[发明专利]一种机器人空间配准中获取人脸点云的方法和装置

说明书

本发明实施例提供了一种机器人空间配准中获取人脸点云的方法和装置，其中方法包括根据获取到的不同角度的两张灰度图像，确定分别对应两张灰度图像的第一面部区域和第二面部区域；根据第一面部区域和第二面部区域，确定与第一面部区域对应的第一提取区域和与第二面部区域对应的第二提取区域；从第一提取区域和第二提取区域中，提取出第一人脸图像和第二人脸图像；对从第一人脸图像得到的特征点和从第二人脸图像中得到的特征点进行匹配，得到人脸点云。本申请实施例在不需要对人脸的特定部位进行标识的情况下，能够获取到人脸点云，减少了获取人脸点云前的准备工作，且减少了获取过程中的运算量，进而减少了获取人脸点云的所用时长。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种机器人空间配准中获取人脸点云的方法和装置。

背景技术

空间配准是机器人定位中的关键技术之一，而获取人脸点云作为空间配准的前端步骤，在空间配准的过程中起着十分重要的作用。

一般情况下，已有的在空间配准中获取人脸点云的方法需要从人脸原始图像中提取标识点，特征点等信息，即不仅需要对人脸的鼻尖，眼睛，眼角等特定部位进行识别以及标定，还需要提取人脸表面的纹理特征，而且由于人脸表面的纹理特征不够丰富，使得用相机得到的人脸图像中的特征点不明显，因此已有技术一般采用主动投影技术向人脸表面投射某种结构光，以丰富人脸表面特征。

综上所述，目前的人脸点云的提取过程中，除了需要光学摄像头外，还额外需要结构光设备进行辅助，而且还需要对人脸的特殊部位进行识别，因此，获取人脸点云的步骤比较繁琐，运算量大从而导致获取人脸点云的时间也长。

发明内容

本申请实施例提供的一种机器人空间配准中获取人脸点云的方法和装置，在不需要结构光等辅助设备的情况下，通过采集人脸图像的特征点获取人脸点云，降低了获取人脸点云步骤的繁琐度及所用设备的复杂度，而且，本申请实施例由灰度图像获取的面部区域来确定提取区域后，再从提取区域获取人脸图像，减少了根据灰度图像确定人脸图像所用的时长，从而减少了整个人脸点云的获取时长，提高了人脸点云的获取效率。

为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案：

一方面，本申请实施例提供了一种机器人空间配准中获取人脸点云的方法，包括根据获取到的不同角度的两张灰度图像，确定分别对应所述两张灰度图像的第一面部区域和第二面部区域；根据所述第一面部区域和所述第二面部区域，确定与所述第一面部区域对应的第一提取区域和与所述第二面部区域对应的第二提取区域；根据所述第一提取区域和所述第二提取区域，得到第一人脸图像和第二人脸图像；对从所述第一人脸图像得到的特征点和从所述第二人脸图像中得到的特征点进行匹配，得到人脸点云。

可选地，根据所述第一面部区域和所述第二面部区域，确定与所述第一面部区域对应的第一提取区域和与所述第二面部区域对应的第二提取区域包括以下步骤：以所述第一面部区域和所述第二面部区域为中心，分别将所述第一面部区域和所述第二面部区域放大设定的倍数，得到与所述第一面部区域对应的第一提取区域和与所述第二面部区域对应的第二提取区域。

可选地，所述设定的倍数的数值范围为2.25～9。

可选地，所述设定的倍数的值为6.25。

可选地，对从所述第一人脸图像得到的特征点与从所述第二人脸图像中得到的特征点进行匹配，得到人脸点云的步骤具体为：根据所述第一人脸图像和所述第二人脸图像，得到所述第一人脸图像中的特征点和所述第二人脸图像中的特征点；对从所述第一人脸图像中得到的特征点和从所述第二人脸图像中得到的特征点中像素值相同的特征点进行匹配；根据匹配所得到的匹配点对，得到人脸点云。