[发明专利]一种超市商品识别方法

摘要

本发明公开了一种超市商品识别方法，特别是提取图像特征以识别超市商品的方法，属于计算机视觉的技术领域。本发明对预处理后的超市货架图像进行货架切分，对货架切分图像进行窗口滑动操作形成待识别区域，将待识别区域图像特征描述子与商品样本图像特征描述子进行快速特征匹配，匹配成功后再对待识别区域图像和商品样本图像进行区域色调值比对验证，最终完成识别任务。对复杂场景下的各种干扰，有很好的抑制作用，同时计算量小且可靠性高，有效避免了待识别商品检测中其它商品的干扰问题和单幅图像中特征提取的计算量大问题。

主权项

1.一种超市商品识别方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1，对超市货架图像进行预处理得到待处理区域的规范化图像；步骤2，利用SURF特征提取步骤1中所述规范化图像特征描述子；步骤3，对步骤1中所述规范化图像进行边缘检测，二值化处理和霍夫变换，生成货架切分图像，具体步骤包括：步骤3‑1，对规范化图像，选取Sobel算子进行边缘检测，得到边缘检测图像；步骤3‑2，对步骤3‑1所得边缘检测图像选取一个阈值，进行阈值分割，得到二值化图像；步骤3‑3，对步骤3‑2所得二值化图像进行霍夫变换检测直线，并建立一张同二值化图像同规格同大小的空图像，将检测到的直线存入所建立的空图像中；步骤3‑4，对步骤3‑3所得图像中线段集合自上而下扫描，当扫描到第一个线段时，判断当前线段是否超过规范化图像宽度的2/3，超过则记录线段；继续向下扫描线段，在当前线段超过规范化图像宽度的2/3，且当前线段在垂直方向上同上一条线段的间隔大于规范化图像高度的1/10时，记录当前线段，并在规范化图像中绘制以上一个线段为顶，当前线段为底的兴趣区域，生成货架切分图像，当上一次所扫描到的线段同当前扫描到的线段大于规范化图像宽度的2/3且小于规范化图像高度的1/10时，记录线段，将当前所扫描的线段作为兴趣区域的顶，继续扫描操作；当图像中货架倾斜角度大于10度时，进行旋转校正，并将其保存，生成货架切分图像，同时更新当前线段为顶，继续扫描操作，直至图像扫描结束；步骤4，对步骤3中所述货架切分图像进行窗口滑动形成待识别区域，利用SURF特征提取对待识别区域特征描述子，对待识别区域特征描述子和商品样本图像库中的特征描述子匹配，并对待识别区域和商品样本图像区域色调值进行比对，识别商品。