CN112381776A - 一种确定位于透明容器内的盛装物的杂质的方法及装置 - Google Patents

一种确定位于透明容器内的盛装物的杂质的方法及装置 Download PDF

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Abstract

本申请涉及计算机视觉技术领域，公开一种确定位于透明容器内的盛装物的杂质的方法及装置，可先获取多张图像；多张图像是盛装物处于动态状况下不同时刻的图像；之后确定参照图像与对比图像的差分图像，参照图像和对比图像为多张图像中的任意不同的两张图像；再通过预设目标检测算法，确定参照图像中的杂质点；最后将与差分图像具有同一位置的杂质点，确定为盛装物的杂质。该方案首先通过差分算法得到差分图像，然后对参照图像执行目标检测算法以确定出全部杂质，包括盛装物的杂质以及透明容器的杂质，最后根据杂质点在差分图像和参照图像中的对应关系，准确地确定一个/些杂质点是盛装物的杂质，从而可以达到准确识别杂质具体位置的目的。

Description

一种确定位于透明容器内的盛装物的杂质的方法及装置
技术领域
本申请实施例涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种确定位于透明容器内的盛装物的杂质的方法及装置。
背景技术
随着人们生活水平的提高，人们对白酒品质的要求也越来越高。虽然市场上通常会将白酒按照不同的品质或级别进行出售，但是待出厂的白酒若是存在杂质，将会影响白酒的品质，进而影响到白酒的出售。
现有技术通过借助目标检测算法来实现对白酒质量的检测，通过目标检测算法，可以确定出无色透明酒瓶中盛装有白酒时的所有杂质。然而，该方式并不能够准确地确定出杂质是白酒本身的杂质还是盛装白酒的酒瓶的杂质，也即无法区分出瓶身杂质、瓶身气泡、酒液杂质等，这样很易对酒液的品质造成误判。
综上，目前亟需一种准确确定酒液中杂质的方法，从而提升对酒液品质的确定效果。
发明内容
本申请提供一种确定位于透明容器内的盛装物的杂质的方法及装置，用以解决现有技术无法准确确定酒液中杂质的问题，从而提升对酒液品质的确定效果。
第一方面，本申请实施例提供一种确定位于透明容器内的盛装物的杂质的方法，该方法包括：获取多张图像；所述多张图像是所述盛装物处于动态状况下不同时刻的图像；其中，所述透明容器在所述不同时刻时为静止状态；确定参照图像与对比图像的差分图像，所述参照图像和所述对比图像为所述多张图像中的任意不同的两张图像；通过预设目标检测算法，确定所述参照图像中的杂质点；将所述参照图像与所述差分图像具有同一位置的杂质点，确定为所述盛装物的杂质。
基于该方案，针对运动着且位于透明容器内的盛装物，采集它在多个不同时刻的图像，并从中任意选取两张不同的图像分别作为参照图像和对比图像，进一步生成两者的差分图像，在使用预设目标检测算法确定出参照图像中的杂质点后，则可以确定参照图像中与差分图像具有同一位置的杂质点是该盛装物的杂质，而非是位于透明容器上的杂质。该方案首先通过差分算法得到差分图像，然后对参照图像执行目标检测算法以确定出全部杂质，包括盛装物的杂质以及透明容器的杂质，最后根据杂质点在差分图像和参照图像中的对应关系，准确地确定一个/些杂质点是盛装物的杂质，从而可以达到准确识别杂质具体位置的目的。当将该方案应用于白酒检测时，将可以极大地提升对酒液品质的确定效果。
在一种可能实现的方法中，所述多张图像包括至少三张图像；所述确定参照图像与对比图像的差分图像，包括：从所述多张图像中确定出参照图像；将所述多张图像中除所述参照图像外的任一图像作为所述对比图像；针对每个对比图像，确定所述参照图像与所述对比图像的差分图像；所述将所述差分图像与所述差分图像具有同一位置的杂质点，确定为所述盛装物的杂质，包括：若所述参照图像中的杂质点与多个差分图像中的任一个差分图像中的杂质点具有同一位置，则确定所述杂质点为所述盛装物的杂质。
基于该方案，为了进一步提高对盛装物的杂质的识别效果，可以通过选择至少三张图像，并将其中的任意一张作为参照图像，而将至少三张图像中的除去被确定参照图像的图像均作为对比图像，通过将多张对比图像分别与参照图像形成差分图像，针对所形成的多个差分图像中的每一个差分图像，逐个地确认它与参照图像具有同一位置的杂质点，最后可以将多个识别结果均指向的杂质点确定为盛装物的杂质，如此便可以提高识别效果，降低误判的几率。
在一种可能实现的方法中，所述获取多张图像，包括：将处于运动状态的所述透明容器静置设定时长后，从预设角度连续拍摄多张图像。
基于该方案，在对盛装物的杂质进行识别时，可以将初始状态为运动状态的透明容器静置一段时长，以使得该透明容器中的盛装物的运动幅度为适宜，再以预设角度对透明容器进行拍摄，如此计算对比图像与参照图像相同位置的像素点，从而形成差分图像。
