CN111277767A - 一种红外控制点的确定方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
一种红外控制点的确定方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111277767A CN111277767A CN202010108359.6A CN202010108359A CN111277767A CN 111277767 A CN111277767 A CN 111277767A CN 202010108359 A CN202010108359 A CN 202010108359A CN 111277767 A CN111277767 A CN 111277767A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- determining
- infrared control
- processed
- area
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 51
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 claims abstract description 78
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 51
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 31
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 21
- PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 16-Epiaffinine Natural products C1C(C2=CC=CC=C2N2)=C2C(=O)CC2C(=CC)CN(C)C1C2CO PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 19
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 19
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims description 18
- 238000013461 design Methods 0.000 claims description 17
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 11
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 abstract description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 4
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 239000011324 bead Substances 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 description 1
- 238000010408 sweeping Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/70—Circuitry for compensating brightness variation in the scene
- H04N23/73—Circuitry for compensating brightness variation in the scene by influencing the exposure time
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/13—Edge detection
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08C—TRANSMISSION SYSTEMS FOR MEASURED VALUES, CONTROL OR SIMILAR SIGNALS
- G08C23/00—Non-electrical signal transmission systems, e.g. optical systems
- G08C23/04—Non-electrical signal transmission systems, e.g. optical systems using light waves, e.g. infrared
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/70—Circuitry for compensating brightness variation in the scene
- H04N23/74—Circuitry for compensating brightness variation in the scene by influencing the scene brightness using illuminating means
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Studio Devices (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明实施例提供了一种红外控制点的确定方法、装置、电子设备及存储介质,所述方法包括:获取待处理图像,所述待处理图像为对红外控制点进行采集得到的图像;对所述待处理图像进行边缘检测,得到边缘检测结果;基于所述边缘检测结果,确定所述待处理图像中封闭区域的面积符合预设面积条件以及亮度符合预设亮度条件的目标区域;确定所述目标区域的中心点,并基于所述中心点及所述红外控制点的数量,确定所述待处理图像中所述红外控制点的位置。通过边缘检测结果首先可以去除图像中的非封闭区域,进一步可以去除图像中面积及亮度不符合相应预设条件的区域,这样,便可以去除噪声等环境因素的影响,大大提高所确定的红外控制点的位置的准确度。
Description
技术领域
本发明涉及红外控制技术领域,特别是涉及一种红外控制点的确定方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
在机器人等智能设备需要确定其他设备的位置时,可以对其他设备上设置的红外控制点进行图像采集,确定红外控制点在图像中的位置,然后通过图像坐标系与世界坐标系的转换关系,确定该设备的位置。例如,机器人在需要充电时,可以通过对充电桩的红外控制点进行图像采集,进而确定充电桩的位置,然后移动至充电桩处进行充电。
红外控制点多以LED(Light Emitting Diode,发光二极管)灯珠为光源,LED灯珠在图像采集设备以不同角度拍摄时,会呈圆形、椭圆形或近似椭圆形的不规则形状的光斑。然而,自然环境下,有很多850-940nm波段的光线,对于红外线来说,该波段的光线均为噪声,例如:太阳光、灯光等。因此,采集的红外控制点的图像中还很可能存在噪声光源形成的光斑。
