图像中的目标物体定位方法、装置、计算机设备制造方法及图纸

本公开涉及计算机算法技术领域，具体公开了一种图像中的目标物体定位方法、装置、计算机设备，所述方法包括：对待识别图像和模板图像进行边缘检测处理，得到所述待识别图像的第一边缘检测图像和所述模板图像的第二边缘检测图像；将所述第一边缘检测图像和所述第二边缘检测图像进行特征匹配；检测所述第一边缘检测图像中的线段集合；根据所述特征部位的位置信息确定所述线段集合中的目标线段；根据所述目标线段获得所述待识别图像中目标物体的位置信息。本公开提高了对目标物体的定位精度，且模板图像与目标物体类型对应，通过模板图片可以更加灵活识别多种目标物体，提高了定位效率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
图像中的目标物体定位方法、装置、计算机设备


[0001]本公开涉及计算机算法
，特别是涉及一种图像中的目标物体定位方法、装置、计算机设备。

技术介绍

[0002]在环保卫生领域，垃圾回收处理一直是重要环节。垃圾回收过程中，需要将垃圾投放到垃圾桶。可以通过将同一类垃圾投放至指定垃圾桶实现垃圾分类，以有效改善环境，促进资源回收利用。
[0003]传统技术中，这一过程往往需要耗费大量人力物力，且工作环境恶劣。且在投放至指定垃圾桶时，对指定垃圾桶的定位更容易存在误差，指示垃圾投放至错误垃圾桶，或者将垃圾部分洒在垃圾桶外。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种图像中的目标物体定位方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
[0005]第一方面，本公开提供了一种图像中的目标物体定位方法。所述方法包括：
[0006]对待识别图像和模板图像进行边缘检测处理，得到所述待识别图像的第一边缘检测图像和所述模板图像的第二边缘检测图像，所述模板图像包括所述待识别图像中的特征部位；
[0007]将所述第一边缘检测图像和所述第二边缘检测图像进行特征匹配，根据特征匹配结果确定所述待识别图像中所述特征部位的位置信息；
[0008]检测所述第一边缘检测图像中的线段集合；
[0009]根据所述特征部位的位置信息确定所述线段集合中的目标线段；
[0010]根据所述目标线段获得所述待识别图像中目标物体的位置信息。
[0011]在其中一个实施例中，所述将所述第一边缘检测图像和所述第二边缘检测图像进行特征匹配，根据特征匹配结果确定所述待识别图像中所述特征部位的位置信息包括：
[0012]对所述第一边缘检测图像和所述第二边缘检测图像进行关键点检测，分别得到所述第一边缘检测图像的第一关键点集合、所述第二边缘检测图像的第二关键点集合；
[0013]对所述第一关键点集合和第二关键点集合进行关键点映射，确定所述第一关键点集合中所述第二关键点集合的映射关键点；
[0014]确定所述映射关键点在所述待识别图像中的位置信息。
[0015]在其中一个实施例中，所述检测所述第一边缘检测图像中的线段集合之后还包括：
[0016]对所述第一边缘检测图像中的线段集合进行干扰线段过滤，获得过滤后的候选线段集合。
[0017]在其中一个实施例中，所述根据所述特征部位的位置信息确定所述线段集合中的
目标线段包括：
[0018]获取所述模板图像中特征部位与所述目标线段的位置约束条件；
[0019]在所述线段集合中确定满足所述位置约束条件的目标线段。
[0020]在其中一个实施例中，所述根据所述目标线段获得所述待识别图像中目标物体的位置信息包括：
[0021]获取所述目标线段对应的约束规则；
[0022]根据所述约束规则计算满足所述约束规则的约束线段；
[0023]根据所述目标线段和约束线段确定所述目标物体的位置信息。
[0024]在其中一个实施例中，所述约束规则包括所述约束线段与所述目标线段的夹角和位置坐标。
[0025]第二方面，本公开还提供了一种图像中的目标物体定位装置。所述装置包括：边缘检测模块，用于对待识别图像和模板图像进行边缘检测处理，得到所述待识别图像的第一边缘检测图像和所述模板图像的第二边缘检测图像，所述模板图像包括所述待识别图像中的特征部位；
[0026]特征匹配模块，用于将所述第一边缘检测图像和所述第二边缘检测图像进行特征匹配，根据特征匹配结果确定所述待识别图像中所述特征部位的位置信息；
[0027]线段检测模块，用于检测所述第一边缘检测图像中的线段集合；
[0028]目标线段模块，用于根据所述特征部位的位置信息确定所述线段集合中的目标线段；
[0029]位置计算模块，用于根据所述目标线段获得所述待识别图像中目标物体的位置信息。
[0030]在其中一个实施例中，所述特征匹配模块包括：