在一种可能实现的方法中，所述针对每个对比图像，确定所述参照图像与所述对比图像的差分图像，包括：按照各对比图像的拍摄时刻，依次确定所述参照图像与各对比图像的差分图像；所述方法还包括：根据各差分图像，确定所述盛装物的杂质的运动状态。
基于该方案，将连续拍摄得到的多张对比图像，依次与参照图像计算差分图像，从而可以进一步确定盛装物的杂质的运动状态，并为后续选取去除杂质的方法提供参考。
在一种可能实现的方法中，所述确定参照图像与对比图像的差分图像，包括：针对所述参照图像和所述对比图像中的同一像素点，确定所述像素点在所述参照图像的第一值和所述像素点在所述对比图像中的第二值；确定所述第一值和所述第二值的差值的绝对值；根据各像素点对应的绝对值，得到所述参照图像与所述对比图像的差分图像。
基于该方案，通过逐一计算参照图像与对比图像在同一位置的像素值的差值的绝对值，如此可以快速并准确地得到差分图像。
在一种可能实现的方法中，所述方法还包括：针对所述参照图像中显示的杂质点，若所述杂质点在所述差分图像中不显示，则确定所述杂质点为所述透明容器的杂质。
基于该方案，在对盛装物的杂质进行识别时，还可能出现只在参照图像中出现的杂质点，但这个/些杂质点并未出现在差分图像中，可以表示这个/些杂质点是的属于透明容器的杂质，如此可以间接地证实参照图像中与差分图像具有同一位置的杂质点是盛装物的杂质。
在一种可能实现的方法中，所述盛装物为透明液体；所述透明容器、所述透明液体和所述杂质任意两者之间存在颜色区分度。
基于该方案，在盛装物为透明液体时，并确定透明容器、透明液体和(盛装物的)杂质任意两者之间存在颜色区分度时，目标检测算法以及差分算法的使用效果将得到大幅提升。
第二方面，本申请实施例提供一种确定位于透明容器内的盛装物的杂质的装置，该装置包括：图像获取单元，用于获取多张图像；所述多张图像是针对所述盛装物处于动态状况下不同时刻的图像；其中，所述透明容器在所述不同时刻时为静止状态；差分图像确定单元，用于确定参照图像与对比图像的差分图像，所述参照图像和所述对比图像为所述多张图像中的任意不同的两张图像；杂质点确定单元，用于通过预设目标检测算法，确定所述参照图像中的杂质点；杂质确定单元，用于将所述参照图像与所述差分图像具有同一位置的杂质点，确定为所述盛装物的杂质。
基于该方案，针对运动着且位于透明容器内的盛装物，采集它在多个不同时刻的图像，并从中任意选取两张不同的图像分别作为参照图像和对比图像，进一步生成两者的差分图像，在使用预设目标检测算法确定出参照图像中的杂质点后，则可以确定参照图像中与差分图像具有同一位置的杂质点是该盛装物的杂质，而非是位于透明容器上的杂质。该方案首先通过差分算法得到差分图像，然后对参照图像执行目标检测算法以确定出全部杂质，包括盛装物的杂质以及透明容器的杂质，最后根据杂质点在差分图像和参照图像中的对应关系，准确地确定一个/些杂质点是盛装物的杂质，从而可以达到准确识别杂质具体位置的目的。当将该方案应用于白酒检测时，将可以极大地提升对酒液品质的确定效果。
在一种可能实现的方法中，所述多张图像包括至少三张图像；所述差分图像确定单元，具体用于从所述多张图像中确定出参照图像；将所述多张图像中除所述参照图像外的任一图像作为所述对比图像；针对每个对比图像，确定所述参照图像与所述对比图像的差分图像；所述杂质确定单元，具体用于若所述参照图像中的杂质点与多个差分图像中的任一个差分图像中的杂质点具有同一位置，则确定所述杂质点为所述盛装物的杂质。
基于该方案，为了进一步提高对盛装物的杂质的识别效果，可以通过选择至少三张图像，并将其中的任意一张作为参照图像，而将至少三张图像中的除去被确定参照图像的图像均作为对比图像，通过将多张对比图像分别与参照图像形成差分图像，针对所形成的多个差分图像中的每一个差分图像，逐个地确认它与参照图像具有同一位置的杂质点，最后可以将多个识别结果均指向的杂质点确定为盛装物的杂质，如此便可以提高识别效果，降低误判的几率。
在一种可能实现的方法中，所述图像获取单元，具体用于将处于运动状态的所述透明容器静置设定时长后，从预设角度连续拍摄多张图像。
基于该方案，在对盛装物的杂质进行识别时，可以将初始状态为运动状态的透明容器静置一段时长，以使得该透明容器中的盛装物的运动幅度为适宜，再以预设角度对透明容器进行拍摄，如此计算对比图像与参照图像相同位置的像素点，从而形成差分图像。
在一种可能实现的方法中，所述差分图像确定单元，具体用于按照各对比图像的拍摄时刻，依次确定所述参照图像与各对比图像的差分图像；所述装置还包括杂质的运动状态确定单元，用于根据各差分图像，确定所述盛装物的杂质的运动状态。
基于该方案，将连续拍摄得到的多张对比图像，依次与参照图像计算差分图像，从而可以进一步确定盛装物的杂质的运动状态，并为后续选取去除杂质的方法提供参考。
