CN111861979A - 一种定位方法、设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种定位方法、设备及计算机可读存储介质，所述方法包括：对指定图像进行二值化处理，获得二值化图像，所述指定图像中包含目标对象；根据与所述目标对象对应的先验信息在所述二值化图像中确定指定区域；对所述指定区域进行定位处理，确定与所述目标对象对应的目标图像，具有在提高外观检测过程中的稳定性的效果。

Description

一种定位方法、设备及计算机可读存储介质

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种定位方法、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

利用机器对产品外观进行缺陷检测的过程中，通过机器对产品定位信息的确定是缺陷检测的必要环节。例如，在利用机器对屏幕外观进行缺陷检测的过程中，机器需要确定屏幕在图像中的具***置信息。但由于摆放位置、光照变化、亮度不均、线状缺陷等环境因素和/或自身因素的影响，机器对产品定位信息的确定准确率不高，提高产品定位信息确定的准确率，有利于提高外观检测过程中的稳定性。

发明内容

本发明实施例提供了一种定位方法、设备及计算机可读存储介质，具有提高外观检测过程中的稳定性的效果。

本发明实施例一方面提供一种定位方法，所述方法包括：对指定图像进行二值化处理，获得二值化图像，所述指定图像中包含目标对象；根据与所述目标对象对应的先验信息在所述二值化图像中确定指定区域；对所述指定区域进行定位处理，确定与所述目标对象对应的目标图像。

在一可实施方式中，所述根据与目标对象对应的先验信息在所述二值化图像中确定指定区域，包括：对所述二值化图像进行连通域分割，获得多个连通域区域；基于设定规则对所述连通域区域进行排序，确定候选区域；基于与所述先验信息对应的阈值条件对所述候选区域进行判断，以确定符合所述阈值条件的指定区域。

在一可实施方式中，所述阈值条件包括以下条件至少之一：与所述目标对象的尺寸先验信息对应的第一阈值条件；与所述目标对象的面积先验信息对应的第二阈值条件；与所述目标对象和所述指定图像偏离度先验信息对应的第三阈值条件。

在一可实施方式中，所述基于与所述先验信息对应的阈值条件对候选区域进行判断，以确定符合所述阈值条件的指定区域，包括：根据与所述候选区域对应的最小外接图像的尺寸信息判断是否满足第一阈值条件，获得第一判断结果；其中，所述最小外接图像的形状与所述目标对象的形状一致；和/或，根据所述候选区域的面积信息判断是否满足第二阈值条件，获得第二判断结果；和/或，根据所述候选区域与所述指定图像偏离度判断是否满足第三阈值条件，获得第三判断结果；根据所述第一判断结果、和/或第二判断结果、和/或第三判断结果判断满足对应的阈值条件时，确定候选区域为符合所述阈值条件的指定区域。

在一可实施方式中，所述对指定区域进行定位处理，确定与所述目标对象对应的目标图像，包括：基于所述指定区域确定线扫描区域，在所述线扫描区域进行线扫描处理，获取所述线扫描区域内的最大灰度跳变点；对所述最大灰度跳变点进行线条拟合处理，获得与所述目标对象对应的边界线条；根据所述边界线条确定与所述目标对象对应的目标图像。

在一可实施方式中，在所述对指定图像进行二值化处理，获得二值化图像之前，所述方法还包括：对所述指定图像进行滤波处理，获得滤波后的图像；所述滤波后的图像用于进行二值化处理。

在一可实施方式中，在所述对指定区域进行定位处理，确定与所述目标对象对应的目标图像之后，所述方法还包括：对所述目标图像进行仿射变换，获得与所述目标图像对应的校正图像。

本发明实施例另一方面提供一种定位设备，所述设备包括：处理模块，用于对指定图像进行二值化处理，获得二值化图像，所述指定图像中包含目标对象；确定模块，用于根据与所述目标对象对应的先验信息在所述二值化图像中确定指定区域；定位模块，用于对所述指定区域进行定位处理，确定与所述目标对象对应的目标图像。

