图像处理设备及定位图像中的显示设备的方法与流程

1.本技术实施例涉及图像处理技术领域。更具体地讲，涉及一种图像处理设备及定位图像中的显示设备的方法。


背景技术：

2.在基于包含显示设备的图像对显示设备进行光学检测或画质检测时，需要首先精准定位显示设备在图像中的位置，然后才能进行其它的检测操作，因此精准定位显示设备在图像中的位置是对基于图像对显示设备进行检测的基础，且定位的精确度会直接影响显示设备的检测效果。
3.目前，普遍采用的定位图像中的显示设备的方案为：利用预训练的机器学习模型对图像中的显示设备进行检测，并根据检测结果定位图像中的显示设备。然而，由于受到显示设备的倾斜角度、背景复杂度等影响，机器学习模型对图像中显示设备对应的图像区域进行定位时，往往只能定位出显示设备在图像中的大概位置，无法精确对图像中的显示设备进行定位。


技术实现要素：

4.本技术示例性的实施方式提供一种图像处理设备及定位图像中的显示设备的方法，用于解决现有技术无法精确对图像中的显示设备进行定位的问题。
5.本技术实施例提供技术方案如下：
6.第一方面，本技术实施例提供了一种图像处理设备，包括：控制器，所述控制器被配置为：
7.识别待处理图像中的显示设备，并获取所述待处理图像中的目标显示设备的检测框；
8.根据所述目标显示设备的检测框分别提取包括所述目标显示设备的各个边缘的图像区域；
9.根据包括所述目标显示设备的各个边缘的图像区域获取所述目标显示设备的各个边缘的最小外接矩形；
10.根据所述目标显示设备的各个边缘的最小外接矩形获取所述目标显示设备的各个边缘的直线方程；
11.根据所述目标显示设备的各个边缘的直线方程获取所述目标显示设备的各个角点在所述待处理图像中的位置坐标。
12.第二方面，本技术实施例提供了一种终端设备，包括：
13.识别待处理图像中的显示设备，并获取所述待处理图像中的目标显示设备的检测框；
14.根据所述目标显示设备的检测框分别提取包括所述目标显示设备的各个边缘的图像区域；
15.根据包括所述目标显示设备的各个边缘的图像区域获取所述目标显示设备的各个边缘的最小外接矩形；
16.根据所述目标显示设备的各个边缘的最小外接矩形获取所述目标显示设备的各个边缘的直线方程；
17.根据所述目标显示设备的各个边缘的直线方程获取所述目标显示设备的各个角点在所述待处理图像中的位置坐标。
18.第三方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，当所述计算机程序被计算设备执行时，使得所述计算设备实现第二方面所述的定位图像中的显示设备的方法。
19.第四方面，本技术实施例提供了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机实现第二方面所述的定位图像中的显示设备的方法。
20.由以上技术方案可知，本技术实施例提供的图像处理设备和定位图像中的显示设备的方法在定位图像中的显示设备的时，首先识别待处理图像中的显示设备，并获取所述待处理图像中的目标显示设备的检测框，然后根据所述目标显示设备的检测框分别提取包括所述目标显示设备的各个边缘的图像区域，再根据包括所述目标显示设备的各个边缘的图像区域获取所述目标显示设备的各个边缘的最小外接矩形，以及根据所述目标显示设备的各个边缘的最小外接矩形获取所述目标显示设备的各个边缘的直线方程，再根据所述目标显示设备的各个边缘的直线方程获取所述目标显示设备的各个角点在所述待处理图像中的位置坐标。相比于现有技术中在获取目标显示设备的检测框后，直接将目标显示设备的检测框内的各个顶点确定为目标显示设备的各个角点的位置坐标，本技术实施例会进一步分别提取包括各个边缘的图像区域，并根据包括各个边缘的图像区域获取目标显示设备的各个边缘的直线方程，以及根据各个边缘的直线方程获取目标显示设备的各个角点的位置坐标，因此本技术实施例中可以进一步滤除检测框内不属于目标显示设备的图像区域，进而提升对图像中的显示设备进行定位精度，解决无法精确对图像中的显示设备进行定位的问题。
附图说明
21.为了更清楚地说明本技术实施例或相关技术中的实施方式，下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
22.图1示出了一些实施例中的定位图像中的显示设备的方法的流程图；
23.图2示出了一些实施例中的显示设备的检测框的示意图；
