[发明专利]基于SLAM的平面多边形物体测量方法及机器可读存储介质

权利要求书

1.一种基于SLAM的平面多边形物体测量方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)获取实时视频图像，选取待检测的一帧图像，所述获取的视频图像是由深度相机拍摄的深度图像；

(2)对图像进行预处理；

(3)在预处理后的图像中提取出图像轮廓，对锚点所在的轮廓进行多边形逼近；

(4)获取多边形各顶点在图像坐标系中的坐标；

(5)将各顶点在图像坐标系中的坐标转化为在相机坐标系中的坐标；

(6)根据相机SLAM提供的位姿将各顶点在相机坐标系中的坐标转化为在世界坐标系中的坐标；

(7)根据各顶点在世界坐标系中的坐标计算多边形的各边长和/或面积；

(8)输出计算结果，结束；

其中，所述步骤(3)具体包括：

(3.a1)采用canny边缘检测算子检测图像的边缘；

(3.a2)采用形态学闭运算填充边缘间隙；

(3.a3)提取图像轮廓；

(3.a4)确定锚点所在轮廓，对锚点所在轮廓进行多边形逼近；

所述步骤(3.a1)-(3.a3)具体是采用canny边缘检测算子的低阈值迭代方式检测，即：设定canny边缘检测算子低阈值迭代的起始阈值、终止阈值和迭代步长，对步骤(3.a1)-(3.a3)进行迭代循环；

在提取到图像轮廓后终止循环，执行步骤(3.a4)；

步骤(3.a1)-(3.a3)进行的所述迭代循环，在迭代满足终止条件时若仍未提取到边缘，则进行如下步骤：

(3.b1)采用自适应阈值化识别图像的边缘；

(3.b2)采用形态学闭运算填充边缘间隙；

(3.b3)提取图像轮廓；

(3.b4)确定锚点所在轮廓，对锚点所在轮廓进行多边形逼近。

2.根据权利要求1所述的基于SLAM的平面多边形物体测量方法，其特征在于，步骤(2)所述的预处理具体包括：

(2.1)将图像转化为灰度图；

(2.2)对灰度图进行中值滤波去噪处理；

(2.3)使用大尺寸核矩阵模糊化估计背景；

(2.4)用图像差分的方法去除估计出的背景。

3.根据权利要求1所述的基于SLAM的平面多边形物体测量方法，其特征在于，在所述步骤(1)之前，设定待检测多边形的顶点个数值或者顶点个数范围；

在步骤(3.a4)进行所述多边形逼近后进行顶点判断，即：

若在步骤(1)之前设定了待检测多边形的顶点个数值，则判断顶点的个数是否与设定的顶点个数值一致；

若在步骤(1)之前未设定待检测多边形的顶点个数值，则判断顶点的个数是否落入设定的顶点个数范围；

判断结果若为是，则执行步骤(4)；判断结果若为否，则执行步骤(3.b1)。

4.根据权利要求1所述的基于SLAM的平面多边形物体测量方法，其特征在于，所述步骤(3.b1)-(3.b3)具体是采用自适应阈值化窗口尺寸迭代式识别检测图像的边缘，即：设定自适应阈值化的窗口尺寸迭代的起始尺寸、终止尺寸和迭代步长，对步骤(3.b1)-(3.b3)进行迭代循环；

在提取到图像轮廓后终止循环，执行步骤(3.b4)。

5.根据权利要求3所述的基于SLAM的平面多边形物体测量方法，其特征在于，在步骤(3.b4)所述多边形逼近后对该多边形进行顶点判断：

若在步骤(1)之前设定了待检测多边形的顶点个数值，则判断顶点的个数是否与设定的顶点个数值一致；

若在步骤(1)之前未设定待检测多边形的顶点个数值，则判断顶点的个数是否落入设定的顶点个数范围；

判断结果若为是，则执行步骤(4)；判断结果若为否，则选取下一帧图像并返回执行步骤(2)，若所有帧都检测完毕顶点判断结果均为否，则直接结束。

6.根据权利要求5所述的基于SLAM的平面多边形物体测量方法，其特征在于，在步骤(3.b4)所述顶点判断后还进行凸形判断，判断该多边形轮廓是否为凸形，若顶点判断及凸形判断结果均为是，则执行步骤(4)，否则选取下一帧图像并返回执行步骤(2)，若所有帧都检测完毕均不符合，则直接结束。