本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種圖像中球體定位方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

圓球作為一種各向?qū)ΨQ的物體，它在平面圖像中的投影成像同樣是具有各向?qū)ΨQ幾何性質(zhì)的圖形，基于球體的這一特征，在越來越多的應(yīng)用中，比如無人機(jī)定位，都利用球體在圖像中進(jìn)行定位。

現(xiàn)有技術(shù)中，在圖像中識別圓形的算法中使用較多的是霍夫圓變換，它是通過在極坐標(biāo)系下的參數(shù)空間中的“投票”原則，來決策一個(gè)像素點(diǎn)是否位于一個(gè)圓上，最終選取投票值最高的像素點(diǎn)為圓心所在的點(diǎn)。但該方法存在如下弊端：該方法是在未知圓半徑的情況下，需要遍歷圖像中的像素點(diǎn)來獲取一個(gè)關(guān)于圓心的點(diǎn)坐標(biāo)和半徑大小的投票圖，因此要進(jìn)行大量的像素點(diǎn)運(yùn)算，運(yùn)算量大，會耗費(fèi)內(nèi)存資源。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是提供一種圖像中球體定位方法及系統(tǒng)，與現(xiàn)有方法相比可降低運(yùn)算量，減少內(nèi)存消耗。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

一種圖像中球體定位方法，包括：

在對拍攝的圖像進(jìn)行預(yù)處理獲得的二值化圖像中，提取連通域的輪廓，獲得輪廓集合；

遍歷所述輪廓集合，排除其中輪廓周長小于第一預(yù)設(shè)值的輪廓；

遍歷剩余輪廓，排除其中不滿足第一預(yù)設(shè)條件的輪廓，所述第一預(yù)設(shè)條件為輪廓的最小外接矩形的對角線與一邊夾角的正切值和余切值均在第一預(yù)設(shè)范圍內(nèi)，所述第一預(yù)設(shè)范圍為以1為基值的偏差范圍；

遍歷剩余輪廓，排除其中不滿足第二預(yù)設(shè)條件的輪廓，所述第二預(yù)設(shè)條件為輪廓的最小外包圓中心點(diǎn)與最小外接矩形中心點(diǎn)的歐幾里德距離在第二預(yù)設(shè)范圍內(nèi)；

遍歷剩余輪廓，求取剩余各輪廓的擬合橢圓，根據(jù)擬合橢圓的離心率篩選出表征球體在圖像中對應(yīng)圓的輪廓，根據(jù)篩選出的輪廓在圖像中定位出球體。

可選地，所述第一預(yù)設(shè)值為c0，c0＝2πr+δ，其中，r表示場景圖像中可識別的最小圓的半徑，δ表示誤差值。

可選地，所述輪廓的最小外接矩形為沿圖像水平方向的最小外接矩形。

可選地，所述根據(jù)擬合橢圓的離心率篩選出表征球體在圖像中對應(yīng)圓的輪廓，包括：

篩選出擬合橢圓的離心率大于第二預(yù)設(shè)值的輪廓，作為表征球體在圖像中對應(yīng)圓的輪廓。

可選地，對拍攝的圖像進(jìn)行預(yù)處理包括：

將拍攝的圖像的顏色空間從rgb顏色模式轉(zhuǎn)換到hsv顏色模式，獲得s通道圖像，場景中設(shè)置的球體顏色為與白色對比明顯的純色；

對獲得的圖像進(jìn)行二值化處理，獲得球體區(qū)域與背景區(qū)域區(qū)分出的二值化圖像。

可選地，在所述對獲得的圖像進(jìn)行二值化處理之后還包括：

對二值化處理后的圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)開運(yùn)算處理。

一種圖像中球體定位系統(tǒng)，包括：

輪廓提取模塊，用于在對拍攝的圖像進(jìn)行預(yù)處理獲得的二值化圖像中，提取連通域的輪廓，獲得輪廓集合；

第一輪廓篩選模塊，用于遍歷所述輪廓集合，排除其中輪廓周長小于第一預(yù)設(shè)值的輪廓；

第二輪廓篩選模塊，用于遍歷剩余輪廓，排除其中不滿足第一預(yù)設(shè)條件的輪廓，所述第一預(yù)設(shè)條件為輪廓的最小外接矩形的對角線與一邊夾角的正切值和余切值均在第一預(yù)設(shè)范圍內(nèi)，所述第一預(yù)設(shè)范圍為以1為基值的偏差范圍；