24.图3示出了一些实施例中的待分割图像区域的示意图；
25.图4示出了一些实施例中的第一图像区域的示意图；
26.图5示出了一些实施例中的第二图像区域的示意图；
27.图6示出了一些实施例中的第三图像区域的示意图；
28.图7示出了一些实施例中的第四图像区域的示意图；
29.图8示出了一些实施例中的最小外接矩形的示意图；
30.图9示出了另一些实施例中的定位图像中的显示设备的方法的流程图；
31.图10示出了一些实施例中的灰度翻转图像的示意图；
32.图11示出了一些实施例中的膨胀处理原理示意图；
33.图12示出了一些实施例中的腐蚀处理原理示意图；
34.图13示出了一些实施例中的腐蚀图像示意图；
35.图14示出了一些实施例中的连通区域的最小外接矩形的示意图；
36.图15示出了一些实施例中的合并后的最小外接矩形的示意图；
37.图16示出了另一些实施例中的定位图像中的显示设备的方法的流程图；
38.图17示出了一些实施例中的显示设备对应的图像区域的示意图；
39.图18示出了一些实施例中的显示设备图像的效果图。
具体实施方式
40.为使本技术的目的和实施方式更加清楚，下面将结合本技术示例性实施例中的附图，对本技术示例性实施方式进行清楚、完整地描述，显然，描述的示例性实施例仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。
41.需要说明的是，本技术中对于术语的简要说明，仅是为了方便理解接下来描述的实施方式，而不是意图限定本技术的实施方式。除非另有说明，这些术语应当按照其普通和通常的含义理解。
42.术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖但不排他的包含，例如，包含了一系列组件的产品或设备不必限于清楚地列出的所有组件，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些产品或设备固有的其它组件。
43.在一些实施例中，图像处理设备可以通过控制器执行图1中的步骤s11至s15，以实现本技术实施例提供的定位图像中的显示设备的方法。具体的，参照图1所示，本技术实施例提供的一种定位图像中的显示设备的方法包括如下步骤：
44.s11、识别待处理图像中的显示设备，并获取所述待处理图像中的目标显示设备的检测框。
45.本技术实施例中的待处理图像中需要进行定位或进行图像提取的显示设备。例如：需要对显示设备a进行光学检测，则可以通过照相机、手机、具有拍照功能的计算机、具有拍照功能的电视机等图像采集装置对显示设备a进行图像采集，以获取包括显示设备a的待处理图像。
46.需要说明的是，本技术实施例中的待处理图像中可以仅包括所述目标显示设备，也可以不但包括目标显示设备，而且还包括除所述目标显示设备以外的一个或多个显示设备。
47.在一些实施例中，上步骤s11(识别待处理图像中的显示设备，并获取所述待处理图像中的目标显示设备的检测框)的实现方式可以为：将待处理图像输入预训练的显示设备识别模型，并根据所述显示设备识别模型的输出获取所述目标显示设备的检测框。即，先收集多个包括显示设备的样本图像，然后对各个样本图像中的显示设备进行标注，以生成各个样本图像的标注信息，再通过样本图像和样本图像的标注信息对机器学习模型进行训练，以获取显示设备识别模型；在需要对识别待处理图像中的显示设备进行识别时，将待处理图像输入训练好的显示设备识别模型，以使显示设备识别模型输出待处理图像中的各个
显示设备的检测框。
48.在一些实施例中，所述待处理图像中的目标显示设备的检测框可以通过检测框的各个顶点的坐标标识。例如：识别待处理图像中的显示设备后，依次输出了坐标值(x1，y1)、(x2，y2)、(x3，y3)、(x4，y4)、(x5，y5)、(x6，y6)、(x7，y7)、(x8，y8)，则可以确定待处理图像中包括两个显示设备，一个显示设备的检测框的顶点坐标依次为(x1，y1)、(x2，y2)、(x3，y3)、(x4，y4)，另一个显示设备的检测框的顶点坐标依次为(x5，y5)、(x6，y6)、(x7，y7)、(x8，y8)。