在一种可能实现的方法中，所述差分图像确定单元，具体用于针对所述参照图像和所述对比图像中的同一像素点，确定所述像素点在所述参照图像的第一值和所述像素点在所述对比图像中的第二值；确定所述第一值和所述第二值的差值的绝对值；根据各像素点对应的绝对值，得到所述参照图像与所述对比图像的差分图像。
基于该方案，通过逐一计算参照图像与对比图像在同一位置的像素值的差值的绝对值，如此可以快速并准确地得到差分图像。
在一种可能实现的方法中，所述杂质确定单元，还用于针对所述参照图像中显示的杂质点，若所述杂质点在所述差分图像中不显示，则确定所述杂质点为所述透明容器的杂质。
基于该方案，在对盛装物的杂质进行识别时，还可能出现只在参照图像中出现的杂质点，但这个/些杂质点并未出现在差分图像中，可以表示这个/些杂质点是的属于透明容器的杂质，如此可以间接地证实参照图像中与差分图像具有同一位置的杂质点是盛装物的杂质。
在一种可能实现的方法中，所述盛装物为透明液体；所述透明容器、所述透明液体和所述杂质任意两者之间存在颜色区分度。
基于该方案，在盛装物为透明液体时，并确定透明容器、透明液体和(盛装物的)杂质任意两者之间存在颜色区分度时，目标检测算法以及差分算法的使用效果将得到大幅提升。
第三方面，本申请实施例提供了一种计算设备，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于调用所述存储器中存储的计算机程序，按照获得的程序执行如第一方面任一所述的方法。
第四方面，本申请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存储有计算机程序，所述计算机程序用于使计算机执行如第一方面任一所述的方法。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种可能的系统架构示意图；
图2为本申请实施例提供的一种确定位于透明容器内的盛装物的杂质的方法；
图3为本申请实施例提供的一种装有透明液体的透明容器在多个时刻的运动状态图；
图4为本申请实施例提供的一种差分图像；
图5为本申请实施例提供的一种目标检测结果的示意图；
图6为本申请实施例提供的一种多个差分图像的示意图；
图7为本申请实施例提供的一种确定位于透明容器内的盛装物的杂质的装置；
图8为本申请实施例提供的一种计算设备的示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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它实施例，都属于本申请保护的范围。
目前，关于待出厂的白酒，对其进行杂质检测，确定酒液的品质，是各大白酒厂商必须严格执行的质检方式。对此，通过使用目标检测算法，可以识别出无色透明酒瓶中盛装有白酒时的全部杂质。然而，该方法却无法准确区分出酒液杂质和瓶身杂质，如此将影响到对白酒品质的判定。
如图1所示，为本申请实施例提供的一种可能的系统架构示意图，通过该系统架构可以准确地确定出酒液杂质。该系统包括图像采集单元110和服务器120。可选的，该系统还包括透明容器130。
其中，图像采集单元110可以是相机、摄像机等设备，用于采集图像，如采集透明容器130的图像，并将采集到的图像上传至服务器120，由服务器120对图像进行数据处理。
服务器120可以是一台服务器，也可以是多台服务器组合而成的服务器集群。服务器120用于接收图像采集单元110采集的图像，并对图像进行数据处理，输出数据处理的结果。其中，数据处理的结果包括确定出哪些杂质属于盛装物，哪些杂质属于瓶身。
透明容器130可以是任何形状、大小的容器。在图像采集单元110对透明容器130进行图像采集时，一方面，透明容器130内部盛装有物质，且物质处于运动状态，另一方面，图像采集单元110与透明容器130之间的拍摄角度固定，也即，针对同一个透明容器，图像采集单元110确定以一角度对其进行图像采集后，二者之间的相对位置将被固定，直到图像采集单元110结束对该透明容器的图像采集。
基于背景技术的问题和图1所示的系统架构，本申请实施例提供一种确定位于透明容器内的盛装物的杂质的方法，如图2所示，该方法可在服务器或数据处理的装置中执行，可执行：
步骤201，获取多张图像。
在该步骤201中，所述多张图像是针对所述盛装物处于动态状况下不同时刻的图像，所述透明容器在所述不同时刻时为静止状态。
在对容器内的盛装物的杂质进行识别时，所使用的容器须为透明材质，关于透明容器的形状、大小、厚度等属性，本申请实施例不做具体限定。
在使用透明容器盛装物品时，盛装物可以为多种物理形态的物质，比如可以为液态和气态的物质，关于盛装物的颜色，本申请实施不做具体限定。
