专利汇可以提供一种面向特制量体衣的椭圆精确识别方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 涉及一种面向特制量体衣的椭圆精确识别方法。所述的识别方法主要包括:对特定照片人像分割;对分割后的图片进行蓝色、黄色和红色的背景色填充;对填充得到的三张图片进行多 阈值 灰度处理和大津法二值化处理,得到疑似椭圆,保留符合一定要求的椭圆,并利用非极大值抑制法找出局部最大椭圆,得到所有的目标椭圆。本方法针对特制量体衣的照片,通过不同 颜色 的背景填充,改变原有的色彩空间分布,实现图片前景区域 亮度 分布的整体前移或后退。由于图片不同曝光区域具有不同的二值化阈值,解决了因曝光或遮挡物干扰等原因引起的椭圆丢失问题,具有非常好的鲁棒性。该方法能够快速、精确而有效地识别特制量体衣上的椭圆,为精确量体提供了可能。,下面是一种面向特制量体衣的椭圆精确识别方法专利的具体信息内容。
1.一种面向特制量体衣的椭圆精确识别方法,其特征在于:
S1通过手机(平板电脑或其他移动端设备)启动摄像头,并对身着特制量体衣的测量者按照一定要求进行拍照,并将照片上传到服务器或云端服务器;
S2采用语义分割模型对照片进行人像分割;
S3对得到的照片分别进行蓝色、黄色和红色的背景色填充,得到三张处理后的图片;
S4对图片进行多阈值灰度处理
S5对图片进行大津法二值化处理;
S6利用人工智能方法,得到图片的疑似椭圆区域,并计算每个疑似椭圆区域的轮廓包围面积S1和拟合椭圆面积S2,保留 的疑似椭圆作为备选椭圆;
S7对三张图中所有的备选椭圆进行筛选,利用这两个备选椭圆的长轴和中心点信息,利用非极大值抑制法找出局部最大椭圆,同时将较小的椭圆从备选椭圆中删除,最终剩下的椭圆即为该照片所有的目标椭圆。
2.根据权利要求1所述的识别方法,所述步骤S1的特征在于,
1)测试者必须身着特制量体衣;2)量体衣的主体面料颜色可以为棕色、黑色或其他深颜色,材料为具有弹性紧身特征服装材料,适合绝大多数人群;由于本算法对干扰图案、线条具有一定的鲁棒性,因而可以在量体衣上适当增加图案、线条以达到美化效果;3)量体衣上有特殊材料制成的不可伸缩的白色圆作为标记点,圆的直径在1 5cm之间;白色圆通过特~
殊制衣工艺永久附着于量体衣表面;算法的鲁棒性允许在白色圆内添加logo图标。
3.根据权利要求1所述的识别方法,所述步骤S3特征在于,
对得到的人像照片分别进行蓝色、黄色和红色的背景色填充,该过程填充了像素色彩样本,改变了图片原有的色彩分布;由于填充三种颜色灰度化后具有不同的亮度,在填充亮度较低的图片中可以较好的识别图片中光线较暗区域的椭圆,在填充亮度较高的图片中可以较好的识别图片中曝光的椭圆;该过程可以保证椭圆的识别过程不受曝光等影响。
4.根据权利要求1所述的识别方法,所述步骤S4征在于,
将图像用RGB三个分量(R:Red,G:Green,B:Blue)表示,三个分量的表示范围均为0~
255;灰度化后的R=处理前的R*0.3+处理前的G*0.3+处理前的B*0.3;灰度化后的G=处理前的R*0.3+处理前的G*0.3+处理前的B*0.3;灰度化后的B=处理前的R*0.3+处理前的G*0.3+处理前的B*0.3。
5.根据权利要求1所述的识别方法,所述步骤S5征在于,
1)初始阈值T=0,将图片的总的像素点数记为N;将图片根据初始阈值分为前景区域A、背景区域B两个部分,将前景区域和背景区域的像素点数分别记为 、 ,前景区域所占比例 ,背景区域所占比例 ;
2)分别计算图片的整体亮度均值 、前景亮度均值 及背景区域的亮度均值 ,其中:
、 、 ;
3)计算最大类间方差 ;
4)阈值在[0,255]内逐步增加,找到使得最大类间方差 最小的阈值T即为该图片的最佳阈值。
6.根据权利要求1所述的识别方法,所述步骤S6在于,利用人工智能方法,得到图片中疑似椭圆区域和拟合椭圆的长轴 、短轴、中心点坐标 ,使用微积分思想得到疑似椭圆区域的轮廓包围面积S1,利用椭圆面积公式得到拟合椭圆面积 ,将 的疑似椭圆作为备选椭圆。
7.根据权利要求1所述的识别方法,所述步骤S7在于,
1)求出所有备选椭圆的长轴的平均值 ,采用遍历法计算任意两椭圆圆心之间的距离,当 时,将两个椭圆中长轴较短的椭圆从备选椭圆中删除;直至所有椭圆圆心之间的距离 恒成立时,得到所有目标椭圆;
2)寻找椭圆时,中心思想为非极大值抑制,从而将三张图片中的重叠椭圆删除。
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