[發(fā)明專利]物體形狀評(píng)估方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010971830.4
• 申請(qǐng)日: 2020-09-15
• 公開（公告）號(hào): CN112070101A
• 公開（公告）日: 2020-12-11
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 安達(dá)
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 上海明略人工智能（集團(tuán)）有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/46
• 分類號(hào): G06K9/46;G06K9/38;G06K9/62;G06T7/13
• 代理公司: 北京超成律師事務(wù)所 11646
• 代理人: 孔默

本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N物體形狀評(píng)估方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取待測(cè)物體的二值化灰度圖像，基于調(diào)節(jié)曲線與待測(cè)物體的位置關(guān)系計(jì)算二值化灰度圖像的評(píng)估函數(shù)值。基于調(diào)節(jié)曲線的調(diào)節(jié)步長(zhǎng)調(diào)節(jié)調(diào)節(jié)曲線上的計(jì)算點(diǎn)，調(diào)節(jié)步長(zhǎng)為調(diào)節(jié)曲線的重心的移動(dòng)距離，當(dāng)評(píng)估函數(shù)值小于預(yù)設(shè)評(píng)估閾值時(shí)，基于圓形評(píng)估公式得到待測(cè)物體形狀的評(píng)估結(jié)果。本申請(qǐng)通過(guò)二值化灰度圖像的評(píng)估函數(shù)值與預(yù)設(shè)評(píng)估閾值的關(guān)系來(lái)指導(dǎo)調(diào)節(jié)曲線貼合待測(cè)物體的輪廓，當(dāng)評(píng)估函數(shù)收斂時(shí)，通過(guò)圓形評(píng)估公式對(duì)待測(cè)物體的輪廓的形狀進(jìn)行評(píng)估，能夠?qū)Σ灰?guī)則的待測(cè)物體的輪廓進(jìn)行檢測(cè)，并且不需要訓(xùn)練數(shù)據(jù)，能夠提高物體形狀評(píng)估的效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種物體形狀評(píng)估方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

當(dāng)前對(duì)物體的圓形形狀進(jìn)行檢測(cè)主要采用霍夫變換或者深度學(xué)習(xí)的方法。霍夫變換能夠?qū)^為規(guī)則圓形進(jìn)行檢測(cè)，但是對(duì)于不規(guī)則形狀很難識(shí)別，而且當(dāng)畫面噪音較多時(shí)檢測(cè)效率較低。而深度學(xué)習(xí)的方法需要大量樣本進(jìn)行訓(xùn)練，也存在對(duì)物體進(jìn)行形狀評(píng)估時(shí)效率低的問(wèn)題。

發(fā)明內(nèi)容

本申請(qǐng)的實(shí)施例在于提供一種物體形狀評(píng)估方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，以解決目前方法對(duì)物體進(jìn)行形狀評(píng)估時(shí)效率低的問(wèn)題。

本申請(qǐng)的實(shí)施例提供了一種物體形狀評(píng)估方法，所述方法包括：

獲取待測(cè)物體的二值化灰度圖像；

基于調(diào)節(jié)曲線與所述待測(cè)物體的位置關(guān)系計(jì)算所述二值化灰度圖像的評(píng)估函數(shù)值，所述調(diào)節(jié)曲線用于模擬所述待測(cè)物體的輪廓；

基于所述調(diào)節(jié)曲線的調(diào)節(jié)步長(zhǎng)調(diào)節(jié)所述調(diào)節(jié)曲線上的計(jì)算點(diǎn)，并在調(diào)節(jié)所述調(diào)節(jié)曲線上的計(jì)算點(diǎn)后再次執(zhí)行所述基于調(diào)節(jié)曲線與所述待測(cè)物體的位置關(guān)系計(jì)算所述二值化灰度圖像的評(píng)估函數(shù)值，直至所述評(píng)估函數(shù)值小于預(yù)設(shè)評(píng)估閾值，所述調(diào)節(jié)步長(zhǎng)為所述調(diào)節(jié)曲線的重心的移動(dòng)距離；

當(dāng)所述評(píng)估函數(shù)值小于所述預(yù)設(shè)評(píng)估閾值時(shí)，基于圓形評(píng)估公式得到所述待測(cè)物體形狀的評(píng)估結(jié)果。

在上述實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，通過(guò)二值化灰度圖像的評(píng)估函數(shù)值與預(yù)設(shè)評(píng)估閾值的關(guān)系來(lái)指導(dǎo)調(diào)節(jié)曲線貼合待測(cè)物體的輪廓，當(dāng)評(píng)估函數(shù)值小于預(yù)設(shè)評(píng)估閾值時(shí)即當(dāng)評(píng)估函數(shù)收斂時(shí)，通過(guò)圓形評(píng)估公式對(duì)待測(cè)物體的輪廓的形狀進(jìn)行評(píng)估，能夠?qū)Σ灰?guī)則的待測(cè)物體的輪廓進(jìn)行檢測(cè)，并且不需要訓(xùn)練數(shù)據(jù)，能夠提高物體形狀評(píng)估的效率。

可選地，所述獲取待測(cè)物體的二值化灰度圖像，包括：

獲取所述待測(cè)物體的圖片；

將所述圖片轉(zhuǎn)換為灰度圖像；

對(duì)所述灰度圖像進(jìn)行二值化處理得到所述二值化灰度圖像。

在上述實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，對(duì)所述待測(cè)物體的圖片進(jìn)行二值化處理，能夠?qū)⑺鰣D片中的灰度用兩個(gè)不同的灰度值來(lái)填充，能夠降低所述圖片的數(shù)據(jù)量，提高以所述二值化灰度圖像為基礎(chǔ)進(jìn)行物體形狀評(píng)估的速率。

可選地，所述對(duì)所述灰度圖像進(jìn)行二值化處理得到所述二值化灰度圖像包括：

將所述灰度圖像中所述待測(cè)物體內(nèi)部對(duì)應(yīng)的像素值設(shè)置為第一預(yù)設(shè)值；

將所述灰度圖像中所述待測(cè)物體外部對(duì)應(yīng)的像素值設(shè)置為第二預(yù)設(shè)值；

基于腐蝕算法去除所述二值化后的灰度圖像的噪音得到所述二值化灰度圖像。