[发明专利]一种基于Sobel算子的超市购物车手部识别方法

摘要

本发明公开了一种基于Sobel算子的超市购物车手部识别方法，包括如下步骤：首先使用2D摄像头获取彩色图像，并以事先制作的模板图像作为其掩膜；其次对图像进行灰度化处理，使用Sobel算子对灰度化后的图像进行卷积操作，再对处理结果进行二值化处理，并与彩色图像做掩膜操作得到ROI图像；最后对所述ROI图像做手持商品判断，所述手持商品判断包括肤色建模部分、手持商品判断部分和统计部分；本发明采用Sobel算子，对于像素的位置的影响做了加权，可以降低边缘模糊程度，因此效果更好；与Robert算子定位比较，抗噪声能力强；由于Sobel算子是滤波算子的形式，用于提取边缘时，可以利用快速卷积函数，简单有效；计算量小，可以用于实时系统。

主权项

1.一种基于Sobel算子的超市购物车手部识别方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)使用2D摄像头获取彩色图像，并以事先制作的模板图像作为其掩膜；(2)对图像进行灰度化处理，灰度化公式如下：f(i，j)＝0.30*R(i，j)+0.59*G(i，j)+0.11*B(i，j)其中,i代表图像的横坐标，j代表图像的纵坐标；R(i,j)、G(i,j)、B(i,j)分别为像素坐标为三基色通道对应的像素值；0.30、0.59和0.11为三个分别对应红色光、绿色光和蓝色光的权重；f(i,j)代表灰度化后图像像素值；(3)使用Sobel算子对灰度化后的图像进行卷积操作，其公式如下:对求得的水平和垂直方向的梯度图像上的每一点执行：其中，Gx、Gy分别代表经横向及纵向边缘检测的图像，A代表原始图像，即灰度化后的图像；矩阵表示sobel算子对应的卷积核；(4)对处理结果进行二值化处理，并与彩色图像做掩膜操作得到ROI图像；所述二值化公式如下所示：其中，f′(i，j)代表二值化处理后横坐标i、纵坐标j所对应的像素值；td表示二值化阈值；(5)对所述ROI图像做手持商品判断，所述手持商品判断包括肤色建模部分、手持商品判断部分和统计部分。