目前确定红外控制点在图像中的位置时,对光斑采用椭圆拟合的方式确定椭圆圆心,作为红外控制点在图像中的位置,这种方式显然会受到噪声的影响,导致确定红外控制点的准确度较低。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种红外控制点的确定方法、装置、电子设备及存储介质,以提高确定红外控制点的准确度。具体技术方案如下:
第一方面,本发明实施例提供了一种红外控制点的确定方法,所述方法包括:
获取待处理图像,其中,所述待处理图像为对红外控制点进行采集得到的图像;
对所述待处理图像进行边缘检测,得到边缘检测结果;
基于所述边缘检测结果,确定所述待处理图像中封闭区域的面积符合预设面积条件以及亮度符合预设亮度条件的目标区域;
确定所述目标区域的中心点,并基于所述中心点及所述红外控制点的数量,确定所述待处理图像中所述红外控制点的位置。
可选的,所述基于所述边缘检测结果,确定所述待处理图像中封闭区域的面积符合预设面积条件以及亮度符合预设亮度条件的目标区域的步骤,包括:
根据所述边缘检测结果,确定所述待处理图像中的封闭区域;
判断所述封闭区域的面积是否符合预设面积条件,将符合所述预设面积条件的封闭区域确定为备选区域;
判断所述备选区域的亮度是否符合预设亮度条件,将符合所述预设亮度条件的备选区域确定为目标区域。
可选的,所述判断所述备选区域的亮度是否符合预设亮度条件的步骤,包括:
计算所述备选区域的亮度的平均值和方差;
确定所述平均值不小于预设亮度且方差不大于预设方差的备选区域符合预设亮度条件。
可选的,所述确定所述目标区域的中心点的步骤,包括:
针对每个所述目标区域,基于其中每个像素点的亮度及预设函数,确定每个像素点对应的权重;
根据所述每个像素点的坐标位置及对应的所述权重,确定每个所述目标区域的中心点。
可选的,所述基于所述中心点及所述红外控制点的数量,确定所述待处理图像中所述红外控制点的位置的步骤,包括:
针对每一所述中心点,计算其他中心点中,与该中心点距离最近的目标数量个中心点,将该中心点及其对应的目标数量个中心点确定为一个中心点集合,其中,所述目标数量为所述红外控制点的数量减一;
基于所述中心点集合中各集合的出现次数,确定目标集合;
将所述目标集合包括的中心点对应的位置,确定为所述待处理图像中所述红外控制点的位置。
可选的,所述基于所述中心点集合中各集合的出现次数,确定目标集合的步骤,包括:
当所述出现次数达到预设次数的集合为一个时,确定该一个集合为目标集合;当所述出现次数达到预设次数的集合为多个时,对该多个集合对应的位置坐标,分别进行仿射变换,得到变换结果,将对应的所述变换结果符合所述红外控制点的设计标准的集合,确定为目标集合;或者,
当所述出现次数最多的集合为一个时,确定该一个集合为目标集合;当所述出现次数最多的集合为多个时,对该多个集合对应的位置坐标,分别进行仿射变换,得到变换结果,将对应的所述变换结果符合所述红外控制点的设计标准的集合,确定为目标集合。
可选的,在所述对所述待处理图像进行边缘检测,得到边缘检测结果的步骤之前,所述方法还包括:
对所述待处理图像进行降噪处理,得到降噪处理后的待处理图像。
可选的,在所述对所述待处理图像进行边缘检测,得到边缘检测结果的步骤之前,所述方法还包括:
确定所述待处理图像的亮度达到预设亮度。
可选的,若确定所述待处理图像的亮度未达到所述预设亮度,所述方法还包括:
调整采集图像的曝光时间,采用调整后的曝光时间对所述红外控制点重新进行采集,得到达到所述预设亮度的图像作为待处理图像;或者,
提升所述红外控制点的光源强度,对光源强度提升后的红外控制点重新进行采集,得到达到所述预设亮度的图像作为待处理图像;或者,
对所述待处理图像进行图像处理,以使所述待处理图像的亮度达到所述预设亮度。
第二方面,本发明实施例提供了一种红外控制点的确定装置,所述装置包括:
图像获取模块,用于获取待处理图像,其中,所述待处理图像为对红外控制点进行采集得到的图像;
边缘检测模块,用于对所述待处理图像进行边缘检测,得到边缘检测结果;
目标区域确定模块,用于基于所述边缘检测结果,确定所述待处理图像中封闭区域的面积符合预设面积条件以及亮度符合预设亮度条件的目标区域;
红外控制点确定模块,用于确定所述目标区域的中心点,并基于所述中心点及所述红外控制点的数量,确定所述待处理图像中所述红外控制点的位置。
可选的,所述目标区域确定模块包括:
封闭区域确定单元,用于根据所述边缘检测结果,确定所述待处理图像中的封闭区域;
面积判断单元,用于判断所述封闭区域的面积是否符合预设面积条件,将符合所述预设面积条件的封闭区域确定为备选区域;
亮度判断单元,用于判断所述备选区域的亮度是否符合预设亮度条件,将符合所述预设亮度条件的备选区域确定为目标区域。
可选的,所述亮度判断单元包括:
计算子单元,用于计算所述备选区域的亮度的平均值和方差;
判断子单元,用于确定所述平均值不小于预设亮度且方差不大于预设方差的备选区域符合预设亮度条件。
可选的,所述红外控制点确定模块包括:
权重确定单元,用于针对每个所述目标区域,基于其中每个像素点的亮度及预设函数,确定每个像素点对应的权重;
中心点确定单元,用于根据所述每个像素点的坐标位置及对应的所述权重,确定每个所述目标区域的中心点。
可选的,所述红外控制点确定模块包括:
第一集合确定单元,用于针对每一所述中心点,计算其他中心点中,与该中心点距离最近的目标数量个中心点,将该中心点及其对应的目标数量个中心点确定为一个中心点集合,其中,所述目标数量为所述红外控制点的数量减一;
第二集合确定单元,用于基于所述中心点集合中各集合的出现次数,确定目标集合;
红外控制点确定单元,用于将所述目标集合包括的中心点对应的位置,确定为所述待处理图像中所述红外控制点的位置。
可选的,所述第二集合确定单元包括:
第一确定子单元,用于当所述出现次数达到预设次数的集合为一个时,确定该一个集合为目标集合;仿射变换子单元,用于当所述出现次数达到预设次数的集合为多个时,对该多个集合对应的位置坐标,分别进行仿射变换,得到变换结果,将对应的所述变换结果符合所述红外控制点的设计标准的集合,确定为目标集合;或者,
第二确定子单元,用于当所述出现次数最多的集合为一个时,确定该一个集合为目标集合;当所述出现次数最多的集合为多个时,对该多个集合对应的位置坐标,分别进行仿射变换,得到变换结果,将对应的所述变换结果符合所述红外控制点的设计标准的集合,确定为目标集合。
可选的,所述装置还包括:
降噪模块,用于在所述对所述待处理图像进行边缘检测,得到边缘检测结果之前,对所述待处理图像进行降噪处理,得到降噪处理后的待处理图像。
可选的,所述装置还包括:
亮度检测模块,用于在所述对所述待处理图像进行边缘检测,得到边缘检测结果的步骤之前,确定所述待处理图像的亮度达到预设亮度。
可选的,所述装置还包括:
亮度提升模块,用于若确定所述待处理图像的亮度未达到所述预设亮度,调整采集图像的曝光时间,采用调整后的曝光时间对所述红外控制点进行重新采集,得到达到所述预设亮度的图像作为待处理图像;或者,
用于提升所述红外控制点的光源强度,对光源强度提升后的红外控制点重新进行采集,得到达到所述预设亮度的图像作为待处理图像;或者,
用于对所述待处理图像进行图像处理,以使所述待处理图像的亮度达到所述预设亮度。
第三方面,本发明实施例提供了一种电子设备,包括处理器、通信接口、存储器和通信总线,其中,处理器,通信接口,存储器通过通信总线完成相互间的通信;
