(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210087713.0 (22)申请日 2022.01.25 (71)申请人 陈恋诚 地址 610000 四川省成 都市龙泉驿区经开 区南一路2666号 (72)发明人 陈恋诚　曹锋雷　唐艺文　 (74)专利代理 机构 重庆莫斯专利代理事务所 (普通合伙) 50279 专利代理师 刘强 (51)Int.Cl. G06V 10/422(2022.01) G06V 10/30(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06K 9/62(2022.01)G06F 17/14(2006.01) (54)发明名称 一种基于计算机视觉的物体形状辨别方法 (57)摘要 本发明属于计算机视觉技术领域， 公开了一 种基于计算机视觉的物体形状辨别方法， 对获取 的图像进行多次的预处理， 并利用形态滤波器去 除预处理后的图像中的噪声点， 得到干净图像； 基于链码法对所述干净图像中的轮廓边界进行 识别和标记， 得到基于所述轮廓边界的半径曲 线； 利用快速傅里叶变换法对所述半径曲线进行 转换分析， 并将得到的功率密度谱与标准形状功 率密度谱进行对比， 完成物体形状辨别， 本发明 的操作过程更加简单， 节省了图像预处理的时间 以及模型训练的过程； 对物体形状的识别速度远 快于基于模型训练方法的形状识别速度； 并且， 降低了周围环 境因素对物体形状的识别的影响， 可以准确的识别出物体形状是否发生变化。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 114511707 A 2022.05.17 CN 114511707 A 1.一种基于计算机 视觉的物体形状辨别方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 对获取的图像进行多次的预处理， 并利用形态滤波器去除预处理后的图像中的噪声 点， 得到干净图像； 基于链码法对所述干净图像中的轮廓 边界进行识别和标记， 得到基于所述轮廓 边界的 半径曲线； 利用快速傅里叶变换法对所述半径曲线进行转换分析， 并将得到的功率密度谱与 标准 形状功率密度谱进行对比， 完成物体形状辨别。 2.如权利要求1所述的基于计算机视觉的物体形状辨别方法， 其特征在于， 对获取的图 像进行多次的预 处理， 并利用形态滤波器去除预 处理后的图像中的噪声点， 得到干净图像， 包括： 将获取的图像转换为灰度图， 并利用5乘以5的方形窗口， 对转换得到的所述灰度图进 行滤波处理； 利用双峰法获取二值化阈值， 并基于所述二值化阈值将滤波完成后的图像进行二值化 处理， 得到二 值化图像； 利用形态滤波器去除预处 理后的图像中的噪声点， 得到 干净图像。 3.如权利要求2所述的基于计算机视觉的物体形状辨别方法， 其特征在于， 利用形态滤 波器去除预处 理后的图像中的噪声点， 得到 干净图像， 包括： 利用边缘识别算法获取所述二值化图像的边界， 然后基于识别出来的边界， 依次进行 开运算和闭运 算， 去除所述 二值化图像中的噪声块， 得到 干净图像。 4.如权利要求1所述的基于计算机视觉的物体形状辨别方法， 其特征在于， 基于链码法 对所述干净图像中的轮廓边界进行识别和标记， 得到基于所述轮廓边界的半径曲线， 包括： 按照扫描顺序对所述干净图像的轮廓边界进行扫描， 获取边界起始点并进行标记， 同 时定义扫描方向变量； 按照逆时针方向对设定搜索框内的像素点进行扫描， 并对识别出的边界行进点标记同 时更新扫描方向变量， 直至扫描完成， 构建基于所述轮廓边界的半径曲线。 5.如权利要求4所述的基于计算机视觉的物体形状辨别方法， 其特征在于， 按照逆时针 方向对设定搜索框内的像素点进 行扫描， 并对识别出的边界行进点标记同时更新扫描方向 变量， 直至扫描完成， 构建基于所述轮廓边界的半径曲线， 包括： 按照逆时针方向， 基于3*3像素的搜索框， 以所述边界起始点为起点， 基于所述干净图 像的轮廓边界进行扫描， 得到边界行进点， 并进行 标记同时更新对应的所述扫描方向变量； 当当前所述边界行进点的前一个所述边界行进点与所述边界起始点的坐标值相同， 则 停止搜索； 构建基于所述轮廓边界的半径曲线。 6.如权利要求5所述的基于计算机视觉的物体形状辨别方法， 其特征在于， 构建基于所 述轮廓边界的半径曲线， 包括： 计算所述 边界起始点的坐标值与质心之间的欧式距离； 根据相邻的两个所述边界行进点的所述扫描方向变量， 计算出后 一个所述边界行进点 的坐标值以及对应的相对于质心的欧式距离， 其中， 第一个所述边界行进点为所述边界起 始点；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114511707 A 2根据所述边界行进点的排序作为横坐标， 以对应的欧式距离为纵坐标， 得到基于所述 轮廓边界的半径曲线。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114511707 A 3