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物体体积测量方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

来源: 浏览: 17次  更新时间:2021-12-02 15:50

物体体积测量办法、安装、估计机设备和保存介质与过程

本请求波及测量本领范围特别是波及一种物体体积测量办法、安装、估计机设备和保存介质。



背景本领:

经过测量物体体积来普及空间运用率是值得计划的问题更加是在物流利业网址导航更加是在物流利业基于物体体积决定物体运费并筹备输送责任和保存战术不妨普及单次输送的承载率和保存空间运用率俭朴输送和保存成本。

姑且常常经过人为运用卷尺大概者借帮于附贴于物体表面的参照物标签来测量物体体积。然而经过现有的测量办法来测量非规则物体体积时测量办法烦琐且测量缺点较大存留物体体积测量效力和精确性矮的问题。



本领实行因素:

基于此有需要针闭于上述本领问题供给一种不妨普及物体体积测量效力和精确性的物体体积测量办法、安装、估计机设备和保存介质。

一种物体体积测量办法所述办法包括:

获得与手段物体闭于应的深度图像;

基于所述深度图像闭于应的三维点云数据进行平面检测赢得所述深度图像闭于应的候选平面;

依照平面特性数据从所述候选平面中挑选主平面;

依据所述深度图像和所述主平面提取所述手段物体的物体表面;

基于所述主平面对于应的平面特性数据转化所述三维点云数据;

依据所述物体表面在转化后的三维点云数据中闭于应的三维坐标点决定所述手段物体的物体体积。

在个中一个实行例中所述依照平面特性数据从所述候选平面中挑选主平面包括:

决定每个候选平面对于应的平面特性数据;所述平面特性数据包括平面法线与竖轴的法向夹角、本点与相应候选平面的隔绝、平面面积、相应候选平面对于应的平面图像与所述深度图像的核心隔绝;

将相应平面特性数据符合主平面挑选前提的候选平面决定为主平面。

在个中一个实行例中所述依据所述深度图像和所述主平面提取所述手段物体的物体表面包括:

决定所述深度图像中与所述主平面对于应的主平面图像;

依照所述主平面图像的像素值闭于所述深度图像进行像素夸大;

基于像素夸大后的深度图像提取所述手段物体的物体表面。

在个中一个实行例中所述基于所述主平面对于应的平面特性数据转化所述三维点云数据包括:

依据所述主平面的平面特性数据决定所述主平面的平面法线与竖轴之间的法向夹角;

依据所述法向夹角决定所述三维点云数据闭于应的转化矩阵;

基于所述转化矩阵转化所述三维点云数据。

在个中一个实行例中所述基于所述深度图像闭于应的三维点云数据进行平面检测赢得所述深度图像闭于应的候选平面包括:

闭于所述深度图像进行网格化;

将每个网格内的二维像素点依照相应深度数据变换为三维坐标点赢得相应的网格点云;

依据每个网格点云内的三维坐标点挑选产生点云平面的网格点云;

闭于挑选出的网格点云进行聚类赢得聚类平面;

将尚未聚类的三维坐标点与所述聚类平面进行聚类赢得所述深度图像闭于应的候选平面。

在个中一个实行例中所述依据每个网格点云内的三维坐标点挑选产生点云平面的网格点云包括:

基于每个网格点云内的三维坐标点构造相应的协方差矩阵;

依据所述协方差矩阵决定相应网格点云所闭于应的平面法向量;

依据每个网格点云内的三维坐标点和相应的平面法向量决定相应网格点云的平面方程;

依照每个网格点云内的三维坐标点到相应的平面方程的隔绝挑选产生点云平面的网格点云。

在个中一个实行例中所述依据所述物体表面在转化后的三维点云数据中闭于应的三维坐标点决定所述手段物体的物体体积包括:

依据所述物体表面在转化后的三维点云数据中闭于应的三维坐标点决定所述手段物体闭于应的长、宽和顶部点云;

从所述顶部点云中剔除失踪三维坐标点赢得连接顶部点云;

依据所述连接顶部点云与所述主平面决定所述手段物体的高;

依据所述长、宽和高估计所述手段物体的物体体积。

一种物体体积测量安装所述安装包括:

获得模块用于获得与手段物体闭于应的深度图像;

检测模块用于基于所述深度图像闭于应的三维点云数据进行平面检测赢得所述深度图像闭于应的候选平面;

挑选模块用于依照平面特性数据从所述候选平面中挑选主平面;

提取模块用于依据所述深度图像和所述主平面提取所述手段物体的物体表面;

转化模块用于基于所述主平面对于应的平面特性数据转化所述三维点云数据;

