[發明專利]一種面向特制量體衣的橢圓精確識別方法在審
| 申請號: | 201910736270.1 | 申請日: | 2019-08-10 |
| 公開(公告)號: | CN111028239A | 公開(公告)日: | 2020-04-17 |
| 發明(設計)人: | 付殿崢;桂珺;黃明陽;董靜雅 | 申請(專利權)人: | 杭州屏行視界信息科技有限公司 |
| 主分類號: | G06T7/11 | 分類號: | G06T7/11;G06T7/136;G06T11/00 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 311000 浙江省杭州市余杭區*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 面向 特制 量體衣 橢圓 精確 識別 方法 | ||
1.一種面向特制量體衣的橢圓精確識別方法,其特征在于:
S1通過手機(平板電腦或其他移動端設備)啟動攝像頭,并對身著特制量體衣的測量者按照一定要求進行拍照,并將照片上傳到服務器或云端服務器;
S2采用語義分割模型對照片進行人像分割;
S3對得到的照片分別進行藍色、黃色和紅色的背景色填充,得到三張處理后的圖片;
S4對圖片進行多閾值灰度處理
S5對圖片進行大津法二值化處理;
S6利用人工智能方法,得到圖片的疑似橢圓區域,并計算每個疑似橢圓區域的輪廓包圍面積S1和擬合橢圓面積S2,保留的疑似橢圓作為備選橢圓;
S7對三張圖中所有的備選橢圓進行篩選,利用這兩個備選橢圓的長軸和中心點信息,利用非極大值抑制法找出局部最大橢圓,同時將較小的橢圓從備選橢圓中刪除,最終剩下的橢圓即為該照片所有的目標橢圓。
2.根據權利要求1所述的識別方法,所述步驟S1的特征在于,
1)測試者必須身著特制量體衣;2)量體衣的主體面料顏色可以為棕色、黑色或其他深顏色,材料為具有彈性緊身特征服裝材料,適合絕大多數人群;由于本算法對干擾圖案、線條具有一定的魯棒性,因而可以在量體衣上適當增加圖案、線條以達到美化效果;3)量體衣上有特殊材料制成的不可伸縮的白色圓作為標記點,圓的直徑在1~5cm之間;白色圓通過特殊制衣工藝永久附著于量體衣表面;算法的魯棒性允許在白色圓內添加logo圖標。
3.根據權利要求1所述的識別方法,所述步驟S3特征在于,
對得到的人像照片分別進行藍色、黃色和紅色的背景色填充,該過程填充了像素色彩樣本,改變了圖片原有的色彩分布;由于填充三種顏色灰度化后具有不同的亮度,在填充亮度較低的圖片中可以較好的識別圖片中光線較暗區域的橢圓,在填充亮度較高的圖片中可以較好的識別圖片中曝光的橢圓;該過程可以保證橢圓的識別過程不受曝光等影響。
4.根據權利要求1所述的識別方法,所述步驟S4征在于,
將圖像用RGB三個分量(R:Red,G:Green,B:Blue)表示,三個分量的表示范圍均為0~255;灰度化后的R=處理前的R*0.3+處理前的G*0.3+處理前的B*0.3;灰度化后的G=處理前的R*0.3+處理前的G*0.3+處理前的B*0.3;灰度化后的B=處理前的R*0.3+處理前的G*0.3+處理前的B*0.3。
5.根據權利要求1所述的識別方法,所述步驟S5征在于,
1)初始閾值T=0,將圖片的總的像素點數記為N;將圖片根據初始閾值分為前景區域A、背景區域B兩個部分,將前景區域和背景區域的像素點數分別記為、,前景區域所占比例,背景區域所占比例;
2)分別計算圖片的整體亮度均值、前景亮度均值及背景區域的亮度均值,其中:、、;
3)計算最大類間方差;
4)閾值在[0,255]內逐步增加,找到使得最大類間方差最小的閾值T即為該圖片的最佳閾值。
6.根據權利要求1所述的識別方法,所述步驟S6在于,利用人工智能方法,得到圖片中疑似橢圓區域和擬合橢圓的長軸、短軸、中心點坐標,使用微積分思想得到疑似橢圓區域的輪廓包圍面積S1,利用橢圓面積公式得到擬合橢圓面積,將的疑似橢圓作為備選橢圓。
7.根據權利要求1所述的識別方法,所述步驟S7在于,
1)求出所有備選橢圓的長軸的平均值,采用遍歷法計算任意兩橢圓圓心之間的距離,當時,將兩個橢圓中長軸較短的橢圓從備選橢圓中刪除;直至所有橢圓圓心之間的距離恒成立時,得到所有目標橢圓;
2)尋找橢圓時,中心思想為非極大值抑制,從而將三張圖片中的重疊橢圓刪除。
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