的解決了嵌入式平臺(tái)處理速度緩慢、內(nèi)存資源有限時(shí)對(duì)七巧板游戲的局限性冋題。
【附圖說明】
[0040]圖1為本發(fā)明一種基于輪廓和顏色的七巧板識(shí)別方法的流程框圖。
【具體實(shí)施方式】
[0041]下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步闡述。
[0042]如圖1所示，一種基于輪廓和顏色的七巧板識(shí)別方法包括以下步驟:S1、通過攝像頭獲取七巧板的彩色圖像；S2、對(duì)步驟SI中的彩色圖像進(jìn)行預(yù)處理；S3、對(duì)步驟SI中的彩色圖像進(jìn)行輪廓檢測(cè)；S4、對(duì)步驟S3中的輪廓信息進(jìn)行顏色檢測(cè)；S5、形狀識(shí)別。
[0043]S2、對(duì)步驟SI中的彩色圖像進(jìn)行預(yù)處理具體包括以下步驟:S21、對(duì)輸入的彩色圖像進(jìn)行光照預(yù)處理，通常采用白平衡的方法，為后續(xù)的顏色識(shí)別做準(zhǔn)備；S22、對(duì)彩色圖像進(jìn)行灰度變換，得到灰度圖像；S23、對(duì)步驟S22得到的灰度圖像采用中值濾波進(jìn)行降噪處理，減少噪點(diǎn)對(duì)后續(xù)的影響；S24、對(duì)步驟S23中降噪處理后的灰度圖像進(jìn)行高斯平滑處理，為后續(xù)的Canny邊緣檢測(cè)減少斷點(diǎn)。
[0044]S3、對(duì)步驟SI中的彩色圖像進(jìn)行輪廓檢測(cè)具體包括以下步驟:S31、對(duì)步驟S2中高斯平滑處理后的灰度圖像采用Canny梯度算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)，得到初步的輪廓形狀；S32、對(duì)邊緣檢測(cè)后的圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)腐蝕和膨脹處理；S33、對(duì)步驟S32處理后的圖像采用Teh-Chin鏈逼近算法進(jìn)行輪廓檢測(cè)，得到圖像中的輪廓信息；S34、對(duì)S33中的輪廓進(jìn)行篩選；S35、采用Douglas-Peucker算法對(duì)篩選后的輪廓信息進(jìn)行擬合，并得到頂點(diǎn)信息；S36、根據(jù)頂點(diǎn)信息計(jì)算中心點(diǎn)信息。
[0045]S4、對(duì)步驟S3中的輪廓信息進(jìn)行顏色檢測(cè)具體包括以下步驟:S41、將步驟S2中光照預(yù)處理的彩色圖像轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間中；因?yàn)镠SV的表示方法對(duì)光照更具魯棒性，更適合用于圖像處理領(lǐng)域，而RGB模式通常用于圖像顯示領(lǐng)域，S42、采用步驟S3中的輪廓信息在HSV顏色空間中獲取ROI區(qū)域；只針對(duì)某一個(gè)區(qū)域做顏色檢測(cè)可以減少更多的干擾信息，S43、對(duì)步驟S42中的ROI區(qū)域做HSV分量的直方圖統(tǒng)計(jì)，確定當(dāng)前ROI區(qū)域的顏色。
[0046]S5、形狀識(shí)別具體包括以下步驟:S51、計(jì)算每個(gè)ROI區(qū)域的方向，并舍棄方向錯(cuò)誤的ROI區(qū)域；S52、計(jì)算ROI區(qū)域之間的頂點(diǎn)連接信息及中心位置信息；S53、將步驟S52中的頂點(diǎn)連接信息及中心位置信息與預(yù)先設(shè)定的頂點(diǎn)連接信息及中心位置信息進(jìn)行匹配，得到識(shí)別結(jié)果。
[0047]以上【具體實(shí)施方式】對(duì)本發(fā)明的實(shí)質(zhì)進(jìn)行詳細(xì)說明，但并不能對(duì)本發(fā)明的保護(hù)范圍進(jìn)行限制，顯而易見地，在本發(fā)明的啟示下，本技術(shù)領(lǐng)域普通技術(shù)人員還可以進(jìn)行許多改進(jìn)和修飾，需要注意的是，這些改進(jìn)和修飾都落在本發(fā)明的權(quán)利要求保護(hù)范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種基于輪廓和顏色的七巧板識(shí)別方法，其特征在于，它包括以下步驟: 51、通過攝像頭獲取七巧板的彩色圖像； 52、對(duì)步驟SI中的彩色圖像進(jìn)行預(yù)處理； 所述步驟S2具體包括以下步驟: 521、對(duì)輸入的彩色圖像進(jìn)行光照預(yù)處理； 522、對(duì)彩色圖像進(jìn)行灰度變換，得到灰度圖像； 523、對(duì)步驟S22得到的灰度圖像進(jìn)行降噪處理； 