49.由于检测框不存在偏转，因此在一些实施例中，也可以通过位于检测框对角线上的两个顶点的坐标标识。例如：识别待处理图像中的显示设备后，依次输出了坐标值(x1，y1)、(x2，y2)、(x3，y3)、(x4，y4)、(x5，y5)、(x6，y6)，则可以确定待处理图像中包括三个显示设备，位于第一个显示设备的检测框的对角线上的顶点分别为(x1，y1)、(x2，y2)，位于第二个显示设备的检测框的对角线上的顶点分别为(x3，y3)、(x4，y4)，位于第三个显示设备的检测框的对角线上的顶点分别为(x5，y5)、(x6，y6)。
50.示例性的，参照图2所示，图2中以待处理图像200中包括两个显示设备为例示出。如图2所示，显示设备21的检测框211的四个顶点的坐标分别为(x1，y1)、(x2，y2)、(x3，y3)、(x4，y4)，显示设备22的检测框221的四个顶点的坐标分别为(x5，y5)、(x6，y6)、(x7，y7)、(x8，y8)，因此可以输出(x1，y1)、(x2，y2)、(x3，y3)、(x4，y4)或(x1，y1)、(x3，y3)或(x2，y2)、(x4，y4)标识检测框221，输出(x5，y5)、(x6，y6)、(x7，y7)、(x8，y8)或(x5，y5)、(x7，y7)或(x6，y6)、(x6，y6)标识检测框222。
51.需要说明的是，当待处理图像包括多个显示设备时，本技术实施例可以仅对其中的一个显示设备进行定位，也可以对每一个显示设备进行定位。当仅对其中的一个显示设备进行定位，将该显示设备作为本技术实施例中的目标显示设备，并执行本技术实施例提供的定位图像中的显示设备的方法既可对该显示设备进行定位，而若需要对每一个显示设备进行定位时，则需要分别将每一个显示设备作为本技术实施例中的目标显示设备，并执行本技术实施例提供的定位图像中的显示设备的方法。
52.s12、根据所述目标显示设备的检测框分别提取包括所述目标显示设备的各个边缘的图像区域。
53.在一些实施例中，上步骤s12的实现方式可以包括如下步骤1至步骤5：
54.步骤1、根据所述检测框提取待分割图像区域。
55.其中，所述待分割图像区域为位于所述检测框内的图像区域。
56.示例性的，参照图3所示，目标显示设备22的检测框为检测框221，则根据检测框提取待分割图像区域300。
57.步骤2、从所述待分割图像的顶部提取第一高度的图像区域，以获取包括所述目标显示设备的顶部边缘的第一图像区域。
58.在一些实施例中，第一高度可以为待分割图像的高度(检测框的高度)的1/4。即，设：待分割图像的宽度为w、高度为h，则第一图像区域的宽度与待分割图像的宽度相同，均为w；第一图像区域的高度为待分割图像的高度的1/4，为1/4h。
59.虽然检测框无法精确定位目标显示设备在待处理图像中的位置，但目前的检测算法得到的检测宽均可以使显示设备占据待分割图像面积的3/4以上，因此从所述待分割图
像300的顶部提取高度为待分割图像300高度的1/4的图像区域，则可以获取包括所述目标显示设备的顶部边缘的第一图像区域。
60.示例性的，参照图4所示，从所述待分割图像300的顶部提取高度为待分割图像300高度的1/4的图像区域，则可以获取包括所述目标显示设备的顶部边缘的第一图像区域400。
61.步骤3、从所述待分割图像的底部提取第二高度的图像区域，以获取包括所述目标显示设备的底部边缘的第二图像区域。
62.在一些实施例中，第二高度也可以为待分割图像的高度(检测框的高度)的1/4。即，设：待分割图像的宽度为w、高度为h，则第二图像区域的宽度与待分割图像的宽度相同，均为w；第二图像区域的高度为待分割图像的高度的1/4，为1/4h。
63.示例性的，参照图5所示，从所述待分割图像300的底部提取高度为待分割图像300高度的1/4的图像区域，则可以获取包括所述目标显示设备的底部边缘的第二图像区域500。
64.步骤4、从所述待分割图像的左侧提取第一宽度的图像区域，以获取包括所述目标显示设备的左侧边缘的第三图像区域。
65.在一些实施例中，第一宽度可以为待分割图像的宽度(检测框的宽度)的1/4。即，设：待分割图像的宽度为w、高度为h，则第三图像区域的高度与待分割图像的宽度相同，均为h；第三图像区域的宽度为待分割图像的宽度的1/4，为1/4w。
66.示例性的，参照图6所示，从所述待分割图像300的左侧提取高度为待分割图像300宽度的1/4的图像区域，则可以获取包括所述目标显示设备的左侧边缘的第三图像区域600。
67.步骤5、从所述待分割图像的右侧提取第二宽度的图像区域，以获取包括所述目标显示设备的右侧边缘的第四图像区域。
