與背景圖像的交界點。通過分割點可從指定圖像區(qū)域中識別出矩形物體圖像的輪廓。
[0140]在步驟S73中，根據(jù)分割點確定矩形物體圖像的邊界。
[0141]例如，圖8是根據(jù)一示例性實施例示出的在外邊界和預(yù)設(shè)內(nèi)邊界之間劃分矩形區(qū)域的示意圖。如圖8所示，在步驟S71中，可將外邊界41及預(yù)設(shè)內(nèi)邊界42之間的區(qū)域平均分割為N個矩形區(qū)域，其中，N=2(nl+n2)。外邊界與預(yù)設(shè)內(nèi)邊界之間的上方區(qū)域劃分為nl個矩形區(qū)域，矩形區(qū)域81的寬ws=w0/nl。外邊界與預(yù)設(shè)內(nèi)邊界之間的右側(cè)區(qū)域劃分為n2個矩形區(qū)域，矩形區(qū)域52的高h(yuǎn)s = ho/n2。其中，nl或n2可以根據(jù)實際需要設(shè)置在10個到100個之間。
[0142]圖9是根據(jù)另一示例性實施例示出的一種矩形物體的圖像識別方法的流程圖，如圖9所示，上述步驟S72包括:
[0143]在步驟S91中，獲取與邊界點相鄰的第一待標(biāo)記點，邊界點包括矩形區(qū)域位于外邊界的點及預(yù)設(shè)內(nèi)邊界的點，待標(biāo)記點為矩形區(qū)域中未確定所屬區(qū)域的點。
[0144]如圖8所示，對于矩形區(qū)域81，邊界點包括矩形區(qū)域81位于外邊界的點811及位于預(yù)設(shè)內(nèi)邊界的點812。對于矩形區(qū)域82，邊界點包括矩形區(qū)域82位于外邊界的點821及位于預(yù)設(shè)內(nèi)邊界的點822。
[0145]其中，根據(jù)矩形區(qū)域在指定區(qū)域圖像中的位置將矩形區(qū)域劃分為上、下、左、右四部分;上、下部分的矩形區(qū)域的邊界點包括上邊界點和下邊界點；左、右部分的矩形區(qū)域的邊界點包括左邊界點和右邊界點。因此，上述步驟S91包括:
[0146]當(dāng)矩形區(qū)域?qū)儆谏喜糠只蛳虏糠謺r，分別獲取矩形區(qū)域上邊界點下側(cè)的相鄰點和下邊界點上側(cè)的相鄰點；當(dāng)矩形區(qū)域?qū)儆谧蟛糠只蛴也糠謺r，分別獲取矩形區(qū)域左邊界點右側(cè)的相鄰點和右邊界點左側(cè)的相鄰點。
[0147]例如，圖10是根據(jù)一示例性實施例示出的矩形區(qū)域的邊界點示意圖。如圖10所示，矩形區(qū)域81中的點1012屬于背景圖像，其相鄰點包括:點1011、點1013、點1021、點1022和點1023。其中，點1011和點1013也位于外邊界41上，屬于背景圖像。未確定所屬區(qū)域的點為點1021、點 1022 和點 1023。
[0148]其中，相鄰點可以選擇一個點周圍的八個點?；蛘?，為了減少圖像處理的數(shù)據(jù)處理量，也可根據(jù)實際需要，也可以選擇一個點上下左右方向的四個點。對于邊界點，位于矩形區(qū)域外的相鄰點無需選擇。
[0149]在步驟S92中，計算每個第一待標(biāo)記點與其對應(yīng)的相鄰邊界點之間的顏色距離。
[0150]兩個點之間的顏色距離計算方法如下:
[0151]例如，點？1三個顏色通道的值分別為&1，81，131)，點？2三個顏色通道的值分別為(r2，g2，b2)ο
[0?52] 分別計算兩個點每個顏色通道之間的距離，r = abs(rl_r2)，g = abs(gl_g2)，b =abs(bl_b2)，其中，abs為絕對值函數(shù)。
[0153]每個顏色通道之間的距離的最大值為兩個點的顏色距離。由于每個顏色通道的范圍都是[0，255]，所以顏色距離的范圍也是[0，255]。
[0154]在步驟S93中，獲取與邊界點顏色距離在第一預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的第二待標(biāo)記點。
[0155]例如，可以選擇與邊界點顏色距離最小的一個第二待標(biāo)記點，或者設(shè)置預(yù)設(shè)范圍，選擇與邊界點顏色距離屬于該預(yù)設(shè)范圍的第二待標(biāo)記點。
[0156]在步驟S94中，當(dāng)與第二待標(biāo)記點相鄰的邊界點包括屬于矩形物體圖像的點和屬于背景圖像的點時，將第二待標(biāo)記點標(biāo)記為分割點。
