一種圖像中球體定位方法及系統(tǒng)與流程

本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種圖像中球體定位方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

圓球作為一種各向?qū)ΨQ的物體，它在平面圖像中的投影成像同樣是具有各向?qū)ΨQ幾何性質(zhì)的圖形，基于球體的這一特征，在越來(lái)越多的應(yīng)用中，比如無(wú)人機(jī)定位，都利用球體在圖像中進(jìn)行定位。

現(xiàn)有技術(shù)中，在圖像中識(shí)別圓形的算法中使用較多的是霍夫圓變換，它是通過(guò)在極坐標(biāo)系下的參數(shù)空間中的“投票”原則，來(lái)決策一個(gè)像素點(diǎn)是否位于一個(gè)圓上，最終選取投票值最高的像素點(diǎn)為圓心所在的點(diǎn)。但該方法存在如下弊端：該方法是在未知圓半徑的情況下，需要遍歷圖像中的像素點(diǎn)來(lái)獲取一個(gè)關(guān)于圓心的點(diǎn)坐標(biāo)和半徑大小的投票圖，因此要進(jìn)行大量的像素點(diǎn)運(yùn)算，運(yùn)算量大，會(huì)耗費(fèi)內(nèi)存資源。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是提供一種圖像中球體定位方法及系統(tǒng)，與現(xiàn)有方法相比可降低運(yùn)算量，減少內(nèi)存消耗。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

一種圖像中球體定位方法，包括：

在對(duì)拍攝的圖像進(jìn)行預(yù)處理獲得的二值化圖像中，提取連通域的輪廓，獲得輪廓集合；

遍歷所述輪廓集合，排除其中輪廓周長(zhǎng)小于第一預(yù)設(shè)值的輪廓；

遍歷剩余輪廓，排除其中不滿足第一預(yù)設(shè)條件的輪廓，所述第一預(yù)設(shè)條件為輪廓的最小外接矩形的對(duì)角線與一邊夾角的正切值和余切值均在第一預(yù)設(shè)范圍內(nèi)，所述第一預(yù)設(shè)范圍為以1為基值的偏差范圍；

遍歷剩余輪廓，排除其中不滿足第二預(yù)設(shè)條件的輪廓，所述第二預(yù)設(shè)條件為輪廓的最小外包圓中心點(diǎn)與最小外接矩形中心點(diǎn)的歐幾里德距離在第二預(yù)設(shè)范圍內(nèi)；

遍歷剩余輪廓，求取剩余各輪廓的擬合橢圓，根據(jù)擬合橢圓的離心率篩選出表征球體在圖像中對(duì)應(yīng)圓的輪廓，根據(jù)篩選出的輪廓在圖像中定位出球體。

可選地，所述第一預(yù)設(shè)值為c0，c0＝2πr+δ，其中，r表示場(chǎng)景圖像中可識(shí)別的最小圓的半徑，δ表示誤差值。

可選地，所述輪廓的最小外接矩形為沿圖像水平方向的最小外接矩形。

可選地，所述根據(jù)擬合橢圓的離心率篩選出表征球體在圖像中對(duì)應(yīng)圓的輪廓，包括：

篩選出擬合橢圓的離心率大于第二預(yù)設(shè)值的輪廓，作為表征球體在圖像中對(duì)應(yīng)圓的輪廓。

可選地，對(duì)拍攝的圖像進(jìn)行預(yù)處理包括：

將拍攝的圖像的顏色空間從rgb顏色模式轉(zhuǎn)換到hsv顏色模式，獲得s通道圖像，場(chǎng)景中設(shè)置的球體顏色為與白色對(duì)比明顯的純色；

對(duì)獲得的圖像進(jìn)行二值化處理，獲得球體區(qū)域與背景區(qū)域區(qū)分出的二值化圖像。

可選地，在所述對(duì)獲得的圖像進(jìn)行二值化處理之后還包括：

對(duì)二值化處理后的圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)開(kāi)運(yùn)算處理。