68.在一些实施例中，第二宽度可以为待分割图像的宽度(检测框的宽度)的1/4。即，设：待分割图像的宽度为w、高度为h，则第四图像区域的高度与待分割图像的宽度相同，均为h；第四图像区域的宽度为待分割图像的宽度的1/4，为1/4w。
69.示例性的，参照图7所示，从所述待分割图像300的右侧提取高度为待分割图像300宽度的1/4的图像区域，则可以获取包括所述目标显示设备的右侧边缘的第四图像区域700。
70.s13、根据包括所述目标显示设备的各个边缘的图像区域获取所述目标显示设备的各个边缘的最小外接矩形。
71.在一些实施例中，包括所述目标显示设备的各个边缘的图像区域分别为：包括所述目标显示设备的顶部边缘的第一图像区域、包括所述目标显示设备的底部边缘的第二图像区域、包括所述目标显示设备的左侧边缘的第三图像区域以及包括所述目标显示设备的右侧边缘的第四图像区域，则上步骤s13(根据包括所述目标显示设备的各个边缘的图像区域获取所述目标显示设备的各个边缘的最小外接矩形)包括：根据所述第一图像区域获取所述目标显示设备的顶部边缘的最小外接矩形，根据所述第二图像区域获取所述目标显示设备的底部边缘的最小外接矩形，根据所述第三图像区域获取所述目标显示设备的左侧边缘的最小外接矩形，根据所述第四图像区域获取所述目标显示设备的右侧边缘的最小外接
矩形。
72.需要说明的是，由于目标显示设备本身可能存在偏转角度，待处理图像也可能会存在偏转角度，因此本技术实施例中的目标显示设备的各个边缘的最小外接矩形可以是具有一定偏转角度的矩形。
73.s14、根据所述目标显示设备的各个边缘的最小外接矩形获取所述目标显示设备的各个边缘的直线方程。
74.在一些实施例中，可以获取最小外接矩形的边中远离所述目标显示设备的边的直线方程作为对应的目标显示设备的边缘的直线方程。
75.参照图8所示，目标显示设备的顶部边缘的外接矩形为80，由于外接矩形80的边中远离所述目标显示设备的边为边801，因此获取外接矩形80的边801直线方程作为目标显示设备的顶部边缘的直线方程。
76.s15、根据所述目标显示设备的各个边缘的直线方程获取所述目标显示设备的各个角点在所述待处理图像中的位置坐标。
77.在一些实施例中，可以根据所述目标显示设备的各个边缘的直线方程计算所述目标显示设备的边缘的交点，并将计算得到的交点确定为所述目标显示设备的各个角点在所述待处理图像中的位置坐标。
78.例如：目标显示设备的顶部边缘的直线方程为：y＝k1*x b1，目标显示设备的左侧边缘的直线方程为：y＝k2*x b2，则可以求解y＝k1*x b1＝k2*x b2，并将求解结果作为目标显示设备的左上角点的位置坐标。
79.本技术实施例提供的定位图像中的显示设备的方法在定位图像中的显示设备的时，首先识别待处理图像中的显示设备，并获取所述待处理图像中的目标显示设备的检测框，然后根据所述目标显示设备的检测框分别提取包括所述目标显示设备的各个边缘的图像区域，再根据包括所述目标显示设备的各个边缘的图像区域获取所述目标显示设备的各个边缘的最小外接矩形，以及根据所述目标显示设备的各个边缘的最小外接矩形获取所述目标显示设备的各个边缘的直线方程，再根据所述目标显示设备的各个边缘的直线方程获取所述目标显示设备的各个角点在所述待处理图像中的位置坐标。相比于现有技术中在获取目标显示设备的检测框后，直接将目标显示设备的检测框内的各个顶点确定为目标显示设备的各个角点的位置坐标，本技术实施例会进一步分别提取包括各个边缘的图像区域，并根据包括各个边缘的图像区域获取目标显示设备的各个边缘的直线方程，以及根据各个边缘的直线方程获取目标显示设备的各个角点的位置坐标，因此本技术实施例中可以进一步滤除检测框内不属于目标显示设备的图像区域，进而提升对图像中的显示设备进行定位精度，解决无法精确对图像中的显示设备进行定位的问题。
80.在一些实施例中，图像处理设备可以通过控制器执行图9中的步骤s901至s915，以实现本技术实施例提供的定位图像中的显示设备的方法。具体的，参照图9所示，作为图1所示定位图像中的显示设备的方法的扩展和细化，本技术实施例提供的另一种定位图像中的显示设备的方法包括如下步骤：
81.s901、识别待处理图像中的显示设备，并获取所述待处理图像中的目标显示设备的检测框。
82.步骤s901的实现方式与图1所示实施例中的步骤s11的实现方式类似，为避免赘
