一种使用智能终端摄像头角点检测方法技术

本发明专利技术涉及一种使用智能终端摄像头角点检测方法，包括以下步骤：在进行角点检测前首先提取角点区域，具体实现步骤通过运用3x3 大小的相邻两个区域的灰度值之和的差值大小做比较来判别该区域是否有角点存在，若两个区域灰度变化之差达到给定的值，就认为该区域存在角点，否则为平坦区域。本发明专利技术算法简单，高效，稳定；通过简单数据循环(在垂直和水平方向)，就可以确定全部角点的点坐标，再根据角点坐标，找出最左上角，最右上角，最左下角及最右下角这4个点作为定位坐标；根据区域的判断，找出最合适的阀值，还对图像进行二值化的处理；算法中亮点是在确定了定位孔以后，清除该区域数据，避免不要的二次查找。

Method for detecting corner point of intelligent terminal camera

The invention relates to a detection method using intelligent terminal camera angle, which comprises the following steps: firstly extract the corner region in the corner detection, and specific implementation steps of the difference by using 3x3 gray adjacent size two regional value and make a comparison to determine whether the area has the corner there, if two regional gray change difference reaches a given value, the view that the existence of corner points in the region, or flat area. The invention has simple algorithm, high efficiency, stable; data through a simple cycle (in vertical and horizontal direction), we can determine the coordinates of all corner points, then according to the corner coordinates, find the upper left corner of the upper right corner, the lower left corner and the bottom right corner of the 4 points as the location to sit according to the regional standard; judgment, find out the most suitable threshold of image binarization processing; algorithm is a bright spot in determining the positioning hole, clear the area data, to avoid the two don't find.

