一種凸多邊形圖像塊的檢測方法、裝置及設(shè)備的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及計算機領(lǐng)域，特別涉及一種凸多邊形圖像塊的檢測方法、裝置及設(shè)備。
【背景技術(shù)】
[0002] 增強現(xiàn)實技術(shù)是在虛擬現(xiàn)實的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的新技術(shù)，是通過計算機系統(tǒng)提供 的信息增加用戶對現(xiàn)實世界感知的技術(shù)，將虛擬的信息應(yīng)用到真實世界，并將計算機生成 的虛擬物體、場景或系統(tǒng)提示等虛擬信息疊加到真實場景中，從而實現(xiàn)對現(xiàn)實的增強。
[0003] 增強現(xiàn)實技術(shù)包括對圖像中的真實場景進行定位，虛擬信息生成以及將生成的虛 擬信息添加到定位的真實場景上三個步驟。其中，在對圖像中的真實場景進行定位時，首先 要檢測出圖像中的凸多邊形圖像塊，利用檢測出的凸多邊形圖像塊來對圖像中的真實場景 進行定位。然而，目前還沒有一種方法來從圖像中檢測出凸多邊形圖像塊。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 為了從圖像中檢測出凸多邊形圖像塊，本發(fā)明提供了一種凸多邊形圖像塊的檢測 方法、裝置及設(shè)備。所述技術(shù)方案如下：
[0005] 第一方面，一種凸多邊形圖像塊的檢測方法，所述方法包括：
[0006] 獲取圖像傳感器采集的圖像；
[0007] 獲取角點集合，所述角點集合包括所述圖像中的角點，所述角點為所述圖像中任 意兩條互不平行的直線邊相交的交點；
[0008] 根據(jù)所述角點集合，從所述圖像中檢測出形狀為預(yù)設(shè)形狀且與預(yù)設(shè)圖像塊之間相 似度超過預(yù)設(shè)第一閾值的凸多邊形圖像塊。
[0009] 結(jié)合第一方面，在第一方面的第一種可能的實現(xiàn)方式中，所述獲取角點集合，包 括：
[0010] 獲取侯選角點集合，所述侯選角點集合中的侯選角點為所述圖像中的角點響應(yīng)值 大于預(yù)設(shè)第二閾值的像素點、所述圖像中的連通域的輪廓包括的輪廓點或所述圖像中的物 體邊緣包括的邊緣點；
[0011] 從所述侯選角點集合中選擇是兩條互不平行的直線邊相交的交點的侯選角點，將 所述選擇的候選角點作為角點并組成角點集合。
[0012] 結(jié)合第一方面，在第一方面的第二種可能的實現(xiàn)方式中，所述從所述侯選角點集 合中選擇是兩條互不平行的直線邊相交的交點的侯選角點，包括：
[0013] 以侯選角點為中心，確定一個NXN的圖像區(qū)域，N為大于或等于3的奇數(shù)，從所述 圖像區(qū)域中獲取梯度模大于預(yù)設(shè)第三閾值的像素點；
[0014] 根據(jù)所述獲取的每個像素點的橫向梯度分量的大小對所述獲取的每個像素點進 行排序得到一列像素點；
[0015] 從所述一列像素點中獲取像素點序列，所述像素點序列中的任意相鄰的兩像素點 的梯度方向之間的夾角小于預(yù)設(shè)夾角閾值；
[0016] 如果所述獲取的像素點序列中至少存在兩個像素點數(shù)目大于或等于預(yù)設(shè)第一個 數(shù)的像素點序列，則確定所述侯選角點為兩條互不平行的直線邊相交的交點，并選擇所述 侯選角點。
[0017] 結(jié)合第一方面，在第一方面的第三種可能的實現(xiàn)方式中，所述從所述圖像區(qū)域中 獲取梯度模大于預(yù)設(shè)第三閾值的像素點之前，還包括：
