[发明专利]基于图像处理的货架快速清点方法

说明书

本发明公开了一种基于图像处理的货架快速清点方法。该方法首先通过SIFT特征匹配粗略定位到货架目标物体位置，再使用模板匹配精确获取货架上目标物体信息的方法，从而能够对图像中的货架同类物体进行计数。本发明与现有技术相比，不需要在物体上设置安装传感器，硬件要求低，且实时性、准确性得到保证；并且本发明不仅仅计算数量，更可以根据不同需求对不同种类的物体进行匹配计数，得到的数据更有分析利用的价值。

技术领域

本发明属于物体识别技术领域，特别是一种基于图像处理的货架快速清点方法。

背景技术

SIFT特征是一种描述物体局部性特征，它通过建立尺度空间来寻找极值点，消除不稳定极值点，最终获取位置、尺度、旋转的不变量来表示物体外观上与影像的大小和旋转无关的兴趣点。因此SIFT特征点对于旋转、尺度缩放和亮度变化可以保持不变性，对于视角变化、仿射变换、噪声等也具有一定的稳定性。SIFT特征的提取过程大概可以归纳为四步：尺度空间极值检测、关键点定位、方向确定和关键点描述。

模板匹配为把不同传感器或同一传感器在不同时间、不同成像条件下对同一景物获取的两幅或者多幅图像在空间上对准，或者根据已知模式到另外一幅图中寻找相应模式的处理方法。在本发明中，所提的模板匹配为根据已知模式(即商标图案)在另一幅图中(摆放一定种类货物的货架正面图)寻找相应模式的一种方法。在货架上进行物体计数时，只采用模板匹配便可以完成整个流程，然而货物尺寸未知、位置未知，模板匹配的效率会极其低下。即使使用乱序匹配和粗精匹配等方式也不能达到理想的效果。

本发明通过将SIFT特征匹配和模板匹配的方法相结合，首先通过SIFT特征匹配，找到模板与目标图片的货架上物体SIFT 特征匹配点，粗略定位商标的位置，随后通过模板匹配，精确定位模板的位置。可以很大程度提升匹配效率。

发明内容

本发明的目的在于提供一种先通过SIFT特征匹配粗略定位到货架目标物体位置，再使用模板匹配精确获取货架上目标物体信息的方法，从而能够对图像中的货架同类物体进行计数。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于图像处理的货架快速清点方法，步骤如下：

第一步，提取SIFT特征并匹配特征点。即通过对模板和目标图像中的货架物体进行SIFT特征提取操作获得模版和目标图像中物体的SIFT特征并进行匹配。

第二步，进行匹配点聚类。根据目标图像中匹配点的离散程度，使用K-means聚类方法将匹配点聚类。

第三步，对模板按比例进行缩放，进行模板和目标图像的匹配，以计算物体数目。通过聚类特征点大致得到模板与匹配图像中物体的对应位置，按比例对模板进行缩放，随后将模板在目标图像上的对应点进行模板匹配，若满足欧氏距离小于阈值则认为匹配成功，对物体进行计数。

本发明与现有技术相比，其显著优点：(1)不需要在物体上设置安装传感器，硬件要求低，只需要对物体集合进行照片采集即可进行计数，且实时性、准确性得到保证；(2)不仅仅计算数量，更可以根据不同需求对不同种类的物体进行匹配计数，得到的数据更有分析利用的价值；(3)目前暂无对货架类物体进行计数的专利提出。

附图说明

图1是本发明基于图像处理的货架快速清点方法的流程图。

图2是高斯差分金字塔示意图。

图3是SIFT匹配点聚类示意图。

图4是聚类后模版匹配示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细描述。

结合图1，本发明一种基于图像处理的货架快速清点方法，步骤如下：

第一步，对模版和目标图像进行SIFT特征提取，并匹配得到的特征点：