本发明专利技术涉及图像测量技术，揭露一种基于图像分析的尺寸测量方法，包括：对目标图像进行基于像素梯度的图像切分，得到包含待测量物体的初始图像；对初始图像进行像素点维度的边缘检测定位以定位待测量物体的边缘所在像素点，得到粗粒度边缘像素点坐标；对粗粒度边缘像素点坐标进行坐标精度转换以定位边缘在像素点中的具体位置，得到细粒度边缘像素点坐标；利用拍摄目标图像的相机的成像参数构建坐标映射函数对细粒度边缘像素点坐标进行坐标映射，得到对应的真实坐标；对所有真实坐标进行拟合计算，得到待测量物体的轮廓尺寸。本发明专利技术还提出一种基于图像分析的尺寸测量推荐装置、设备以及存储介质。本发明专利技术可以提高基于图像分析的尺寸测量的准确率。尺寸测量的准确率。尺寸测量的准确率。
【技术实现步骤摘要】
基于图像分析的尺寸测量方法、装置、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及图像测量技术，尤其涉及一种基于图像分析的尺寸测量方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着科学技术的发展，各种测量技术层出不穷，测量手段也逐渐智能化，由传统的接触式测量向非接触式测量转变，例如，在量体裁衣时，传统方法需要裁缝手动执行人体三围等尺寸数据的测量，而目前可以根据人体图像的轮廓尺寸分析肩宽、衣长等尺寸数据。
[0003]但是，现有的基于图像的尺寸测量方法主要是对图像进行像素点级别的边缘检测定位，只能得到像素点坐标，定位精度较低，从而导致尺寸测量的准确度较低。
技术实现思路
[0004]本专利技术提供一种基于图像分析的尺寸测量方法、装置、电子设备及存储介质，其主要目的在于提高了基于图像分析的尺寸测量的准确率。
[0005]对目标图像进行基于像素梯度的图像切分，得到初始图像，其中，所述初始图像包含待测量物体；对所述初始图像进行像素点维度的边缘检测定位，以定位所述待测量物体的边缘所在像素点，得到粗粒度边缘像素点坐标；基于所述目标图像对所述粗粒度边缘像素点坐标进行坐标精度转换，以定位所述边缘在所述像素点中的具体位置，得到细粒度边缘像素点坐标；获取拍摄所述目标图像的相机的成像参数，基于所述成像参数构建坐标映射函数，利用所述坐标映射函数将所述细粒度边缘像素点坐标映射至真实世界，得到对应的真实世界坐标；对所有所述真实世界坐标进行拟合计算，得到所述待测量物体的轮廓尺寸。
[0006]可选地，所述对目标图像进行基于像素梯度的图像切分，得到初始图像，包括：对所述目标图像进行梯度计算，得到梯度图；计算所述梯度图水平方向的梯度积分，并利用计算的梯度积分绘制曲线得到水平梯度曲线；计算所述梯度图垂直方向的梯度积分，并利用计算的梯度积分绘制曲线得到垂直梯度曲线；选取所述水平梯度曲线中峰值波段起始点的横坐标，得到水平坐标区间；选取所述垂直梯度曲线中峰值波段起始点的横坐标，得到垂直坐标区间；切分所述目标图像中所述水平坐标区间与所述垂直坐标区间共同构成的封闭区域，得到所述初始图像。
[0007]可选地，所述对所述目标图像进行梯度计算，得到梯度图，包括：将所述目标图像进行二值化，得到黑白图像；
计算所述黑白图像每个像素点的灰度值水平方向的偏微分，得到水平梯度；计算所述黑白图像每个像素点的灰度值垂直方向的偏微分，得到垂直梯度；根据所述黑白图像中每个像素点对应的水平梯度及垂直梯度进行计算，得到该像素点对应的像素点梯度；将所述黑白图像每个像素点的像素点梯度作为该像素点的灰度值，得到所述梯度图。
[0008]可选地，所述计算所述梯度图水平方向的梯度积分，并利用计算的梯度积分绘制曲线得到水平梯度曲线，包括：将所述梯度图中每一列像素中所有像素点的灰度值相加，得到该列像素的水平梯度积分；利用所有所述水平梯度积分绘制水平梯度曲线。