一種圖像中球體定位系統(tǒng)，包括：

輪廓提取模塊，用于在對(duì)拍攝的圖像進(jìn)行預(yù)處理獲得的二值化圖像中，提取連通域的輪廓，獲得輪廓集合；

第一輪廓篩選模塊，用于遍歷所述輪廓集合，排除其中輪廓周長(zhǎng)小于第一預(yù)設(shè)值的輪廓；

第二輪廓篩選模塊，用于遍歷剩余輪廓，排除其中不滿足第一預(yù)設(shè)條件的輪廓，所述第一預(yù)設(shè)條件為輪廓的最小外接矩形的對(duì)角線與一邊夾角的正切值和余切值均在第一預(yù)設(shè)范圍內(nèi)，所述第一預(yù)設(shè)范圍為以1為基值的偏差范圍；

第三輪廓篩選模塊，用于遍歷剩余輪廓，排除其中不滿足第二預(yù)設(shè)條件的輪廓，所述第二預(yù)設(shè)條件為輪廓的最小外包圓中心點(diǎn)與最小外接矩形中心點(diǎn)的歐幾里德距離在第二預(yù)設(shè)范圍內(nèi)；

定位模塊，用于遍歷剩余輪廓，求取剩余各輪廓的擬合橢圓，根據(jù)擬合橢圓的離心率篩選出表征球體在圖像中對(duì)應(yīng)圓的輪廓，根據(jù)篩選出的輪廓在圖像中定位出球體。

由上述技術(shù)方案可知，本發(fā)明所提供的圖像中球體定位方法及系統(tǒng)，對(duì)拍攝的圖像進(jìn)行預(yù)處理，獲得二值化圖像，在獲得的二值化圖像中提取連通域的輪廓，獲得待篩選的輪廓集合；遍歷輪廓集合，基于圓的幾何特征過(guò)濾掉其中不滿足要求的非圓輪廓；最后，通過(guò)求取剩余各輪廓的擬合橢圓，根據(jù)輪廓擬合橢圓的離心率篩選出表征球體在圖像中對(duì)應(yīng)圓的輪廓，進(jìn)而根據(jù)篩選出的輪廓在圖像中定位出球體。

本發(fā)明圖像中球體定位方法及系統(tǒng)，通過(guò)在預(yù)處理得到的二值化圖像中提取獲得輪廓，首先利用圓的幾何特征，將其中的非圓輪廓排除，這樣在后續(xù)對(duì)輪廓進(jìn)行擬合橢圓的運(yùn)算中，可以避免對(duì)非圓輪廓等無(wú)關(guān)輪廓的擬合橢圓運(yùn)算，從而降低了運(yùn)算量，降低運(yùn)算開(kāi)銷。因此本發(fā)明圖像中球體定位方法及系統(tǒng)，可降低運(yùn)算量，減少內(nèi)存消耗。

附圖說(shuō)明

為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見(jiàn)地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種圖像中球體定位方法的流程圖；

圖2為本發(fā)明實(shí)施例中輪廓的最小外接矩形的示意圖；

圖3為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種圖像中球體定位系統(tǒng)的示意圖。

具體實(shí)施方式

為了使本技術(shù)領(lǐng)域的人員更好地理解本發(fā)明中的技術(shù)方案，下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都應(yīng)當(dāng)屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

請(qǐng)參考圖1，本發(fā)明實(shí)施例提供的一種圖像中球體定位方法，包括步驟：

s10：在對(duì)拍攝的圖像進(jìn)行預(yù)處理獲得的二值化圖像中，提取連通域的輪廓，獲得輪廓集合。

本實(shí)施例方法中，對(duì)拍攝到的場(chǎng)景圖像首先進(jìn)行預(yù)處理，得到使球體區(qū)域與背景區(qū)域區(qū)分出的二值化圖像。

優(yōu)選的，本實(shí)施例方法中，在場(chǎng)景中設(shè)置的球體為顏色與白色對(duì)比明顯的純色球體，作為待識(shí)別球體，作為標(biāo)識(shí)物，這樣球體顏色具有較高飽和度，在后續(xù)對(duì)圖像預(yù)處理后能夠使球體與背景明顯區(qū)分出，有助于對(duì)球體的定位。

