本发明专利技术提供一种基于双目视觉的水下动态鱼类形态测量方法，其特征在于，所述方法包括：获取水下的目标鱼类图像；基于双目水下摄像机的参数对所述目标鱼类图像进行矫正，获取矫正图像；基于所述矫正图像获取目标鱼类图像深度信息，并基于所述深度信息计算得到目标鱼类的旋转角度；获取目标鱼类的特征测量点以及所述特征测量点对应的二维信息，并将所述二维信息结合深度信息映射至空间坐标系得到空间坐标，基于所述空间坐标和所述旋转角度得到目标鱼类的尺寸测量结果。本发明专利技术能够实现对水下鱼类尺寸的自动测量。尺寸的自动测量。尺寸的自动测量。
【技术实现步骤摘要】
基于双目视觉的水下动态鱼类形态测量方法及装置
[0001]本专利技术涉及机器视觉检测
，尤其涉及一种基于双目视觉的水下动态鱼类形态测量方法及装置。
技术介绍
[0002]鱼类形态特征是鱼类形态学研究的核心内容，在实际水产养殖管理中，水产动物的形态特征(体长、体宽等)是生长智能监测、精准投喂、定向捕捞等养殖环节的重要依据。目前，鱼类体长、体宽等基础信息主要依赖人工测量，费事、费力，且不符合水产养殖向自动化、智能化养殖方向的发展需求。
[0003]目前，基于双目立体视觉的尺寸测量技术已成为医学、建筑等领域的研究热点，对实现水产养殖水下鱼类尺寸自动测量具有一定的启发和借鉴意义。相对于传统的医学、建筑等领域的研究对象目标固定性的特征，水下鱼类具有自由运动、且水下摄像畸变严重、水下对比度低等特点，使得水下鱼类尺寸的自动测量十分困难。
[0004]因此，如何实现对水下动态鱼类的尺寸自动测量是本课题亟需解决的问题。
技术实现思路
[0005]本专利技术提供一种于双目视觉的水下动态鱼类形态测量方法及装置，用以解决现有技术中水下动态鱼类尺寸的自动测量困难的缺陷，实现对水下动态鱼类的尺寸自动测量。
[0006]本专利技术提供一种基于双目视觉的水下动态鱼类形态测量方法，包括：
[0007]获取水下的目标鱼类图像；
[0008]基于双目水下摄像机的参数对所述目标鱼类图像进行矫正，获取矫正图像；
[0009]基于所述矫正图像获取目标鱼类图像深度信息，并基于所述深度信息计算得到目标鱼类的旋转角度；
[0010]获取目标鱼类的特征测量点以及所述特征测量点对应的二维信息，并将所述二维信息结合深度信息映射至空间坐标系得到空间坐标，基于所述空间坐标和所述旋转角度得到目标鱼类的尺寸测量结果。
[0011]根据本专利技术提供的一种基于双目视觉的水下动态鱼类形态测量方法，在基于双目水下摄像机的参数对所述目标鱼类图像进行矫正，获取矫正图像之前，所述方法还包括：
[0012]获取目标鱼类的标定视频图像，将所述标定视频图像基于目标标定方法获得所述双目水下摄像机的参数；
[0013]基于所述目标鱼类图像提取目标鱼类的左视图像及右视图像；
[0014]所述基于双目水下摄像机的参数对所述目标鱼类图像进行矫正，获取矫正图像，具体包括：
[0015]基于所述双目水下摄像机的内外部参数矩阵和畸变系数对所述左视图像及右视图像进行矫正，获取所述左视图像和右视图像对应的第一矫正图像和第二矫正图像。
[0016]根据本专利技术提供的一种基于双目视觉的水下动态鱼类形态测量方法，所述基于所
述矫正图像获取目标鱼类的深度图像，具体包括：
[0017]将所述第一矫正图像和第二矫正图像进行立体匹配，获得目标鱼类基于双目视觉的视差图；
[0018]基于所述视差图获得目标鱼类的深度图像；
[0019]所述基于所述深度图像计算得到目标鱼类的旋转角度，具体包括：
[0020]对所述深度图像中的目标鱼类进行实例分割，得到分割后的目标鱼类的分割深度图像；
[0021]基于所述分割深度图像计算得到目标鱼类的旋转角度，并确定目标鱼类的运动位姿。
[0022]根据本专利技术提供的一种基于双目视觉的水下动态鱼类形态测量方法，所述对所述深度图像中的目标鱼类进行实例分割，得到分割后的目标鱼类的分割深度图像，具体包括：
[0023]将所述深度图像输入至分割模型中，输出目标鱼类的分割深度图像；
[0024]其中，所述分割模型是基于训练数据集以及其对应的分割结果的标签训练得到的。
[0025]根据本专利技术提供的一种基于双目视觉的水下动态鱼类形态测量方法，所述基于所述分割深度图像计算得到目标鱼类的旋转角度，具体包括：
[0026]获取目标鱼类的在所述分割深度图像中的深度最大点和深度最小点；
[0027]获取所述深度最大点在X轴和Y轴上的第一坐标，以及所述深度最小点在X轴和Y轴上的第二坐标；
[0028]基于所述第一坐标和第二坐标，获取所述目标鱼类的旋转角度。
[0029]根据本专利技术提供的一种基于双目视觉的水下动态鱼类形态测量方法，所述基于所述空间坐标和所述旋转角度得到目标鱼类的尺寸测量结果，通过以下公式实现：
