现图像格式的转换和图像数据量的降低，降低了存储图像数据对内存资源的占用，加快了图像数据的传输和处理效率，提高了红外追踪定位效率。
实施例二
本实施例在上述实施例一的基础上，提供了空间定位方法的一个优选实施方式，能够依据邻域标签标注情况进行像素点的标签标注。图2为本发明实施例二提供的一种空间定位方法的流程图，如图2所示，该方法包括以下具体步骤：
步骤210、提取二值化的红外反射图像中像素值大于预设像素阈值的待标注像素点数据。
在本发明具体实施例中，依据红外反射图像的成像规律，预先将能够反映物体存在的像素值确定为预设像素阈值。进而在接收相机数据的同时，可以首先对红外反射图像进行二值化处理，并依次遍历二值化后红外反射图像的像素点，依据各像素点的像素值，去掉像素值不超过预设像素阈值的像素点，以初步减少一部分无效像素点的数据量。从而将剩余像素值大于预设像素阈值的像素点作为有效的待标注像素点，并获取待标注像素点的像素值及其在红外反射图像中的位置坐标，构成待标注像素点数据。
示例性的，假设红外反射图像中共包括640×480个像素点，依据各像素点的像素值与预设像素阈值的比较，从中提取出像素值大于预设像素阈值的像素点为待标注像素点，其余像素点去除。假设共有107200个待标注像素点，则将该107200个待标注像素点的像素值及其在640×480的红外反射图像中位置坐标，构成待标注图像数据，而完全抛弃原始的图像存储格式。
步骤220、遍历待标注像素点数据，依据待标注像素点的坐标信息确定当前待标注像素点的邻域标注像素点。
在本发明具体实施例中，可以依据待标注像素点数据中各像素点的位置坐标，依次遍历待标注像素点数据。当每扫描到一个待标注像素点时，则确定当前待标注像素点的邻域标注像素点。其中，当前待标注像素点和邻域标注像素点均为待标注像素点数据中的像素点，邻域标注像素点可以为距离当前标注像素点一定距离范围内像素点，也可以为当前待标注像素点的上侧、下侧、左侧和右侧中相邻的任何像素点。可以理解的是，由于在确定红外反射图像的待标注像素点数据时，已经去除掉一部分无效像素点，因此当前待标注像素点的邻域标注像素点可能不是完全包围当前待标注像素点的所有像素点。
示例性的，在上述示例中，以红外反射图像的左上角为坐标原点，进而依据待标注像素点数据中各像素点的位置坐标，由左至右，由上至下依次遍历待标注像素点数据中107200个待标注像素点。假设遍历的当前待标注像素点周围只存在上侧和左侧的像素点，则将该上侧像素点和左侧像素点确定为当前待标注像素点的邻域标注像素点。
步骤230、依据邻域标注像素点的标签标注情况，对当前待标注像素点进行标签标注。
在本发明具体实施例中，邻域标注像素点的标签标注情况可以包括是否已标注标签以及标注的标签是否相同等。进而在确定当前待标注像素点的邻域标注像素点之后，依据邻域标注像素点的标签标注情况，即不存在已标注标签的像素点、存在已标注标签的像素点且标签均相同以及存在已标注标签的像素点且标签不相同这三种情况，对当前待标注像素点进行标签标注。
可选的，若确定邻域标注像素点中存在已标注标签的像素点，且已标注的标签均相同，则将当前待标注像素点标注为相同的标签；若邻域标注像素点中已标注的标签不相同，则依据邻域标注像素点的像素值对邻域标注像素点的标签进行标签融合，将当前待标注像素点标注为融合后的标签。
本实施例中，通过检查利于标注像素点的标签标注情况，若确定邻域标注像素点中存在已标注标签的像素点，即邻域标注像素点中存在至少一个待标注像素点已经标注有标签，则判断已标注的标签是否相同。若相同，则将当前待标注像素点标注为该相同的标签；反之若不同，则依据邻域标注像素点的像素值对邻域标注像素点的标签进行标签融合，将当前待标注像素点标注为融合后的标签。
可选的，依据邻域标注像素点中已标注标签的像素点的像素值，确定像素值最小的邻域标注像素点的标签为融合后的标签；对已标注的邻域标注像素点中，将除了像素值最小的邻域标注像素点以外的邻域标注像素点，以及当前待标注像素点，标注为融合后的标签。
本实施例中，在邻域标注像素点中已标注的标签不相同时，可以以邻域标注像素点中，标注有标签的像素点中像素值最小的像素点上的标签为标准，进行已标注标签的融合，即将该标注有标签的像素点中像素值最小的像素点上的标签作为融合后的标签，标注在当前待标注像素点上，并替换邻域标注像素点中已标注有标签但与融合后的标签不相同的像素点的标签。
