CN114926455A - 目标中心位置的检测方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents

目标中心位置的检测方法、装置、计算机设备及存储介质 Download PDF

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CN114926455A CN202210667118.4A CN202210667118A CN114926455A CN 114926455 A CN114926455 A CN 114926455A CN 202210667118 A CN202210667118 A CN 202210667118A CN 114926455 A CN114926455 A CN 114926455A
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Abstract

本申请涉及视觉图像处理技术领域，具体而言，涉及一种目标中心位置的检测方法、装置、计算机设备及存储介质，一定程度上可以解决检测的目标中心位置存在偏离的问题。本申请通过获取待检测图像；确定待检测图像中的判断区域，判断区域的中心像素点的灰度值小于预设二值化阈值；实现待检测图像中待检测目标边缘区域的判定；基于中心像素点外周的边缘像素点，确定中心像素点为第一像素点，基于第一像素点与待检测图像的第二像素点，确定待检测目标，以及待检测目标的中心位置信息，改善待检测目标的中心位置。

Description

目标中心位置的检测方法、装置、计算机设备及存储介质
技术领域
本申请涉及视觉图像处理技术领域，具体而言，涉及一种目标中心位置的检测方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术
对于光斑、反光标识点等亮目标的检测，其视觉成像的过程中主要采用暗背景。
相关技术，对于光斑、反光标识点等亮目标的检测包含目标中心位置的检测，其中，目标中心位置主要通过质心法确定；然而，质心法会受光照均匀性、反光标识点老化等影响，而导致检测的目标中心位置存在偏离。
发明内容
为了解决检测的目标中心位置存在偏离的问题，本申请提供了一种目标中心位置的检测方法、装置、计算机设备及存储介质。
本申请的实施例是这样实现的：
本申请实施例的第一方面提供一种目标中心位置的检测方法，包括：
获取待检测图像；
确定待检测图像中的判断区域，其中，判断区域的中心像素点的灰度值小于预设二值化阈值；
基于中心像素点外周的边缘像素点，确定中心像素点为第一像素点，其中，边缘像素点的灰度值大于等于预设二值化阈值；
基于第一像素点与待检测图像的第二像素点，确定待检测目标，以及待检测目标的中心位置信息，其中，第二像素点的灰度值大于等于预设二值化阈值。
在一种可能的方式中，基于中心像素点外周的边缘像素点，确定中心像素点为第一像素点之后，方法还包括：
确定第一像素点的权重。
在一种可能的方式中，在确定第一像素点的权重的步骤中，方法还包括：
当边缘像素点的数量等于1时，根据对应的边缘像素点确定中间权重；
第一像素点的权重为中间权重。
在一种可能的方式中，在确定像素点中第二像素点的权重的步骤中，方法还包括：
当边缘像素点的数量大于1时，确定每个对应的边缘像素点的中间权重；
第一像素点的权重为所有中间权重的平均值；或者，
第一像素点的权重为所有中间权重中的最大值。
在一种可能的方式中，中间权重按照以下公式计算获得：
Figure BDA0003691990070000021
式中，ωo为中间权重，T为预设二值化阈值，do为边缘像素点的灰度值，D为第一像素点的灰度值。
在一种可能的方式中，在基于第一像素点与待检测图像的第二像素点，确定待检测目标的步骤中，方法还包括：
第一像素点和第二像素点基于连通域分析，确定待检测目标。
在一种可能的方式中，在基于第一像素点与待检测图像的第二像素点，确定待检测目标，以及待检测目标的中心位置信息中，方法还包括：
确定第一像素点的权重，以及第二像素点的权重；
其中，待检测目标的中心位置信息按照以下公式计算获得：
Figure BDA0003691990070000022
式中，xi为待检测目标所在区域内像素点的行坐标，yi为待检测目标所在区域内像素点的列坐标，M为待检测目标所在区域内像素点的数量，即第一像素点的数量与第二像素点的数量之和，ωi为待检测目标所在区域内像素点的权重，X为待检测目标的中心位置信息的行坐标，Y为待检测目标的中心位置信息的列坐标。
本申请实施例的第二方面提供一种目标中心位置的检测装置，包括：
获取模块，用于获取待检测图像；
分析模块，用于确定待检测图像中的判断区域，其中，判断区域的中心像素点的灰度值小于预设二值化阈值；