在一可实施方式中，所述确定模块，包括：分割子模块，用于对所述二值化图像进行连通域分割，获得多个连通域区域；排序子模块，用于基于设定规则对所述连通域区域进行排序，确定候选区域；判断子模块，用于基于与所述先验信息对应的阈值条件对候选区域进行判断，以确定符合所述阈值条件的指定区域。

在一可实施方式中，所述阈值条件包括以下条件至少之一：与所述目标对象的尺寸先验信息对应的第一阈值条件；与所述目标对象的面积先验信息对应的第二阈值条件；与所述目标对象和所述指定图像偏离度先验信息对应的第三阈值条件。

在一可实施方式中，所述判断子模块，包括：根据与所述候选区域对应的最小外接图像的尺寸信息判断是否满足第一阈值条件，获得第一判断结果；其中，所述最小外接图像的形状与所述目标对象的形状一致；和/或，根据所述候选区域的面积信息判断是否满足第二阈值条件，获得第二判断结果；和/或，根据所述候选区域与所述指定图像偏离度判断是否满足第三阈值条件，获得第三判断结果；根据所述第一判断结果、和/或第二判断结果、和/或第三判断结果判断满足对应的阈值条件时，确定候选区域为符合所述阈值条件的指定区域。

在一可实施方式中，所述定位模块，包括：扫描子模块，基于所述指定区域确定线扫描区域，在所述线扫描区域进行线扫描处理，获取所述线扫描区域内的最大灰度跳变点；拟合子模块，用于对所述最大灰度跳变点进行线条拟合处理，获得与所述目标对象对应的边界线条；确定子模块，用于根据所述边界线条确定与所述目标对象对应的目标图像。

在一可实施方式中，所述设备还包括：滤波模块，用于对所述指定图像进行滤波处理，获得滤波后的图像；所述滤波后的图像用于进行二值化处理。

在一可实施方式中，所述设备还包括：变换模块，用于对所述目标图像进行仿射变换，获得与所述目标图像对应的校正图像。

本发明另一方面提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质包括一组计算机可执行指令，当所述指令被执行时用于执行上述任一项所述的定位方法。

本发明实施例提供的定位方法、设备和计算机可读存储介质用于对目标对象进行定位，以精准确定目标对象的具***置，避免由于客观或主观原因出现错误定位。

附图说明

通过参考附图阅读下文的详细描述，本发明示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本发明的若干实施方式，其中：

在附图中，相同或对应的标号表示相同或对应的部分。

图1为本发明实施例一种定位方法的实现流程示意图；

图2为本发明实施例一种定位方法确定指定区域的实现流程示意图；

图3为本发明实施例一种定位方法定位处理的实现流程示意图；

图4为本发明实施例一种定位方法实施场景中滤波后的图像示意图；

图5为本发明实施例一种定位方法实施场景中二值化图像示意图；

图6为本发明实施例一种定位方法实施场景中最小外接矩形示意图；

图7为本发明实施例一种定位方法实施场景中线扫描区域示意图；

图8为本发明实施例一种定位方法实施场景中最大灰度跳变点坐标示意图；

图9为本发明实施例一种定位方法实施场景中拟合直线示意图；

图10为本发明实施例一种定位方法实施场景中校正后的屏幕图像示意图；

图11为本发明实施例一种定位设备的实现模块示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1为本发明实施例一种定位方法的实现流程示意图。

参见图1，本发明实施例一方面提供一种定位方法，方法包括：操作101，对指定图像进行二值化处理，获得二值化图像，指定图像中包含目标对象；操作102，根据与目标对象对应的先验信息在二值化图像中确定指定区域；操作103，对指定区域进行定位处理，确定与目标对象对应的目标图像。