步骤202，确定参照图像与对比图像的差分图像。
在本步骤中，所述参照图像和所述对比图像为所述多张图像中的任意不同的两张图像。
步骤203，通过预设目标检测算法，确定所述参照图像中的杂质点。
步骤204，将与所述差分图像具有同一位置的杂质点，确定为所述盛装物的杂质。
基于该方案，针对运动着且位于透明容器内的盛装物，采集它在多个不同时刻的图像，并从中任意选取两张不同的图像分别作为参照图像和对比图像，进一步生成两者的差分图像，在使用预设目标检测算法确定出参照图像中的杂质点后，则可以确定参照图像中与差分图像具有同一位置的杂质点是该盛装物的杂质，而非是位于透明容器上的杂质。该方案首先通过差分算法得到差分图像，然后对参照图像执行目标检测算法以确定出全部杂质，包括盛装物的杂质以及透明容器的杂质，最后根据杂质点在差分图像和参照图像中的对应关系，准确地确定一个/些杂质点是盛装物的杂质，从而可以达到准确识别杂质具体位置的目的。当将该方案应用于白酒检测时，将可以极大地提升对酒液品质的确定效果。
以下将结合示例分别对上述一些步骤进行详细说明。
在上述步骤201的一种实现方式中，盛装物为透明液体，则对于该透明液体中可能存在有哪些颜色的杂质，可以由技术人员通过经验事先得到。比如，白酒中可能存在黑色絮状杂质，可乐中可能存在白色颗粒状杂质。如此，在对透明液体的杂质进行识别的过程中，可以根据透明液体的颜色、透明液体的杂质的颜色来确定究竟是用何种颜色的透明容器，也即控制透明容器、透明液体和透明液体的杂质任意两者之间存在着颜色区分度，这样能更好地检测出全部杂质。如对于白酒中可能存在黑色絮状杂质的情形，可以采用无色透明质地的容器，或者可以采用绿色透明质地的容器，对于可乐中可能存在白色颗粒状杂质的情形，可以采用无色透明质地的容器，或者可以采用浅黄色透明质地的容器。其中，全部杂质包括位于透明容器上的杂质以及盛装物的杂质。
在上述步骤201的一种实现方式中，对于装在透明容器中的盛装物的杂质的识别过程，为了更全面地确定盛装物的杂质，避免一些处于静态的杂质(如当盛装物为液体时，一些沉底或者浮于表面的杂质即为静态的杂质)被当做透明容器的杂质而被错误识别，可以将透明容器的初始状态设置为运动状态，以激发盛装物充分运动。进一步的，为了避免盛装物的运动过于剧烈而可能形成的对盛装物的杂质的误判断的问题，可以将处于运动状态的透明容器静置一段时间，然后选择一个固定的拍摄角度，开始对透明容器进行连续拍摄，从而得到多张图像。
其中，静置的时长不宜过长也不宜过短，可以由技术人员根据实际经验进行设置。如可以根据透明容器内的盛装物的性质确定静置的时长，包括：如盛装物为粘稠度较低的液体时，可以将静置的时长控制得较为短一些，如可以将静置时长设置为1分钟；如盛装物为粘稠度较高的液体时，可以将静置的时长控制得较为长一些，如可以将静置时长设置为5分钟。在对透明容器进行拍摄的过程中，连续拍摄指的是在某一时刻对透明容器进行拍摄并得到一张图像后，图像采集单元将在一定的时间间隔后再次对透明容器进行拍摄并得到一张图像，如此，通过多次的拍摄，将得到关于透明容器在多个时刻的图像。其中，相邻两次拍摄的时间间隔不宜过长也不宜过短，可以由技术人员根据实际经验进行设置。如可以根据透明容器的高度、盛装物的性质确定相邻两次拍摄的时间间隔，包括：如盛装物为装在高度偏低的透明容器中粘稠度较低的液体，则可以将相邻两次拍摄的时间间隔控制得较为短一些，如可以将时间间隔设置为30秒；如盛装物为装在高度偏高的透明容器中的粘稠度较高的液体时，则可以将相邻两次拍摄的时间间隔控制得较为长一些，如可以将时间间隔设置为1分钟。其中，任意相邻两次的拍摄时间间隔可以相同也可以不同，比如首次拍摄后，间隔30秒时长，图像采集单元对透明容器进行第2次拍摄，此时，可以再次间隔30秒，图像采集单元对透明容器进行第3次拍摄，或者间隔20秒，图像采集单元对透明容器进行第3次拍摄，本申请实施例不做限定。在对透明容器进行拍摄的过程中，在初始拍摄时刻选择一个初始拍摄角度后，将此初始拍摄角度进行固定，即保持透明容器与图像采集单元之间的位置关系相同，直到拍摄流程结束。
如图3所示，为本申请实施例提供的一种装有透明液体的透明容器在多个时刻的运动状态图。如图3中的(A)图，可以用于表示将振荡后的透明容器静置1分钟而采集的图像；图3中的(B)图，可以用于表示距离图3中的(A)图的拍摄时间已过去30秒而采集的图像；图3中的(C)图，可以用于表示距离图3中的(B)图的拍摄时间已过去30秒而采集的图像；图3中的(D)图，可以用于表示距离图3中的(C)图的拍摄时间已过去30秒而采集的图像；图3中的(E)图，可以用于表示距离图3中的(D)图的拍摄时间已过去30秒而采集的图像。图3所示意的5个图像中均是从同一拍摄角度拍摄得到，从中还可以看出该透明容器(含透明液体)含有两个杂质，包括杂质1和杂质2，其中：杂质1在图3中的(A)图、(B)图、(C)图、(D)图和(E)图中分别被标识为1a、1b、1c、1d和1e，杂质2在图3中的(A)图、(B)图、(C)图、(D)图和(E)图中分别被标识为2a、2b、2c、2d和2e。其中，振荡的方式包括对透明容器在竖直方向进行振荡、对透明容器在水平方向进行振荡、对透明容器进行旋转、对透明容器进行颠倒，或者是以上几种的振荡方式的随机结合，本申请实施例不做具体限定。