第三輪廓篩選模塊，用于遍歷剩余輪廓，排除其中不滿足第二預(yù)設(shè)條件的輪廓，所述第二預(yù)設(shè)條件為輪廓的最小外包圓中心點(diǎn)與最小外接矩形中心點(diǎn)的歐幾里德距離在第二預(yù)設(shè)范圍內(nèi)；

定位模塊，用于遍歷剩余輪廓，求取剩余各輪廓的擬合橢圓，根據(jù)擬合橢圓的離心率篩選出表征球體在圖像中對應(yīng)圓的輪廓，根據(jù)篩選出的輪廓在圖像中定位出球體。

由上述技術(shù)方案可知，本發(fā)明所提供的圖像中球體定位方法及系統(tǒng)，對拍攝的圖像進(jìn)行預(yù)處理，獲得二值化圖像，在獲得的二值化圖像中提取連通域的輪廓，獲得待篩選的輪廓集合；遍歷輪廓集合，基于圓的幾何特征過濾掉其中不滿足要求的非圓輪廓；最后，通過求取剩余各輪廓的擬合橢圓，根據(jù)輪廓擬合橢圓的離心率篩選出表征球體在圖像中對應(yīng)圓的輪廓，進(jìn)而根據(jù)篩選出的輪廓在圖像中定位出球體。

本發(fā)明圖像中球體定位方法及系統(tǒng)，通過在預(yù)處理得到的二值化圖像中提取獲得輪廓，首先利用圓的幾何特征，將其中的非圓輪廓排除，這樣在后續(xù)對輪廓進(jìn)行擬合橢圓的運(yùn)算中，可以避免對非圓輪廓等無關(guān)輪廓的擬合橢圓運(yùn)算，從而降低了運(yùn)算量，降低運(yùn)算開銷。因此本發(fā)明圖像中球體定位方法及系統(tǒng)，可降低運(yùn)算量，減少內(nèi)存消耗。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種圖像中球體定位方法的流程圖；

圖2為本發(fā)明實(shí)施例中輪廓的最小外接矩形的示意圖；

圖3為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種圖像中球體定位系統(tǒng)的示意圖。

具體實(shí)施方式

為了使本技術(shù)領(lǐng)域的人員更好地理解本發(fā)明中的技術(shù)方案，下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。基于本發(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都應(yīng)當(dāng)屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

請參考圖1，本發(fā)明實(shí)施例提供的一種圖像中球體定位方法，包括步驟：

s10：在對拍攝的圖像進(jìn)行預(yù)處理獲得的二值化圖像中，提取連通域的輪廓，獲得輪廓集合。

本實(shí)施例方法中，對拍攝到的場景圖像首先進(jìn)行預(yù)處理，得到使球體區(qū)域與背景區(qū)域區(qū)分出的二值化圖像。

優(yōu)選的，本實(shí)施例方法中，在場景中設(shè)置的球體為顏色與白色對比明顯的純色球體，作為待識別球體，作為標(biāo)識物，這樣球體顏色具有較高飽和度，在后續(xù)對圖像預(yù)處理后能夠使球體與背景明顯區(qū)分出，有助于對球體的定位。

其中，對拍攝到的場景圖像進(jìn)行預(yù)處理，具體包括：

s100：將拍攝的圖像的顏色空間從rgb顏色模式轉(zhuǎn)換到hsv顏色模式，獲得s通道圖像，場景中設(shè)置的球體顏色為與白色對比明顯的純色。

選擇作為標(biāo)識物的球體的顏色為與白色對比明顯的純色，使球體顏色具有較高飽和度，在將拍攝的場景圖像的顏色空間轉(zhuǎn)換到hsv顏色模式，在提取的s通道圖像中球體與背景區(qū)域能夠?qū)Ρ让黠@，在對s通道圖像進(jìn)行二值化處理后，在二值化圖像中球體區(qū)域與背景區(qū)域能夠明顯區(qū)分出，使得能更加準(zhǔn)確地提取球體圖像的圓形輪廓。

