本發(fā)明實施例涉及數據處理技術，尤其涉及一種表面平整度的檢測方法、裝置及終端。

背景技術：

據世界衛(wèi)生組織近年來的統(tǒng)計數據顯示，全球視力受損者總數估計超過3億，其中，將近4000萬為盲人。視力受損使得患者在日常生活中多有不便。例如，在行走時，通常需要導盲犬或者盲人手杖的引導。

發(fā)明人在實現(xiàn)本發(fā)明的過程中發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有技術存在如下缺點：導盲犬通常需要專業(yè)的導盲訓練，且工作年限一般在8-10年，需要大量的人力物力，且不時有導盲犬受傷或死亡的情況發(fā)生；盲人手杖大多是通過持有人拍打路面，通過觸感判斷路面是否平整安全，可能會出現(xiàn)手杖沒有檢測到的不平整的區(qū)域，致使持有人沒有發(fā)現(xiàn)路面不平整而受傷的情況，且通過人為拍打路面的方式去判斷路面的平整度，需要隨身攜帶手杖比較麻煩，操作也比較耗時、費力。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明實施例提供了一種表面平整度的檢測方法、裝置及終端，以實現(xiàn)表面平整度的精準檢測。

第一方面，本發(fā)明實施例提供了一種表面平整度的檢測方法，該方法包括：

獲取攝像頭所捕捉到的被測表面的圖像信息；

根據所述圖像信息確定所述被測表面的各檢測點與所述各檢測點所對應的各像素點之間的距離；

根據所述各檢測點與所述各檢測點所對應的各像素點之間的距離，確定所述被測表面的平整度。

進一步地，所述圖像信息包括：單個像素點的兩部分像素檢測信息中的相位差；

根據所述圖像信息確定所述被測表面的各檢測點與所述各檢測點所對應的各像素點之間的距離包括：

根據所述相位差信息，確定所述被測表面的各檢測點與所述各檢測點所對應的各像素點之間的距離。

進一步地，在所述根據各檢測點與所述各檢測點所對應的各像素點之間的距離，確定所述被測表面的平整度之前，還包括：

基于所述圖像信息建立包括X軸方向和Y軸方向的直角坐標系；

基于所述直角坐標系確定所述各像素點的坐標。

進一步地，根據所述各檢測點與所述各檢測點所對應的各像素點之間的距離，確定所述被測表面的平整度包括：

基于所述像素點的坐標，以及所述各檢測點與所述各檢測點所對應的各像素點之間的距離，建立距離關聯(lián)矩陣；

根據所述距離關聯(lián)矩陣確定所述被測表面的平整度。

進一步地，所述根據所述距離關聯(lián)矩陣確定所述被測表面的平整度包括；

獲取所述距離關聯(lián)矩陣中相同方向的至少兩組距離元素，其中，每組距離元素至少包括三個以上的距離；

根據所述距離及所述距離對應的坐標，分別計算各組距離元素的斜率；

根據所述斜率確定所述被測表面的平整度。

進一步地，所述根據所述斜率確定所述被測表面的平整度包括：

根據所述斜率確定所述各組距離元素線性條件是否相同，

若相同，則確定所述被測表面平整；

若不相同，則獲取所述各組距離元素中的不滿足所述線性條件的檢測點作為不平整點；若所述不平整點連續(xù)，且所形成的區(qū)域的面積達到預設面積，則確定所述被測表面不平整。

進一步地，在確定所述被測表面的平整度之后還包括：

若所述表面不平整，則對用戶進行提示。

第二方面，本發(fā)明實施例還提供了一種表面平整度的檢測裝置，所述裝置包括：

圖像信息獲取模塊，用于獲取攝像頭所捕捉到的被測表面的圖像信息；

距離確定模塊，用于根據所述圖像信息確定所述被測表面的各檢測點與所述各檢測點所對應的各像素點之間的距離；

平整度確定模塊，用于根據所述各檢測點與所述各檢測點所對應的各像素點之間的距離，確定所述被測表面的平整度。

進一步地，所述圖像信息包括：單個像素點的兩部分像素檢測信息中的相位差；

距離確定模塊具體用于：

根據所述相位差信息，確定所述被測表面的各檢測點與所述各檢測點所對應的各像素點之間的距離。

進一步地，還包括：

坐標系建立模塊，用于在所述各檢測點與所述各檢測點所對應的各像素點之間的距離，確定所述被測表面的平整度之前，基于所述圖像信息建立包括X軸方向和Y軸方向的直角坐標系；