分析模块，还用于基于中心像素点外周的判断区域的边缘像素点，确定中心像素点为第一像素点，其中，边缘像素点的灰度值大于等于预设二值化阈值；
检测模块，用于基于第一像素点与待检测图像的第二像素点，确定待检测目标，以及待检测目标的中心位置信息，其中，第二像素点的灰度值大于等于预设二值化阈值。
本申请实施例的第三方面提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行上述目标中心位置的检测方法的步骤。
本申请实施例的第四方面提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行上述目标中心位置的检测方法的步骤。
本申请的有益效果；通过确定待检测图像中的判断区域，判断区域的中心像素点的灰度值小于预设二值化阈值，可实现待检测图像中待检测目标边缘区域的判定；进一步基于中心像素点外周的边缘像素点，可确定中心像素点为第一像素点；进一步基于第一像素点与待检测图像的第二像素点，可实现待检测目标以及待检测目标的中心位置信息的确定。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1示出了本申请一实施例一种目标中心位置的检测方法的流程示意图；
图2示出了本申请另一实施例一种目标中心位置的检测方法中的另一种流程示意图；
图3示出了本申请另一实施例一种目标中心位置的检测方法中的S140的流程示意图；
图4示出了本申请另一实施例一种目标中心位置的检测装置的结构示意图；
图5示出了本申请另一实施例一种计算机设备的框图。
具体实施方式
为使本申请的目的、实施方式和优点更加清楚，下面将结合本申请示例性实施例中的附图，对本申请示例性实施方式进行清楚、完整地描述，显然，所描述的示例性实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。
需要说明的是，本申请中对于术语的简要说明，仅是为了方便理解接下来描述的实施方式，而不是意图限定本申请的实施方式。除非另有说明，这些术语应当按照其普通和通常的含义理解。
本申请中说明书和权利要求书及上述附图中的术语″第一″、″第二″、″第三″等是用于区别类似或同类的对象或实体，而不必然意味着限定特定的顺序或先后次序，除非另外注明。应该理解这样使用的用语在适当情况下可以互换。
术语″包括″和″具有″以及他们的任何变形，意图在于覆盖但不排他的包含，例如，包含了一系列组件的产品或设备不必限于清楚地列出的所有组件，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些产品或设备固有的其它组件。
目标的中心位置的检测方法可包括形心法和质心法，其中，通过形心法计算的目标区域的所有像素点的权重相同，通过质心法计算目标区域的所有像素点的权重为图像的灰度值。
其中，形心法中受目标分割结果的不同，导致目标检出的重复精度低，质心法中受目标灰度值分布不均匀，导致目标中心偏离。
为改善目标中心位置检测的准确性，本申请实施例提供一种目标中心位置的检测方法，通过获取待检测图像；确定待检测图像中的判断区域，这样，确定的判断区域的中心像素点的灰度值小于预设二值化阈值。另外，因为边缘像素点的灰度值大于等于预设二值化阈值，使得通过中心像素点外周的边缘像素点，确定中心像素点为第一像素点。另外，通过第一像素点与待检测图像的第二像素点(第二像素点的灰度值大于等于预设二值化阈值)，使得确定待检测目标，以及待检测目标的中心位置信息，改善待检测目标的中心位置偏离的问题。
以下结合附图说明对本申请实施例的目标中心位置的检测方法、装置、计算机设备及存储介质进行详细说明。
图1是本申请实施例提供的一种目标中心位置的检测方法的流程示意图，如图1所示，本申请实施例提供一种目标中心位置的检测方法。
具体地，该检测方法包括以下步骤：
S110、获取待检测图像。
应当说明的是，待检测图像为可以包含但不限于光斑和/或反光标识点(Marker点)等目标的图像。
在一些示例中，光斑可以是圆形光斑、或方形光斑；Marker点可以是圆形、或其他设定的图形。一般情况下，上述待检测图像中的目标为亮目标，待检测图像中的背景为暗背景。
S120、确定待检测图像中的判断区域，其中，判断区域的中心像素点的灰度值小于预设二值化阈值。
其中，在判断区域具有中心位置的像素点时，中心像素点可以在判断区域中心位置的像素点；在判断区域不具有中心位置的像素点时，中心像素点可以是判断区域中的某一个接近中心位置的像素点。
可以理解的是，判断区域可以但不限于是方形区域或十字型区域。
例如，当判断区域为5＊5像素的区域，其中心像素点可以是判断区域中第3行且第3列的像素点；当判断区域为2＊2像素的区域，其中心像素点可以是判断区域中第2行且第2列的像素点；当判断区域为4＊4像素的区域，其中心像素点可以是判断区域中第3行且第3列的像素点。