rgb顏色模式中是以紅、綠、藍(lán)三原色譜描述顏色，一種顏色是由紅(r)、綠(g)、藍(lán)(b)三個(gè)顏色通道成分的疊加。在hsv顏色模型中，以色調(diào)(h)、飽和度(s)和明度(v)描述顏色。其中，飽和度s表示顏色接近光譜色的程度。一種顏色可以看成是某種光譜色與白色混合的結(jié)果。其中光譜色所占的比例越大，顏色接近光譜色的程度就越高，顏色飽和度也就越高，顏色越飽和。

s101：對獲得的圖像進(jìn)行二值化處理，獲得球體區(qū)域與背景區(qū)域區(qū)分出的二值化圖像。

在對獲得的s通道圖像進(jìn)行二值化處理時(shí)，可相應(yīng)設(shè)定閾值。例如，在二值化處理過程中，當(dāng)像素點(diǎn)灰度高于閾值時(shí)，則該像素點(diǎn)的值置為255，否則該像素點(diǎn)的值置為0。通過二值化處理可以使圖像中對應(yīng)球體的圓形區(qū)域與背景區(qū)域區(qū)分出。

優(yōu)選的，本實(shí)施例方法中，在對獲得的圖像進(jìn)行二值化處理后，對圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)開運(yùn)算處理。

形態(tài)學(xué)運(yùn)算是針對二值圖象依據(jù)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)(mathematicalmorphology)的集合論方法進(jìn)行的圖像處理方法。形態(tài)學(xué)開運(yùn)算是指對圖像先腐蝕后膨脹的處理過程，腐蝕是一種消除邊界點(diǎn)，使邊界向內(nèi)部收縮的過程。可以用來消除小且無意義的物體；膨脹是將與物體接觸的所有背景點(diǎn)合并到該物體中，使邊界向外部擴(kuò)張的過程。可以用來填補(bǔ)物體中的空洞。

本實(shí)施例方法中通過對二值化處理后的圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)開運(yùn)算處理，可以消除圖像中小物體、在纖細(xì)點(diǎn)處分離物體，平滑較大物體的邊界同時(shí)并不明顯改變其面積。

對上述處理后得到的圖像，在圖像中提取連通域的輪廓，獲得由一系列輪廓組成的輪廓集合。

本實(shí)施例方法中，首先利用圓的幾何特征，將提取的輪廓集合中周長不滿足要求的輪廓，以及非圓輪廓過濾掉。具體的篩選過程至少包括以下幾個(gè)步驟，包括：

s11：遍歷所述輪廓集合，排除其中輪廓周長小于第一預(yù)設(shè)值的輪廓。

通過本步驟首先將提取的輪廓中簡單細(xì)小的干擾輪廓排除。

這里，輪廓周長指描述輪廓的像素點(diǎn)的數(shù)目。通過該步驟，將輪廓集合中周長小于預(yù)設(shè)值α的輪廓排除。

第一預(yù)設(shè)值α的最大取值與場景圖像中可識別的最小圓的半徑有關(guān)。設(shè)場景圖像中可識別的最小圓的半徑為r，一個(gè)輪廓的周長為c0，c0＝2πr+δ，δ為誤差。在實(shí)際應(yīng)用中受噪聲影響，生成的圓形輪廓并不能完美擬合一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)圓而是一個(gè)橢圓，本方法中經(jīng)實(shí)驗(yàn)得出δ≈-r。設(shè)定α≈c0-r＝(2π-1)r，當(dāng)滿足α≈c0-r＝(2π-1)r時(shí)，可以有效排除簡單細(xì)小的干擾輪廓。但對于圖像中周長大于預(yù)設(shè)值的非圓輪廓，通過該步驟不能過濾掉。

s12：遍歷剩余輪廓，排除其中不滿足第一預(yù)設(shè)條件的輪廓，所述第一預(yù)設(shè)條件為輪廓的最小外接矩形的對角線與一邊夾角的正切值和余切值均在第一預(yù)設(shè)范圍內(nèi)，所述第一預(yù)設(shè)范圍為以1為基值的偏差范圍。

在拍攝場景不是極度的光照不均勻的情況下，球體在圖像中的投影成像保持為圓，會保持各向?qū)ΨQ性，因此在本步驟中利用圓的幾何特征對提取輪廓進(jìn)行篩選，將其中的非圓輪廓等無關(guān)輪廓過濾掉。

