一种单摄像头目标定位方法、系统、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及图像定位技术领域，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。


背景技术：

2.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。
3.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。


技术实现要素：

4.针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种单摄像头目标定位方法、系统、设备及存储介质。
5.第一方面，一种单摄像头目标定位方法，步骤包括：
6.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；
7.对所述前景动态图像进行算法处理，以突出目标对象；
8.对所述目标对象进行轮廓识别，得到目标点；
9.获取所述目标点在图像中的位置坐标。
10.进一步地，所述获取前景动态图像，具体为：
11.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；
12.所述基于knn的背景/前景分割算法包括backgroundsubtractorknn算法。
13.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：
14.将所述前景动态图像的颜色空间由rgb空间转化为hsv空间；
15.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；
16.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。
17.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：
18.采用findcontours函数对所述目标对象进行轮廓的检测识别；
19.采用contourarea函数计算所述目标对象轮廓面积；
20.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。
21.第二方面，一种单摄像头目标定位系统，包括：
22.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；
23.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；
24.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；
25.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。
26.进一步地，所述前景检测模块具体用于：
27.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；
28.所述基于knn的背景/前景分割算法包括backgroundsubtractorknn算法。
29.进一步地，所述算法处理模块具体用于：
30.将所述前景动态图像的颜色空间由rgb空间转化为hsv空间；
31.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；
32.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。
33.进一步地，所述轮廓识别模块具体用于：
34.采用findcontours函数对目标对象进行轮廓的检测识别；
35.采用contourarea函数计算目标对象轮廓面积；
36.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。
37.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。
38.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。
39.本发明的有益效果体现在：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
40.为了更清楚地说明本发明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。
41.图1为本发明实施例一提供的一种单摄像头目标定位方法的流程图；
42.图2为本发明实施例一提供的一种单摄像头目标定位系统的模块框图；
43.图3为本发明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
44.下面将结合附图对本发明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发明的技术方案，因此只作为示例，而不能以此来限制本发明的保护范围。
45.需要注意的是，除非另有说明，本技术使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域技术人员所理解的通常意义。
46.如图1所示，一种单摄像头目标定位方法，步骤包括：
47.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；
48.具体地，通过单摄像头对硬件进行识别，采集摄像头待处理图像，并采用基于knn的背景/前景分割算法对采集到的待处理图像进行前景检测，得到前景动态图像。其中，基于knn的背景/前景分割算法包括backgroundsubtractorknn算法，将采集到的待处理图像每个像素点的历史帧信息进行实时保存，随后将新的图像像素点与历史帧像素点进行比较，并进行前景/背景的判断，从而得到前景动态图像，减少了背景静态物体所带来的干扰。
49.s2：对所述前景动态图像进行算法处理，以突出目标对象；
50.具体地，rgb是最常用的颜色空间，分别为红色(r)、绿色(g)以及蓝色(b)，可以通过对这三种颜色进行不同的组合以形成所有的其他颜色，由于任何颜色均与这三个颜色分量有关，且这三个颜色分量之间互相高度相关，因此连续变化颜色时会显得很不直观，且rgb颜色空间是一种均匀性较差的颜色空间。而hsv空间相比与rgb空间能更直观的表现颜色的色调、鲜艳程度以及明暗程度，更容易跟踪定位某种颜色的物体。因此，得到前景动态图像后，先将前景动态图像的颜色空间由rgb空间转化为hsv空间，再根据目标颜色获取hsv空间的目标范围，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。hsv空间由颜色信息(h)、饱和度(s)以及亮度(v)组成，根据所需识别的颜色，利用inrange函数通过调节前景动态图像的颜色信息(h)、饱和度(s)以及亮度(v)区间，对前景动态图像进行分割，输入对应的hsv空间范围，以选择所需要的图像区域，从而得到目标颜色区域。
51.进一步地，由于受到光照噪声等影响，分隔出来的目标颜色区域往往会出现空洞或图像中出现零散的被错分为目标的小区域，为减少前景动态图像中噪点对后面目标点提取过程的影响，可以采用形态学处理方法对所获取的目标颜色区域进行处理，以减少噪点，突出目标对象。本实施例适用的形态学处理方法包括但不限于膨胀算法、腐蚀运算、开运算以及闭运算等。
