[发明专利]视觉定位方法、机器人及存储介质

权利要求书

1.一种视觉定位方法，其特征在于，所述方法包括：

获取预设的视觉标签对应的图像数据，所述视觉标签包括预设轮廓和位于所述预设轮廓内的预设圆点；

对所述图像数据进行识别，得到目标轮廓；

基于所述目标轮廓确定所述图像数据中的目标兴趣区域；

对所述目标兴趣区域内的图像数据进行圆点检测，得到多个目标圆点；

获取所述多个目标圆点的位置坐标，根据所述多个目标圆点的位置坐标确定所述图像数据的位置和角度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述图像数据进行识别之前，还包括：

将所述图像数据转化为单通道灰度图像，得到灰度图像数据；

对所述灰度图像数据进行图像预处理，得到待识别轮廓图像，所述图像预处理包括图像降噪处理、阈值分割处理和图像平滑处理。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述图像数据进行识别，得到目标轮廓，包括：

提取所述待识别轮廓图像内的多个轮廓；

基于预设轮廓要求对所述多个轮廓进行筛选，得到所述目标轮廓。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于预设轮廓要求对所述多个轮廓进行筛选，得到所述目标轮廓，包括：

对所述多个轮廓进行多边形拟合，得到多个多边形；

判断所述多个多边形是否满足所述预设轮廓要求；

若所述多边形满足所述预设轮廓要求，则确定为所述目标轮廓。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设轮廓要求包括所述多边形为五边形，所述五边形的面积在预设轮廓面积范围内，且所述五边形的最小边长符合预设长度。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标轮廓确定所述图像数据中的目标兴趣区域，包括：

获取所述目标轮廓对应的多边形的多个顶点；

根据所述多个顶点的位置关系，确定包含所述多个顶点的面积最小的四边形；

将所述四边形的面积范围作为所述目标兴趣区域。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标兴趣区域内的图像数据进行圆点检测，得到多个目标圆点，包括：

根据步长迭代设置多组二值化的阈值；

基于所述多组二值化阈值，对所述目标兴趣区域内的图像数据进行二值化处理，得到多个待检测图像；

基于预设圆点要求，识别并筛选所述多个待检测图像中的图像数据，得到所述多个目标圆点。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述预设圆点要求包括所述圆点的圆度和凸度在预设规格范围内，所述圆点的面积在预设圆点面积范围内，且所述圆点至少在两个待检测图像中存在。

9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述获取所述多个目标圆点的位置坐标，包括：

获取多个目标圆点的中心点；

以所述中心点为原点，分别计算所述多个目标圆点与所述中心点所形成的射线向量之间的正弦值；

根据所述射线向量之间的正弦值，将所述多个目标圆点进行逆时针排序，得到所述多个目标圆点的位置坐标。

10.一种机器人，其特征在于，所述机器人包括存储器和处理器；

所述存储器，用于存储计算机程序；

所述处理器，用于执行所述的计算机程序并在执行所述的计算机程序时实现如权利要求1至9任一项所述的视觉定位方法。

11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现如权利要求1至9中任一项所述的视觉定位方法。