本发明实施例提供的定位方法用于对目标对象进行定位，以精准确定目标对象的具***置，避免由于客观或主观原因出现错误定位。本方法通过对指定图像进行二值化处理，使指定图像呈现出明显的黑白效果，在根据先验信息在二值化图像中确定与目标对象对应的指定区域，通过对指定区域进行定位处理，从而实现在指定图像中确定与目标对像对应的目标图像目的。其中，目标对象可以是屏幕、玻璃、金属件、幕布等与其摆放位置的背景存在差异的物体。客观情况可以是摆放位置、摆放角度、背景区域的尺寸、暗线干扰、背景区域其他物体干扰等情况。主观情况可以是人为因素。通过定位目标图像，可以对由定位方法获得的目标图像进行后续的图像识别，以提高图像识别的准确率。后续的图像识别包括但不限于缺陷识别、字符识别和内容识别。

例如，当目标对象为屏幕时，通过本方法提供的定位方法，可以在包含该屏幕图像的整体图像中，定位确定屏幕图像的具***置，通过屏幕图像进行后续的缺陷分析，可以避免在分析过程中背景对屏幕图像造成影响而降低识别准确率。

本方法在操作101中，指定图像可以为包含目标对象的图片或录像，采用最大类间方差法(OTSU)对图像进行二值化，获得二值化图像。在进行二值化之前，本方法还可以先对指定图像进行预处理，以降低图像噪点对二值化图像的影响。例如，通过滤波处理，对指定图像进行滤波，获得滤波后的图像以用于二值化处理。通过滤波处理，在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，避免图像噪声给图像带来了错误和额外的信息。根据不同的图像噪点问题，本方法的滤波处理包括但不限于采用非线性滤波器、中值滤波器、形态学滤波器、双边滤波器等。

本方法在操作102中，先验信息包括但不限于目标对象的尺寸信息、目标对象在指定图像中的位置信息等。基于先验信息，可以在二值化图像中确定与目标对象关联的指定区域。进一步的，需要理解的是，在操作102中，为方便指定区域的分割，在利用先验信息进行确定之前，可以先对二值化图像进行连通域分割，根据先验信息对连通域进行筛选，以确定与目标对象关联的指定区域。

本方法在操作103中，定位处理具体包括，根据指定区域进行计算，能够获得符合与目标对象关联的线扫描区域，通过对线扫描区域进行线扫描，实现与目标对象关联区域的定位，以实现确定与目标对象对应的目标图像的目的。

图2为本发明实施例一种定位方法确定指定区域的实现流程示意图。

参见图2，在一可实施方式中，操作102，根据与目标对象对应的先验信息在二值化图像中确定指定区域，包括：操作1021，对二值化图像进行连通域分割，获得多个连通域区域；操作1022，基于设定规则对连通域区域进行排序，确定候选区域；操作1023，基于与先验信息对应的阈值条件对候选区域进行判断，以确定符合阈值条件的指定区域。

在操作102中，设定规则包括但不限于基于面积设定规则、基于尺寸设定规则、基于位置设定规则、基于颜色设定规则、基于形状设定规则等。本方法采用基于面积设定规则进行排序，则可以依据连通域区域的面积，从大到小进行排序，将连通域区域面积最大的一个连通域区域确定为候选区域。进一步的，可以按照排序对每个连通域区域进行命名，如第一候选区域、第二候选区域、第三候选区域…以下不做赘述，在第一候选区域经过后续操作被确定为非指定区域后，可以对第二候选区域、第三候选区域等依序进行判断，直到获得符合阈值条件的指定区域。可以理解的是，操作1022所指确定候选区域还包括确定候选区域的顺序。阈值条件为根据先验信息设定的条件，例如根据目标对象的宽高比，可以预设与宽高比差距较大的宽高比参数作为阈值条件，在候选区域的宽高比参数无法满足宽高比参数阈值条件时，即可认为该候选区域不是指定区域，除宽高比外，阈值条件还可以是位置偏离度阈值，如先验信息已知目标对象所对应的图像在指定图像中大致的位置信息，将位置信息作为阈值条件，当候选区域与位置信息的差距较远时，即可认为该候选区域不是指定区域。同理，当候选区域满足所预设的阈值条件时，即可认为候选区域为指定区域。

