[发明专利]一种基于车窗角点检测的车窗定位方法

权利要求书

1.一种基于车窗角点检测的车窗定位方法，包括如下步骤：

步骤1：对含有车辆的彩色图像image进行车牌定位，将定位到的车牌位置记为矩形区域plateRect；

步骤2：根据车牌位置plateRect定义车窗左下角角点的检测区域detectRoiL以及车窗右下角角点的检测区域detectRoiR；

步骤3：在detectRoiL内使用SVM检测到所有车窗左下角角点的候选区域，得到集合leftCornersList＝{RL_i|i＝1,2,…,n}，RL_i表示第i个车窗左下角角点候选区域，n表示车窗左下角角点候选区域的数量；在detectRoiR内使用SVM检测到所有车窗右下角角点的候选区域，得到集合rightCornersList＝{RR_j|j＝1,2,…,m}，RR_j表示第j个车窗右下角角点候选区域，m表示车窗右下角角点候选区域的数量；

步骤4：采用扫描匹配方法从leftCornersList和rightCornersList中分别确定出最终的车窗左下角角点区域和车窗右下角角点区域，并分别记为winCornerRectL和winCornerRectR；

步骤5：根据winCornerRectL和winCornerRectR的位置定义车窗下边缘检测区域，记为winDownRect；

步骤6：在图像image中截取winDownRect区域部分，得到车窗下边缘检测区域图像，并对截取得到的车窗下边缘检测区域图像进行图像灰度化、Sobel水平边缘检测以及OTSU二值化操作，将最终得到的二值化图像记为winDownImg；

步骤7：对winDownImg进行水平投影，找到winDownImg中水平投影值最大处的纵坐标值记为winDownLine；

步骤8：根据winDownRect的位置定义车窗上边缘检测区域，记为winUpRect；

步骤9：在图像image中截取winUpRect区域部分，得到车窗上边缘检测区域图像，并对截取得到的车窗上边缘检测区域图像进行图像灰度化、Sobel水平边缘检测以及OTSU二值化操作，将最终得到的二值化图像记为winUpImg；

步骤10：对winUpImg进行水平投影，在winUpImg中自下向上扫描，直到扫描到某一位置的水平投影值满足车窗上边缘条件则停止扫描，将winUpImg中该位置的纵坐标值记为winUpLine，若没有找到满足车窗上边缘条件的水平投影值，则令winUpLine＝winUpImg.heiht/2，其中winUpImg.heiht为winUpImg的高度；

步骤11：根据winCornerRectL的位置和winCornerRectR的位置以及winDownLine和winUpLine计算得到车窗在图像image中的位置，记为矩形winRect；

步骤4中从leftCornersList和rightCornersList中分别确定出最终的车窗左下角角点区域和车窗右下角角点区域的扫描匹配方法的步骤如下：

4.1)：对于rightCornersList中的每一个元素RR_j，从leftCornersList中找到一个元素RL_i，使得(RR_j.y+RR_j.height/2)–(RL_i.y+RL_i.height/2)的绝对值最小，并且该绝对值要小于plateRect.width/2，若找到满足条件的RL_i，则将RR_j和RL_i作为一对候选角点存储下来；

4.2)：对于leftCornersList中的每一个元素RL_i，从rightCornersList中找到一个元素RR_j，使得(RL_i.y+RL_i.height/2)–(RR_j.y+RR_j.height/2)的绝对值最小，并且该绝对值要小于plateRect.width/2，若找到满足条件的RR_j，则将RR_j和RL_i作为一对候选角点存储下来；

4.3)：对于步骤4.1)和步骤4.2)中存储下来的候选角点对，只保留那些在步骤4.1)和步骤4.2)中重复存储过的候选角点对；

4.4)：对于步骤4.3)保留下来的候选角点对，只选取其中一对使得(RR_j.x+RR_j.width/2)–(RL_i.x+RL_i.width/2)的绝对值最大，然后令winCornerRectL等于选取的RL_i，winCornerRectR等于选取的RR_j；

其中RL_i.x为RL_i的左上角横坐标，RL_i.y为RL_i的左上角纵坐标，RL_i.width为RL_i的宽度，RL_i.height为RL_i的高度，RR_j.x为RR_j的左上角横坐标，RR_j.y为RR_j的左上角纵坐标，RR_j.width为RR_j的宽度，RR_j.height为RR_j的高度；

步骤10中某一位置的水平投影值满足车窗上边缘的条件如下：

10.1)：project[h]projectThresh；

10.2)：abs((projectLeft[h]-projectRight[h])/(winUpImg.width/2))0.15；

其中h为图像winUpImg的纵坐标，project[h]表示图像winUpImg中纵坐标在h处的水平投影值和纵坐标在h-1、h-2、h-3、h-4、h-5处的水平投影值之和，projectThresh表示预先设定的投影值阈值，在本实施例中设为750，projectLeft[h]表示图像winUpImg的左半边部分中纵坐标在h处的水平投影值和纵坐标在h-1、h-2、h-3、h-4、h-5处的水平投影值之和，projectRight[h]表示图像winUpImg的右半边部分中纵坐标在h处的水平投影值和纵坐标在h-1、h-2、h-3、h-4、h-5处的水平投影值之和，winUpImg.width表示图像winUpImg的宽度，abs表示取绝对值。