【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉，尤其涉及一种块状目标检测及特征提取方法、装置及存储介质。
技术介绍
1、随着智能化的广泛应用，相机工艺和芯片算力的提升，块状目标检测在缺陷检测、红外无人机目标检测等场景中应用越来多。然而，在现有块状目标检测算法中，基本上有通过亮点的堆栈、边缘堆栈等方式连接块状的连通信息。此类算法，都需要完整的图像输入后，对整体图像进行遍历，查找边缘点上下左右的邻域信息，才能完成块状目标检测。对块状目标的特征如灰度、外接矩形、形心、边缘、面积等特征的提取，需要再次遍历块状目标信息。因此传统方法检测块状目标和提取块状目标特征时，存在耗时长、延迟高的缺陷，不能达到满足目标即出即传的低延迟的要求。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种块状目标检测及特征提取方法、装置及存储介质。
2、本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的：本专利技术第一方面提供：一种块状目标检测及特征提取方法，包括以下步骤：
3、s1：初始化阶段，根据相机传图时候的特性，按行提取图像中的块状目标信息；
4、s2：连通域查找阶段，在相机输入的每一行数据，查找连通域；
5、s3：特征信息提取阶段，提取每个连通域的特征信息；
6、s4：连通性判断阶段，判断相邻两行中的连通序列的连通性，行与行之间的连通性包括第r行的一个连通域与r+1行的一个连通域具有连通性；第r行的一个连通域与第r+1行的多个连通域具有连通性；第r行的多个连通
7、s5：特征更新阶段，更新连通序列的特征；
8、s6：特征计算阶段，重复s1、s2、s3、s4、s5，在连通域结束后或相机传输数据结束后，计算最终连通域及其特征。
9、优选的，所述的s1：初始化阶段，还包括以下子步骤：
10、s11：相机传输的数据为rgb图像，根据rgb图像存储规律，在相机传入rgb图像数据的同时，将输入的数据进行灰度化，每三个点做一次灰度化：
11、
12、其中，g为灰度图，r表示像素在图像中的行数，c表示像素在图像中列数，i表示相机传入的数据，w表示图像成像的宽度，表示灰度图g中第r行第c列的像素值，rgb图像包括红绿蓝三个颜色通道，通过三个颜色通道中颜色分量的变化以及叠加能够得到各种颜色，表示rgb图像中第r行第c列的红色分量的像素值，表示rgb图像中第r行第c列的绿色分量的像素值，表示rgb图像中第r行第c列的蓝色分量的像素值；
13、s12：在传入的图像数据转成灰度值的同时，将该灰度值二值化：
14、
15、其中，g为灰度图，b为二值图，t为二值化的阈值，表示二值图b中第r行第c列的像素值。
16、优选的，所述的s2：连通域查找阶段，还包括以下子步骤：
17、s21：计算二值化的同时，判断二值结果为1的点，是否与前一个二值点连通，计算方式如下：
18、其中，c1、c2表示两个二值点的列坐标，ct 表示c1 、c2两列的连通性，ct=1时表示两个二值点连通；
19、s22：提取当前行连通域的范围，通过s11、s12和s21，选取同一连通域的边缘点，即左右端点，记为和，其中r表示第r行，i表示该行的i个联通区域，其中表示第r行第i个连通域的最左侧点，表示第r行第i个连通域的最右侧点；
20、s23：通过s21和s22，计算出当前行n个连通域，n表示当前行连通域个数，若n为0则表示该行中没有连通域，若n>0，则表示当前行中有n个连通域，连通域的集合，通过以下方式表达，，其中表示当前行中连通域的集合，该集合中每一个元素为，表示第r行中第i个连通域的列数起始点和列数终止点，集合中共n个元素。
21、优选的，所述的s3：特征信息提取阶段，提取块状目标的特征包括：平均灰度特征、面积大小a、边缘点集合q，形心p、最小外接矩形b、质心c，其中边缘点集合q由集合q(s)，q(e)，q（ds），q(de)组成，q(s)，q(e)为连通域的起始点和末端点坐标集合，q（ds）为q(s)边缘点集合的序列编码集合， q(de) 为 q(e) 边缘点集合的序列编码集合；形心p的表达为p(x,y)，表示为形心的横坐标和纵坐标，最小外接矩形b的表达为b(x1，y1，x2，y2)其中x1，y1为最小外接矩形的左上角点坐标，x2，y2为最小外接矩形的右下角点坐标；质心c由c(x,y)表示；每行数据传输过程中，每行计算出连通域后，即刻计算出当前的各个特征信息，计算方式包括如下子步骤：
22、s31：灰度值求总和，在传完所有图的数据后再做均值化：
23、其中表示第r行中第j个位置的灰度值；表示该行中第i个连通域灰度值的和；
24、s32：面积大小计算方式如下：
25、其中，表示第r行，第i个连通序列的面积，其中表示第r行第i个连通域的最左侧点，表示第r行第i个连通域的最右侧点；
26、s33：在每一行中，每个连通域的左右两端二值点为块状边缘点，对每个连通域创建边缘队列，并对当前行中创建的边缘点进行顺序编码：
27、其中表示第r行第i个连通域的起始边缘点集合和末端边缘点集合；表示对第r行第i个连通域起始边缘点的编码，结果记为；同理表示第r行第i个连通域的末端边缘点的编码，结果记为；
28、连通域的第一行的编号为和，后续编码由s4和s5中计算和更新；
29、s34：计算形心，计算每行中连通域的坐标点的和，在当前连通域数据结束时，再计算最终形心结果，连通域的x坐标求和公式如下：
30、