【技术实现步骤摘要】
一种使用智能终端摄像头角点检测方法
本专利技术涉及一种使用智能终端摄像头角点检测方法。
技术介绍
传统的手工阅卷给老师们造成很大的工作负担，尤其是考试繁多的中学老师，操作复杂的传统阅卷系统浪费了老师们大量的时间，以往的答题卡识别主要依靠线扫描技术，由上至下进行扫描，答题卡距离扫描点的位置是基本固定的，如图1所示。而采用移动式智能终端，答题卡与扫描点是不固定的，有近有远，有各种的偏离，如图2所示，因此为了减少对图像拍摄的依赖性，必须快速识别出图像的处理范围。基于图像识别多点定位技术，能够快速完成对图像的4点定位判断，只在在这个定位的基础上才可以完成后面的图像畸形矫正及识别后续工作，为了减少对图像拍摄的依赖性，必须快速识别出图像的处理范围，比较通用的图像算法是使用角点分析方法，充分利用手机摄像头的彩色图像中边框的分布颜色处理，使得角点数目变少，算法原理比较简单，核心就是在众多角点分析出最边沿的4个角。
技术实现思路
本专利技术的首要目的在于提供一种使用智能终端摄像头角点检测方法，以解决智能终端进行扫描时答题卡与扫描点不固定的问题，并且在图形处理方法上更加简单、高效、稳定，为实现上述目的本专利技术的具体方案如下：一种使用智能终端摄像头角点检测方法，包括以下步骤：在进行角点检测前首先提取角点区域，具体实现步骤通过运用3x3大小的相邻两个区域的灰度值之和的差值大小做比较来判别该区域是否有角点存在，公式如下：其中(x0,y0)与(x1,y1)均表示一个模板的中心点的位置，表示一个模板的像素灰度值之和，P(X1,Y1)表示其相邻的另一个模板的区域的像素值的和，T1为给定阈值；若两个区域灰度变化之差Δp达到给定的值T1，就认为该区域存在角点，否则为平坦区域。优选的，所述可变阈值。优选的，还包括以下步骤：给定阈值T2，选取n*n大小的模板，计算角点区域中像素点(x，y)的角点化测量值C简化(x，y)，若C简化(x，y)≥T2，计算交互角点测量值：标记C交互(x,y)≥T2的像素点为初选点，所有满足该条件的点构成集合K；给定阈值T3，对集合K中的初选点，以核心点为中心对初选点进行再判断，消除错误的角点分别计算：；若ΔI≤T3，认为该点是一个错误的角点，剔除该点。优选的，还包括以下步骤：用NMS方法找到的具有局部最大角点响应值的候选点即为所求角点。本专利技术提供的使用智能终端摄像头角点检测方法具有如下优点:(1)算法简单，高效，稳定；(2)通过简单数据循环(在垂直和水平方向)，就可以确定全部角点的点坐标，再根据角点坐标，找出最左上角，最右上角，最左下角及最右下角这4个点作为定位坐标；(3)根据区域的判断，找出最合适的阀值，还对图像进行二值化的处理；(4)算法中亮点是在确定了定位孔以后，清除该区域数据，避免不要的二次查找。附图说明此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本专利技术的不当限定，在附图中：图1为采用线扫描技术的答题卡扫描结果示意图；图2为现有技术采用移动式智能终端的答题卡偏离后扫描结果示意图；图3为本专利技术实施例中将核心的划分为四个区域示意图；图4为本专利技术实施例中将三种错误初选点示意图；图5为本专利技术实施例中获得的角点示意图；图6为Trajkovic角点检测算法过核心点直线与模板交点示意图；图7为Trajkovic角点检测算法过核心点直线与坐标轴交点示意图。具体实施方式下面将结合附图以及具体实施例来详细说明本专利技术，在此本专利技术的示意性实施例以及说明用来解释本专利技术，但并不作为对本专利技术的限定。实施例一种使用智能终端摄像头角点检测方法，包括以下步骤：A.初步判断（大筛选）在进行角点检测前首先提取角点区域，具体实现步骤通过运用3x3大小的相邻两个区域（即像素灰度值变化在一定范围内）的灰度值之和的差值大小做比较来判别该区域是否有角点存在，公式如下：其中(x0,y0)与(x1,y1)均表示一个模板的中心点的位置，表示一个模板的像素灰度值之和，P(X1,Y1)表示其相邻的另一个模板的区域的像素值的和，T1为给定阈值。若两个区域灰度变化之差Δp达到给定的值T1,就认为该区域存在角点,否则为平坦区域，由于图像中灰度变化的不确定性，这里采用可变阈值：。消除错误的角点这部分算法是主要针对Trajkovic角点检测算法中将普通像素点错误的检测为角点的情况进行改进，将核心点的区域分为四区域，如图3所示，以3x3大小的模板为例，分为(1,2,3,4)四个区域，分别计算这四个区域中所有像素点的灰度值之和，公式如下：求四个区域像素点灰度值之和的最大差值：运用Trajkovic算法得到角点化测量值C交互(x,y)并将其比较给定阈值T2，可以得到一个初选点集K，对(xc,yc)∈K中的点进行进一步判断以剔除错误的初选点，给定阈值T3,如图4所示，本文分三种情况讨论：(1)如子图4(1)所示,如果初选点为角点，则ΔI=Icmax−Icmin有较大值，此时ΔI>T3;(2)如子图4(2)所示,若初选点是边缘点且边缘存在噪声点,该情况下ΔI值较小,由给定阈值有ΔI<T3；(3)如子图4(3)，(4)所示，初选点位于斜边中，该情况下由于四个区域的Ici(1,2,3,4)值差别不大，ΔI的值非常小，由给定阈值有ΔI<T3。最后Trajkovic角点算法通过此角点化测量值判别初选点是否为角点综上所述,消除错误角点方法可以总结为：给定阈值T2，选取n*n大小的模板，计算角点区域中像素点(x，y)的角点化测量值C简化(x，y)，若C简化(x，y)≥T2，计算交互角点测量值：标记C交互(x,y)≥T2的像素点为初选点，所有满足该条件的点构成集合K；给定阈值T3，对集合K中的初选点，以核心点为中心对初选点进行再判断，消除错误的角点分别计算：；若ΔI≤T3，认为该点是一个错误的角点，剔除该点。用NMS方法找到的具有局部最大角点响应值的候选点即为所求角点，如图5所示。补充Trajkovic角点检测算法.如图6、7所示，Trajkovic角点检测算法角点判定准则是在模板内CRF亮度变化大小，即CRF值。(1).考察(a)模板当核心点是角点，USAN区域面积很小时，任意过核心点的一条直线与模板的交点至多有一个，此时CRF值较大；(2).考察模板(b)当核心点位于图形中物体的内部区，任意一条过核心点的直线与模板的交点至少由一个交点，此时CRF值较小；(3).考察模板(c),这时交点的情况，是与(1)相同的，不同之处是核心点位于USAN外部区域，此时CRF值较大；(4).考察模板(d)，核心点位于边缘上，过核心点的直线与模板的交点为两个的只有一条，其它任意直线都与模板只有一个交点，不存在有零个交点的情况，此时CRF值较小。由于p和p′点的位置任意，具有不确定性，所以Trajkovic角点检测算法通过给出一个角点化测量值C(xa,ya)来间接求出核心点的CRF值大小，Trajkovic角点检测算法以核心点为原点创建一个直角坐标系，则穿过核心点的任意两条直线与坐标系的几何关系表示。角点化测量值公式如下：可以看出过核心点的直线PP′和QQ′与坐标轴的关系，其中B和B′为模板边缘上关于a点在x方向对称的两点，C和C′为a点在y方向对称的两点。当这两条本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种使用智能终端摄像头角点检测方法，其特征在于包括以下步骤：在进行角点检测前首先提取角点区域，具体实现步骤通过运用3x3 大小的相邻两个区域的灰度值之和的差值大小做比较来判别该区域是否有角点存在，公式如下：

【技术特征摘要】
1.一种使用智能终端摄像头角点检测方法，其特征在于包括以下步骤：在进行角点检测前首先提取角点区域，具体实现步骤通过运用3x3大小的相邻两个区域的灰度值之和的差值大小做比较来判别该区域是否有角点存在，公式如下：其中(x0,y0)与(x1,y1)均表示一个模板的中心点的位置，表示一个模板的像素灰度值之和，P(X1,Y1)表示其相邻的另一个模板的区域的像素值的和，T1为给定阈值；若两个区域灰度变化之差Δp达到给定的值T1，就认为该区域存在角点，否则为平坦区域。2.如前面要求1所述的一种使用智能终端摄像头角点检测方法，其特征在于：所述可变阈值。3.如前面要求1或2所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴锦青，王雪峰，
申请(专利权)人：广东文讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44