示例性的，在上述示例中，当前待标注像素点的邻域标注像素点包括上侧像素点和左侧像素点，由于该两个待标注像素点已被遍历和标签标注，因此邻域标注像素点中存在已标注标签的像素点。假设上侧像素点和左侧像素点的标签均为a，则标注当前待标注像素点的标签也为a。假设上侧像素点的标签为a，像素值为90，左侧像素点的标签为b，像素值为100，则对邻域标注像素点进行标签的融合，由于上侧像素点的像素值低于左侧像素点的像素值，因此选择上侧像素点的标签为融合后的标签，标注当前待标注像素点的标签为a，并更新左侧像素点的标签为a。
可选的，若确定邻域标注像素点中不存在已标注标签的像素点，则将当前待标注像素点标注为新标签。
本实施例中，通过检查利于标注像素点的标签标注情况，若确定邻域标注像素点中不存在已标注标签的像素点，即邻域标注像素点中不存在任何一个待标注像素点已经标注有标签，则确定与目前待标注像素点已标注标签不同的新的标签，将新标签标注给当前待标注像素点。
示例性的，当前待标注像素点的邻域标注像素点包括右侧像素点和下侧像素点，由于该两个待标注像素点未被遍历和标签标注，因此邻域标注像素点中不存在已标注标签的像素点。假设目前待标注像素点已标注标签只有标签a和标签b，则确定新的标签c，将新标签c标注给当前待标注像素点。
步骤240、将标签相同的像素点确定为同一连通域，确定连通域的最大外接矩形为感兴趣区域，并对感兴趣区域中丢弃的像素点进行补充。
在本发明具体实施例中，依据所有待标注像素点的标签确定红外反射图像中各个感兴趣区域。具体的，由于标签的标注是根据各待标注像素点的像素值来确定的，因此相同标签的待标注像素点势必呈现较为聚集的特征，进而将标签相同的像素点确定为同一连通域，依据同一连通域中各个待标注像素点的位置坐标，确定连通域的最大外接矩形为感兴趣区域。由于在待标注像素点选择的过程中，去除了一部分像素值低于预设像素阈值的像素点，因此感兴趣区域中可能存在没有像素值的空点。相应的，在确定感兴趣区域后，可以采用对感兴趣区域中待标注像素点影响较小的像素值，例如低于预设像素阈值的像素值，来补充这些丢弃的像素点，从而形成完整的感兴趣区域。
示例性的，在上述示例中，假设待标注像素点数据中共有26000个像素点的标签为a，则将标签为a的26000个待标注像素点确定为同一连通域，并依据这26000个待标注像素点的位置坐标，确定该连通域的最大外接矩形为感兴趣区域。假设该矩形的大小为150×200，则感兴趣区域共由30000个像素点组成，因此可以采用像素值0将剩余的4000个空缺像素点的像素值进行补充，从而形成完整的感兴趣区域。
步骤250、将感兴趣区域的坐标、尺寸以及感兴趣区域像素点数据的起始位置指针，确定为感兴趣区域数据，并存储在感兴趣区域数据列表中。
在本发明具体实施例中，在确定感兴趣区域后，获取感兴趣区域的参数信息进行存储。其中，感兴趣区域的坐标是指能够标识感兴趣区域在红外反射图像中位置的坐标，为了减少数据存储量，感兴趣区域的坐标可以是感兴趣区域中某一像素点的坐标，例如可以预先定义为该矩形感兴趣区域左上角顶点像素点的位置坐标；尺寸可以是指矩形感兴趣区域的宽和高。进而依据感兴趣区域的坐标和尺寸能够唯一确定红外反射图像中的具体区域。
本实施例中，可以以数组的形式存储红外反射图像数据，其中可以将确定的感兴趣区域中的像素点数据集中进行存储，相应的，感兴趣区域像素点数据的起始位置指针是指该感兴趣区域数据存储的起始位置地址，并将该起始位置指针视为感兴趣区域数据的一部分，与感兴趣区域的坐标和尺寸一同存储至感兴趣区域数据列表中。进而依据感兴趣区域数据可以唯一确定红外反射图像中的具体区域及其像素点数据。
示例性的，在上述示例中，该感兴趣区域的宽为150，高为200。按照图像坐标系，以红外反射图像左上角顶点为坐标原点，假设该感兴趣区域的左上角顶点像素点的坐标为(100,60)，并假设该感兴趣区域像素点数据的起始位置指针*p。因此将坐标(100,60)、150×200以及起始位置指针*p，作为该感兴趣区域数据，并存储在感兴趣区域数据列表中。以此类推，将其他标签对应的感兴趣区域数据也存储在感兴趣区域列表中，进而依据感兴趣区域数据列表可以有效还原出原本的各个感兴趣区域图像。