S130、基于中心像素点外周的边缘像素点，确定中心像素点为第一像素点，其中，边缘像素点的灰度值大于等于预设二值化阈值。
边缘像素点是判断区域内除中心像素点以外的灰度值大于等于预设二值化阈值的其他像素点。即边缘像素点在判断区域内，且边缘像素点的灰度值大于等于预设二值化阈值的其他像素点。
可以理解的是，当中心像素点外周存在边缘像素点时，此时的中心像素点为第一像素点。
S140、基于第一像素点与待检测图像的第二像素点，确定待检测目标，以及待检测目标的中心位置信息，其中，第二像素点的灰度值大于等于预设二值化阈值。
其中，待检测图像中的待检测目标可以是一个或者多个。
通过确定待检测图像中的判断区域，判断区域的中心像素点的灰度值小于预设二值化阈值，可实现待检测图像中待检测目标边缘区域的判定；进一步基于中心像素点外周的边缘像素点，可确定中心像素点为第一像素点；进一步基于第一像素点与待检测图像的第二像素点，可实现待检测目标以及待检测目标的中心位置信息的确定，改善待检测目标的中心位置。
图2是本申请实施例提供的一种目标中心位置的检测方法中的另一种流程图，如图2所示，与图1对应的示例不同的是，在一种可行的方式中，基于中心像素点外周的边缘像素点，确定中心像素点为第一像素点之后，即在步骤130之后，可包括以下步骤：
S131确定第一像素点的权重。
具体地，在步骤S131中确定第一像素点的权重的步骤中，可包括以下步骤：
当边缘像素点的数量等于1时，根据对应的边缘像素点确定中间权重；第一像素点的权重为中间权重。
当边缘像素点的数量大于1时，确定每个对应的边缘像素点的中间权重；第一像素点的权重为所有中间权重的平均值。
当边缘像素点的数量大于1时，上述第一像素点的权重为所有中间权重的平均值可替换成第一像素点的权重为所有中间权重中的最大值。
应当说明的是，第一像素点的权重可以通过每个对应的边缘像素点的中间权重确定，除上述平均值和最大值的方法，还可以替换成本领域惯用的技术手段。
上述步骤确定第一像素点权重的过程中，中间权重按照以下公式计算获得：
Figure BDA0003691990070000051
式中，ωo为中间权重，T为预设二值化阈值，do为边缘像素点的灰度值，D为第一像素点的灰度值。
通过判断区域中边缘像素点确定第一像素点的权重，使得第一像素点可参与待检测目标的确定。
图3是本申请实施例提供的一种目标中心位置的检测方法中的S140的流程示意图，如图3所示，步骤S140具体包括以下步骤：
S141、第一像素点和第二像素点通过连通域分析，确定待检测目标。
S142、确定待检测目标的中心位置信息。
其中，待检测目标的中心位置信息包括行坐标和列坐标，按照以下公式计算获得：
Figure BDA0003691990070000061
式中，xi为待检测目标中像素点的行坐标，yi为待检测目标中像素点的列坐标，M为待检测目标中像素点的数量，ωi为待检测目标中像素点的权重，X为待检测目标的中心位置信息的行坐标，Y为待检测目标的中心位置信息的列坐标。
应当说明的是，基于灰度值大于等于预设二值化阈值可给第二像素点赋予权重1，得到第二像素点的权重。
判断区域内中心像素点外周的其他像素点的灰度值均小于预设二值化阈值时(即中心像素点外周不具有边缘像素点)，此时的中心像素点为第三像素点，可给第三像素点赋予权重0，得到第三像素点的权重。
第一像素点的权重是通过步骤131得到。
例如，通过预设二值化阈值T给待检测图像中每个像素点赋予权重。
具体地：若待检测图像中像素点大于等于预设二值化阈值T，确定对应的像素点为第二像素点，且赋第二像素点的权重为1。
若待检测图像中像素点小于预设二值化阈值T，确定对应的像素点为中心像素点，基于中心像素点确定判断区域。
判断区域是以中心像素点为中心，且3*3像素的窗口，判断其中是否存在灰度值大于等于预设二值化阈值T的边缘像素点，若存在，此时的中心像素点为第一像素点，若不存在，此时的中心像素点为第三像素点，且第三像素点的权重为0。
其中，边缘像素点为灰度值大于或等于预设二值化阈值，且在判断区域内的像素点。
具体地：边缘像素点的数量为1时，第一像素点的权重通过下式计算获得：
Figure BDA0003691990070000071
式中，ω为第一像素点的权重，T为预设二值化阈值，d为边缘像素点的灰度值，D为第一像素点的灰度值。
边缘像素点的数量为多个时，根据每个边缘像素点都确定一个中间权重，取这些权重的平均值或者最大值作为第一像素点的权重，
对第一像素点和第二像素点进行连通域分析，连通域分析的方法包括但不限于为Blob分析，确定待检测目标。
根据待检测目标内像素点的灰度值以及对应的权重确定待检测目标的中心位置信息，按照以下公式计算获得：
Figure BDA0003691990070000072
式中，xi为待检测目标中像素点的行坐标，yi为待检测目标中像素点的列坐标，M为待检测目标中像素点的数量，ωi为待检测目标中像素点的权重，X为待检测目标的中心位置信息的行坐标，Y为待检测目标的中心位置信息的列坐标。
