CN110769221B - 在拍摄图像中检测投影图像的角点的方法和投影仪 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种在拍摄图像中检测投影图像的角点的方法和一种投影仪。所述拍摄图像是对所述投影图像进行拍摄而获得的图像，所述投影图像是将被投影图像投影至投影面而产生的图像，所述被投影图像中包含标识图形，所述方法包括：步骤S1：获取拍摄图像；步骤S2：在所述拍摄图像中识别所述标识图形的参数；步骤S3：根据拍摄图像中的所述标识图形的参数，结合被投影图像中所述所述标识图形的参数以及角点的位置，在所述拍摄图像中确定所述投影图像的角点的预选区域；步骤S4：在拍摄图像的所述预选区域中识别所述投影图像的角点。使用本发明能够能够快速准确在拍摄图像中识别出投影图像的角点。

Description

在拍摄图像中检测投影图像的角点的方法和投影仪
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及在拍摄图像中检测投影图像的角点的方法和投影仪。
背景技术
在投影仪工作时，常常需要寻找投影图像的角点，或者用来定位投影图像的轮廓，或者用来表征投影图像的关键信息。因此需要一种方法能够准确检测出角点的位置。
发明内容
有鉴于此，本申请提供一种在拍摄图像中检测投影图像的角点的方法，所述拍摄图像是对所述投影图像进行拍摄而获得的图像，所述投影图像是将被投影图像投影至投影面而产生的图像，所述被投影图像中包含标识图形，所述方法包括：
步骤S1：获取拍摄图像；
步骤S2：在所述拍摄图像中识别所述标识图形的参数；
步骤S3：根据拍摄图像中所述标识图形的参数，结合被投影图像中所述所述标识图形的参数以及角点的位置，在所述拍摄图像中确定所述投影图像的角点的预选区域；
步骤S4：在拍摄图像的所述预选区域中识别所述投影图像的角点。
可选地，所述投影图像包含一个标识图形，所述标识图形位于所述投影图像的中心。
进一步地，所述步骤S3包括：
步骤S31a：在所述拍摄图像中用直线提取算法提取出代表所述投影图像边界的所有直线；
步骤S32a：根据拍摄图像中标识图形的位置和大小，结合被投影图像中标识图形的位置和大小以及角点的位置，推算在拍摄图像中所述投影图像的角点的合理范围；
步骤S33a：在拍摄图像中找出所述所有直线在所述合理范围内形成的交点；
步骤S34a：在拍摄图像中以所述交点为位置基准，将具有预设大小的区域作为预选区域。
可选地，所述投影图像包含两个标识图形。
进一步地，所述步骤S3包括：
步骤S31b：在所述拍摄图像中识别所述两个标识图形的位置；
步骤S32b：根据拍摄图像中所述两个标识图形的位置，结合被投影图像中所述两个标识图形的位置以及角点的位置，推算在拍摄图像中所述投影图像的角点的位置；
步骤S33b：在拍摄图像中以步骤S32b推算的位置为基准，将具有预设大小的区域作为预选区域。
可选地，所述投影图像包含3个或更多个标识图形。
进一步地，所述标识图形的数量与所述投影图像的角点的数量相同，一个标识图形与一个角点相对应并且位于该一个角点的预设范围以内。
进一步地，所述步骤S3包括：
步骤S31c：在所述拍摄图像中识别所述各个标识图形的位置；
步骤S32c：在所述拍摄图像中，以所述标识图形的位置为基准，将具有预设大小的区域作为角点的预选区域。
可选地，根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述投影图像是四边形、六边形或八边形，所述标识图形是ARuco码或QRcode。
相应地，本发明还提供一种投影仪，包括：
存储器，用于存储计算机程序；和
处理器，用于执行所述计算机程序以实现前述任意一种方法。
本申请与现有技术相比，能够快速准确在拍摄图像中识别出投影图像的角点。
附图说明
图1为本发明的在拍摄图像中检测投影图像的角点的方法的一个实施方式的流程图；
图2为本发明投影图像、拍摄图像和预选区域的示意图；
图3为本发明的一个实施方式中的拍摄图像的示意图；
图4为本发明的一个实施方式中提取出的直线的示意图；
图5为本发明的一个实施方式中采用的合理范围的示意图；
图6为本发明的一个实施方式中采用的合理范围的示意图；
图7为本发明的一个实施方式的预选区域的示意图；
图8为本发明的一个实施方式中的拍摄图像的示意图；
图9为本发明的一个实施方式中的拍摄图像的示意图。
具体实施方式
为了使本领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细说明。
参照图1，本发明提供一种在拍摄图像中寻找投影图像的角点的方法，其中，所述拍摄图像是对所述投影图像进行拍摄而获得的图像，所述投影图像是将被投影图像投影至投影面而产生的图像，所述被投影图像中包含标识图形，所述标识图形是能够被定位的图形，例如Aruco码和QRcode等。所述方法包括：