步骤260、将感兴趣区域数据列表、红外反射图像的尺寸、红外反射图像像素点数据数组以及像素点总数，确定为红外反射图像数据。
在本发明具体实施例中，在确定存储有红外反射图像中各个感兴趣区域数据的列表之后，感兴趣区域数据列表作为红外反射图像的有效信息，即可结合红外反射图像的参数信息一同作为红外反射图像数据，代替原本整体的红外反射图像，实现图像数据存储格式的转换。其中，红外反射图像的参数信息可以包括红外反射图像的尺寸、红外反射图像像素点数据数组以及像素点总数等信息。红外反射图像像素点数据数组可以以各个感兴趣区域数据为独立的数据块单位，依次存储各个感兴趣区域的像素点数据，即每个感兴趣区域的像素点数据都对应了起始存储位置进行存储。
示例性的，在上述示例中，红外反射图像的尺寸为640×480，像素点总数为107200。假设红外反射图像像素点数据数组为z，其中，指针*p对应的起始位置地址存储有标签为a的待标注像素点对应的感兴趣区域的像素点数据。进而可以将上述感兴趣区域数据列表、640×480、数组z以及107200个像素点作为红外反射图像数据，依据红外反射图像数据可以有效还原出原本的包括感兴趣区域的红外反射图像。
步骤270、依据红外反射图像数据中各感兴趣区域数据，确定各感兴趣区域的中心位置坐标。
在本发明具体实施例中，在转换了图像存储格式的红外反射图像数据的基础上，图像的传输和处理速度得到提升。进而在追踪物体时，无需再进行额外的图像处理和感兴趣区域分割处理，而直接利用红外反射图像数据，依据各感兴趣区域数据中各像素点的位置坐标，计算感兴趣区域的中心位置坐标，即可确定被追踪物体的中心位置。
步骤280、依据各感兴趣区域的中心位置坐标，对被追踪物体进行红外追踪定位。
在本发明具体实施例中，感兴趣区域通常对应了红帆反射图像中的被追踪物体，因此依据感兴趣区域的中心位置坐标，即可对被追踪物体进行红外追踪定位。此外，还可以根据红外反射数据中的感兴趣区域列表，确定该感兴趣区域的尺寸，从而确定被追踪物体的覆盖范围，进而对被追踪物体整体进行定位。
本实施例的技术方案，在接收相机数据的同时，依据预设像素阈值对红外反射图像进行有效像素点的过滤，确定待标注像素点数据；根据像素点的位置确定当前待标注像素点的邻域标注像素点，并根据利于标注像素点的标签标注情况和像素值，对当前待标注像素点进行标签标注。从而依据标签确定感兴趣区域数据，并将感兴趣区域数据和红外反射图像的图像信息确定为红外反射图像的数据格式，依据新格式的红外反射图像数据对空间物体进行追踪定位。本发明实施例通过重新定义红外反射图像格式，以包含感兴趣区域的红外反射图像数据代替原本的完整采集图像，解决了现有技术中图像存储量大的问题，实现图像格式的转换和图像数据量的降低，降低了存储图像数据对内存资源的占用，加快了图像数据的传输和处理效率，提高了红外追踪定位效率。
实施例三
图3为本发明实施例三提供的一种空间定位装置的结构示意图，本实施例可适用于基于红外反射进行物体空间定位的情况，该装置可实现本发明任意实施例所述的空间定位方法。该装置具体包括：
标签标注模块310，用于依据被追踪物体反射红外光线形成的红外反射图像中各像素点的像素值和坐标信息，对红外反射图像中的像素点进行标签标注；
图像数据格式转换模块320，用于依据各像素点标注的标签确定红外反射图像的感兴趣区域数据，并依据所述感兴趣区域数据以及红外反射图像的图像参数，重新确定红外反射图像的数据格式；
物体定位模块330，用于依据新格式的红外反射图像数据，对所述被追踪物体进行红外追踪定位。
可选的，所述标签标注模块310包括：
像素点过滤单元，用于提取二值化的红外反射图像中像素值大于预设像素阈值的待标注像素点数据；其中，所述待标注像素点数据至少包括该像素点的像素值以及该像素点在红外反射图像中的位置坐标；
邻域标注确定单元，用于遍历所述待标注像素点数据，依据待标注像素点的坐标信息确定当前待标注像素点的邻域标注像素点；
标签标注单元，用于依据邻域标注像素点的标签标注情况，对所述当前待标注像素点进行标签标注。
可选的，所述标签标注单元具体用于：
若确定邻域标注像素点中存在已标注标签的像素点，且已标注的标签均相同，则将所述当前待标注像素点标注为相同的标签；
