一种单摄像头目标定位方法、系统、设备及存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种单摄像头目标定位方法、系统、设备及存储介质，方法包括：利用单摄像头获取待处理图像，并对所述待处理图像进行前景检测，以获取前景动态图像；对所述前景动态图像进行算法处理，以突出目标对象；对所述目标对象进行轮廓识别，得到目标点；获取所述目标点在图像中的位置坐标。本发明专利技术通过对前景动态图像的获取、算法处理、轮廓识别以及位置坐标的换算，实现了快速对单摄像头采集的图像进行目标定位，降低了外在条件变化对跟踪定位效果的影响，定位及时、准确，具有稳定性好和干扰小的优点。的优点。的优点。

【技术实现步骤摘要】
一种单摄像头目标定位方法、系统、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及图像定位
，具体涉及一种单摄像头目标定位方法、系统、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。一般来讲，对图像进行处理(或加工、分析)的主要目的有三个方面：(1)提高图像的视感质量，如进行图像的亮度、彩色变换，增强、抑制某些成分，对图像进行几何变换等，以改善图像的质量；(2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，这些被提取的特征或信息往往为计算机分析图像提供便利。提取特征或信息的过程是模式识别或计算机视觉的预处理。提取的特征可以包括很多方面，如频域特征、灰度或颜色特征、边界特征、区域特征、纹理特征、形状特征、拓扑特征和关系结构等；(3)图像数据的变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。
[0003]不管是何种目的的图像处理，都需要由计算机和图像专用设备组成的图像处理系统对图像数据进行输入、加工和输出。计算机视觉实际上就是图像处理加图像识别，要求采用十分复杂的处理技术，需要设计高速的专用硬件。目标定位跟踪是计算机视觉领域的重要分支，涉及图像处理、人工智能、模式识别、自动控制等多个领域，主要针对指定目标进行检测和跟踪，从而获得目标的位置和轨迹等信息。图像往往由于外在条件的变化而影响跟踪效果，导致跟踪稳定性差，且存在跟踪不及时和不准确的问题。