步骤S1：获取拍摄图像。
步骤S2：在所述拍摄图像中识别所述标识图形的参数。
步骤S3：根据拍摄图像中所述标识图形的参数，结合被投影图像中所述所述标识图形的参数以及角点的位置，在所述拍摄图像中确定所述投影图像的角点的预选区域。参见图2，矩形框1表示拍摄图像，矩形框2表示拍摄图像中的投影图像，虚线表示角点的预选区域。虽然在图2中，拍摄图像和投影图像都是四边形，但本发明不限于此，所述拍摄图像和投影图像可以是任意合适的多边形或不规则形。此外，虽然在图2中，预选区域用矩形框来表示，但本发明并不限于此，预选区域还可以是圆形、多边形或其他任何合适的形状。
步骤S4：在拍摄图像的所述预选区域中识别所述投影图像的角点。在该步骤中可以使用任何现有技术来识别角点，例如harris角点检测算法或霍夫变换检测直线再求直线交点。
在该实施方式中，首先在拍摄图像中确定角点的预选区域，然后再在预选区域中识别角点，即先粗定位再精定位，可以有效排除干扰点，提高了识别角点的精度和速度。
在该实施方式中，通过投影标识图形，并利用标识图形易于定位的特点，可以实现快速可靠的定位，从而快速可靠地确定出预选区域。
参照图3，在一个实施方式中，所述投影图像(被投影图像)包含一个标识图形3，所述标识图形3位于所述投影图形的中心。所述步骤S3包括：
步骤S31a：在所述拍摄图像中用直线提取算法提取出代表所述投影图像边界的所有直线；
步骤S32a：根据拍摄图像中标识图形的位置和大小，结合被投影图像中标识图形的位置和大小以及角点的位置，推算在拍摄图像中所述投影图像的角点的合理范围；
步骤S33a：在拍摄图像中找出所述所有直线在所述合理范围内形成的交点；
步骤S34a：在拍摄图像中以所述交点为位置基准，将具有预设大小的区域作为预选区域。
在该实施方式中，利用了拍摄图像中标识图形的位置信息和大小信息，再结合被投影图像中标识图形的位置和大小以及角点的位置，可以准确地推算出角点的合理范围，从而排除干扰项。
在一个更具体的实施方式中，如图4所示，所述投影图像是四边形，所述标识图形是QRcode，所述步骤S3包括：
步骤S31a：用直线提取算法在所述拍摄图像中提取出代表所述投影图像边界的四条直线，即图4中的直线L1、直线L2、直线L3和直线L4。
在一个例子中，所述直线提取算法可以是先对拍摄图像进行灰度化处理，然后利用霍夫变化来检测直线。虽然投影图像是对边平行的矩形，但实际应用中经过直线提取算法提取出的直线不能保证对边平行，因此通过霍夫变换检测完直线后，得到的四条直线两两相交一共会产生六个交点。这六个交点中有四个是我们的目标交点，即交点P1、交点P2、交点P3和交点P4，而位于远处的交点P5(图未示)和交点P6(图未示出)是干扰项，为了排除干扰项该实施方式进一步执行步骤S32a。
步骤S32a：根据识别出拍摄图像中的标识图形的位置和大小，结合被投影图像中标识图形的位置和大小以及角点的位置，可以推算所述四条直线的交点在拍摄图像中的合理范围。所述合理范围是理论上目标角点所在而干扰项不在的范围。所述合理范围可以是，如图5中的点划线所示，为所有目标交点产生的一个合理范围，也可以是如图6中的点划线所示，针对每一个交点产生的一个合理范围。
步骤S33a：找出所述四条直线在所述合理范围内形成的交点；即图中的交点P1、交点P2、交点P3和交点P4。
步骤S34a：分别以各所述交点为位置基准，将具有预设大小的区域作为预选区域，参见图7的虚线区域。
上述实施方式仅用于示例，不用于限制本发明。
参照图8，在一个实施方式中，所述投影图像(被投影图像)中包含两个标识图形。所述步骤S3包括：
步骤S31b：在所述拍摄图像中识别所述两个标识图形的位置；
步骤S32b：根据拍摄图像中所述两个标识图形的位置，结合被投影图像中所述两个标识图形的位置以及角点的位置，推算在拍摄图像中所述投影图像的角点的位置；
步骤S33b：在拍摄图像中以步骤S32b推算的位置为基准，将具有预设大小的区域作为预选区域。
在该实施方式中，通过识别拍摄图像中的两个标识图形可以确定两个标识图形各自的位置从而可以确定两个标识图形之间的距离，再结合被投影图像中两个标识图形的位置和距离以及角点的位置，可以推算出拍摄图像中角点的位置，然后以推算的位置为基准，设定角点的预选区域，为后续角点的精定位提供条件。
参见图9，在一个实施方式中，所述投影图像(被投影图像)包含多个标识图形且所述标识图形的数量与所述被投影图像(被投影图像)的角点的数量相同，一个标识图形与一个角点相对应，并且位于该一个角点的预设范围以内。在图9所示的示例中，标识图形的中心位于所述标识图形能够位于的位置中最接近角点的位置。步骤S3包括:
步骤S31c：在所述拍摄图像中识别各个标识图形的位置；
步骤S32c：在所述拍摄图像中，以所述标识图形的位置为基准，将具有预设大小的区域作为角点的预选区域。所述预设大小的区域是至少是理论上能够包括所述交点的区域。
