[发明专利]一种复杂场景下个体X角点提取方法

摘要

本发明公开了一种基于响应值方法和支持向量机(Support Vector Machine，简称SVM)分类器的X角点提取算法，X角点是两个暗块和两个亮块交替排列形成图案的公共点，如图1所示。本发明的算法步骤主要包括：一、制作X角点标准板；二、采集训练图像，并将图片灰度化；三、对图片进行高斯滤波；四、计算各个像素的响应值，并进行阈值过滤；五、使用U‑SURF特征提取方法提取特征；六、人工添加标记；七、训练SVM分类器；八、加载图片进行检测；九、亚像素定位。由于采用机器学习的方法，本发明具有良好的移植性。此外，本发明具有良好的识别能力、实时性和定位精度，基本可以满足机器视觉在快速识别和定位上的需求。

主权项

一种复杂场景下个体X角点提取方法，特征在于：该方法步骤如下：步骤一：制作X角点标准板，用于采集训练样本。步骤二：采集训练SVM使用的图像，并将图片灰度化。步骤三：对采集的图片进行高斯滤波。步骤四：计算各个图像中各个像素的响应值，并进行响应值过滤。步骤五：特征提取。使用U‑SURF特征提取方法对候选点的特征进行提取。步骤六：人工添加标记。人工选点生成一组带有类比信息的标签向量。步骤七：将提取的特征和标签向量送入SVM分类器中进行训练。步骤八：加载图片进行检测。对图片进行灰度化之后，使用步骤三、步骤四、步骤五、步骤六完成特征矩阵的生成，将其送入SVM分类器中进行预测，得到分类各个候选点的分类结果，输出预测为X角点的候选点坐标。步骤九：对提取的候选点进行亚像素定位。