一种基于图像作差的户外大屏位置检测方法与流程

1.本发明涉及计算机视觉领域，具体涉及一种基于图像作差的户外大屏位置检测方法。


背景技术：

2.超高清视频是近年来工业和信息化领域实施创新驱动发展战略培育形成的先导性和支柱性产业。但是随着超高清大屏在各大商城、广场的使用，对大屏幕位置捕捉与及时发现异常并汇报的工作也变得尤为重要，检测到屏幕在图像中的位置才能后续判断屏幕是会否出现黑屏、花屏等异常状况并及时汇报。
3.常见的ai方法检测大屏位置由于设计上的原因，总是存在缺陷，例如出错了也不知道原因，更没办法调试，或者会将商户广告牌误判为大屏等。


技术实现要素：

4.本发明为了克服以上技术的不足，提供了一种准确检测到户外大屏位置的方法。
5.本发明克服其技术问题所采用的技术方案是：一种基于图像作差的户外大屏位置检测方法，包括如下步骤：a)建立由接收图像模块、图像循环作差模块、记录作差模块、统计模块及检测大屏位置模块组成的系统；b)接收图像模块接收监控摄像头传入的图像，接收图像模块读取图像并将图像以三维矩阵的形式保存；c)图像循环作差模块计算得到图像中4张图片之中任意两张图片的结果矩阵，得到6组结果矩阵；d)记录作差模块将结果矩阵进行统计，判断两张图片是否相同；e)统计模块对图片中户外大屏所在位置进行图像处理；f)在图像处理后的图片中的检测出大屏的位置。
6.优选的，步骤b)中三维矩阵中三个通道中每个元素表示图像中每个像素蓝色、绿色、红色的强度值。
7.进一步的，步骤c)包括如下步骤：c-1)图像循环作差模块将图像中的一张图片的每个通道的矩阵元素减去另一张图片的对应的通道的矩阵元素，得到结果矩阵；c-2)在图像中取4张图片，在4张图片中任意选取两张图片执行步骤c-1)，得到6组结果矩阵。
8.进一步的，步骤d)包括如下步骤：d-1)记录作差模块将作差后的结果矩阵转换为灰度图；d-2)判断灰度图中的像素点的灰度值是否小于25，如果是则判定两张图片对应位置的像素点相同，如果灰度值大于等于25，则判定两张图片对应位置的像素点不相同。
9.进一步的，步骤e)包括如下步骤：e-1)在6组结果矩阵中当一像素点有4组以上结果矩阵都认定为其对应的两张图片不同，则将该像素点颜色设置为255，其余像素点颜色设置为0，得到新的黑白二值图；e-2)对黑白二值图进行高斯滤波；e-3)对高斯滤波后的黑白二值图进行形态学的闭运算；e-4)找出闭运算后的图片中最大轮廓并进行轮廓填充处理。
10.进一步的，步骤f)包括如下步骤：f-1)将步骤e-4)中填充后的最大轮廓作为户外大屏在图片中的位置；f-2)利用创建外接矩形的rectangle函数，框住户外大屏的位置并记录保存矩形起始坐标、宽度、高度的位置信息。
11.优选的，每个像素蓝色、绿色、红色的强度值取值为0-255。
12.本发明的有益效果是：通过图像作差找出图片中的不同之处，多次出现不同的位置即为大屏所在位置，再通过滤波、闭运算、边缘提取与填充等图像处理方法，统计多次出现不同的地方检测为户外大屏位置，从而准确的确定户外大屏在图片中的位置。解决了ai方法的不足之处，达到了确定图片中大屏位置的功能。
附图说明
13.图1为本发明的方法流程图。
具体实施方式
14.下面结合附图1对本发明做进一步说明。
15.一种基于图像作差的户外大屏位置检测方法，包括如下步骤：a)建立由接收图像模块、图像循环作差模块、记录作差模块、统计模块及检测大屏位置模块组成的系统。
16.b)接收图像模块接收监控摄像头传入的图像，接收图像模块读取图像并将图像以三维矩阵的形式保存。
17.c)图像循环作差模块计算得到图像中4张图片之中任意两张图片的结果矩阵，得到6组结果矩阵。为后面找出户外大屏位置提供数据。
18.d)记录作差模块将结果矩阵进行统计，判断两张图片是否相同。并通过取部分数据来减小异常结果对最终统计的影响。
19.e)统计模块对图片中户外大屏所在位置进行图像处理。
20.f)在图像处理后的图片中的检测出大屏的位置。
21.通过图像作差找出图片中的不同之处，多次出现不同的位置即为大屏所在位置，再通过滤波、闭运算、边缘提取与填充等图像处理方法，统计多次出现不同的地方检测为户外大屏位置，从而准确的确定户外大屏在图片中的位置。解决了ai方法的不足之处，达到了确定图片中大屏位置的功能。
22.实施例1：步骤b)中三维矩阵中三个通道中每个元素表示图像中每个像素蓝色、绿色、红色的强度值。
23.实施例2：步骤c)包括如下步骤：c-1)图像循环作差模块将图像中的一张图片的每个通道的矩阵元素减去另一张图片的对应的通道的矩阵元素，得到结果矩阵。两图片作差过程为每个通道的矩阵元素对应相减得到结果矩阵是相同维度、相同大小的矩阵，结果矩阵的值为两矩阵相减后的绝对值，即每个像素点的颜色强度值仍然大于等于0。
24.c-2)在图像中取4张图片，在4张图片中任意选取两张图片执行步骤c-1)，得到6组结果矩阵。这样充分利用图片资源得到更多的不同结果。
25.实施例3：步骤d)包括如下步骤：d-1)记录作差模块将作差后的结果矩阵转换为灰度图，以方便统计两图像中的不同。
26.d-2)判断灰度图中的像素点的灰度值是否小于25，如果是则判定两张图片对应位置的像素点相同，如果灰度值大于等于25，则判定两张图片对应位置的像素点不相同。
27.实施例4：步骤e)包括如下步骤：e-1)在6组结果矩阵中当一像素点有4组以上结果矩阵都认定为其对应的两张图片不同，则将该像素点颜色设置为255（白色），其余像素点颜色设置为0（黑色），得到新的黑白二值图。因为大屏内容是时常变化的，所以图片中大片白色区域大致为户外大屏所在位置。
28.e-2)对黑白二值图进行高斯滤波，将得到的图片噪声虑去。
29.e-3)对高斯滤波后的黑白二值图进行形态学的闭运算（先膨胀运算再腐蚀运算）将细微连接的图块封闭在一起。
30.e-4)找出闭运算后的图片中最大轮廓并进行轮廓填充处理。
31.实施例5：步骤f)包括如下步骤：f-1)将步骤e-4)中填充后的最大轮廓作为户外大屏在图片中的位置。
32.f-2)利用创建外接矩形的rectangle函数，框住户外大屏的位置并记录保存矩形起始坐标、宽度、高度的位置信息。
33.实施例6：每个像素蓝色、绿色、红色的强度值取值为0-255。
34.最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。


