一种基于机器人的图像快速识别方法技术

本发明专利技术涉及一种基于机器人的图像快速识别方法，所述机器人设置有图像识别装置，所述基于机器人的图像快速识别方法包括：所述图像识别装置采集跟踪的目标的图像信息；对所述目标图像信息进行图像区域分割，对跟踪的目标的色彩产生初始种子点像素；按层次遍历由起始种子点像素开始生长所建立的像素点树，区域生长完成；输出识别结果。本发明专利技术提供的基于机器人的图像快速识别方法，能够迅速地找到目标物体，并能较为准确地分割出目标及其边缘，基本不受背景的干扰，大大提高了机器人识别目标的速度和准确性。

A Fast Image Recognition Method Based on Robot

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器人的图像快速识别方法
本专利技术涉及机器人
，尤其涉及一种基于机器人的图像快速识别方法。
技术介绍
信息技术的发展，信息技术被广泛的应用到人们的生活方式与工作方式中。如有更有效的利用现有的信息技术，人们一直没有停止探索。机器人领域是集计算机、机械、传感技术、信息处理技术、图像处理与识别技术、语言识别与处理技术、控制技术和通信技术等于一体的系统。当前，大多智能机器人具备视觉采集功能，基于视觉采集功能，机器人可以实现对当前待识别物体的图像识别。通常的图像识别过程是预先保存样本图像数据，在进行图像识别时将待识别物体的图像数据与所有已保存的样本图像数据做匹配搜索从而获取对应的样本图像数据，利用样本图像数据对应的图像描述作为识别结果。在上述图像识别过程中，关键点在于样本图像数据与待识别物体图像数据的匹配。但是由于样本图像数据以及待识别物体的图像数据都是平面图像数据，样本图像数据仅仅是物体某个角度的图像记录，当从另一角度对物体进行图像采集时，即使是同一物体，获取的图像数据也与最终获取的样本图像数据不同。因此，如何能够快速将跟踪目标从背景中分离出来，提高对跟踪目标识别的准确率，成为本领域技术人员亟待解决的技术难题。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于机器人的图像快速识别方法，能够快速将跟踪目标从背景中分离出来，提高对跟踪目标识别的准确率。为了实现上述目的，本专利技术提供了一种基于机器人的图像快速识别方法，所述机器人设置有图像识别装置以及颜色识别装置，基于机器人的图像快速识别方法包括：步骤S01、所述图像识别装置对目标图像进行预截取，并对其进行滤波；步骤S02、预设频谱阈值，选择目标图像中频谱超过预设阈值的区域；若超过，则执行步骤S03，否则继续执行步骤S02；步骤S03、对所述目标图像信息进行图像区域分割，对跟踪的目标的色彩产生初始种子点像素；步骤S04、所述颜色识别装置根据种子点像素的HSL颜色值，将截取的目标图像色彩与预设色彩进行比对，设置比对阈值，若超过，则执行步骤S05，否则继续执行步骤S04；步骤S05、对图像区域内的每个像素点加上两个标签，一个为用于判断像素点是否生长的生长标签，另一个为用于判断像素点是否为边缘的边缘标签，初始情况下，两个标签均为0；步骤S06、建立一个种子像素点队列并置空，在经预处理的图像中，选取灰度值最高的点作为种子像素点，将种子像素点纳入队列中，并将该种子像素点的两个标签均置为0；步骤S07、选取队列中的种子像素点，判断种子像素点相邻的像素点的标签，如果相邻的像素点的生长标签为0，再判断该相邻的像素点的灰度值是否满足预设的生长条件，若生长标签非0，则不考虑该点；若所述相邻的像素点满足生长条件，则把所述相邻的像素点加入队列，并将该相邻的像素点的两个标签均置为0；步骤S08、如此循环直到所有的像素点均经过判断；步骤S09、判断种子像素点的边缘标签是否为0，若是则将种子像素点的边缘标签置0，若否则不作改动；删除队列中的首元素；步骤S10、按层次遍历由起始种子点像素开始生长所建立的像素点树；输出识别结果。优选的，步骤S01中，所述图像识别装置为摄像头。优选的，步骤S01中，所述图像识别装置为全维视觉传感器，所述全维视觉传感器由全景反射镜和摄像头组成。优选的，步骤S03中，所述对所述目标图像信息进行图像区域分割，包括：步骤S031、对所述目标图像信息进行灰度阈值化分割，得到图片的二值图像；步骤S032、根据所述图片的二值图像计算所述图片的最小外接矩形并获取所述外接矩形的二维坐标，将所述二维坐标映射到对应的RGB彩色图像中，得到包括所述图片的最小外接矩形；步骤S033、对所述最小外接矩形进行色彩分割，得到最小外接矩形的色彩二值图像；步骤S034、通过所述图片的二值图像和所述色彩二值图像从所述图像信息中分割出目标图像，再将所述目标图像分割成若干图像子集。