像素點坐標確定模塊，用于基于所述直角坐標系確定所述各像素點的坐標。

進一步地，所述平整度確定模塊包括：

距離關聯(lián)矩陣建立單元，用于基于所述像素點的坐標，以及所述各檢測點與所述各檢測點所對應的各像素點之間的距離，建立距離關聯(lián)矩陣；

平整度確定單元，用于根據所述距離關聯(lián)矩陣確定所述被測表面的平整度。

進一步地，所述平整度確定單元包括：

距離元素獲取子單元，獲取所述距離關聯(lián)矩陣中相同方向的至少兩組距離元素，其中，每組距離元素至少包括三個以上的距離；

斜率計算子單元，用于根據所述距離及所述距離對應的坐標，分別計算各組距離元素的斜率；

平整度確定子單元，用于根據所述斜率確定所述被測表面的平整度。

進一步地，所述平整度確定子單元具體用于：

根據所述斜率確定所述各組距離元素線性條件是否相同，

若相同，則確定所述被測表面平整；

若不相同，則獲取所述各組距離元素中的不滿足所述線性條件的檢測點作為不平整點；若所述不平整點連續(xù)，且所形成的區(qū)域的面積達到預設面積，則確定所述被測表面不平整。

進一步地，所述的表面平整度檢測裝置還包括：

提示模塊，用于在確定所述被測表面的平整度之后，若所述表面不平整，則對用戶進行提示。

第三方面，本發(fā)明實施例還提供了一種終端，包括本發(fā)明任意實施例所述的表面平整度檢測裝置。

本發(fā)明實施例的技術方案，通過被測表面的圖像信息確定所述被測表面的各檢測點與所述各檢測點所對應的各像素點之間的距離，進而確定所述被測表面的平整度，結合被測表面各檢測點之間的位置關系，充分考慮被測表面的結構特性，確定表面平整度，優(yōu)化了現(xiàn)有的表面平整度的檢測方法，能夠簡單、便捷而且準確地實現(xiàn)表面平整度的檢測。

附圖說明

為了更加清楚地說明本發(fā)明示例性實施例的技術方案，下面對描述實施例中所需要用到的附圖做一簡單介紹。顯然，所介紹的附圖只是本發(fā)明所要描述的一部分實施例的附圖，而不是全部的附圖，對于本領域普通技術人員，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖得到其他的附圖。

圖1A為本發(fā)明實施例一所提供的一種表面平整度的檢測方法的流程圖；

圖1B為本發(fā)明實施例一所提供的一種表面平整度的檢測方法的原理圖；

圖2A為本發(fā)明實施例二所提供的一種表面平整度的檢測方法的流程圖；

圖2B為本發(fā)明實施例二所提供的一種直角坐標系的建立方法的示意圖；

圖3為本發(fā)明實施例三所提供的一種表面平整度的檢測方法的流程圖；

圖4為本發(fā)明實施例四所提供的一種表面平整度的檢測裝置的結構圖；

圖5為本發(fā)明實施例五所提供的一種表面平整度的檢測裝置的結構圖；

圖6為本發(fā)明實施例六所提供的一種終端的結構圖；

圖7為本發(fā)明實施例七提供的用于表面平整度的檢測的計算機程序的結構圖。

具體實施方式

下面結合附圖并通過具體實施方式來進一步說明本發(fā)明的技術方案。可以理解的是，此處所描述的具體實施例僅僅用于解釋本發(fā)明，而非對本發(fā)明的限定。另外還需要說明的是，為了便于描述，附圖中僅示出了與本發(fā)明相關的部分而非全部結構。

在更加詳細地討論示例性實施例之前應當提到的是，一些示例性實施例被描述成作為流程圖描繪的處理或方法。雖然流程圖將各步驟描述成順序的處理，但是其中的許多步驟可以被并行地、并發(fā)地或者同時實施。此外，各步驟的順序可以被重新安排。當其操作完成時所述處理可以被終止，但是還可以具有未包括在附圖中的附加步驟。所述處理可以對應于方法、函數、規(guī)程、子例程、子程序等等。

實施例一

圖1A為本發(fā)明實施例一提供的一種表面平整度的檢測方法的流程圖。如圖1A所示，本實施例的方法可以由表面平整度的檢測裝置來執(zhí)行，該裝置可通過硬件和/或軟件的方式實現(xiàn)，并一般可獨立的配置在用戶終端中實現(xiàn)本實施例的方法。

本實施例的方法具體包括：

S110、獲取攝像頭所捕捉到的被測表面的圖像信息。

示例性地，圖像信息可包括圖像的像素點數量、像素點間距及相位差等圖像中的像素點的信息?？蛇x地，獲取攝像頭所捕捉到的被測表面的圖像信息具體可包括：獲取攝像頭所捕捉到的被測表面的圖像；基于所述圖像獲取與所述被測表面各輪廓點對應的圖像信息?；蛘?，獲取攝像頭所捕捉到的被測表面的各像素點的信息。

