【技术实现步骤摘要】
散斑提取方法、装置、电子设备和存储介质
[0001]本申请实施例涉及机器视觉
，特别涉及一种散斑提取方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
[0002]随着深度视觉技术的蓬勃发展，通过三维传感器件获取目标场景的三维信息变得十分重要，三维传感器件包括主动式相机和被动式相机，主动式相机的3D解算能力更强大、更稳定，其中，主动式相机中的单目结构光相机凭借其突出的性能，更是成为人脸识别等高精度需求场景的标配，单目结构光相机的核心为散斑投射器和红外相机，散斑投射器将结构光图案投射到目标场景，红外相机则拍摄结构光图案在目标场景上的投影得到散斑图，相机基于散斑图进行3D解算生成目标场景的深度图，因此，散斑图质量的高低会直接影响生成的深度图的精度，进而影响人脸识别等应用的效果。
[0003]本申请的专利技术人发现，散斑投射器在生产过程中，可能会因安装应力、温湿度变化等因素的影响，导致投射出的散斑质量不符合预期，为了保证出厂的散斑投射器的质量，生产线需要对散斑投射器投射出的散斑从亮度、对比度、均匀性、有效点数等方面进行评测，...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种散斑提取方法，其特征在于，包括：分别确定第一散斑图中的各第一散斑在第二散斑图中对应的第二散斑；其中，所述第一散斑图为拍摄得到的散斑图，所述第二散斑图为预设的GT散斑图；在所述第一散斑中选取第一种子点，并在与所述第一散斑对应的第二散斑中选取第二种子点，根据所述第一种子点和所述第一散斑图中与所述第二种子点坐标相同的点，确定所述第一散斑对应的实际散斑的中心点；基于预设的搜索步长，在以所述实际散斑的中心点为中心的预设搜索范围内进行搜索，确定所述实际散斑的长短轴长度；根据所述实际散斑的中心点和所述实际散斑的长短轴长度，提取得到所述实际散斑。2.根据权利要求1所述的散斑提取方法，其特征在于，所述第一种子点为所述第一散斑的质心点，所述第二种子点为所述第一散斑对应的第二散斑的质心点，所述根据所述第一种子点和所述第一散斑图中与所述第二种子点坐标相同的点，确定所述第一散斑对应的实际散斑的中心点，包括：将所述第一散斑对应的第二散斑的质心点作为第一基准点，并在第一散斑图中确定与所述第一基准点坐标相同的点为第二基准点；以所述第二基准点为中心，根据预设的长短轴长度和预设的倾斜角度构建第一椭圆，并根据所述第一椭圆内的各像素点的像素值确定所述第一椭圆的质心点；其中，所述预设的倾斜角度为预设的长轴与x轴之间的夹角；若所述第一椭圆的质心点与所述第一散斑的质心点之间的欧氏距离小于预设阈值，则将所述第一椭圆的质心点确定为所述第一散斑对应的实际散斑的中心点。3.根据权利要求2所述的散斑提取方法，其特征在于，在所述根据所述第一椭圆内各像素点的像素值确定所述第一椭圆的质心点之后，还包括：若所述第一椭圆的质心点与所述第一散斑的质心点之间的欧氏距离大于或等于所述预设阈值，则将所述第一椭圆的质心点更新为所述第一散斑的质心点；以更新后的所述第一散斑的质心点为中心，根据所述预设的长短轴长度和所述预设的倾斜角度构建第二椭圆，并根据所述第二椭圆内的各像素点的像素值确定所述第二椭圆的质心点；若所述第二椭圆的质心点与更新后的所述第一散斑的质心点之间的欧氏距离小于所述预设阈值，则将所述第二椭圆的质心点确定为所述第一散斑对应的实际散斑的中心点。4.根据权利要求2或3中任一项所述的散斑提取方法，其特征在于，通过以下公式，根据所述第一椭圆内的各像素点的像素值确定所述第一椭圆的质心点：其中，I(x
i
,y
i
)为所述第一椭圆内第i个像素点的像素值，x
i
为所述第一椭圆内第i个像素点的横坐标，y
i
为所述第一椭圆内第i个像素点的纵坐标，x0为所述第一椭圆的质心点的横坐标，y0为所述第一椭圆的质心点的纵坐标。5.根据权利要求1至3中任一项所述的散斑提取方法，其特征在于，所述预设搜索范围
为第三椭圆，所述第三椭圆的中心为所述实际散斑的中心点，所述第三椭圆的长短轴长度等于预设搜索倍数乘以预设的长短轴长度，所述第三椭圆的倾斜角度为预设的倾斜角度，所述基于预设的搜索步长，在以所述实际散斑的中心点为中心的预设搜索范围内进行搜索，确定所述实际散斑的长短轴长度，包括：计算所述第三椭圆内各像素点的像素值之和；以所述实际散斑的中心点为中心，根据预设的倾斜角度，以及g倍的搜索步长乘以预设的长短轴长度构建第四椭圆，并计算所述第四椭圆内各像素点的像素值之和；其中，所述g为大于0且小于所述搜索倍数的整数；若所述第三椭圆内各像素点的像素值之和等于f倍的所述第四椭圆内各像素...
【专利技术属性】
技术研发人员：化雪诚，王海彬，刘祺昌，李东洋，付贤强，
申请(专利权)人：合肥的卢深视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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