CN112116572A - 一种相机精确定位物体表面位置图像的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种相机精确定位物体表面位置图像的方法，包括获取物体表面相同目标区域的至少两个不同尺度或不同尺寸的图像序列构成人工引导图像组，以此引导使用者将相机朝向物体表面所述目标区域，然后使用智能算法在相机拍摄的视频帧中自动搜寻图像定位模板，从而可拍摄精确定位的物体表面位置图像。

Description

一种相机精确定位物体表面位置图像的方法

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，具体一种相机精确定位物体表面位置图像的方法。

背景技术

如专利CN 109543804 A公开的一种陶瓷防伪和验证的方法，利用相机在陶瓷表面使用智能算法搜索图像定位模板的位置完成定位模板的精确定位，从而实现陶瓷表面微观图像的提取和识别；又如专利ZL2019207368690公开的一种具有显微图像精准采集功能的移动智能终端装置，使用跟显微相机双摄绑定的定位相机来实现定位模板的精确定位。

图像定位技术是智能视频或图像处理中的关键技术，不过具体到前述的应用中，为了实现精确定位和显微图像的拍摄，通常选用的是小相机视野（Field of View）的相机，因此相机只能拍摄的物体表面的非常小的局部范围，因此如果相机朝向的位置不包含当前的定位模板的话，显然无法完成定位任务；基于相同的原因，所述定位模板智能是物体表面较小范围的图像，仅依靠该定位模板，使用者不是很容易在物体表面找到包含该定位模板的表面局部。

发明内容

本发明的技术解决问题是：当相机的视野较小，只能拍摄物体表面的局部图像时，如何快速定位到物体表面位置。

本发明提供一种相机精确定位物体表面位置图像的方法，包括1）在相机拍摄的图像中获取图像模板，2）使用智能算法在相机拍摄的视频帧中搜寻所述图像模板，其特征在于，还包括获取至少两级的不同尺度或不同尺寸的人工引导图像组，以及将相机朝向最后一级人工引导图像指示的物体表面位置。

其中，所述步骤1）的具体步骤包括：

步骤11、通过相机拍摄物体表面的图像；

步骤12、在包含物体表面同一个目标位置的图像中按从大到小的不同尺度或不同尺寸，选择至少两个级别的图像序列构成人工引导图像组；

步骤13、将相机朝向最后一级人工引导图像指引的物体表面位置；

步骤14，拍摄物体表面的图像，并从所述图像中选择图像模板；

其中，所述步骤11拍摄的物体表面图像是包含物体表面较大面积的图像。

其中，所述步骤12通过在同一图像上围绕物体表面同一个目标范围框选不同尺寸的图像范围构成不同尺度级别的图像序列。

其中，所述步骤12也可以在不同的图像上，围绕同一个物体表面的同一个目标范围框选不同尺寸的图像范围构成不同尺度级别的图像序列。

其中，所述图像序列从不同的尺度或不同的尺寸级别指引了物体表面的一个相同的目标范围。

其中，所述图像序列构成了人工引导图像组，所述人工引导图像组至少包含两个级别的图像序列。

其中，所述步骤2）的具体步骤包括：

步骤21、获取至少两级的人工引导图像组和图像模板；

步骤22、按照所述人工引导图像组的指示，将相机朝向最后一级人工引导图像指引的物体表面位置；

步骤23、使用智能算法在相机拍摄的视帧中自动搜寻所述图像模板。

其中，所述步骤21中，可通过互联网、U盘、手机等任一种能传递图像数据的方式获取所述人工引导图像和图像模板。

其中，所述人工引导图像是包含物体表面相同目标范围的不同尺度或不同尺寸的图像序列。

其中，所述步骤23中，可使用任一种智能算法实现在图像中自动搜寻所述图像模板的方法，比如专利ZL201310223376.4公开的一种图像定位方法，或者专利CN 109299652A公开的一种用于图像定位的模型训练方法、图像定位方法及装置。

本发明实施例提供的技术方案，具有如下优点：通过至少两级人工引导图像，使用者能从物体表面确定定位模板在物体表面的位置，然后将视野较小的相机指向该位置后，使得相机视野内确定包含所述定位模板，从而实现快速准确地定位。