其中，對(duì)拍攝到的場(chǎng)景圖像進(jìn)行預(yù)處理，具體包括：

s100：將拍攝的圖像的顏色空間從rgb顏色模式轉(zhuǎn)換到hsv顏色模式，獲得s通道圖像，場(chǎng)景中設(shè)置的球體顏色為與白色對(duì)比明顯的純色。

選擇作為標(biāo)識(shí)物的球體的顏色為與白色對(duì)比明顯的純色，使球體顏色具有較高飽和度，在將拍攝的場(chǎng)景圖像的顏色空間轉(zhuǎn)換到hsv顏色模式，在提取的s通道圖像中球體與背景區(qū)域能夠?qū)Ρ让黠@，在對(duì)s通道圖像進(jìn)行二值化處理后，在二值化圖像中球體區(qū)域與背景區(qū)域能夠明顯區(qū)分出，使得能更加準(zhǔn)確地提取球體圖像的圓形輪廓。

rgb顏色模式中是以紅、綠、藍(lán)三原色譜描述顏色，一種顏色是由紅(r)、綠(g)、藍(lán)(b)三個(gè)顏色通道成分的疊加。在hsv顏色模型中，以色調(diào)(h)、飽和度(s)和明度(v)描述顏色。其中，飽和度s表示顏色接近光譜色的程度。一種顏色可以看成是某種光譜色與白色混合的結(jié)果。其中光譜色所占的比例越大，顏色接近光譜色的程度就越高，顏色飽和度也就越高，顏色越飽和。

s101：對(duì)獲得的圖像進(jìn)行二值化處理，獲得球體區(qū)域與背景區(qū)域區(qū)分出的二值化圖像。

在對(duì)獲得的s通道圖像進(jìn)行二值化處理時(shí)，可相應(yīng)設(shè)定閾值。例如，在二值化處理過(guò)程中，當(dāng)像素點(diǎn)灰度高于閾值時(shí)，則該像素點(diǎn)的值置為255，否則該像素點(diǎn)的值置為0。通過(guò)二值化處理可以使圖像中對(duì)應(yīng)球體的圓形區(qū)域與背景區(qū)域區(qū)分出。

優(yōu)選的，本實(shí)施例方法中，在對(duì)獲得的圖像進(jìn)行二值化處理后，對(duì)圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)開(kāi)運(yùn)算處理。

形態(tài)學(xué)運(yùn)算是針對(duì)二值圖象依據(jù)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)(mathematicalmorphology)的集合論方法進(jìn)行的圖像處理方法。形態(tài)學(xué)開(kāi)運(yùn)算是指對(duì)圖像先腐蝕后膨脹的處理過(guò)程，腐蝕是一種消除邊界點(diǎn)，使邊界向內(nèi)部收縮的過(guò)程?？梢杂脕?lái)消除小且無(wú)意義的物體；膨脹是將與物體接觸的所有背景點(diǎn)合并到該物體中，使邊界向外部擴(kuò)張的過(guò)程?？梢杂脕?lái)填補(bǔ)物體中的空洞。

本實(shí)施例方法中通過(guò)對(duì)二值化處理后的圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)開(kāi)運(yùn)算處理，可以消除圖像中小物體、在纖細(xì)點(diǎn)處分離物體，平滑較大物體的邊界同時(shí)并不明顯改變其面積。

對(duì)上述處理后得到的圖像，在圖像中提取連通域的輪廓，獲得由一系列輪廓組成的輪廓集合。

本實(shí)施例方法中，首先利用圓的幾何特征，將提取的輪廓集合中周長(zhǎng)不滿足要求的輪廓，以及非圓輪廓過(guò)濾掉。具體的篩選過(guò)程至少包括以下幾個(gè)步驟，包括：

s11：遍歷所述輪廓集合，排除其中輪廓周長(zhǎng)小于第一預(yù)設(shè)值的輪廓。

通過(guò)本步驟首先將提取的輪廓中簡(jiǎn)單細(xì)小的干擾輪廓排除。

這里，輪廓周長(zhǎng)指描述輪廓的像素點(diǎn)的數(shù)目。通過(guò)該步驟，將輪廓集合中周長(zhǎng)小于預(yù)設(shè)值α的輪廓排除。

