[发明专利]自然梨园环境下梨子的识别与中心点定位方法

权利要求书

1.一种自然梨园环境下梨子的识别与中心点定位方法，其特征在于,具体操作步骤为：

a.梨子图像采集：

机械臂移动到指定区域，通过程序控制RGB-D双目摄像头拍摄梨树上梨子的RGB色彩图像并转换为HSV色彩图像；

b.计算模板图像的直方图：

读取包含梨子特征的10张RGB模板图像，将图像从RGB色彩空间的图转换为HSV色彩空间的图，计算其直方图，并进行归一化处理；

c.梨子区域的识别：

采用反向投影算法，通过步骤b获得的模板图像的直方图信息来识别步骤a所得图像中的梨子区域；

d.识别区域处理：

步骤c所得图像中存在未识别的孔洞部分，利用孔洞填充算法去除这些孔洞，然后通过形态学开运算来去除细小噪点，之后利用凸包运算，消除枝干、树叶的遮挡影响，重叠梨子可利用凸包与原区域的相减部分来分割；

e.筛选梨子区域：

对步骤d所得区域进行筛选，面积小于或大于设定值和圆面积率小于设定值的区域被认为非梨子区域，排除于识别区域外；

f.轮廓拟合和中心点计算：

对筛选后的区域进行椭圆拟合，并计算每个梨子区域的中心点坐标(X,Y)。

2.根据权利要求1所述的自然梨园环境下梨子的识别与中心点定位方法,其特征在于，所述的步骤a的具体方法：

a-1.控制摄像头拍摄RGB色彩图像，将单张三色通道图像分成R、G、B三张单色通道图像，也就是根据色彩把每个像素点分别转化成R、G、B三个通道，同时根据色彩点亮度将每个通道划分为0-255等级；

a-2.然后将图像的每个像素点转换成H、S、V三张单通道图像并合成为一张HSV图像，其中H、S、V分别代表色调(H)、饱和度(S)和明度(V)；首先定义R′、G′、B′，定义如下：

H通道每个像素点值分为四种情况：

1)当max(R′，G′，B′)＝min(R′，G′，B′)时，H＝0°；

2)当max(R′，G′，B′)＝R′时，

3)当max(R′，G′，B′)＝G′时，

4)当max(R′，G，B′)＝B′时，

S通道每个像素点值分为两种情况：

1)当max(R′，G，B′)＝0时,S＝0；

2)当max(R′，G，B′)＝0时，

V通道每个像素点值为：V＝max(R′，G，B′)。

3.根据权利要求1所述的自然梨园环境下梨子的识别与中心点定位方法,其特征在于所述的步骤b的具体方法：

b-1.读取事先准备的10幅包含梨子特征模板图像，将图像从RGB色彩空间转换成HSV色彩空间；

b-2.将0-255的颜色范围分成16组颜色区间，计算图像的直方图；

b-3.对b-2得到的直方图进行归一化处理：

其中src(i，j)为原像素点值，为图像中所有像素点值的2-范数，dst(i，j)为归一化后的像素点值。

4.根据权利要求1所述的自然梨园环境下梨子的识别与中心点定位方法,其特征在于，所述的步骤c的具体方法：

c-1.使用反向投影算法比对步骤b得到的模板图像直方图与步骤a所得到的图像，其中模板直方图视为梨子特征的一个先验概率分布，反向投影就是计算步骤a图像中某个特定部分属于该先验分布的概率，得到的反向投影图中，越亮的部分表明该部分属于梨子区域的概率越大；

c-2.将反向投影图进行阈值分割，经实验选择将阈值设置为0.05可得到最好的效果；

c-3.将10幅阈值分割后得到的反向投影图相加得到1幅总反向投影图。