述，此处不再重复说明。
83.s902、根据所述检测框提取待分割图像区域。
84.其中，所述待分割图像区域为位于所述检测框内的图像区域。
85.s903a、从所述待分割图像的顶部提取第一高度的图像区域，以获取包括所述目标显示设备的顶部边缘的第一图像区域。
86.s904a、对所述第一图像区域进行灰度图像转换获取所述第一图像区域对应的灰度图像。
87.即，将所述第一图像区域中的各个像素点的颜色值转换为灰度值，从而得到的第一图像区域对应的灰度图像。
88.在一些实施例中，可以对像素点的各个颜色分量求平均值，以获取像素点的灰度值。即，通过如下公式将像素点的颜色值转换为灰度值：
89.gray＝(red green blue)/3
90.其中，gray为像素点的灰度值，red为像素点的红色分量，green为像素点的绿色分量，blue为像素点的蓝色分量。
91.例如：某一像素点的red＝100，green＝90，blue＝20，则根据上述公式可以获取该像素点的灰度值为gray＝(100 90 20)/3＝70。
92.本技术实施例对所述第一图像区域进行灰度图像转换获取所述第一图像区域对应的灰度图像，然后再根据第一图像区域对应的灰度图进行后续计算。由于灰度图像相比于彩色图像减少色彩维度，因此相比于直接使用第一图像区域进行后续计算，本技术实施例可减少定位目标显示设备过程中的计算量。
93.s905a、对所述第一图像区域对应的灰度图像进行灰度值反转获取所述第一图像区域对应的灰度反转图像。
94.在一些实施例中，可以获取灰度值区间的最大值，并对灰度值区间的最大值与灰度图像的各个像素点的灰度值求差，以获取各个像素点的反转灰度值，进而获取第一图像区域对应的灰度反转图像。即，通过如下公式对应的灰度图像进行灰度值反转：
95.grayr＝gray
max-gray
96.其中，grayr为反转后的灰度值，gray
max
为灰度值区间的最大值，gray反转前的灰度值。
97.例如：灰度值区间为[0，255]，则gray
max
＝255；当gray＝0，则grayr＝255-0＝255；当gray＝20，则grayr＝255-20＝235；当gray＝100，则grayr＝255-100＝155；当gray＝255，则grayr＝255-255＝0。
[0098]
示例性的，参照图10所示，对第一图像区域400对应的灰度图像401进行灰度值反转获取的所述第一图像区域400对应的灰度反转图像可以如图10中402所示。
[0099]
s906a、提升所述第一图像区域对应的灰度反转图像的亮度。
[0100]
在一些实施例中，上步骤s906a(提升所述第一图像区域对应的灰度反转图像的亮度)的实现方式包括：对像素点的邻域内的像素点的亮度进行加权求和，获取第一计算值，对第一计算值与预设常数求差，获取第二计算值，最后对第二计算值与像素点原始亮度求和，获取提升亮度后该像素点的亮度值。其中，对像素点的邻域内的像素点的亮度进行加权求和时，各个邻域内的像素点的权重值可以相等(平均值)，也可以通过高斯加权各个邻域
内的像素点的亮度进行加权求和。
[0101]
s907a、基于第一卷积核对所述第一图像区域对应的灰度反转图像进行膨胀处理，获取所述第一图像区域对应的膨胀图像。
[0102]
在一些实施例中，所述第一卷积核可以5*1的矩形卷积核。
[0103]
上述步骤s907a中基于第一卷积核对所述第一图像区域对应的灰度反转图像进行膨胀处理是指：针对所述第一图像区域对应的灰度反转图像中的各个像素点，将以该像素点为中心时第一卷积核覆盖范围内的最大灰度值作为该像素点的灰度值。
[0104]
示例性的，参照图11所示，图11中第一卷积核为5*1的矩形卷积核，且通过第一卷积核对位于第五行(l5)第六列(s6)的像素点(l5，s6)的进行膨胀处理为例对上步骤s907a进行说明。如图11所示，以像素点(l5，s6)为中心时，第一卷积核覆盖的像素点包括：像素点(l3，s6)、像素点(l4，s6)、像素点(l5，s6)、像素点(l6，s6)、像素点(l7，s6)，且像素点(l3，s6)、像素点(l4，s6)、像素点(l5，s6)、像素点(l6，s6)、像素点(l7，s6)的灰度值分别为g63、g64、g65、g66、g67，因此可以确定对应的膨胀图像中的像素点(l5，s6)的灰度值为g63、g64、g65、g66、g67中的最大值。
