CN113610881B - 目标对象的确定方法及装置、存储介质、电子装置 - Google Patents
目标对象的确定方法及装置、存储介质、电子装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113610881B CN113610881B CN202110983404.7A CN202110983404A CN113610881B CN 113610881 B CN113610881 B CN 113610881B CN 202110983404 A CN202110983404 A CN 202110983404A CN 113610881 B CN113610881 B CN 113610881B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- radius
- target
- point
- center point
- edge
- 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.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 60
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 25
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 23
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 14
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 7
- 238000001931 thermography Methods 0.000 description 15
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 5
- 241000112598 Pseudoblennius percoides Species 0.000 description 4
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 235000017899 Spathodea campanulata Nutrition 0.000 description 1
- 206010042496 Sunburn Diseases 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- 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
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/90—Dynamic range modification of images or parts thereof
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
本发明公开了一种目标对象的确定方法及装置、存储介质、电子装置，其中，上述方法包括：获取目标图像中的第一边缘点，并根据第一边缘点确定目标图像中的目标圆形的第一中心点的第一坐标位置以及目标圆形的第一半径；根据第一中心点的第一坐标位置对第一边缘点进行翻转操作，得到多个第二边缘点，以及多个第二边缘点的多个第二坐标位置；根据第一坐标位置和多个第二坐标位置分别确定第一中心点和多个第二边缘点的多个第一距离，以及确定多个第一距离与第一半径的差值的第一平方和；根据第一平方和和目标半径计算目标圆形的圆形度，在圆形度小于第三预设阈值的情况下，确定目标圆形为目标对象。
Description
技术领域
本发明涉及通信领域，具体而言，涉及一种目标对象的确定方法及装置、存储介质、电子装置。
背景技术
热成像检测火情等功能是根据热成像相机接收物体向外辐射的红外能量特性来判断的，由于太阳本身是一个大火球，其辐射能量巨大，当热成像相机直接对着太阳接收其辐射的能量会照成热成像摄像机的探测器灼伤或损坏。防灼伤功能就是快速判断热成像摄像机画面是否有太阳的技术。
相关技术中，通过摄像机采集的热成像图像检测画面中的高温点，判断热成像图像中像素点的灰度值是否达到第一预设阈值，如果热成像图像中像素点的灰度值达到第一预设阈值，再确定热成像图像中超过第二预设阈值的像素点区域的边缘点，通过判断边缘点对应的形状是否是圆形，进一步判断画面中是否有太阳，进而做出保护动作。
但是上述方式，只判断边缘点对应的形状的圆形度，并未对圆的半径做限制，由于圆形度＝[∑(边缘点与中心点的距离-半径)2]/半径，在半径取的比较大的时候，圆形度也比较高，这样也会容易引起误报。而且当太阳升起或落山时容易被山体或者地平线遮挡，此时太阳只有一部分圆弧在检测到的边缘点上，其余部分为非规则曲线或者直线，用这种边缘点判断圆形度，很容易达不到圆形度阈值，造成这种形态的太阳无法检测到，进而烧伤摄像机的探测器，即上述方法存在误报和漏报的问题。
针对相关技术中，仅是通过判断边缘点对应的形状的圆形度，确定目标图像中是否存在目标对象，使得确定目标图像中是否存在目标对象的准确率较低等问题，尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种目标对象的确定方法及装置、存储介质、电子装置，以至少解决相关技术中，仅是通过判断边缘点对应的形状的圆形度，确定目标图像中是否存在目标对象，使得确定目标图像中是否存在目标对象的准确率较低等问题。
根据本发明的一个实施例，提供了一种目标对象的确定方法，包括：获取目标图像中的第一边缘点，并根据所述第一边缘点确定所述目标图像中的目标圆形的第一中心点的第一坐标位置以及所述目标圆形的第一半径，其中，所述第一边缘点的预设方位至少有两个灰度值大于第一预设阈值的像素点；根据所述第一中心点的第一坐标位置对所述第一边缘点进行翻转操作，得到多个第二边缘点，以及所述多个第二边缘点的多个第二坐标位置，其中，所述多个第二边缘点包括：所述第一边缘点，所述翻转操作至少包括以下之一：以第一中心点的横坐标为对称轴，将所有的第一边缘点水平翻转；以第一中心点的纵坐标为对称轴，将所有的第一边缘点纵向翻转；根据所述第一坐标位置和所述多个第二坐标位置分别确定所述第一中心点和所述多个第二边缘点的多个第一距离，以及确定所述多个第一距离与所述第一半径的差值的第一平方和；在所述第一平方和小于第二预设阈值的情况下，确定所述第一中心点和所述第一半径分别为目标中心点和目标半径，并根据所述第一平方和和所述目标半径计算所述目标圆形的圆形度，在所述圆形度小于第三预设阈值的情况下，确定所述目标圆形为目标对象。
在一个示例性的实施例中，确定所述多个距离与所述第一半径的差值的第一平方和之后，所述方法包括：在所述第一平方和大于第二预设阈值的情况下，根据第一预设步长将所述第一坐标位置调整为第二中心点的第三坐标位置，以及将所述第一半径调整为第二半径；根据所述第三坐标位置和所述多个第二坐标位置分别确定所述第二中心点和所述多个第二边缘点的多个第二距离，以及确定所述多个第二距离与所述第二半径的差值的第二平方和，其中，在所述第二平方和小于第二预设阈值的情况下，确定所述第二中心点和所述第二半径为所述目标圆形的目标中心点和目标半径。
在一个示例性的实施例中，根据所述第一边缘点确定所述目标图像中的目标圆形的第一中心点的第一坐标位置以及所述目标圆形的第一半径之前，所述方法还包括：根据所述第一边缘点的第四坐标位置将所述第一边缘点映射在第一目标区域，其中，所述第一目标区域的像素点的灰度值相同；将所述第一边缘点设置为第三中心点，在所述第一目标区域确定所述第三中心点对应的第一圆形，其中，第一圆形的半径为第三半径；将所述第一圆形对应的像素点的灰度值加一，以确定所述第一目标区域中灰度值最大的像素点。