存储器,用于存放计算机程序;
处理器,用于执行存储器上所存放的程序时,实现上述第一方面任一所述的红外控制点的确定方法步骤。
第四方面,本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面任一所述的红外控制点的确定方法步骤。
第五方面,本发明实施例提供了一种计算机程序产品,所述计算机程序产品包括存储在计算机可读存储介质上的计算机程序,所述计算机程序包括程序指令,所述程序指令被处理器执行时实现上述第一方面任一所述的红外控制点的确定方法步骤。
本发明实施例所提供的方案中,电子设备可以获取待处理图像,其中,待处理图像为对红外控制点进行采集得到的图像,对待处理图像进行边缘检测,得到边缘检测结果,进而,基于边缘检测结果,确定待处理图像中封闭区域的面积符合预设面积条件以及亮度符合预设亮度条件的目标区域,确定目标区域的中心点,并基于中心点及红外控制点的数量,确定待处理图像中红外控制点的位置。通过边缘检测结果首先可以去除图像中的非封闭区域,进一步可以去除图像中面积及亮度不符合相应预设条件的区域,这样,便可以去除噪声等环境因素的影响,大大提高所确定的红外控制点的位置的准确度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例所提供的一种红外控制点的确定方法的流程图;
图2为本发明实施例所提供的目标设备的一种示意图;
图3为图1所示实施例中步骤S103的一种具体流程图;
图4为本发明实施例所提供的待处理图像的一种示意图;
图5为图1所示实施例中步骤S104的一种具体流程图;
图6为图1所示实施例中步骤S104的另一种具体流程图;
图7为本发明实施例所提供的一种红外控制点的确定装置的结构示意图;
图8为图7所示实施例中目标区域确定模块730的一种具体结构示意图;
图9为图7所示实施例中红外控制点确定模块740的一种具体结构示意图;
图10为本发明实施例所提供的红外控制点的确定装置的另一种结构示意图;
图11为本发明实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
为了提高确定红外控制点的准确度,本发明实施例提供了一种红外控制点的确定方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。
下面对本发明实施例所提供的一种红外控制点的确定方法进行介绍。本发明实施例所提供的一种红外控制点的确定方法可以应用于任意需要确定红外控制点的位置的电子设备,例如,可以为各种类型的机器人,包括扫地机器人、服务类型的机器人等,在此不做具体限定。为了描述方便,以下称为电子设备。
如图1所示,一种红外控制点的确定方法,所述方法包括:
S101,获取待处理图像;
其中,所述待处理图像为对红外控制点进行采集得到的图像;
S102,对所述待处理图像进行边缘检测,得到边缘检测结果;
S103,基于所述边缘检测结果,确定所述待处理图像中封闭区域的面积符合预设面积条件以及亮度符合预设亮度条件的目标区域;
S104,确定所述目标区域的中心点,并基于所述中心点及所述红外控制点的数量,确定所述待处理图像中所述红外控制点的位置。
可见,本发明实施例所提供的方案中,电子设备可以获取待处理图像,其中,待处理图像为对红外控制点进行采集得到的图像,对待处理图像进行边缘检测,得到边缘检测结果,进而,基于边缘检测结果,确定待处理图像中封闭区域的面积符合预设面积条件以及亮度符合预设亮度条件的目标区域,确定目标区域的中心点,并基于中心点及红外控制点的数量,确定待处理图像中红外控制点的位置。通过边缘检测结果首先可以去除图像中的非封闭区域,进一步可以去除图像中面积及亮度不符合相应预设条件的区域,这样,便可以去除噪声等环境因素的影响,大大提高所确定的红外控制点的位置的准确度。
当电子设备需要确定目标设备的位置时,可以执行上述步骤S101,即获取待处理图像。其中,目标设备为设置有红外控制点的设备,待处理图像为电子设备对目标设备的红外控制点进行采集得到的图像。在一种实施方式中,电子设备可以通过红外相机对目标设备上的红外控制点进行采集,得到待处理图像。
如图2所示的目标设备210,其上设置有红外控制点220,数量为9个,呈3行3列排列,那么电子设备便可以对该红外控制点220进行图像采集,得到待处理图像。
接下来,为了排除噪声干扰,电子设备可以对待处理图像进行边缘检测,得到边缘检测结果,也就是执行上述步骤S102。在一种实施方式中,可以采用Canny边缘检测算法,对待处理图像进行边缘检测,当然也可以采用其他方式,只要可以得到待处理图像的边缘检测结果即可。
边缘检测的作用即为标识出图像中的实际边缘,那么上述边缘检测结果即为待处理图像中对应于实际边缘的像素点,即为边缘像素点。由于噪声的存在,这些边缘像素点并不一定均是红外控制点所对应的像素点,例如,可能为其他光源在待处理图像中形成的边缘像素点。
所以,得到边缘检测结果后,电子设备可以执行上述步骤S103,也就是基于边缘检测结果,确定待处理图像中封闭区域的面积符合预设面积条件以及亮度符合预设亮度条件的目标区域。
由于红外控制点的实际大小是确定的,所以其在待处理图像中所形成的光斑的大小是在一定范围内的,基于此,可以预先设置面积条件,也就是预设面积条件,具体来说,预设面积条件可以为红外控制点所对应的光斑的面积范围。
由于红外控制点的亮度也是确定的,所以其在待处理图像中所形成的光斑的亮度也是在一定范围内的,基于此,可以预先设置亮度条件,也就是预设亮度条件,具体来说,预设亮度条件可以为红外控制点所对应的光斑的亮度范围。
那么,得到上述边缘检测结果后,电子设备便可以确定待处理图像中的各个封闭区域的面积是否符合预设面积条件,以及亮度是否符合预设亮度条件,如果既符合预设面积条件,又符合预设亮度条件,说明该封闭区域的面积和亮度分别符合红外控制点在图像中所形成的光斑的面积及亮度,那么该封闭区域便很可能是红外控制点对应的区域。
如果某个封闭区域不符合预设面积条件,和/或,不符合预设亮度条件,说明该封闭区域的面积和/或亮度分别不符合红外控制点在图像中所形成的光斑的面积及亮度,那么该封闭区域很可能不是红外控制点对应的区域。
通过上述方式电子设备便可以确定出面积符合预设面积条件以及亮度符合预设亮度条件的目标区域,去除噪声所形成的区域。
进而,在上述步骤S104中,电子设备便可以确定目标区域的中心点,并基于中心点及红外控制点的数量,确定待处理图像中红外控制点的位置。在一种实施方式中,电子设备可以采用最小二乘法、椭圆拟合等方式确定目标区域的中心点。在另一种实施方式中,针对每个目标区域,电子设备可以将该目标区域所包括像素点在待处理图像中的坐标值的平均值作为该目标区域的中心点,这都是合理的。
由于一般红外控制点的数量为多个,上述目标区域的中心点的数量也为多个,那么确定了各中心点后,电子设备便可以根据这些中心点及红外控制点的数量,确定待处理图像中红外控制点的位置。
当中心点的数量与红外控制点的数量相同时,那么电子设备可以确定中心点的位置即为待处理图像中红外控制点的位置。当中心点的数量大于红外控制点的数量时,那么电子设备可以从各个中心点中确定出最为符合红外控制点实际位置的中心点的集合,进而将该集合所包括中心点的位置确定为待处理图像中红外控制点的位置。
作为本发明实施例的一种实施方式,如图3所示,上述基于所述边缘检测结果,确定所述待处理图像中封闭区域的面积符合预设面积条件以及亮度符合预设亮度条件的目标区域的步骤,可以包括:
S301,根据所述边缘检测结果,确定所述待处理图像中的封闭区域;
得到待处理图像的边缘检测结果后,便可以确定待处理图像中的边缘像素点,那么这些边缘像素点便可以组成多个封闭区域。例如,如图4所示,待处理图像410中的边缘像素点组成了封闭区域401、封闭区域402、封闭区域403、封闭区域404、封闭区域405以及封闭区域406。
S302,判断所述封闭区域的面积是否符合预设面积条件,将符合所述预设面积条件的封闭区域确定为备选区域,继续执行步骤S303;如果不符合,丢弃该封闭区域;
得到上述封闭区域后,为了确定各个封闭区域是否为红外控制点对应的区域,电子设备首先可以判断各个封闭区域的面积是否符合预设面积条件,如果符合,说明该封闭区域可能为红外控制点对应的区域,那么便可以将符合预设面积条件的封闭区域确定为备选区域,继续执行步骤S303。如果封闭区域的面积不符合预设面积条件,说明该封闭区域不是红外控制点对应的区域,那么便可以丢弃该封闭区域。
例如,根据红外控制点的实际大小确定其在图像中对应的区域的面积一般为[a,b],如图4所示的封闭区域401-封闭区域406中,封闭区域401、封闭区域402、封闭区域404、封闭区域405以及封闭区域406的面积属于[a,b],那么该5个封闭区域即符合预设面积条件,可以确定为备选区域,封闭区域403的面积大于b,那么封闭区域403即不符合预设面积条件。
S303,判断所述备选区域的亮度是否符合预设亮度条件,如果符合,执行步骤S304;如果不符合,丢弃该备选区域;
由于仅仅是面积符合预设面积条件并不能证明该封闭区域一定是红外控制点对应的区域,所以电子设备可以进一步判断上述面积符合预设面积条件的备选区域的亮度是否符合预设亮度条件。
如果符合预设亮度条件,说明该备选区域在面积以及亮度方面均符合红外控制点对应的要求,那么该备选区域便很可能为红外控制点对应的区域,电子设备则可以执行步骤S304;如果备选区域的亮度不符合预设亮度条件,说明该备选区域虽然在面积方面符合红外控制点对应的要求,但是在亮度方面并不符合红外控制点对应的要求,那么该备选区域便不是红外控制点对应的区域,那么便可以丢弃该备选区域。
例如,如图4所示,封闭区域401、封闭区域402、封闭区域404、封闭区域405以及封闭区域406的面积符合预设面积条件,那么电子设备可以将其该5个封闭区域确定为备选区域。进而,判断封闭区域401、封闭区域402、封闭区域404、封闭区域405以及封闭区域406的亮度是否符合预设亮度条件,如果封闭区域401、封闭区域402、封闭区域404以及封闭区域406的亮度符合预设亮度条件,说明其很可能是红外控制点对应的区域,而封闭区域405的亮度不符合预设亮度条件,那么说明其不是红外控制点对应的区域。
S304,将符合所述预设亮度条件的备选区域确定为目标区域。
由于对于符合预设亮度条件的备选区域来说,其在面积以及亮度方面均符合红外控制点对应的要求,那么该备选区域便很可能为红外控制点对应的区域,所以,电子设备便可以将符合预设亮度条件的备选区域确定为目标区域,以便进行后续处理。
在一种实施方式中,电子设备可以先判断各个封闭区域的亮度是否符合预设亮度条件,将符合预设亮度条件的封闭区域确定为备选区域,进而判断备选区域的面积是否符合预设面积条件,将符合预设面积条件的备选区域确定为目标区域,这也是合理的。
可见,在本实施例中,电子设备可以根据边缘检测结果,确定待处理图像中的封闭区域,判断封闭区域的面积是否符合预设面积条件,将符合预设面积条件的封闭区域确定为备选区域,再判断备选区域的亮度是否符合预设亮度条件,进而将符合预设亮度条件的备选区域确定为目标区域。这样,电子设备可以从封闭区域中筛选出面积以及亮度方面均符合红外控制点对应的要求的目标区域,保证后续确定的红外控制点的位置的准确度。
作为本发明实施例的一种实施方式,上述判断所述备选区域的亮度是否符合预设亮度条件的步骤,可以包括:
计算所述备选区域的亮度的平均值和方差;确定所述平均值不小于预设亮度且方差不大于预设方差的备选区域符合预设亮度条件。
由于亮度的平均值可以反映图像的整体亮度水平,亮度的方差则可以反映图像的亮度的波动情况,所以电子设备可以计算备选区域的亮度的平均值和方差。其中,亮度的平均值和方差可以采用图像处理领域的任一相关方式计算得到,在此不做具体限定及说明。
得到各个备选区域的亮度的平均值和方差后,电子设备可以确定每个备选区域的亮度的平均值是否小于预设亮度,如果不小于该预设亮度,说明该备选区域的亮度水平是符合红外控制点对应的亮度平均值的要求的,那么其可能是红外控制点对应的区域;如果小于该预设亮度,说明该备选区域的亮度过暗,不符合红外控制点对应的亮度平均值的要求,那么其不是红外控制点对应的区域。
同时,电子设备还可以确定每个备选区域的方差是否大于预设方差,如果不大于该预设方差,说明该备选区域的亮度波动不大,符合红外控制点对应的亮度波动要求,那么其可能是红外控制点对应的区域;如果大于该预设方差,说明该备选区域的亮度波动较大,不符合红外控制点对应的亮度波动要求,那么其不是红外控制点对应的区域。
其中,上述预设亮度以及预设方差可以根据红外控制点的实际亮度、图像采集设备的采集条件等因素设定,在此不做具体限定。
可见,在本实施例中,电子设备可以计算备选区域的亮度的平均值和方差,进而,确定平均值不小于预设亮度且方差不大于预设方差的备选区域符合预设亮度条件。这样,可以从亮度的平均值以及波动情况两个方面更加全面地检测备选区域是否符合预设亮度条件,进一步提高后续确定红外控制点的准确度。
作为本发明实施例的一种实施方式,如图5所示,上述确定所述目标区域的中心点的步骤,可以包括:
S501,针对每个所述目标区域,基于其中每个像素点的亮度及预设函数,确定每个像素点对应的权重;
由于在一个图像区域中,其中心点的位置一般与各个像素点的亮度是有关的,所以可以预先设置预设函数,该预设函数用于表示权重与亮度的关系,这样,电子设备在确定目标区域的中心点时,便可以首先基于每个目标区域中每个像素点的亮度及预设函数,确定每个像素点对应的权重。
例如,预设函数为f(x),其中x表示像素点的亮度,那么对于像素点A来说,如果其亮度为xA,那么像素点A对应的权重即为f(xA)。
S502,根据所述每个像素点的坐标位置及对应的所述权重,确定每个所述目标区域的中心点。
确定了每个像素点对应的权重后,电子设备便可以根据每个像素点的坐标位置及对应的权重,确定每个目标区域的中心点。在一种实施方式中,对于每个目标区域来说,电子设备可以根据以下公式确定其中心点。
其中,p为中心点的横坐标,q为中心点的纵坐标,n为目标区域中像素点的数量,pi为第i个像素点的横坐标,qi为第i个像素点的纵坐标,xi为第i个像素点的亮度。
那么f(xi)即为第i个像素点对应的权重,也就是说,电子设备可以对每个目标区域包括的像素点的坐标值进行加权计算得到中心点的坐标(p,q),其中,每个像素点对应的权重与其亮度相关。
具体来说,中心点的横坐标p为目标区域包括的像素点的横坐标的加权值,与各个像素点对应的权重之和的商值;中心点的纵坐标q为目标区域包括的像素点的纵坐标的加权值,与各个像素点对应的权重之和的商值。
可见,在本实施例中,电子设备可以针对每个目标区域,基于其中每个像素点的亮度及预设函数,确定每个像素点对应的权重,进而根据每个像素点的坐标位置及对应的所述权重,确定每个目标区域的中心点,这样,可以准确确定每个目标区域的中心点,进一步提高后续确定红外控制点的准确度。