附图说明

构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。

图1是根据本发明的一个实施例的一种相机精确定位物体表面图像位置的方法的结构示意图。

图2是根据本发明的另一个实施例的一种相机精确定位物体表面图像位置的方法的结构示意图。

图3是根据本发明的一个实施例的两级人工引导图像。

图4是根据本发明的另一个实施例的定位模板。

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一种相机精确定位物体表面图像位置的方法。

图1是根据本发明的一个实施例的一种相机精确定位物体表面图像位置的方法的结构示意图。

如图1所示，本发明的一个实施例的一种相机精确定位物体表面图像位置的方法包括。

步骤11，用相机拍摄物体表面图像；

在本步骤中，如图3所示，相机拍摄物体表面较大面积的图像101，可以拍摄一张或多张。

步骤12，选择至少两级人工引导图像；

在本步骤中，如图3所示，使用者可以通过在同一图像上围绕物体表面同一个目标范围100框选不同尺寸的图像范围构成不同尺度级别的图像序列；

也可以在不同的图像上，围绕同一物体的同一目标范围100框选不同尺寸的图像范围构成不同尺度级别的图像序列。

在本步骤中，如图3所示，使用者得到的101和102图像序列从不同的尺度或不同的尺寸级别指引了物体表面的一个相同的目标范围100。

步骤13，将相机朝向最后一级人工引导图像指示的位置；

在本步骤中，使用者通过观察所述图像序列，如图3所示，从物体表面找到给定的表面区域，并将相机朝向所述表面区域。

步骤14，用相机拍摄物体表面图像，并选择定位模板；

在本步骤中，如图4所示，相机拍摄物体表面的图像，并在图像上框选图像范围构成图像定位模板103。

本实施例中，所述图像序列构成了人工引导图像组，向使用者指示了物体表面区域；使用者用相机拍摄该指定区域，并在所拍摄图像上框选图像范围构成图像定位模板。

图2是根据本发明的另一个实施例的一种相机精确定位物体表面图像位置的方法的结构示意图。

如图2所示，本发明的另一个实施例的一种相机精确定位物体表面图像位置的方法包括。

步骤21，获取引导图像组和定位模板；

在本步骤中，使用者可通过互联网、U盘、手机等任一种能传递图像数据的方式获取所述引导图像组和定位模板。

其中，如图3所示，所述引导图像组包含至少两个不同尺度或不同尺寸级别的图像101和102，且图像中包含同一个物体表面的同一个目标区域100。

其中，如图4所示，所述定位模板是图像103，且所述定位模板所含物体表面区域包含所述目标区域100。

步骤22，找到物体表面的位置；

在本步骤中，如图3所示，使用者依据引导图像组101和102的引导，找到所述引导图像组的最后一级图像102指示的物体表面的目标位置100。

其中，使用者将相机朝向所述物体表面的所述目标位置100

步骤23，在相机拍摄的视频帧中搜索定位模板；

在本步骤中，使用者用相机拍摄物体表面的图像，并在所拍摄的视频帧图像中使用智能算法搜寻所述定位模板103。

其中，可使用任一种智能算法实现在相机拍摄的视频帧中自动搜寻所述图像模板103的方法，比如专利ZL201310223376.4公开的一种图像定位方法，或者专利CN 109299652A公开的一种用于图像定位的模型训练方法、图像定位方法及装置。

在本实施例中，使用者首先依据人工引导图像组找到物体表面的目标区域，然后使用智能算着在相机拍摄的视频帧中自动搜索定位模板；使用这种方法，使用者可使用小视野的相机在物体表面重复精确定位，并拍摄物体表面的微观图像。

以上对本发明所提供的技术方案进行了详细介绍，对于本领域的一般技术人员，依据本发明实施例的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (3)

1.一种相机精确定位物体表面位置图像的方法，包括1）在相机拍摄的图像中获取图像模板，2）使用智能算法在相机拍摄的视频帧中搜寻所述图像模板，其特征在于，还包括获取至少两级的不同尺度或不同尺寸的人工引导图像组，以及将相机朝向最后一级人工引导图像指示的物体表面位置。

2.根据权利要求1所述的一种相机精确定位物体表面位置图像的方法，其特征在于，所述步骤1）的具体步骤包括：

步骤11、通过相机拍摄物体表面的图像；

步骤12、在包含物体表面同一个目标位置的图像中按从大到小的不同尺度或不同尺寸，选择至少两个级别的图像序列构成人工引导图像组；

步骤13、将相机朝向最后一级人工引导图像指引的物体表面位置；

步骤14，拍摄物体表面的图像，并从所述图像中选择图像模板。

3.根据权利要求1所述的一种相机精确定位物体表面位置图像的方法，其特征在于，所述步骤2）的具体步骤包括：

步骤21、获取至少两级的人工引导图像组和图像模板；

步骤22、按照所述人工引导图像组的指示，将相机朝向最后一级人工引导图像指引的物体表面位置；

步骤23、使用智能算法在相机拍摄的视帧中自动搜寻所述图像模板。

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