對于圖像中存在的非圓輪廓，主要分為以下幾種：1扁長封閉；2復(fù)雜細(xì)小，周長超過預(yù)設(shè)值α；3棱角分明。

本步驟中首先求取輪廓的最小外接矩形，利用圓的最小外接矩形的幾何特征，將輪廓集合中扁長封閉的輪廓排除。

設(shè)輪廓的最小外接矩形的長為w，寬為h，可參考圖2。在理想情況下，若輪廓為標(biāo)準(zhǔn)圓，其最小外接矩形為一個(gè)正方形。即滿足w＝h，但由于球體投影到圖像中的圓形會出現(xiàn)小程度的畸變，多數(shù)情況下不是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)圓，而是一個(gè)離心率接近1的橢圓。相應(yīng)對于輪廓的最小外接矩形，其對角線與一邊的夾角θ的正切值tanθ和余切值cotθ，若輪廓是標(biāo)準(zhǔn)圓，夾角θ的正切值tanθ和余切值cotθ均為1。

設(shè)定第一預(yù)設(shè)范圍為以1為基值的偏差范圍。求取各輪廓最小外接矩形的對角線與一邊夾角θ的正切值tanθ和余切值cotθ，當(dāng)夾角θ的正切值tanθ超出第一預(yù)設(shè)范圍，或者夾角θ的余切值cotθ超出第一預(yù)設(shè)范圍時(shí)，第一預(yù)設(shè)范圍可設(shè)置為[1,γ]，表明該輪廓為扁長封閉的輪廓，則將該輪廓排除。示例性的第一預(yù)設(shè)范圍可設(shè)置為[1,1.5]。因此，通過本步驟可以將受噪聲影響或投影誤差發(fā)生畸變較大以及扁長封閉的輪廓過濾掉。

具體的，本實(shí)施例方法中，求取各輪廓的最小外接矩形，其中求取的最小外接矩形為輪廓的沿圖像水平方向的最小外接矩形，即該最小外接矩形的邊分別與圖像坐標(biāo)軸x軸、y軸平行。

參考圖2所示。求取輪廓沿水平方向的最小外接矩形的方法具體為，遍歷輪廓的像素點(diǎn)，找出該輪廓中沿坐標(biāo)軸方向的四個(gè)極值點(diǎn)，即計(jì)算該輪廓中橫坐標(biāo)距離y軸最近和最遠(yuǎn)的兩個(gè)像素點(diǎn)(x1，y1)、(x2，y2)，以及縱坐標(biāo)距離x軸最遠(yuǎn)和最近的兩個(gè)像素點(diǎn)(x3，y3)和(x4，y4)，以極值點(diǎn)對應(yīng)的與坐標(biāo)軸平行的輪廓外切線構(gòu)造外接矩形，得到輪廓沿圖像水平方向的最小外接矩形。理論上這兩對點(diǎn)y1＝y(tǒng)2，x3＝x4。根據(jù)這兩對點(diǎn)的信息，由|x2-x1|和|y3-y4|可以求出最小外接矩形的長度和寬度，矩形左上角像素點(diǎn)的坐標(biāo)為(x1，y4).根據(jù)這三個(gè)信息就可以確定水平最小外接矩形的位置和大小。

本實(shí)施例方法中，求取輪廓在圖像水平方向上的最小外接矩形，一方面，與計(jì)算全局最優(yōu)解的最小外接矩形的方法相比，可減少計(jì)算運(yùn)算量；另一方面，圓形是各向?qū)ΨQ的，具有旋轉(zhuǎn)不變性，無論圓怎么旋轉(zhuǎn)，或者求任何傾斜角度的最小外接矩形其邊長理論上都是相等的，理論上圓的最小外接矩形是正方形，求出的水平最小外接矩形就是最優(yōu)解。而大部分非圓輪廓不具有這個(gè)性質(zhì)(比如正方形的水平最小外接矩形，與正方形的傾斜角度有關(guān))，求水平最小外接矩形可以有效的為后續(xù)處理提供去除一些不具有旋轉(zhuǎn)不變性質(zhì)的非圓輪廓的信息。

本實(shí)施例中，求取最小外接矩形可采用圖形處理軟件opencv軟件中的算法進(jìn)行運(yùn)算。

s13：遍歷剩余輪廓，排除其中不滿足第二預(yù)設(shè)條件的輪廓，所述第二預(yù)設(shè)條件為輪廓的最小外包圓中心點(diǎn)與最小外接矩形中心點(diǎn)的歐幾里德距離在第二預(yù)設(shè)范圍內(nèi)。