需要说明的是，对于上述的确定透明容器(含透明液体)含有两个杂质，是指人眼可以确定，然而计算机却无法直接确定。计算机在对杂质进行准确识别时，可以通过目标检测算法实现。
在上述步骤202的一种实现方式中，多张图像包括两张图像，则可以将其中任意一张图像作为参照图像，而将余下的一张图像作为对比图像。如此，通过确定这两张图像的差分图像后，将参照图像中与差分图像具有同一位置的杂质点作为盛装物的杂质。
其中，对于确定参照图像和对比图像的差分图像，可以通过以下的方式实现：
可选的，所述确定参照图像与对比图像的差分图像，包括：针对所述参照图像和所述对比图像中的同一像素点，确定所述像素点在所述参照图像的第一值和所述像素点在所述对比图像中的第二值；确定所述第一值和所述第二值的差值的绝对值；根据各像素点对应的绝对值，得到所述参照图像与所述对比图像的差分图像。
例如，以图3所示意的(A)图和(B)图为例，进一步还可以令(A)图作为参照图像，令(B)图作为对比图像。由于图像是由多个像素点组合而成，且(A)图和(B)图的拍摄角度相同，因此，可进一步假设(A)图和(B)图分别包括500*500的像素点。则，对于图3中的(A)图和图3中的(B)图这两张图像中的同一像素点，确定该像素点在(A)图中的第一值，以及确定该像素点在(B)图中的第二值。其中，第一值和第二值可以为该像素点分别在这两张图像中的三个通道的均值，如对r、g、b这三个通道的值加和后取均值，也可以为任意两个通道的均值，如可以是对r、g这两个通道的值加和后取均值，可以是对g、b这两个通道的值加和后取均值，或者为其他合理计算方式得到的值，本申请不做具体限定。
本申请实施例中以三个通道的均值作为第一值和第二值的计算方式进行说明。则：
第一值可以表示为：
W1＝(image_3Ar+image_3Ag+image_3Ab)/3；
第二值可以表示为：
W2＝(image_3Br+image_3Bg+image_3Bb)/3；
其中，r、g、b分别表示图像的三个通道，image_3A用于表示参照图像为图3中的(A)图，image_3B用于表示对比图像为图3中的(B)图。
在得到第一值和第二值后，计算二者的差值的绝对值，即计算：
W＝|W1-W2|＝|(image_3Ar+image_3Ag+image_3Ab)/3-
(image_3Br+image_3Bg+image_3Bb)/3|；
如此，对图3中的(A)图和图3中的(B)图中的任一个相同位置的像素点均按上述方式进行计算，在250000个像素点全部计算结束后，可生成图3中的(A)图和图3中的(B)图的差分图像。
如图4所示，为本申请实施例提供的一种差分图像，该差分图像用于表示图3中的(A)图和图3中的(B)图的差分图像。当杂质为盛装物的杂质时，由于运动中的杂质随着时间的推移将处于不同的位置，因此通过图像差分算法，同一杂质将在差分图像中分别显示在两个不同的位置。参考图4，其中的虚线框1指的是在拍摄(A)图时刻杂质所处的位置，虚线框2指的是在拍摄(B)图时刻杂质所处的位置，虚线框1和虚线框2的杂质为同一杂质。当杂质为透明容器的杂质时，通过图像差分算法，则不会在差分图像中进行显示。
在得到差分图像的同时，还同时可以对参照图像中的杂质点进行识别。其中，在对参照图像中的杂质点进行识别时，可以采用预设目标检测算法，如可以基于Yolo V4(YouOnly Look Once Version 4，Yolo第4版本)检测算法实现对杂质的快速精确识别，还可以是其他的目标检测算法，本申请实施例不做具体限定。
如图5所示，为本申请实施例提供的一种目标检测结果的示意图，该示意图用于表示对参照图像图3中的(A)图的杂质识别结果，其中包括杂质1和杂质2，杂质1的位置与图3所示意的(A)图中的1a的位置相同，杂质2的位置与图3所示意的(A)中的2a的位置相同。区别在于，图3是人眼可以直接看出来杂质1和杂质2分别位于何处，图5是通过计算机基于目标识别算法识别出来的杂质1和杂质2分别位于何处。
结合图4和图5，可以确定图5中的杂质1与图4中的虚线框1位置的杂质位置发生重合，即两者具有同一位置，或者说这两者之间存在对应关系，而图5中的杂质2在图4中并不能找到对应位置的杂质点与其进行匹配，即图4中并无可以与图5中的杂质2具有同一位置的杂质点。因此，可以将参照图像中与差分图像具有同一位置的杂质点——杂质1，确定为盛装物的杂质，以及将参照图像中显示的杂质点——杂质2，但该杂质点在差分图像中并不显示，确定为透明容器的杂质。
在上述步骤202的一种实现方式中，多张图像包括至少三张图像，则可以将其中任意一张图像作为参照图像，并将至少三张图像中除参照图像外的任一图像作为对比图像。如此，对于任一张对比图像，确定它与参照图像的差分图像，确定差分图像的方式可以参考前述的差分图像的生成方式进行，在此不赘述。然后对于每一个生成的差分图像，确定它与参照图像的杂质点的位置关系。如针对参照图像中的某一杂质点，在多个差分图像中的每一个差分图像中均可以找到与该杂质点具有同一位置的杂质点，则可以确定参照图像中的该杂质点是盛装物的杂质。通过参照图像与多个差分图像进行对比的方式，相比于参照图像仅与一个差分图像进行对比的方式，可以提高对比的精确度，也即参照图像中的某个/些杂质点如果分别与多个差分图像均存在对应关系，则可以更加准确地确定该个/些杂志点必将是盛装物的杂质。
在上述步骤202的一个实现方式中，多张图像包括至少三张图像，且这些图像对应于不同的拍摄时刻，设参照图像为首个拍摄时刻对应的图像，对比图像为至少三张图像中除参照图像外的任一图像，并将各对比图像依据拍摄时刻的先后顺序进行排序，如先确定拍摄时刻在前的对比图像与参照图像的差分图像，再确定拍摄时刻在后的对比图像与参照图像的差分图像，如此便依次可以得到参照图像与各个对比图像的差分图像，其中，确定差分图像的方式可以参考前述的差分图像的生成方式进行，在此不赘述。然后，将得到的各个差分图像根据拍摄时刻的先后顺序进行排序，从而可以进一步确定盛装物的杂质的运动状态，后续便于确定盛装物的杂质的性质，所确定出的性质可以为技术人员制定除去杂质的方法提供参考，比如，对于液体中一些沉底的杂质，则可以采用静置后小心倾倒的方式，将沉底的杂质留在透明容器中。
如图6所示，为本申请实施例提供的一种多个差分图像的示意图，该示意图中的多个差分图像是基于图3所示意的透明容器中的透明液体在多个拍摄时刻分别对应的图像而得到的。其中，如图6中的(A)图，可以用于表示图3中的(B)图与图3中的(A)图的差分图像，图6中的(B)图，可以用于表示图3中的(C)图与图3中的(A)图的差分图像，图6中的(C)图，可以用于表示图3中的(D)图与图3中的(A)图的差分图像，图6中的(D)图，可以用于表示图3中的(E)图与图3中的(A)图的差分图像。其中，通过将图6中的(A)图、(B)图、(C)图和(D)图分别与图5比较，确定图5中的杂质1分别与(A)图、(B)图、(C)图和(D)图这4个图像中的虚线框1位置的杂质均重合，从而可以确定图5中的杂质1属于盛装物的杂质。进一步地，通过分析图6中(A)图、(B)图、(C)图和(D)图的结果，可以确定在拍摄过程中，杂质1处于上升趋势，也即说明杂质1的密度将小于透明容器中的透明液体的密度，使得技术人员可以根据该性质以及其他一些性质为透明液体制定合适的除去杂质1的方法，以提高透明液体的纯度。
本申请实施例的方案还适用于盛装物为气体的情况。比如，当透明容器中盛装有气体时，通过对透明容器施加能量，如对透明容器进行加热，以使得透明容器中的气体产生明显的运动，然后使用图像采集单元对其进行拍摄，并将拍摄图像发送至服务器，由服务器对图像进行处理，以确定气体中的含有的杂质。其中，服务器对图像进行处理的方式，可以参考上述的透明容器中的盛装物为液体时的服务器的处理方式，不赘述。
当将该方案应用于对白酒中的杂质的检测时，可以精确地识别出哪些是酒液的杂质，哪些是瓶身的杂质，从而可以避免仅仅用目标检测算法识别时，误将瓶身杂质也判定为酒液杂质，从而拉低白酒的品质。该方式可以提高对白酒品质的判定效果。
基于同样的构思，本申请实施例还提供一种确定位于透明容器内的盛装物的杂质的装置，如图7所示，该装置包括：
图像获取单元701，用于获取多张图像；所述多张图像是所述盛装物处于动态状况下不同时刻的图像；其中，所述透明容器在所述不同时刻时为静止状态。
差分图像确定单元702，用于确定参照图像与对比图像的差分图像，所述参照图像和所述对比图像为所述多张图像中的任意不同的两张图像。
杂质点确定单元703，用于通过预设目标检测算法，确定所述参照图像中的杂质点。
杂质确定单元704，用于将所述参照图像与所述差分图像具有同一位置的杂质点，确定为所述盛装物的杂质。
进一步地，对于该装置，所述多张图像包括至少三张图像；差分图像确定单元702，具体用于从所述多张图像中确定出参照图像；将所述多张图像中除所述参照图像外的任一图像作为所述对比图像；针对每个对比图像，确定所述参照图像与所述对比图像的差分图像；杂质确定单元704，具体用于若所述参照图像中的杂质点与多个差分图像中的任一个差分图像中的杂质点具有同一位置，则确定所述杂质点为所述盛装物的杂质。
进一步地，对于该装置，图像获取单元701，具体用于将处于运动状态的所述透明容器静置设定时长后，从预设角度连续拍摄多张图像。
进一步地，对于该装置，差分图像确定单元702，具体用于按照各对比图像的拍摄时刻，依次确定所述参照图像与各对比图像的差分图像；所述装置还包括杂质的运动状态确定单元705，用于根据各差分图像，确定所述盛装物的杂质的运动状态。
进一步地，对于该装置，差分图像确定单元702，具体用于针对所述参照图像和所述对比图像中的同一像素点，确定所述像素点在所述参照图像的第一值和所述像素点在所述对比图像中的第二值；确定所述第一值和所述第二值的差值的绝对值；根据各像素点对应的绝对值，得到所述参照图像与所述对比图像的差分图像。
进一步地，对于该装置，杂质确定单元704，还用于针对所述参照图像中显示的杂质点，若所述杂质点在所述差分图像中不显示，则确定所述杂质点为所述透明容器的杂质。
进一步地，对于该装置，所述盛装物为透明液体；所述透明容器、所述透明液体和所述杂质任意两者之间存在颜色区分度。
本申请实施例提供了一种计算设备，该计算设备具体可以为桌面计算机、便携式计算机、智能手机、平板电脑、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)等。该计算设备可以包括中央处理器(Center Processing Unit，CPU)、存储器、输入/输出设备等，输入设备可以包括键盘、鼠标、触摸屏等，输出设备可以包括显示设备，如液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)、阴极射线管(Cathode Ray Tube，CRT)等。
存储器，可以包括只读存储器(ROM)和随机存取存储器(RAM)，并向处理器提供存储器中存储的程序指令和数据。在本申请实施例中，存储器可以用于存储确定位于透明容器内的盛装物的杂质的方法的程序指令；
处理器，用于调用所述存储器中存储的程序指令，按照获得的程序执行确定位于透明容器内的盛装物的杂质的方法。
如图8所示，为本申请实施例提供的一种计算设备的示意图，该计算设备包括：
处理器801、存储器802、收发器803、总线接口804；其中，处理器801、存储器802与收发器803之间通过总线805连接；
所述处理器801，用于读取所述存储器802中的程序，执行上述确定位于透明容器内的盛装物的杂质的方法；
处理器801可以是中央处理器(central processing unit，简称CPU)，网络处理器(network processor，简称NP)或者CPU和NP的组合。还可以是硬件芯片。上述硬件芯片可以是专用集成电路(application-specific integrated circuit，简称ASIC)，可编程逻辑器件(programmable logic device，简称PLD)或其组合。上述PLD可以是复杂可编程逻辑器件(complex programmable logic device，简称CPLD)，现场可编程逻辑门阵列(field-programmable gate array，简称FPGA)，通用阵列逻辑(generic array logic,简称GAL)或其任意组合。
所述存储器802，用于存储一个或多个可执行程序，可以存储所述处理器801在执行操作时所使用的数据。
具体地，程序可以包括程序代码，程序代码包括计算机操作指令。存储器802可以包括易失性存储器(volatile memory)，例如随机存取存储器(random-access memory，简称RAM)；存储器802也可以包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如快闪存储器(flash memory)，硬盘(hard disk drive，简称HDD)或固态硬盘(solid-state drive，简称SSD)；存储器802还可以包括上述种类的存储器的组合。
存储器802存储了如下的元素，可执行模块或者数据结构，或者它们的子集，或者它们的扩展集：
操作指令：包括各种操作指令，用于实现各种操作。
操作系统：包括各种系统程序，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务。
总线805可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，简称EISA)总线等。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8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。
总线接口804可以为有线通信接入口，无线总线接口或其组合，其中，有线总线接口例如可以为以太网接口。以太网接口可以是光接口，电接口或其组合。无线总线接口可以为WLAN接口。
本申请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存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行确定位于透明容器内的盛装物的杂质的方法。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种确定位于透明容器内的盛装物的杂质的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取多张图像；所述多张图像是所述盛装物处于动态状况下不同时刻的图像；其中，所述透明容器在所述不同时刻时为静止状态；
确定参照图像与对比图像的差分图像，所述参照图像和所述对比图像为所述多张图像中的任意不同的两张图像；
通过预设目标检测算法，确定所述参照图像中的杂质点；
将所述参照图像与所述差分图像具有同一位置的杂质点，确定为所述盛装物的杂质。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多张图像包括至少三张图像；
所述确定参照图像与对比图像的差分图像，包括：
从所述多张图像中确定出参照图像；
将所述多张图像中除所述参照图像外的任一图像作为所述对比图像；
针对每个对比图像，确定所述参照图像与所述对比图像的差分图像；
所述将所述参照图像与所述差分图像具有同一位置的杂质点，确定为所述盛装物的杂质，包括：
若所述参照图像中的杂质点与多个差分图像中的任一个差分图像中的杂质点具有同一位置，则确定所述杂质点为所述盛装物的杂质。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，
所述获取多张图像，包括：
将处于运动状态的所述透明容器静置设定时长后，从预设角度连续拍摄多张图像。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，
所述针对每个对比图像，确定所述参照图像与所述对比图像的差分图像，包括：
按照各对比图像的拍摄时刻，依次确定所述参照图像与各对比图像的差分图像；
所述方法还包括：
根据各差分图像，确定所述盛装物的杂质的运动状态。
5.如权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，
所述确定参照图像与对比图像的差分图像，包括：
针对所述参照图像和所述对比图像中的同一像素点，确定所述像素点在所述参照图像的第一值和所述像素点在所述对比图像中的第二值；
确定所述第一值和所述第二值的差值的绝对值；
根据各像素点对应的绝对值，得到所述参照图像与所述对比图像的差分图像。
6.如权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，
所述方法还包括：
针对所述参照图像中显示的杂质点，若所述杂质点在所述差分图像中不显示，则确定所述杂质点为所述透明容器的杂质。
7.如权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，
所述盛装物为透明液体；
所述透明容器、所述透明液体和所述杂质任意两者之间存在颜色区分度。
8.一种确定位于透明容器内的盛装物的杂质的装置，其特征在于，所述装置包括：
图像获取单元，用于获取多张图像；所述多张图像是所述盛装物处于动态状况下不同时刻的图像；其中，所述透明容器在所述不同时刻时为静止状态；
差分图像确定单元，用于确定参照图像与对比图像的差分图像，所述参照图像和所述对比图像为所述多张图像中的任意不同的两张图像；
杂质点确定单元，用于通过预设目标检测算法，确定所述参照图像中的杂质点；
杂质确定单元，用于将所述参照图像与所述差分图像具有同一位置的杂质点，确定为所述盛装物的杂质。
9.一种计算机设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于调用所述存储器中存储的计算机程序，按照获得的程序执行如权利要求1-7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有程序，当所述程序在计算机上运行时，使得计算机实现执行如权利要求1-7任一项所述的方法。
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