在这个实施方式中，通过将所述标识图形设置在所述角点附近，可以直接通过对标识图形进行定位来确定对应角点的预选区域。
在投影图像包含多个标识图形的情况中，标识图形的个数并不需要总是与投影图形的角点的数量相同。当标识图形多于两个但不等于角点数量时，可以结合上述投影图形包含两个标识图形的情况来确定预选区域。
相应地，本发明还提供一种投影仪，包括：
存储器，用于存储计算机程序；和
处理器，用于执行所述计算机程序以实现前述任意一种方法。
需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
以上仅是本发明的优选实施方式，应当指出的是，上述优选实施方式不应视为对本发明的限制，本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明的精神和范围内，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种在拍摄图像中检测投影图像的角点的方法，其特征在于，所述拍摄图像是对所述投影图像进行拍摄而获得的图像，所述投影图像是将被投影图像投影至投影面而产生的图像，所述被投影图像中包含标识图形，所述方法包括：
步骤S1：获取拍摄图像；
步骤S2：在所述拍摄图像中识别所述标识图形的参数；
步骤S3：获取代表所述投影图像边界的所有直线，根据拍摄图像中所述标识图形的参数，结合被投影图像中所述标识图形的参数以及角点的位置，确定所有直线在合理范围内的交点，在所述拍摄图像中确定所述投影图像的角点的预选区域；
步骤S4：在拍摄图像的所述预选区域中识别所述投影图像的角点。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述投影图像包含一个标识图形，所述标识图形位于所述投影图像的中心。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤S3包括：
步骤S31a：在所述拍摄图像中用直线提取算法提取出代表所述投影图像边界的所有直线；
步骤S32a：根据拍摄图像中标识图形的位置和大小，结合被投影图像中标识图形的位置和大小以及角点的位置，推算在拍摄图像中所述投影图像的角点的合理范围；
步骤S33a：在拍摄图像中找出所述所有直线在所述合理范围内形成的交点；
步骤S34a：在拍摄图像中以所述交点为位置基准，将具有预设大小的区域作为预选区域。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述投影图像包含2个或2个以上标识图形。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述投影图像是四边形、六边形或八边形，所述标识图形是ARuco码或QRcode。
6.一种投影仪，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机程序；和
处理器，用于执行所述计算机程序以实现权利要求1-5中任一项所述的方法。
7.一种在拍摄图像中检测投影图像的角点的方法，其特征在于，所述拍摄图像是对所述投影图像进行拍摄而获得的图像，所述投影图像是将被投影图像投影至投影面而产生的图像，所述被投影图像中包含标识图形，所述方法包括：
步骤S1：获取拍摄图像；
步骤S2：在所述拍摄图像中识别所述标识图形的参数；
步骤S3：根据拍摄图像中所述标识图形的参数，结合被投影图像中所述标识图形的参数以及角点的位置，在所述拍摄图像中确定所述投影图像的角点的预选区域；
步骤S4：在拍摄图像的所述预选区域中识别所述投影图像的角点；
其中，所述步骤S3包括：
步骤S31b：在所述拍摄图像中识别所述标识图形的位置，确定标识图形之间的距离；
步骤S32b：根据拍摄图像中所述标识图形的位置和距离，结合被投影图像中所述标识图形的位置和距离以及角点的位置，推算在拍摄图像中所述投影图像的角点的位置；
步骤S33b：在拍摄图像中以步骤S32b推算的位置为基准，将具有预设大小的区域作为预选区域。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述投影图像包含2个或2个以上标识图形。
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述投影图像是四边形、六边形或八边形，所述标识图形是ARuco码或QRcode。
10.一种投影仪，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机程序；和
处理器，用于执行所述计算机程序以实现权利要求7-9中任一项所述的方法。
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