[发明专利]一种教育玩具套件及检测七巧板摆放形状、位置的方法

权利要求书

1.一种教育玩具套件，包括：支架、头盔探测器和底板，并且所述支架安装于底板上， 所述头盔探测器安装于支架上，所述底板上方设置有第一凹槽；所述支架底部具有凸 起，所述凸起安装在第一凹槽内，顶部具有第二凹槽和第三凹槽，所述第二凹槽用于 放置平板电脑；所述头盔探测器安装于第三凹槽内；其特征在于，还包括：定位孔， 设置于所述第三凹槽侧壁的纵向中心轴上。

2.一种教育玩具套件中检测七巧板摆放形状、位置的方法，其特征在于，包括如下步 骤：

步骤一，在平板电脑中安装游戏程序，再将平板电脑的底端安装于第二凹槽内，通 过第四凹槽将头盔探测器安装于平板电脑的顶端，再将七巧板放置于底板上；

步骤二，固定安装好后，通过平板电脑的前置摄像头采集图像；

步骤三，对所述步骤二中采集到的图像进行视角转换，得出七巧板中彩色板个数 判断七巧板摆放位置是否准确，如果不准确则重新摆放七巧板，重复执行所述步骤二 至三，如果准确则执行步骤四；

所述步骤四，计算所述步骤三中彩色板边缘轮廓的边长、角度和边长比例，结合 平板电脑中预先设置的七巧板的各个彩色板的边缘轮廓的原始像素值，计算出每个彩 色板的位置和旋转角度，得出七巧板的摆放形状。

3.根据权利要求2所述的一种教育玩具套件中检测七巧板摆放形状、位置的方法中，其 特征在于，所述步骤二的具体步骤为：

将平板电脑前置摄像头所获取图像定义为I_xy，I_xy＝f(x，y)；

其中，(x，y)表示图像像素点的位置坐标，f(x，y)表示图像的在(x，y)上的像素 值；

由于摄像头采集的图像为彩色图片，因此f(x，y)＝(R_xy，G_xy，B_xy)；

其中，R_xy表示图像像素点在红色通道的色彩值，G_xy表示图像像素点在绿色通道的 色彩值，B_xy表示图像像素点在蓝色通道的色彩值。

4.根据权利要求3所述的一种教育玩具套件中检测七巧板摆放形状、位置的方法中，其 特征在于，所述步骤三的具体步骤为：

a)由于所述步骤二中平板电脑顶部的摄像头相对于底板来说是具有一个倾斜视角 的，因此所述步骤二中采集到的图像为斜视角图像，采用透视变换原理，将斜视角图 像转换为俯视的正视角图像；

b)将所述步骤a)中得到的正视角图像转换为灰度图像，具体公式为：

Gray(x，y)＝0.2989×R_xy+0.5870×G_xy+0.1140×B_xy；

其中，Gray(x，y)表示灰度图像；

c)使用边缘检测算法检测灰度图像中的强边缘；

图像的边缘是指灰度图像中灰度变化比较剧烈的部分，灰度值的变化程度采用相 邻像素间的梯度变化来定量表示，梯度是一阶二维导数的二维等效式，具体计算过程 为：

首先，计算相邻像素的差分，具体公式为：

G_x＝f[i，j+1]-f[i，j]

G_y＝f[i，j]-f[i+1，j]

其中，G_x表示相邻像素在x方向上的差分，G_y表示相邻像素在y方向上的差分， f[i，j+1]表示图像在第i行第j+1列的像素值，f[i，j]表示图像在第i行第j列的像素 值；f[i+1，j]表示图像在第i+1行第j列的像素值；

进一步地，计算相邻像素间的梯度，具体公式为：

G(x,y)=GxGy=∂f∂x∂f∂y;]]>

其中，G(x，y)表示表示图像的在(x，y)点上梯度值，表示像素值在x方向上求 导，表示像素值在y方向上求导；

进一步地，计算边缘点的梯度幅值，所有边缘点的梯度幅值集合即为提取的边缘 轮廓；

由于待检测的七巧板目标，在转换为灰度图后，不同的彩色板之间反差较大，因 此可以将反差很大的彩色板的轮廓视为当前图像的边缘，进而采用边缘检测的方法提 取出边缘点的梯度幅值集合，即为七巧板的边缘轮廓；常规的边缘提取算法，包括 Sobel算子、Roberts算子、Prewitt算子和Canny算子等，具体公式为：

|G(x,y)|=Gx2+Gy2]]>

其中，|G(x，y)|表示边缘点的梯度幅值；

d)由所述步骤c)中得出的七巧板边缘轮廓由于是一个边缘点梯度幅值集合，所 以会出现断线或者具有多条平行边缘的情况，因此，对所述步骤c)中得出的七巧板边 缘轮廓进行膨胀处理，使平行的边缘合并为一个边缘，并且把断了的边缘连接起来， 得到七巧板膨胀边缘轮廓；

e)对所述步骤d)中的七巧板膨胀边缘轮廓进行分析，筛选出三角形和四边形的 边缘轮廓；

f)采用七巧板的特定形状、边长比例、大小、角度和位置的先验知识过滤掉步骤 d)中与上述先验知识不符的的边缘轮廓，计算剩余边缘轮廓的个数，如果个数为7个 则证明摆放位置准确，执行所述步骤四，如果个数不为7个则证明摆放位置错误，需 要重新摆放七巧板，重复所述步骤一至三。

5.根据权利要求4所述的一种教育玩具套件中检测七巧板摆放形状、位置的方法中，其 特征在于，所述步骤三的步骤a)中还包括：根据先验知识，对正视角图像进行剪 切，得出感兴趣ROI区域图像，加快了处理运算速度。