作为本发明实施例的一种实施方式,由于噪声等环境因素的影响,一般情况下,电子设备确定的中心点的数量是大于红外控制点的数量的,而红外控制点实际对应的中心点是聚集在一起的,那么为了从所有中心点中确定出红外控制点实际对应的中心点,电子设备可以从所确定的中心点中找出相互之间距离最为接近的预设数量个中心点,作为红外控制点实际对应的中心点,其中,预设数量为红外控制点的数量。也就是说,可以从所确定的中心点中找出聚集在一起的预设数量个中心点,作为红外控制点实际对应的中心点。
具体来说,如图6所示,上述基于所述中心点及所述红外控制点的数量,确定所述待处理图像中所述红外控制点的位置的步骤,可以包括:
S601,针对每一所述中心点,计算其他中心点中,与该中心点距离最近的目标数量个中心点,将该中心点及其对应的目标数量个中心点确定为一个中心点集合;
针对每一中心点,电子设备可以计算其他中心点中,与该中心点距离最近的目标数量个中心点,进而将该中心点及其对应的目标数量个中心点确定为一个中心点集合,这样,便可以得到多个集合。其中,目标数量为红外控制点的数量减一。
例如,红外控制点的数量为4,而电子设备确定的中心点的数量为5,如图4所示,分别为中心点41、中心点42、中心点43、中心点44以及中心点45,那么电子设备便可以针对该5个中心点,逐一计算与其距离最近的3个中心点,可以得到5个中心点集合。
从图4中可以看出,对于中心点41来说,与其最近的3个中心点分别为中心点42、中心点43、中心点44,那么可以得到中心点集合{中心点41,中心点42,中心点43,中心点44}。
在一种实施方式中,为了方便记录中心点集合,可以为各个中心点设置标识,对于标识的具体形式在此不做具体限定。
S602,基于所述中心点集合中各集合的出现次数,确定目标集合;
得到的中心点集合可能不同,出现的次数也可能不同,而出现次数越多,说明其为红外控制点对应的中心点集合的概率越大,因此,电子设备可以统计各个中心点集合的出现次数,进而,基于中心点集合中各集合的出现次数,确定目标集合。在一种实施方式中,电子设备可以将出现次数最多的中心点集合确定为目标集合。
S603,将所述目标集合包括的中心点对应的位置,确定为所述待处理图像中所述红外控制点的位置。
确定了目标集合后,电子设备便可以将该目标集合包括的中心点所对应的位置,确定为待处理图像中红外控制点的位置。
例如,电子设备确定图4中的{中心点41,中心点42,中心点43,中心点44}为目标集合,那么中心点41、中心点42、中心点43以及中心点44所对应的位置即为待处理图像中红外控制点的位置。
可见,在本实施例中,针对每一所述中心点,电子设备可以计算其他中心点中,与该中心点距离最近的目标数量个中心点,将该中心点及其对应的目标数量个中心点确定为一个中心点集合,然后基于中心点集合中各集合的出现次数,确定目标集合,进而,将目标集合包括的中心点对应的位置,确定为待处理图像中红外控制点的位置。这样,电子设备可以从多个中心点中,选择最符合红外控制点实际排列要求的中心点,可以保证确定红外控制点的准确度。
作为本发明实施例的一种实施方式,上述基于所述中心点集合中各集合的出现次数,确定目标集合的步骤,可以包括:
第一种实施方式:当所述出现次数达到预设次数的集合为一个时,确定该一个集合为目标集合;当所述出现次数达到预设次数的集合为多个时,对该多个集合对应的位置坐标,分别进行仿射变换,得到变换结果,将对应的所述变换结果符合所述红外控制点的设计标准的集合,确定为目标集合。
为了快速准确确定目标集合,可以预先设置预设次数,该预设次数的具体值可以红外控制点的数量等因素确定,在此不做具体限定。
这样,当出现次数达到预设次数的集合为一个时,说明只有这一个集合所包括的中心点符合红外控制点的实际要求,那么便可以确定该一个集合为目标集合。
当出现次数达到预设次数的集合为多个时,说明此时具有多个集合所包括的中心点均可能符合红外控制点的实际要求,那么为了确定其中最符合要求的集合,电子设备可以对该多个集合对应的位置坐标,分别进行仿射变换,进而得到变换结果。
待处理图像的图像坐标系与红外控制点所在的世界坐标系是存在一定的仿射变换关系的,因此电子设备可以依据该仿射变换关系对上述多个集合对应的位置坐标分别进行仿射变换,这样得到的变换结果即为红外控制点所在的世界坐标系中的位置坐标。
那么,接下来电子设备便可以确定各个变换结果是否符合红外控制点的设计标准,进而,将对应的变换结果符合红外控制点的设计标准的集合,确定为目标集合。
例如,红外控制点的设计标准为2行2列,共4个红外控制点组成的矩形,那么当变换结果所标识的位置坐标为2行2列排列的矩形时,便可以确定其为目标集合。
第二种实施方式:当所述出现次数最多的集合为一个时,确定该一个集合为目标集合;当所述出现次数最多的集合为多个时,对该多个集合对应的位置坐标,分别进行仿射变换,得到变换结果,将对应的所述变换结果符合所述红外控制点的设计标准的集合,确定为目标集合。
当出现次数最多的集合为一个时,说明该集合所包括的中心点为红外控制点实际对应的中心点的概率非常高,那么便可以确定该集合为目标集合。
当出现次数最多的集合为多个时,说明此时具有多个集合所包括的中心点均可能为红外控制点实际对应的中心点,那么为了确定其中最符合要求的集合,电子设备可以对该多个集合对应的位置坐标,分别进行仿射变换,进而得到变换结果。便可以确定各个变换结果是否符合红外控制点的设计标准,进而,将对应的变换结果符合红外控制点的设计标准的集合,确定为目标集合。
仿射变换的具体方式已经在上述第一种实施方式进行过说明,可以参见上述第一种实施方式部分的描述,在此不再赘述。
可见,在本实施例中,当出现次数达到预设次数的集合为一个时,电子设备可以确定该一个集合为目标集合;当出现次数达到预设次数的集合为多个时,电子设备可以对该多个集合对应的位置坐标,分别进行仿射变换,得到变换结果,进而将对应的变换结果符合红外控制点的设计标准的集合,确定为目标集合。或者,当出现次数最多的集合为一个时,确定该一个集合为目标集合;当出现次数最多的集合为多个时,对该多个集合对应的位置坐标,分别进行仿射变换,得到变换结果,进而将对应的变换结果符合红外控制点的设计标准的集合,确定为目标集合,这样,针对不同情况,电子设备均可以准确确定目标集合,进而保证确定红外控制点的准确度。
作为本发明实施例的一种实施方式,在上述对所述待处理图像进行边缘检测,得到边缘检测结果的步骤之前,上述方法还可以包括:
对所述待处理图像进行降噪处理,得到降噪处理后的待处理图像。
为了进一步降低噪声对确定红外控制点的影响,在对待处理图像进行边缘检测之前,电子设备可以对待处理图像进行降噪处理,得到降噪处理后的待处理图像,再对降噪处理后的待处理图像进行边缘检测。其中,降噪处理的具体方式可以高斯模糊、二值化等,在此不做具体限定。
可见,在本实施例中,电子设备可以在对待处理图像进行边缘检测,得到边缘检测结果之前,可以对待处理图像进行降噪处理,得到降噪处理后的待处理图像。这样可以进一步降低噪声对确定红外控制点的影响,进一步提高确定红外控制点的准确度。
作为本发明实施例的一种实施方式,在上述对待处理图像进行边缘检测,得到边缘检测结果的步骤之前,上述方法还可以包括:
确定所述待处理图像的亮度达到预设亮度。
