[发明专利]图像中的形状识别方法、装置、设备及计算机存储介质有效

专利信息
申请号: 201680026894.9 申请日: 2016-10-20
公开(公告)号: CN107710229B 公开(公告)日: 2021-02-26
发明(设计)人: 郭涛 申请(专利权)人: 深圳配天智能技术研究院有限公司
主分类号: G06K9/46 分类号: G06K9/46
代理公司: 深圳市威世博知识产权代理事务所(普通合伙) 44280 代理人: 李庆波
地址: 518104 广东省深圳市宝安区沙*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 一种图像中的形状识别方法和装置,其中识别方法包括进行待识别形状的识别,从候选形状中选出待识别形状,具体包括步骤:获取原始图像(S1);基于与待识别形状对应的霍夫变换公式,对原始图像进行霍夫变换,得到函数图像(S2);计算函数图像中各点的一阶梯度的模,得到梯度图像(S3);确定梯度图像中各点的灰度值的局部最大值,得到局部最大值对应的局部最大点(S4);基于与待识别形状对应的霍夫变换公式,对局部最大点进行霍夫反变换得到局部最大点对应的候选形状,并将此作为待识别形状的识别结果(S5)。该识别方法对于图像中形状的识别有较高的精确度。
搜索关键词: 图像 中的 形状 识别 方法 装置 设备 计算机 存储 介质
【主权项】:
一种图像中的形状识别方法,其中,所述识别方法包括进行待识别形状的识别,从候选形状中选出待识别形状;具体包括步骤:获取原始图像,其中所述原始图像包括多个前景像素点;基于与所述待识别形状对应的霍夫变换公式,对所述原始图像进行霍夫变换,得到函数图像,所述函数图像中各点的坐标值分别表示所述原始图像上的所述候选形状的函数参数,灰度值分别表示所述候选形状上的所述前景像素点的数量;计算所述函数图像中各点的一阶梯度的模,得到梯度图像,其中所述梯度图像中各点的灰度值正比于所述函数图像中各点的一阶梯度的模;确定所述梯度图像中各点的灰度值的局部最大值,得到所述局部最大值所对应的局部最大点;基于与所述待识别形状对应的霍夫变换公式,对所述局部最大点进行霍夫反变换得到所述局部最大点所对应的所述候选形状,并作为所述待识别形状的识别结果。
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