若邻域标注像素点中已标注的标签不相同，则依据邻域标注像素点的像素值对邻域标注像素点的标签进行标签融合，将所述当前待标注像素点标注为融合后的标签。
可选的，所述标签标注单元具体用于：
依据邻域标注像素点中已标注标签的像素点的像素值，确定像素值最小的邻域标注像素点的标签为融合后的标签；
对已标注的邻域标注像素点中，将除了所述像素值最小的邻域标注像素点以外的邻域标注像素点，以及所述当前待标注像素点，标注为所述融合后的标签。
可选的，所述标签标注单元具体用于：
若确定邻域标注像素点中不存在已标注标签的像素点，则将所述当前待标注像素点标注为新标签。
可选的，所述图像数据格式转换模块320具体用于：
将标签相同的像素点确定为同一连通域，确定连通域的最大外接矩形为感兴趣区域，并对感兴趣区域中丢弃的像素点进行补充；
将感兴趣区域的坐标、尺寸以及感兴趣区域像素点数据的起始位置指针，确定为感兴趣区域数据，并存储在感兴趣区域数据列表中；
将所述感兴趣区域数据列表、红外反射图像的尺寸、红外反射图像像素点数据数组以及像素点总数，确定为红外反射图像数据。
可选的，所述物体定位模块330具体用于：
依据所述红外反射图像数据中各感兴趣区域数据，确定各感兴趣区域的中心位置坐标；
依据各感兴趣区域的中心位置坐标，对所述被追踪物体进行红外追踪定位。
本实施例的技术方案，通过各个功能模块之间的相互配合，实现了红外反射图像像素点的过滤、像素点的标签标注、标签的融合、感兴趣区域的确定、感兴趣区域数据列表的存储、红外反射图像数据的存储、图像存储格式的转换以及被追踪物体空间的定位等功能。本发明实施例通过重新定义红外反射图像格式，以包含感兴趣区域的红外反射图像数据代替原本的完整采集图像，解决了现有技术中图像存储量大的问题，实现图像格式的转换和图像数据量的降低，降低了存储图像数据对内存资源的占用，加快了图像数据的传输和处理效率，提高了红外追踪定位效率。
实施例四
图4为本发明实施例四提供的一种设备的结构示意图。如图4所示，该设备具体包括：一个或多个处理器410，图4中以一个处理器410为例；存储器420，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器410执行，使得一个或多个处理器410实现本发明任意实施例所述的空间定位方法。处理器410与存储器420可以通过总线或其他方式连接，图4中以通过总线连接为例。
存储器420，作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的空间定位方法对应的程序指令(例如，像素点标签的标注和感兴趣区域的确定以及红外反射图像存储格式的转换和被追踪物体的定位)。处理器410通过运行存储在存储器420中的软件程序、指令以及模块，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的空间定位方法。
存储器420可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据设备的使用所创建的数据等。此外，存储器420可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器420可进一步包括相对于处理器410远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
实施例五
本发明实施例五还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序(或称为计算机可执行指令)，该程序被处理器执行时用于执行一种空间定位方法，该方法包括：
依据被追踪物体反射红外光线形成的红外反射图像中各像素点的像素值和坐标信息，对红外反射图像中的像素点进行标签标注；
依据各像素点标注的标签确定红外反射图像的感兴趣区域数据，并依据所述感兴趣区域数据以及红外反射图像的图像参数，重新确定红外反射图像的数据格式；
依据新格式的红外反射图像数据，对所述被追踪物体进行红外追踪定位。
当然，本发明实施例所提供的一种计算机可读存储介质,其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作，还可以执行本发明任意实施例所提供的空间定位方法中的相关操作。
