一种基于机器视觉的图像追踪定位方法及系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109146927A(43)申请公布日2019.01.04(21)申请号201811038421.8(22)申请日2018.09.06(71)申请人广州市保伦电子有限公司地址510000广东省广州市番禺区钟村街钟村街工业B区1号楼(72)发明人赵定金朱正辉张常华明德(74)专利代理机构广州容大专利代理事务所(普通合伙)44326代理人刘新年黄开艳(51)Int.Cl.G06T7/254(2017.01)G06T7/13(2017.01)G06T5/30(2006.01)G06F17/16(2006.01)G06T7/70(2017.01)权利要求书3页说明书9页附图3页(54)发明名称一种基于机器视觉的图像追踪定位方法及系统(57)摘要本发明涉及图像跟踪领域，具体涉及一种基于机器视觉的图像追踪定位方法及系统。将全景摄像头拍摄得到的前一帧的灰度图像与当前帧的灰度图像进行帧间差分，获得帧差图像；对帧差图像用第一内核进行形态学腐蚀，得到腐蚀后的图像,用第二内核对腐蚀后的图像进行形态学膨胀，获得帧差图像；检测帧差图像中所有的外轮廓取最大的轮廓，作为检测出来的运动目标；用坐标转移矩阵对外接矩形中心进行坐标转换，得到云台摄像头的移动位置；用变焦转移矩阵对外接矩形中心进行转换，得到变焦系数；将前一帧的灰度图像替换为当前帧的灰度图像，重复第一步。通过本发明方法和系统，可以实现图像跟踪算法计算复杂度低，处理效率高，而且还提高了产品的可拓展性。CN109146927ACN109146927A权利要求书1/3页1.一种基于机器视觉的图像追踪定位方法，其特征在于，所述方法具体包括如下步骤：步骤S01：将拍摄得到的前一帧的灰度图像与当前帧的灰度图像进行帧间差分，获得帧差图像；步骤S02：对帧差图像用第一内核进行形态学腐蚀，得到腐蚀后的图像,用第二内核对腐蚀后的图像进行形态学膨胀，获得了膨胀后的帧差图像；步骤S03：检测膨胀后的帧差图像中所有的外轮廓，得到一系列连续轮廓，取其中最大的轮廓，作为检测出来的运动目标；步骤S04：取最大的轮廓的外接矩形中心，用坐标转移矩阵对外接矩形中心进行坐标转换，得到所需移动位置；用变焦转移矩阵对外接矩形中心进行转换，得到变焦系数；步骤S05：将前一帧的灰度图像替换为当前帧的灰度图像，重复步骤S01。2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的图像追踪定位方法，其特征在于，于步骤S01中，所述的进行帧间差分，具体如下：其中，Id(x，y)为帧差图像；thr为差分阈值；abs为取绝对值。3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的图像追踪定位方法，其特征在于，于步骤S02中，所述的第二内核的大小比第一内核大，所述的形态学腐蚀，具体如下：所述的形态学膨胀，具体如下：4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的图像追踪定位方法，其特征在于，于步骤S03中，还包括如下轮廓检测的步骤:步骤S31，逐行扫描膨胀后的帧差图像，直至找到非0点，设置该点为边界起点；步骤S32，以逆时针方向扫描相邻非0点，将新的非零点作为扫描起点；步骤S33，重复步骤S32，直至回到边界起点，获得一个完整轮廓；步骤S34，将膨胀后的帧差图像中所有处于轮廓内的像素置为0，重复步骤S31，直到膨胀后的帧差图像中不存在非0点。5.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的图像追踪定位方法，其特征在于，于步骤S04中，所述的坐标转移矩阵为3*3的矩阵，设坐标转移矩阵则移动位置pm(v，w)的计算公式具体为：2CN109146927A权利要求书2/3页所述的变焦转移矩阵为1*3的矩阵，设变焦转移矩阵S＝[s1s2s3]，则变焦系数β的计算公式具体为：β＝s1*x+s2*y+s3(6)。6.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的图像追踪定位方法，其特征在于，于步骤S04中，所述的坐标转移矩阵M和变焦转移矩阵S是通过对全景摄像头和云台摄像头进行标定产生，具体包括如下步骤：步骤S41，选取全景摄像头的图像跟踪区域的四个顶点，分别为pc1(x1，y1),pc2(x2，y2),pc3(x3，y3),pc4(x4，y4)；步骤S42，调整云台摄像头的拍摄位置，分别将拍摄焦点对准pc1,pc2,pc3，pc4，获得对应这四个点的云台拍摄位置pm1(v1，w1),pm2(v2，w2),pm3(v3，w3)，pm4(v4，w4)和变焦系数β1，β2，β3，β4；步骤S43，将图像跟踪区域的四个顶点pc1(x1，y1),pc2(x2，y2),pc3(x3，y3)，pc4(x4，y4)和这四个点的云台拍摄位置pm1(v1，w1),pm2(v2，w2)，pm3(v3，w3)，pm4(v4，w4)代入如下透视变换公式：可得到线性