[0018] 根據(jù)所述圖像區(qū)域包括的每個像素點的灰度值計算所述每個像素點的梯度模和 梯度方向。
[0019] 結(jié)合第一方面，在第一方面的第四種可能的實現(xiàn)方式中，所述將所述選擇的侯選 角點作為角點之后，還包括：
[0020] 從所述獲取的像素點序列中選擇兩個像素點數(shù)目大于或等于預(yù)設(shè)第一個數(shù)的像 素點序列；
[0021 ] 分別計算所述選擇的兩個像素點序列中的像素點的梯度方向的平均值，將所述計 算的兩個平均值作為所述角點對應(yīng)的兩條直線邊的遞度方向。
[0022] 結(jié)合第一方面，在第一方面的第五種可能的實現(xiàn)方式中，所述根據(jù)所述角點集合， 從所述圖像中檢測出形狀為預(yù)設(shè)形狀且與預(yù)設(shè)圖像塊之間相似度超過預(yù)設(shè)第一閾值的凸 多邊形圖像塊，包括：
[0023] 根據(jù)所述角點集合中的每個角點對應(yīng)兩條直線邊的梯度方向，獲取預(yù)設(shè)第二個數(shù) 個角點，所述預(yù)設(shè)第二個數(shù)個角點能夠組成形狀為所述預(yù)設(shè)形狀的凸多邊形；
[0024] 通過所述預(yù)設(shè)第二個數(shù)個角點組成形狀為所述預(yù)設(shè)形狀的凸多邊形，從所述圖像 中獲取所述預(yù)設(shè)形狀的凸多邊形圖像塊；
[0025] 如果所述獲取的凸多邊形圖像塊與所述預(yù)設(shè)圖像塊之間相似度超過預(yù)設(shè)第一閾 值，則保留所述獲取的凸多邊形圖像塊。
[0026] 第二方面，一種凸多邊形圖像塊的檢測裝置，所述裝置包括：
[0027] 第一獲取模塊，用于獲取圖像傳感器采集的圖像；
[0028] 第二獲取模塊，用于獲取角點集合，所述角點集合包括所述圖像中的角點，所述角 點為所述圖像中任意兩條互不平行的直線邊相交的交點；
[0029] 檢測模塊，用于根據(jù)所述角點集合，從所述圖像中檢測出形狀為預(yù)設(shè)形狀且與預(yù) 設(shè)圖像塊之間相似度超過預(yù)設(shè)第一閾值的凸多邊形圖像塊。
[0030] 結(jié)合第二方面，在第二方面的第一種可能的實現(xiàn)方式中，所述第二獲取模塊包 括：
[0031] 第一獲取單元，用于獲取侯選角點集合，所述侯選角點集合中的侯選角點為所述 圖像中的角點響應(yīng)值大于預(yù)設(shè)第二閾值的像素點、所述圖像中的連通域的輪廓包括的輪廓 點或所述圖像中的物體邊緣包括的邊緣點；
[0032] 選擇單元，用于從所述侯選角點集合中選擇是兩條互不平行的直線邊相交的交點 的侯選角點，將所述選擇的侯選角點作為角點并組成角點集合。
[0033] 結(jié)合第二方面，在第二方面的第二種可能的實現(xiàn)方式中，所述選擇單元包括：
[0034] 第一獲取子單元，用于以侯選角點為中心，確定一個NXN的圖像區(qū)域，N為大于或 等于3的奇數(shù)，從所述圖像區(qū)域中獲取梯度模大于預(yù)設(shè)第三閾值的像素點；
[0035] 排序子單元，用于根據(jù)所述獲取的每個像素點的橫向梯度分量的大小對所述獲取 的每個像素點進行排序得到一列像素點；
[0036] 第二獲取子單元，用于從所述一列像素點中獲取像素點序列，所述像素點序列中 的任意相鄰的兩像素點的梯度方向之間的夾角小于預(yù)設(shè)夾角閾值；
[0037] 確定子單元，用于如果所述獲取的像素點序列中至少存在兩個像素點數(shù)目大于或 等于預(yù)設(shè)第一個數(shù)的像素點序列，則確定所述侯選角點為兩條互不平行的直線邊相交的交 點，并選擇所述侯選角點。
[0038] 結(jié)合第二方面，在第二方面的第三種可能的實現(xiàn)方式中，所述選擇單元還包括：
[0039] 第一計算子單元，用于根據(jù)所述圖像區(qū)域包括的每個像素點的灰度值計算所述每 個像素點的梯度模和梯度方向。
[0040] 結(jié)合第二方面，在第二方面的第四種可能的實現(xiàn)方式中，所述選擇單元還包括：
[0041] 選擇子單元，用于從所述獲取的像素點序列中選擇兩個像素點數(shù)目大于或等于預(yù) 設(shè)第一個數(shù)的像素點序列；
[0042] 第二計算子單元，用于分別計算所述選擇的兩個像素點序列中的像素點的梯度方 向的平均值，將所述計算的兩個平均值作為所述角點對應(yīng)的兩條直線邊的遞度方向。
[0043] 結(jié)合第二方面，在第二方面的第五種可能的實現(xiàn)方式中，所述檢測模塊包括：
[0044] 第二獲取單元，用于根據(jù)所述角點集合中的每個角點對應(yīng)兩條直線邊的梯度方 向，獲取預(yù)設(shè)第二個數(shù)個角點，所述預(yù)設(shè)第二個數(shù)個角點能夠組成形狀為所述預(yù)設(shè)形狀的 凸多邊形；
[0045] 組成單元，用于通過所述預(yù)設(shè)第二個數(shù)個角點組成形狀為所述預(yù)設(shè)形狀的凸多邊 形，從所述圖像中獲取所述預(yù)設(shè)形狀的凸多邊形圖像塊；
[0046] 保留單元，用于如果所述獲取的凸多邊形圖像塊與所述預(yù)設(shè)圖像塊之間相似度超 過預(yù)設(shè)第一閾值，則保留所述獲取的凸多邊形圖像塊。
[0047] 第三方面，一種設(shè)備，所述設(shè)備包括：
[0048] 存儲器和處理器，用于執(zhí)行所述一種凸多邊形圖像塊的檢測方法。
[0049] 在本發(fā)明實施例中，獲取圖像傳感器采集的圖像，獲取角點集合，該角點集合包括 圖像中的角點，該角點為圖像中任意兩條互不平行的直線邊相交的交點；根據(jù)該角點集合， 從圖像中獲取形狀為預(yù)設(shè)形狀且與預(yù)設(shè)圖像塊之間相似度超過預(yù)設(shè)第一閾值的凸多邊形 圖像塊。如此可以自動化從圖像中檢測出凸多邊形圖像塊。
【附圖說明】
[0050] 圖1是本發(fā)明實施例1提供的一種凸多邊形圖像塊的檢測方法流程圖；
[0051] 圖2-1是本發(fā)明實施例2提供的一種凸多邊形圖像塊的檢測方法流程圖；
[0052] 圖2-2是本發(fā)明實施例2提供的一種以候選角點為中心的5X5的圖像區(qū)域示意 圖；
[0053] 圖2-3是本發(fā)明實施例2提供的一種獲取像素點序列的方法流程圖；
[0054] 圖2-4是本發(fā)明實施例2提供的一種角點的梯度方向示意圖；
[0055] 圖3是本發(fā)明實施例3提供的一種凸多邊形圖像塊的檢測方法流程圖；
[0056] 圖4是本發(fā)明實施例4提供的一種凸多邊形圖像塊的檢測方法流程圖；
[0057] 圖5是本發(fā)明實施例5提供的一種凸多邊形圖像塊的檢測裝置結(jié)構(gòu)示意圖；
[0058] 圖6是本發(fā)明實施例6提供的一種設(shè)備結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實施方式】
[0059] 為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合附圖對本發(fā)明實施方 式作進一步地詳細描述。
[0060] 實施例1
[0061] 參見圖1，本發(fā)明實施例提供了一種凸多邊形圖像塊的檢測方法，包括：
[0062] 步驟101 :獲取圖像傳感器采集的圖像；
[0063] 步驟102 :獲取角點集合，該角點集合