設(shè)最小外包圓的半徑為r1，對于標(biāo)準(zhǔn)圓的輪廓，其最小外包圓與其本身相差無幾，存在最小外包圓內(nèi)接于最小外接矩形且同心的幾何關(guān)系。

而對于棱角分明的圖形，例如，三角形輪廓等單向?qū)ΨQ的幾何圖形，由于各邊對計(jì)算最小外接矩形和最小外包圓的貢獻(xiàn)不相等且存在較大差異，不會出現(xiàn)最小外接矩形和最小外包圓同心的幾何關(guān)系；對于正方形，其輪廓的最小外接矩形與本身相差無幾，與其最小外包圓存在同心的關(guān)系，但前者內(nèi)接于后者。

因此本實(shí)施例方法利用圓輪廓最小外包圓與最小外接矩形的幾何關(guān)系，滿足2r1＝max(w，h)，即最小外接矩形的中心點(diǎn)pr和最小外包圓的中心點(diǎn)pc的歐幾里德距離小于預(yù)設(shè)誤差值，將此作為過濾條件來排除寬正、棱角分明的輪廓。

另外在實(shí)際應(yīng)用中，為消除投影誤差和噪聲引起的畸變，最小外包圓的直徑應(yīng)稍大于最小外接矩形的邊長。

本實(shí)施例中，求取最小外包圓可采用圖形處理軟件opencv軟件中的算法進(jìn)行運(yùn)算。

s14：遍歷剩余輪廓，求取剩余各輪廓的擬合橢圓，根據(jù)擬合橢圓的離心率篩選出表征球體在圖像中對應(yīng)圓的輪廓，根據(jù)篩選出的輪廓在圖像中定位出球體。

通過以上各步驟，將其中扁長封閉、棱角分明的非圓輪廓過濾掉，這樣可以避免本步驟中對這些非圓輪廓的擬合橢圓運(yùn)算，從而降低運(yùn)算量。

本步驟中，遍歷輪廓集合，求取剩余各輪廓的擬合橢圓，具體可采用最小二乘法擬合得到各輪廓的橢圓。

根據(jù)以下計(jì)算公式計(jì)算各橢圓的離心率：

設(shè)計(jì)過濾條件，理論上當(dāng)一條圓錐曲線的離心率e＝0時(shí)，該曲線為圓；當(dāng)e>0時(shí)，描述的曲線為橢圓。但在實(shí)際應(yīng)用中因?yàn)槭茉肼暫屯队罢`差的影響。圓形輪廓由最小二乘法獲得的擬合橢圓的離心率不等于0，而是會稍大于0。

因此可相應(yīng)設(shè)置篩選條件為擬合橢圓的離心率大于第二預(yù)設(shè)值，表示為e>β?？傻玫郊s束條件實(shí)際使用時(shí)，系數(shù)應(yīng)為一個(gè)確定的常數(shù)，具體根據(jù)使用場景的光照環(huán)境來調(diào)節(jié)。

至此，復(fù)雜細(xì)小大小超過α的輪廓被過濾。最終剩下的輪廓即為表征圓的輪廓，作為表征球體在圖像中對應(yīng)的圓。

最后，輸出識別成功的圓，以及圓心坐標(biāo)、半徑等信息，從而在圖像中定位出球體。

本實(shí)施例中，對輪廓擬合橢圓的運(yùn)算以及圓心定位等可直接采用圖形處理軟件opencv軟件中的算法進(jìn)行運(yùn)算。

本實(shí)施例圖像中球體定位方法，利用圓各向?qū)ΨQ的幾何特性，利用圓最小外接矩形及最小外包圓之間的幾何關(guān)系，作為篩選圓形輪廓的思想，從中過濾掉非圓輪廓，最終篩選出對應(yīng)球體的圓輪廓。本實(shí)施例方法也可應(yīng)用于對圖像中圓形標(biāo)識物的識別和定位，提供了一種新型的在圖像中識別圓的方法。