决定模块用于依据所述物体表面在转化后的三维点云数据中闭于应的三维坐标点决定所述手段物体的物体体积。

一种估计机设备包括保存器和处置器所述保存器保存有估计机步调所述处置器实行所述估计机步调时实行上述各个实行例中所述的物体体积测量办法的办法。

一种估计机可读保存介质其上保存有估计机步调所述估计机步调被处置器实行时实行上述各个实行例中所述的物体体积测量办法的办法。

上述物体体积测量办法、安装、估计机设备和保存介质获顺利段物体闭于应的深度图像依据该深度图像闭于应的三维点云数据在三维场景中进行平面检测赢得多个候选平面依照平面特性数据从该多个候选平面中挑选主平面基于挑选出的主平面从深度图像中提取物体表面并转化三维点云数据从而基于物体表面和转化后的三维点云数据自动决定手段物体的物体体积以完成物体体积的自动测量无需过多的人为介入降矮了安排搀杂度从而不妨普及物体体积的测量效力和精确性。

附图证明

图1为一个实行例中物体体积测量办法的运用处景图;

图2为一个实行例中物体体积测量办法的过程表示图;

图3为另一个实行例中物体体积测量办法的过程表示图;

图4为一个实行例中物体体积测量安装的构造框图;

图5为一个实行例中估计机设备的里面构造图。

简直实行办法

为了使本请求的手段、本领筹备及便宜更加领会精确以下共同附图及实行例闭于本请求进前进一步留神证明。该当领会此处刻画的简直实行例只是用以解释本请求并不必于规定本请求。

本请求供给的物体体积测量办法不妨运用于如图1所示的运用情况中。个中结尾102经过搜集与图像采集安装104进行通讯。结尾102从图像采集安装104获得与手段物体闭于应的深度图像基于深度图像闭于应的三维点云数据进行平面检测赢得深度图像闭于应的候选平面依照平面特性数据从候选平面中挑选主平面并依据主平面提取物体表面及转化三维点云数据从而基于物体表面在转化后的三维点云数据中闭于应的三维坐标点决定手段物体的物体体积。个中结尾102不妨然而不限于是百般部分估计机、笔记本电脑、智能手机、枯燥电脑和便携式可穿着设备图像采集安装104是不妨用于采集携戴有手段物体的深度数据的深度图像的安装比方深度相机在此不作简直规定。

在一个实行例中图像采集安装104不妨是独力于结尾102径自存留的安装也不妨是动作结尾102的构成局部并内置于结尾102的安装。

在一个实行例中如图2所示供给了一种物体体积测量办法以该办法运用于图1中的结尾为例进行证明包括以下办法:

s202获得与手段物体闭于应的深度图像。

个中手段物体是待进行体积测量的物体简直不妨利害规则物体。深度图像是携戴有深度数据的二维图像。深度图像中的每个二维像素点均闭于应有深度数据二维像素点的深度数据包括该二维像素点在深度图像中的像素坐标和像素值。像素值是二维像素点闭于应的灰度值不妨用于表征二维像素点在实体场景中闭于应的实体点与本点的隔绝。

简直地当满脚体积测量触发前提时结尾获得与手段物体闭于应的、且携戴有深度数据的深度图像。体积测量触发前提比方接收到图像采集安装推送的携戴有深度数据的深度图像大概者检测到体积测量触发安排等。

在一个实行例中当检测到体积测量触发安排时结尾触发相应的体积测量指令并依据所触发的体积测量指令从图像采集安装获得与手段物体闭于应的、且携戴有深度数据的深度图像。以图像采集安装为深度相机为例深度相机依据体积测量指令闭于手段物体进行拍摄赢得携戴有该手段物体的深度数据的深度图像并反应至结尾。

在一个实行例中图像采集安装依照从顶部往下的目标采集手段物体闭于应的深度图像。以图像采集安装为深度相机为例深度相机依照从顶部往下的拍摄目标闭于手段物体进行拍摄赢得相应的深度图像。

s204基于深度图像闭于应的三维点云数据进行平面检测赢得深度图像闭于应的候选平面。

简直地结尾在获得顺利段物体闭于应的深度图像后依据深度图像中各个二维像素点闭于应的深度数据将相应二维像素点变换至三维坐标点并依据变换赢得的三维坐标点赢得深度图像闭于应的三维点云数据。结尾依据该三维点云数据在三维场景中进行平面检测赢得多个候选平面并将该多个候选平面决定为深度图像在三维场景中闭于应的候选平面。

在一个实行例中结尾依据三维点云数据中各个三维坐标点各自闭于应的三维坐标进行平面检测将该三维点云数据中的三维坐标点聚类至多个候选平面。

在一个实行例中结尾依据三维点云数据在三维场景中进行平面检测以在三维场景中实行主平面与手段物体各自闭于应的平面分割从而实行三维场景中主平面与手段物体的分割赢得主平面与手段物体各自闭于应的候选平面。