通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明实施例可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
值得注意的是，上述装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明实施例进行了较为详细的说明，但是本发明实施例不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (10)
1.一种空间定位方法，其特征在于，包括：
依据被追踪物体反射红外光线形成的红外反射图像中各像素点的像素值和坐标信息，对红外反射图像中的像素点进行标签标注；
依据各像素点标注的标签确定红外反射图像的感兴趣区域数据，并依据所述感兴趣区域数据以及红外反射图像的图像参数，重新确定红外反射图像的数据格式；
依据新格式的红外反射图像数据，对所述被追踪物体进行红外追踪定位。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据被追踪物体反射红外光线形成的红外反射图像中各像素点的像素值和坐标信息，对红外反射图像中的像素点进行标签标注，包括：
提取二值化的红外反射图像中像素值大于预设像素阈值的待标注像素点数据；其中，所述待标注像素点数据至少包括该像素点的像素值以及该像素点在红外反射图像中的位置坐标；
遍历所述待标注像素点数据，依据待标注像素点的坐标信息确定当前待标注像素点的邻域标注像素点；
依据邻域标注像素点的标签标注情况，对所述当前待标注像素点进行标签标注。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据邻域标注像素点的标签标注情况，对所述待标注像素点进行标签标注，包括：
若确定邻域标注像素点中存在已标注标签的像素点，且已标注的标签均相同，则将所述当前待标注像素点标注为相同的标签；
若邻域标注像素点中已标注的标签不相同，则依据邻域标注像素点的像素值对邻域标注像素点的标签进行标签融合，将所述当前待标注像素点标注为融合后的标签。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述依据邻域标注像素点的像素值对邻域标注像素点的标签进行标签融合，将所述当前待标注像素点标注为融合后的标签，包括：
依据邻域标注像素点中已标注标签的像素点的像素值，确定像素值最小的邻域标注像素点的标签为融合后的标签；
对已标注的邻域标注像素点中，将除了所述像素值最小的邻域标注像素点以外的邻域标注像素点，以及所述当前待标注像素点，标注为所述融合后的标签。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据邻域标注像素点的标签标注情况，对所述待标注像素点进行标签标注，包括：
若确定邻域标注像素点中不存在已标注标签的像素点，则将所述当前待标注像素点标注为新标签。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据各像素点标注的标签确定红外反射图像的感兴趣区域数据，并依据所述感兴趣区域数据以及红外反射图像的图像参数，重新确定红外反射图像的数据格式，包括：
将标签相同的像素点确定为同一连通域，确定连通域的最大外接矩形为感兴趣区域，并对感兴趣区域中丢弃的像素点进行补充；
将感兴趣区域的坐标、尺寸以及感兴趣区域像素点数据的起始位置指针，确定为感兴趣区域数据，并存储在感兴趣区域数据列表中；
将所述感兴趣区域数据列表、红外反射图像的尺寸、红外反射图像像素点数据数组以及像素点总数，确定为红外反射图像数据。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据新格式的红外反射图像数据，对所述被追踪物体进行红外追踪定位，包括：
依据所述红外反射图像数据中各感兴趣区域数据，确定各感兴趣区域的中心位置坐标；
依据各感兴趣区域的中心位置坐标，对所述被追踪物体进行红外追踪定位。
8.一种空间定位装置，其特征在于，包括：
标签标注模块，用于依据被追踪物体反射红外光线形成的红外反射图像中各像素点的像素值和坐标信息，对红外反射图像中的像素点进行标签标注；