524、對(duì)步驟S23中降噪處理后的灰度圖像進(jìn)行高斯平滑處理； 53、對(duì)步驟SI中的彩色圖像進(jìn)行輪廓檢測(cè)； 所述步驟S3具體包括以下步驟: 531、對(duì)步驟S2中高斯平滑處理后的灰度圖像采用Canny梯度算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)，得到初步的輪廓形狀； 532、對(duì)邊緣檢測(cè)后的圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)腐蝕和膨脹處理； 533、對(duì)步驟S32處理后的圖像采用Teh-Chin鏈逼近算法進(jìn)行輪廓檢測(cè)，得到圖像中的輪廓信息； 534、對(duì)步驟S33中的輪廓信息進(jìn)行篩選； 535、采用Douglas-Peucker算法對(duì)篩選后的輪廓信息進(jìn)行擬合，形成標(biāo)準(zhǔn)的幾何圖像，并對(duì)擬合后的幾何圖像檢測(cè)其頂點(diǎn)，得到頂點(diǎn)信息； 536、利用步驟S35中的頂點(diǎn)信息計(jì)算每個(gè)幾何圖像的中心信息； 54、對(duì)步驟S3中的輪廓信息進(jìn)行顏色檢測(cè)； 所述步驟S4具體包括以下步驟: 541、將步驟S2中光照預(yù)處理的彩色圖像轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間中； 542、采用步驟S3中的輪廓信息在HSV顏色空間中獲取ROI區(qū)域； 543、對(duì)步驟S42中的ROI區(qū)域做HSV分量的直方圖統(tǒng)計(jì)，確定當(dāng)前ROI區(qū)域的顏色； 55、形狀識(shí)別； 所述步驟S5具體包括以下步驟: 551、計(jì)算每個(gè)ROI區(qū)域的方向，并舍棄方向錯(cuò)誤的ROI區(qū)域； 552、計(jì)算ROI區(qū)域之間的頂點(diǎn)連接信息及中心位置信息； 553、將步驟S52中的頂點(diǎn)連接信息及中心位置信息與預(yù)先設(shè)定的頂點(diǎn)連接信息及中心位置信息進(jìn)行匹配，得到識(shí)別結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于輪廓和顏色的七巧板識(shí)別方法，其特征在于所述步驟S21中通過白平衡的方式對(duì)輸入的彩色圖像進(jìn)行光照預(yù)處理。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于輪廓和顏色的七巧板識(shí)別方法，其特征在于所述步驟S23中通過中值濾波的方式對(duì)灰度圖像進(jìn)行降噪處理。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于輪廓和顏色的七巧板識(shí)別方法，其特征在于所述幾何圖像包括三角形或四邊形。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于輪廓和顏色的七巧板識(shí)別方法，其特征在于:所述步驟I至步驟5的執(zhí)行順序?yàn)橐来螆?zhí)行。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于輪廓和顏色的七巧板識(shí)別方法，它包括以下步驟：S1、通過攝像頭獲取七巧板的彩色圖像；S2、對(duì)步驟S1中的彩色圖像進(jìn)行預(yù)處理；S3、對(duì)步驟S1中的彩色圖像進(jìn)行輪廓檢測(cè)；S4、對(duì)步驟S3中的輪廓信息進(jìn)行顏色檢測(cè)；S5、形狀識(shí)別；本發(fā)明的有益效果為：本發(fā)明適用于任何電子設(shè)備和人機(jī)交互等平臺(tái)，通過先進(jìn)的計(jì)算機(jī)算法巧妙地將傳統(tǒng)游戲中的實(shí)體玩具和電子設(shè)備結(jié)合在一起，實(shí)現(xiàn)將現(xiàn)實(shí)世界和虛擬技術(shù)結(jié)合在一起的游戲，并有效的解決了嵌入式平臺(tái)處理速度緩慢、內(nèi)存資源有限時(shí)對(duì)七巧板游戲的局限性問題。
【IPC分類】G06T7-40, G06T7-00
【公開號(hào)】CN104680519
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510063812
【發(fā)明人】伍強(qiáng), 周玉鳳
【申請(qǐng)人】四川長(zhǎng)虹電器股份有限公司
【公開日】2015年6月3日
【申請(qǐng)日】2015年2月6日...