[发明专利]估算体积和重量的方法、电子设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种估算体积和重量的方法，其特征在于，所述方法包括：

从至少三个不同角度对物体进行拍照得到至少三张图像，并获取所述至少三张图像；

对所述至少三张图像分别进行灰度化处理；

将经过灰度化处理的图像进行滤波去除噪声；

将经过滤波的图像的像素点的灰度进行二值化，并根据二值化的像素点确定出所述图像的轮廓点；

设置窗口为其中a、b、c、d分别为所述图像的像素点的灰度值；

在所述图像中横向移动所述窗口，得到新的灰度值按照公式((a_x-a)²+(b_x-b)²+(c_x-c)²+(d_x-d)²)/(a²+b²+c²+d²)计算横向变化率；

在所述图像中纵向移动所述窗口，得到新的灰度值按照公式((a_y-a)²+(b_y-b)²+(c_y-c)²+(d_y-d)²)/(a²+b²+c²+d²)计算纵向变化率；及

将横向变化率与纵向变化率均大于预设阈值或者局部极大值的点为确定为角点，其中，所述局部极大值为所述图像的局部区域的像素点的灰度值的平均值；及

将确定出的所述图像的轮廓点及角点合并构成所述图像的边缘轮廓点；

通过三维重建方法得到所述边缘轮廓点在世界坐标系中的三维坐标；

基于所述边缘轮廓点的三维坐标计算所述物体的体积；及

根据所述物体的体积确定所述物体的质量。

2.如权利要求1所述的估算体积和重量的方法，其特征在于，所述对所述至少三张图像分别进行灰度化处理包括：

将每张图像的R分量、G分量、B分量三个分量的亮度最大值作为所述图像的灰度值。

3.如权利要求1所述的估算体积和重量的方法，其特征在于，所述对所述至少三张图像分别进行灰度化处理包括：

将每张图像的R分量、G分量、B分量三个分量的亮度的平均值作为所述图像的灰度值，其中，根据公式f(i，j)＝(R(i，j)，G(i，j)，B(i，j))/3计算得到所述图像的灰度值，其中，f(i，j)为所述图像在像素(i，j)处的灰度，R(i，j)为所述图像的R分量在像素(i，j)处的亮度，G(i，j)为所述图像的G分量在像素(i，j)处的亮度，B(i，j)为所述图像的B分量在像素(i，j)处的亮度。

4.如权利要求1所述的估算体积和重量的方法，其特征在于，所述将经过滤波的图像的像素点的灰度进行二值化并根据二值化的像素点确定出所述图像的轮廓点包括：

通过k-means聚类方法将所述图像的像素点的灰度进行分组得到两个分组；

将两个分组中的像素点的灰度二值化，且每一分组中二值化后的像素点的灰度值相同；及

将灰度值为255的像素点作为轮廓点。

5.如权利要求4所述的估算体积和重量的方法，其特征在于，所述通过k-means聚类方法将所述图像的像素点的灰度进行分组得到两个分组包括：

步骤S1，获取所述图像的像素点的灰度值；

步骤S2，设置聚类数目k为2，且从所述图像的像素点的灰度值中随机选取两个像素点的灰度值作为质心，每个质心对应一个分组；

步骤S3，计算所述图像中的每个像素点的灰度值与两个质心之间的距离，并将所述像素点的灰度值分配到与两个质心中距离最近的质心所对应的分组中；及

步骤S4，计算每组中像素点的灰度值的平均值，将每组中像素点的灰度值的平均值作为新的质心更新原质心，并判断新的质心是否等于原质心；当新的质心等于原质心时结束对所述图像的像素点的灰度进行分组，否则，重复执行步骤S3及步骤S4。