[0030][0031]其中，L为目标鱼类的测量长度，a和b为目标测量点的两个不同坐标点，a和b的空间坐标分别为和θ为目标鱼类的旋转角度。
[0032]本专利技术还提供一种基于双目视觉的水下动态鱼类形态测量装置，包括：
[0033]图像获取模块，用于获取水下的目标鱼类图像；
[0034]矫正模块，用于基于双目水下摄像机的参数对所述目标鱼类图像进行矫正，获取矫正图像；
[0035]旋转角度获取模块，用于基于所述矫正图像获取目标鱼类图像深度信息，并基于所述深度信息计算得到目标鱼类的旋转角度；
[0036]结果获取模块，用于获取目标鱼类的特征测量点以及所述特征测量点对应的二维信息，并将所述二维信息结合深度信息映射至空间坐标系得到空间坐标，基于所述空间坐标和所述旋转角度得到目标鱼类的尺寸测量结果。
[0037]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述基于双目视觉的水下动态鱼类形态测量方法的步骤。
[0038]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于双目视觉的水下动态鱼类形态测量方法的步骤。
[0039]本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于双目视觉的水下动态鱼类形态测量方法的步骤。
[0040]本专利技术提供的基于双目视觉的水下动态鱼类形态测量方法及装置，通过基于双目水下摄像机的参数对水下的鱼类图像进行校正，并获取鱼类图像对应的深度图像，基于深度图像获取鱼类的旋转角度，将鱼类的目标测量点的二维信息转化为空间坐标之后，基于空间坐标和旋转角度计算得到鱼类的尺寸测量结果，从而能够实现对水下鱼类尺寸的自动测量。
附图说明
[0041]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0042]图1是本专利技术提供的基于双目视觉的水下动态鱼类形态测量方法方法的流程示意图之一；
[0043]图2是本专利技术提供的基于双目视觉的水下动态鱼类形态测量方法方法的双目视觉成像模型和三角形相似关系图；
[0044]图3是本专利技术提供的基于双目视觉的水下动态鱼类形态测量方法方法的流程示意图之二；
[0045]图4是本专利技术提供的基于双目视觉的本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于双目视觉的水下动态鱼类形态测量方法，其特征在于，包括：获取水下双目的目标鱼类图像；基于双目水下摄像机的参数对所述目标鱼类图像进行矫正，获取矫正图像；基于所述矫正图像获取目标鱼类图像深度信息，并基于所述深度信息计算得到目标鱼类的旋转角度；获取目标鱼类的特征测量点以及所述特征测量点对应的二维信息，并将所述二维信息结合深度信息映射至空间坐标系得到空间坐标，基于所述空间坐标和所述旋转角度得到目标鱼类的尺寸测量结果。2.根据权利要求1所述的基于双目视觉的水下动态鱼类形态测量方法，其特征在于，在基于双目水下摄像机的参数对所述目标鱼类图像进行矫正，获取矫正图像之前，所述方法还包括：获取目标鱼类的标定视频图像，将所述标定视频图像基于目标标定方法获得所述双目水下摄像机的参数；基于所述目标鱼类图像提取目标鱼类的左视图像及右视图像；所述基于双目水下摄像机的参数对所述目标鱼类图像进行矫正，获取矫正图像，具体包括：基于所述双目水下摄像机的内外部参数矩阵和畸变系数对所述左视图像及右视图像进行矫正，获取所述左视图像和右视图像对应的第一矫正图像和第二矫正图像。3.根据权利要求2所述的基于双目视觉的水下动态鱼类形态测量方法，其特征在于，所述基于所述矫正图像获取目标鱼类的深度图像，具体包括：将所述第一矫正图像和第二矫正图像进行立体匹配，获得目标鱼类基于双目视觉的视差图；基于所述视差图获得目标鱼类的深度图像；所述基于所述深度图像计算得到目标鱼类的旋转角度，具体包括：对所述深度图像中的目标鱼类进行实例分割，得到分割后的目标鱼类的分割深度图像；基于所述分割深度图像计算得到目标鱼类的旋转角度，并确定目标鱼类的运动位姿。4.根据权利要求3所述的基于双目视觉的水下动态鱼类形态测量方法，其特征在于，所述对所述深度图像中的目标鱼类进行实例分割，得到分割后的目标鱼类的分割深度图像，具体包括：将所述深度图像输入至分割模型中，输出目标鱼类的分割深度图像；其中，所述分割模型是基于训练数据集以及其对应的分割...
【专利技术属性】
技术研发人员：于辉辉，陈英义，秦瀚翔，梅玉鹏，杨玲，宋贺翔，王梓茂，李道亮，
申请(专利权)人：中国农业大学，
类型：发明
国别省市：
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