在一个实行例中结尾从三维场景平分割出的主平面为采集手段物体的深度图像时的背景面。举例证明若采集置于地面的手段物体的深度图像则主平面为地面;若采集置于桌面的手段物体的深度图像则主平面为桌面。

s206依照平面特性数据从候选平面中挑选主平面。

个中平面特性数据是指候选平面对于应的特性数据简直可包括候选平面的平面法线与竖轴的法向夹角、本点与相应候选平面的隔绝、候选平面的平面面积、候选平面在深度图像中闭于应的平面图像与深度图像的核心隔绝等。

简直地结尾经过平面检测赢得深度图像闭于应的多个候选平面后分别决定每个候选平面的平面特性数据并依照所决定的平面特性数据从该多个候选平面中挑选主平面。

s208依据深度图像和主平面提取手段物体的物体表面。

简直地结尾在深度图像中决定主平面对于应的主平面图像并从深度图像中减去所决定的主平面图像。结尾经过预设表面提取算法从已减去主平面图像的深度图像中提取手段物体闭于应的物体表面。

在一个实行例中结尾决定预设表面提取算法所闭于应的表面提取函数并调用该表面提取函数从已减去主平面图像的深度图像中提取物体表面。表面提取函数简直不妨是基于opencv(opensourcecomputervisionlibrary一个开源的估计机视觉库)的函数。

s210基于主平面对于应的平面特性数据转化三维点云数据。

简直地结尾依据主平面对于应的平面特性数据决定三维点云数据闭于应的转化矩阵并依照所决定的转化矩阵转化三维点云数据赢得转化后的三维点云数据。

在一个实行例中转化矩阵指定了转化前的三维点云数据中每个三维坐标点与转化后的三维点云数据中相应三维坐标点的坐标变换闭系。结尾在决定三维点云数据闭于应的转化矩阵后依照该转化矩阵闭于该三维点云数据中的每个三维坐标点的三维坐标进行坐标变换并依据变换赢得的三维坐标点决定转化后的三维点云数据。

s212依据物体表面在转化后的三维点云数据中闭于应的三维坐标点决定手段物体的物体体积。

简直地结尾在转化后的三维点云数据中决定与所提取出的物体表面闭于应的多个三维坐标点并依据该多个三维坐标点决定手段物体在三维场景中闭于应的长、宽和高从而依据所决定的长、宽和高估计赢顺利段物体的物体体积。

在一个实行例中结尾依据物体表面所包括的多个二维像素点各自闭于应的深度数据决定物体表面在转化前的三维点云数据中闭于应的三维坐标点以及每个三维坐标点闭于应的三维坐标并依照转化矩阵将物体表面闭于应的三维坐标点的三维坐标进行坐标变换赢得物体表面在转化后的三维点云数据中闭于应的三维坐标点以及每个三维坐标点闭于应的三维坐标。

在一个实行例中结尾依据转化矩阵转化三维点云数据以赢得三维场景转正后的三维点云数据相应地转化后的三维点云数据中的手段物体也进行了转正。如许实体场景中处于普遍程度面的多个实体点在转化后的三维场景中依然处于普遍程度面也即是该多个实体点在转化后的三维场景中各自闭于应的z轴目标的坐标值普遍。结尾依据物体表面在转化后的三维点云数据中闭于应的三维坐标点决定手段物体在转化后的三维点云数据中的最大外围框并依据该最大外围框决定手段物体的长和宽。结尾依据物体表面在转化后的三维点云数据中闭于应的三维坐标点决定手段物体在该转化后的三维点云数据中闭于应的顶部点云并基于顶部点云决定手段物体的高。

在一个实行例中结尾调用预设的外围框检测函数检测包括物体表面在转化后的三维点云数据中闭于应的多个三维坐标点的外围框并依据检测出的外围框决定手段物体的长和宽。预设的外围框检测函数简直不妨是基于opencv的函数。

上述物体体积测量办法获顺利段物体闭于应的深度图像依据该深度图像闭于应的三维点云数据在三维场景中进行平面检测赢得多个候选平面依照平面特性数据从该多个候选平面中挑选主平面基于挑选出的主平面从深度图像中提取物体表面并转化三维点云数据从而基于物体表面和转化后的三维点云数据自动决定手段物体的物体体积以完成物体体积的自动测量无需过多的人为介入降矮了安排搀杂度从而不妨普及物体体积的测量效力和精确性。

在一个实行例中办法s206包括:决定每个候选平面对于应的平面特性数据;平面特性数据包括平面法线与竖轴的法向夹角、本点与相应候选平面的隔绝、平面面积、相应候选平面对于应的平面图像与深度图像的核心隔绝;将相应平面特性数据符合主平面挑选前提的候选平面决定为主平面。

