[發(fā)明專利]一種基于邊緣檢測的拍照找料方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010989599.1
• 申請日: 2020-09-18
• 公開（公告）號: CN112241465A
• 公開（公告）日: 2021-01-19
• 發(fā)明（設計）人: 童大山;謝玉輝
• 申請（專利權(quán)）人: 廣州搜料信息技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06F16/583
• 分類號: G06F16/583;G06T7/13;G06K9/62
• 代理公司: 廣州專理知識產(chǎn)權(quán)代理事務所(普通合伙) 44493
• 代理人: 張鳳

1.一種基于邊緣檢測的拍照找料方法，其特征在于，包括以下：

獲取目標產(chǎn)品的照片圖像作為第一圖像；

掃描所述第一圖像，根據(jù)預設的矩陣算子對所述第一圖像進行邊緣提取得到第二圖像；

掃描所述第二圖像，找尋并計算所述第二圖像的三根相鄰平行線之間的距離，得到兩個距離d1以及d2，記錄d1與d2中的較小值min(d1，d2)以及d1與d2中的較大值max(d1，d2)；

將min(d1，d2)以及max(d1，d2)作為第一圖像的特征元素，并對第一圖像按照特征元素進行聚類處理，找出第一圖像接近的聚類中心x_n；

將第一圖像歸于所述聚類中心x_n所代表的產(chǎn)品，并將所述結(jié)果予以輸出展示。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于邊緣檢測的拍照找料方法，其特征在于，上述用于獲取目標產(chǎn)品的照片圖像的購物平臺為搜料網(wǎng)平臺。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于邊緣檢測的拍照找料方法，其特征在于，上述方法中根據(jù)預設的矩陣算子對所述第一圖像進行邊緣提取得到第二圖像具體包括以下，

步驟210、設定一個4×4的矩陣算子Q、第一閾值T作為匹配偏差控制閾值、空數(shù)組Ci用于存儲待填充的的點以及搜索標記flag＝false；

步驟220、通過矩陣算子Q對第一圖像的二值圖像進行區(qū)域搜索匹配，判斷匹配到的區(qū)域S的中心點P為0，且是否成立，若成立則判斷區(qū)域S為區(qū)域圖案；

步驟230、以P為種子點，通過四連通算法找到與區(qū)域S相關(guān)聯(lián)的邊界點，并判斷邊界點的相關(guān)搜索標記flag是否滿足預設，如果是則判斷該邊界點卻為區(qū)域S的邊界，若否則將該邊界點保存至Ci中，并將該邊界點的搜索標記更新為flag＝true并轉(zhuǎn)至步驟220重新搜索匹配；

步驟240、將Ci中所有點的像素值更新為背景色，并獲取第二圖像。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于邊緣檢測的拍照找料方法，其特征在于，上述方法中掃描所述第二圖像，找尋所述第二圖像中的相鄰平行線，得到兩個距離d1以及d2的方法包括以下：

首先確定第二圖像的放置方向，自上而下對第二圖像進行掃描，獲取掃描的灰度跳變峰值，并判斷灰度跳變峰值是否大于第二閾值，若是則判斷第二圖像的放置方向吻合，計算灰度跳變峰值大于第二閾值的相鄰的3個坐標之間的距離作為d1以及d2，如果灰度跳變峰值不大于第二閾值，則將第二圖像由中心點轉(zhuǎn)動第一角度a，重新進行掃描直到得到d1以及d2。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于邊緣檢測的拍照找料方法，其特征在于，上述方法中將min(d1，d2)以及max(d1，d2)作為第一圖像的特征元素，并對第一圖像按照特征元素進行聚類處理，找出第一圖像接近的聚類中心x_n具體包括以下：

其中聚類的方式采用模糊聚類，首先以標準規(guī)格的每個型號的物料共同作為樣本空間Y，Y＝{Y1，Y2，Y3...，Yn}；

將樣本空間Y的樣本點分為c類，c為大于1的整數(shù)，設vi(i＝1,2,…,c)為每個聚類的中心，U_j是第j個樣本對第i類的隸厲度函數(shù)，目標函數(shù)J(U,V)定義為：

其中，U＝[u_ik](i＝1,2,...,c；k＝1,2,...,n)為隸屬度矩陣且滿足以下式子：

d_ik是第k個樣本到第i類的歐式距離，定義為：

d_ik²＝||x_k-v_i||²

根據(jù)以上對樣本空間Y聚類得到樣本空間的各個聚類中心形成的數(shù)據(jù)集{X1，X2，X3，...，Xn}以及相應的聚類中心Xn的數(shù)據(jù)特征，所述數(shù)據(jù)特征與d1以及d2相對應；

找出第一圖像接近的聚類中心x_n。