[0009]可选地，所述基于所述目标图像对所述粗粒度边缘像素点坐标进行坐标精度转换，以定位所述边缘在所述像素点中的具体位置，得到细粒度边缘像素点坐标，包括：提取所述目标图像中所有所述粗粒度边缘像素点坐标围成的区域，得到边缘图像；利用预设维度的 Franklin 矩模板与所述边缘图像中的每个像素点进行卷积运算，得到该像素点的Franklin 矩；根据所述像素点的Franklin 矩进行计算，得到该像素点中心到边缘的垂直距离及灰度阶跃高度；根据所述垂直距离及所述灰度阶跃高度对所述边缘图像中像素点进行筛选，得到目标像素点；获取所述目标像素点的旋转角度及像素点坐标，根据所述维度、所述旋转角度及所述像素点坐标，利用预设的坐标转换公式进行计算，得到对应的细粒度边缘像素点坐标。
[0010]可选地，所述基于所述目标图像对所述粗粒度边缘像素点坐标进行坐标精度转换，以定位所述边缘在所述像素点中的具体位置，得到细粒度边缘像素点坐标，包括：获取所述梯度图中以所述粗粒度边缘像素点坐标为中心水平方向预设个数的连续像素点的灰度值，得到水平边缘像素点梯度；获取所述梯度图中以所述粗粒度边缘像素点坐标为中心垂直方向预设个数的连续像素点的灰度值，得到垂直边缘像素点梯度；根据所述水平边缘像素点梯度、所述垂直边缘像素点梯度及所述目标图像的尺寸进行插值计算，得到所述粗粒度边缘像素点坐标对应的细粒度边缘像素点坐标。
[0011]可选地，所述对所述初始图像进行像素点维度的边缘检测定位，以定位所述待测量物体的边缘所在像素点，得到粗粒度边缘像素点坐标，包括：对所述初始图像进行二值化，得到二值化图像；对所述二值化图像进行滤波处理，得到滤波图像；利用预构建的边缘检测算子对所述滤波图像进行边缘检测，以确定所述滤波图像中所述待测量物体的边缘所在像素点，得到边缘像素点；根据所述边缘像素点在所述滤波图像中的位置确定所述目标图像中的相同位置像素的坐标，得到所述粗粒度边缘像素点坐标。
[0012]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种基于图像分析的尺寸测量装置，所述装置包括：图像切分模块，用于对目标图像进行基于像素梯度的图像切分，得到初始图像，其中，所述初始图像包含待测量物体；边缘检测模块，用于对所述初始图像进行像素点维度的边缘检测定位，以定位所述待测量物体的边缘所在像素点，得到粗粒度边缘像素点坐标；基于所述目标图像对所述粗粒度边缘像素点坐标进行坐标精度转换，以定位所述边缘在所述像素点中的具体位置，得到细粒度边缘像素点坐标；坐标映射模块，用于获取拍摄所述目标图像的相机的成像参数，基于所述成像参数构建坐标映射函数，利用所述坐标映射函数将所述细粒度边缘像素点坐标映射至真实世界，得到对应的真实世界坐标；对所有所述真实世界坐标进行拟合计算，得到所述待测量物体的轮廓尺寸。
[0013]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种电子设备，所述电子设备包括：存储器，存储至少一个计算机程序；及处理器，执行所述存储器中存储的计算机程序以实现上述所述的基于图像分析的尺寸测量方法。
[0014]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个计算机程序，所述至少一个计算机程序被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的基于图像分析的尺寸测量方法。