[0105]
s908a、基于第二卷积核对所述第一图像区域对应的膨胀图像进行腐蚀处理，获取所述第一图像区域对应的腐蚀图像。
[0106]
在一些实施例中，所述第二卷积核可以1*5的矩形卷积核。
[0107]
上述步骤s908a中基于第二卷积核对所述第二图像区域对应的膨胀图像进行腐蚀处理是指：针对所述第一图像区域对应的膨胀图像中的各个像素点，将以该像素点为中心时第二卷积核覆盖范围内的最小灰度值作为该像素点的灰度值。
[0108]
示例性的，参照图12所示，图12中第二卷积核为1*5的矩形卷积核，且通过第二卷积核对位于第五行(l3)第六列(s6)的像素点(l3，s6)的进行腐蚀处理为例对上步骤s908a进行说明。如图12所示，以像素点(l3，s6)为中心时，第二卷积核覆盖的像素点包括：像素点(l3，s4)、像素点(l3，s5)、像素点(l3，s6)、像素点(l3，s7)、像素点(l3，s8)，且像素点(l3，s4)、像素点(l3，s5)、像素点(l3，s6)、像素点(l3，s7)、像素点(l3，s8)的灰度值分别为g43、g53、g63、g73、g83，因此可以确定对应的腐蚀图像中的像素点(l3，s6)的灰度值为g43、g53、g63、g73、g83中的最小值。
[0109]
当显示设备边缘存在光点或者显示设备边缘被包装覆盖时，反转图像中显示设备的边缘对应的图像很可能出现断裂，无法得到完整的电视边缘图像，上述实施例使用对反转图像进行膨胀处理和腐蚀处理，因此可以避免断裂影响对显示设备的边缘的识别。
[0110]
示例性的，参照图13所示，对第一图像区域对应的反转图像402进行膨胀处理获取所述第一图像区域对应的膨胀图像，再对第一图像区域对应的膨胀图像进行腐蚀处理，获取的第一图像区域对应的腐蚀图像可以如图13中的图像403所示。
[0111]
s909a、获取所述第一图像区域对应的腐蚀图像中各个连通区域的最小外接矩形。
[0112]
示例性的，参照图14所示，由于第一图像区域对应的腐蚀图像403中包括四个联通区域(141、142、143、144)，因此获取所述第一图像区域对应的腐蚀图像中各个连通区域的最小外接矩形时可以获取四个最小外接矩形，获取的四个最小外接矩形分别为：联通区域141对应的最小外接矩形145，联通区域142对应的最小外接矩形146，联通区域143对应的最小外接矩形147，联通区域144对应的最小外接矩形148。
[0113]
s910a、合并所述第一图像区域对应的腐蚀图像中斜率差值小于第一阈值且顶点距离小于阈值距离的连通区域的最小外接矩形。
[0114]
在一些实施例中，最小外接矩形的斜率可以为最小外接矩形的较长的边的斜率。
[0115]
示例性的，参照图15所示，第一图像区域对应的腐蚀图像403中联通区域142对应的最小外接矩形146与联通区域143对应的最小外接矩形147满足合并条件(斜率差值小于第一阈值且顶点距离小于阈值距离)，因此合并联通区域142对应的最小外接矩形146与联通区域143对应的最小外接矩形147，获取矩形150。
[0116]
s911a、将合并后边长最大的矩形确定为所述目标显示设备的顶部边缘的最小外接矩形。
[0117]
承上图15所示示例，由于矩形150为合并后边长最大的矩形，因此将矩形150确定为顶部边缘的最小外接矩形。
[0118]
s912a、根据所述目标显示设备的顶部边缘的最小外接矩形获取所述目标显示设备的顶部边缘的直线方程。
[0119]
获取所述目标显示设备的底部边缘的直线方程的实现方式与获取所述目标显示设备的顶部边缘的直线方程的实现方式(上述步骤s903a-s912a)类似。在一些实施例中，获取所述目标显示设备的底部边缘的直线方程的实现方式可以包括如下步骤s903b-s912b：
[0120]
s903b、从所述待分割图像的底部提取第二高度的图像区域，以获取包括所述目标显示设备的底部边缘的第二图像区域。
[0121]
s904b、对所述第二图像区域进行灰度图像转换获取所述第二图像区域对应的灰度图像。
[0122]
s905b、对所述第二图像区域对应的灰度图像进行灰度值反转获取所述第二图像区域对应的灰度反转图像。
[0123]
s906b、提升所述第二图像区域对应的灰度反转图像的亮度。
[0124]
s907b、基于第一卷积核对所述第二图像区域对应的灰度反转图像进行膨胀处理，获取所述第二图像区域对应的膨胀图像。