31、y坐标求和公式如下：，其中，r表示连通域的行数，c表示连通域左右点的列数，i表示第r行中的连通域序列；表示第r行的第i个连通域的形心x坐标，表示第r行的第i个连通域的形心y坐标；
32、s35：外接矩形的特征信息，当第r行为该连通域的第一个有效行时：
33、；其中，表示连通域外接矩形的左上角点的行序列，表示连通域外接矩形的左上角点的列序列，表示连通域外接矩形的右下角点的行序列，表示连通域外接矩形的右下角点的列序列；
34、若第r行不是该连通域的第一个有效行，计算方法为s4的相邻行连通序列连通性和s5中的特征更新；
35、s36：质心计算的公式如下，先累计连通域中灰度值与坐标点的和，在连通域结束时或相机数据传输结束时，在计算最终的质心坐标：
36、，其中表示第r行第i个质心的横坐标，表示第r行第i个质心的纵坐标，表示区间的序列值，表示灰度图中第r行第列的灰度值，r表示灰度图的第r行。
37、优选的，所述的s4：连通性判断阶段是根据以下方法进行判断，其中r表示第r行的连通域，r+1表示第r+1行的连通域：
38、单连通对单连通的情况如下：当，表示或者在和本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种块状目标检测及特征提取方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的块状目标检测及特征提取方法，其特征在于：所述的S1：初始化阶段，还包括以下子步骤：
3.根据权利要求2所述的块状目标检测及特征提取方法，其特征在于：所述的S2：连通域查找阶段，还包括以下子步骤：
4.根据权利要求3所述的块状目标检测及特征提取方法，其特征在于：所述的S3：特征信息提取阶段，提取块状目标的特征包括：平均灰度特征、面积大小A、边缘点集合Q，形心P、最小外接矩形B、质心C，其中边缘点集合Q由集合Q(s)，Q(e)，Q（ds），Q(de)组成，Q(s)，Q(e)为连通域的起始点和末端点坐标集合，Q（ds）为Q(s)边缘点集合的序列编码集合， Q(de) 为 Q(e) 边缘点集合的序列编码集合；形心P的表达为P(x,y)，表示为形心的横坐标和纵坐标，最小外接矩形B的表达为B(x1，y1，x2，y2)其中x1，y1为最小外接矩形的左上角点坐标，x2，y2为最小外接矩形的右下角点坐标；质心C由C(x,y)表示；每行数据传输过程中，每行计算出连通域后，即刻计
5.根据权利要求4所述的块状目标检测及特征提取方法，其特征在于：所述的S4：连通性判断阶段是根据以下方法进行判断，其中r表示第r行的连通域，r+1表示第r+1行的连通域：
6.根据权利要求5所述的块状目标检测及特征提取方法，其特征在于：所述的S5：特征更新阶段还包括如下子步骤：
7.根据权利要求1-6任一项所述的块状目标检测及特征提取方法，其特征在于：所述的S6：特征计算阶段，相机每次传完一行数据，根据过程S1、S2、S3、S4、S5中的操作，计算每行的连通序列，并通过融合相邻行的连通序列，更新块状目标及其特征，数据传输过程中，当一个块状目标没有更新后或是最后一行数据传输结束后，即可得出块状目标的所有特征信息；通过每个块状目标的面积A，灰度特征V，更新包括每个块状目标的平均灰度特征、形心特征、边缘点集合Q、质心特征，其中：
8.一种块状目标检测及特征提取装置，其特征在于：用于实现如权利要求1-7任一项所述的块状目标检测及特征提取方法，包括：
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于：所述的计算机可读存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器加载并执行时，实现如权利要求1-7任一项所述的块状目标检测及特征提取方法。
...【技术特征摘要】
1.一种块状目标检测及特征提取方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的块状目标检测及特征提取方法，其特征在于：所述的s1：初始化阶段，还包括以下子步骤：
3.根据权利要求2所述的块状目标检测及特征提取方法，其特征在于：所述的s2：连通域查找阶段，还包括以下子步骤：
4.根据权利要求3所述的块状目标检测及特征提取方法，其特征在于：所述的s3：特征信息提取阶段，提取块状目标的特征包括：平均灰度特征、面积大小a、边缘点集合q，形心p、最小外接矩形b、质心c，其中边缘点集合q由集合q(s)，q(e)，q（ds），q(de)组成，q(s)，q(e)为连通域的起始点和末端点坐标集合，q（ds）为q(s)边缘点集合的序列编码集合， q(de) 为 q(e) 边缘点集合的序列编码集合；形心p的表达为p(x,y)，表示为形心的横坐标和纵坐标，最小外接矩形b的表达为b(x1，y1，x2，y2)其中x1，y1为最小外接矩形的左上角点坐标，x2，y2为最小外接矩形的右下角点坐标；质心c由c(x,y)表示；每行数据传输过程中，每行计算出连通域后，即刻计算出当前的各个特征信息，计算方式包括如下子步骤：
5.根据权利要求4所...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘益安，胡绍刚，李叶雨，
申请(专利权)人：海豚乐智科技成都有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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