在一可实施方式中，阈值条件包括以下条件至少之一：与目标对象的尺寸先验信息对应的第一阈值条件；与目标对象的面积先验信息对应的第二阈值条件；与目标对象和指定图像偏离度先验信息对应的第三阈值条件。根据目标对象的形状不同，第一阈值条件可以根据目标对象的宽高比尺寸或其他尺寸比例进行确定，当候选区域的宽高比不满足该阈值条件时，即确定为候选区域为非指定各区域。可以理解的是，由于在指定图像中，目标对象在不同的指定图像中可能存在不同的角度，因此阈值条件可以是根据目标对象获得的一个阈值范围，在阈值范围外，则认为候选区域不满足阈值条件。第二阈值条件根据目标对象的面积进行确定，第三阈值条件根据目标对象在指定图像中位置偏离度确定的。同样的，由于目标对象在不同的指定图像中可能存在不同的角度、不同距离，因此阈值条件可以是根据目标对象获得的一个阈值范围，在阈值范围外，则认为候选区域不满足阈值条件。

在一可实施方式中，操作1023，基于与先验信息对应的阈值条件对候选区域进行判断，以确定符合阈值条件的指定区域，包括：根据与候选区域对应的最小外接图像的尺寸信息判断是否满足第一阈值条件，获得第一判断结果；其中，最小外接图像的形状与目标对象的形状一致；和/或，根据候选区域的面积信息判断是否满足第二阈值条件，获得第二判断结果；和/或，根据候选区域与指定图像偏离度判断是否满足第三阈值条件，获得第三判断结果；根据第一判断结果、和/或第二判断结果、和/或第三判断结果判断满足对应的阈值条件时，确定候选区域为符合阈值条件的指定区域。

根据不同的阈值条件，对候选区域进行判断的具体方法也不太相同。当采用第一阈值条件对候选区域进行判断时，需要首先获得该候选区域的最小外接图像，最小外接图像根据目标对象的具体形状进行确定，例如，当目标对象为长方形时，最小外接图像为与目标对象长宽比一致的最小外接长方形，当目标对象为三角形时，最小外接图像为与目标对象长宽比一至的最小外接三角形，以下不做赘述。需要补充的是，当目标对象为不规则形状时，最小外接图像可以为与不规则形状一致的最小外接图像，也可以为与该不规则形状对应的最小外接规则图像，如最小外接长方形。具体的，计算候选区域的最小外接矩形的宽高比的公式如下：

其中

分别为最小外接图像的宽、高，ratio_w_h为求得的宽高比。所求得的宽高比用于第一阈值条件的判断，以获得第一判断结果。具体的，判断条件为：

ratio_w_h_thod_min<ratio_w_h<ratio_w_h_thod_max

其中，上述公式中，ratio_w_h_thod_min为预设最小宽高比阈值，ratio_w_h_thod_max为预设最大宽高比阈值。最小宽高比阈值和最大宽高比阈值可以根据统计获得的先验信息确定。

当采用第一阈值条件对候选区域进行判断时，可以通过候选区域的像素个数确定候选区域的面积。所求得的面积用于第二阈值条件的判断，以获得第二判断结果。具体的，判断条件为：

area_region_thod_min<area_region<area_region_thod_max

其中，area_region_thod_min为预设最小面积阈值，area_region为求得的候选区域面积，area_region_thod_max为预设最大面积阈值。同理，最小面积阈值和最大面积阈值可以根据统计获得的先验信息确定。

当采用第三阈值条件对候选区域进行判断时，通过计算候选区域像素与指定图像的中心位置的偏离度以后的图像偏离度，具体的，计算公式为：

其中，w、h为图像的宽、高；N为候选区域的像素个数；dis_degree为候选区域与指定图像偏离度。所求得的图像偏离度用于第三阈值条件的判断，以获得第三判断结果。具体的，判断条件为：