个中主平面挑选前提是从多个候选平面中挑选主平面的依据大概前提简直不妨包括与本点隔绝最小、平面面积最大、相应平面图像与深度图像的核心隔绝最小、平面法线与竖轴的法向夹角最小等多个平面特性数据中的一个大概多个在此不作简直规定只要不妨从多个候选平面中挑选出主平面即可。主平面挑选前提比方挑选与本点隔绝最小、且平面面积最大的候选平面为主平面。

简直地结尾在赢得深度图像闭于应的多个候选平面后依据每个候选平面在三维场景中闭于应的三维坐标点决定该候选平面对于应的平面特性数据。结尾将每个候选平面对于应的平面特性数据分别与主平面挑选前提进行比较并将平面特性数据符合主平面挑选前提的候选平面决定为主平面。

在一个实行例中闭于于每个候选平面结尾依据该候选平面对于应的三维坐标点决定该候选平面对于应的平面法向量、平面方程、平面面积宁静面核心的三维坐标并依据平面法向量与竖轴法向量的法向夹角估计平面法线与竖轴的法向夹角依据本点与平面方程估计本点与该候选平面的隔绝。结尾依据候选平面的平面核心的三维坐标决定该平面核心在深度图像中闭于应的二维像素点并依据该二维像素点与深度图像的核心像素点估计候选平面对于应的平面图像与深度图像的核心隔绝。结尾也可在深度图像中决定候选平面对于应的平面图像并依据该平面图像的核心像素点与深度图像的核心像素点估计二者的核心隔绝。候选平面的平面面积不妨是候选平面在三维场景中的面积也不妨是候选平面在深度图像中所闭于应的二维图像的面积。

上述实行例中依照平面特性数据从多个候选平面中挑选主平面不妨普及主平面的挑选精确性和效力。

在一个实行例中办法s208包括:决定深度图像中与主平面对于应的主平面图像;依照主平面图像的像素值闭于深度图像进行像素夸大;基于像素夸大后的深度图像提取手段物体的物体表面。

简直地结尾在深度图像中决定与主平面对于应的主平面图像并决定主平面图像中每个二维像素点闭于应的像素值。结尾依照主平面图像内的二维像素点闭于应的像素值闭于深度图像进行像素夸大赢得像素夸大后的深度图像。结尾调用表面提取函数从像素夸大后的深度图像中提取手段物体的物体表面。

在一个实行例中结尾依据主平面内的三维坐标点所闭于应的三维坐标决定主平面在深度图像中闭于应的主平面图像。

在一个实行例中结尾依照主平面图像内的二维像素点的像素值将深度图像的边际夸大预设数手段二维像素点像素夸大后的二维像素点的像素值与主平面的二维像素点的像素值普遍。预设数目不妨自定义预设数目简直不妨在4至8的取值范畴内取值。

在一个实行例中结尾依照主平面图像的像素值闭于深度图像进行夸大以经过夸大主平面图像的办法实行闭于深度图像的夸大赢顺利段深度图像。结尾从手段深度图像中减去主平面图像与所夸大的二维像素点并从已减去主平面图像与所夸大的二维像素点的手段深度图像中提取手段物体的物体表面。

上述实行例中依照主平面图像的像素值闭于深度图像进行像素夸大免得因手段物体与深度图像的边际贯串引导不行提取出物体表面的问题不妨普及物体表面提取的精确性和效力。

在一个实行例中办法s210包括:依据主平面的平面特性数据决定主平面的平面法线与竖轴之间的法向夹角;依据法向夹角决定三维点云数据闭于应的转化矩阵;基于转化矩阵转化三维点云数据。

简直地结尾在挑选出主平面后决定该主平面的平面特性数据并从该平面特性数据中提取主平面的平面法线与竖轴之间的法向夹角。结尾依据所提取出的法向夹角决定三维点云数据闭于应的转化矩阵并依照该转化矩阵闭于三维点云数据中的每个三维坐标点进行坐标变换赢得转化后的三维点云数据。

在一个实行例中结尾在挑选出主平面后依据所挑选出的主平面内的三维坐标点估计该主平面的平面法线与竖轴之间的法向夹角。

在一个实行例中结尾依据主平面的平面法线与竖轴的法向夹角依照现有的转化矩阵决定办法决定三维点云数据闭于应的转化矩阵在此不再赘述。

上述实行例中基于主平面的平面法线与竖轴的法向夹角决定转化矩阵并依照转化矩阵转化三维点云数据以便于基于转化后的三维点云数据进行物体体积测量不妨普及体积测量的精确性。

在一个实行例中办法s204包括:闭于深度图像进行网格化;将每个网格内的二维像素点依照相应深度数据变换为三维坐标点赢得相应的网格点云;依据每个网格点云内的三维坐标点挑选产生点云平面的网格点云;闭于挑选出的网格点云进行聚类赢得聚类平面;将尚未聚类的三维坐标点与聚类平面进行聚类赢得深度图像闭于应的候选平面。

