物体形状评估方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种物体形状评估方法、装置、电子设备及存储介质，涉及图像处理技术领域，该方法包括：获取待测物体的二值化灰度图像，基于调节曲线与待测物体的位置关系计算二值化灰度图像的评估函数值。基于调节曲线的调节步长调节调节曲线上的计算点，调节步长为调节曲线的重心的移动距离，当评估函数值小于预设评估阈值时，基于圆形评估公式得到待测物体形状的评估结果。本申请通过二值化灰度图像的评估函数值与预设评估阈值的关系来指导调节曲线贴合待测物体的轮廓，当评估函数收敛时，通过圆形评估公式对待测物体的轮廓的形状进行评估，能够对不规则的待测物体的轮廓进行检测，并且不需要训练数据，能够提高物体形状评估的效率。

【技术实现步骤摘要】
物体形状评估方法、装置、电子设备及存储介质
本申请涉及图像处理
，具体而言，涉及一种物体形状评估方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
当前对物体的圆形形状进行检测主要采用霍夫变换或者深度学习的方法。霍夫变换能够对较为规则圆形进行检测，但是对于不规则形状很难识别，而且当画面噪音较多时检测效率较低。而深度学习的方法需要大量样本进行训练，也存在对物体进行形状评估时效率低的问题。
技术实现思路
本申请的实施例在于提供一种物体形状评估方法、装置、电子设备及存储介质，以解决目前方法对物体进行形状评估时效率低的问题。本申请的实施例提供了一种物体形状评估方法，所述方法包括：获取待测物体的二值化灰度图像；基于调节曲线与所述待测物体的位置关系计算所述二值化灰度图像的评估函数值，所述调节曲线用于模拟所述待测物体的轮廓；基于所述调节曲线的调节步长调节所述调节曲线上的计算点，并在调节所述调节曲线上的计算点后再次执行所述基于调节曲线与所述待测物体的位置关系计算所述二值化灰度图像的评估函数值，直至所述评估函数值小于预设评估阈值，所述调节步长为所述调节曲线的重心的移动距离；当所述评估函数值小于所述预设评估阈值时，基于圆形评估公式得到所述待测物体形状的评估结果。在上述实现过程中，通过二值化灰度图像的评估函数值与预设评估阈值的关系来指导调节曲线贴合待测物体的轮廓，当评估函数值小于预设评估阈值时即当评估函数收敛时，通过圆形评估公式对待测物体的轮廓的形状进行评估，能够对不规则的待测物体的轮廓进行检测，并且不需要训练数据，能够提高物体形状评估的效率。可选地，所述获取待测物体的二值化灰度图像，包括：获取所述待测物体的图片；将所述图片转换为灰度图像；对所述灰度图像进行二值化处理得到所述二值化灰度图像。在上述实现过程中，对所述待测物体的图片进行二值化处理，能够将所述图片中的灰度用两个不同的灰度值来填充，能够降低所述图片的数据量，提高以所述二值化灰度图像为基础进行物体形状评估的速率。可选地，所述对所述灰度图像进行二值化处理得到所述二值化灰度图像包括：将所述灰度图像中所述待测物体内部对应的像素值设置为第一预设值；将所述灰度图像中所述待测物体外部对应的像素值设置为第二预设值；基于腐蚀算法去除所述二值化后的灰度图像的噪音得到所述二值化灰度图像。在上述实现过程中，将所述灰度图像中将所述物体图像内部对应的区域与图像外部对应的区域用不同的灰度值填充，能够对所述待测物体内部对应的区域、外部对应的区域进行区分，并且能够以所述待测物体对应的图像内部区域与所述待测物体对应的图像外部区域确定所述调节曲线与所述待测物体的位置关系，同时通过腐蚀算法去除二值化后的灰度图像的噪音，能够提高所述而二值灰度图像的精确性，以提高基于所述二值灰度图像进行物体形状评估的方法的准确性。可选地，所述基于调节曲线与所述待测物体的位置关系计算所述二值化灰度图像的评估函数值，包括：基于评估函数计算公式计算所述灰度图像的评估函数值；所述评估函数计算公式包括：E(C)＝Ein(C)+Eout(C)＝∫|I(x,y)-c0|2dxdy+∫|I(x,y)-cb/2dxdy；其中，E(C)表示所述评估函数值，Ein(C)表示所述调节曲线内的内部评估函数值，Eout(C)表示所述调节曲线内的外部的评估函数值，I(x,y)表示所述二值化灰度图像内任意一个像素点的灰度值，c0表示所述调节曲线内的所有像素点的平均灰度值，cb表示所述调节曲线外的所有像素点的平均灰度值。在上述实现过程中，通过所述评估函数计算公式计算得到所述灰度图像的评估函数值，能够将所述二值化灰度图像内任意一个像素点的灰度值考虑在内，将所述评估函数值的计算精度提高到像素级，提高了所述评估函数值的精确度。可选地，所述基于所述调节曲线的调节步长调节所述调节曲线上的所述计算点包括：设置所述调节曲线的计算点；当所述计算点的像素值为所述第一预设值时，将所述调节曲线上的所述计算点背离所述重心的方向移动所述调节步长；当所述计算点的像素值为所述第二预设值时，将所述调节曲线上的所述计算点靠近所述重心的方向移动所述调节步长。在上述实现过程中，当所述计算点的像素值为所述第一预设值时，该计算点位于所述所二值化述灰度图像的内部，需要将所述计算点背离所述重心的方向移动所述调节步长，以使所述计算点靠近所述待测物体的轮廓；当所述计算点的像素值为所述第二预设值时，该计算点位于所述所二值化述灰度图像的外部，需要将所述计算点靠近所述重心的方向移动所述调节步长，以使所述计算点靠近所述待测物体的轮廓，通过持续调节所述计算点的位置，以使所述调节曲线贴合所述待测物体的轮廓，此时，得到该调节曲线就是提取到的所述待测物体轮廓，提高提取所述待测物体的轮廓的准确性。可选地，所述设置调节曲线的计算点，包括：将所述调节曲线设置为圆，所述各个计算点之间的距离间隔相等。在上述实现过程中，将所述调节曲线设置为圆，能够更容易找到所述调节曲线重心；所述各个计算点之间的距离间隔相等，使得所述计算点分布更为均匀，以使所述计算点从不同的方向去贴近所述待测物体的轮廓，提高得到的所述待测物体的轮廓的准确性。可选地，所述基于圆形评估公式得到所述物体形状的评估结果，包括：基于圆形评估公式计算所述物体形状的评估结果；所述圆形评估公式包括：其中，f表示所述评估结果，n表示所述计算点的数目，di表示第i个计算点到所述调节曲线的重心的距离，μ表示所述计算点到所述调节曲线的重心的距离的平均值。在上述实现过程中，通过所述圆形评估公式对所述待测物体的形状进行评估，所述圆形评估公式所述待测物体轮廓上每一个点进行计算，能够提高所述物体形状的评估结果的准确性。本申请的实施例提供了一种物体形状评估装置，所述物体形状评估装置包括：获取图像，获取待测物体的二值化灰度图像；计算模块，用于基于所述调节曲线与所述待测物体的位置关系计算所述灰度图像的评估函数值，所述调节曲线用于模拟所述待测物体的轮廓；调节模块，用于基于所述调节曲线的调节步长调节所述调节曲线上的所述计算点，并在调节所述调节曲线上的计算点后再次执行所述基于调节曲线与所述待测物体的位置关系计算所述二值化灰度图像的评估函数值，直至所述评估函数值小于预设评估阈值，所述调节步长为所述调节曲线的重心的移动距离；评估模块，用于当所述评估函数值小于所述预设评估阈值时，基于圆形评估公式得到所述待测物体形状的评估结果。在上述实现过程中，通过二值化灰度图像的评估函数值与预设评估阈值的关系来指导调节曲线贴合待测物体的轮廓，当评估函数值小于预设评估阈值时即当评估函数收敛时，通过圆形评估公式对待测物体的轮廓的形状进行评估，能够对不规则的待测物体的轮廓进行检测，并且不需要训练数据，能够提高物体形状评估的效率。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种物体形状评估方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取待测物体的二值化灰度图像；/n基于调节曲线与所述待测物体的位置关系计算所述二值化灰度图像的评估函数值，所述调节曲线用于模拟所述待测物体的轮廓；/n基于所述调节曲线的调节步长调节所述调节曲线上的计算点，并在调节所述调节曲线上的计算点后再次执行所述基于调节曲线与所述待测物体的位置关系计算所述二值化灰度图像的评估函数值，直至所述评估函数值小于预设评估阈值，所述调节步长为所述调节曲线的重心的移动距离；/n当所述评估函数值小于所述预设评估阈值时，基于圆形评估公式得到所述待测物体的形状的评估结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种物体形状评估方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待测物体的二值化灰度图像；
基于调节曲线与所述待测物体的位置关系计算所述二值化灰度图像的评估函数值，所述调节曲线用于模拟所述待测物体的轮廓；
基于所述调节曲线的调节步长调节所述调节曲线上的计算点，并在调节所述调节曲线上的计算点后再次执行所述基于调节曲线与所述待测物体的位置关系计算所述二值化灰度图像的评估函数值，直至所述评估函数值小于预设评估阈值，所述调节步长为所述调节曲线的重心的移动距离；
当所述评估函数值小于所述预设评估阈值时，基于圆形评估公式得到所述待测物体的形状的评估结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待测物体的二值化灰度图像，包括：
获取所述待测物体的图片；
将所述图片转换为灰度图像；
对所述灰度图像进行二值化处理得到所述二值化灰度图像。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述灰度图像进行二值化处理得到所述二值化灰度图像包括：
将所述灰度图像中所述待测物体内部对应的像素值设置为第一预设值；
将所述灰度图像中所述待测物体外部对应的像素值设置为第二预设值；
基于腐蚀算法去除二值化后的灰度图像的噪音得到所述二值化灰度图像。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于调节曲线与所述待测物体的位置关系计算所述灰度图像的评估函数值，包括：
基于评估函数计算公式计算所述二值化灰度图像的评估函数值；
所述评估函数计算公式包括：
E(C)＝Ein(C)+Eout(C)＝∫|I(x，y)-c0|2dxdy+∫|I(x，y)-cb/2dxdy；
其中，E(C)表示所述评估函数值，Ein(C)表示所述调节曲线内的内部评估函数值，Eout(C)表示所述调节曲线内的外部的评估函数值，I(x，y)表示所述二值化灰度图像内任意一个像素点的灰度值，c0表示所述调节曲线内的所有像素点的平均灰度值，cb表示所述调节曲线外的所有像素点的平均灰度值。


5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于...

【专利技术属性】
技术研发人员：安达，
申请(专利权)人：上海明略人工智能集团有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31