CN115002432A - 一种投影设备及避障投影方法 - Google Patents

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CN115002432A CN202210600617.1A CN202210600617A CN115002432A CN 115002432 A CN115002432 A CN 115002432A CN 202210600617 A CN202210600617 A CN 202210600617A CN 115002432 A CN115002432 A CN 115002432A
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李彩凤
卢善好
唐高明
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Abstract

本申请一些实施例中提供一种投影设备及避障投影方法,通过获取投影图像,基于颜色参数对投影图像执行障碍物目标和光斑目标的轮廓检测,得到障碍物轮廓坐标集和光斑轮廓坐标集,根据障碍物轮廓坐标集和光斑轮廓坐标集,获取光斑目标相对于障碍物目标的重合度;根据障碍物轮廓坐标集和光斑轮廓坐标集,获取光斑目标相对于障碍物目标的重合度;如果重合度大于预设重合度阈值,删除障碍物轮廓坐标集中的障碍物目标对应的障碍物轮廓坐标;基于删除后的障碍物轮廓坐标集,确定非障碍物区域,以及根据非障碍物区域控制光机将播放内容投射至投影区域。解决投影设备出现障碍物检测失败或障碍物检测后投影区域面积小,降低用户使用体验的问题投影区域。

Description

一种投影设备及避障投影方法
技术领域
本申请涉及显示设备技术领域,尤其涉及一种投影设备及避障投影方法。
背景技术
投影设备是一种可以将图像或视频投射到屏幕上的显示设备。投影设备可以将特定颜色的激光光线通过光学透镜组件的折射作用,投射到投影区域中并形成具体影像。但是,如果投影区域中存在障碍物,基于障碍物的遮挡会导致投影影像显示于障碍物上,影响投影图像的完整性。
因此,需要投影设备在投影区域内进行障碍物检测。如果检测到投影区域中存在障碍物,则避开障碍物进行投影。但是,由于进行障碍物检测的过程中受环境变化影响较大,导致检测结果不稳定,例如,当投影区域中存在光斑(亮斑和/或暗斑)时,投影设备可能会将光斑误识别为障碍物,使得障碍物检测后投影区域面积小,不满足用户的投影需求,降低用户的使用体验。
发明内容
本申请一些实施例中提供了一种投影设备及避障投影方法,以解决投影设备出现障碍物检测失败或障碍物检测后投影区域面积小,降低用户的使用体验的问题。
一方面,本申请一些实施例中提供一种投影设备,包括:光机,被配置为将播放内容投射至投影面中的投影区域;相机,被配置为拍摄所述投影面中投影图像;控制器,被配置为:响应于用户输入的投影指令,获取所述投影图像;基于颜色参数对所述投影图像执行障碍物目标和光斑目标的轮廓检测,得到障碍物轮廓坐标集和光斑轮廓坐标集,所述颜色参数包括亮度参数、色调参数以及饱和度参数;根据所述障碍物轮廓坐标集和所述光斑轮廓坐标集,获取所述光斑目标相对于所述障碍物目标的重合度;如果所述重合度大于预设重合度阈值,删除所述障碍物轮廓坐标集中的所述障碍物目标对应的障碍物轮廓坐标;基于删除后的所述障碍物轮廓坐标集,确定非障碍物区域,以及根据所述非障碍物区域控制所述光机将播放内容投射至投影区域。
另一方面,本申请的一些实施例中还提供一种避障投影方法,应用于投影设备,所述投影设备包括光机、相机以及控制器,所述避障投影方法包括:响应于用户输入的投影指令,获取所述相机拍摄的投影面中投影图像;基于颜色参数对所述投影图像执行障碍物目标和光斑目标的轮廓检测,得到障碍物轮廓坐标集和光斑轮廓坐标集,所述颜色参数包括亮度参数、色调参数以及饱和度参数;根据所述障碍物轮廓坐标集和所述光斑轮廓坐标集,获取所述光斑目标相对于所述障碍物目标的重合度;如果所述重合度大于预设重合度阈值,删除所述障碍物轮廓坐标集中的所述障碍物目标对应的障碍物轮廓坐标;基于删除后的所述障碍物轮廓坐标集,确定非障碍物区域,以及根据所述非障碍物区域控制所述光机将播放内容投射至投影区域。
由以上技术方案可知,本申请提供一种投影设备及避障投影方法,通过获取投影图像,基于颜色参数对投影图像执行障碍物目标和光斑目标的轮廓检测,得到障碍物轮廓坐标集和光斑轮廓坐标集,根据障碍物轮廓坐标集和光斑轮廓坐标集,获取光斑目标相对于障碍物目标的重合度;根据所述障碍物轮廓坐标集和所述光斑轮廓坐标集,获取所述光斑目标相对于所述障碍物目标的重合度;如果重合度大于预设重合度阈值,删除障碍物轮廓坐标集中的障碍物目标对应的障碍物轮廓坐标;基于删除后的障碍物轮廓坐标集,确定非障碍物区域,以及根据非障碍物区域控制光机将播放内容投射至投影区域。解决投影设备出现障碍物检测失败或障碍物检测后投影区域面积小,降低用户使用体验的问题投影区域。
附图说明
为了更清楚地说明本申请的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,对于本领域普通技术人员而言,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为本申请实施例中投影设备投影摆放状态示意图;
图2为本申请实施例中投影设备光路示意图;
图3为本申请实施例中投影设备的电路架构示意图;
图4为本申请实施例中投影设备结构示意图;
图5为本申请实施例中投影设备的镜头结构示意图;
图6为本申请实施例中投影设备的距离传感器和相机结构示意图;
图7为本申请实施例中投影设备实现显示控制的系统框架示意图;
图8为本申请实施例中投影设备进行避障投影的流程示意图;
图9为本申请实施例中障碍物集合以及轮廓层级的示意图;
图10为本申请实施例中更新障碍物轮廓坐标集的流程示意图;
图11为本申请实施例中投影区域变化的示意图;
图12为本申请实施例中更新障碍物轮廓坐标集的流程示意图;
图13为本申请实施例中矩形网格和非障碍物区域的示意图;
图14为本申请实施例中重组HSV图像的流程示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的和实施方式更加清楚,下面将结合本申请示例性实施例中的附图,对本申请示例性实施方式进行清楚、完整地描述,显然,描述的示例性实施例仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。
需要说明的是,本申请中对于术语的简要说明,仅是为了方便理解接下来描述的实施方式,而不是意图限定本申请的实施方式。除非另有说明,这些术语应当按照其普通和通常的含义理解。
本申请中说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”等是用于区别类似或同类的对象或实体,而不必然意味着限定特定的顺序或先后次序,除非另外注明。应该理解这样使用的用语在适当情况下可以互换。
术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖但不排他的包含,例如,包含了一系列组件的产品或设备不必限于清楚地列出的所有组件,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些产品或设备固有的其他组件。
术语“模块”是指任何已知或后来开发的硬件、软件、固件、人工智能、模糊逻辑或硬件或/和软件代码的组合,能够执行与该元件相关的功能。
本申请实施例可以应用于各种类型的投影设备。下文中将以投影设备为例,对投影设备以及自动调焦方法进行阐述。
投影设备是一种可以将图像或视频投射到屏幕上的设备,投影设备可以通过不同的接口同计算机、广电网络、互联网、VCD(Video Compact Disc:视频高密光盘)、DVD(Digital Versatile Disc Recordable:数字化视频光盘)、游戏机、DV等相连接播放相应的视频信号。投影设备广泛应用于家庭、办公室、学校和娱乐场所等。
图1示出了本申请一实施例投影设备的摆放状态示意图,图2示出了本申请一实施例投影设备光路示意图。
在一些实施例中,参考图1-2,本申请提供的一种投影设备包括投影屏幕1和投影设备2。投影屏幕1固定于第一位置上,投影设备2放置于第二位置上,使得其投影出的画面与投影屏幕1吻合。投影设备包括激光光源100,光机200,镜头300,投影介质400。其中,激光光源100为光机200提供照明,光机200对光源光束进行调制,并输出至镜头300进行成像,投射至投影介质400形成投影图像。
在一些实施例中,投影设备2的激光光源100包括激光器组件110和光学镜片组件120,激光器组件110发出的光束可透过光学镜片组件120进而为光机200提供照明。其中,例如,光学镜片组件120需要较高等级的环境洁净度、气密等级密封;而安装激光器组件的腔室可以采用密封等级较低的防尘等级密封,以降低密封成本。
在一些实施例中,投影设备2的光机200可实施为包括蓝色光机、绿色光机、红色光机,还可以包括散热系统、电路控制系统等。需要说明的是,在一些实施例中,投影设备2的发光部件还可以通过LED光源实现。
图3示出了本申请一实施例投影设备的电路架构示意图。在一些实施例中,该投影设备2可以包括显示控制电路10、激光光源20、至少一个激光器驱动组件30以及至少一个亮度传感器40,该激光光源20可以包括与至少一个激光器驱动组件30一一对应的至少一个激光器。其中,该至少一个是指一个或多个,多个是指两个或两个以上。
基于该电路架构,投影设备2可以实现自适应调整。例如,通过在激光光源20的出光路径中设置亮度传感器40,使亮度传感器40可以检测激光光源的第一亮度值,并将第一亮度值发送至显示控制电路10。
该显示控制电路10可以获取每个激光器的驱动电流对应的第二亮度值,并在确定该激光器的第二亮度值与该激光器的第一亮度值的差值大于差值阈值时,确定该激光器发生COD故障;则显示控制电路可以调整激光器的对应的激光器驱动组件的电流控制信号,直至该差值小于等于该差值阈值,从而消除该蓝色激光器的COD故障;该投影设备2能够及时消除激光器的COD故障,降低激光器的损坏率,提高投影设备2的图像显示效果。
图4示出了本申请一实施例投影设备的结构示意图。
在一些实施例中,该投影设备2中的激光光源20可以包括独立设置的蓝色激光器201、红色激光器202和绿色激光器203,该投影设备2也可以称为三色投影设备,蓝色激光器201、红色激光器202和绿色激光器203均为模块轻量化(Mirai Console Loader,MCL)封装激光器,其体积小,利于光路的紧凑排布。
在一些实施例中,控制器包括中央处理器(Central Processing Unit,CPU),视频处理器,音频处理器,图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU),RAM Random AccessMemory,RAM),ROM(Read-Only Memory,ROM),用于输入/输出的第一接口至第n接口,通信总线(Bus)等中的至少一种。
在一些实施例中,投影设备2启动后可以直接进入上次选择的信号源的显示界面,或者信号源选择界面,其中信号源可以是预置的视频点播程序,还可以是HDMI接口,直播电视接口等中的至少一种,用户选择不同的信号源后,投影机可以显示从不同信号源获得的内容。
在一些实施例中,投影设备2可以配置相机,用于和投影设备2协同运行,以实现对投影过程的调节控制。例如,投影设备2配置的相机可具体实施为3D相机,或双目相机;在相机实施为双目相机时,具体包括左相机以及右相机;双目相机可获取投影设备2对应的幕布,即投影面所呈现的图像及播放内容,该图像或播放内容由投影设备2内置的光机200进行投射。
其中,相机可以用于拍摄投影面中显示的图像,可以是摄像头。摄像头可以包括镜头组件,镜头组件中设有感光元件和透镜。透镜通过多个镜片对光线的折射作用,使景物的图像的光能够照射在感光元件上。感光元件可以根据摄像头的规格选用基于电荷耦合器件或互补金属氧化物半导体的检测原理,通过光感材料将光信号转化为电信号,并将转化后的电信号输出成图像数据。
图5示出了在一些实施例中投影设备2的镜头结构示意图。为了支持投影设备2的自动调焦过程,如图5所示,投影设备2的镜头300还可以包括光学组件310和驱动马达320。其中,光学组件310是由一个或多个透镜组成的透镜组,可以对光机200发射的光线进行折射,使光机200发出的光线能够透射到投影面上,形成透射内容影像。
光学组件310可以包括镜筒以及设置在镜筒内的多个透镜。根据透镜位置是否能够移动,光学组件310中的透镜可以划分为移动镜片311和固定镜片312,通过改变移动镜片311的位置,调整移动镜片311和固定镜片312之间的距离,改变光学组件310整体焦距。因此,驱动马达320可以通过连接光学组件310中的移动镜片311,带动移动镜片311进行位置移动,实现自动调焦功能。
需要说明的是,本申请部分实施例中所述的调焦过程是指通过驱动马达320改变移动镜片311的位置,从而调整移动镜片311相对于固定镜片312之间的距离,即调整像面位置,因此光学组件310中镜片组合的成像原理,所述调整焦距实则为调整像距,但就光学组件310的整体结构而言,调整移动镜片311的位置等效于调节光学组件310的整体焦距调整。
当投影设备2与投影面之间相距不同距离时,需要投影设备2的镜头调整不同的焦距从而在投影面上透射清晰的图像。而在投影过程中,投影设备2与投影面的间隔距离会受用户的摆放位置的不同而需要不同的焦距。因此,为适应不同的使用场景,投影设备2需要调节光学组件310的焦距。
图6示出了在一些实施例中距离传感器和相机结构示意图。如图6所示,投影设备2还可以内置或外接相机700,相机700可以对投影设备2投射的画面进行图像拍摄,以获取投影图像。投影设备2再通过对投射内容图像进行清晰度检测,确定当前镜头焦距是否合适,并在不合适时进行焦距调整。基于相机700拍摄的投影图像进行自动调焦时,投影设备2可以通过不断调整镜头位置并拍照,并通过对比前后位置图片的清晰度找到调焦位置,从而将光学组件中的移动镜片311调整至合适的位置。例如,控制器500可以先控制驱动马达320将移动镜片311调焦起点位置逐渐移动至调焦终点位置,并在此期间不断通过相机700获取投影图像。再通过对多个投影图像进行清晰度检测,确定清晰度最高的位置,最后控制驱动马达320将移动镜片311从调焦终端调整到清晰度最高的位置,完成自动调焦。
图7示出了本申请一实施例投影设备实现显示控制的系统框架示意图。
在一些实施例中,投影设备2具备长焦微投的特点,其控制器通过预设算法可对投影光图像进行显示控制,以实现显示画面自动梯形校正、自动入幕、自动避障、自动调焦以及防射眼等功能。
在一些实施例中,投影设备2配置有陀螺仪传感器;设备在移动过程中,陀螺仪传感器可感知位置移动并主动采集移动数据;然后通过系统框架层将已采集数据发送至应用程序服务层,支撑用户界面交互、应用程序交互过程中所需应用数据,采集数据还可用于控制器在算法服务实现中的数据调用。
在一些实施例中,投影设备2配置有飞行时间传感器,在飞行时间传感器采集到相应数据后,所述数据将被发送至服务层对应的飞行时间服务;上述飞行时间服务获取数据后,将采集数据通过进程通信框架发送至应用程序服务层,数据将用于控制器的数据调用、用户界面、程序应用等交互使用。
在一些实施例中,投影设备2配置的相机700可以是双目相机、深度相机或3D相机等;相机700采集数据将发送至摄像头服务,然后由摄像头服务将采集图像数据发送至进程通信框架和/或投影设备校正服务;所述投影设备校正服务可接收摄像头服务发送的相机采集数据,控制器针对所需实现的不同功能可在算法库中调用对应的控制算法。
在一些实施例中,通过进程通信框架、与应用程序服务进行数据交互,然后经进程通信框架将计算结果反馈至校正服务;校正服务将获取的计算结果发送至投影设备2操作系统,以生成控制信令,并将控制信令发送至光机200控制驱动以控制光机200工况、实现显示图像的自动校正。
在一些实施例中,当检测到图像校正指令时,投影设备2可以对投影图像进行校正。对于投影图像的校正,可预先创建距离、水平夹角及偏移角之间的关联关系。然后投影设备2中的控制器通过获取光机200至投影面的当前距离,结合所属关联关系确定该时刻光机200与投影面的夹角,实现投影图像校正。其中,所述夹角具体实施为光机200中轴线与投影面的夹角。
在一些实施例中,投影设备2自动完成校正后重新调焦,控制器将检测自动调焦功能是否开启;当自动调焦功能未开启时,控制器将结束自动调焦业务;当自动调焦功能开启时,投影设备2将通过中间件获取飞行时间传感器的检测距离进行计算。
控制器根据获取的距离查询预设的映射表,以获取投影设备2的焦距;然后中间件将获取焦距设置到投影设备2的光机200;其中,中间件为一系列关于调焦控制过程的应用程序。光机200以上述焦距进行发出激光后,摄像头将执行拍照指令;控制器根据获取的拍摄图像、评价函数,判定投影设备2的调焦过程是否完成。
如果判定结果符合预设完成条件,则控制自动调焦流程结束;如果判定结果不符合预设完成条件,中间件将微调投影设备2光机200的焦距参数,例如可以预设步长逐渐微调焦距,并将调整的焦距参数再次设置到光机200;从而实现反复拍照、清晰度评价步骤,最终通过清晰度对比找到最优焦距完成自动调焦。
在一些实施例中,当用户开启投影设备2后,投影设备2可以将用户预先设置好的内容投射到投影面中,所述投影面可以是墙面或者幕布,投影面中可以显示出投影图像,以供用户进行观看。
在一些实施例中,通过使用自动避障算法,投影设备2可以进行障碍物检测,进而可识别幕布。并利用投影变化,将投影图像校正至幕布内显示,实现与幕布边沿对齐的效果。
然而,如果投影设备2不具备避障功能时,就会出现障碍物检测失败的情况。如果投影设备2具备避障功能,由于进行障碍物检测的过程中受环境变化影响较大,例如,当投影区域中存在光斑(亮斑和/或暗斑)时,投影设备可能会将光斑误识别为障碍物,导致检测结果不稳定,使得障碍物检测后投影区域面积小,不满足用户的投影需求,降低用户的使用体验。
为此,本申请一些实施例中提出了一种投影设备2,所述投影设备2可以包括光机200、相机700和控制器。其中,光机200用于将播放内容投射至投影面中的投影区域,投影面可以是墙面或者幕布。相机700用于拍摄投影面中的投影图像。以解决用户在使用投影设备2的移动过程,投影设备2出现障碍物检测失败或障碍物检测后投影区域面积小的问题。
以下结合图8对本申请一些实施例提供的避障投影的过程进行进一步阐述。
在一些实施例中,图8示出了本申请实施例中投影设备进行避障投影的流程示意图。如图8所示,当用户输入投影指令,投影设备2的控制器响应于接收到的投影指令,可以获取投影图像并自动对投影图像进行障碍物检测,并通过障碍物检测结果确定投影区域中不存在障碍物后投射投影图像,从而实现自动避障功能。也就是说,如果投影区域中存在障碍物,投影设备2在执行避障过程之前的投影区域与完成避障过程的投影区域是不同的。具体可以设置为,投影设备2接收到投影指令,响应于接收到的投影指令,开启自动避障功能。投影指令是指用于触发投影设备2自动进行避障过程的控制指令。
在一些实施例中,投影指令可以是用户主动输入的指令。例如,在接通投影设备2的电源后,投影设备2可以在投影面中的投影区域上投射出图像。此时,用户可以按下投影设备2中预先设置的自动避障开关,或投影设备2配套遥控器上的自动避障按键,使投影设备2开启自动避障功能,自动对投影区域进行障碍物检测。
在一些实施例中,控制器响应于投影指令,控制光机200投射白色图卡至投影面中的投影区域。在投射白色图卡之后,控制相机700拍摄投影面图像。由于相机700拍摄的投影面图像的图像区域大于投影区域的图像区域。因此,为了获取投影区域的图像即投影图像,控制器可以基于相机700拍摄的投影图像,计算得到投影区域的四个角点与四个边缘中点在光机200坐标系下的坐标值。并基于坐标值拟合平面获取投影面与光机200的夹角关系。根据夹角关系获取四个角点与四个边缘中点在投影面的世界坐标系中的对应坐标。获取白色图卡在光机坐标系下的坐标与投影面对应点的坐标,可计算得到单应性矩阵。最后,通过单应性矩阵将投影区域的四个角点与四个边缘中点在光机坐标系下的坐标值转换为对应在相机坐标系下的坐标值。以根据四个角点与四个边缘中点在相机坐标系下的坐标值确定投影区域在投影面图像中的位置和区域面积。
在一些实施例中,控制器在对投影图像执行障碍物的轮廓检测的过程中,基于投影图像采用图像轮廓检测算法得到多轮廓区域信息。其中,多轮廓区域信息包括障碍物轮廓坐标集。障碍物轮廓坐标集用于表征多个障碍物轮廓坐标构成的集合。并根据障碍物轮廓坐标集获取障碍物集合,障碍物集合包括至少一个障碍物以及对应的轮廓层级;轮廓层级用于表征障碍物之间的外包或内嵌关系。需要说明的是,在执行障碍物的轮廓检测之前,控制器需将投影面图像的四边坐标剔除,以防止投影面图像的四边坐标对轮廓检测产生影响。
在一些实施例中,障碍物对应的轮廓层级可以用轮廓参数表示。例如,轮廓参数包括后一个轮廓、前一个轮廓、子轮廓、父轮廓的索引编号。如果障碍物的轮廓参数中没有对应的索引编号,则将索引编号赋值为负数(如用-1表示)。
下面示例性对轮廓参数进行解释。
如果轮廓A包含轮廓B、轮廓C、轮廓D,则轮廓A即为父轮廓;轮廓B、轮廓C、轮廓D均为轮廓A的子轮廓。如果轮廓C的轮廓位置在轮廓B的顶部位置,则轮廓C为轮廓B的前一轮廓,同理,轮廓B为轮廓C的后一轮廓。
图9示出了本申请实施例中障碍物集合以及轮廓层级的示意图。参见图9,示例性的,障碍物集合包括轮廓1、轮廓2、轮廓2a、轮廓3和轮廓4五个闭合轮廓。其中,轮廓1、轮廓2是最外层轮廓,即为同一等级关系,设为0级。轮廓2a是轮廓2的子轮廓,即轮廓2a为一个等级,设为1级。轮廓3和轮廓4是轮廓2a的子轮廓,即轮廓3、轮廓4处于一个等级,设为2级。因此,对于轮廓2的轮廓参数表征为[-1,1,2a,-1]。
在一些实施例中,控制器根据轮廓层级对障碍物集合进行筛选,可以得到障碍物集;其中,障碍物集包括至少一个轮廓层级为最外层的障碍物。也就是说,如果多个障碍物之间的轮廓关系存在外包或内嵌关系,只需提取出最外层轮廓对应的障碍物即可。目的是在实现避障功能的过程中,如果规避了最外层轮廓对应的障碍物,即使存在相对于最外层轮廓对应内嵌轮廓的障碍物也会同样被规避。示例性的,继续参见图9,从轮廓1、轮廓2、轮廓2a、轮廓3和轮廓4五个闭合轮廓中筛选等级为0的轮廓,即为最外层轮廓。进而,根据最外层轮廓生成障碍物集。其中,障碍物集包括轮廓1和轮廓2。
在一些实施例中,参见图10,控制器可以根据投影图像的图像面积对障碍物集进行更新,以根据更新后的障碍物集确定非障碍物区域。其中,确定非障碍物区域具体包括,S101:控制器在根据投影图像的图像面积更新障碍物集时,可以获取障碍物集中每个障碍物对应的中心坐标、宽度和高度。根据中心坐标、宽度和高度计算得到障碍物对应的障碍物面积;S102:如果障碍物面积小于预设的面积阈值,则删除障碍物集中的该障碍物面积小于预设的面积阈值的障碍物;S103:控制器根据更新后的障碍物集,更新障碍物轮廓坐标集,更新后的障碍物轮廓坐标集中包括更新后的障碍物集中的各障碍物对应的轮廓坐标。
示例性的,障碍物集包括轮廓1和轮廓2。根据轮廓1和轮廓2对应的中心坐标、宽度和高度计算得到轮廓1对应的轮廓1区域面积以及轮廓2对应的轮廓2区域面积。例如:轮廓1区域面积占用5个像素点,轮廓2区域面积占用30个像素点,面积阈值为25个像素点。可见,轮廓1对应的区域面积小于面积阈值。此时将障碍物集中的轮廓1删除,以完成对障碍物集的更新。
在一些实施例中,控制器在对投影图像执行障碍物的轮廓检测时,可以将投影图像进行灰度处理,得到灰度图像,利用边缘检测算法提取灰度图像中的边缘坐标,并对边缘坐标执行去除噪声处理,得到去除噪声后的边缘坐标。利用阈值二值化算法分割去除噪声后的图像,即基于灰度图像中颜色值大于所述颜色阈值的像素点,生成前景图像,基于灰度图像中颜色值小于或等于颜色阈值的像素点,生成后景图像,其中,像素点的颜色值是用于表征像素点特征的综合属性,像素点的颜色值基于像素点的RGB值、亮度、灰度等计算得到,障碍物对应的图像分布在前景图像上,后景图像是投影图像的背景画面,因此,可以根据前景图像执行所述障碍物目标和所述光斑目标的轮廓检测。
在一些实施例中,控制器在控制执行去除噪声处理的过程中,首先对边缘坐标进行膨胀算法操作。即依次读取边缘坐标中的像素点坐标并设置结构元素和卷积核阈值,其中,结构元素为3×3的结构元素如卷积核。将全部像素点坐标与卷积核进行卷积计算,得到第一卷积结果。如果第一卷积结果大于卷积阈值,则将该像素点设置为1,反之为0。这样,在使用该卷积核依次遍历图像中的像素点时,若卷积核中出现数值为1时,即将边缘坐标中对应的卷积核原点位置的像素点赋值为1,反之为0。因此,通过膨胀算法可以将纤细的图像边缘部分完成闭合。
需要说明的是,结构元素可以是3×3、5×5等不同尺寸比例的结构图。本申请仅以3×3的结构图,以及将像素点赋值为0或1作为示例。可根据具体的计算逻辑和算法参数自行设置结构元素以及对像素点赋值。
控制器可以控制对膨胀后的图像进行腐蚀算法操作。具体为:将膨胀后的像素点坐标与卷积核进行卷积计算,得到第二卷积结果。当第二卷积结果中的像素点均为1时,则令膨胀后的像素点为1,反之为0。进而完成去除膨胀后像素点坐标中的噪声污点。同时,可以在平滑较大物体的边界的同时不会明细改变较大物体的面积。
在一些实施例中,参见图11,由于环境光的影响在投影面中会形成的光斑,控制器在对投影图像执行障碍物的轮廓检测的过程中会出现将光斑误检测为障碍物,因此,生成的障碍物集不但包括位于光机和投影面之间的,会对投影面造成遮挡的障碍物,还包括投影面中的光斑,对应的障碍物轮廓坐标集不但包括障碍物轮廓坐标,还包括光斑轮廓坐标集,从而造成投影区域面积过小的问题,因此,为了避免投影面中的光斑对障碍物轮廓检测的影响,可以根据障碍物轮廓坐标集和光斑轮廓坐标集,获取光斑目标相对于障碍物目标的重合度;并基于重合度大于预设的重合阈值,删除障碍物轮廓坐标集中的障碍物目标对应的障碍物轮廓坐标,以根据更新后的障碍物轮廓坐标确定投影区域。
在一些实施例中,光斑包括明斑,明斑是由于光线的折射在投影面中形成的,呈现为发光样式,光斑轮廓坐标集包括明斑轮廓坐标,由于明斑的亮度通常大于一定的数值,因此,控制器可以基于前景图像中各像素点的颜色值识别明斑。
控制器在对投影图像执行光斑目标的轮廓检测时,可以获取转换为灰度图像的前景图像,遍历前景图像中每一个像素点的颜色值,将各像素点的颜色值与预设的亮度阈值对比,基于前景图像中颜色值大于预设的亮度阈值的像素点,获取明斑图像,对明斑图像执行去噪声处理,得到去除噪声后的明斑图像,利用轮廓检测算法检测去除噪声后的明斑图像,可以得到具有最高轮廓层级的明斑图像中的明斑轮廓坐标。
其中,控制器对明斑图像执行去噪声处理的过程可以参照前述控制器在执行障碍物的轮廓检测时对障碍物的轮廓坐标执行去噪声处理的过程,控制器对明斑图像执行最高层级的轮廓对应的轮廓检测的过程可以参照前述对障碍物执行最高层级的轮廓对应的轮廓检测的过程,再此不做赘述。
在一些实施例中,光斑还包括暗斑,暗斑是由于光线被遮挡在投影面中形成的,呈现为阴影样式,光斑轮廓坐标集包括暗斑轮廓坐标,控制器可以对投影图像执行光斑目标的轮廓检测,获取投影图像中暗斑对应的暗斑轮廓坐标。
控制器在对投影图像执行光斑目标的轮廓检测时,可以获取由投影图像转换到HSV色彩空间的HSV投影图像。HSV投影图像中每一个像素点均对应有亮度参数V、色调参数H和饱和度参数S,控制器可以利用Ostu算法(最大类间方差算法)或迭代法,基于HSV投影图像中每一个像素点的亮度参数V、色调参数H和饱和度参数S计算HSV投影图像的阴影阈值,用差异值算法,根据所述HSV投影图像中像素点的亮度参数、色调参数以及饱和度参数计算各像素点的差异值分量M,其中,
Figure BDA0003669109930000091
控制器遍历每一个像素点,获取差异值分量M大于阴影阈值的像素点,利用形态学闭运算和差异值分量M大于阴影阈值的像素点可以得到暗斑图像,对暗斑图像执行去噪声处理,得到去除噪声后的暗斑图像,利用轮廓检测算法检测去除噪声后的暗斑图像,可以得到具有最高轮廓层级的暗斑图像中的暗斑轮廓坐标。
其中,控制器对暗斑图像执行去噪声处理的过程可以参照前述控制器在执行障碍物的轮廓检测时对障碍物的轮廓坐标执行去噪声处理的过程,控制器对暗斑图像执行最高层级的轮廓对应的轮廓检测的过程可以参照前述对障碍物执行最高层级的轮廓对应的轮廓检测的过程,再此不做赘述。
在一些实施例中,参见图12,为本申请实施例中更新障碍物轮廓坐标集的流程示意图。控制器在获取明斑轮廓坐标和暗斑轮廓坐标后,可以调取障碍物轮廓坐标集并执行如下步骤:S121:根据障碍物轮廓坐标集,获取障碍物目标;S122:根据明斑轮廓坐标集,获取明斑目标;S123:计算明斑目标相对于障碍物目标的第一重合度;S124:如果第一重合度大于预设的重合阈值,将与明斑目标之间的第一重合度大于预设的重合阈值的障碍物目标对应的障碍物轮廓坐标从障碍物轮廓坐标集中删除;S125:根据暗斑轮廓坐标集,获取暗斑目标;S126:计算暗斑目标相对于障碍物目标的第二重合度;S127:如果第二重合度大于预设的重合阈值,将与暗斑目标之间的第二重合度大于预设的重合阈值的障碍物目标对应的障碍物轮廓坐标从障碍物轮廓坐标集中删除,以完成对障碍物轮廓坐标集的更新。
在一些实施例中,控制器可以基于更新后的障碍物轮廓坐标集,确定投影图像中的非障碍物区域。其中,非障碍物区域为投影图像中除障碍物对应的区域之外的区域。在一些可实现方式中,控制器获取障碍物轮廓坐标集中每个障碍物对应的障碍物轮廓坐标以及投影图像对应的图像坐标集。在图像坐标集中移除障碍物轮廓坐标,以根据移除障碍物轮廓坐标后的图像坐标集确定非障碍物区域,通常,非障碍物区域为多边形区域。
在一些实施例中,控制器在非障碍物区域中可以提取预投射区域,预投射区域为在非障碍物区域内的矩形区域,控制器根据提取的预投射区域和相机的拍摄参数计算投影面中的投影区域,以及控制光机将播放内容投射至所述投影区域。
图13示出了本申请实施例中矩形网格和非障碍物区域的示意图。参见图13,控制器可以获取投影图像的角点坐标,其中,角点坐标为投影图像四个顶点和/或四边中点对应的坐标。基于角点坐标构造矩形网格,矩形网格包括M×N个网格。接着,遍历全部网格,判断每个网格和非障碍物区域的包含关系。如果网格位于非障碍物区域中,则将该网格的网格标识赋值为1。如果网格不位于非障碍物区域中,则将该网格的网格标识赋值为0。
控制器可以在矩形网格中查找由网格标识为1的网格构成的矩形区域,并将矩形区域确定为预投射区域。进而,根据相机700的拍摄参数将投影图像中的预投射区域转换至投影面中的投影区域,并控制光机200将播放内容投射至投影区域中,实现自动避障功能。
为了使用户能看到更多的播放内容从而提高用户的使用体验,控制器在矩形网格中查找由网格标识为1的网格构成的矩形区域过程中,应查找由网格标识为1的网格构成的最大矩形区域,即获取非障碍物区域中最大的矩形区域。在一些可实现方式中,遍历全部由网格标识为1的网格构成的矩形区域,得到每个矩形区域的像素点个数。提取像素点个数最多的矩形区域,基于具有最多像素点个数的矩形区域的边界坐标,确定预投射区域。
在一些实施例中,为了避免出现预投射区域的区域面积过小影响用户的观看体验,控制器在获取非障碍物区域中的矩形区域后,可以通过计算矩形区域的区域面积与投影图像的图像面积的面积比值,并设定面积阈值。如果面积比值大于面积阈值,说明矩形区域的区域面积满足区域面积条件,则将矩形区域确定为预投射区域。
需要说明的是,为了确保非障碍物区域是否符合用户实际环境和用户视觉机制,控制器在确定预投射区域时,如果查找的最大的矩形区域数量为多个,则在多个最大的矩形区域中提取以投影图形的中心点为扩展基线的矩形区域,以根据提取的矩形区域计算面积比值。
在一些实施例中,如果面积比值小于面积阈值,即非障碍物区域中最大的矩形区域的区域面积相对于投影图像的图像面积较小。控制器则执行更新非障碍物区域的过程。并在更新后的非障碍物区域中再次提取预投射区域,以根据预投射区域确定投影面中的投影区域。
在一些实施例中,为了提高投影图像的成像质量,控制器可以通过调整投影画面的亮度优化投影图像的画面质量,使得调整后的投影画面的亮度分布更为均匀。
在一些实施例中,参见图14,控制器可以执行如下步骤以调整投影画面,S141:控制器可以获取由投影画面转换到HSV色彩空间的HSV投影图像,其中,HSV投影图像中每一个像素点均对应有亮度参数V、色调参数H和饱和度参数S;S142:控制器可以对HSV投影图像中各像素点的亮度参数执行高斯函数卷积处理,得到各像素点对应的亮度分量;S143:控制器可以对亮度分量执行伽马函数处理,得到目标亮度参数;S144:控制器基于目标亮度参数、色调参数H和饱和度参数S,重组HSV投影图像,以调整HSV投影图像的亮度。
在一些实施例中,控制器可以获取由投影画面转换到灰度空间的灰度图像,并基于灰度图像中每一个像素点的亮度值,计算灰度图像的亮度平均值。以及,控制器可以控制将灰度图像分割为预设数量的图像区域,基于各图像区域中每一个像素点的亮度值,计算各图像区域的亮度平均值。控制器基于灰度图像的亮度平均值与图像区域的亮度平均值的差值,调整图像区域中每一个像素点的亮度值,其中,所述图像区域中每一个像素点的亮度值的调整幅度可以相同,也可以不同,以使调整后的各图像区域中像素点的亮度值对应的平均值与灰度图像的亮度平均值相等。
上述控制器对投影画面的亮度进行优化的方法仅为本申请示例性的提出的,本申请不对调整投影画面的亮度的方法做具体限制,在其他实施例中,控制器还可以利用自适应局部直方图均衡化算法直接对投影画面执行优化处理,使得优化后的投影画面的亮度分布更为均匀,提升画面质量。
在一些实施例中,本申请提出一种避障投影方法,应用于投影设备,投影设备包括光机、相机以及控制器,避障投影方法包括:
响应于用户输入的投影指令,获取相机拍摄的投影面中投影图像;基于颜色参数对投影图像执行障碍物目标和光斑目标的轮廓检测,得到障碍物轮廓坐标集和光斑轮廓坐标集,颜色参数包括亮度参数、色调参数以及饱和度参数;根据障碍物轮廓坐标集和光斑轮廓坐标集,获取光斑目标相对于障碍物目标的重合度;如果重合度大于预设重合度阈值,删除障碍物轮廓坐标集中的障碍物目标对应的障碍物轮廓坐标;基于删除后的障碍物轮廓坐标集,确定非障碍物区域,以及根据非障碍物区域控制光机将播放内容投射至投影区域。
在一些实施例中,基于颜色参数对投影图像执行障碍物目标和光斑目标的轮廓检测步骤前,可以对投影图像进行灰度处理,得到灰度图像;利用边缘检测算法提取灰度图像中的边缘坐标;对边缘坐标执行去除噪声处理,得到去除噪声后的边缘坐标;基于边缘坐标位置上的像素点的颜色值,计算颜色阈值;基于灰度图像中颜色值大于颜色阈值的像素点,生成前景图像,以根据前景图像执行障碍物目标和光斑目标的轮廓检测。
在一些实施例中,利用边缘检测算法提取灰度图像中的边缘坐标之前,可以基于灰度图像中像素点的亮度值,计算灰度图像的亮度平均值;将灰度图像分割为预设数量的图像区域,基于图像区域中每一个像素点的亮度值,计算图像区域的亮度平均值;基于灰度图像的亮度平均值与图像区域的亮度平均值的差值,调整图像区域中每一个像素点的亮度值。
在一些实施例中,得到灰度图像包括:将投影图像转换到HSV色彩空间,得到HSV投影图像;对HSV投影图像的亮度参数执行高斯函数卷积处理,得到亮度分量;对亮度分量执行伽马函数处理,得到目标亮度参数;基于目标亮度参数,调整HSV投影图像的亮度;对调整后的HSV投影图像进行灰度处理,得到灰度图像。
在一些实施例中,得到障碍物轮廓坐标集包括:根据障碍物轮廓坐标集获取障碍物集,障碍物集包括至少一个轮廓层级为最外层的障碍物,轮廓层级用于表征障碍物之间的外包或内嵌关系;获取障碍物集中的障碍物的中心坐标、宽度和高度;根据中心坐标、宽度和高度计算障碍物对应的障碍物面积;
如果所述障碍物面积小于预设的面积阈值,则删除所述障碍物集中的所述障碍物;
根据更新后的所述障碍物集,更新所述障碍物轮廓坐标集。
在一些实施例中,光斑目标包括明斑,光斑轮廓坐标集包括明斑轮廓坐标,基于颜色参数对投影图像执行障碍物目标和光斑目标的轮廓检测,包括:基于前景图像中颜色值大于预设的亮度阈值的像素点,获取明斑图像;对明斑图像执行去噪声处理,得到去除噪声后的明斑图像;利用轮廓检测算法检测去除噪声后的明斑图像,得到明斑图像中的明斑轮廓坐标。
在一些实施例中,光斑目标包括暗斑,光斑轮廓坐标集包括暗斑轮廓坐标,基于颜色参数对投影图像执行障碍物目标和光斑目标的轮廓检测,包括:将投影图像转换到HSV色彩空间,得到HSV投影图像;利用最大类间方差算法,根据HSV投影图像中像素点的亮度参数、色调参数以及饱和度参数计算HSV投影图像的阴影阈值;利用差异值算法,根据HSV投影图像中像素点的亮度参数、色调参数以及饱和度参数计算像素点的差异值分量;基于HSV投影图像中差异值分量大于阴影阈值的像素点,获取暗斑图像;利用轮廓检测算法检测暗斑图像,得到暗斑图像中的暗斑轮廓坐标。
在一些实施例中,删除障碍物轮廓坐标集中的障碍物目标对应的障碍物轮廓坐标,还包括:如果检测到明斑目标相对于障碍物目标的重合度大于预设的重合阈值,则将与明斑目标之间的重合度大于预设的重合阈值的障碍物目标对应的障碍物轮廓坐标从障碍物轮廓坐标集中删除;以及,如果检测到暗斑目标相对于障碍物目标的重合度大于预设的重合阈值,则将与暗斑目标之间的重合度大于预设的重合阈值的障碍物目标对应的障碍物轮廓坐标从障碍物轮廓坐标集中删除。
在一些实施例中,根据非障碍物区域控制光机将播放内容投射至投影区域步骤中,包括:获取非障碍物区域中的矩形区域以及矩形区域中的像素点个数;基于具有最大像素点个数的矩形区域的边界坐标,确定预投射区域;根据预投射区域和相机的拍摄参数计算投影面中的投影区域,以及控制光机将播放内容投射至投影区域。
本说明书中各个实施例之间相同相似的部分互相参照即可,在此不再赘述。
本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明实施例中的技术可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解,本发明实施例中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,该计算机软件产品可以存储在存储介质中,如ROM/RAM、磁碟、光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分的方法。
最后应说明的是:以上各实施例仅用以说明本申请的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述各实施例对本申请进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围。
为了方便解释,已经结合具体的实施方式进行了上述说明。但是,上述示例性的讨论不是意图穷尽或者将实施方式限定到上述公开的具体形式。根据上述的教导,可以得到多种修改和变形。上述实施方式的选择和描述是为了更好地解释原理以及实际的应用,从而使得本领域技术人员更好的使用实施方式以及适于具体使用考虑的各种不同的变形的实施方式。

Claims (10)

1.一种投影设备,其特征在于,包括:
光机,被配置为将播放内容投射至投影面中的投影区域;
相机,被配置为拍摄所述投影面中投影图像;
控制器,被配置为:
响应于用户输入的投影指令,获取所述投影图像;
基于颜色参数对所述投影图像执行障碍物目标和光斑目标的轮廓检测,得到障碍物轮廓坐标集和光斑轮廓坐标集,所述颜色参数包括亮度参数、色调参数以及饱和度参数;
根据所述障碍物轮廓坐标集和所述光斑轮廓坐标集,获取所述光斑目标相对于所述障碍物目标的重合度;
如果所述重合度大于预设重合度阈值,删除所述障碍物轮廓坐标集中的所述障碍物目标对应的障碍物轮廓坐标;
基于删除后的所述障碍物轮廓坐标集,确定非障碍物区域,以及根据所述非障碍物区域控制所述光机将播放内容投射至投影区域。
2.根据权利要求1所述的投影设备,其特征在于,所述基于颜色参数对所述投影图像执行障碍物目标和光斑目标的轮廓检测步骤前,所述控制器还被配置为:
对所述投影图像进行灰度处理,得到灰度图像;
利用边缘检测算法提取所述灰度图像中的边缘坐标;
对所述边缘坐标执行去除噪声处理,得到去除噪声后的所述边缘坐标;
基于所述边缘坐标位置上的像素点的颜色值,计算颜色阈值;
基于所述灰度图像中颜色值大于所述颜色阈值的像素点,生成前景图像,以根据所述前景图像执行所述障碍物目标和所述光斑目标的轮廓检测。
3.根据权利要求2所述的投影设备,其特征在于,所述利用边缘检测算法提取所述灰度图像中的边缘坐标步骤之前,所述控制器被配置为:
基于所述灰度图像中像素点的亮度值,计算所述灰度图像的亮度平均值;
将所述灰度图像分割为预设数量的图像区域,基于所述图像区域中每一个像素点的亮度值,计算所述图像区域的亮度平均值;
基于所述灰度图像的亮度平均值与所述图像区域的亮度平均值的差值,调整所述图像区域中每一个像素点的亮度值。
4.根据权利要求2所述的投影设备,其特征在于,所述得到灰度图像步骤中,所述控制器被配置为:
将所述投影图像转换到HSV色彩空间,得到HSV投影图像;
对所述HSV投影图像的亮度参数执行高斯函数卷积处理,得到亮度分量;
对所述亮度分量执行伽马函数处理,得到目标亮度参数;
基于所述目标亮度参数,调整所述HSV投影图像的亮度;
对调整后的HSV投影图像进行灰度处理,得到灰度图像。
5.根据权利要求2所述的投影设备,其特征在于,所述得到障碍物轮廓坐标集步骤中,所述控制器还被配置为:
根据所述障碍物轮廓坐标集获取障碍物集,所述障碍物集包括至少一个轮廓层级为最外层的障碍物,所述轮廓层级用于表征所述障碍物之间的外包或内嵌关系;
获取所述障碍物集中的所述障碍物的中心坐标、宽度和高度;
根据所述中心坐标、宽度和高度计算所述障碍物对应的障碍物面积;
如果所述障碍物面积小于预设的面积阈值,则删除所述障碍物集中的所述障碍物;
根据更新后的所述障碍物集,更新所述障碍物轮廓坐标集。
6.根据权利要求5所述的投影设备,其特征在于,所述光斑目标包括明斑,所述光斑轮廓坐标集包括明斑轮廓坐标,所述基于颜色参数对所述投影图像执行障碍物目标和光斑目标的轮廓检测步骤中,所述控制器还被配置为:
基于所述前景图像中颜色值大于预设的亮度阈值的像素点,获取明斑图像;
对所述明斑图像执行去噪声处理,得到去除噪声后的所述明斑图像;
利用轮廓检测算法检测所述去除噪声后的所述明斑图像,得到所述明斑图像中的所述明斑轮廓坐标。
7.根据权利要求5所述的投影设备,其特征在于,所述光斑目标包括暗斑,所述光斑轮廓坐标集包括暗斑轮廓坐标,所述基于颜色参数对所述投影图像执行障碍物目标和光斑目标的轮廓检测步骤中,所述控制器还被配置为:
将所述投影图像转换到HSV色彩空间,得到HSV投影图像;
利用最大类间方差算法,根据所述HSV投影图像中像素点的亮度参数、色调参数以及饱和度参数计算所述HSV投影图像的阴影阈值;
利用差异值算法,根据所述HSV投影图像中像素点的亮度参数、色调参数以及饱和度参数计算所述像素点的差异值分量;
基于所述HSV投影图像中差异值分量大于所述阴影阈值的像素点,获取暗斑图像;
利用轮廓检测算法检测所述暗斑图像,得到所述暗斑图像中的所述暗斑轮廓坐标。
8.根据权利要求6或7所述的投影设备,其特征在于,所述删除所述障碍物轮廓坐标集中的所述障碍物目标对应的障碍物轮廓坐标步骤中,所述控制器被配置为:
如果检测到所述明斑目标相对于所述障碍物目标的重合度大于预设的重合阈值,则将与所述明斑目标之间的重合度大于预设的重合阈值的所述障碍物目标对应的障碍物轮廓坐标从所述障碍物轮廓坐标集中删除;以及,
如果检测到所述暗斑目标相对于所述障碍物目标的重合度大于预设的重合阈值,则将与所述暗斑目标之间的重合度大于预设的重合阈值的所述障碍物目标对应的障碍物轮廓坐标从所述障碍物轮廓坐标集中删除。
9.根据权利要求1所述的投影设备,其特征在于,所述根据所述非障碍物区域控制所述光机将播放内容投射至投影区域步骤中,所述控制器还被配置为:
获取所述非障碍物区域中的矩形区域以及所述矩形区域中的像素点个数;
基于具有最大像素点个数的矩形区域的边界坐标,确定所述预投射区域;
根据所述预投射区域和所述相机的拍摄参数计算所述投影面中的投影区域,以及控制所述光机将播放内容投射至所述投影区域。
10.一种避障投影方法,其特征在于,应用于投影设备,所述投影设备包括光机、相机以及控制器,所述避障投影方法包括:
响应于用户输入的投影指令,获取所述相机拍摄的投影面中投影图像;
基于颜色参数对所述投影图像执行障碍物目标和光斑目标的轮廓检测,得到障碍物轮廓坐标集和光斑轮廓坐标集,所述颜色参数包括亮度参数、色调参数以及饱和度参数;
根据所述障碍物轮廓坐标集和所述光斑轮廓坐标集,获取所述光斑目标相对于所述障碍物目标的重合度;
如果所述重合度大于预设重合度阈值,删除所述障碍物轮廓坐标集中的所述障碍物目标对应的障碍物轮廓坐标;
基于删除后的所述障碍物轮廓坐标集,确定非障碍物区域,以及根据所述非障碍物区域控制所述光机将播放内容投射至投影区域。
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