dis_degree<dis_degree_thod_max

其中，为最大图像偏离度阈值dis_degree_thod_max。最大图像偏离度阈值可以根据统计获得的先验信息确定。

在进行阈值条件判断时，根据预设情况，本方法存在以下几种情况：

本方法可以基于第一阈值条件进行判断，确定满足第一阈值条件候选区域为指定区域。

本方法可以基于第二阈值条件进行判断，确定满足第二阈值条件候选区域为指定区域。

本方法可以基于第三阈值条件进行判断，确定满足第三阈值条件候选区域为指定区域。

本方法可以基于第一阈值条件和第二阈值条件进行判断，确定满足第一阈值条件和第二阈值条件候选区域为指定区域。

本方法可以基于第一阈值条件和第三阈值条件进行判断，确定满足第一阈值条件和第三阈值条件候选区域为指定区域。

本方法可以基于第二阈值条件和第三阈值条件进行判断，确定满足第二阈值条件和第三阈值条件候选区域为指定区域。

本方法可以基于第一阈值条件、第二阈值条件和第三阈值条件进行判断，确定满足第一阈值条件、第二阈值条件和第三阈值条件候选区域为指定区域。

本方法可以基于第一阈值条件、第二阈值条件和第三阈值条件进行判断，确定满足第一阈值条件、第二阈值条件和第三阈值条件中任意两个的候选区域为指定区域。

进一步的，当指定各区域有多个时，可以根据与阈值条件的偏差度对指定区域进行排序，对偏差度最小的指定区域执行后续的定位操作。

进一步的，若最终所有候选区域均为非指定区域，可以通过改变滤波处理的方法、改变二值化处理的方法或其他处理参数达到重新确定候选区域的目的，以进行候选区域的判断，获得指定区域。

图3为本发明实施例一种定位方法定位处理的实现流程示意图。

参见图3，在一可实施方式中，操作103，对指定区域进行定位处理，确定与目标对象对应的目标图像，包括：操作1031，基于指定区域确定线扫描区域，在线扫描区域进行线扫描处理，获取线扫描区域内的最大灰度跳变点；操作1032，对最大灰度跳变点进行线条拟合处理，获得与目标对象对应的边界线条；操作1033，根据边界线条确定与目标对象对应的目标图像。

在确定指定区域后，对指定区域进行定位处理。首先，对指定区域的坐标进行换算，以确定对应指定区域的线扫描区域。具体的，当指定区域为矩形时，可以与指定区域对应的最小外接矩形的顶点坐标作为参照，基于公式求得线扫描区域的坐标。以最小外接矩形的线段AD，求得AD穿过的线扫描区域为示例，该区域的左上点定义为pt_left、右下点定义为

坐标计算方式为：

其中，extent_row，extent_col的值分别为最小外接矩形宽、高值的十分之一。通过上述公式，即可获得对应线段AD的线扫描区域。同理，线段AB、BC、CD所对应的线扫描区域可以按照相同方式进行求取。需要说明的是，extent_row，extent_col为预设值，根据实际情况，extent_row，extent_col可进行调整。pt_left_x、pt_left_y、

分别为pt_left、

在的x轴坐标和y轴坐标，同理，A_x、A_y、D_x、D_y分别是A、D在的x轴坐标和y轴坐标。

在获得线扫描区域后，通过对线扫描区域进行线扫描处理，获取线扫描区域内的最大灰度跳变点，即目标图像与背景的分界点。根据最大灰度跳变点进行线条拟合处理，即可获得目标图像与背景之间的边界线条，具体的可以使用最小二乘法拟合跳变点，获得四条直线。根据边界线条可以确定与目标对象对应的目标图像。

在一可实施方式中，在操作103，对指定区域进行定位处理，确定与目标对象对应的目标图像之后，方法还包括：对目标图像进行仿射变换，获得与目标图像对应的校正图像。

进一步的，为了提高目标图像的准确性，本方法还可以通过仿射变换，获得比例、位置校正后的目标图像，目标图像的比例、位置校正，可根据与目标图像对应的先验信息获得。

在一可实施方式中，在操作101，对指定图像进行二值化处理，获得二值化图像之前，方法还包括：对指定图像进行滤波处理，获得滤波后的图像；滤波后的图像用于进行二值化处理。