[0157]例如，如圖10所示，若計算得到的點1022與1011的顏色距離在第一預(yù)設(shè)范圍內(nèi)，待標(biāo)記點1022的已標(biāo)記相鄰點中，點1011、1012和點1013均屬于背景圖像，則可以確定點1022屬于背景圖像。如果點1022的相鄰點中既包括屬于矩形物體圖像的點，又包括屬于背景圖像的點，則確定點1022為分割點。
[0158]在另一個實施例中，當(dāng)所述顏色距離符合第一預(yù)設(shè)范圍的待標(biāo)記點的已標(biāo)記相鄰點都屬于所述矩形物體圖像時，將所述待標(biāo)記點標(biāo)記為屬于所述矩形物體圖像。當(dāng)所述顏色距離符合第一預(yù)設(shè)范圍的待標(biāo)記點的已標(biāo)記相鄰點都屬于所述背景圖像時，將所述待標(biāo)記點標(biāo)記為屬于所述背景圖像。圖11是根據(jù)另一示例性實施例示出的一種矩形物體的圖像識別方法的流程圖，如圖11所示，該方法還包括:
[0159]在步驟Slll中，當(dāng)與第二待標(biāo)記點相鄰的邊界點屬于矩形物體圖像時，將第二待標(biāo)記點標(biāo)記為第一屬性點；
[0160]在步驟S112中，當(dāng)與第二待標(biāo)記點相鄰的邊界點屬于背景圖像時，將第二待標(biāo)記點標(biāo)記為第二屬性點，背景圖像為指定區(qū)域圖像中除矩形物體圖像外的部分;分割點、第一屬性點和第二屬性點為已標(biāo)記點。
[0161]其中，第一屬性點為矩形區(qū)域中屬于矩形物體圖像的點，第二屬性點為矩形區(qū)域中屬于背景圖像的點。
[0162]對于不與邊界點相鄰的待標(biāo)記點，確定其所屬區(qū)域的方法如下。
[0163]圖12是根據(jù)另一示例性實施例示出的一種矩形物體的圖像識別方法的流程圖，如圖12所示，該方法還包括:
[0164]在步驟S121中，獲取與已標(biāo)記點相鄰的點；
[0165]在步驟S122中，當(dāng)與已標(biāo)記點相鄰的點中存在未標(biāo)記點時，將未點標(biāo)記為第三待標(biāo)記點；
[0166]在步驟SI23中，計算每個第三待標(biāo)記點與其對應(yīng)的相鄰已標(biāo)記點之間的顏色距離；
[0167]在步驟S124中，獲取與相鄰已標(biāo)記點顏色距離在第二預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的第四待標(biāo)記占.V ，
[0168]在步驟S125中，當(dāng)與第四待標(biāo)記點相鄰的已標(biāo)記點包括屬于矩形物體圖像的點和屬于背景圖像的點時，將第四待標(biāo)記點標(biāo)記為分割點。
[0169]以下以一個具體實例對矩形區(qū)域中每個點所屬區(qū)域的判斷進行說明。
[0170]圖13是根據(jù)另一示例性實施例示出的矩形區(qū)域的非邊界點的相鄰點的示意圖。如圖13所示，點1311、點1332和點1333屬為已標(biāo)記點。與點1311、點1332和點1333相鄰的待標(biāo)記點為第三待標(biāo)記點1322。
[0171 ] 對于第三待標(biāo)記點1322，分別計算點1322與點1311、點1322與點1332、點1322與點1333之間的顏色距離。
[0172]從計算得到的所有待標(biāo)記點與已標(biāo)記相鄰點之間顏色距離之中，選擇顏色距離在第二預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的待標(biāo)記點。例如，點1322與點1311的顏色距離在第二預(yù)設(shè)范圍內(nèi)，將點1322作為第四待標(biāo)記點。
[0173]第四待標(biāo)記點1322的已標(biāo)記相鄰點中，點1311屬于背景圖像，點1332和點1333屬于矩形物體圖像，即待標(biāo)記點1322的已標(biāo)記相鄰點既包括屬于矩形物體圖像的點，也包括屬于背景圖像的點。
[0174]因此，可確定第四待標(biāo)記點1322為分割點。
[0175]當(dāng)確定待標(biāo)記點1322的所屬區(qū)域，即對點1322進行標(biāo)記后，將點1322所有的未標(biāo)記相鄰點標(biāo)記為待標(biāo)記點，采用上述方法對這些待標(biāo)記點進行標(biāo)記，直到矩形區(qū)域中的所有點都被標(biāo)記。
[0176]本實施例中，通過上述方法，在初始階段采用邊界點標(biāo)記與邊界點相鄰的待標(biāo)記點，之后采用已標(biāo)記點標(biāo)記與已標(biāo)記點相鄰的待標(biāo)記點，知道矩形區(qū)域中所有點都被標(biāo)記完成，即每個點的所述區(qū)域都已知，這樣，可以確定出矩形區(qū)域中的分割點，也就是在矩形區(qū)域中背景圖像與矩形物體圖像的分界線。所有矩形區(qū)域中的分割點將組成矩形物體圖像的邊界，從而識別出矩形物體圖像的整個輪廓。