本實(shí)施例方法相比于現(xiàn)有霍夫圓變換識別圓形的方法，利用了標(biāo)識物的顏色特征在hsv空間中的特性，以及利用標(biāo)識物的幾何特性巧妙的根據(jù)其最小外包圓和最小外接矩形之間的幾何關(guān)系，避免了在決策過程進(jìn)行大量的像素點(diǎn)運(yùn)算，同時(shí)利用了最小外接矩形的幾何特性作為約束條件對干擾進(jìn)行過濾。在光照不足和光照充足的情況下，都能有效的識別出。而現(xiàn)有方法中的霍夫變換方法，需要通過一個(gè)三維累加器來通過遍歷圖像中的像素點(diǎn)來獲取一個(gè)關(guān)于圓心的點(diǎn)坐標(biāo)和半徑大小的投票圖。綜合以上所述和實(shí)際測試效果，本發(fā)明方法不僅速度優(yōu)于傳統(tǒng)算法，更具有算法復(fù)雜度小，精準(zhǔn)度高，能應(yīng)對不同光照環(huán)境的優(yōu)勢。

本發(fā)明圖像中球體定位方法，將球體設(shè)置在場景中作為定位標(biāo)識物，可應(yīng)用于無人機(jī)巡視定位，具體可應(yīng)用于無人機(jī)在輸電塔巡線任務(wù)中輔助定位標(biāo)識物。

相應(yīng)的，請參考圖3，本發(fā)明實(shí)施例還提供一種圖像中球體定位系統(tǒng)，包括：

輪廓提取模塊20，用于在對拍攝的圖像進(jìn)行預(yù)處理獲得的二值化圖像中，提取連通域的輪廓，獲得輪廓集合；

第一輪廓篩選模塊21，用于遍歷所述輪廓集合，排除其中輪廓周長小于第一預(yù)設(shè)值的輪廓；

第二輪廓篩選模塊22，用于遍歷剩余輪廓，排除其中不滿足第一預(yù)設(shè)條件的輪廓，所述第一預(yù)設(shè)條件為輪廓的最小外接矩形的對角線與一邊夾角的正切值和余切值均在第一預(yù)設(shè)范圍內(nèi)，所述第一預(yù)設(shè)范圍為以1為基值的偏差范圍；

第三輪廓篩選模塊23，用于遍歷剩余輪廓，排除其中不滿足第二預(yù)設(shè)條件的輪廓，所述第二預(yù)設(shè)條件為輪廓的最小外包圓中心點(diǎn)與最小外接矩形中心點(diǎn)的歐幾里德距離在第二預(yù)設(shè)范圍內(nèi)；

定位模塊24，用于遍歷剩余輪廓，求取剩余各輪廓的擬合橢圓，根據(jù)擬合橢圓的離心率篩選出表征球體在圖像中對應(yīng)圓的輪廓，根據(jù)篩選出的輪廓在圖像中定位出球體。

本實(shí)施例圖像中球體定位系統(tǒng)，對拍攝的圖像進(jìn)行預(yù)處理，獲得二值化圖像，在獲得的二值化圖像中提取連通域的輪廓，獲得待篩選的輪廓集合；遍歷輪廓集合，基于圓的幾何特征過濾掉其中不滿足要求的非圓輪廓；最后，通過求取剩余各輪廓的擬合橢圓，根據(jù)輪廓擬合橢圓的離心率篩選出表征球體在圖像中對應(yīng)圓的輪廓，進(jìn)而根據(jù)篩選出的輪廓在圖像中定位出球體。

本實(shí)施例圖像中球體定位系統(tǒng)，通過在預(yù)處理得到的二值化圖像中提取獲得輪廓，首先利用圓的幾何特征，將其中的非圓輪廓排除，這樣在后續(xù)對輪廓進(jìn)行擬合橢圓的運(yùn)算中，可以避免對非圓輪廓等無關(guān)輪廓的擬合橢圓運(yùn)算，從而降低了運(yùn)算量，降低運(yùn)算開銷。因此本發(fā)明圖像中球體定位系統(tǒng)，可降低運(yùn)算量，減少內(nèi)存消耗。

以上對本發(fā)明所提供的一種圖像中球體定位方法及系統(tǒng)進(jìn)行了詳細(xì)介紹。本文中應(yīng)用了具體個(gè)例對本發(fā)明的原理及實(shí)施方式進(jìn)行了闡述，以上實(shí)施例的說明只是用于幫助理解本發(fā)明的方法及其核心思想。應(yīng)當(dāng)指出，對于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以對本發(fā)明進(jìn)行若干改進(jìn)和修飾，這些改進(jìn)和修飾也落入本發(fā)明權(quán)利要求的保護(hù)范圍內(nèi)。