52.s3：对所述目标对象进行轮廓识别，得到目标点；
53.具体地，采用findcontours函数提取目标对象的轮廓，并采用contourarea函数计算出目标对象的轮廓面积，根据计算得到的目标对象轮廓面积大小，设置轮廓面积阈值，将在面积阈值以外的非目标点剔除，从而得到目标点。
54.对目标对象进行轮廓识别后，此时图像中往往还存在许多噪声源，这些噪点来源于各个方面，例如图像采集过程中残留的噪点，故还需要再次进行噪点剔除。对于图像中噪点的剔除方法可以有很多种，包括但不限于采用均值滤波器、自适应维纳滤波器、中值滤波器以及形态学噪声滤除器等等。
55.s4：获取所述目标点在图像中的位置坐标；
56.具体地，得到目标点后，获取目标点中心在前景动态图像中对应的像素，根据该像素等比例换算为目标点在图像中的位置坐标。例如：在一个100*100像素的画面上，有一个目标点在(10，20)上，换算到1920*1080的屏幕上，则这个目标点的坐标即为(1920*100/10，1080*100/20)。
57.优选地，在得到目标点之后，在获取目标点在图像中的位置坐标之前，还包括屏蔽前景动态图像中其他点对目标点的干扰。在前面判断是否为目标点时，其他对象点也可能符合判断条件，因此在已经获取目标点的情况下，需要一直运行查找函数进行查找，通过采用查找函数查找除了目标点以外其他突然出现的对象点。例如，在识别图像中运动的绿色物体时，当已经找到一个目标点后，正好有个戴着绿帽子的人走进了摄像头画面，这个戴着绿帽子的人即为突然出现的对象点，因此需要暂时屏蔽他，把这个突然出现的对象点临时加入一个队列，等一开始的目标点离开摄像头画面后，再将这个对象点从队列中拿出来，作为新的目标点。
58.实施上述方法，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。
59.基于相同的发明构思，本发明实施例提供了一种单摄像头目标定位系统，如图2所示，包括：
60.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；
61.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；
62.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；
63.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。
64.进一步地，前景检测模块具体用于：
65.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；
66.所述基于knn的背景/前景分割算法包括backgroundsubtractorknn算法。
67.进一步地，算法处理模块具体用于：
68.将所述前景动态图像的颜色空间由rgb空间转化为hsv空间；
69.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；
70.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。
71.进一步地，轮廓识别模块具体用于：
72.采用findcontours函数对目标对象进行轮廓的检测识别；
73.采用contourarea函数计算目标对象轮廓面积；
74.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。
75.可选地，在本发明的另一优选实施例中，如图3所示，该单摄像头目标定位设备可以包括：一个或多个处理器101、一个或多个输入设备102、一个或多个输出设备103和存储器104，上述处理器101、输入设备102、输出设备103和存储器104通过总线105相互连接。存储器104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101被配置用于调用所述程序指令执行上述方法实施例部分的方法。
76.应当理解，在本发明实施例中，所称处理器101可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，深度学习显卡(如：华为npu,英伟达gpu,谷歌tpu)该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
77.输入设备102可以包括键盘等，输出设备103可以包括显示器(lcd等)、扬声器等。
78.该存储器104可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器101提供指令和数据。存储器104的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，存储器104还可以存储设备类型的信息。
79.具体实现中，本发明实施例中所描述的处理器101、输入设备102、输出设备103可执行本发明实施例提供的单摄像头目标定位方法实施例中所描述的实现方式，在此不再赘述。
80.需要说明的是，本发明实施例中单摄像头目标定位设备更为具体工作流程及相关细节，请参考前述方法实施例部分，在此不再赘述。
81.进一步地，对应于前述方法及装置，本发明实施例还提供了一种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，所述程序指令被处理器执行时实现：上述单摄像头目标定位方法。
82.所述计算机可读存储介质可以是前述任一实施例所述的系统的内部存储单元，例如系统的硬盘或内存。所述计算机可读存储介质也可以是所述系统的外部存储设备，例如所述系统上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smart media card,smc)，安全数字(secure digital,sd)卡，闪存卡(flash card)等。进一步地，所述计算机可读存储介质还可以既包括所述系统的内部存储单元也包括外部存储设备。所述计算机可读存储介质用于存储所述计算机程序以及所述系统所需的其他程序和数据。所述计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
83.本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件
和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
84.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。
85.所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。
86.另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
87.所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
88.以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。