本实施例中，通过确定待检测图像中的判断区域，判断区域的中心像素点的灰度值小于预设二值化阈值，可实现待检测图像中待检测目标边缘区域的判定；进一步基于中心像素点外周的边缘像素点，可确定中心像素点为第一像素点；进一步基于第一像素点与待检测图像的第二像素点，可实现待检测目标以及待检测目标的中心位置信息的确定，改善待检测目标的中心位置。
基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及目标中心位置的检测方法的目标中心位置的检测装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个版本同步装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于版本同步方法的限定，在此不再赘述。
图4是本申请实施例提供的一种目标中心位置的检测装置的结构示意图，如图4所示，本申请实施例提供目标中心位置的检测装置400，包括获取模块401、分析模块402和检测模块403，其中：
获取模块401，用于获取待检测图像。
分析模块402，用于确定待检测图像中的判断区域，其中，判断区域的中心像素点的灰度值小于预设二值化阈值；还用于基于中心像素点外周的判断区域的边缘像素点，确定中心像素点为第一像素点，其中，边缘像素点的灰度值大于等于预设二值化阈值。
检测模块403，用于基于第一像素点与待检测图像的第二像素点，确定待检测目标，以及待检测目标的中心位置信息，其中，第二像素点的灰度值大于等于预设二值化阈值。
在一些实施例中，分析模块402还用于确定第一像素点的权重。包括：
当边缘像素点的数量等于1时，根据对应的边缘像素点确定中间权重；第一像素点的权重为中间权重。
当边缘像素点的数量大于1时，确定每个对应的边缘像素点的中间权重；第一像素点的权重为所有中间权重的平均值；或者，第一像素点的权重为所有中间权重中的最大值。
在另一些实施例中，检测模块403还用于第一像素点和第二像素点基于连通域分析，确定待检测目标；确定第一像素点的权重，以及第二像素点的权重；
目标中心位置的检测装置通过确定待检测图像中的判断区域，判断区域的中心像素点的灰度值小于预设二值化阈值，可实现待检测图像中待检测目标边缘区域的判定；进一步基于中心像素点外周的边缘像素点，可确定中心像素点为第一像素点；进一步基于第一像素点与待检测图像的第二像素点，可实现待检测目标以及待检测目标的中心位置信息的确定，改善待检测目标的中心位置。
上述装置中各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
本申请实施例提供地目标中心位置的检测方法可以应用于计算机设备中，计算机设备可以是服务器，也可以是终端，其中，服务器可以为一台服务器也可以为由多台服务器组成的服务器集群，本申请实施例对此不作具体限定，终端可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式设备。
图5示出了一种计算机设备的框图，如图5所示，计算机包括通过***总线连接的存储器和处理器，其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作***、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作***和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储版本同步数据。
其中，存储器中存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，以实现一种目标中心位置的检测方法。
本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的服务器或终端上的限定，可选地服务器或终端可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
获取待检测图像；确定待检测图像中的判断区域，其中，判断区域的中心像素点的灰度值小于预设二值化阈值；基于中心像素点外周的边缘像素点，确定中心像素点为第一像素点，其中，边缘像素点的灰度值大于等于预设二值化阈值；基于第一像素点与待检测图像的第二像素点，确定待检测目标，以及待检测目标的中心位置信息，其中，第二像素点的灰度值大于等于预设二值化阈值。
在一些实施例中，基于中心像素点外周的边缘像素点，确定中心像素点为第一像素点之后，方法还包括：确定第一像素点的权重。
在一些实施例中，在确定第一像素点的权重的步骤中，方法还包括：当边缘像素点的数量等于1时，根据对应的边缘像素点确定中间权重；第一像素点的权重为中间权重。