由于图像的亮度对于后续图像处理会产生较大的影响,因此电子设备在获取待处理图像后,可以先确定待处理图像的亮度是否达到预设亮度。如果未达到预设亮度,说明待处理图像过暗,那么便可以提升待处理图像的亮度;如果达到预设亮度,说明待处理图像的亮度满足要求,那么便可以执行上述对待处理图像进行边缘检测的步骤,或者执行上述对待处理图像进行降噪处理的步骤。
其中,由于电子设备与目标设备的之间的工作距离是有一定限制的,例如,机器人与充电桩之间的工作距离等。所以在工作距离已经达到限制时,电子设备可以通过提升待处理图像的亮度以保证后续图像处理过程的顺利准确执行。在工作距离未达到限制时,电子设备也可以通过调整工作距离的方式提升待处理图像的亮度,例如,缩短工作距离。
可见,在本实施例中,在上述对待处理图像进行边缘检测,得到边缘检测结果之前,电子设备可以确定待处理图像的亮度达到预设亮度,以降低图像亮度对确定红外控制点的影响,进一步提高确定红外控制点的准确度。
作为本发明实施例的一种实施方式,若确定上述待处理图像的亮度未达到所述预设亮度,上述方法还可以包括:
调整采集图像的曝光时间,采用调整后的曝光时间对所述红外控制点重新进行采集,得到达到所述预设亮度的图像作为待处理图像;或者,提升所述红外控制点的光源强度,对光源强度提升后的红外控制点重新进行采集,得到达到所述预设亮度的图像作为待处理图像;或者,对所述待处理图像进行图像处理,以使所述待处理图像的亮度达到所述预设亮度。
在确定上述待处理图像的亮度未达到预设亮度时,电子设备至少可以采用以下三种方式进行处理以获得达到预设亮度的待处理图像。
第一种方式:电子设备可以调整采集图像的曝光时间,然后采用调整后的曝光时间对红外控制点重新进行采集,并将采集得到的达到预设亮度的图像作为待处理图像。例如,电子设备为机器人,采用红外相机对对红外控制点进行采集,那么机器人便可以调整红外相机的曝光时间,进而采用调整后的曝光时间对红外控制点重新进行采集,并将采集得到的达到预设亮度的图像作为待处理图像。
第二种方式:电子设备可以提升红外控制点的光源强度,然后对提升后的红外控制点重新进行采集得到达到预设亮度的图像,并将重新采集得到图像作为待处理图像。例如,电子设备为机器人,目标设备为充电桩,那么机器人可以与充电桩建立通信连接,进而控制充电桩提升红外控制点的光源强度。充电桩提升红外控制点的光源强度后,可以通过通信连接发送完成信号至机器人,机器人接收到该完成信号后,表示红外控制点的光源强度已经提升,机器人便可以对提升后的红外控制点重新进行采集,得到达到预设亮度的图像,作为待处理图像。
第三种方式:电子设备可以采用相应的图像处理算法对待处理图像进行图像处理,以提升待处理图像的亮度,使得处理后的待处理图像的亮度达到预设亮度。对于图像处理算法,可以采用图像处理领域任意可以提升图像亮度的算法,在此不做具体限定和说明。
可见,在本实施例中,电子设备可以针对实际场景选择不同的方式进行处理以提升待处理图像的亮度至预设亮度,可以方便快速地进行处理以保证待处理图像的亮度符合亮度要求,保证后续确定红外控制点的准确度。
相应于上述红外控制点的确定方法,本发明实施例还提供了一种红外控制点的确定装置。下面对本发明实施例所提供的一种红外控制点的确定装置进行介绍。
如图7所示,一种红外控制点的确定装置,所述装置包括:
图像获取模块710,用于获取待处理图像;
其中,所述待处理图像为对红外控制点进行采集得到的图像。
边缘检测模块720,用于对所述待处理图像进行边缘检测,得到边缘检测结果;
目标区域确定模块730,用于基于所述边缘检测结果,确定所述待处理图像中封闭区域的面积符合预设面积条件以及亮度符合预设亮度条件的目标区域;
红外控制点确定模块740,用于确定所述目标区域的中心点,并基于所述中心点及所述红外控制点的数量,确定所述待处理图像中所述红外控制点的位置。
作为本发明实施例的一种实施方式,如图8所示,上述目标区域确定模块730可以包括:
封闭区域确定单元731,用于根据所述边缘检测结果,确定所述待处理图像中的封闭区域;
面积判断单元732,用于判断所述封闭区域的面积是否符合预设面积条件,将符合所述预设面积条件的封闭区域确定为备选区域;
亮度判断单元733,用于判断所述备选区域的亮度是否符合预设亮度条件,将符合所述预设亮度条件的备选区域确定为目标区域。
作为本发明实施例的一种实施方式,上述亮度判断单元733可以包括:
计算子单元,用于计算所述备选区域的亮度的平均值和方差;
判断子单元,用于确定所述平均值不小于预设亮度且方差不大于预设方差的备选区域符合预设亮度条件。
作为本发明实施例的一种实施方式,如图9所示,上述红外控制点确定模块740可以包括:
权重确定单元741,用于针对每个所述目标区域,基于其中每个像素点的亮度及预设函数,确定每个像素点对应的权重;
中心点确定单元742,用于根据所述每个像素点的坐标位置及对应的所述权重,确定每个所述目标区域的中心点。
作为本发明实施例的一种实施方式,上述红外控制点确定模块740可以包括:
第一集合确定单元,用于针对每一所述中心点,计算其他中心点中,与该中心点距离最近的目标数量个中心点,将该中心点及其对应的目标数量个中心点确定为一个中心点集合;
其中,所述目标数量为所述红外控制点的数量减一。
第二集合确定单元,用于基于所述中心点集合中各集合的出现次数,确定目标集合;
红外控制点确定单元,用于将所述目标集合包括的中心点对应的位置,确定为所述待处理图像中所述红外控制点的位置。
作为本发明实施例的一种实施方式,上述第二集合确定单元可以包括:
第一确定子单元,用于当所述出现次数达到预设次数的集合为一个时,确定该一个集合为目标集合;当所述出现次数达到预设次数的集合为多个时,对该多个集合对应的位置坐标,分别进行仿射变换,得到变换结果,将对应的所述变换结果符合所述红外控制点的设计标准的集合,确定为目标集合;或者,
第二确定子单元,用于当所述出现次数最多的集合为一个时,确定该一个集合为目标集合;当所述出现次数最多的集合为多个时,对该多个集合对应的位置坐标,分别进行仿射变换,得到变换结果,将对应的所述变换结果符合所述红外控制点的设计标准的集合,确定为目标集合。
作为本发明实施例的一种实施方式,如图10所示,上述装置还可以包括:
降噪模块750,用于在所述对所述待处理图像进行边缘检测,得到边缘检测结果之前,对所述待处理图像进行降噪处理,得到降噪处理后的待处理图像。
作为本发明实施例的一种实施方式,如图10所示,上述装置还可以包括:
亮度检测模块760,用于在所述对所述待处理图像进行边缘检测,得到边缘检测结果的步骤之前,确定所述待处理图像的亮度达到预设亮度。
作为本发明实施例的一种实施方式,如图10所示,上述装置还可以包括:
亮度提升模块770,用于若确定所述待处理图像的亮度未达到所述预设亮度,调整采集图像的曝光时间,采用调整后的曝光时间对所述红外控制点重新进行采集,得到达到所述预设亮度的图像作为待处理图像;或者,
用于提升所述红外控制点的光源强度,对光源强度提升后的红外控制点重新进行采集,得到达到所述预设亮度的图像作为待处理图像;或者,
用于对所述待处理图像进行图像处理,以使所述待处理图像的亮度达到所述预设亮度。
本发明实施例还提供了一种电子设备,如图11所示,电子设备可以包括处理器1101、通信接口1102、存储器1103和通信总线1104,其中,处理器1101,通信接口1102,存储器1103通过通信总线1104完成相互间的通信,
存储器1103,用于存放计算机程序;
处理器1101,用于执行存储器1103上所存放的程序时,实现上述任一实施例所述的红外控制点的确定方法步骤。
