颜色跟踪方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种颜色跟踪方法和装置，属于计算机技术领域。该方法包括：获取至少一个单色目标的参考颜色信息，该参考颜色信息包括每一分量的上限阈值和下限阈值；根据每一单色目标的颜色参考信息确定识别图像中第x行第y列像素点的颜色是否与该单色目标匹配；如果该第x行第y列像素点的颜色与该单色目标匹配，则更新匹配像素点的数量、横坐标总和、纵坐标总和，并分别检测第x+4行第y列像素点、第x‑4行第y列像素点、第x行第y+4列像素点是否与该单色目标匹配；计算该横坐标总和与该数量的比值得到匹配区域的中心横坐标，以及计算该纵坐标总和与该数量的比值得到匹配区域的中心纵坐标。解决了目前视觉系统内多个目标跟踪结果不准确的问题。

【技术实现步骤摘要】
颜色跟踪方法和装置
本专利技术涉及计算机
，特别涉及一种颜色跟踪方法和装置。
技术介绍
无论哪种类型的机器人，都需要配置一个视觉系统用以感知外部世界，比如机器人小车识别各种赛道，人形机器人踢足球、投篮、打乒乓球，机器人避障、走楼梯等，赛道可能是黑白，蓝白等颜色，足球、篮球、乒乓球可能是橙色，球门、篮筐可能是黄色，障碍物、楼梯可能是绿色，这些活动都需要依靠视觉系统为机器人提供相关颜色信息，为机器人控制系统做出决策提供依据。目前，上述机器人在识别目标（例如，篮球、乒乓球等等）时，通常遍历视觉系统提供的图像中的每一像素点，根据每一像素点的RGB值确定该像素点的颜色是否与目标颜色匹配；最后根据该图像中所有与目标颜色匹配的像素点分布区域的中心位置确定为目标在图像中的位置，从而实现目标的跟踪。然而，在视觉系统内存在多个目标时，此种跟踪结果不准确。
技术实现思路
为了解决现有技术中视觉系统内多个目标跟踪结果不准确的问题，本专利技术实施例提供了一种颜色跟踪方法和装置。所述技术方案如下：第一方面，提供了一种颜色跟踪方法，所述方法包括：获取至少一个单色目标的参考颜色信息，所述参考颜色信息包括每一分量的上限阈值和下限阈值；根据每一单色目标的颜色参考信息确定识别图像中第x行第y列的像素点的颜色是否与所述单色目标匹配；如果所述第x行第y列的像素点的颜色与所述单色目标匹配，则更新匹配像素点的数量、横坐标总和以及纵坐标总和，以及分别检测第x+4行第y列的像素点、第x-4行第y列的像素点、第x行第y+4列的像素点是否与所述单色目标匹配；计算所述横坐标总和与所述数量的比值得到匹配区域的中心横坐标，以及计算所述纵坐标总和与所述数量的比值得到匹配区域的中心纵坐标。可选的，所述计算所述横坐标总和与所述数量的比值得到匹配区域的中心横坐标之前，所述方法还包括：如果所述第x+4m行第y列的像素点与所述单色目标匹配，则检测第x+4m+4行第y列的像素点是否与所述单色目标匹配，m为正整数；如果所述第x-4n行第y列的像素点与所述单色目标匹配，则检测第x-4n-4行第y列的像素点是否与所述单色目标匹配，n为正整数；如果所述第x行第y+4k列的像素点与所述单色目标匹配，则检测第x行第y+4k+4列的像素点是否与所述单色目标匹配，k为正整数。可选的，所述获取至少一个单色目标的参考颜色信息，包括：获取每一所述单色目标的样本图像，对所述样本图像进行插值；将插值后的所述样本图像中每一像素点的RGB颜色信息转换成HSV颜色信息；根据所述样本图像中所有像素点的HSV颜色信息确定所述单色目标的颜色参考信息。可选的，所述根据所述样本图像中所有像素点的HSV颜色信息确定所述单色目标的颜色参考信息，包括：获取所述像素点的R分量值、G分量值以及B分量值，并从中获取最大值以及最小值，以及将所述最大值确定为所述像素点的明度分量值V的取值；如果所述R分量值等于所述最大值且所述G分量值不小于所述B分量值，则利用第一公式计算所述像素点的色调分量值H，所述第一公式为；如果所述R分量值等于所述最大值且所述G分量值小于所述B分量值，则利用第二公式计算所述像素点的色调分量值H，所述第二公式为；如果所述G分量值等于所述最大值，则利用第三公式计算所述像素点的色调分量值H，所述第三公式为；如果所述B分量值等于所述最大值，则利用第四公式计算所述像素点的色调分量值H，所述第四公式为；如果所述最大值等于0，则将所述像素点的饱和度分量值S的取值确定为0，否则利用第五公式确定所述像素点的饱和度分量值S，所述第五公式为；经过所述第一公式、第二公式、第三公式、第四公式、第五公式的计算，色调分量值H，饱和度分量值S，明度分量值V的取值范围规范为0~255。可选的，所述根据所述样本图像中所有像素点的HSV颜色信息确定所述单色目标的颜色参考信息，还包括：获取所述单色目标颜色每个像素点的HSV值，比较每个像素点的色调分量值H，获取其最大值Hmax，最小值Hmin，比较每个像素点的饱和度分量值S，获取其最大值Smax，最小值Smin，比较每个像素点的明度分量值V，获取其最大值Vmax，最小值Vmin；建立1个大小为256个元素的色调分量值H数组Hclassa，从数组下标Hmin开始到Hmax结束的位置赋值为1，其余赋值为0；建立1个大小为256个元素的饱和度分量值S数组Sclassa，从数组下标Smin开始到Smax结束的位置赋值为1，其余赋值为0；建立1个大小为256个元素的明度分量值V数组Vclassa，从数组下标Vmin开始到Vmax结束的位置赋值为1，其余赋值为0。可选的，所述根据每一单色目标的颜色参考信息确定识别图像中第x行第y列的像素点的颜色是否与所述单色目标匹配之前，对所述识别图像进行插值，以及将插值后的所述识别图像中每一像素点的RGB颜色信息转换成HSV颜色信息；所述根据每一单色目标的颜色参考信息确定识别图像中第x行第y列的像素点的颜色是否与所述单色目标匹配，包括：把所述第x行第y列的像素点的色调分量值H作为色调分量数组Hclassa的下标，查询该下标对应的数组元素值，结果为1表示匹配，为0表示不匹配，表示为第一匹配结果。把所述第x行第y列的像素点的饱和度分量值S作为饱和度分量数组Sclassa的下标，查询该下标对应的数组元素值，结果为1表示匹配，为0表示不匹配，表示为第二匹配结果。把所述第x行第y列的像素点的明度分量值V作为明度分量数组Vclassa的下标，查询该下标对应的数组元素值，结果为1表示匹配，为0表示不匹配，表示为第三匹配结果。对所述第一匹配结果、所述第二匹配结果、第三匹配结果进行位与运算；如果所述位与运算结果为1，则确定所述第x行第y列的像素点与所述单色目标匹配，否则为不匹配。可选的，所述获取一种单色目标的参考信息之后，可同时获取第二种单色目标的参考颜色信息，建立第二种单色目标的样本数组色调分量数组Hclassb，饱和度分量数组Sclassb，明度分量数组Vclassb，合并色调分量值H的两个数组Hclassa和Hclassb为一个数组Hclass，合并饱和度分量值S的两个数组Sclassa和Sclassb为一个数组Sclass，合并明度分量值V的两个数组Vclassa和Vclassb为一个数组Vclass，其中第一种单色目标的分量值信息位于合并后数组元素的第1位，第二种单色目标的分量值信息位于合并后数组元素的第0位；把所述第x行第y列的像素点的色调分量值H作为色调分量数组Hclass的下标，查询该下标对应的数组元素值，结果为00表示第一色调分量不匹配，第二单色目标色调分量不匹配，结果为01表示第一单色目标色调分量不匹配，第二单色目标色调分量匹配，结果为10表示第一单色目标色调分量匹配，第二单色目标色调分量不匹配，结果为11表示第一单色目标色调分量匹配，第二单色目标色调分量匹配，该结果表示为第一匹配结果；把所述第x行第y列的像素点的饱和度分量值S作为饱和度分量数组Sclass的下标，查询该下标对应的数组元素值，结果为00表示第一单色目标饱和度分量不匹配，第二单色目标饱和度分量不匹配，结果为01表示第一单色目标饱和度分量不匹配，第二单色目标饱和度分量匹配，结果为10表示第一单色目标饱和度本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种颜色跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：获取至少一个单色目标的参考颜色信息，所述参考颜色信息包括每一分量的上限阈值和下限阈值；根据每一单色目标的颜色参考信息确定识别图像中第x行第y列的像素点的颜色是否与所述单色目标匹配；如果所述第x行第y列的像素点的颜色与所述单色目标匹配，则更新匹配像素点的数量、横坐标总和以及纵坐标总和，以及分别检测第x+4行第y列的像素点、第x‑4行第y列的像素点、第x行第y+4列的像素点是否与所述单色目标匹配；计算所述横坐标总和与所述数量的比值得到匹配区域的中心横坐标，以及计算所述纵坐标总和与所述数量的比值得到匹配区域的中心纵坐标。

【技术特征摘要】
1.一种颜色跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：获取至少一个单色目标的参考颜色信息，所述参考颜色信息包括每一分量的上限阈值和下限阈值；根据每一单色目标的颜色参考信息确定识别图像中第x行第y列的像素点的颜色是否与所述单色目标匹配；如果所述第x行第y列的像素点的颜色与所述单色目标匹配，则更新匹配像素点的数量、横坐标总和以及纵坐标总和，以及分别检测第x+4行第y列的像素点、第x-4行第y列的像素点、第x行第y+4列的像素点是否与所述单色目标匹配；计算所述横坐标总和与所述数量的比值得到匹配区域的中心横坐标，以及计算所述纵坐标总和与所述数量的比值得到匹配区域的中心纵坐标。2.根据权利要求1所述的颜色跟踪方法，其特征在于，所述计算所述横坐标总和与所述数量的比值得到匹配区域的中心横坐标之前，所述方法还包括：如果所述第x+4m行第y列的像素点与所述单色目标匹配，则检测第x+4m+4行第y列的像素点是否与所述单色目标匹配，m为正整数；如果所述第x-4n行第y列的像素点与所述单色目标匹配，则检测第x-4n-4行第y列的像素点是否与所述单色目标匹配，n为正整数；如果所述第x行第y+4k列的像素点与所述单色目标匹配，则检测第x行第y+4k+4列的像素点是否与所述单色目标匹配，k为正整数。3.根据权利要求1所述的颜色跟踪方法，其特征在于，所述获取至少一个单色目标的参考颜色信息，包括：获取每一所述单色目标的样本图像，对所述样本图像进行插值；将插值后的所述样本图像中每一像素点的RGB颜色信息转换成HSV颜色信息；根据所述样本图像中所有像素点的HSV颜色信息确定所述单色目标的颜色参考信息。4.根据权利要求3所述的颜色跟踪方法，其特征在于，所述根据所述样本图像中所有像素点的HSV颜色信息确定所述单色目标的颜色参考信息，包括：获取所述像素点的R分量值、G分量值以及B分量值，并从中获取最大值以及最小值，以及将所述最大值确定为所述像素点的明度分量值V的取值；如果所述R分量值等于所述最大值且所述G分量值不小于所述B分量值，则利用第一公式计算所述像素点的色调分量值H，所述第一公式为；如果所述R分量值等于所述最大值且所述G分量值小于所述B分量值，则利用第二公式计算所述像素点的色调分量值H，所述第二公式为；如果所述G分量值等于所述最大值，则利用第三公式计算所述像素点的色调分量值H，所述第三公式为；如果所述B分量值等于所述最大值，则利用第四公式计算所述像素点的色调分量值H，所述第四公式为；如果所述最大值等于0，则将所述像素点的饱和度分量值S的取值确定为0，否则利用第五公式确定所述像素点的饱和度分量值S，所述第五公式为；经过所述第一公式、第二公式、第三公式、第四公式、第五公式的计算，色调分量值H，饱和度分量值S，明度分量值V的取值范围规范为0~255。5.根据权利要求4所述的颜色跟踪方法，其特征在于，所述根据所述样本图像中所有像素点的HSV颜色信息确定所述单色目标的颜色参考信息，还包括：获取所述单色目标颜色每个像素点的HSV值，比较每个像素点的色调分量值H，获取其最大值Hmax，最小值Hmin，比较每个像素点的饱和度分量值S，获取其最大值Smax，最小值Smin，比较每个像素点的明度分量值V，获取其最大值Vmax，最小值Vmin；建立1个大小为256个元素的色调分量值H数组Hclassa，从数组下标Hmin开始到Hmax结束的位置赋值为1，其余赋值为0；建立1个大小为256个元素的饱和度分量值S数组Sclassa，从数组下标Smin开始到Smax结束的位置赋值为1，其余赋值为0；建立1个大小为256个元素的明度分量值V数组Vclassa，从数组下标Vmin开始到Vmax结束的位置赋值为1，其余赋值为0。6.根据权利要求1所述的颜色跟踪方法，其特征在于，所述根据每一单色目标的颜色参考信息确定识别图像中第x行第y列的像素点的颜色是否与所述单色目标匹配之前，对所述识别图像进行插值，以及将插值后的所述识别图像中每一像素点的RGB颜色信息转换成HSV颜色信息；所述根据每一单色目标的颜色参考信息确定识别图像中...

【专利技术属性】
技术研发人员：任志敏，刘子明，伍转华，
申请(专利权)人：常州纺织服装职业技术学院，
类型：发明
国别省市：江苏,32