第一預(yù)設(shè)值α的最大取值與場(chǎng)景圖像中可識(shí)別的最小圓的半徑有關(guān)。設(shè)場(chǎng)景圖像中可識(shí)別的最小圓的半徑為r，一個(gè)輪廓的周長(zhǎng)為c0，c0＝2πr+δ，δ為誤差。在實(shí)際應(yīng)用中受噪聲影響，生成的圓形輪廓并不能完美擬合一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)圓而是一個(gè)橢圓，本方法中經(jīng)實(shí)驗(yàn)得出δ≈-r。設(shè)定α≈c0-r＝(2π-1)r，當(dāng)滿足α≈c0-r＝(2π-1)r時(shí)，可以有效排除簡(jiǎn)單細(xì)小的干擾輪廓。但對(duì)于圖像中周長(zhǎng)大于預(yù)設(shè)值的非圓輪廓，通過(guò)該步驟不能過(guò)濾掉。

s12：遍歷剩余輪廓，排除其中不滿足第一預(yù)設(shè)條件的輪廓，所述第一預(yù)設(shè)條件為輪廓的最小外接矩形的對(duì)角線與一邊夾角的正切值和余切值均在第一預(yù)設(shè)范圍內(nèi)，所述第一預(yù)設(shè)范圍為以1為基值的偏差范圍。

在拍攝場(chǎng)景不是極度的光照不均勻的情況下，球體在圖像中的投影成像保持為圓，會(huì)保持各向?qū)ΨQ性，因此在本步驟中利用圓的幾何特征對(duì)提取輪廓進(jìn)行篩選，將其中的非圓輪廓等無(wú)關(guān)輪廓過(guò)濾掉。

對(duì)于圖像中存在的非圓輪廓，主要分為以下幾種：1扁長(zhǎng)封閉；2復(fù)雜細(xì)小，周長(zhǎng)超過(guò)預(yù)設(shè)值α；3棱角分明。

本步驟中首先求取輪廓的最小外接矩形，利用圓的最小外接矩形的幾何特征，將輪廓集合中扁長(zhǎng)封閉的輪廓排除。

設(shè)輪廓的最小外接矩形的長(zhǎng)為w，寬為h，可參考圖2。在理想情況下，若輪廓為標(biāo)準(zhǔn)圓，其最小外接矩形為一個(gè)正方形。即滿足w＝h，但由于球體投影到圖像中的圓形會(huì)出現(xiàn)小程度的畸變，多數(shù)情況下不是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)圓，而是一個(gè)離心率接近1的橢圓。相應(yīng)對(duì)于輪廓的最小外接矩形，其對(duì)角線與一邊的夾角θ的正切值tanθ和余切值cotθ，若輪廓是標(biāo)準(zhǔn)圓，夾角θ的正切值tanθ和余切值cotθ均為1。

設(shè)定第一預(yù)設(shè)范圍為以1為基值的偏差范圍。求取各輪廓最小外接矩形的對(duì)角線與一邊夾角θ的正切值tanθ和余切值cotθ，當(dāng)夾角θ的正切值tanθ超出第一預(yù)設(shè)范圍，或者夾角θ的余切值cotθ超出第一預(yù)設(shè)范圍時(shí)，第一預(yù)設(shè)范圍可設(shè)置為[1,γ]，表明該輪廓為扁長(zhǎng)封閉的輪廓，則將該輪廓排除。示例性的第一預(yù)設(shè)范圍可設(shè)置為[1,1.5]。因此，通過(guò)本步驟可以將受噪聲影響或投影誤差發(fā)生畸變較大以及扁長(zhǎng)封閉的輪廓過(guò)濾掉。

