[发明专利]一种键盘小红帽检测方法、装置和设备

说明书

本发明公开了一种键盘小红帽检测方法、装置和设备，包括获取键盘实物图像和对应的键盘模板图像；基于键盘模板图像，确定每个键帽字母的轮廓以及每个字母的凸包；基于每个键帽字母的轮廓和凸包，确定每个字母轮廓的凹凸程度；基于每个字母的凹凸程度，确定键盘中的多个关键键位；基于所确定的多个关键键位，确定键盘模板图像中包含多个关键键位的第一图像区域；根据所确定的第一图像区域，从键盘实物图像中对应获取到包含多个关键键位的第二图像区域；基于图像像素分析，确定第二图像区域中是否存在小红帽。通过实物和模板的匹配以及利用字母轮廓的凹凸程度，避免键盘之间的布局误差导致不能确认小红帽是否存在的问题，提升键盘检测的准确性。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种键盘小红帽检测方法、装置和设备。

背景技术

在一个笔记本固有检测项目中需要对小红帽的位置异常进行检测，即检测笔记本上的是否存在小红帽。

现有采用的是相对计算成本比较小的一些设阈值翻译图片局部特点加利用键帽之间的横纵坐标关系的方式，但是因为键盘样本有几千种，细小的误差是允许的，所以这种方法不够智能，键盘比较复杂，难以确认各种键盘的小红帽是否该在应在位置，检查项很难保证产品良率。

发明内容

本发明实施例提供了一种键盘小红帽检测方法、装置和设备，具有提升键盘检测的准确性，保证产品良率的技术效果。

本发明一方面提供一种键盘小红帽检测方法，所述方法包括：获取键盘实物图像和对应的键盘模板图像；基于所述键盘模板图像，确定每个键帽字母的轮廓以及每个字母的凸包；基于每个键帽字母的轮廓和凸包，确定每个字母轮廓的凹凸程度；基于每个字母的凹凸程度，确定键盘中的多个关键键位；基于所确定的多个关键键位，确定所述键盘模板图像中包含多个所述关键键位的第一图像区域；根据所确定的第一图像区域，从所述键盘实物图像中对应获取到包含多个所述关键键位的第二图像区域；基于图像像素分析，确定所述第二图像区域中是否存在小红帽。

在一可实施方式中，所述基于所述键盘模板图像，确定每个键帽字母的轮廓以及每个字母的凸包，包括：对所述键盘模板图像进行二值化处理，得到第一中间图像；基于图像像素，从所述第一中间图像中获取每个键帽字母的轮廓；基于每个键帽字母的轮廓，确定每个字母的凸包。

在一可实施方式中，所述基于每个键帽字母的轮廓和凸包，确定每个字母轮廓的凹凸程度，包括：计算所述轮廓和凸包之间的最大像素间隔距离；基于所述最大像素间隔距离，确定每个字母轮廓的凹凸程度。

在一可实施方式中，所述基于所述最大像素间隔距离，确定每个字母轮廓的凹凸程度，包括：将所述最大像素间隔距离按照所述键盘实物图像和对应的键盘模板图像的图像比例大小，计算得到第一中间值；对所计算得到的第一中间值进行归一化处理，得到第二中间值；基于所述第二中间值，确定字母轮廓的凹凸程度。

在一可实施方式中，所述多个关键键位为键盘中G键、H键和B键；相应的，所述第二中间值大于83mm～85mm。

在一可实施方式中，所述基于所确定的多个关键键位，确定所述键盘模板图像中包含多个所述关键键位的第一图像区域，包括：根据所述G键、H键和B键的最凹点，分别所述G键、H键和B键在键盘中的位置；基于所述G键、H键和B键在键盘中的位置，确定所述键盘模板图像中包含G键、H键和B键的第一图像区域。

在一可实施方式中，所述基于图像像素分析，确定所述第二图像区域中是否存在小红帽，包括：将所述第二图像区域在HSV空间中显示；在所述HSV空间中提高红色范围区域的亮度，并得到区域轮廓；通过最大惯性度或圆率参数，判断所得到的区域轮廓是否为所述小红帽的轮廓，若判定为是，则进一步判断所述小红帽是否处于正确位置。

在一可实施方式中，在得到区域轮廓之后，所述方法还包括：通过形态学去除所述区域轮廓中的噪声。