在一些实施例中，在确定像素点中第二像素点的权重的步骤中，方法还包括：当边缘像素点的数量大于1时，确定每个对应的边缘像素点的中间权重；第一像素点的权重为所有中间权重的平均值；或者，第一像素点的权重为所有中间权重中的最大值。
在另一些实施例中，在基于第一像素点与待检测图像的第二像素点，确定待检测目标的步骤中，方法还包括：第一像素点和第二像素点基于连通域分析，确定待检测目标；确定第一像素点的权重，以及第二像素点的权重；确定待检测目标的中心位置信息。
本申请实施例提供的计算机设备，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。
在一个实施例中，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取待检测图像；确定待检测图像中的判断区域，其中，判断区域的中心像素点的灰度值小于预设二值化阈值；基于中心像素点外周的边缘像素点，确定中心像素点为第一像素点，其中，边缘像素点的灰度值大于等于预设二值化阈值；基于第一像素点与待检测图像的第二像素点，确定待检测目标，以及待检测目标的中心位置信息，其中，第二像素点的灰度值大于等于预设二值化阈值。
在一些实施例中，基于中心像素点外周的边缘像素点，确定中心像素点为第一像素点之后，方法还包括：确定第一像素点的权重。
在一些实施例中，在确定第一像素点的权重的步骤中，方法还包括：当边缘像素点的数量等于1时，根据对应的边缘像素点确定中间权重；第一像素点的权重为中间权重。
在一些实施例中，在确定像素点中第二像素点的权重的步骤中，方法还包括：当边缘像素点的数量大于1时，确定每个对应的边缘像素点的中间权重；第一像素点的权重为所有中间权重的平均值；或者，第一像素点的权重为所有中间权重中的最大值。
在另一些实施例中，在基于第一像素点与待检测图像的第二像素点，确定待检测目标的步骤中，方法还包括：第一像素点和第二像素点基于连通域分析，确定待检测目标；确定第一像素点的权重，以及第二像素点的权重；确定待检测目标的中心位置信息。
本实施例提供的计算机可读存储介质，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。
以下段落将对本申请说明书中涉及的中文术语、及其对应的英文术语进行对比罗列，以便于阅读、理解。
为了方便解释，已经结合具体的实施方式进行了上述说明。但是，上述在一些实施例中讨论不是意图穷尽或者将实施方式限定到上述公开的具体形式。根据上述的教导，可以得到多种修改和变形。上述实施方式的选择和描述是为了更好的解释原理以及实际的应用，从而使得本领域技术人员更好的使用实施方式以及适于具体使用考虑的各种不同的变形的实施方式。

Claims (10)

1.一种目标中心位置的检测方法，其特征在于，包括：
获取待检测图像；
确定所述待检测图像中的判断区域，其中，所述判断区域的中心像素点的灰度值小于预设二值化阈值；
基于所述中心像素点外周的边缘像素点，确定所述中心像素点为第一像素点，其中，所述边缘像素点的灰度值大于等于所述预设二值化阈值；
基于所述第一像素点与所述待检测图像的第二像素点，确定待检测目标，以及所述待检测目标的中心位置信息，其中，所述第二像素点的灰度值大于等于所述预设二值化阈值。
2.根据权利要求1所述的目标中心位置的检测方法，其特征在于，所述基于所述中心像素点外周的边缘像素点，确定所述中心像素点为第一像素点之后，所述方法还包括：
确定所述第一像素点的权重。
3.根据权利要求2所述的目标中心位置的检测方法，其特征在于，在确定所述第一像素点的权重的步骤中，所述方法还包括：
当边缘像素点的数量等于1时，根据对应的边缘像素点确定中间权重；
所述第一像素点的权重为所述中间权重。
4.根据权利要求1所述的目标中心位置的检测方法，其特征在于，在确定所述像素点中第二像素点的权重的步骤中，所述方法还包括：
当边缘像素点的数量大于1时，确定每个对应的边缘像素点的中间权重；
所述第一像素点的权重为所有所述中间权重的平均值；或者，
所述第一像素点的权重为所有所述中间权重中的最大值。
5.根据权利要求3或4所述的目标中心位置的检测方法，其特征在于，所述中间权重按照以下公式计算获得：
Figure FDA0003691990060000011
式中，ωo为中间权重，T为预设二值化阈值，do为边缘像素点的灰度值，D为第一像素点的灰度值。
6.根据权利要求1所述的目标中心位置的检测方法，其特征在于，在基于所述第一像素点与所述待检测图像的第二像素点，确定待检测目标的步骤中，所述方法还包括：
所述第一像素点和所述第二像素点基于连通域分析，确定待检测目标。
7.根据权利要求1所述的目标中心位置的检测方法，其特征在于，在基于所述第一像素点与所述待检测图像的第二像素点，确定待检测目标，以及所述待检测目标的中心位置信息中，所述方法还包括：
