【技术实现步骤摘要】
一种机器人空间配准中获取人脸点云的方法和装置
本专利技术涉及图像处理领域，尤其涉及一种机器人空间配准中获取人脸点云的方法和装置。
技术介绍
空间配准是机器人定位中的关键技术之一，而获取人脸点云作为空间配准的前端步骤，在空间配准的过程中起着十分重要的作用。一般情况下，已有的在空间配准中获取人脸点云的方法需要从人脸原始图像中提取标识点，特征点等信息，即不仅需要对人脸的鼻尖，眼睛，眼角等特定部位进行识别以及标定，还需要提取人脸表面的纹理特征，而且由于人脸表面的纹理特征不够丰富，使得用相机得到的人脸图像中的特征点不明显，因此已有技术一般采用主动投影技术向人脸表面投射某种结构光，以丰富人脸表面特征。综上所述，目前的人脸点云的提取过程中，除了需要光学摄像头外，还额外需要结构光设备进行辅助，而且还需要对人脸的特殊部位进行识别，因此，获取人脸点云的步骤比较繁琐，运算量大从而导致获取人脸点云的时间也长。
技术实现思路
本申请实施例提供的一种机器人空间配准中获取人脸点云的方法和装置，在不需要结构光等辅助设备的情况下，通过采集人脸图像的特征点获取人脸点云，降低了获取人脸点云步骤的繁琐度及所...
【技术保护点】
1.一种机器人空间配准中获取人脸点云的方法，其特征在于，包括以下步骤：根据获取到的不同角度的两张灰度图像，确定分别对应所述两张灰度图像的第一面部区域和第二面部区域；根据所述第一面部区域和所述第二面部区域，确定与所述第一面部区域对应的第一提取区域和与所述第二面部区域对应的第二提取区域；根据所述第一提取区域和所述第二提取区域，得到第一人脸图像和第二人脸图像；对从所述第一人脸图像得到的特征点和从所述第二人脸图像中得到的特征点进行匹配，得到人脸点云。
【技术特征摘要】
1.一种机器人空间配准中获取人脸点云的方法，其特征在于，包括以下步骤：根据获取到的不同角度的两张灰度图像，确定分别对应所述两张灰度图像的第一面部区域和第二面部区域；根据所述第一面部区域和所述第二面部区域，确定与所述第一面部区域对应的第一提取区域和与所述第二面部区域对应的第二提取区域；根据所述第一提取区域和所述第二提取区域，得到第一人脸图像和第二人脸图像；对从所述第一人脸图像得到的特征点和从所述第二人脸图像中得到的特征点进行匹配，得到人脸点云。2.根据权利要求1所述的一种机器人空间配准中获取人脸点云的方法，其特征在于，根据所述第一面部区域和所述第二面部区域，确定与所述第一面部区域对应的第一提取区域和与所述第二面部区域对应的第二提取区域包括以下步骤：以所述第一面部区域和所述第二面部区域为中心，分别将所述第一面部区域和所述第二面部区域放大设定的倍数，得到与所述第一面部区域对应的第一提取区域和与所述第二面部区域对应的第二提取区域。3.根据权利要求2所述的一种机器人空间配准中获取人脸点云的方法，其特征在于，所述设定的倍数的数值范围为2.25～9。4.根据权利要求2所述的一种机器人空间配准中获取人脸点云的方法，其特征在于，所述设定的倍数的值为6.25。5.根据权利要求1所述的一种机器人空间配准中获取人脸点云的方法，其特征在于，对从所述第一人脸图像得到的特征点与从所述第二人脸图像中得到的特征点进行匹配，得到人脸点云的步骤具体为：根据所述第一人脸图像和所述第二人脸图像，得到所述第一人脸图像中的特征点和所述第二人脸图像中的特征点；对从所述第一人脸图像中得到的特征点和从所述第二人脸图像中得到的特征点中像素值相同的特征点进行匹配；根据匹配所得到的匹配点对，得到人脸点云。6.根据权利要求5所述的一种机器人空间配准中获取人脸点云的方法，其特征在于，根据所述第一人脸图像和所述第二人脸图像，得到所述第一人脸图像中的特征点和所述第二人脸图像中的特征点的步骤为：对所述第一人脸图像进行高斯模糊处理，得到与所述第一人脸图像对应的三张不同模糊程度的高斯图像；在所述第一人脸图像与所述三张不同模糊程度的高斯图像中，按照清晰度由高到低的顺序，依次在相邻的两幅图像之间进行图像相减，得到三张相减后的图像；根据所述三张相减后的图像中的中间图像的像素点和与其相邻的两张图像中对应位置的像素点的比较结果，确定所述第一人脸图像中的特征点，以及对所述第二人脸图像进...
【专利技术属性】
技术研发人员：张赛，刘达，
申请(专利权)人：北京柏惠维康科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11
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