优选的，所述对所述目标图像信息进行图像区域分割之前，还包括对跟踪的目标的色彩度设置阈值，图像区域的色彩度位于所述阈值范围内，才对该图像区域进行分割。优选的，步骤S03中，所述对跟踪的目标的色彩产生初始种子点像素，包括：对图像进行预处理，选取图像中色彩度值为预设值的像素点作为种子像素点。本专利技术提供的基于机器人的图像快速识别方法，能够迅速地找到目标物体，并能较为准确地分割出目标及其边缘，基本不受背景的干扰，大大提高了机器人识别目标的速度和准确性。附图说明图1为本专利技术提供的基于机器人的图像快速识别方法一种实施方式的流程示意图。具体实施方式下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。请参考图1，图1为本专利技术提供的基于机器人的图像快速识别方法一种实施方式的流程示意图。如图1所示，本专利技术提供了一种基于机器人的图像快速识别方法，所述机器人设置有图像识别装置以及颜色识别装置，基于机器人的图像快速识别方法包括：步骤S01、所述图像识别装置对目标图像进行预截取，并对其进行滤波；步骤S02、预设频谱阈值，选择目标图像中频谱超过预设阈值的区域；若超过，则执行步骤S03，否则继续执行步骤S02；步骤S03、对所述目标图像信息进行图像区域分割，对跟踪的目标的色彩产生初始种子点像素；步骤S04、所述颜色识别装置根据种子点像素的HSL颜色值，将截取的目标图像色彩与预设色彩进行比对，设置比对阈值，若超过，则执行步骤S05，否则继续执行步骤S04；步骤S05、对图像区域内的每个像素点加上两个标签，一个为用于判断像素点是否生长的生长标签，另一个为用于判断像素点是否为边缘的边缘标签，初始情况下，两个标签均为0；步骤S06、建立一个种子像素点队列并置空，在经预处理的图像中，选取灰度值最高的点作为种子像素点，将种子像素点纳入队列中，并将该种子像素点的两个标签均置为0；步骤S07、选取队列中的种子像素点，判断种子像素点相邻的像素点的标签，如果相邻的像素点的生长标签为0，再判断该相邻的像素点的灰度值是否满足预设的生长条件，若生长标签非0，则不考虑该点；若所述相邻的像素点满足生长条件，则把所述相邻的像素点加入队列，并将该相邻的像素点的两个标签均置为0；步骤S08、如此循环直到所有的像素点均经过判断；步骤S09、判断种子像素点的边缘标签是否为0，若是则将种子像素点的边缘标签置0，若否则不作改动；删除队列中的首元素；步骤S10、按层次遍历由起始种子点像素开始生长所建立的像素点树；输出识别结果。本专利技术提供的基于机器人的图像快速识别方法，能够迅速地找到目标物体，并能较为准确地分割出目标及其边缘，基本不受背景的干扰，大大提高了机器人识别目标的速度和准确性。优选的方案中，所述图像识别装置可以为摄像头，通过摄像头获取跟踪目标的图像信息。优选的方案中，所述图像识别装置还可以为全维视觉传感器，所述全维视觉传感器由全景反射镜和摄像头组成。全景反射镜为具有一定的曲率的锥面，能够360°全方位客观地将场景反射到摄像头内，可以获取更准确的跟踪目标的图像信息。优选的方案中，所述对所述目本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于机器人的图像快速识别方法，所述机器人设置有图像识别装置以及颜色识别装置，其特征在于，基于机器人的图像快速识别方法包括：步骤S01、所述图像识别装置对目标图像进行预截取，并对其进行滤波；步骤S02、预设频谱阈值，选择目标图像中频谱超过预设阈值的区域；若超过，则执行步骤 S03，否则继续执行步骤S02 ；步骤S03、对所述目标图像信息进行图像区域分割，对跟踪的目标的色彩产生初始种子点像素；步骤S04、所述颜色识别装置根据种子点像素的HSL颜色值，将截取的目标图像色彩与预设色彩进行比对，设置比对阈值，若超过，则执行步骤 S05，否则继续执行步骤S04；步骤S05、对图像区域内的每个像素点加上两个标签，一个为用于判断像素点是否生长的生长标签，另一个为用于判断像素点是否为边缘的边缘标签，初始情况下，两个标签均为0；步骤S06、建立一个种子像素点队列并置空，在经预处理的图像中，选取灰度值最高的点作为种子像素点，将种子像素点纳入队列中，并将该种子像素点的两个标签均置为0；步骤S07、选取队列中的种子像素点，判断种子像素点相邻的像素点的标签，如果相邻的像素点的生长标签为0，再判断该相邻的像素点的灰度值是否满足预设的生长条件，若生长标签非0，则不考虑该点；若所述相邻的像素点满足生长条件，则把所述相邻的像素点加入队列，并将该相邻的像素点的两个标签均置为0；步骤S08、如此循环直到所有的像素点均经过判断；步骤S09、判断种子像素点的边缘标签是否为0，若是则将种子像素点的边缘标签置0，若否则不作改动；删除队列中的首元素；步骤S10、按层次遍历由起始种子点像素开始生长所建立的像素点树；输出识别结果。...