本发明实施例提供的电子设备可以但不限于为机器人。上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(Peripheral Component Interconnect,PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry Standard Architecture,EISA)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示,图中仅用一条粗线表示,但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
存储器可以包括随机存取存储器(Random Access Memory,RAM),也可以包括非易失性存储器(Non-Volatile Memory,NVM),例如至少一个磁盘存储器。可选的,存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
上述的处理器可以是通用处理器,包括中央处理器(Central Processing Unit,CPU)、网络处理器(Network Processor,NP)等;还可以是数字信号处理器(Digital SignalProcessing,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一实施例所述的红外控制点的确定方法步骤。
本发明实施例还提供了一种计算机程序产品,所述计算机程序产品包括存储在计算机可读存储介质上的计算机程序,所述计算机程序包括程序指令,所述程序指令被处理器执行时实现上述任一实施例所述的红外控制点的确定方法步骤。
需要说明的是,对于上述装置、电子设备、计算机可读存储介质以及计算机程序产品实施例而言,由于其基本相似于相应方法实施例,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
进一步需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均包含在本发明的保护范围内。
Claims (10)
1.一种红外控制点的确定方法,其特征在于,所述方法包括:
获取待处理图像,其中,所述待处理图像为对红外控制点进行采集得到的图像;
对所述待处理图像进行边缘检测,得到边缘检测结果;
基于所述边缘检测结果,确定所述待处理图像中封闭区域的面积符合预设面积条件以及亮度符合预设亮度条件的目标区域;
确定所述目标区域的中心点,并基于所述中心点及所述红外控制点的数量,确定所述待处理图像中所述红外控制点的位置。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述边缘检测结果,确定所述待处理图像中封闭区域的面积符合预设面积条件以及亮度符合预设亮度条件的目标区域的步骤,包括:
根据所述边缘检测结果,确定所述待处理图像中的封闭区域;
判断所述封闭区域的面积是否符合预设面积条件,将符合所述预设面积条件的封闭区域确定为备选区域;
判断所述备选区域的亮度是否符合预设亮度条件,将符合所述预设亮度条件的备选区域确定为目标区域。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述判断所述备选区域的亮度是否符合预设亮度条件的步骤,包括:
计算所述备选区域的亮度的平均值和方差;
确定所述平均值不小于预设亮度且方差不大于预设方差的备选区域符合预设亮度条件。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定所述目标区域的中心点的步骤,包括:
针对每个所述目标区域,基于其中每个像素点的亮度及预设函数,确定每个像素点对应的权重;
根据所述每个像素点的坐标位置及对应的所述权重,确定每个所述目标区域的中心点。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述中心点及所述红外控制点的数量,确定所述待处理图像中所述红外控制点的位置的步骤,包括:
针对每一所述中心点,计算其他中心点中,与该中心点距离最近的目标数量个中心点,将该中心点及其对应的目标数量个中心点确定为一个中心点集合,其中,所述目标数量为所述红外控制点的数量减一;
基于所述中心点集合中各集合的出现次数,确定目标集合;
将所述目标集合包括的中心点对应的位置,确定为所述待处理图像中所述红外控制点的位置。
6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,所述基于所述中心点集合中各集合的出现次数,确定目标集合的步骤,包括:
当所述出现次数达到预设次数的集合为一个时,确定该一个集合为目标集合;当所述出现次数达到预设次数的集合为多个时,对该多个集合对应的位置坐标,分别进行仿射变换,得到变换结果,将对应的所述变换结果符合所述红外控制点的设计标准的集合,确定为目标集合;或者,
当所述出现次数最多的集合为一个时,确定该一个集合为目标集合;当所述出现次数最多的集合为多个时,对该多个集合对应的位置坐标,分别进行仿射变换,得到变换结果,将对应的所述变换结果符合所述红外控制点的设计标准的集合,确定为目标集合。
7.如权利要求1-6任一项所述的方法,其特征在于,在所述对所述待处理图像进行边缘检测,得到边缘检测结果的步骤之前,所述方法还包括:
对所述待处理图像进行降噪处理,得到降噪处理后的待处理图像。
8.一种红外控制点的确定装置,其特征在于,所述装置包括:
图像获取模块,用于获取待处理图像,其中,所述待处理图像为对红外控制点进行采集得到的图像;
边缘检测模块,用于对所述待处理图像进行边缘检测,得到边缘检测结果;
目标区域确定模块,用于基于所述边缘检测结果,确定所述待处理图像中封闭区域的面积符合预设面积条件以及亮度符合预设亮度条件的目标区域;
红外控制点确定模块,用于确定所述目标区域的中心点,并基于所述中心点及所述红外控制点的数量,确定所述待处理图像中所述红外控制点的位置。
9.一种电子设备,其特征在于,包括处理器、通信接口、存储器和通信总线,其中,处理器,通信接口,存储器通过通信总线完成相互间的通信;
存储器,用于存放计算机程序;
处理器,用于执行存储器上所存放的程序时,实现权利要求1-7任一所述的方法步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一所述的方法步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010108359.6A CN111277767B (zh) | 2020-02-21 | 2020-02-21 | 一种红外控制点的确定方法、装置、电子设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010108359.6A CN111277767B (zh) | 2020-02-21 | 2020-02-21 | 一种红外控制点的确定方法、装置、电子设备及存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111277767A true CN111277767A (zh) | 2020-06-12 |
CN111277767B CN111277767B (zh) | 2021-07-20 |