[0125]
s908b、基于第二卷积核对所述第二图像区域对应的膨胀图像进行腐蚀处理，获取所述第二图像区域对应的腐蚀图像。
[0126]
s909b、获取所述第二图像区域对应的腐蚀图像中各个连通区域的最小外接矩形。
[0127]
s910b、合并所述第二图像区域对应的腐蚀图像中斜率差值小于第一阈值且顶点距离小于阈值距离的连通区域的最小外接矩形。
[0128]
s911b、将合并后边长最大的矩形确定为所述目标显示设备的底部边缘的最小外接矩形。
[0129]
s912b、根据所述目标显示设备的底部边缘的最小外接矩形获取所述目标显示设备的底部边缘的直线方程。
[0130]
上步骤s903b-s912b为获取所述目标显示设备的底部边缘的直线方程的实现方式，获取所述目标显示设备的底部边缘的直线方程的实现方式与步骤s903a-s912a中获取所述目标显示设备的顶部边缘的直线方程的实现方式类似，为避免赘述，此处不再详细说明。
[0131]
同样，获取所述目标显示设备的左侧边缘的直线方程的实现方式与获取所述目标
显示设备的顶部边缘的直线方程的实现方式(上述步骤s903a-s912a)类似。在一些实施例中，获取所述目标显示设备的左侧边缘的直线方程的实现方式可以包括如下步骤s903c-s912c：
[0132]
s903c、从所述待分割图像的左侧提取第一宽度的图像区域，以获取包括所述目标显示设备的左侧边缘的第三图像区域。
[0133]
s904c、对所述第三图像区域进行灰度图像转换获取所述第三图像区域对应的灰度图像。
[0134]
s905c、对所述第三图像区域对应的灰度图像进行灰度值反转获取所述第三图像区域对应的灰度反转图像。
[0135]
s906c、提升所述第三图像区域对应的灰度反转图像的亮度。
[0136]
s907c、基于第一卷积核对所述第三图像区域对应的灰度反转图像进行膨胀处理，获取所述第三图像区域对应的膨胀图像。
[0137]
s908c、基于第二卷积核对所述第三图像区域对应的膨胀图像进行腐蚀处理，获取所述第三图像区域对应的腐蚀图像。
[0138]
s909c、获取所述第三图像区域对应的腐蚀图像中各个连通区域的最小外接矩形。
[0139]
s910c、合并所述第三图像区域对应的腐蚀图像中斜率差值小于第一阈值且顶点距离小于阈值距离的连通区域的最小外接矩形。
[0140]
s911c、将合并后边长最大的矩形确定为所述目标显示设备的左侧边缘的最小外接矩形。
[0141]
s912c、根据所述目标显示设备的左侧边缘的最小外接矩形获取所述目标显示设备的左侧边缘的直线方程。
[0142]
上步骤s903c-s912c为获取所述目标显示设备的左侧边缘的直线方程的实现方式，获取所述目标显示设备的左侧边缘的直线方程的实现方式与步骤s903a-s912a中获取所述目标显示设备的顶部边缘的直线方程的实现方式类似，为避免赘述，此处不再详细说明。
[0143]
同样，获取所述目标显示设备的右侧边缘的直线方程的实现方式与获取所述目标显示设备的顶部边缘的直线方程的实现方式(上述步骤s903a-s912a)类似。在一些实施例中，获取所述目标显示设备的右侧边缘的直线方程的实现方式可以包括如下步骤s903d-s912d：
[0144]
s903d、从所述待分割图像的右侧提取第二宽度的图像区域，以获取包括所述目标显示设备的右侧边缘的第四图像区域。
[0145]
s904d、对所述第四图像区域进行灰度图像转换获取所述第四图像区域对应的灰度图像。
[0146]
s905d、对所述第四图像区域对应的灰度图像进行灰度值反转获取所述第四图像区域对应的灰度反转图像。
[0147]
s906d、提升所述第四图像区域对应的灰度反转图像的亮度。
[0148]
s907d、基于第一卷积核对所述第四图像区域对应的灰度反转图像进行膨胀处理，获取所述第四图像区域对应的膨胀图像。
[0149]
s908d、基于第二卷积核对所述第四图像区域对应的膨胀图像进行腐蚀处理，获取
所述第四图像区域对应的腐蚀图像。
[0150]
s909d、获取所述第四图像区域对应的腐蚀图像中各个连通区域的最小外接矩形。
[0151]
s910d、合并所述第四图像区域对应的腐蚀图像中斜率差值小于第一阈值且顶点距离小于阈值距离的连通区域的最小外接矩形。
[0152]
s911d、将合并后边长最大的矩形确定为所述目标显示设备的右侧边缘的最小外接矩形。