技术实现思路

[0004]针对现有技术中的缺陷，本专利技术提供一种单摄像头目标定位方法、系统、设备及存储介质。
[0005]第一方面，一种单摄像头目标定位方法，步骤包括：
[0006]利用单摄像头获取待处理图像，并对所述待处理图像进行前景检测，以获取前景动态图像；
[0007]对所述前景动态图像进行算法处理，以突出目标对象；
[0008]对所述目标对象进行轮廓识别，得到目标点；
[0009]获取所述目标点在图像中的位置坐标。
[0010]进一步地，所述获取前景动态图像，具体为：
[0011]采用基于KNN的背景/前景分割算法对所述待处理图像进行前景检测，得到前景动态图像；
[0012]所述基于KNN的背景/前景分割算法包括BACKGROUNDSUBTRACTORKNN算法。
[0013]进一步地，所述对所述前景动态图像进行算法处理，以突出目标对象，具体为：
[0014]将所述前景动态图像的颜色空间由RGB空间转化为HSV空间；
[0015]根据目标颜色获取HSV空间目标范围，采用inRange函数对前景动态图像进行彩色
图像分割，得到目标颜色区域；
[0016]对所述目标颜色区域进行形态学处理，以减少噪点，突出目标对象。
[0017]进一步地，所述对所述目标对象进行轮廓识别，得到目标点，具体为：
[0018]采用findContours函数对所述目标对象进行轮廓的检测识别；
[0019]采用contourArea函数计算所述目标对象轮廓面积；
[0020]根据所述目标对象轮廓面积大小设置轮廓阈值，根据所述轮廓阈值剔除非目标点，以得到目标点。
[0021]第二方面，一种单摄像头目标定位系统，包括：
[0022]前景检测模块：用于利用单摄像头获取待处理图像，并对所述待处理图像进行前景检测，以获取前景动态图像；
[0023]算法处理模块：用于对所述前景动态图像进行算法处理，以突出目标对象；
[0024]轮廓识别模块：用于对所述目标对象进行轮廓识别，得到目标点；
[0025]位置坐标获取模块：用于获取所述目标点在图像中的位置坐标。
[0026]进一步地，所述前景检测模块具体用于：
[0027]采用基于KNN的背景/前景分割算法对所述待处理图像进行前景检测，得到前景动态图像；
[0028]所述基于KNN的背景/前景分割算法包括BACKGROUNDSUBTRACTORKNN算法。
[0029]进一步地，所述算法处理模块具体用于：
[0030]将所述前景动态图像的颜色空间由RGB空间转化为HSV空间；
[0031]根据目标颜色获取HSV空间目标范围，采用inRange函数对前景动态图像进行彩色图像分割，得到目标颜色区域；
[0032]对所述目标颜色区域进行形态学处理，以减少噪点，突出目标对象。
[0033]进一步地，所述轮廓识别模块具体用于：
[0034]采用findContours函数对目标对象进行轮廓的检测识别；
[0035]采用contourArea函数计算目标对象轮廓面积；
[0036]根据所述目标对象轮廓面积大小设置轮廓阈值，根据所述轮廓阈值剔除非目标点，以得到目标点。
[0037]第三方面，一种单摄像头目标定位设备，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行上述第一方面所述的方法。
[0038]第四方面，一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面所述的方法。
[0039]本专利技术的有益效果体现在：通过对前景动态图像的获取、算法处理、轮廓识别以及位置坐标的换算，实现了快速对单摄像头采集的图像进行目标定位，降低了外在条件变化对跟踪定位效果的影响，定位及时、准确，具有稳定性好和干扰小的优点。
附图说明
[0040]为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。
[0041]图1为本专利技术实施例一提供的一种单摄像头目标定位方法的流程图；
[0042]图2为本专利技术实施例一提供的一种单摄像头目标定位系统的模块框图；
[0043]图3为本专利技术实施例二提供的一种单摄像头目标定位设备的结构图。
具体实施方式
[0044]下面将结合附图对本专利技术技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本专利技术的技术方案，因此只作为示例，而不能以此来限制本专利技术的保护范围。
[0045]需要注意的是，除非另有说明，本申请使用的技术术语或者科学术语应当为本专利技术所属领域技术人员所理解的通常意义。
[0046]如图1所示，一种单摄像头目标定位方法，步骤包括：
[0047]S1：利用单摄像头获取待处理图像，并对所述待处理图像进行前景检测，以获取前景动态图像；
[0048]具体地，通过单摄像头对硬件进行识别，采集摄像头本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种单摄像头目标定位方法，其特征在于，步骤包括：利用单摄像头获取待处理图像，并对所述待处理图像进行前景检测，以获取前景动态图像；对所述前景动态图像进行算法处理，以突出目标对象；对所述目标对象进行轮廓识别，得到目标点；获取所述目标点在图像中的位置坐标。2.根据权利要求1所述的一种单摄像头目标定位方法，其特征在于，所述获取前景动态图像，具体为：采用基于KNN的背景/前景分割算法对所述待处理图像进行前景检测，得到前景动态图像；所述基于KNN的背景/前景分割算法包括BACKGROUNDSUBTRACTORKNN算法。3.根据权利要求2所述的一种单摄像头目标定位方法，其特征在于，所述对所述前景动态图像进行算法处理，以突出目标对象，具体为：将所述前景动态图像的颜色空间由RGB空间转化为HSV空间；根据目标颜色获取HSV空间目标范围，采用inRange函数对前景动态图像进行彩色图像分割，得到目标颜色区域；对所述目标颜色区域进行形态学处理，以减少噪点，突出目标对象。4.根据权利要求3所述的一种单摄像头目标定位方法，其特征在于，所述对所述目标对象进行轮廓识别，得到目标点，具体为：采用findContours函数对所述目标对象进行轮廓的检测识别；采用contourArea函数计算所述目标对象轮廓面积；根据所述目标对象轮廓面积大小设置轮廓阈值，根据所述轮廓阈值剔除非目标点，以得到目标点。5.一种单摄像头目标定位系统，其特征在于，包括：前景检测模块：用于利用单摄像头获取待处理图像，并对所述待处理图像进行前景检测，以获取前景动态图像；算法处理模块：用于对所述前景动态图像进行算法处理，以突出目标对象；轮廓识别模块：用于对所述目标对象进行轮廓识别，得到目标点；...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑祖丽，曹金霞，唐亚，李福萌，赵永富，吴刚，
申请(专利权)人：杭州行熠科技有限公司，
类型：发明
国别省市：