具體的，本實(shí)施例方法中，求取各輪廓的最小外接矩形，其中求取的最小外接矩形為輪廓的沿圖像水平方向的最小外接矩形，即該最小外接矩形的邊分別與圖像坐標(biāo)軸x軸、y軸平行。

參考圖2所示。求取輪廓沿水平方向的最小外接矩形的方法具體為，遍歷輪廓的像素點(diǎn)，找出該輪廓中沿坐標(biāo)軸方向的四個(gè)極值點(diǎn)，即計(jì)算該輪廓中橫坐標(biāo)距離y軸最近和最遠(yuǎn)的兩個(gè)像素點(diǎn)(x1，y1)、(x2，y2)，以及縱坐標(biāo)距離x軸最遠(yuǎn)和最近的兩個(gè)像素點(diǎn)(x3，y3)和(x4，y4)，以極值點(diǎn)對(duì)應(yīng)的與坐標(biāo)軸平行的輪廓外切線構(gòu)造外接矩形，得到輪廓沿圖像水平方向的最小外接矩形。理論上這兩對(duì)點(diǎn)y1＝y(tǒng)2，x3＝x4。根據(jù)這兩對(duì)點(diǎn)的信息，由|x2-x1|和|y3-y4|可以求出最小外接矩形的長(zhǎng)度和寬度，矩形左上角像素點(diǎn)的坐標(biāo)為(x1，y4).根據(jù)這三個(gè)信息就可以確定水平最小外接矩形的位置和大小。

本實(shí)施例方法中，求取輪廓在圖像水平方向上的最小外接矩形，一方面，與計(jì)算全局最優(yōu)解的最小外接矩形的方法相比，可減少計(jì)算運(yùn)算量；另一方面，圓形是各向?qū)ΨQ的，具有旋轉(zhuǎn)不變性，無(wú)論圓怎么旋轉(zhuǎn)，或者求任何傾斜角度的最小外接矩形其邊長(zhǎng)理論上都是相等的，理論上圓的最小外接矩形是正方形，求出的水平最小外接矩形就是最優(yōu)解。而大部分非圓輪廓不具有這個(gè)性質(zhì)(比如正方形的水平最小外接矩形，與正方形的傾斜角度有關(guān))，求水平最小外接矩形可以有效的為后續(xù)處理提供去除一些不具有旋轉(zhuǎn)不變性質(zhì)的非圓輪廓的信息。

本實(shí)施例中，求取最小外接矩形可采用圖形處理軟件opencv軟件中的算法進(jìn)行運(yùn)算。

s13：遍歷剩余輪廓，排除其中不滿足第二預(yù)設(shè)條件的輪廓，所述第二預(yù)設(shè)條件為輪廓的最小外包圓中心點(diǎn)與最小外接矩形中心點(diǎn)的歐幾里德距離在第二預(yù)設(shè)范圍內(nèi)。

設(shè)最小外包圓的半徑為r1，對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)圓的輪廓，其最小外包圓與其本身相差無(wú)幾，存在最小外包圓內(nèi)接于最小外接矩形且同心的幾何關(guān)系。

而對(duì)于棱角分明的圖形，例如，三角形輪廓等單向?qū)ΨQ的幾何圖形，由于各邊對(duì)計(jì)算最小外接矩形和最小外包圓的貢獻(xiàn)不相等且存在較大差異，不會(huì)出現(xiàn)最小外接矩形和最小外包圓同心的幾何關(guān)系；對(duì)于正方形，其輪廓的最小外接矩形與本身相差無(wú)幾，與其最小外包圓存在同心的關(guān)系，但前者內(nèi)接于后者。

因此本實(shí)施例方法利用圓輪廓最小外包圓與最小外接矩形的幾何關(guān)系，滿足2r1＝max(w，h)，即最小外接矩形的中心點(diǎn)pr和最小外包圓的中心點(diǎn)pc的歐幾里德距離小于預(yù)設(shè)誤差值，將此作為過(guò)濾條件來(lái)排除寬正、棱角分明的輪廓。