简直地结尾将所获得到的深度图像进行网格化赢得该深度图像闭于应的多个网格。结尾依据每个二维像素点闭于应的深度数据决定该二维像素点在三维场景中的三维坐标并依据该三维坐标在三维场景中决定与二维像素点闭于应的三维坐标点以将二维像素点变换为相应三维坐标点。结尾依据每个网格内各个二维像素点各自闭于应的三维坐标点赢得该网格在三维场景中闭于应的网格点云从而赢得深度图像闭于应的多个网格点云。结尾依据每个网格点云内的三维坐标点估计该网格点云内的三维坐标点在三维场景中是否处于普遍点云平面也即是估计该网格点云是否产生点云平面并从该多个网格点云中挑选产生点云平面的网格点云。

进一局面结尾闭于所挑选出的产生点云平面的网格点云依照网格点云内的三维坐标点进行聚类赢得多个聚类平面。结尾从三维点云数据中决定尚未聚类的三维坐标点并将该尚未聚类的三维坐标点与所赢得的聚类平面进行聚类以将三维点云数据中的每个三维坐标点均聚类至相应聚类平面赢得深度图像闭于应的多个候选平面。

在一个实行例中结尾将相应点云平面符合聚类前提的相邻二个网格点云聚类为一个聚类网格点云并将该二个点云平面进行兼并赢得相应的聚类平面。结尾遍历所挑选出的网格点云并闭于遍历的网格点云进行上述聚类安排以赢得所挑选出的网格点云闭于应的多个聚类网格点云以及每个聚类网格点云闭于应的聚类平面。聚类前提是将相邻二个点云平面聚类为一个聚类平面的依据大概前提。聚类前提简直不妨是二个点云平面的法向夹角小于大概等于聚类夹角阈值且一个点云平面中的大肆一个三维坐标点到另一个点云平面的点面隔绝小于大概等于聚类隔绝阈值。聚类前提还不妨是一个点云平面中的十脚三维坐标点到另一个点云平面的点面隔绝均小于大概等于聚类隔绝阈值。聚类夹角阈值和聚类隔绝阈值均可依据本质情景自定义聚类夹角阈值比方5度聚类隔绝阈值比方1毫米大概0毫米在此均不作简直规定。

在一个实行例中结尾闭于产生点云平面的网格点云进行聚类赢得多个聚类平面后遍历每个聚类平面将与遍历的聚类平面相邻的、且尚未聚类的三维坐标点与该遍历的聚类平面进行聚类。若该相邻的三维坐标点到相邻聚类平面的点面隔绝小于大概等于聚类隔绝阈值则将该三维坐标点聚类至该聚类平面。结尾闭于聚类赢得的每个聚类平面均实行上述聚类安排直至将三维点云数据中的每个三维坐标点均聚类至任一聚类平面。不妨领会结尾在聚类赢得挑选出的网格点云闭于应的多个聚类平面后也可遍历每个尚未聚类的三维坐标点并将遍历的三维坐标点与其相邻的聚类平面进行聚类直至将每个三维坐标点分别聚类至相应坐标点。个中用于与聚类平面进行聚类的三维坐标点是未产生点云平面的每个网格点云内的三维坐标点。

在一个实行例中结尾依据二维像素点闭于应的深度数据依照预设变换闭系决定该二维像素点在三维场景中闭于应三维坐标从而基于三维坐标决定三维坐标点。预设变换闭系比方

x=(x-cx)/f*z

y=(y-cy)/f*z

z=z

个中x、y和z为三维坐标点在三维场景中的x轴、y轴和z轴目标各自闭于应的坐标值(xyz)即为该三维坐标点在三维场景中闭于应的三维坐标。x和y为二维像素点在深度图像中的x轴和y轴目标各自闭于应的坐标值(xy)即为该二维像素点在深度图像中闭于应的像素坐标z为二维像素点闭于应的像素值由此二维像素点闭于应的深度数据为(xyz)。f为图像采集安装的焦距cx和cy为图像采集安装的光轴核心。

上述实行例中基于网格化的深度图像决定三维空间中的多个网格点云基于网格点云闭于深度图像闭于应的三维点云数据进行聚类赢得相应的多个候选平面不妨普及平面检测的精确性基于该精确性较高的候选平面进行箱体体积测量时不妨普及体积测量的精确性。

在一个实行例中依据每个网格点云内的三维坐标点挑选产生点云平面的网格点云包括:基于每个网格点云内的三维坐标点构造相应的协方差矩阵;依据协方差矩阵决定相应网格点云所闭于应的平面法向量;依据每个网格点云内的三维坐标点和相应的平面法向量决定相应网格点云的平面方程;依照每个网格点云内的三维坐标点到相应的平面方程的隔绝挑选产生点云平面的网格点云。