若所述攝像頭配置于終端中，所述攝像頭可包括前置攝像頭或后置攝像頭?？蛇x地，可基于雙像素探測傳感器獲取攝像頭所捕捉到的被測表面的圖像信息，具體可以是啟用攝像頭，基于雙像素探測傳感器實時獲取攝像頭所捕捉到的被測表面的圖像信息。其中，攝像頭所捕捉到的被測表面的圖像可以是攝像頭所在的設備的圖像預覽界面中所顯示的圖像的信息，即取景框內的圖像的信息。當然也可以是攝像頭捕捉到被測表面后所拍攝的圖像的信息。采用雙像素探測傳感器，可以將單個像素一分為二，然后兩個光電二極管協(xié)同工作，實現(xiàn)對焦的相位差檢測，而在拍攝照片的時候，兩個光電二極管又將各自的圖像信號匯合起來，作為一個像素進行輸出，每一個像素都可以同時用于感光成像或對焦，能夠有效提高畫質。

S120、根據所述圖像信息確定所述被測表面的各檢測點與所述各檢測點所對應的各像素點之間的距離。

在本實施例中，示例性地，所述圖像信息包括：單個像素點的兩部分像素檢測信息中的相位差；相應地，根據所述圖像信息確定所述被測表面的各檢測點與所述各檢測點所對應的各像素點之間的距離包括：根據所述相位差信息，確定所述被測表面的各檢測點與所述各檢測點所對應的各像素點之間的距離。具體可以是，根據當前相位差，以及各像素點與所述被測表面的各檢測點之間的距離(即，被測表面距離)與相位差之間的對應關系，確定各像素點與所述被測表面之間的距離。進一步地，可以根據各像素點與所述被測表面距離與所述相位差信息之間的線性關系，確定所述被測表面距離。具體可以是，根據所述相位差信息，確定被測表面距離包括：根據各像素點與所述被測物體之間的至少兩個預設距離，以及所述相位差信息，確定所述預設距離與所述相位差信息之間的線性關系；根據所述線性關系以及所述像素點的當前的相位差信息，確定被測表面距離。其中，所述相位差信息包括：所述各像素點的同一個檢測點所對應的像素點的相位差信息。。

舉例而言，基于雙像素傳感器獲取的像素檢測信息(Pixel Detection，PD)，在光路傾斜的下會有不同的進光量。雙像素傳感器的在成像過程中模擬人眼成像，因此，可以獲取同一像素點的了兩部分像素檢測點信息，在焦前焦后，相位差由于進光量的變化，會發(fā)生變化。。在工廠生產時，可以取兩個已知物體距離，ODis1，ODis2。將像素點在物體距離為ODis1時，定義(PD Pixel 1–PD Pixel)為該像素點的相位差，將像素點在物體距離為Odis2時，定義(PD Pixel 3–PD Pixel 2)為該像素點的相位差。設Y為被測物體距離，X為相位差信息，計算所述攝像頭與所述被測物體之間的距離與所述相位差信息之間的線性關系Y＝aX+b。相位差為1表示物體距離為Odis1時的(PD Pixel 1–PD Pixel)；相位差2表示物體距離為Odis2時的(PD Pixel 3–PD Pixel 2)，那么，根據Odis1＝a*(相位差1)+b；Odis2＝a*(相位差2)+b，可求出a,b值，確定各像素點與所述被測物體之間的距離與相位差確定之間的對應關系Y＝aX+b。后續(xù)獲取當前檢測到的PD相位差值，即可根據Y＝aX+b，求出物體距離Y。

或者，根據所述圖像信息確定所述被測表面的各檢測點與所述各檢測點所對應的各像素點之間的距離，還可以包括：在所述攝像頭對焦過程中檢測所述圖像的清晰度；當所述清晰度滿足預設條件時獲取馬達下發(fā)的數值；根據所述下發(fā)數值確定所述攝像頭與所述被測表面之間的距離。其中，根據所述下發(fā)數值確定所述攝像頭與所述被測表面之間的距離可包括：根據所述下發(fā)數值確定當前鏡頭移動距離；根據所述當前鏡頭移動距離，確定所述被測表面的各檢測點與所述各檢測點所對應的各像素點之間的距離。

具體地，所述根據所述下發(fā)數值確定當前鏡頭移動距離可包括：根據所述攝像頭的模組中預先存儲的近焦值、遠焦值、鏡頭焦距以及攝像頭與物體之間的預設距離，確定至少兩個與所述預設距離對應的鏡頭移動距離；根據兩個所述鏡頭移動距離的比值以及所述下發(fā)數值，確定當前鏡頭移動距離。