[0031]关键点单元，用于对所述第一边缘检测图像和所述第二边缘检测图像进行关键点检测，分别得到所述第一边缘检测图像的第一关键点集合、所述第二边缘检测图像的第二关键点集合；
[0032]映射单元，用于对所述第一关键点集合和第二关键点集合进行关键点映射，确定所述第一关键点集合中所述第二关键点集合的映射关键点；
[0033]位置确定单元，用于确定所述映射关键点在所述待识别图像中的位置信息。
[0034]在其中一个实施例中，所述装置还包括：
[0035]线段过滤模块，用于对所述第一边缘检测图像中的线段集合进行干扰线段过滤，获得过滤后的候选线段集合。
[0036]在其中一个实施例中，所述目标线段模块包括：
[0037]约束关系单元，用于获取所述模板图像中特征部位与所述目标线段的位置约束条件；
[0038]条件满足单元，用于在所述线段集合中确定满足所述位置约束条件的目标线段。
[0039]在其中一个实施例中，所述位置计算模块包括：
[0040]约束规则单元，用于获取所述目标线段对应的约束规则；
[0041]约束线段单元，用于根据所述约束规则计算满足所述约束规则的约束线段；
[0042]线段计算单元，用于根据所述目标线段和约束线段确定所述目标物体的位置信
息。
[0043]在其中一个实施例中，所述约束规则包括所述约束线段与所述目标线段的夹角和位置坐标。
[0044]第三方面，本公开还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述图像中的目标物体定位方法的步骤。
[0045]第四方面，本公开还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述图像中的目标物体定位方法的步骤。
[0046]第五方面，本公开还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述图像中的目标物体定位方法的步骤。
[0047]上述图像中的目标物体定位方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，至少包括以下有益效果：
[0048]本公开通过已知的模板图像对待识别图像进行特征匹配，进而对待识别图像中的目标物体进行定位，提高了对目标物体的定位精度，且模板图像与目标物体类型对应，通过模板图片可以更加灵活识别多种目标物体，提高了定位效率；以目标线段的方式通过识别垃圾桶桶口上沿确定垃圾桶的位置，可以实现精准投放垃圾，可以应用在垃圾分类场合、餐厨垃圾自动化回收等场合。
附图说明
[0049]为了更清楚地说明本公开实施例或传统技术中的技术方案，下面将对实施例或传统技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像中的目标物体定位方法，其特征在于，所述方法包括：对待识别图像和模板图像进行边缘检测处理，得到所述待识别图像的第一边缘检测图像和所述模板图像的第二边缘检测图像，所述模板图像包括所述待识别图像中的特征部位；将所述第一边缘检测图像和所述第二边缘检测图像进行特征匹配，根据特征匹配结果确定所述待识别图像中所述特征部位的位置信息；检测所述第一边缘检测图像中的线段集合；根据所述特征部位的位置信息确定所述线段集合中的目标线段；根据所述目标线段获得所述待识别图像中目标物体的位置信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一边缘检测图像和所述第二边缘检测图像进行特征匹配，根据特征匹配结果确定所述待识别图像中所述特征部位的位置信息包括：对所述第一边缘检测图像和所述第二边缘检测图像进行关键点检测，分别得到所述第一边缘检测图像的第一关键点集合、所述第二边缘检测图像的第二关键点集合；对所述第一关键点集合和第二关键点集合进行关键点映射，确定所述第一关键点集合中所述第二关键点集合的映射关键点；确定所述映射关键点在所述待识别图像中的位置信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测所述第一边缘检测图像中的线段集合之后还包括：对所述第一边缘检测图像中的线段集合进行干扰线段过滤，获得过滤后的候选线段集合。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征部位的位置信息确定所述线段集合中的目标线段包括：获取所述模板图像中特征部位与所述目标线段的位置约束条件；在所述线段集合中确定满足所述位置约束条件的目标线段。5.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈鸿，方耀，朱禹，赵山河，邓文强，朱煜，
申请(专利权)人：招联消费金融有限公司，
类型：发明
国别省市：