简直地闭于于每个网格点云结尾依据该网格点云内的三维坐标点所闭于应的三维坐标构造与该网格点云闭于应的协方差矩阵依据该协方差矩阵决定相应的特性向量和每个特性向量闭于应的特性值并基于所决定的特性值从该多个特性向量当采用手段特性向量动作该网格点云闭于应的平面法向量。结尾从每个网格点云内采用一个三维坐标点依据采用出的三维坐标点和该网格点云闭于应的平面法向量决定该网格点云的平面方程。闭于于每个网格点云结尾估计该网格点云内的每个三维坐标点到该网格点云闭于应的平面方程的隔绝将每个三维坐标点到平面方程的隔绝乞降赢得总隔绝并依据所赢得的总隔绝估计该网格点云内的三维坐标点是否产生点云平面。结尾依据每个网格点云是否产生点云平面的判决截止从深度图像闭于应的多个网格点云中挑选产生点云平面的网格点云。

当网格点云内的各个三维坐标点到该网格点云闭于应的平面方程的总隔绝小于大概等于预设隔绝阈值时结尾则判决该网格点云内的三维坐标点产生点云平面;不然判决该网格点云内的三维坐标点虚假脚共处于一个平面从而判决该网格点云内的三维坐标点未产生点云平面。预设隔绝阈值重要参照图像采集安装的分别本领来设定。

在一个实行例中结尾依据网格点云内每个三维坐标点闭于应的三维坐标决定该网格点云的点云核心的三维坐标并依据每个三维坐标点的三维坐标与该点云核心的三维坐标决定该网格点云的协方差矩阵。简直地结尾依据网格点云内的十脚三维像素点各自闭于应的三维坐标构造与该网格点云闭于应的点云矩阵。结尾闭于网格点云内十脚三维坐标点各自闭于应的三维坐标在三个沉量上分别求平稳赢得点云核心的三维坐标并将产生点云矩阵的十脚三维坐标与该点云核心的三维坐标在三个沉量上分别相减赢得网格点云闭于应的核心偏移矩阵并依据该核心偏移矩阵和网格点云内的三维坐标点数目赢得该网格点云闭于应的协方差矩阵。

比方假如网格点云内包括p1p2…pn合计n个三维坐标点各自闭于应的三维坐标则可构造赢得点云矩阵pt(p1p2…pn)该点云矩阵为一个3*n维的矩阵。结尾可依照center=(p1+p2+…+pn)/n在三个沉量上分别闭于网格点云内的十脚三维坐标求平稳赢得点云核心的三维坐标并依照pt'=pt-center=(p1-center,p2-center,...,pn-center)估计赢得网格点云闭于应的核心偏移矩阵从而依照p=(pt'*transpose(pt'))/(n-1)估计赢得网格点云闭于应的协方差矩阵。个中transpose是指转置函数用于闭于pt'进行变换处置。三个沉量是指x轴、y轴和z轴三个目标的沉量。

在一个实行例中结尾依据网格点云闭于应的协方差矩阵求解赢得三个彼此笔直的特性向量和每个特性向量闭于应的特性值。该三个特性向量用于表征网格点云沿着三个笔直目标进行成长的目标向量相应的三个特性值用于表征网格点云沿着该三个笔直目标进行成长的成长长度。特性值也可用于表征网格点云在相应特性向量所表征的目标上的扰动大小特性值越小表征网格点云在相应目标上的扰动越小。结尾从该三个特性向量中采用最小特性值闭于应的特性向量动作手段特性向量并将该手段特性向量决定为网格点云的平面法向量。个中结尾可依据协方差矩阵依照现有的求解办法求解特性向量和特性值在此不再赘述。

上述实行例中经过构造协方差矩阵的办法决定网格点云闭于应的平面法向量并依据平面法向量决定网格点云的平面方程从而依据平面方程估计相应网格点云内的三维坐标点是否产生点云平面以实行网格点云的挑选不妨普及网格点云的挑选精确性和效力从而不妨普及网格点云的聚类精确性和效力。

在一个实行例中办法s212包括:依据物体表面在转化后的三维点云数据中闭于应的三维坐标点决定手段物体闭于应的长、宽和顶部点云;从顶部点云中剔除失踪三维坐标点赢得连接顶部点云;依据连接顶部点云与主平面决定手段物体的高;依据长、宽和高估计手段物体的物体体积。

个中顶部点云是指手段物体的顶部在三维场景中闭于应的三维坐标点所产生的点云。连接顶部点云是指竖轴目标上的坐标值连接的多个三维坐标点产生的点云。

简直地结尾依据物体表面在转化后的三维点云数据中闭于应的三维坐标点决定手段物体闭于应的长、宽和顶部点云。结尾分别估计该顶部点云中每个三维坐标点与主平面的隔绝并依据估计赢得的隔绝从该顶部点云中剔除失踪三维坐标点赢得连接顶部点云。结尾依据连接顶部点云中隔绝主平面最远的三维坐标点与主平面估计手段物体的高并依据手段物体闭于应的长、宽和高估计手段物体的体积以实行手段物体的体积测量。