图像数据格式转换模块，用于依据各像素点标注的标签确定红外反射图像的感兴趣区域数据，并依据所述感兴趣区域数据以及红外反射图像的图像参数，重新确定红外反射图像的数据格式；
物体定位模块，用于依据新格式的红外反射图像数据，对所述被追踪物体进行红外追踪定位。
9.一种设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一项所述的空间定位方法。
10.一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1-7中任一项所述的空间定位方法。
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111178127A (zh) * | 2019-11-20 | 2020-05-19 | 青岛小鸟看看科技有限公司 | 显示目标物体的图像的方法、装置、设备及存储介质 |
| CN112597328A (zh) * | 2020-12-28 | 2021-04-02 | 推想医疗科技股份有限公司 | 标注方法、装置、设备及介质 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103164702A (zh) * | 2011-12-13 | 2013-06-19 | 李卫伟 | 标记中心点提取方法、装置及图像处理系统 |
| CN107993246A (zh) * | 2018-01-19 | 2018-05-04 | 歌尔科技有限公司 | 图像处理设备及连通域标记方法、系统、装置、存储介质 |
| WO2021238151A1 (zh) * | 2020-05-28 | 2021-12-02 | 上海商汤智能科技有限公司 | 图像标注方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序 |
-
2018
- 2018-12-20 CN CN201811562495.1A patent/CN109657672A/zh active Pending
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103164702A (zh) * | 2011-12-13 | 2013-06-19 | 李卫伟 | 标记中心点提取方法、装置及图像处理系统 |
| CN107993246A (zh) * | 2018-01-19 | 2018-05-04 | 歌尔科技有限公司 | 图像处理设备及连通域标记方法、系统、装置、存储介质 |
| WO2021238151A1 (zh) * | 2020-05-28 | 2021-12-02 | 上海商汤智能科技有限公司 | 图像标注方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 王明吉等: "一种实用的多运动目标标记与计数新方法", 《计算机仿真》, no. 08, 15 August 2009 (2009-08-15), pages 211 - 215 * |
| 甘胜丰: "《机器视觉表面缺陷检测技术及其在钢铁工业中的应用》", 华中科技大学出版社, pages: 156 - 159 * |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111178127A (zh) * | 2019-11-20 | 2020-05-19 | 青岛小鸟看看科技有限公司 | 显示目标物体的图像的方法、装置、设备及存储介质 |
| CN111178127B (zh) * | 2019-11-20 | 2024-02-20 | 青岛小鸟看看科技有限公司 | 显示目标物体的图像的方法、装置、设备及存储介质 |
| CN112597328A (zh) * | 2020-12-28 | 2021-04-02 | 推想医疗科技股份有限公司 | 标注方法、装置、设备及介质 |
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