技术特征：
1.一种基于图像作差的户外大屏位置检测方法，其特征在于，包括如下步骤：a)建立由接收图像模块、图像循环作差模块、记录作差模块、统计模块及检测大屏位置模块组成的系统；b)接收图像模块接收监控摄像头传入的图像，接收图像模块读取图像并将图像以三维矩阵的形式保存；c)图像循环作差模块计算得到图像中4张图片之中任意两张图片的结果矩阵，得到6组结果矩阵；d)记录作差模块将结果矩阵进行统计，判断两张图片是否相同；e)统计模块对图片中户外大屏所在位置进行图像处理；f)在图像处理后的图片中的检测出大屏的位置。2.根据权利要求1所述的基于图像作差的户外大屏位置检测方法，其特征在于：步骤b)中三维矩阵中三个通道中每个元素表示图像中每个像素蓝色、绿色、红色的强度值。3.根据权利要求1所述的基于图像作差的户外大屏位置检测方法，其特征在于，步骤c)包括如下步骤：c-1)图像循环作差模块将图像中的一张图片的每个通道的矩阵元素减去另一张图片的对应的通道的矩阵元素，得到结果矩阵；c-2)在图像中取4张图片，在4张图片中任意选取两张图片执行步骤c-1)，得到6组结果矩阵。4.根据权利要求1所述的基于图像作差的户外大屏位置检测方法，其特征在于，步骤d)包括如下步骤：d-1)记录作差模块将作差后的结果矩阵转换为灰度图；d-2)判断灰度图中的像素点的灰度值是否小于25，如果是则判定两张图片对应位置的像素点相同，如果灰度值大于等于25，则判定两张图片对应位置的像素点不相同。5.根据权利要求1所述的基于图像作差的户外大屏位置检测方法，其特征在于，步骤e)包括如下步骤：e-1)在6组结果矩阵中当一像素点有4组以上结果矩阵都认定为其对应的两张图片不同，则将该像素点颜色设置为255，其余像素点颜色设置为0，得到新的黑白二值图；e-2)对黑白二值图进行高斯滤波；e-3)对高斯滤波后的黑白二值图进行形态学的闭运算；e-4)找出闭运算后的图片中最大轮廓并进行轮廓填充处理。6.根据权利要求5所述的基于图像作差的户外大屏位置检测方法，其特征在于，步骤f)包括如下步骤：f-1)将步骤e-4)中填充后的最大轮廓作为户外大屏在图片中的位置；f-2)利用创建外接矩形的rectangle函数，框住户外大屏的位置并记录保存矩形起始坐标、宽度、高度的位置信息。7.根据权利要求2所述的基于图像作差的户外大屏位置检测方法，其特征在于：每个像素蓝色、绿色、红色的强度值取值为0-255。

技术总结
一种基于图像作差的户外大屏位置检测方法，通过图像作差找出图片中的不同之处，多次出现不同的位置即为大屏所在位置，再通过滤波、闭运算、边缘提取与填充等图像处理方法，统计多次出现不同的地方检测为户外大屏位置，从而准确的确定户外大屏在图片中的位置。解决了AI方法的不足之处，达到了确定图片中大屏位置的功能。的功能。的功能。


技术研发人员：孟德越 王锋 赵鲁波 王宇秋
受保护的技术使用者：山东浪潮超高清智能科技有限公司
技术研发日：2022.09.07
技术公布日：2022/11/29