在一个实行例中结尾估计赢得顶部点云中每个三维坐标点与主平面的隔绝后依照隔绝从大至小的程序遍历顶部点云中的每个三维坐标点并将姑且遍历的三维坐标点与主平面的隔绝与下一次遍历的三维坐标点与主平面的隔绝进行比较若二者不连接则判决姑且遍历的三维坐标点为失踪三维坐标点。

上述实行例中经过往顶部点云中剔除失踪三维坐标点闭于顶部点云进行降噪处置并依据降噪处置赢得的连接顶部点云决定手段物体的高不妨普及高测精确性从而不妨物体体积测量的精确性。

如图3所示在一个实行例中供给了一种物体体积测量办法该办法简直包括以下办法:

s302获得与手段物体闭于应的深度图像。

s304闭于深度图像进行网格化。

s306将每个网格内的二维像素点依照相应深度数据变换为三维坐标点赢得相应的网格点云。

s308基于每个网格点云内的三维坐标点构造相应的协方差矩阵。

s310依据协方差矩阵决定相应网格点云所闭于应的平面法向量。

s312依据每个网格点云内的三维坐标点和相应的平面法向量决定相应网格点云的平面方程。

s314依照每个网格点云内的三维坐标点到相应的平面方程的隔绝挑选产生点云平面的网格点云。

s316闭于挑选出的网格点云进行聚类赢得聚类平面。

s318将尚未聚类的三维坐标点与聚类平面进行聚类赢得深度图像闭于应的候选平面。

s320决定每个候选平面对于应的平面特性数据;平面特性数据包括平面法线与竖轴的法向夹角、本点与相应候选平面的隔绝、平面面积、相应候选平面对于应的平面图像与深度图像的核心隔绝。

s322将相应平面特性数据符合主平面挑选前提的候选平面决定为主平面。

s324决定深度图像中与主平面对于应的主平面图像。

s326依照主平面图像的像素值闭于深度图像进行像素夸大。

s328基于像素夸大后的深度图像提取手段物体的物体表面。

s330依据主平面的平面特性数据决定主平面的平面法线与竖轴之间的法向夹角。

s332依据法向夹角决定三维点云数据闭于应的转化矩阵。

s334基于转化矩阵转化三维点云数据。

s336依据物体表面在转化后的三维点云数据中闭于应的三维坐标点决定手段物体闭于应的长、宽和顶部点云。

s338从顶部点云中剔除失踪三维坐标点赢得连接顶部点云。

s340依据连接顶部点云与主平面决定手段物体的高。

s342依据长、宽和高估计手段物体的物体体积。

该当领会的是虽然图2-3的过程图中的各个办法依照箭头的公布顺序表露然而是这些办法并不是必定依照箭头公布的程序顺序实行。除非本文中有精确的证明这些办法的实行并不庄重的程序节制这些办法不妨以其他的程序实行。而且图2-3中的起码一局部办法不妨包括多身材办法大概者多个阶段这些子办法大概者阶段并不必定是在普遍时时实行完成而是不妨在不共的时时实行这些子办法大概者阶段的实路途序也不必定是顺序进行而是不妨与其他办法大概者其他办法的子办法大概者阶段的起码一局部轮番大概者代替地实行。

在一个实行例中如图4所示供给了一种物体体积测量安装400包括:获得模块402、检测模块404、挑选模块406、提取模块408、转化模块410和决定模块412个中:

获得模块402用于获得与手段物体闭于应的深度图像;

检测模块404用于基于深度图像闭于应的三维点云数据进行平面检测赢得深度图像闭于应的候选平面;

挑选模块406用于依照平面特性数据从候选平面中挑选主平面;

提取模块408用于依据深度图像和主平面提取手段物体的物体表面;

转化模块410用于基于主平面对于应的平面特性数据转化三维点云数据;

决定模块412用于依据物体表面在转化后的三维点云数据中闭于应的三维坐标点决定手段物体的物体体积。

在一个实行例中挑选模块406还用于决定每个候选平面对于应的平面特性数据;平面特性数据包括平面法线与竖轴的法向夹角、本点与相应候选平面的隔绝、平面面积、相应候选平面对于应的平面图像与深度图像的核心隔绝;将相应平面特性数据符合主平面挑选前提的候选平面决定为主平面。

在一个实行例中提取模块408还用于决定深度图像中与主平面对于应的主平面图像;依照主平面图像的像素值闭于深度图像进行像素夸大;基于像素夸大后的深度图像提取手段物体的物体表面。

在一个实行例中转化模块410还用于依据主平面的平面特性数据决定主平面的平面法线与竖轴之间的法向夹角;依据法向夹角决定三维点云数据闭于应的转化矩阵;基于转化矩阵转化三维点云数据。