另外在實(shí)際應(yīng)用中，為消除投影誤差和噪聲引起的畸變，最小外包圓的直徑應(yīng)稍大于最小外接矩形的邊長(zhǎng)。

本實(shí)施例中，求取最小外包圓可采用圖形處理軟件opencv軟件中的算法進(jìn)行運(yùn)算。

s14：遍歷剩余輪廓，求取剩余各輪廓的擬合橢圓，根據(jù)擬合橢圓的離心率篩選出表征球體在圖像中對(duì)應(yīng)圓的輪廓，根據(jù)篩選出的輪廓在圖像中定位出球體。

通過(guò)以上各步驟，將其中扁長(zhǎng)封閉、棱角分明的非圓輪廓過(guò)濾掉，這樣可以避免本步驟中對(duì)這些非圓輪廓的擬合橢圓運(yùn)算，從而降低運(yùn)算量。

本步驟中，遍歷輪廓集合，求取剩余各輪廓的擬合橢圓，具體可采用最小二乘法擬合得到各輪廓的橢圓。

根據(jù)以下計(jì)算公式計(jì)算各橢圓的離心率：

設(shè)計(jì)過(guò)濾條件，理論上當(dāng)一條圓錐曲線的離心率e＝0時(shí)，該曲線為圓；當(dāng)e>0時(shí)，描述的曲線為橢圓。但在實(shí)際應(yīng)用中因?yàn)槭茉肼暫屯队罢`差的影響。圓形輪廓由最小二乘法獲得的擬合橢圓的離心率不等于0，而是會(huì)稍大于0。

因此可相應(yīng)設(shè)置篩選條件為擬合橢圓的離心率大于第二預(yù)設(shè)值，表示為e>β。可得到約束條件實(shí)際使用時(shí)，系數(shù)應(yīng)為一個(gè)確定的常數(shù)，具體根據(jù)使用場(chǎng)景的光照環(huán)境來(lái)調(diào)節(jié)。

至此，復(fù)雜細(xì)小大小超過(guò)α的輪廓被過(guò)濾。最終剩下的輪廓即為表征圓的輪廓，作為表征球體在圖像中對(duì)應(yīng)的圓。

最后，輸出識(shí)別成功的圓，以及圓心坐標(biāo)、半徑等信息，從而在圖像中定位出球體。

本實(shí)施例中，對(duì)輪廓擬合橢圓的運(yùn)算以及圓心定位等可直接采用圖形處理軟件opencv軟件中的算法進(jìn)行運(yùn)算。

本實(shí)施例圖像中球體定位方法，利用圓各向?qū)ΨQ的幾何特性，利用圓最小外接矩形及最小外包圓之間的幾何關(guān)系，作為篩選圓形輪廓的思想，從中過(guò)濾掉非圓輪廓，最終篩選出對(duì)應(yīng)球體的圓輪廓。本實(shí)施例方法也可應(yīng)用于對(duì)圖像中圓形標(biāo)識(shí)物的識(shí)別和定位，提供了一種新型的在圖像中識(shí)別圓的方法。

本實(shí)施例方法相比于現(xiàn)有霍夫圓變換識(shí)別圓形的方法，利用了標(biāo)識(shí)物的顏色特征在hsv空間中的特性，以及利用標(biāo)識(shí)物的幾何特性巧妙的根據(jù)其最小外包圓和最小外接矩形之間的幾何關(guān)系，避免了在決策過(guò)程進(jìn)行大量的像素點(diǎn)運(yùn)算，同時(shí)利用了最小外接矩形的幾何特性作為約束條件對(duì)干擾進(jìn)行過(guò)濾。在光照不足和光照充足的情況下，都能有效的識(shí)別出。而現(xiàn)有方法中的霍夫變換方法，需要通過(guò)一個(gè)三維累加器來(lái)通過(guò)遍歷圖像中的像素點(diǎn)來(lái)獲取一個(gè)關(guān)于圓心的點(diǎn)坐標(biāo)和半徑大小的投票圖。綜合以上所述和實(shí)際測(cè)試效果，本發(fā)明方法不僅速度優(yōu)于傳統(tǒng)算法，更具有算法復(fù)雜度小，精準(zhǔn)度高，能應(yīng)對(duì)不同光照環(huán)境的優(yōu)勢(shì)。

