[发明专利]一种基于角点检测的集装箱轮廓定位方法

摘要

本发明公开了一种基于角点检测的集装箱轮廓定位方法。它通过摄像头采集下方集装箱两侧的图像，利用集装箱锁孔粗定位和跟踪方法获得图像上下锁孔的粗定位区域并得到区域内图像I1,I2，新建一个和图像I1,I2大小一样的掩膜矩阵m1,m2，根据上下锁孔粗定位图像I1,I2和对应的掩膜矩阵m1,m2，利用Grabcut算法计算得到分割图像，再根据分割图像，采用获取最小外接矩形算法得到图像前景的最小外接矩形，将矩形其中一个顶点作为集装箱轮廓的角点，基于双目立体视觉技术将拐点的像素坐标转换为世界坐标并排序构成一个四边形即为集装箱轮廓。本发明能有效解决光线的干扰、锁孔前景和背景区分度不明显等不足，避免了光线不足条件下识别率低的问题，实现了集装箱轮廓的准确定位。

主权项

1.一种基于角点检测的集装箱轮廓定位方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1：首先用安装在吊具上的摄像头采集下方集装箱某一侧的图像；步骤2：然后利用集装箱锁孔粗定位和跟踪方法获得步骤1采集到的集装箱图像上下锁孔的粗定位区域，并得到区域内图像I1,I2，其中高度为height，宽度为width，单位为像素；步骤3：新建一个和图像I1,I2大小一样的掩膜矩阵m1,m2或标记矩阵b1,b2，在m1,m2或b1,b2中用不同的值标记前景区域、背景区域和剩余区域；步骤4：得到上下锁孔粗定位图像中的锁孔边缘，具体为：根据上下锁孔粗定位图像I1,I2和对应的掩膜矩阵m1,m2，利用Grabcut算法进行处理；或根据上下锁孔粗定位图像I1,I2和对应的标记矩阵b1,b2，利用分水岭算法进行处理；步骤5：根据步骤4得到上下锁孔粗定位的分割图像，分别获取其图像前景的最小外接矩形，将上锁孔的最小外接矩形左上角的点作为集装箱轮廓的角点C1，将下锁孔的最小外接矩形左下角的点作为集装箱轮廓的角点C2；步骤6：用安装在吊具上的摄像头采集下方集装箱另一侧，即步骤1中相对的那侧的图像，然后重复步骤2～5，获得另一侧的角点C3和C4；步骤7：基于双目立体视觉技术将C1,C2,C3,C4点的像素坐标转换为以吊具为参照物建立的坐标系下的世界坐标，得到四个世界坐标点，然后将这个四个世界坐标点按逆时针或顺时针排序，四个点构成一个四边形即为集装箱轮廓，由此实现集装箱轮廓的定位。