[0153]
s912d、根据所述目标显示设备的右侧边缘的最小外接矩形获取所述目标显示设备的右侧边缘的直线方程。
[0154]
上步骤s903d-s912d为获取所述目标显示设备的右侧边缘的直线方程的实现方式，获取所述目标显示设备的底部边缘的直线方程的实现方式与步骤s903a-s912a中获取所述目标显示设备的顶部边缘的直线方程的实现方式类似，为避免赘述，此处不再详细说明。
[0155]
s913、计算所述目标显示设备的各个相邻边缘的直线方程的共同解，以获取所述目标显示设备的各个角点的位置坐标。
[0156]
在一些实施例中，上步骤s913包括如下步骤i-步骤iv：
[0157]
步骤i、计算所述目标显示设备的顶部边缘的直线方程与所述目标显示设备的左侧边缘的直线方程的共同解，以获取所述目标显示设备的左上角点的位置坐标。
[0158]
步骤ii、计算所述目标显示设备的顶部边缘的直线方程与所述目标显示设备的右侧边缘的直线方程的共同解，以获取所述目标显示设备的右上角点的位置坐标；
[0159]
步骤iii、计算所述目标显示设备的底部边缘的直线方程与所述目标显示设备的左侧边缘的直线方程的共同解，以获取所述目标显示设备的左下角点的位置坐标；
[0160]
步骤iv、计算所述目标显示设备的底部边缘的直线方程与所述目标显示设备的右侧边缘的直线方程的共同解，以获取所述目标显示设备的右下角点的位置坐标。
[0161]
例如：目标显示设备的顶部边缘的直线方程为：y＝k1*x b1，目标显示设备的底部边缘的直线方程为：y＝k2*x b2，目标显示设备的左侧边缘的直线方程为：y＝k3*x b3，目标显示设备的右侧边缘的直线方程为：y＝k4*x b4，则求解y＝k1*x b1＝k3*x b3获取所述目标显示设备的左上角点的位置坐标，求解y＝k1*x b1＝k4*x b4获取所述目标显示设备的右上角点的位置坐标，求解y＝k2*x b2＝k3*x b3获取所述目标显示设备的左下角点的位置坐标，求解y＝k2*x b2＝k4*x b4获取所述目标显示设备的右下角点的位置坐标。
[0162]
在一些实施例中，图像处理设备还可以通过控制器执行图16中的步骤s161和s162，参照图16所示，本技术实施例提供的定位图像中的显示设备的方法还包括：
[0163]
s161、根据所述目标显示设备的各个角点在所述待处理图像中的位置坐标，获取所述目标显示设备对应的图像区域。
[0164]
在一些实施例中，可以通过连接目标显示设备的各个相邻角点，并将得到的闭合图形内的图像区域确定为所述目标显示设备对应的图像区域。
[0165]
示例性的，参照图17所示，连接目标显示设备的左上角点a与右上角点b、左上角点a与左下角点d、右上角点b与右下角点c、右下角点c与左下角点d，获取可以获取闭合图形170，因此将闭合图形171内的图像区域确定为目标显示设备对应的图像区域172。
[0166]
s162、根据所述目标显示设备对应的图像区域偏转角度对所述显示设备对应的图
像区域进行仿射变换，以获取所述目标显示设备对应的图像。
[0167]
示例性的，参照提18所示，对目标显示设备对应的图像区域172进行仿射变换后得到的目标显示设备对应的图像的效果图可以如图18中的图像173所示。
[0168]
在一些实施例中，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，当所述计算机程序被计算设备执行时，使得所述计算设备实现上述任一实施例所述的定位图像中的显示设备的方法。
[0169]
在一些实施例中，本技术实施例提供了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机实现上述任一实施例所述的定位图像中的显示设备的方法。
[0170]
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本技术各实施例技术方案的范围。
[0171]
为了方便解释，已经结合具体的实施方式进行了上述说明。但是，上述示例性的讨论不是意图穷尽或者将实施方式限定到上述公开的具体形式。根据上述的教导，可以得到多种修改和变形。上述实施方式的选择和描述是为了更好的解释原理以及实际的应用，从而使得本领域技术人员更好的使用所述实施方式以及适于具体使用考虑的各种不同的变形的实施方式。