为了提升屏幕定位的准确性，本方法在进行二值化处之前，可以通过对指定图像进行滤波处理，以减少噪点，滤波后的图像用于进行二值化处理。

为方便上述实施方式的理解，以下提供一种具体的实施场景进行说明，在该场景中，本方法应用于进行屏幕定位设备，目标对象为电子设备的矩形显示屏幕，指定图像为拍摄的带有矩形显示屏幕的屏幕照片。

在屏幕定位设备获得指定图像后，屏幕定位设备对屏幕照片进行滤波处理，以减少图像噪点，获得如图4所示的滤波后的图像。

然后，设备使用最大类间方差法(OTSU)对图像进行二值化处理，获得如图5所示的二值化图像，对二值化图像进行连通域分割，获得多个连通域区域，按照区域面积对每个连通域区域进行从大到小进行排序，将区域面积最大的连通域区域确定为第一屏幕候选区域。

之后，计算第一屏幕候选区域的最小外接矩形，获得如图6所示最小外接矩形的四个顶点坐标；根据宽高比的预设条件判断最小外接矩形的宽高比是否满足屏幕的宽高比范围；根据面积的预设条件判断第一屏幕候选区域的面积是否满足屏幕的面积范围；根据位置偏离度预设条件判断第一屏幕候选区域的位置偏离度是否满足图像中心位置的偏离度范围。当上述条件均满足时，将第一屏幕候选区域确定为屏幕区域，当上述条件中至少一个不满足时，将区域面积第二大的连通域区域确定为第二屏幕候选区域，并判断第二屏幕候选区域是否满足上述条件，同理，若第二屏幕候选区域仍然不满足上述条件，还可对第三屏幕候选区域、第四屏幕候选区域依次判断，直至获得满足条件的屏幕区域，以下不做赘述。进一步的，当区域面积小于面积最小阈值时，后续的候选区域可不进行判定。可调整分割参数或二值化参数重新对连通域进行分割。

再后，根据屏幕区域的最小外接矩形的顶点坐标，计算获得与屏幕区域边界线相关的四个线扫描区域，四个线扫描区域如图7所示。在四个线扫描区域内分别做线扫描获得如图8所示的最大灰度跳变点坐标。使用最小二乘法拟合最大灰度跳变点坐标，获得如图9所示四条直线。将四条直线的交点确定为屏幕的四个顶点坐标，根据四个顶点坐标，通过仿射变换，获得比例、位置校正后，获得如图10所示的屏幕图像。

图11为本发明实施例一种定位设备的实现模块示意图。

参见图11，本发明实施例另一方面提供一种定位设备，设备包括：处理模块1101，用于对指定图像进行二值化处理，获得二值化图像，指定图像中包含目标对象；确定模块1102，用于根据与目标对象对应的先验信息在二值化图像中确定指定区域；定位模块1103，用于对指定区域进行定位处理，确定与目标对象对应的目标图像。

在一可实施方式中，确定模块1102，包括：分割子模块11021，用于对二值化图像进行连通域分割，获得多个连通域区域；排序子模块11022，用于基于设定规则对连通域区域进行排序，确定候选区域；判断子模块11023，用于基于与先验信息对应的阈值条件对候选区域进行判断，以确定符合阈值条件的指定区域。

在一可实施方式中，阈值条件包括以下条件至少之一：与目标对象的尺寸先验信息对应的第一阈值条件；与目标对象的面积先验信息对应的第二阈值条件；与目标对象和指定图像偏离度先验信息对应的第三阈值条件。

在一可实施方式中，判断子模块11023，包括：根据与候选区域对应的最小外接图像的尺寸信息判断是否满足第一阈值条件，获得第一判断结果；其中，最小外接图像的形状与目标对象的形状一致；和/或，根据候选区域的面积信息判断是否满足第二阈值条件，获得第二判断结果；和/或，根据候选区域与指定图像偏离度判断是否满足第三阈值条件，获得第三判断结果；根据第一判断结果、和/或第二判断结果、和/或第三判断结果判断满足对应的阈值条件时，确定候选区域为符合阈值条件的指定区域。