[0015]本专利技术实施例对所述初始图像进行像素点维度的边缘检测定位，以定位所述待测量物体的边缘所在像素点，得到粗粒度边缘像素点坐标；基于所述目标图像对所述粗粒度边缘像素点坐标进行坐标精度转换，以定位所述边缘在所述像素点中的具体位置，得到细粒度边缘像素点坐标；在基于像素点维度得到的粗粒度边缘像素点坐标进行坐标精度转换，使得细粒度边缘像素点坐标可以进一步精确到所述边缘在所述像素点中的具体位置，提高了边缘像素点坐标的精度，进而提高了基于图像分析的尺寸测量的准确率；因此本专利技术实施例提出的基于图像分析的尺寸测量方法、装置、电子设备及可读存储介质提高了基于图像分析的尺寸测量的准确率。
附图说明
[0016]图1为本专利技术一实施例提供的基于图像分析的尺寸测量方法的流程示意图；图2为本本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于图像分析的尺寸测量方法，其特征在于，所述方法包括：对目标图像进行基于像素梯度的图像切分，得到初始图像，其中，所述初始图像包含待测量物体；对所述初始图像进行像素点维度的边缘检测定位，以定位所述待测量物体的边缘所在像素点，得到粗粒度边缘像素点坐标；基于所述目标图像对所述粗粒度边缘像素点坐标进行坐标精度转换，以定位所述边缘在所述像素点中的具体位置，得到细粒度边缘像素点坐标；获取拍摄所述目标图像的相机的成像参数，基于所述成像参数构建坐标映射函数，利用所述坐标映射函数将所述细粒度边缘像素点坐标映射至真实世界，得到对应的真实世界坐标；对所有所述真实世界坐标进行拟合计算，得到所述待测量物体的轮廓尺寸。2.如权利要求1所述的基于图像分析的尺寸测量方法，其特征在于，所述对目标图像进行基于像素梯度的图像切分，得到初始图像，包括：对所述目标图像进行梯度计算，得到梯度图；计算所述梯度图水平方向的梯度积分，并利用计算的梯度积分绘制曲线得到水平梯度曲线；计算所述梯度图垂直方向的梯度积分，并利用计算的梯度积分绘制曲线得到垂直梯度曲线；选取所述水平梯度曲线中峰值波段起始点的横坐标，得到水平坐标区间；选取所述垂直梯度曲线中峰值波段起始点的横坐标，得到垂直坐标区间；切分所述目标图像中所述水平坐标区间与所述垂直坐标区间共同构成的封闭区域，得到所述初始图像。3.如权利要求2所述的基于图像分析的尺寸测量方法，其特征在于，所述对所述目标图像进行梯度计算，得到梯度图，包括：将所述目标图像进行二值化，得到黑白图像；计算所述黑白图像每个像素点的灰度值水平方向的偏微分，得到水平梯度；计算所述黑白图像每个像素点的灰度值垂直方向的偏微分，得到垂直梯度；根据所述黑白图像中每个像素点对应的水平梯度及垂直梯度进行计算，得到该像素点对应的像素点梯度；将所述黑白图像每个像素点的像素点梯度作为该像素点的灰度值，得到所述梯度图。4.如权利要求2所述的基于图像分析的尺寸测量方法，其特征在于，所述计算所述梯度图水平方向的梯度积分，并利用计算的梯度积分绘制曲线得到水平梯度曲线，包括：将所述梯度图中每一列像素中所有像素点的灰度值相加，得到该列像素的水平梯度积分；利用所有所述水平梯度积分绘制水平梯度曲线。5.如权利要求2所述的基于图像分析的尺寸测量方法，其特征在于，所述基于所述目标图像对所述粗粒度边缘像素点坐标进行坐标精度转换，以定位所述边缘在所述像素点中的具体位置，得到细粒度边缘像素点坐标，包括：获取所述梯度图中以所述粗粒度边缘像素点坐标为中心水平方向预设个数的连续像
素点的灰度值，得到水平边缘像素点梯度；获取所述梯度图中以所述粗粒度边缘像素点坐标为中心垂直方向预设个数的连续像素点的灰度值，得到垂直边缘像素点梯度；根据所述水平边缘像素点梯度、所述垂直边缘像素点梯度及所述目标图像的尺寸进行插值计算，得到所述粗...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐晶，
申请(专利权)人：深圳市远湖科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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