[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

说明书

本发明涉及一种基于图像的估算体积和重量的方法、电子设备及计算机可读存储介质。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预处理得到每张图像的像素点的灰度值，并基于所述像素点的灰度值确定出所述至少三张图像的边缘轮廓点；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。本发明能够提高对大型物体的称重效率，并减少称重所需要耗费的资源。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，具体涉及一种基于图像的估算体积和重量的方法、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

目前，大型物体的称重常常需要使用专用的大型称重设备。然而，大型称重设备不仅费用昂贵，而且大型称重设备在使用时也需要消耗大量的时间和人力。例如，如图1所示，大型远洋捕捞渔船捕捞卸货时，通过起重机吊臂将装满鱼的渔网或者包裹吊起，经过分拣、称重、登记，然后发布到市场中供买家浏览。然而，通过起重机吊臂进行称重需要耗费大量的资源。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提出一种估算体积和重量的方法、电子设备及计算机可读存储介质，以减少称重所需要耗费的资源。

本申请的第一方面提供一种估算体积和重量的方法，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预处理得到每张图像的像素点的灰度值，并基于所述像素点的灰度值确定出所述至少三张图像的边缘轮廓点；

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。

优选的，对所述至少三张图像分别进行预处理得到每张图像的像素点的灰度值，并基于所述像素点的灰度值确定出所述至少三张图像的边缘轮廓点包括：

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；

将经过滤波的图像进行角点检测确定出所述图像的角点；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。

优选的，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。

优选的，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。

优选的，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