在一可实施方式中，定位模块1103，包括：扫描子模块11032，基于指定区域确定线扫描区域，在线扫描区域进行线扫描处理，获取线扫描区域内的最大灰度跳变点；拟合子模块11032，用于对最大灰度跳变点进行线条拟合处理，获得与目标对象对应的边界线条；确定子模块11033，用于根据边界线条确定与目标对象对应的目标图像。

在一可实施方式中，设备还包括：滤波模块1104，用于对指定图像进行滤波处理，获得滤波后的图像；滤波后的图像用于进行二值化处理。

在一可实施方式中，设备还包括：变换模块1105，用于对目标图像进行仿射变换，获得与目标图像对应的校正图像。

本发明实施例另一方面提供一种计算机可读存储介质，存储介质包括一组计算机可执行指令，当指令被执行时用于执行上述任一项的定位方法。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种定位方法，其特征在于，所述方法包括：

对指定图像进行二值化处理，获得二值化图像，所述指定图像中包含目标对象；

根据与所述目标对象对应的先验信息在所述二值化图像中确定指定区域；

对所述指定区域进行定位处理，确定与所述目标对象对应的目标图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据与目标对象对应的先验信息在所述二值化图像中确定指定区域，包括：

对所述二值化图像进行连通域分割，获得多个连通域区域；

基于设定规则对所述连通域区域进行排序，确定候选区域；

基于与所述先验信息对应的阈值条件对所述候选区域进行判断，以确定符合所述阈值条件的指定区域。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述阈值条件包括以下条件至少之一：

与所述目标对象的尺寸先验信息对应的第一阈值条件；

与所述目标对象的面积先验信息对应的第二阈值条件；

与所述目标对象和所述指定图像偏离度先验信息对应的第三阈值条件。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于与所述先验信息对应的阈值条件对候选区域进行判断，以确定符合所述阈值条件的指定区域，包括：

根据与所述候选区域对应的最小外接图像的尺寸信息判断是否满足第一阈值条件，获得第一判断结果；其中，所述最小外接图像的形状与所述目标对象的形状一致；

和/或，根据所述候选区域的面积信息判断是否满足第二阈值条件，获得第二判断结果；

和/或，根据所述候选区域与所述指定图像偏离度判断是否满足第三阈值条件，获得第三判断结果；

根据所述第一判断结果、和/或第二判断结果、和/或第三判断结果判断满足对应的阈值条件时，确定候选区域为符合所述阈值条件的指定区域。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对指定区域进行定位处理，确定与所述目标对象对应的目标图像，包括：

基于所述指定区域确定线扫描区域，在所述线扫描区域进行线扫描处理，获取所述线扫描区域内的最大灰度跳变点；

对所述最大灰度跳变点进行线条拟合处理，获得与所述目标对象对应的边界线条；

根据所述边界线条确定与所述目标对象对应的目标图像。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述对指定图像进行二值化处理，获得二值化图像之前，所述方法还包括：

对所述指定图像进行滤波处理，获得滤波后的图像；所述滤波后的图像用于进行二值化处理。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述对指定区域进行定位处理，确定与所述目标对象对应的目标图像之后，所述方法还包括：

对所述目标图像进行仿射变换，获得与所述目标图像对应的校正图像。

8.一种定位设备，其特征在于，所述设备包括：

处理模块，用于对指定图像进行二值化处理，获得二值化图像，所述指定图像中包含目标对象；

确定模块，用于根据与所述目标对象对应的先验信息在所述二值化图像中确定指定区域；

定位模块，用于对所述指定区域进行定位处理，确定与所述目标对象对应的目标图像。

9.根据权利要求8所述的设备，其特征在于，所述确定模块，包括：

分割子模块，用于对所述二值化图像进行连通域分割，获得多个连通域区域；

排序子模块，用于基于设定规则对所述连通域区域进行排序，确定候选区域；

判断子模块，用于基于与所述先验信息对应的阈值条件对候选区域进行判断，以确定符合所述阈值条件的指定区域。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质包括一组计算机可执行指令，当所述指令被执行时用于执行权利要求1-7任一项所述的定位方法。

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