[发明专利]一种基于图像处理的包裹位置实时检测方法及系统

权利要求书

1.一种基于图像处理的包裹位置实时检测方法，其特征在于，包括：

步骤S1，实时获取多个相机所拍摄的包裹图像；

步骤S2，根据获取到的所述包裹图像进行图像拼接；

步骤S3，根据拼接后的图像进行双背景建模，以提取拼接后图像中的前景目标；

步骤S4，对所述前景目标进行包裹位置检测，以实时输出包裹的位置信息；

其中，所述步骤S2，包括：

步骤S21，对多个相机所拍摄的包裹图像进行水平校正；

步骤S22，利用多个相机所拍摄的包裹图像之间的单应性变换矩阵，完成相机之间的水平方向和垂直方向的映射变换，以实现将多个相机所拍摄到的共同区域图像进行图像拼接；

步骤S23，对所述拼接后图像中的重叠区域进行像素融合，其中，使用alpha加权融合，即在中心像素处的融合权重为1，边缘像素的融合权重值随边缘像素与中心像素之间的距离增大而逐渐减小；

其中，所述步骤S22中，需提前对多个相机进行参数标定，包括：

步骤S221，对于待拼接的多个相机，将棋盘格放置在多个相机的共同区域，采集多组棋盘格图像；

步骤S222，对采集到的每组棋盘格图像进行fast角点检测，从而获取多个相机待拼接图像的匹配点集；

步骤S223，基于RANSAC算法计算多个相机所拍摄的包裹图像之间的单应性变换矩阵，从而将多个相机所拍摄的包裹图像转换到统一坐标下，完成多个相机所拍摄的包裹图像的配准，对单应性变换矩阵参数进行参数保存，供实际算法中的图像配准使用；

步骤S224，对配准后的图像，将其重叠区域的像素值按一定的策略进行融合，最终完成图像的无缝拼接；

其中，所述步骤S3，包括：

步骤S31，根据所获取的参数对多个相机所拍摄的包裹图像进行无缝拼接；

步骤S32，根据获取到的前N帧拼接后的包裹图像，分别建立自适应混合高斯背景模型和K近邻背景模型；

步骤S33，根据所建立的双背景模型，分别对后续帧的包裹图像进行前景目标检测；

步骤S34，对检测到的前景目标进行形态学滤波处理，并进行连通域检测，利用面积约束剔除所述前景目标中存在的噪声目标；

其中，所述步骤S4，包括：

步骤S41，对基于所述自适应混合高斯背景模型提取出的第一前景目标进行图像分割，包裹位置定位；

步骤S42，对基于所述K近邻背景模型提取出的第二前景目标中剔除第一前景目标中已检测出的包裹，对剩余前景目标进行图像分割，包裹位置定位；

步骤S43，将所述第一前景目标和第二前景目标的位置信息进行融合，输出最终的包裹的位置信息；

其中，所述步骤S41，包括：

步骤S411，对所述第一前景目标进行二值化处理后，提取所述第一前景目标中的轮廓信息；

步骤S412，遍历所述第一前景目标的所有轮廓，并根据面积约束去除所述第一前景目标中的噪声干扰目标；

步骤S413，对去除所述噪声干扰目标后的剩余的目标轮廓，依次遍历，根据其长宽比约束，初步判别其是否为多包裹粘连目标，若是，则需要对所述第一前景目标进行多级图像分割处理，反之，则将其保存为一个有效的包裹目标，并获取其位置信息。