确定所述第一像素点的权重，以及所述第二像素点的权重；
其中，所述待检测目标的中心位置信息按照以下公式计算获得：
Figure FDA0003691990060000021
式中，xi为待检测目标所在区域内像素点的行坐标，yi为待检测目标所在区域内像素点的列坐标，M为待检测目标所在区域内像素点的数量，即所述第一像素点的数量与所述第二像素点的数量之和，ωi为待检测目标所在区域内像素点的权重，X为待检测目标的中心位置信息的行坐标，Y为待检测目标的中心位置信息的列坐标。
8.一种目标中心位置的检测装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取待检测图像；
分析模块，用于确定所述待检测图像中的判断区域，其中，所述判断区域的中心像素点的灰度值小于预设二值化阈值；
所述分析模块，还用于基于所述中心像素点外周的边缘像素点，确定所述中心像素点为第一像素点，其中，所述边缘像素点的灰度值大于等于所述预设二值化阈值；
检测模块，用于基于所述第一像素点与所述待检测图像的第二像素点，确定待检测目标，以及所述待检测目标的中心位置信息，其中，所述第二像素点的灰度值大于等于所述预设二值化阈值。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1-7中任一项所述的目标中心位置的检测方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1-7中任一项所述的目标中心位置的检测方法的步骤。
CN202210667118.4A 2022-06-13 2022-06-13 目标中心位置的检测方法、装置、计算机设备及存储介质 Pending CN114926455A (zh)

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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116309782A (zh) * 2023-05-18 2023-06-23 天津伍嘉联创科技发展股份有限公司 一种基于逆向特征的图像角度检测方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR19980072846A (ko) * 1997-03-08 1998-11-05 김광호 적응적 엣지보존 저역통과필터의 필터링 방법 및 그에 따른 저역통과필터
CN101846513A (zh) * 2010-06-17 2010-09-29 中国人民解放军信息工程大学 标志图像识别及中心坐标提取方法
WO2020244071A1 (zh) * 2019-06-06 2020-12-10 平安科技（深圳）有限公司 基于神经网络的手势识别方法、装置、存储介质及设备
CN114092358A (zh) * 2021-11-29 2022-02-25 上海航天电子通讯设备研究所 一种图像识别***和方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR19980072846A (ko) * 1997-03-08 1998-11-05 김광호 적응적 엣지보존 저역통과필터의 필터링 방법 및 그에 따른 저역통과필터
CN101846513A (zh) * 2010-06-17 2010-09-29 中国人民解放军信息工程大学 标志图像识别及中心坐标提取方法
WO2020244071A1 (zh) * 2019-06-06 2020-12-10 平安科技（深圳）有限公司 基于神经网络的手势识别方法、装置、存储介质及设备
CN114092358A (zh) * 2021-11-29 2022-02-25 上海航天电子通讯设备研究所 一种图像识别***和方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
王卫文等: "基于灰度导数加权的椭圆高精度提取算法", 半导体光电, vol. 36, no. 2, 30 April 2015 (2015-04-30) *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116309782A (zh) * 2023-05-18 2023-06-23 天津伍嘉联创科技发展股份有限公司 一种基于逆向特征的图像角度检测方法
CN116309782B (zh) * 2023-05-18 2023-08-18 天津伍嘉联创科技发展股份有限公司 一种基于逆向特征的图像角度检测方法

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