[发明专利]标记点提取方法、装置、电子设备及计算机存储介质

权利要求书

1.一种标记点提取方法，其特征在于，所述方法包括：

获取包含多个标记点的目标图像；

根据所述目标图像的成像方式下所述标记点对应图像点的图像值范围，从所述目标图像中确定候选标记点区域；其中，所述候选标记点区域中各图像点的图像值位于所述图像值范围内；

对所述候选标记点区域中的各图像点进行类别划分，得到多个参考标记点集合；其中，每个参考标记点集合代表一个连通区域，且每个参考标记点集合对应一个标记点；

分别基于各参考标记点集合中的图像点，进行特征点提取，得到各参考标记点集合对应的初始标记点；

基于所述初始标记点，采用搜索算法对各参考标记点集合进行搜索，得到在所述目标图像对应的图像坐标系下，该参考标记点集合对应的标记点的位置；

其中，所述对所述候选标记点区域中的各图像点进行类别划分，得到多个参考标记点集合，包括：

采用聚类算法，对所述候选标记点区域中的各图像点进行聚类，得到多个参考标记点集合；

初始聚类中心的选择原则为：将所述候选标记点区域中距离之和最大的图像点作为所述初始聚类中心；或者，在所述候选标记点区域中选择图像值为预设图像值的图像点作为所述初始聚类中心，或者，在所述候选标记点区域中，选择组成的连线为预设形状的图像点作为所述初始聚类中心；其中，所述初始聚类中心的数量与所述标记点的数量相同。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别基于各参考标记点集合中的图像点，进行特征点提取，得到各参考标记点集合对应的初始标记点，包括：

计算每个参考标记点集合中的图像点的坐标均值，将该坐标均值对应的图像点作为该参考标记点集合对应的初始标记点。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取机器人坐标系下各所述标记点的位置，作为第一位置；并基于所述第一位置进行特征点提取，得到第一特征点位置；

将所述图像坐标系下各所述标记点的位置作为第二位置；并基于所述第二位置进行特征点提取，得到第二特征点位置；

基于所述第一特征点位置、距离所述第一特征点位置最远的第一位置，以及距离所述第一特征点位置次远的第一位置，建立机器人初始坐标系；基于所述第二特征点位置、距离所述第二特征点位置最远的第二位置，以及距离所述第二特征点位置次远的第二位置，建立图像初始坐标系；

计算所述机器人初始坐标系和所述图像初始坐标系之间的转换关系；

根据各所述标记点的所述第一位置、所述第二位置，以及所述转换关系，得到所述第一位置与所述第二位置之间的对应关系。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一位置进行特征点提取，得到第一特征点位置，包括：

计算各所述第一位置的位置均值，得到第一特征点位置；

所述基于所述第二位置进行特征点提取，得到第二特征点位置，包括：

计算各所述第二位置的位置均值，得到第二特征点位置。