锚点定位方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本申请公开了一种锚点定位方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取目标特征点在RGB图像中的像素坐标；基于该像素坐标在该RGB图像中确定该目标特征点对应的检测区域；基于预设算法，在RGB图像中的该检测区域内计算该目标特征点对应的锚点坐标。本申请实施例通过设定目标特征点对应的检测区域，进而利用预设算法，在该检测区域内计算目标特征点对应的精确锚点位置，实现锚点的准确定位，为后续测距、目标定位等应用提供了可靠的依据。标定位等应用提供了可靠的依据。标定位等应用提供了可靠的依据。

【技术实现步骤摘要】
锚点定位方法、装置、设备及介质


[0001]本申请一般涉及图像处理
，尤其涉及锚点定位方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]随着电子设备的发展，结合多种传感器融合与优化技术，在尺度估计、环境三维感知、锚点定位与跟踪等方面都有了明显的优化；如通过手机，可以进行三维空间中的测量，使测量任务更加便捷。依靠电子设备实现现实场景中的测量，首先需要寻找一种相机坐标系与真实世界坐标系之间的转换关系，即给定图像中的一个点，需要计算出它在真实场景中的3D位置，即锚点位置，再通过确定的锚点位置进行测量运算。对于利用空间中锚点的测量功能来说，锚点位置的准确性十分重要。
[0003]目前，在测距场景中，通常基于双摄标定确定RGB图像与深度图像的映射关系，然后利用映射关系确定的特征点的空间坐标，即作为锚点坐标来计算计算两点之间的直线距离；或者单独利用RGB图像，基于sfm算法(Structure From Motion)架构，进行锚点定位，实现空间距离的计算。
[0004]对于上述锚点定位过程中，由于RGB图像与深度图像分辨率的差异，使得映射关系存在较大误差；而利用sfm算法，则在许多场景下效果不佳，且算法的时间成本高。