本發(fā)明圖像中球體定位方法，將球體設(shè)置在場(chǎng)景中作為定位標(biāo)識(shí)物，可應(yīng)用于無(wú)人機(jī)巡視定位，具體可應(yīng)用于無(wú)人機(jī)在輸電塔巡線任務(wù)中輔助定位標(biāo)識(shí)物。

相應(yīng)的，請(qǐng)參考圖3，本發(fā)明實(shí)施例還提供一種圖像中球體定位系統(tǒng)，包括：

輪廓提取模塊20，用于在對(duì)拍攝的圖像進(jìn)行預(yù)處理獲得的二值化圖像中，提取連通域的輪廓，獲得輪廓集合；

第一輪廓篩選模塊21，用于遍歷所述輪廓集合，排除其中輪廓周長(zhǎng)小于第一預(yù)設(shè)值的輪廓；

第二輪廓篩選模塊22，用于遍歷剩余輪廓，排除其中不滿足第一預(yù)設(shè)條件的輪廓，所述第一預(yù)設(shè)條件為輪廓的最小外接矩形的對(duì)角線與一邊夾角的正切值和余切值均在第一預(yù)設(shè)范圍內(nèi)，所述第一預(yù)設(shè)范圍為以1為基值的偏差范圍；

第三輪廓篩選模塊23，用于遍歷剩余輪廓，排除其中不滿足第二預(yù)設(shè)條件的輪廓，所述第二預(yù)設(shè)條件為輪廓的最小外包圓中心點(diǎn)與最小外接矩形中心點(diǎn)的歐幾里德距離在第二預(yù)設(shè)范圍內(nèi)；

定位模塊24，用于遍歷剩余輪廓，求取剩余各輪廓的擬合橢圓，根據(jù)擬合橢圓的離心率篩選出表征球體在圖像中對(duì)應(yīng)圓的輪廓，根據(jù)篩選出的輪廓在圖像中定位出球體。

本實(shí)施例圖像中球體定位系統(tǒng)，對(duì)拍攝的圖像進(jìn)行預(yù)處理，獲得二值化圖像，在獲得的二值化圖像中提取連通域的輪廓，獲得待篩選的輪廓集合；遍歷輪廓集合，基于圓的幾何特征過(guò)濾掉其中不滿足要求的非圓輪廓；最后，通過(guò)求取剩余各輪廓的擬合橢圓，根據(jù)輪廓擬合橢圓的離心率篩選出表征球體在圖像中對(duì)應(yīng)圓的輪廓，進(jìn)而根據(jù)篩選出的輪廓在圖像中定位出球體。

本實(shí)施例圖像中球體定位系統(tǒng)，通過(guò)在預(yù)處理得到的二值化圖像中提取獲得輪廓，首先利用圓的幾何特征，將其中的非圓輪廓排除，這樣在后續(xù)對(duì)輪廓進(jìn)行擬合橢圓的運(yùn)算中，可以避免對(duì)非圓輪廓等無(wú)關(guān)輪廓的擬合橢圓運(yùn)算，從而降低了運(yùn)算量，降低運(yùn)算開(kāi)銷。因此本發(fā)明圖像中球體定位系統(tǒng)，可降低運(yùn)算量，減少內(nèi)存消耗。

以上對(duì)本發(fā)明所提供的一種圖像中球體定位方法及系統(tǒng)進(jìn)行了詳細(xì)介紹。本文中應(yīng)用了具體個(gè)例對(duì)本發(fā)明的原理及實(shí)施方式進(jìn)行了闡述，以上實(shí)施例的說(shuō)明只是用于幫助理解本發(fā)明的方法及其核心思想。應(yīng)當(dāng)指出，對(duì)于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以對(duì)本發(fā)明進(jìn)行若干改進(jìn)和修飾，這些改進(jìn)和修飾也落入本發(fā)明權(quán)利要求的保護(hù)范圍內(nèi)。