在一个示例性的实施例中，将所述第一边缘点设置为第三中心点，在所述第一目标区域确定所述第三中心点对应的第一圆形之后，所述方法还包括：根据第二预设步长将所述第三半径调整为第四半径；根据所述第一边缘点的第四坐标位置将所述第一边缘点映射在第二目标区域，其中，所述第二目标区域的像素点的灰度值相同；将所述第一边缘点设置为第四中心点，以所述第四半径为半径，在所述第二目标区域确定所述第四中心点对应的第二圆形；将所述第二圆形对应的像素点的灰度值加一，以确定所述第二目标区域中灰度值最大的像素点。
在一个示例性的实施例中，将所述第二圆形对应的像素点的灰度值加一，以确定所述第二目标区域中灰度值最大的像素点之后，所述方法还包括：确定所述第一目标区域中灰度值最大的像素点和所述第二目标区域中灰度值最大的像素点；在所述第一目标区域的灰度值最大的像素点的灰度值大于所述第二目标区域中灰度值最大的像素点的灰度值的情况下，将所述第一目标区域的最大像素点作为所述第一中心点以及将所述第三半径作为所述第一半径。
在一个示例性的实施例中，获取目标图像中的第一边缘点，包括：获取目标图像中的任一像素点的灰度值，在所述任一像素点的灰度值大于第一预设阈值的情况下，开启检测功能，其中，所述检测功能用于指示检测所述目标图像中是否存在目标对象；在开启检测功能的情况下，遍历目标图像中的每一个像素点，提取目标图像中灰度值大于第一预设阈值的第一边缘点。
在一个示例性实施例中，确定所述多个第一距离与所述第一半径的差值的第一平方和，包括：获取第一坐标位置以及多个第二坐标位置中的任一第二坐标位置；根据所述第一坐标位置和所述任一第二坐标位置确定所述第一中心点和任一第二坐标位置对应的第二边缘点的第一距离；计算所述第一距离与所述第一半径的差值的平方值。
根据本发明的另一个实施例，还提供了一种目标对象的确定装置，包括：获取模块，用于获取目标图像中的第一边缘点，并根据所述第一边缘点确定所述目标图像中的目标圆形的第一中心点的第一坐标位置以及所述目标圆形的第一半径，其中，所述第一边缘点的预设方位至少有两个灰度值大于第一预设阈值的像素点；翻转模块，用于根据所述第一中心点的第一坐标位置对所述第一边缘点进行翻转操作，得到多个第二边缘点，以及所述多个第二边缘点的多个第二坐标位置，其中，所述多个第二边缘点包括：所述第一边缘点，所述翻转操作至少包括以下之一：以第一中心点的横坐标为对称轴，将所有的第一边缘点水平翻转；以第一中心点的纵坐标为对称轴，将所有的第一边缘点纵向翻转；第一确定模块，用于根据所述第一坐标位置和所述多个第二坐标位置分别确定所述第一中心点和所述多个第二边缘点的多个第一距离，以及确定所述多个第一距离与所述第一半径的差值的第一平方和；第二确定模块，用于在所述第一平方和小于第二预设阈值的情况下，确定所述第一中心点和所述第一半径分别为目标中心点和目标半径，并根据所述第一平方和和所述目标半径计算所述目标圆形的圆形度，在所述圆形度小于第三预设阈值的情况下，确定所述目标圆形为目标对象。
根据本发明的又一个实施例，还提供了一种计算机可读的存储介质，所述计算机可读的存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
根据本发明的又一个实施例，还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
通过本发明，提供了一种目标对象的确定方法，包括：获取目标图像中的第一边缘点，并根据所述第一边缘点确定所述目标图像中的目标圆形的第一中心点的第一坐标位置以及所述目标圆形的第一半径，其中，所述第一边缘点的预设方位至少有两个灰度值大于第一预设阈值的像素点；根据所述第一中心点的第一坐标位置对所述第一边缘点进行翻转操作，得到多个第二边缘点，以及所述多个第二边缘点的多个第二坐标位置，其中，所述多个第二边缘点包括：所述第一边缘点；根据所述第一坐标位置和所述多个第二坐标位置分别确定所述第一中心点和所述多个第二边缘点的多个第一距离，以及确定所述多个第一距离与所述第一半径的差值的第一平方和；在所述第一平方和小于第二预设阈值的情况下，确定所述第一中心点和所述第一半径分别为目标中心点和目标半径，并根据所述第一平方和和所述目标半径计算所述目标圆形的圆形度，在所述圆形度小于第三预设阈值的情况下，确定所述目标圆形为目标对象，即通过对第一边缘点进行翻转得到对应的第二边缘点，根据第一中心点和所述多个第二边缘点的多个第一距离与第一半径的差值的第一平方和，以及确定目标圆形的圆形度确定目标圆形是否为目标对象，采用上述技术方案，解决了相关技术中，仅是通过判断边缘点对应的形状的圆形度，确定目标图像中是否存在目标对象，使得确定目标图像中是否存在目标对象的准确率较低等问题，进而提高了确定目标图像中是否存在目标对象的准确率。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，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。在附图中：
图1是本发明实施例的一种目标对象的确定方法的移动终端的硬件结构框图；
图2是根据本发明实施例的目标对象的确定方法的流程图；
图3为根据本发明可选实施例的第一边缘点的确定方法的示意图；
图4为根据本发明可选实施例的第一中心点的确定方法的示意图；
图5为根据本发明可选实施例的第二边缘点的确定方法的示意图；
图6为根据本发明可选实施例的目标对象的确定方法的流程图；
图7是根据本发明实施例的一种目标对象的确定装置的结构框图。
具体实施方式
下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“历史”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
本申请实施例所提供的方法实施例可以在移动终端，或者类似的运算装置中执行。以运行在移动终端上为例，图1是本发明实施例的一种目标对象的确定方法的移动终端的硬件结构框图。如图1所示，移动终端可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)和用于存储数据的存储器104，在一个示例性实施例中，上述移动终端还可以包括用于通信功能的传输设备106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述移动终端的结构造成限定。例如，移动终端还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示等同功能或比图1所示功能更多的不同的配置。
存储器104可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的移动终端的目标对象的确定方法对应的计算机程序，处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至移动终端。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。
传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括移动终端的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器(Network Interface Controller，简称为NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频(Radio Frequency，简称为RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
在本实施例中提供了一种目标对象的确定方法，应用于上述移动终端，具体为图像采集装置，图2是根据本发明实施例的目标对象的确定方法的流程图，该流程包括如下步骤：
步骤S202，获取目标图像中的第一边缘点，并根据所述第一边缘点确定所述目标图像中的目标圆形的第一中心点的第一坐标位置以及所述目标圆形的第一半径，其中，所述第一边缘点的预设方位至少有两个灰度值大于第一预设阈值的像素点；
步骤S204，根据所述第一中心点的第一坐标位置对所述第一边缘点进行翻转操作，得到多个第二边缘点，以及所述多个第二边缘点的多个第二坐标位置，其中，所述多个第二边缘点包括：所述第一边缘点；
需要说明的是，所述翻转操作至少包括以下之一：以第一中心点的横坐标为对称轴，将所有的第一边缘点水平翻转，以得到第一子边缘点；以第一中心点的纵坐标为对称轴，将所有的第一边缘点纵向翻转。此步骤主要是由于太阳在升起和落山的时候容易被山体和高楼等遮挡，在太阳被遮挡的情况下，只有一部分圆弧在目标图像中，如果不对第一边缘点进行翻转以得到第二边缘点，那么在计算圆形度时就会将直线上的点也计算在内，很容易导致圆形度不够，进而造成漏报太阳，导致图像采集装置长时间对着太阳而造成损伤。
步骤S206，根据所述第一坐标位置和所述多个第二坐标位置分别确定所述第一中心点和所述多个第二边缘点的多个第一距离，以及确定所述多个第一距离与所述第一半径的差值的第一平方和；
步骤S208，在所述第一平方和小于第二预设阈值的情况下，确定所述第一中心点和所述第一半径分别为目标中心点和目标半径，并根据所述第一平方和和所述目标半径计算所述目标圆形的圆形度，在所述圆形度小于第三预设阈值的情况下，确定所述目标圆形为目标对象。
通过上述步骤，获取目标图像中的第一边缘点，并根据所述第一边缘点确定所述目标图像中的目标圆形的第一中心点的第一坐标位置以及所述目标圆形的第一半径，其中，所述第一边缘点的预设方位至少有两个灰度值大于第一预设阈值的像素点；根据所述第一中心点的第一坐标位置对所述第一边缘点进行翻转操作，得到多个第二边缘点，以及所述多个第二边缘点的多个第二坐标位置，其中，所述多个第二边缘点包括：所述第一边缘点；根据所述第一坐标位置和所述多个第二坐标位置分别确定所述第一中心点和所述多个第二边缘点的多个第一距离，以及确定所述多个第一距离与所述第一半径的差值的第一平方和；在所述第一平方和小于第二预设阈值的情况下，确定所述第一中心点和所述第一半径分别为目标中心点和目标半径，并根据所述第一平方和和所述目标半径计算所述目标圆形的圆形度，在所述圆形度小于第三预设阈值的情况下，确定所述目标圆形为目标对象，即通过对第一边缘点进行翻转得到对应的第二边缘点，根据第一中心点和所述多个第二边缘点的多个第一距离与第一半径的差值的第一平方和，以及确定目标圆形的圆形度确定目标圆形是否为目标对象，采用上述技术方案，解决了相关技术中，仅是通过判断边缘点对应的形状的圆形度，确定目标图像中是否存在目标对象，使得确定目标图像中是否存在目标对象的准确率较低等问题，进而提高了确定目标图像中是否存在目标对象的准确率。
需要说明的是，虽然根据所述第一中心点的第一坐标位置对所述第一边缘点进行翻转操作，得到多个第二边缘点之后，根据所述第二边缘确定目标图形，但是并未确定所述目标图形的中心点和目标图形的半径；采用距离之和最小算法拟合圆心，在所述第一平方和小于第二预设阈值的情况下，也就是说，第一中心点和第一半径很有可能是目标对象对应的目标中心点和目标半径；所述第一平方和大于第二预设阈值，此时第一中心点和第一半径不是目标对象对应的目标中心点和目标半径，在所述第一平方和大于第二预设阈值的情况下，按照预设方式确定第五中心点以及第五半径，举例来讲，预设方式可以是：将所述第一中心点按照第一半径的十分之一的步长向左或者向右移动，以得到第五中心点以及第五中心点的坐标位置，将所述第一半径按照第一半径的十分之一的步长增加或者减少，以得到第五半径。
在一个示例性的实施例中，确定多个距离与第一半径的差值的第一平方和之后，在第一平方和大于第二预设阈值的情况下，根据第一预设步长将第一坐标位置调整为第二中心点的第三坐标位置，以及将第一半径调整为第二半径；根据第三坐标位置和多个第二坐标位置分别确定第二中心点和多个第二边缘点的多个第二距离，以及确定多个第二距离与第二半径的差值的第二平方和，其中，在第二平方和小于第二预设阈值的情况下，确定第二中心点和第二半径为目标圆形的目标中心点和目标半径。
也就是说，在第一平方和大于第二预设阈值的情况下，即第一中心点和所述第一半径不是目标圆形的目标中心点和目标半径，其中，第二平方和可以理解为第二边缘点到第二中心点的距离与第二半径的差值的平方和。其中，第一预设步长一般选择第一半径的十分之一，即step0＝R0/10，stepX0＝stepY0＝stepR0＝step0，R0为第一半径，step0为第一预设步长，stepX0为横坐标对应的第一预设步长，stepY0为纵坐标对应的第一预设步长，stepR0为半径对应的第一预设步长。
举例来说，以横坐标为例，计算第一中心点的横坐标x＝x0，第一中心点的纵坐标y＝y0，第一中心点的第一半径R＝R0，所有第二边缘点和第一中心点的多个第一距离与第一半径的第一平方和sumX1，在第一平方和大于第二预设阈值的情况下，计算第二中心点的横坐标x＝x0-stepX0，第二中心点的纵坐标y＝y0，第一半径R＝R0下，所有第二边缘点和第二中心点的多个第一距离与第一半径的第二平方和sumX2，在第二平方和小于第二预设阈值的情况下，确定第一半径R为目标半径，第二中心点为目标中心点；在第二平方和小于第二预设阈值的情况下，确定第一半径R为目标半径，第二中心点为目标中心点，计算第三中心点的横坐标x＝x0+stepX0，第三中心点的纵坐标y＝y0，第一半径R＝R0下，所有第二边缘点和第三中心点的多个第一距离与第一半径的第三平方和sumX3，确定在第三平方和是否小于第二预设阈值。进一步的，纵坐标y和半径R的确定方式和横坐标一致。
在一个示例性的实施例中，根据所述第一边缘点确定所述目标图像中的目标圆形的第一中心点的第一坐标位置以及所述目标圆形的第一半径之前：根据所述第一边缘点的第四坐标位置将所述第一边缘点映射在第一目标区域，其中，所述第一目标区域的像素点的灰度值相同；将所述第一边缘点设置为第三中心点，在所述第一目标区域确定所述第三中心点对应的第一圆形，其中，第一圆形的半径为第三半径；将所述第一圆形对应的像素点的灰度值加一，以确定所述第一目标区域中灰度值最大的像素点。
具体的，确定第一边缘点之后，找到所有第一边缘点的最小外接矩形，矩形对角线长度为L，根据矩形对角线长度确定的目标圆形的半径限制范围，默认最小半径是固定的为3mm，最大第三半径为R＝1.5L，并且设置最大半径不能超过图像采集装置的纵向分辨率的一半Y，如果超过则认为最大第三半径为R＝Y，第三半径值都取整数值。
依据第一边缘点和第三半径R[3:1.5L]做霍夫圆形检测，首先设置一个第一目标区域，第一目标区域中每个像素点的灰度值的初值为0，然后以每一个第一边缘点为圆心，以第三半径为半径得到多个第一圆形，第一圆形扫到的像素点的灰度值加1，找到此第三半径的第一目标区域中灰度值最大的像素点，认为像素点是第三半径下的所有第一边缘点的圆心。
在一个示例性的实施例中，将所述第一边缘点设置为第三中心点，在所述第一目标区域确定所述第三中心点对应的第一圆形之后：根据第二预设步长将所述第三半径调整为第四半径；根据所述第一边缘点的第四坐标位置将所述第一边缘点映射在第二目标区域，其中，所述第二目标区域的像素点的灰度值相同；将所述第一边缘点设置为第四中心点，以所述第四半径为半径，在所述第二目标区域确定所述第四中心点对应的第二圆形；将所述第二圆形对应的像素点的灰度值加一，以确定所述第二目标区域中灰度值最大的像素点。
也就是说，将第三半径调整为第四半径，依据第一边缘点和第四半径做霍夫圆形检测，首先设置一个第二目标区域，第二目标区域中每个像素点的灰度值的初值为0，然后以每一个第一边缘点为圆心，以第四半径为半径得到多个第二圆形，第二圆形扫到的像素点的灰度值加1，找到第四半径的第二目标区域中灰度值最大的像素点，认为该像素点是第四半径下的所有第一边缘点的圆心。
在一个示例性的实施例中，将所述第二圆形对应的像素点的灰度值加一，以确定所述第二目标区域中灰度值最大的像素点之后，确定所述第一目标区域中灰度值最大的像素点和所述第二目标区域中灰度值最大的像素点；在所述第一目标区域的灰度值最大的像素点的灰度值大于所述第二目标区域中灰度值最大的像素点的灰度值的情况下，将所述第一目标区域的最大像素点作为所述第一中心点以及将所述第三半径作为所述第一半径。
即，比较第一目标区域的灰度值最大的像素点和所述第二目标区域中灰度值最大的像素点的灰度值，在所述第一目标区域的灰度值最大的像素点的灰度值大于所述第二目标区域中灰度值最大的像素点的灰度值的情况下，将所述第一目标区域的最大像素点作为所述第一中心点以及将所述第三半径作为所述第一半径；在所述第一目标区域的灰度值最大的像素点的灰度值小于所述第二目标区域中灰度值最大的像素点的灰度值的情况下，将所述第二目标区域的最大像素点作为所述第一中心点以及将所述第四半径作为所述第一半径。
在一个示例性的实施例中，获取目标图像中的任一像素点的灰度值，在所述任一像素点的灰度值大于第一预设阈值的情况下，开启检测功能，其中，所述检测功能用于指示检测所述目标图像中是否存在目标对象；在开启检测功能的情况下，遍历目标图像中的每一个像素点，提取目标图像中灰度值大于第一预设阈值的第一边缘点。
具体的，确定每一像素点的灰度值，如果任意一个像素点的灰度值大于第一预设阈值时，开启检测功能，开启检测功能后，首先遍历整个目标图像，提取第一边缘点。具体来说，首先遍历目标图像中的每一个像素点，得到大于第一预设阈值的所有像素点，其次是在大于第一预设阈值的所有像素点中提取第一边缘点，当大于第一预设阈值的所有像素点中任一像素点的上下左右四个像素点有两个是大于第一预设阈值的像素点，则认为第一预设阈值的所有像素点中任一像素点为第一边缘点。
在一个示例性实施例中，确定所述多个第一距离与所述第一半径的差值的第一平方和，包括：获取第一坐标位置以及多个第二坐标位置中的任一第二坐标位置；根据所述第一坐标位置和所述任一第二坐标位置确定所述第一中心点和任一第二坐标位置对应的第二边缘点的第一距离；计算所述第一距离与所述第一半径的差值的平方值。
步骤S206中通过以下方式确定第一平方和：
确定所述第一中心点和任一第二坐标位置对应的第二边缘点的第一距离，并计算第一距离和第一半径的差值的平方值，遍历所有第二边缘点，以确定所有边缘点与第一中心点的所有第一距离，以及所有第一距离和第一半径的差值的平方值，将所有平方值相加，以得到第一平方和。
为了更好的理解上述目标对象的确定方法的过程，以下结合可选实施例对上述目标对象的确定方法流程进行说明，但不用于限定本发明实施例的技术方案。
图像采集装置的热成像探测器可以检测到物体向外辐射的红外光，并且物体温度越高，发出的红外光强度越强。由于太阳的温度极高，因此热成像探测器接收到太阳的红外能量极强，若图像采集装置长时间对着太阳时，热成像探测器会被灼伤损毁。红外能量的大小在热成像画面中是通过灰度来表示的，探测器每一个像素点在接收红外辐射后，会将能量强度转化为0-16383的数值即灰度值，灰度值越大表示此处的能量越高。
本发明实施例提供了一种目标对象的确定方法，图6为根据本发明可选实施例的目标对象的确定方法的流程图，如图6所示，目标对象的确定的具体步骤如下：
步骤S601：确定目标图像的每一个像素点的灰度值；
步骤S602：确定像素点的灰度值是否有溢出，即灰度值等于16383；
步骤S603：进入画面太阳检测流程(相当于上述实施例中的开启检测功能)，提取第一边缘点；
具体的，设定第一预设阈值，当目标图像中像素点的灰度值超过第一预设阈值，则认为像素点是高温点，其次是在所有高温点中提取第一边缘点，以画面中完整太阳为例，当任一高温点的上下左右四个像素点中有两个是高温点，则认为任一高温点为第一边缘点。如图3所示，图3为根据本发明可选实施例的第一边缘点的确定方法的示意图，圆形与两条直线的交点为高温点1，两条直线末端四个点为高温点1的上下左右四个像素点，在高温点1的上下左右四个像素点中有两个是高温点的情况下，则认为高温点1为第一边缘点。
步骤S604：通过霍夫圆形检测确定目标圆形的第一中心点和第一半径；
具体的，提取出第一边缘点之后，找到所有第一边缘点的最小外接矩形，最小外接矩形的对角线长度为L，根据圆形最小外接矩形的对角线长度确定目标圆形的半径限制范围，默认最小第一半径是固定的R＝3mm，最大第一半径为R＝1.5L，并且最大第一半径不能超过热成像探测器的纵向分辨率的一半Y，如果1.5L大于Y的情况下，则认为最大第一半径为R＝Y，第一半径值都取整数值。
依据第一边缘点和第一半径R[3:1.5L]做霍夫圆形检测，首先设置一个内存区域表示整个画面，画面中每个像素值的初值为0，然后以所有第一边缘点的每一个点为圆心，以第一子半径(相当于上述实施例中的第三半径)扫过画面，以得到多个第一圆形，第一子半径对应的第一圆形扫到的像素点的像素值加1，找到第一子半径的画面中像素值最大的像素点，认为是第一子半径下的所有第一边缘点的圆心，以预设数值调整第一子半径至第二子半径(相当于上述实施例中的第四半径)，以第二子半径扫过画面，以得到多个第二圆形，第二子半径对应的第二圆形扫到的像素点的像素值加1，找到第二子半径的画面中像素值最大的像素点，认为是第二子半径下的所有第一边缘点的圆心，在第一子半径的画面中像素值最大的像素点的像素值大于第二子半径的画面中像素值最大的像素点的像素值的情况下，确定第一子半径为第一半径，第一子半径的画面中像素值最大的像素点为第一中心点。如图4所示，图4为根据本发明可选实施例的第一中心点的确定方法的示意图，简言之，如果有一个圆，如左侧坐标系中的圆1，半径为r，那么以圆上的点为圆心以r为半径画圆，那么所有的圆都交于一点，这个点就是圆1的圆心。
步骤S605：以第一中心点的横坐标为对称轴，对所有第一边缘点做水平翻转操作，然后以第一中心点的纵坐标为对称轴做纵向翻转，然后提取此时位于外侧的点，以得到第二边缘点，如图5所示，图5为根据本发明可选实施例的第二边缘点的确定方法的示意图；
此过程主要是由于太阳在升起和落山的时候容易被山体和高楼等遮挡，太阳被遮挡时只有一部分圆弧在画面中，如果不进行翻转和重新提取边缘点，那么在计算圆形度时就会将直线上的点也计算在内，很容易导致圆形度不够，漏报太阳灼伤的情况，导致图像采集装置长时间对着太阳而烧伤。
步骤S606：距离之和最小算法拟合目标中心点和目标半径；
具体的，以第一中心点为初始圆心O0和第一半径R0进行迭代找到目标中心点Ox和目标半径Rx，其中，距离之和的意思是第5步提取的所有第二边缘点到圆心Oi的距离dist与半径Ri的差值的平方和。每一步迭代要从三个方向进行考察，即圆心的x坐标，y坐标以及半径R的大小，三个迭代方向的初始步长一般选择第一半径的十分之一即step0＝R0/10，即stepX0＝stepY0＝stepR0＝step0。
举例来说的，以第一次迭代为例：
(1)计算圆心x＝x0，y＝y0，R＝R0下，所有第二边缘点对应的距离之和sumX1；
(2)计算圆心x＝x0-stepX0，y＝y0，R＝R0下，所有第二边缘点对应的距离之和sumX2；
(3)计算圆心x＝x0+stepX0，y＝y0，R＝R0下，所有第二边缘点对应的距离之和sumX3；