技术实现思路

[0005]鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，期望提供一种锚点定位方法、装置、电子设备及介质，通过设定的目标特征点所在的检测区域，利用预设算法在检测区域内计算目标特征点对应的锚点，以提高锚点准确定位。
[0006]第一方面，本申请实施例提供了一种锚点定位方法，该方法包括：
[0007]获取目标特征点在RGB图像中的像素坐标；
[0008]基于该像素坐标在该RGB图像中确定该目标特征点对应的检测区域；
[0009]基于预设算法，在该RGB图像中的检测区域内计算该目标特征点对应的锚点坐标。
[0010]一些实施例中，该方法包括：
[0011]获取该目标特征点在深度图像中的像素坐标，以及该目标特征点在该深度图像中对应的检测区域；
[0012]基于预设算法，在该深度图像中的检测区域内计算该目标特征点的锚点坐标。
[0013]一些实施例中，该预设算法中包括多个算子，则基于预设算法，在RGB图像中的检测区域内或深度图像中的检测区域内计算该目标特征点的锚点坐标包括：
[0014]基于每个算子计算该目标特征点对应的预锚点坐标；
[0015]基于每个算子对应的权重，对得到的所有该预锚点坐标进行融合，得到该目标特征点对应的锚点坐标。
[0016]一些实施例中，该权重通过机器学习训练得到。
[0017]一些实施例中，该获取该目标特征点在深度图像中的像素坐标，以及该目标特征
点在该深度图像中对应的检测区域包括：
[0018]基于双摄标定，获取该RGB图像与该深度图像的映射关系；
[0019]基于该目标特征点的像素坐标及该映射关系，获取该目标特征点在该深度图像中的像素坐标，以及该目标特征点在该深度图像中对应的检测区域。
[0020]一些实施例中，该确定该目标特征点对应的检测区域包括：
[0021]基于经验值设定该检测区域的尺寸；
[0022]基于该尺寸及像素坐标得到该检测区域。
[0023]第二方面，本申请实施例提供一种锚点定位装置，该装置包括：
[0024]获取模块，用于获取目标特征点在RGB图像中的像素坐标；
[0025]定义模块，用于基于该像素坐标在该RGB图像中确定该目标特征点的检测区域；
[0026]计算模块，用于基于预设算法，在该RGB图像中的检测区域内计算该目标特征点对应的锚点坐标。
[0027]一些实施例中，该预设算法中包括多个算子，该计算模块具体用于：
[0028]基于每个算子计算该目标特征点对应的预锚点坐标；
[0029]基于每个算子对应的权重，对得到的所有预锚点坐标进行融合，得到该目标特征点对应的锚点坐标。
[0030]第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括第一线圈、第二线圈、近场通讯模块、无线充电接收模块、存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器用于执行所述程序时实现如上述第一方面所述的锚点定位方法。
[0031]第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序用于实现如上第一方面所述的锚点定位方法。
[0032]本申请实施例提供的锚点定位方法、装置、设备及介质，通过设定目标特征点对应的检测区域，进而利用预设算法，在该检测区域内计算目标特征点对应的精确锚点位置，实现锚点的准确定位，为后续测距、目标定位等应用提供了可靠的依据。
附图说明
[0033]通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
[0034]图1为本申请实施例的锚点定位方法的流程示意图；
[0035]图2为本申请的一些实施例中的锚点定位方法的流程示意图；
[0036]图3为本申请的一些实施例中的锚点定位方法的流程示意图；
[0037]图4为本申请的一些实施例中的锚点定位方法的流程示意图；
[0038]图5为本申请的一些实施例中的锚点定位方法的流程示意图；
[0039]图6为本申请的一些实施例中的锚点定位方法的流程示意图；
[0040]图7为本申请的一些实施例中的锚点定位方法的流程示意图；
[0041]图8为本申请实施例的锚点定位装置的结构示意图；
[0042]图9为本申请实施例的处理设备的计算机的结构示意图。
具体实施方式
[0043]下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关公开，而非对该公开的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与公开相关的部分。
[0044]需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
[0045]可以理解，在图像实际应用中，如目标探测、距离测量及三维成像等图像处理场景下，都需要根据场景要求，对用户指示的特征点或锚点进行精确的确定，以实现用户目的。
[0046]本申请实施例中，为了提高锚点定位的准确度，提供了一种锚点定位方法，通过设定指定特征点对应的感兴趣区域(ROI)，进而在该感兴趣区域内利用多个算子对目标锚点进行提取计算，以准确定位锚点。
[0047]为了更好的理解和说明本申请实施例的锚点定位方法，下面通过图1至图9详细阐述。
[0048]图1为本申请实施例的锚点定位方法的流程示意图，如图1所示，该方法可以由计算机处理设备执行，该方法具体可以包括：
[0049]S110，获取目标特征点在RGB图像中的像素坐标。
[0050]S120，基于该像素坐标在该本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种锚点定位方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标特征点在RGB图像中的像素坐标；基于所述像素坐标在所述RGB图像中确定所述目标特征点对应的检测区域；基于预设算法，在所述RGB图像中的检测区域内计算所述目标特征点对应的锚点坐标。2.根据权利要求1所述的锚点定位方法，其特征在于，所述方法包括：获取所述目标特征点在深度图像中的像素坐标，以及所述目标特征点在所述深度图像中对应的检测区域；基于预设算法，在所述深度图像中的检测区域内计算所述目标特征点的锚点坐标。3.根据权利要求2所述的锚点定位方法，其特征在于，所述预设算法中包括多个算子，基于预设算法在所述RGB图像中的检测区域内或所述深度图像中的检测区域内计算所述目标特征点的锚点坐标包括：基于每个算子计算所述目标特征点对应的预锚点坐标；基于每个算子对应的权重，对得到的所有所述预锚点坐标进行融合，得到所述目标特征点对应的锚点坐标。4.根据权利要求3所述的锚点定位方法，其特征在于，所述权重通过机器学习训练得到。5.根据权利要求2所述的锚点定位方法，其特征在于，所述获取所述目标特征点在深度图像中的像素坐标，以及所述目标特征点在所述深度图像中对应的检测区域包括：基于双摄标定，获取所述RGB图像与所述深度图像的映射关系；基于所述目标特征点的像素坐标及所述映射关系，获取所述目标特征点在所述深度图像中的像素坐...

【专利技术属性】
技术研发人员：张超，
申请(专利权)人：北京小米移动软件有限公司，
类型：发明
国别省市：