[发明专利]基于图像处理的货架快速清点方法

权利要求书

1.一种基于图像处理的货架快速清点方法，其特征在于步骤如下：

第一步，采集一张当前超市货架图片作为目标图像，以及一张商品官方图片作为模板；对目标图像和模板进行SIFT特征提取操作，获得模板和目标图像的SIFT特征，用最近邻距离与次近邻距离相除取最小进行匹配；

第二步，根据目标图像中匹配点的离散程度，使用K-means聚类方法将匹配点聚类；

第三步，通过聚类特征点得到模板与匹配图像中物体的对应位置，按比例对模板进行缩放，随后将模板在目标图像上的对应点进行模板匹配，若满足欧氏距离小于阈值则认为匹配成功，对物体进行计数；

使用K-means聚类方法将匹配点聚类的具体步骤如下：

2.1对模版和目标图像进行SIFT特征提取，并匹配得到的特征点；

2.2对所得SIFT特征点进行K-means聚类，满足目标函数达到既定阈值或者达到一定的迭代次数即终止，阈值为1，迭代次数上限为30，其中node为特征点，μ为聚类中心；只使用最少点数的聚类作为基准，计算并缩放模版：

其中||a||为货架上同一物体上的两个特征点之间的距离，||b||为模版上对应特征点之间的距离，N₁为同一聚类中的点对个数；

2.3使用缩放的模版对含有SIFT特征点的货架物体图片进行匹配得到距离，若满足阈值条件则认为匹配成功，计数加一。

2.根据权利要求1所述的基于图像处理的货架快速清点方法，其特征在于：2.3中所述阈值条件为归一化欧式距离<＝0.6。