在一个实行例中检测模块404还用于闭于深度图像进行网格化;将每个网格内的二维像素点依照相应深度数据变换为三维坐标点赢得相应的网格点云;依据每个网格点云内的三维坐标点挑选产生点云平面的网格点云;闭于挑选出的网格点云进行聚类赢得聚类平面;将尚未聚类的三维坐标点与聚类平面进行聚类赢得深度图像闭于应的候选平面。

在一个实行例中检测模块404还用于基于每个网格点云内的三维坐标点构造相应的协方差矩阵;依据协方差矩阵决定相应网格点云所闭于应的平面法向量;依据每个网格点云内的三维坐标点和相应的平面法向量决定相应网格点云的平面方程;依照每个网格点云内的三维坐标点到相应的平面方程的隔绝挑选产生点云平面的网格点云。

在一个实行例中决定模块412还用于依据物体表面在转化后的三维点云数据中闭于应的三维坐标点决定手段物体闭于应的长、宽和顶部点云;从顶部点云中剔除失踪三维坐标点赢得连接顶部点云;依据连接顶部点云与主平面决定手段物体的高;依据长、宽和高估计手段物体的物体体积。

闭于物体体积测量安装的简直规定不妨参睹上文中闭于于物体体积测量办法的规定在此不再赘述。上述物体体积测量安装中的各个模块可理想大概局部经过软件、硬件及其拉拢来实行。上述各模块不妨硬件办法内嵌于大概独力于估计机设备中的处置器中也不妨以软件办法保存于估计机设备中的保存器中以便于处置器调用实行以上各个模块闭于应的安排。

在一个实行例中供给了一种估计机设备该估计机设备不妨是结尾其里面构造图不妨如图5所示。该估计机设备包括经过体系总线对接的处置器、保存器、搜集接口、表露屏和输出安装。个中该估计机设备的处置器用于供给估计和控制本领。该估计机设备的保存器包括非易失性保存介质、内保存器。该非易失性保存介质保存有安排体系和估计机步调。该内保存器为非易失性保存介质中的安排体系和估计机步调的运行供给情况。该估计机设备的搜集接口用于与外部的结尾经过搜集对接通讯。该估计机步调被处置器实行时以实行一种物体体积测量办法。该估计机设备的表露屏不妨是液晶表露屏大概者电子墨水表露屏该估计机设备的输出安装不妨是表露屏上弥漫的触摸层也不妨是估计机设备外壳上树立的按键、轨迹球大概触控板还不妨是外接的键盘、触控板大概鼠标等。

本范围本领人员不妨领会图5中示出的构造只是是与本请求筹备相闭的局部构造的框图并不产生闭于本请求筹备所运用于其上的估计机设备的规定简直的估计机设备不妨包括比图中所示更多大概更少的零件大概者拉拢某些零件大概者具备不共的零件安置。

在一个实行例中供给了一种估计机设备包括保存器和处置器该保存器保存有估计机步调该处置器实行估计机步调时实行上述各个实行例中的物体体积测量办法的办法。

在一个实行例中供给了一种估计机可读保存介质其上保存有估计机步调估计机步调被处置器实行时实行上述各个实行例中的物体体积测量办法的办法。

本范围普遍本领人员不妨领会实行上述实行例办法中的理想大概局部过程是不妨经过估计机步调来指令相闭的硬件来完成的估计机步调可保存于一非易失性估计机可读取保存介质中该估计机步调在实行时可包括如上述各办法的实行例的过程。个中本请求所供给的各实行例中所运用的闭于保存器、保存、数据库大概其他介质的所有引用均可包括非易失性和/大概易失性保存器。非易失性保存器可包括只读保存器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可揩除可编程rom(eeprom)大概闪存。易失性保存器可包括随机存取保存器(ram)大概者外部高速缓冲保存器。动作证明而非限制ram以多种办法可得诸如固态ram(sram)、理想ram(dram)、共步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、巩固型sdram(esdram)、共步链路(synchlink)dram(sldram)、保存器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接保存器总线理想ram(drdram)、以及保存器总线理想ram(rdram)等。

以上实行例的各本领特性不妨进行大肆的拉拢为使刻画简练未闭于上述实行例中的各个本领特性十脚大概的拉拢都进行刻画然而只要这些本领特性的拉拢不存留冲突都该当认为是本证明书籍记录的范畴。

以上实行例仅表白了本请求的几种实行办法其刻画较为简直和留神然而并不行因此而领会为闭于创造博利范畴的节制。该当指出的是闭于于本范围的普遍本领人员来说在不摆脱本请求构想的前提下还不妨干出若搞变形和矫正这些都属于本请求的保护范畴。因此本请求博利的保护范畴应以所附权利乞求为准。

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