舉例而言，首先，根據所述攝像頭的模組中預先存儲的近焦值、遠焦值、鏡頭焦距以及攝像頭與物體之間的預設距離10cm與500cm，分別確定與所述預設距離為10cm與500cm時所對應的鏡頭移動距離。具體可以是，根據公式y(tǒng)₁＝((EFL*EFL)/(10*10-EFL))*1000計算攝像頭與被測物體距離為10cm時的鏡頭移動的距離y₁；類似地，根據公式y(tǒng)₂＝((EFL*EFL)/(500*10-EFL))*1000計算攝像頭與被測物體距離為500cm時的鏡頭移動的距離y₂；進而，計算兩個預設距離的鏡頭移動距離之差和遠焦值與近焦值之差的比值L＝(y₂-y₁)/(x₂-x₁)；根據比值L和馬達下發(fā)數值DAC以及(y-y₁)/(DAC-x₁)＝L計算每個DAC值對應的鏡頭移動距離值y。

其中，y₁表示在攝像頭與被測物體距離為10cm時的鏡頭移動的距離lens shift；y₂表示在攝像頭與被測物體距離為10cm時的鏡頭移動的距離lens shift；EFL表示焦距；x₁表示近焦值marco code；x₂表示遠焦值infinite code；DAC表示對焦時馬達下發(fā)的數值。

在本實施例中，由于焦距與透鏡的曲率相關，因此可以由拍攝裝置的模組廠提供；近焦值和遠焦值可以從拍攝裝置的模組中的EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，電可擦可編程只讀存儲器)中讀取。

然后，根據預設距離計算出鏡頭移動距離，建立攝像頭與所述被測表面之間的距離(即被測距離)和鏡頭移動距離之間的對應關系，進而根據當前鏡頭移動距離確定所述攝像頭與所述被測表面之間的距離。示例性地，當前鏡頭移動距離值y已知時，可以根據焦距以及當前鏡頭移動距離以及公式(EFL*EFL)/(Z*10-EFL)＝y(tǒng)/1000，確定出攝像頭與所述被測表面之間的距離Z?？梢岳斫獾氖?，當用戶采用移動終端進行拍攝時，可根據攝像頭與所述被測表面之間的距離近似確定移動終端與所述被測表面之間的距離。

此外，還可以根據雙攝像頭拍攝大圖像的景深等方式，確定出所述被測表面的各檢測點與所述各檢測點所對應的各像素點之間的距離。

S130、根據所述各檢測點與所述各檢測點所對應的各像素點之間的距離，確定所述被測表面的平整度。

示例性地，表面的平整度可以包括平整和不平整，可以根據表面上各檢測點之間的位置關系確定。具體地，可以根據各檢測點，或各檢測點所對應的各像素點之間的位置關系，基于所述像素點的坐標，以及所述各檢測點與所述各檢測點所對應的各像素點之間的距離，建立距離關聯(lián)矩陣，根據所述距離關聯(lián)矩陣確定所述被測表面的平整度。還可以基于所述直角坐標系確定所述各像素點的坐標；基于所述像素點的坐標，以及所述各檢測點與所述各檢測點所對應的各像素點之間的距離，建立距離關聯(lián)矩陣，根據所述距離關聯(lián)矩陣確定所述被測表面的平整度?；蛘撸梢愿鶕龈鳈z測點與所述各檢測點所對應的各像素點之間的距離，確定所述被測表面的狀態(tài)，進而根據所述被測表面的狀態(tài)，確定所述被測表面的平整度。

或者，還可以是將被測表面的各檢測點與對應的像素點的之間的距離做差值，根據所述差值確定被測表面的平整度。舉例而言，如圖1B所示，可獲取攝像頭所捕捉到的被測表面的圖像中各檢測點對應的圖像信息，基于雙像素傳感器獲取到的像素點信息，確定各檢測點與所述各檢測點所對應的各像素點之間的距離。其中，dDis表示物體中心距離透鏡的距離；dDis1表示被測表面的檢測點A與透鏡之間的距離；dDis2表示被測表面的檢測點B與透鏡之間的距離；Od表示被測表面的檢測點C與透鏡之間的距離。檢測點A、C與所述被測表面之間的距離dDis1、dDis2可分別近似為AF與BE的長度。若dDis1、dDis2與Od相同，或者dDis1、dDis2與Od之間的差值相同，或者Dis1、dDis2與Od之間的差值滿足預設條件(例如在預設的差值范圍內)，則可以確定被測表面平整；否則確定被測表面不平整?？梢岳斫獾氖莻儜敻鶕M可能多的檢測點與對應的像素點的之間的距離，確定被測表面的平整度。本實施例的技術方案，通過被測表面的圖像信息確定所述被測表面的各檢測點與所述各檢測點所對應的各像素點之間的距離，進而確定所述被測表面的平整度，結合被測表面各檢測點之間的位置關系，充分考慮被測表面的結構特性，確定表面平整度，優(yōu)化了現(xiàn)有的表面平整度的檢測方法，能夠簡單、便捷而且準確地實現(xiàn)表面平整度的檢測。

實施例二

圖2A為本發(fā)明實施例二提供的表面平整度的檢測方法的流程圖，如圖2A所示，本實施例在上述各實施例的基礎上，可選是，在所述各檢測點與所述各檢測點所對應的各像素點之間的距離，確定所述被測表面的平整度之前，還包括：基于所述圖像信息建立包括X軸方向和Y軸方向的直角坐標系；基于所述直角坐標系確定所述各像素點的坐標。

進一步地，根據所述各檢測點與所述各檢測點所對應的各像素點之間的距離，確定所述被測表面的平整度可包括：基于所述像素點的坐標，以及所述各檢測點與所述各檢測點所對應的各像素點之間的距離，建立距離關聯(lián)矩陣；根據所述距離關聯(lián)矩陣確定所述被測表面的平整度。

相應的，本實施例的方法具體包括：

S210、獲取攝像頭所捕捉到的被測表面的圖像信息。

S220、根據所述圖像信息確定所述被測表面的各檢測點與所述各檢測點所對應的各像素點之間的距離。

S230、基于所述圖像信息建立包括X軸方向和Y軸方向的直角坐標系。

在本實施例中，用戶可以根據實際需求，基于所述圖像信息以任意方向為X軸方向，進而根據X軸方向確定Y軸方向即可。這樣設置的好處在于，可以確定圖像信息中各像素點的位置，以及各像素點之間的位置關系，以便根據各像素點之間的位置關系，以及被測表面的各檢測點與所述各檢測點所對應的各像素點之間的距離，確定被測表面的平整度。其中，直角坐標系的刻度也可以根據實際的計算需求進行設定，在此并不做限定。

示例性地，如2B所示，可以根據像素點的位置和排布方向建立直角坐標系，其中，圓角矩形所包圍的區(qū)域為攝像頭所捕捉到的被測表面的圖像信息；圓角矩形所包圍的區(qū)域中的圓形可以表示為凸起或者凹陷區(qū)域；X軸與Y軸的刻度可選是根據像素的大小或者像素大小的倍數進行標注。

S240、基于所述直角坐標系確定所述各像素點的坐標。

具體可以是，根據各像素點的位置以及建立的直角坐標系，確定所述各像素點的坐標，以便根據所述像素點的坐標建立距離關聯(lián)矩陣。

S250、基于所述像素點的坐標，以及所述各檢測點與所述各檢測點所對應的各像素點之間的距離，建立距離關聯(lián)矩陣。

其中，距離關聯(lián)矩陣中的元素為所述各檢測點與所述各檢測點所對應的各像素點之間的距離；距離元素的位置可基于所述像素點的坐標進行排布。

S260、根據所述距離關聯(lián)矩陣確定所述被測表面的平整度。

具體地，可以獲取所述距離關聯(lián)矩陣中相同方向的距離元素，通過所述距離元素計算該方向的距離元素的斜率，進而根據所述斜率確定所述被測表面的平整度?；蛘撸@取距離關聯(lián)矩陣中相同方向的距離元素進行比對，根據比對結果確定所述被測表面的平整度。若相同方向上的相同位置的距離元素間的差值相同，則可以確定所述被測表面平整。本實施例的技術方案，通過像素點的坐標以及所述各檢測點與所述各檢測點所對應的各像素點之間的距離建立距離關聯(lián)矩陣，進而根據所述距離關聯(lián)矩陣確定所述被測表面的平整度，可以有效將各像素點的位置與距離關聯(lián)矩陣對應起來，進而將各檢測點的坐標與距離關聯(lián)矩陣對應起來，可以有效地通過距離關聯(lián)矩陣確定各檢測點的狀態(tài)，進而確定所述被測表面的平整度。

實施例三

圖3為本發(fā)明實施例三提供的表面平整度的檢測方法的流程圖，本實施例在上述各實施例的基礎上，可選是根據所述距離關聯(lián)矩陣確定所述被測表面的平整度包括：獲取所述距離關聯(lián)矩陣中相同方向的至少兩組距離元素，其中，每組距離元素至少包括三個以上的距離；根據所述距離及所述距離對應的坐標，分別計算各組距離元素的斜率；根據所述斜率確定所述被測表面的平整度。

進一步地，根據所述斜率確定所述被測表面的平整度包括：根據所述斜率確定所述各組距離元素線性條件是否相同，若相同，則確定所述被測表面平整；若不相同，則獲取所述各組距離元素中的不滿足所述線性條件的檢測點作為不平整點；若所述不平整點連續(xù)，且所形成的區(qū)域的面積達到預設面積，則確定所述被測表面不平整。

相應的，本實施例的方法包括：

S301、獲取攝像頭所捕捉到的被測表面的圖像信息。

S302、根據所述圖像信息確定所述被測表面的各檢測點與所述各檢測點所對應的各像素點之間的距離。

S303、基于所述圖像信息建立包括X軸方向和Y軸方向的直角坐標系；

S304、基于所述直角坐標系確定所述各像素點的坐標。

S305、基于所述像素點的坐標，以及所述各檢測點與所述各檢測點所對應的各像素點之間的距離，建立距離關聯(lián)矩陣。

S306、獲取所述距離關聯(lián)矩陣中相同方向的至少兩組距離元素，其中，每組距離元素至少包括三個以上的距離。

在本實施例中，距離關聯(lián)矩陣中相同方向的距離元素可以理解為同一個方向上排布的檢測點所對應的距離?？梢岳斫獾氖?，為了盡可能準確地確定各組距離元素的斜率，可以盡可能多地選取距離元素。

S307、根據所述距離及距離對應的坐標，分別計算各組距離元素的斜率。

如上所述，同一組的距離元素沿同一方向，根據其中任意兩個距離及距離對應的坐標，可以計算出各該組距離元素的斜率，進而可分別計算各組距離元素的斜率。為了充分考慮各檢測點的特性，可以將一組距離元素中的距離元素兩兩組合求斜率，以便判斷出各組距離元素的斜率。

S308、根據所述斜率確定所述各組距離元素線性條件是否相同，若相同，則執(zhí)行S309，若不相同，則執(zhí)行S310。

如上所述，選取的各組距離元素均在相同方向上，若各組距離元素的斜率相同，則確定所述被測表面的平整，若所述各組距離元素線性條件不相同，則獲取所述各組距離元素中的不滿足所述線性條件的檢測點作為不平整點，根據不平整點確定所述被測表面是否平整。

S309、確定所述被測表面的平整。

S310、獲取所述各組距離元素中的不滿足所述線性條件的檢測點作為不平整點，執(zhí)行S311。

具體地，可以將各組距離元素中的檢測點根據斜率值進行分類，確定出不滿足所述線性條件的檢測點作為不平整點。例如，可以將各組距離元素中多數距離元素滿足的斜率作為線性條件，進而獲取所述各組距離元素中的不滿足所述線性條件的檢測點作為不平整點。

S311、判斷所述不平整點是否連續(xù)；若是，則執(zhí)行S312，若否，則返回S309。

示例性地，判斷所述不平整點是否連續(xù)可以根據不平整點的坐標，或者在距離關聯(lián)矩陣中的位置關系進行判定，若各不平整點的坐標，或者在距離關聯(lián)矩陣中的位置相鄰或可連接成一個的區(qū)域，則認為所述不平整點連續(xù)。

S313、判斷所述連續(xù)不平整點所形成的區(qū)域的面積是否達到預設面積，若是，則執(zhí)行S309，若否，則執(zhí)行S313。

其中，所形成的區(qū)域的面積可以通過微積分或者其他現(xiàn)有的面積計算方法進行計算。預設面積可選是可以為原有面積的百分比，也可以是具體的數值，用戶可以根據實際需求進行設定，在此不做限定。

S313、確定所述被測表面不平整。

本實施例的技術方案，可以通過距離關聯(lián)矩陣中個各組距離元素的線性條件，確定出所述各組距離元素中的不滿足所述線性條件的檢測點作為不平整點，進而在不平整點連續(xù)且所形成的區(qū)域的面積達到預設面積時，確定所述被測表面不平整，否則，確定所述被測表面平整，能夠結合表面的結構特性，且充分考慮到表面本身的不絕對光滑特點，結合實際情況，給出非線性點是否連續(xù)且所形成的區(qū)域的面積是否達到預設面積的條件，確定被測表面是否平整，更加準確。由于預設面積的大小可以根據用戶的實際需求來確定，預設面積越大，被測表面的平整度可能越低，從而更加切合不同用戶對平整度檢測的實際需求。

更加切合用戶的實際需求。

在上述各技術方案的基礎上，可選是在確定所述被測表面的平整度之后還包括：若所述表面不平整，則對用戶進行提示。例如，可以通過觸發(fā)檢測設備發(fā)出警報對用戶進行提示，或者也可以通過關聯(lián)的手機等終端以震動、響鈴等方式對用戶進行提示。這樣設置的好處在于，用戶可以在被測表面不平整時，根據提示及時發(fā)現(xiàn)問題，解決問題，充分發(fā)揮表面平整度檢測的作用，避免產生不必要的損失，更加智能化，更加貼合用戶的實際需求。例如，在盲人等特殊人群行走時，可用于檢測路面的平整度，在路面出現(xiàn)坑坑洼洼等不平整現(xiàn)象時，及時進行提示，可以有效地避免磕碰。

實施例四

圖4所示為本發(fā)明實施四提供的一種表面平整度的檢測裝置的結構圖，該裝置可通過硬件和/或軟件的方式實現(xiàn)，并一般可獨立的配置在用戶終端的應用端內中實現(xiàn)本實施例的方法。如圖4所示，所述表面平整度的檢測裝置具體包括：圖像信息獲取模塊410、距離確定模塊420和平整度確定模塊430。

其中，圖像信息獲取模塊410，用于獲取攝像頭所捕捉到的被測表面的圖像信息；距離確定模塊420，用于根據所述圖像信息確定所述被測表面的各檢測點與所述各檢測點所對應的各像素點之間的距離；平整度確定模塊430，用于根據所述各檢測點與所述各檢測點所對應的各像素點之間的距離，確定所述被測表面的平整度。

本實施例的技術方案，通過被測表面的圖像信息確定所述被測表面的各檢測點與所述各檢測點所對應的各像素點之間的距離，進而確定所述被測表面的平整度，結合被測表面各檢測點之間的位置關系，充分考慮被測表面的結構特性，確定表面平整度，優(yōu)化了現(xiàn)有的表面平整度的檢測方法，能夠簡單、便捷而且準確地實現(xiàn)表面平整度的檢測。

實施例五

圖5為本發(fā)明實施例五提供的一種表面平整度的檢測的結構圖，如圖5所示，在上述實施例五的基礎上，所述表面平整度的檢測裝置具體包括：圖像信息獲取模塊510、距離確定模塊520和平整度確定模塊530。

可選是，所述圖像信息包括：單個像素點的兩部分像素檢測信息中的相位差；

相應的，距離確定模塊520具體用于：根據所述相位差信息，確定所述被測表面的各檢測點與所述各檢測點所對應的各像素點之間的距離。

在上述各實施例的基礎上，所述的表面平整度的檢測裝置還包括：坐標系建立模塊和像素點坐標確定模塊。其中，坐標系建立模塊，用于在所述各檢測點與所述各檢測點所對應的各像素點之間的距離，確定所述被測表面的平整度之前，基于所述圖像信息建立包括X軸方向和Y軸方向的直角坐標系；像素點坐標確定模塊，用于基于所述直角坐標系確定所述各像素點的坐標。

在上述各實施例的基礎上，所述平整度確定模塊530包括：距離關聯(lián)矩陣建立單元和平整度確定單元。其中，距離關聯(lián)矩陣建立單元，用于基于所述像素點的坐標，以及所述各檢測點與所述各檢測點所對應的各像素點之間的距離，建立距離關聯(lián)矩陣；平整度確定單元，用于根據所述距離關聯(lián)矩陣確定所述被測表面的平整度。

在上述各實施例的基礎上，所述平整度確定單元包括：距離元素獲取子單元、斜率計算子單元和平整度確定子單元。其中，距離元素獲取子單元，獲取所述距離關聯(lián)矩陣中相同方向的至少兩組距離元素，其中，每組距離元素至少包括三個以上的距離；斜率計算子單元，用于根據所述距離及所述距離對應的坐標，分別計算各組距離元素的斜率；平整度確定子單元，用于根據所述斜率確定所述被測表面的平整度。

在上述各實施例的基礎上，所述平整度確定子單元具體用于：

根據所述斜率確定所述各組距離元素線性條件是否相同，

若相同，則確定所述被測表面平整；

若不相同，則獲取所述各組距離元素中的不滿足所述線性條件的檢測點作為不平整點；若所述不平整點連續(xù)，且所形成的區(qū)域的面積達到預設面積，則確定所述被測表面不平整。

在上述各實施例的基礎上，所述的表面平整度檢測裝置還包括：

提示模塊540，用于在確定所述被測表面的平整度之后，若所述表面不平整，則對用戶進行提示。

本發(fā)明實施例還提供了一種終端，包括本發(fā)明任意實施例所述的表面平整度檢測裝置。示例性的，本實施例中的移動終端具體可為手機、平板電腦以及數碼照相機等配置有拍攝功能的終端設備。

上述實施例中提供的表面平整度的檢測裝置及終端可執(zhí)行本發(fā)明任意實施例所提供的表面平整度的檢測方法，具備執(zhí)行該方法相應的功能模塊和有益效果。未在上述實施例中詳盡描述的技術細節(jié)，可參見本發(fā)明任意實施例所提供的表面平整度的檢測方法。

實施例六

圖6為本發(fā)明實施例六提供的終端的結構圖。如圖6所示，本發(fā)明實施例的終端包括：存儲器610、一個或多個處理器620以及一個或多個程序630。

其中，所述一個或多個程序630在由一個或多個處理器620執(zhí)行時執(zhí)行上述實施例中的任意一種方法。

本發(fā)明實施例的終端，通過被測表面的圖像信息確定所述被測表面的各檢測點與所述各檢測點所對應的各像素點之間的距離，進而確定所述被測表面的平整度，結合被測表面各檢測點之間的位置關系，充分考慮被測表面的結構特性，確定表面平整度，優(yōu)化了現(xiàn)有的表面平整度的檢測方法，能夠簡單、便捷而且準確地實現(xiàn)表面平整度的檢測。

實施例七

圖7為本發(fā)明實施例七提供的用于表面平整度的檢測的計算機程序的結構圖。如圖7所示，本發(fā)明實施例的用于表面平整度的檢測的計算機程序產品710，可以包括信號承載介質720。信號承載介質720可以包括一個或更多個指令730，該指令730在由例如處理器執(zhí)行時，處理器可以提供以上針對圖1-6描述的功能。例如，指令730可以包括：用于獲取攝像頭所捕捉到的被測表面的圖像信息的一個或多個指令；用于根據所述圖像信息確定所述被測表面的各檢測點與所述各檢測點所對應的各像素點之間的距離的一個或多個指令，以及用根據所述各檢測點與所述各檢測點所對應的各像素點之間的距離，確定所述被測表面的平整度的一個或多個指令。因此，例如，參照圖4和圖5，表面平整度的檢測裝置可響應于指令730來進行圖1中所示的步驟中的一個或更多個。

在一些實現(xiàn)中，信號承載介質720可以包括計算機可讀介質740，諸如但不限于硬盤驅動器、壓縮盤(CD)、數字通用盤(DVD)、數字帶、存儲器等。在一些實現(xiàn)中，信號承載介質720可以包括可記錄介質750，諸如但不限于存儲器、讀/寫(R/W)CD、R/W DVD等。在一些實現(xiàn)中，信號承載介質720可以包括通信介質760，諸如但不限于數字和/或模擬通信介質(例如，光纖線纜、波導、有線通信鏈路、無線通信鏈路等)。

本發(fā)明實施例的計算機程序產品，獲取攝像頭所捕捉到的被測表面的圖像信息；根據所述圖像信息確定所述被測表面的各檢測點與所述各檢測點所對應的各像素點之間的距離；根據所述各檢測點與所述各檢測點所對應的各像素點之間的距離，確定所述被測表面的平整度。本發(fā)明的計算機程序產品，通過被測表面的圖像信息確定所述被測表面的各檢測點與所述各檢測點所對應的各像素點之間的距離，進而確定所述被測表面的平整度，結合被測表面各檢測點之間的位置關系，充分考慮被測表面的結構特性，確定表面平整度，優(yōu)化了現(xiàn)有的表面平整度的檢測方法，能夠簡單、便捷而且準確地實現(xiàn)表面平整度的檢測。

通過以上的實施方式的描述，本領域的技術人員可以清楚地了解到各實施方式可借助軟件加必需的通用硬件平臺的方式來實現(xiàn)，當然也可以通過硬件。基于這樣的理解，上述技術方案本質上或者說對現(xiàn)有技術做出貢獻的部分可以以軟件產品的形式體現(xiàn)出來，該計算機軟件產品可以存儲在計算機可讀存儲介質中，如ROM/RAM、磁碟、光盤等，包括若干指令用以使得一臺計算機設備(可以是個人計算機，服務器，或者網絡設備等)執(zhí)行各個實施例或者實施例的某些部分所述的方法。

最后應說明的是：以上各實施例僅用以說明本發(fā)明的技術方案，而非對其限制；盡管參照前述各實施例對本發(fā)明進行了詳細的說明，本領域的普通技術人員應當理解：其依然可以對前述各實施例所記載的技術方案進行修改，或者對其中部分或者全部技術特征進行等同替換；而這些修改或者替換，并不使相應技術方案的本質脫離本發(fā)明各實施例技術方案的范圍。

顯然，本領域技術人員應該明白，上述的本發(fā)明的各模塊或各步驟可以通過如上所述的應用端實施?？蛇x地，本發(fā)明實施例可以用計算機裝置可執(zhí)行的程序來實現(xiàn)，從而可以將它們存儲在存儲裝置中由處理器來執(zhí)行，所述的程序可以存儲于一種計算機可讀存儲介質中，上述提到的存儲介質可以是只讀存儲器，磁盤或光盤等；或者將它們分別制作成各個集成電路模塊，或者將它們中的多個模塊或步驟制作成單個集成電路模塊來實現(xiàn)。這樣，本發(fā)明不限制于任何特定的硬件和軟件的結合。

注意，上述僅為本發(fā)明的較佳實施例及所運用技術原理。本領域技術人員會理解，本發(fā)明不限于這里所述的特定實施例，對本領域技術人員來說能夠進行各種明顯的變化、重新調整和替代而不會脫離本發(fā)明的保護范圍。因此，雖然通過以上實施例對本發(fā)明進行了較為詳細的說明，但是本發(fā)明不僅僅限于以上實施例，在不脫離本發(fā)明構思的情況下，還可以包括更多其他等效實施例，而本發(fā)明的范圍由所附的權利要求范圍決定。