【技术特征摘要】
1.一种基于机器人的图像快速识别方法，所述机器人设置有图像识别装置以及颜色识别装置，其特征在于，基于机器人的图像快速识别方法包括：步骤S01、所述图像识别装置对目标图像进行预截取，并对其进行滤波；步骤S02、预设频谱阈值，选择目标图像中频谱超过预设阈值的区域；若超过，则执行步骤S03，否则继续执行步骤S02；步骤S03、对所述目标图像信息进行图像区域分割，对跟踪的目标的色彩产生初始种子点像素；步骤S04、所述颜色识别装置根据种子点像素的HSL颜色值，将截取的目标图像色彩与预设色彩进行比对，设置比对阈值，若超过，则执行步骤S05，否则继续执行步骤S04；步骤S05、对图像区域内的每个像素点加上两个标签，一个为用于判断像素点是否生长的生长标签，另一个为用于判断像素点是否为边缘的边缘标签，初始情况下，两个标签均为0；步骤S06、建立一个种子像素点队列并置空，在经预处理的图像中，选取灰度值最高的点作为种子像素点，将种子像素点纳入队列中，并将该种子像素点的两个标签均置为0；步骤S07、选取队列中的种子像素点，判断种子像素点相邻的像素点的标签，如果相邻的像素点的生长标签为0，再判断该相邻的像素点的灰度值是否满足预设的生长条件，若生长标签非0，则不考虑该点；若所述相邻的像素点满足生长条件，则把所述相邻的像素点加入队列，并将该相邻的像素点的两个标签均置为0；步骤S08、如此循环直到所有的像素点均经过判断；步骤S09、判断种子像素点的边缘标签是否为0，若是则将种子像素点的边缘标签置0，若否则不作改动；删除队列中的首元素...

【专利技术属性】
技术研发人员：欧卫婷，
申请(专利权)人：南京机器人研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32