Family
ID=71000388
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010108359.6A Active CN111277767B (zh) | 2020-02-21 | 2020-02-21 | 一种红外控制点的确定方法、装置、电子设备及存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111277767B (zh) |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106447636A (zh) * | 2016-09-30 | 2017-02-22 | 乐视控股(北京)有限公司 | 噪声消除方法及虚拟现实设备 |
CN106598356A (zh) * | 2016-11-24 | 2017-04-26 | 北方工业大学 | 一种红外发射源输入信号定位点检测方法、装置及系统 |
CN106647747A (zh) * | 2016-11-30 | 2017-05-10 | 北京智能管家科技有限公司 | 一种机器人充电方法及装置 |
CN107806888A (zh) * | 2017-10-27 | 2018-03-16 | 武汉大学 | 一种基于红外led灯的摄影/像机全自动快速标定方法 |
CN108111782A (zh) * | 2017-12-15 | 2018-06-01 | 杭州晨安科技股份有限公司 | 一种红外目标抗干扰检测方法和用于该方法的检测装置 |
CN109410125A (zh) * | 2017-08-16 | 2019-03-01 | 深圳超多维科技有限公司 | 红外图像噪声消除方法、装置及系统 |
US20190350505A1 (en) * | 2018-05-21 | 2019-11-21 | Hitachi, Ltd. | Biological information detection apparatus and biological information detection method |
-
2020
- 2020-02-21 CN CN202010108359.6A patent/CN111277767B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106447636A (zh) * | 2016-09-30 | 2017-02-22 | 乐视控股(北京)有限公司 | 噪声消除方法及虚拟现实设备 |
CN106598356A (zh) * | 2016-11-24 | 2017-04-26 | 北方工业大学 | 一种红外发射源输入信号定位点检测方法、装置及系统 |
CN106647747A (zh) * | 2016-11-30 | 2017-05-10 | 北京智能管家科技有限公司 | 一种机器人充电方法及装置 |
CN109410125A (zh) * | 2017-08-16 | 2019-03-01 | 深圳超多维科技有限公司 | 红外图像噪声消除方法、装置及系统 |
CN107806888A (zh) * | 2017-10-27 | 2018-03-16 | 武汉大学 | 一种基于红外led灯的摄影/像机全自动快速标定方法 |
CN108111782A (zh) * | 2017-12-15 | 2018-06-01 | 杭州晨安科技股份有限公司 | 一种红外目标抗干扰检测方法和用于该方法的检测装置 |
US20190350505A1 (en) * | 2018-05-21 | 2019-11-21 | Hitachi, Ltd. | Biological information detection apparatus and biological information detection method |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111277767B (zh) | 2021-07-20 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110619333B (zh) | 一种文本行分割方法、文本行分割装置及电子设备 | |
GB2527697B (en) | People counting device and people counting method | |
CN110570454B (zh) | 一种检测异物入侵的方法及装置 | |
CN109697441B (zh) | 一种目标检测方法、装置及计算机设备 | |
CN111862195A (zh) | 光斑检测方法和装置、终端和存储介质 | |
CN107657595B (zh) | 一种畸变校正方法及移动终端和相关介质产品 | |
JP2014057303A (ja) | 深度推定手順において改善されたシーン検出を利用するためのシステム及び方法 | |
CN110610150A (zh) | 一种目标运动物体的跟踪方法、装置、计算设备和介质 | |
US9412039B2 (en) | Blur detection system for night scene images | |
US10375331B2 (en) | Image processing device and noise reduction system having the same | |
CN112215856A (zh) | 图像分割的阈值确定方法、装置、终端及存储介质 | |
US20180232607A1 (en) | Method and device for target detection | |
CN108229583B (zh) | 一种基于主方向差分特征的快速模板匹配的方法及装置 | |
CN105049706A (zh) | 一种图像处理方法及终端 | |
CN104463827A (zh) | 一种图像采集模块的自动检测方法及相应的电子设备 | |
CN111080665B (zh) | 图像边框识别方法、装置、设备和计算机存储介质 | |
JP2021052238A (ja) | 付着物検出装置および付着物検出方法 | |
CN111277767B (zh) | 一种红外控制点的确定方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN110310239B (zh) | 一种基于特性值拟合消除光照影响的图像处理方法 | |
CN108805883B (zh) | 一种图像分割方法、图像分割装置及电子设备 | |
JP2021051382A (ja) | 付着物検出装置および付着物検出方法 | |
JP2021051381A (ja) | 付着物検出装置および付着物検出方法 | |
CN113610881A (zh) | 目标对象的确定方法及装置、存储介质、电子装置 | |
US20210097693A1 (en) | Image processing circuit and method | |
CN111435080B (zh) | 一种水位测量方法、装置及系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |