[發明專利]一種基于圖像邊緣特征的餐具識別方法

在審

• 申請號: 201811007921.5
• 申請日: 2018-08-31
• 公開（公告）號: CN109447083A
• 公開（公告）日: 2019-03-08
• 發明（設計）人: 陳曉鵬;楊德順
• 申請（專利權）人: 廣州市派客樸食信息科技有限責任公司
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06Q50/12
• 代理公司: 廣州致信偉盛知識產權代理有限公司 44253
• 代理人: 伍嘉陵

1.一種基于圖像邊緣特征的餐具識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

（1）對所有的模板餐具的邊緣特征信息進行提取并保存；

（2）設定相關參數；

（3）對錄入圖像進行預處理；

（4）提取餐具圖像邊緣特征；

（5）將錄入圖像的邊緣特征與模板的邊緣特征進行參數匹配，得出結果。

2.根據權利要求1所述的一種基于圖像邊緣特征的餐具識別方法，其特征在于，步驟（2）的相關參數為匹配最小得分和匹配貪婪系數，設定匹配最小得分為0.7-0.9，優選為0.75；設定匹配貪婪系數為0.55-0.7，優選為0.6。

3.根據權利要求1所述的一種基于圖像邊緣特征的餐具識別方法，其特征在于，步驟（3）預處理包括以下步驟：

（31）對圖像進行灰度轉換；

（32）對圖像進行均值濾波；

（33）使用核大小為3的Canny算子對圖像進行邊緣提取。

4.根據權利要求3所述的一種基于圖像邊緣特征的餐具識別方法，其特征在于，步驟（32）中均值濾波的核大小在3*3、5*5、7*7之間，優選3*3。

5.根據權利要求3所述的一種基于圖像邊緣特征的餐具識別方法，其特征在于，步驟（33）中高閾值范圍為60-150，優選為60；低閾值范圍為40-90，優選為40。

6.根據權利要求1所述的一種基于圖像邊緣特征的餐具識別方法，其特征在于，步驟（4）使用Sobel算子對圖像進行X方向和Y方向的邊緣特征提取，其中Sobel算子的核大小范圍為3、5、7，優選為5。

7.根據權利要求1所述的一種基于圖像邊緣特征的餐具識別方法，其特征在于，步驟（5）還包括以下步驟：

（51）選擇模板餐具；

（52）選擇模板餐具的某個角度；

（53）判斷是否遍歷完當前模板餐具的全部角度，若是則返回步驟（51），否則進入步驟（54）；

（54）在餐具圖像的中心選定中心區域；

（55）在中心區域選擇匹配中心點；

（56）判斷是否遍歷完全部匹配中心點，若是則返回步驟（52），否則進入步驟（57）；

（57）將當前模板餐具角度的相對特征點坐標映射為餐具圖像的絕對坐標；

（58）特征點作相關系數匹配，得出當前特征點的匹配得分，并累加到總得分；

（59）判斷是否貪婪匹配點，若是則進入步驟（510），否則進入步驟（511）；

（510）判斷目前平均得分是否低于最小得分，若是則返回步驟（55），否則返回步驟（58）；

（511）判斷是否匹配完全部特征點，若是則進入步驟（512），否則返回步驟（58）；

（512）記錄當前得分；

（513）判斷是否歷遍所有循環，若是則進入步驟（514），否則返回步驟（55）；

（514）返回記錄中最高分所對應餐具型號。

8.根據權利要求7所述的一種基于圖像邊緣特征的餐具識別方法，其特征在于，步驟（54）中的中心區域大小可選自15*15、20*20、25*25，優選為20*20。

9.根據權利要求7所述的一種基于圖像邊緣特征的餐具識別方法，其特征在于，步驟（55）中的選擇匹配中心點是從中心區域的左上角坐標開始，以左上角的坐標作為匹配中心點。