(4)如果sumX1，sumX2，sumX3中sumX1最小，那么认为目标中心点的横坐标x在x0附近，此时将步长设置为stepX1＝stepX0*0.5，圆心x坐标不更新x1＝x0；如果sumX2最小那么，认为最佳圆心可能距离x0较远，将步长设置为stepX1＝1.25*stepX0，圆心坐标更新为x1＝x0-stepX0；如果sumX3最小那么，认为最佳圆心可能距离x0较远，将步长设置为stepX1＝1.25*stepX0，圆心坐标更新为x1＝x0+stepX0。圆心纵坐标y和半径R的迭代方式和横坐标一致。
需要说明的是，只要在所述距离之和小于第二预设阈值的情况下，将对应的圆心作为目标中心点以及将对应的半径作为目标半径。
步骤S607：根据目标中心点以及目标半径计算圆形度；
其中圆形度的计算方式为：第一平方和/目标半径。
步骤S608：确定圆形度是否小于第三预设阈值，在圆形度小于第三预设阈值的情况下，执行步骤S609；在圆形度大于第三预设阈值的情况下，执行步骤S601；
步骤S609：关闭图像采集装置的快门或者将图像采集装置的位置转开。
通过上述可选实施例，在热成像画面检测到高温点，才进行太阳判断，节省计算资源因为设备不会一直对着太阳。采用图像翻转扩充的方式，能够将残缺的半圆弧补成较完整的圆，能够有效的检测太阳被山体等遮挡一部分的情况，防止漏报，并且此翻转方法对原本就是整圆的情况没有影响。采用距离之和最小算法在霍夫检测基础上能够更加精确的确定圆心位置，进而能够更加准确的计算拟合圆的圆形度。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，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，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，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。
在本实施例中还提供了一种目标对象的确定装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
图7是根据本发明实施例的一种目标对象的确定装置的结构框图；如图7所示，包括：
获取模块72，用于获取目标图像中的第一边缘点，并根据所述第一边缘点确定所述目标图像中的目标圆形的第一中心点的第一坐标位置以及所述目标圆形的第一半径，其中，所述第一边缘点的预设方位至少有两个灰度值大于第一预设阈值的像素点；
翻转模块74，用于根据所述第一中心点的第一坐标位置对所述第一边缘点进行翻转操作，得到多个第二边缘点，以及所述多个第二边缘点的多个第二坐标位置，其中，所述多个第二边缘点包括：所述第一边缘点；
需要说明的是，所述翻转操作至少包括以下之一：以第一中心点的横坐标为对称轴，将所有的第一边缘点水平翻转，以得到第一子边缘点；以第一中心点的纵坐标为对称轴，将所有的第一边缘点纵向翻转。此步骤主要是由于太阳在升起和落山的时候容易被山体和高楼等遮挡，在太阳被遮挡的情况下，只有一部分圆弧在目标图像中，如果不对第一边缘点进行翻转以得到第二边缘点，那么在计算圆形度时就会将直线上的点也计算在内，很容易导致圆形度不够，进而造成漏报太阳，导致图像采集装置长时间对着太阳而造成损伤。
需要说明的是，虽然根据所述第一中心点的第一坐标位置对所述第一边缘点进行翻转操作，得到多个第二边缘点之后，根据所述第二边缘确定目标图形，但是并未确定所述目标图形的中心点和目标图形的半径；采用距离之和最小算法拟合圆心，在所述第一平方和小于第二预设阈值的情况下，也就是说，第一中心点和第一半径很有可能是目标对象对应的目标中心点和目标半径；所述第一平方和大于第二预设阈值，此时第一中心点和第一半径不是目标对象对应的目标中心点和目标半径，在所述第一平方和大于第二预设阈值的情况下，按照预设方式确定第五中心点以及第五半径，举例来讲，预设方式可以是：将所述第一中心点按照第一半径的十分之一的步长向左或者向右移动，以得到第五中心点以及第五中心点的坐标位置，将所述第一半径按照第一半径的十分之一的步长增加或者减少，以得到第五半径。
第一确定模块76，用于根据所述第一坐标位置和所述多个第二坐标位置分别确定所述第一中心点和所述多个第二边缘点的多个第一距离，以及确定所述多个第一距离与所述第一半径的差值的第一平方和；
第二确定模块78，用于在所述第一平方和小于第二预设阈值的情况下，确定所述第一中心点和所述第一半径分别为目标中心点和目标半径，并根据所述第一平方和和所述目标半径计算所述目标圆形的圆形度，在所述圆形度小于第三预设阈值的情况下，确定所述目标圆形为目标对象。
通过上述装置，获取目标图像中的第一边缘点、所述目标图像中的目标圆形的第一中心点的第一坐标位置以及所述目标圆形的第一半径，其中，所述第一边缘点的预设方位有两个灰度值大于第一预设阈值的像素点；根据所述第一中心点的第一坐标位置对所述第一边缘点进行翻转操作，得到多个第二边缘点，以及所述多个第二边缘点的多个第二坐标位置，其中，所述多个第二边缘点包括：所述第一边缘点；根据所述第一坐标位置和所述多个第二坐标位置分别确定所述第一中心点和所述多个第二边缘点的多个第一距离，以及确定所述多个第一距离与所述第一半径的差值的第一平方和；在所述第一平方和小于第二预设阈值的情况下，确定所述第一中心点和所述第一半径分别为目标中心点和目标半径，并根据所述第一平方和和所述目标半径计算所述目标圆形的圆形度，在所述圆形度小于第三预设阈值的情况下，确定所述目标圆形为目标对象，即通过对第一边缘点进行翻转得到对应的第二边缘点，根据第一中心点和所述多个第二边缘点的多个第一距离与第一半径的差值的第一平方和，以及确定目标圆形的圆形度确定目标圆形是否为目标对象，采用上述技术方案，解决了相关技术中，仅是通过判断边缘点对应的形状的圆形度，确定目标图像中是否存在目标对象，使得确定目标图像中是否存在目标对象的准确率较低等问题，进而提高了确定目标图像中是否存在目标对象的准确率。
在一个示例性的实施例中，第二确定模块，还用于在第一平方和大于第二预设阈值的情况下，根据第一预设步长将第一坐标位置调整为第二中心点的第三坐标位置，以及将第一半径调整为第二半径；根据第三坐标位置和多个第二坐标位置分别确定第二中心点和多个第二边缘点的多个第二距离，以及确定多个第二距离与第二半径的差值的第二平方和，其中，在第二平方和小于第二预设阈值的情况下，确定第二中心点和第二半径为目标圆形的目标中心点和目标半径。
也就是说，在第一平方和大于第二预设阈值的情况下，即第一中心点和所述第一半径不是目标圆形的目标中心点和目标半径，其中，第二平方和可以理解为第二边缘点到第二中心点的距离与第二半径的差值的平方和。其中，第一预设步长一般选择第一半径的十分之一，即step0＝R0/10，stepX0＝stepY0＝stepR0＝step0，R0为第一半径，step0为第一预设步长，stepX0为横坐标对应的第一预设步长，stepY0为纵坐标对应的第一预设步长，stepR0为半径对应的第一预设步长。
举例来说，以横坐标为例，计算第一中心点的横坐标x＝x0，第一中心点的纵坐标y＝y0，第一中心点的第一半径R＝R0，所有第二边缘点和第一中心点的多个第一距离与第一半径的第一平方和sumX1，在第一平方和大于第二预设阈值的情况下，计算第二中心点的横坐标x＝x0-stepX0，第二中心点的纵坐标y＝y0，第一半径R＝R0下，所有第二边缘点和第二中心点的多个第一距离与第一半径的第二平方和sumX2，在第二平方和小于第二预设阈值的情况下，确定第一半径R为目标半径，第二中心点为目标中心点；在第二平方和小于第二预设阈值的情况下，确定第一半径R为目标半径，第二中心点为目标中心点，计算第三中心点的横坐标x＝x0+stepX0，第三中心点的纵坐标y＝y0，第一半径R＝R0下，所有第二边缘点和第三中心点的多个第一距离与第一半径的第三平方和sumX3，确定在第三平方和是否小于第二预设阈值。进一步的，纵坐标y和半径R的确定方式和横坐标一致。
在一个示例性的实施例中，第二确定模块，用于根据所述第一边缘点的第四坐标位置将所述第一边缘点映射在第一目标区域，其中，所述第一目标区域的像素点的灰度值相同；将所述第一边缘点设置为第三中心点，在所述第一目标区域确定所述第三中心点对应的第一圆形，其中，第一圆形的半径为第三半径；将所述第一圆形对应的像素点的灰度值加一，以确定所述第一目标区域中灰度值最大的像素点。
具体的，确定第一边缘点之后，找到所有第一边缘点的最小外接矩形，矩形对角线长度为L，根据矩形对角线长度确定的目标圆形的半径限制范围，默认最小半径是固定的为3mm，最大第三半径为R＝1.5L，并且设置最大半径不能超过图像采集装置的纵向分辨率的一半Y，如果超过则认为最大第三半径为R＝Y，第三半径值都取整数值。
依据第一边缘点和第三半径R[3:1.5L]做霍夫圆形检测，首先设置一个第一目标区域，第一目标区域中每个像素点的灰度值的初值为0，然后以每一个第一边缘点为圆心，以第三半径为半径得到多个第一圆形，第一圆形扫到的像素点的灰度值加1，找到此第三半径的第一目标区域中灰度值最大的像素点，认为像素点是第三半径下的所有第一边缘点的圆心。
在一个示例性的实施例中，第二确定模块，用于根据第二预设步长将所述第三半径调整为第四半径；根据所述第一边缘点的第四坐标位置将所述第一边缘点映射在第二目标区域，其中，所述第二目标区域的像素点的灰度值相同；将所述第一边缘点设置为第四中心点，以所述第四半径为半径，在所述第二目标区域确定所述第四中心点对应的第二圆形；将所述第二圆形对应的像素点的灰度值加一，以确定所述第二目标区域中灰度值最大的像素点。
也就是说，将第三半径调整为第四半径，依据第一边缘点和第四半径做霍夫圆形检测，首先设置一个第二目标区域，第二目标区域中每个像素点的灰度值的初值为0，然后以每一个第一边缘点为圆心，以第四半径为半径得到多个第二圆形，第二圆形扫到的像素点的灰度值加1，找到第四半径的第二目标区域中灰度值最大的像素点，认为该像素点是第四半径下的所有第一边缘点的圆心。
在一个示例性的实施例中，获取模块，用于确定所述第一目标区域中灰度值最大的像素点和所述第二目标区域中灰度值最大的像素点；在所述第一目标区域的灰度值最大的像素点的灰度值大于所述第二目标区域中灰度值最大的像素点的灰度值的情况下，将所述第一目标区域的最大像素点作为所述第一中心点以及将所述第三半径作为所述第一半径。
即，比较第一目标区域的灰度值最大的像素点和所述第二目标区域中灰度值最大的像素点的灰度值，在所述第一目标区域的灰度值最大的像素点的灰度值大于所述第二目标区域中灰度值最大的像素点的灰度值的情况下，将所述第一目标区域的最大像素点作为所述第一中心点以及将所述第三半径作为所述第一半径；在所述第一目标区域的灰度值最大的像素点的灰度值小于所述第二目标区域中灰度值最大的像素点的灰度值的情况下，将所述第二目标区域的最大像素点作为所述第一中心点以及将所述第四半径作为所述第一半径。
在一个示例性的实施例中，获取模块，还用于获取目标图像中的任一像素点的灰度值，在所述任一像素点的灰度值大于第一预设阈值的情况下，开启检测功能，其中，所述检测功能用于指示检测所述目标图像中是否存在目标对象；在开启检测功能的情况下，遍历目标图像中的每一个像素点，提取目标图像中灰度值大于第一预设阈值的第一边缘点。
具体的，确定每一像素点的灰度值，如果任意一个像素点的灰度值大于第一预设阈值时，开启检测功能，开启检测功能后，首先遍历整个目标图像，提取第一边缘点。具体来说，首先遍历目标图像中的每一个像素点，得到大于第一预设阈值的所有像素点，其次是在大于第一预设阈值的所有像素点中提取第一边缘点，当大于第一预设阈值的所有像素点中任一像素点的上下左右四个像素点有两个是大于第一预设阈值的像素点，则认为第一预设阈值的所有像素点中任一像素点为第一边缘点。
在一个示例性实施例中，第一确定模块，还用于获取第一坐标位置以及多个第二坐标位置中的任一第二坐标位置；根据所述第一坐标位置和所述任一第二坐标位置确定所述第一中心点和任一第二坐标位置对应的第二边缘点的第一距离；计算所述第一距离与所述第一半径的差值的平方值。
也就是说，确定所述第一中心点和任一第二坐标位置对应的第二边缘点的第一距离，并计算第一距离和第一半径的差值的平方值，遍历所有第二边缘点，以确定所有边缘点与第一中心点的所有第一距离，以及所有第一距离和第一半径的差值的平方值，将所有平方值相加，以得到第一平方和。
为了更好的理解上述目标对象的确定方法的过程，以下结合可选实施例对上述目标对象的确定方法流程进行说明，但不用于限定本发明实施例的技术方案。
本发明的实施例还提供了一种存储介质，该存储介质包括存储的程序，其中，上述程序运行时执行上述任一项的方法。
在一个示例性实施例中，在本实施例中，上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序：
S1，获取目标图像中的第一边缘点，并根据所述第一边缘点确定所述目标图像中的目标圆形的第一中心点的第一坐标位置以及所述目标圆形的第一半径，其中，所述第一边缘点的预设方位至少有两个灰度值大于第一预设阈值的像素点；
S2，获取目标图像中的第一边缘点、所述目标图像中的目标圆形的第一中心点的第一坐标位置以及所述目标圆形的第一半径，其中，所述第一边缘点的预设方位有两个灰度值大于第一预设阈值的像素点，所述翻转操作至少包括以下之一：以第一中心点的横坐标为对称轴，将所有的第一边缘点水平翻转；以第一中心点的纵坐标为对称轴，将所有的第一边缘点纵向翻转；
S3，根据所述第一坐标位置和所述多个第二坐标位置分别确定所述第一中心点和所述多个第二边缘点的多个第一距离，以及确定所述多个第一距离与所述第一半径的差值的第一平方和；
S4，在所述第一平方和小于第二预设阈值的情况下，确定所述第一中心点和所述第一半径分别为目标中心点和目标半径，并根据所述第一平方和和所述目标半径计算所述目标圆形的圆形度，在所述圆形度小于第三预设阈值的情况下，确定所述目标圆形为目标对象。
在一个示例性实施例中，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称为ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称为RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。
本发明的实施例还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
在一个示例性实施例中，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。
在一个示例性实施例中，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：
S1，获取目标图像中的第一边缘点，并根据所述第一边缘点确定所述目标图像中的目标圆形的第一中心点的第一坐标位置以及所述目标圆形的第一半径，其中，所述第一边缘点的预设方位至少有两个灰度值大于第一预设阈值的像素点；
S2，获取目标图像中的第一边缘点、所述目标图像中的目标圆形的第一中心点的第一坐标位置以及所述目标圆形的第一半径，其中，所述第一边缘点的预设方位有两个灰度值大于第一预设阈值的像素点，所述翻转操作至少包括以下之一：以第一中心点的横坐标为对称轴，将所有的第一边缘点水平翻转；以第一中心点的纵坐标为对称轴，将所有的第一边缘点纵向翻转；
S3，根据所述第一坐标位置和所述多个第二坐标位置分别确定所述第一中心点和所述多个第二边缘点的多个第一距离，以及确定所述多个第一距离与所述第一半径的差值的第一平方和；
S4，在所述第一平方和小于第二预设阈值的情况下，确定所述第一中心点和所述第一半径分别为目标中心点和目标半径，并根据所述第一平方和和所述目标半径计算所述目标圆形的圆形度，在所述圆形度小于第三预设阈值的情况下，确定所述目标圆形为目标对象。
在一个示例性实施例中，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，在一个示例性实施例中，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种目标对象的确定方法，其特征在于，包括：
获取目标图像中的第一边缘点，并根据所述第一边缘点确定所述目标图像中的目标圆形的第一中心点的第一坐标位置以及所述目标圆形的第一半径，其中，所述第一边缘点的预设方位至少有两个灰度值大于第一预设阈值的像素点；
根据所述第一中心点的第一坐标位置对所述第一边缘点进行翻转操作，得到多个第二边缘点，以及所述多个第二边缘点的多个第二坐标位置，其中，所述多个第二边缘点包括：所述第一边缘点，所述翻转操作至少包括以下之一：以第一中心点的横坐标为对称轴，将所有的第一边缘点水平翻转；以第一中心点的纵坐标为对称轴，将所有的第一边缘点纵向翻转；
根据所述第一坐标位置和所述多个第二坐标位置分别确定所述第一中心点和所述多个第二边缘点的多个第一距离，以及确定所述多个第一距离与所述第一半径的差值的第一平方和；
在所述第一平方和小于第二预设阈值的情况下，确定所述第一中心点和所述第一半径分别为目标中心点和目标半径，并根据所述第一平方和以及所述目标半径计算所述目标圆形的圆形度，在所述圆形度小于第三预设阈值的情况下，确定所述目标圆形为目标对象。
2.根据权利要求1所述的目标对象的确定方法，其特征在于，确定所述多个距离与所述第一半径的差值的第一平方和之后，所述方法包括：
在所述第一平方和大于第二预设阈值的情况下，根据第一预设步长将所述第一坐标位置调整为第二中心点的第三坐标位置，以及将所述第一半径调整为第二半径；
根据所述第三坐标位置和所述多个第二坐标位置分别确定所述第二中心点和所述多个第二边缘点的多个第二距离，以及确定所述多个第二距离与所述第二半径的差值的第二平方和，其中，在所述第二平方和小于第二预设阈值的情况下，确定所述第二中心点和所述第二半径为所述目标圆形的目标中心点和目标半径。
3.根据权利要求1所述的目标对象的确定方法，其特征在于，根据所述第一边缘点确定所述目标图像中的目标圆形的第一中心点的第一坐标位置以及所述目标圆形的第一半径之前，所述方法还包括：
根据所述第一边缘点的第四坐标位置将所述第一边缘点映射在第一目标区域，其中，所述第一目标区域的像素点的灰度值相同；
将所述第一边缘点设置为第三中心点，在所述第一目标区域确定所述第三中心点对应的第一圆形，其中，第一圆形的半径为第三半径；
将所述第一圆形对应的像素点的灰度值加一，以确定所述第一目标区域中灰度值最大的像素点。
4.根据权利要求3所述的目标对象的确定方法，其特征在于，将所述第一边缘点设置为第三中心点，在所述第一目标区域确定所述第三中心点对应的第一圆形之后，所述方法还包括：
根据第二预设步长将所述第三半径调整为第四半径；
根据所述第一边缘点的第四坐标位置将所述第一边缘点映射在第二目标区域，其中，所述第二目标区域的像素点的灰度值相同；
将所述第一边缘点设置为第四中心点，以所述第四半径为半径，在所述第二目标区域确定所述第四中心点对应的第二圆形；
将所述第二圆形对应的像素点的灰度值加一，以确定所述第二目标区域中灰度值最大的像素点。
5.根据权利要求4所述的目标对象的确定方法，其特征在于，将所述第二圆形对应的像素点的灰度值加一，以确定所述第二目标区域中灰度值最大的像素点之后，所述方法还包括：
确定所述第一目标区域中灰度值最大的像素点和所述第二目标区域中灰度值最大的像素点；
在所述第一目标区域的灰度值最大的像素点的灰度值大于所述第二目标区域中灰度值最大的像素点的灰度值的情况下，将所述第一目标区域的最大像素点作为所述第一中心点以及将所述第三半径作为所述第一半径。
6.根据权利要求1所述的目标对象的确定方法，其特征在于，获取目标图像中的第一边缘点，包括：
获取目标图像中的任一像素点的灰度值，在所述任一像素点的灰度值大于第一预设阈值的情况下，开启检测功能，其中，所述检测功能用于指示检测所述目标图像中是否存在目标对象；
在开启检测功能的情况下，遍历目标图像中的每一个像素点，提取目标图像中灰度值大于第一预设阈值的第一边缘点。
7.根据权利要求1所述的目标对象的确定方法，其特征在于，确定所述多个第一距离与所述第一半径的差值的第一平方和，包括：
获取第一坐标位置以及多个第二坐标位置中的任一第二坐标位置；
根据所述第一坐标位置和所述任一第二坐标位置确定所述第一中心点和任一第二坐标位置对应的第二边缘点的第一距离；
计算所述第一距离与所述第一半径的差值的平方值。
8.一种目标对象的确定装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取目标图像中的第一边缘点，并根据所述第一边缘点确定所述目标图像中的目标圆形的第一中心点的第一坐标位置以及所述目标圆形的第一半径，其中，所述第一边缘点的预设方位至少有两个灰度值大于第一预设阈值的像素点；
翻转模块，用于根据所述第一中心点的第一坐标位置对所述第一边缘点进行翻转操作，得到多个第二边缘点，以及所述多个第二边缘点的多个第二坐标位置，其中，所述多个第二边缘点包括：所述第一边缘点，所述翻转操作至少包括以下之一：以第一中心点的横坐标为对称轴，将所有的第一边缘点水平翻转；以第一中心点的纵坐标为对称轴，将所有的第一边缘点纵向翻转；
第一确定模块，用于根据所述第一坐标位置和所述多个第二坐标位置分别确定所述第一中心点和所述多个第二边缘点的多个第一距离，以及确定所述多个第一距离与所述第一半径的差值的第一平方和；
第二确定模块，用于在所述第一平方和小于第二预设阈值的情况下，确定所述第一中心点和所述第一半径分别为目标中心点和目标半径，并根据所述第一平方和和所述目标半径计算所述目标圆形的圆形度，在所述圆形度小于第三预设阈值的情况下，确定所述目标圆形为目标对象。
9.一种计算机可读的存储介质，其特征在于，所述计算机可读的存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时执行上述权利要求1至7任一项中所述的方法。
10.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为通过所述计算机程序执行所述权利要求1至7任一项中所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110983404.7A CN113610881B (zh) | 2021-08-25 | 2021-08-25 | 目标对象的确定方法及装置、存储介质、电子装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110983404.7A CN113610881B (zh) | 2021-08-25 | 2021-08-25 | 目标对象的确定方法及装置、存储介质、电子装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113610881A CN113610881A (zh) | 2021-11-05 |
| CN113610881B true CN113610881B (zh) | 2024-03-01 |
Family
ID=78342024
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110983404.7A Active CN113610881B (zh) | 2021-08-25 | 2021-08-25 | 目标对象的确定方法及装置、存储介质、电子装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113610881B (zh) |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101334263A (zh) * | 2008-07-22 | 2008-12-31 | 东南大学 | 圆形目标的圆心定位方法 |
| WO2014044126A1 (zh) * | 2012-09-21 | 2014-03-27 | Wei Yiqun | 坐标获取装置、实时三维重建系统和方法、立体交互设备 |
| CN111106055A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-05-05 | 上海精测半导体技术有限公司 | 一种晶圆位置确定方法 |
| WO2021012370A1 (zh) * | 2019-07-25 | 2021-01-28 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 瞳孔半径的检测方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN112511725A (zh) * | 2020-10-28 | 2021-03-16 | 广东欧谱曼迪科技有限公司 | 一种内窥镜圈的自动识别方法、装置、存储介质及终端 |
-
2021
- 2021-08-25 CN CN202110983404.7A patent/CN113610881B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101334263A (zh) * | 2008-07-22 | 2008-12-31 | 东南大学 | 圆形目标的圆心定位方法 |
| WO2014044126A1 (zh) * | 2012-09-21 | 2014-03-27 | Wei Yiqun | 坐标获取装置、实时三维重建系统和方法、立体交互设备 |
| WO2021012370A1 (zh) * | 2019-07-25 | 2021-01-28 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 瞳孔半径的检测方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN111106055A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-05-05 | 上海精测半导体技术有限公司 | 一种晶圆位置确定方法 |
| CN112511725A (zh) * | 2020-10-28 | 2021-03-16 | 广东欧谱曼迪科技有限公司 | 一种内窥镜圈的自动识别方法、装置、存储介质及终端 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 李江涛 ; 倪国强 ; 王强 ; 黄光华 ; .一种快速准确识别圆形目标的新算法.激光与红外.2007,(06),全文. * |
| 郭成成 ; 郑守住 ; .一种有效的影像中椭圆形目标提取方法.电子测量技术.2017,(04),全文. * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN113610881A (zh) | 2021-11-05 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109737974B (zh) | 一种3d导航语义地图更新方法、装置及设备 | |
| US11367276B2 (en) | Target detection method and apparatus | |
| JP6710426B2 (ja) | 障害物検出方法及び装置 | |
| CN109391762B (zh) | 一种跟踪拍摄的方法和装置 | |
| CN113345019B (zh) | 一种输电线路通道隐患目标测距方法、设备及介质 | |
| WO2019037088A1 (zh) | 一种曝光的控制方法、装置以及无人机 | |
| CN108320270B (zh) | 一种图像校正方法、装置和存储介质 | |
| CN111680574B (zh) | 一种人脸检测方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| CN109635700B (zh) | 障碍物识别方法、设备、系统及存储介质 | |
| CN107223265B (zh) | 条纹集合查找方法、装置以及系统 | |
| US20200211171A1 (en) | Adhered substance detection apparatus | |
| JP2019052889A (ja) | 画像処理装置 | |
| CN112418038A (zh) | 人体检测方法、装置、电子设备及介质 | |
| CN113610881B (zh) | 目标对象的确定方法及装置、存储介质、电子装置 | |
| CN113888438A (zh) | 图像处理方法、装置及存储介质 | |
| CN110298797B (zh) | 一种基于卷积神经网络的毫米波图像处理方法 | |
| US20200219280A1 (en) | Attachable matter detection apparatus | |
| WO2021056501A1 (zh) | 提取特征点的方法、可移动平台及存储介质 | |
| JP4452793B2 (ja) | 不法投棄箇所検知装置、方法、およびプログラム | |
| JP2005310052A (ja) | 不法投棄箇所検知装置、方法、およびプログラム | |
| CN107977995B (zh) | 一种目标区域的位置检测方法及相关装置 | |
| CN117408935A (zh) | 障碍物检测方法、电子设备和存储介质 | |
| 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 | |
| CN117214966B (zh) | 毫米波安检成像设备的图像映射方法、装置、设备、介质 | |
| CN115953484B (zh) | 探测设备的参数标定方法和装置、存储介质及电子装置 |
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 | ||
| TA01 | Transfer of patent application right | ||
| TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20230829 Address after: Room 201, Building A, Integrated Circuit Design Industrial Park, No. 858, Jianshe 2nd Road, Economic and Technological Development Zone, Xiaoshan District, Hangzhou City, Zhejiang Province, 311200 Applicant after: Zhejiang Huagan Technology Co.,Ltd. Address before: No.1187 Bin'an Road, Binjiang District, Hangzhou City, Zhejiang Province Applicant before: ZHEJIANG DAHUA TECHNOLOGY Co.,Ltd. |
|
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |