【技术实现步骤摘要】
位姿定位方法、装置、设备及计算机可读存储介质
[0001]本申请涉及图像处理技术，尤其涉及一种位姿定位方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]基准标记是为自动检测而设计的人工视觉特征，通常携带一个独特的有效载荷以使它们彼此区分开来。尽管基准标记系统和其他二维码如条形码，QR码有一定相似，但基准标记在特定的目标和应用场景下更有优势。比如用户要精准识别一个QR码，则需要用高分辨率的相机较为正对QR码，才可以正确识别标记，得到几百字节的数据内容如网址。而基准标记相比起来只有几百比特的数据载荷，同时可以由低分辨率相机在观测角度较差，光照不佳且仅占据很少的像素时检测出。这些类型的基准标记可以作为机器人技术中的简易动作捕捉系统。它们的应用范围有真值测算以及目标检测和跟踪等。在这些领域，它们可以作为一种简化的已知位姿假设，而得以替代复杂的感知定位系统。
[0003]在相关技术中，基准标记算法在光照变化场景下，算法回召率低，并且标签形式单一，隐藏性差。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种位姿定位方法，其特征在于，包括：获取待识别图像，基于所述待识别图像的亮度信息对所述待识别图像进行自适应二值化处理，得到二值化图像；基于自定义基准标记图像的几何特性确定出所述二值化图像中的候选标记区域，所述候选标记区域的形状与所述基准标记图像的形状符合匹配条件；基于所述优化后的候选标记区域和自定义基准标记图像进行模板匹配，确定出目标标记区域；获取所述目标标记区域的二维位置信息和三维空间信息，基于所述二维位置信息和三维空间信息确定所述目标标记区域相对于图像采集装置的位姿信息。2.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述基于所述待识别图像的亮度信息对所述待识别图像进行自适应二值化处理，得到二值化图像，包括：对所述待识别图像进行分割，得到多个图像区块；基于所述多个图像区块的亮度信息确定各个图像区块对应的二值化阈值；利用各个二值化阈值对对应的图像区块进行二值化处理，得到二值化图像。3.根据权利要求2中所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个图像区块的亮度信息确定各个图像区块对应的二值化阈值，包括：确定第i个图像区块的多个邻接图像区块，其中，i＝1,2，
…
，M，M为图像区块总数；确定所述第i个图像区块和各个邻接图像区块构成的参考图像区域的亮度最大值和亮度最小值；基于所述亮度最大值和亮度最小值确定出参考亮度值；当所述亮度最大值和亮度最小值的差值大于预设的差值阈值时，将所述参考亮度值，确定为第i个图像区块对应的二值化阈值。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述待识别图像的亮度信息对所述待识别图像进行自适应二值化处理，得到二值化图像包括：当所述参考亮度值与所述最小值的差值小于或者等于预设的差值阈值时，确定所述第i个图像区块为同色区块；在完成对其他图像区块的二值化处理后，基于所述其他图像区块的二值化结果，确定同色区块的边界；确定所述同色区块的边界上第一像素值的第一像素点总数和第二像素值的第二像素点总数；将第一像素点总数和第二像素点总数中较大数值对应的像素值确定为所述同色区块的像素值。5.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述基于自定义基准标记图像的几何特性确定出所述二值化图像中的候选标记区域，包括：对所述二值化图像进行图分割，得到多个分割结果，其中，各个分割结果中包括至少一个连通图形；将各个连通图形的各个轮廓点进行顺序化，以确定所述各个连通图形的形状信息；基于所述自定义基准标记图像的几何特性和各个连通图形的形状信息，从多个连通图形中筛选出与所述基准标记图像的形状符合匹配条件的候选标记区域。
6.根据权利要求5中所述的方法，其特征在于，所述将各个连通图形的各个轮廓点进行顺序化，以确定所述各个连通图形的形状信息，包括：确定第j个连通图形的质心，并获取参考坐标轴的位置信息；确定所述第j个连通图形上各个轮廓点与所述质心的连线与所述参考坐标轴形成的各个夹角；基于各个夹角对所述各个轮廓点进行排序，确定...
【专利技术属性】
技术研发人员：林之阳，凌永根，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。