[0177]在另一個實施例中，當(dāng)確定了所有矩形區(qū)域的分割點后，在矩形物體圖像和背景圖像差異較明顯的情況下，分割點組成的線段就是矩形物體圖像的輪廓。但是，如圖14所示，如果矩形物體圖像與背景圖像差異較小，分割點組成的線段可能與實際圖像邊界不符。圖15是根據(jù)另一示例性實施例示出的一種矩形物體的圖像識別方法的流程圖，如圖15所示，根據(jù)分割點確定矩形物體圖像的邊界，包括:
[0178]在步驟S151中，根據(jù)矩形區(qū)域在指定區(qū)域圖像中的位置將矩形區(qū)域劃分為四部分，每個部分的矩形區(qū)域分別對應(yīng)矩形物體圖像的每個邊；
[0179]在步驟S152中，對每個部分的矩形區(qū)域，采用隨機抽樣一致性算法對分割點進行計算，得到與分割點最接近的線段，線段為矩形物體圖像對應(yīng)邊的邊界。
[0180]如圖16所示，對上部分的矩形區(qū)域中的分割點進行隨機抽樣一致計算，得到一條線段161，大部分分割點都位于該線段161上或接近該線段161，則可將線段161確定為矩形物體圖像的上邊界。采用該方法找到矩形物體圖像的下、左、右邊界，最終得到矩形物體圖像的輪廓。
[0181]本實施例中，對矩形區(qū)域中的分割點采用整體隨機一致性計算，提高計算矩形物體圖像的局部容錯性，使得最后得到的矩形物體圖像更加準(zhǔn)確，更符合實際拍攝得到的圖像。
[0182]下述為本公開裝置實施例，可以用于執(zhí)行本公開方法實施例。圖17是根據(jù)一示例性實施例示出的一種矩形物體的圖像識別裝置的框圖，該裝置可以通過軟件、硬件或者兩者的結(jié)合實現(xiàn)成為電子設(shè)備的部分或者全部。如圖17所示，該矩形物體的圖像識別裝置包括:
[0183]第一獲取模塊1701，被配置為獲取指定區(qū)域圖像，所述指定區(qū)域圖像包括矩形物體圖像，所述矩形物體圖像為對待檢測的矩形物體進行拍攝得到的。
[0184]其中，指定區(qū)域包括矩形物體圖像，可以小于或等于取景區(qū)域。但是，由于用戶拍攝時，可能距離矩形物體過近，取景區(qū)域可能僅包括矩形物體的部分圖像。為了盡可能保證獲取到矩形物體的全部圖像，因此，可設(shè)定指定區(qū)域大于取景區(qū)域。
[0185]可選的，所述第一獲取模塊1701獲取的指定區(qū)域圖像的寬高比與所述矩形物體的實際尺寸的寬高比一致;所述第一確定模塊1702確定的預(yù)設(shè)內(nèi)邊界的寬高比與所述矩形物體的實際尺寸的寬高比一致。
[0186]如圖3所示，指定區(qū)域圖像31包括矩形物體圖像32，指定區(qū)域圖像31的寬高比wo/ho，等于矩形物體實際尺寸的寬高比W/H。其中取景區(qū)域33的寬高比wp/hp=W/H。其中，wo =k*wp，ho = k*hp，k>l。例如，k= 1.12，k的取值可根據(jù)實際預(yù)覽界面的情況進行調(diào)整。
[0187]第一確定模塊1702，被配置為確定所述第一獲取模塊1701獲取的指定區(qū)域圖像的外邊界及預(yù)設(shè)內(nèi)邊界，所述預(yù)設(shè)內(nèi)邊界位于所述矩形物體圖像內(nèi)部。
[0188]如圖4所示，指定區(qū)域31的外邊界為41。預(yù)設(shè)內(nèi)邊界42位于矩形物體圖像32內(nèi)部。預(yù)設(shè)內(nèi)邊界42的寬高比wi/hi，等于矩形物體實際尺寸的寬高比W/H。
[0189]其中預(yù)設(shè)內(nèi)邊界的確定可預(yù)先根據(jù)實際情況設(shè)定。為了提高圖像識別的精確性，可以將預(yù)設(shè)內(nèi)邊界的尺寸設(shè)置較小，如預(yù)設(shè)內(nèi)邊界的寬高為取景區(qū)域?qū)捀叩囊话?，即Wi =0.5wp，hi = 0.5hp。如果為了提高圖像識別的速度，減少數(shù)據(jù)處理量，可以將預(yù)設(shè)內(nèi)邊界的尺寸設(shè)置較大，如預(yù)設(shè)內(nèi)邊界的寬高為》1 = 0.8￥口，1^ = 0.811?。
[0190]因此，為同時保證圖像識別的精確性及速度，可以設(shè)置預(yù)設(shè)內(nèi)邊界的寬高為Wi=0.6wp，hi = 0.6hp。
[0191]第二確定模塊1703，