物体轮廓识别方法、装置、设备及存储介质与流程

本发明属于图像识别领域，尤其涉及一种物体轮廓识别方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

3d打印机是可以“打印”出真实的3d物体的一种设备，比如打印一个机器人、打印玩具车，打印各种模型，甚至是食物等等。在进行3d打印时，先确定待打印物体的轮廓，再基于该轮廓进行3d打印。

但是，目前的方案是由用户来输入需要打印物体的轮廓，并不能自动识别出物体的实际空间轮廓。

技术实现要素：

本发明实施例提供一种物体轮廓识别方法、装置、设备及存储介质，能够通过拍摄图像确定物体的实际空间轮廓。

一方面，本发明实施例提供一种物体轮廓识别方法，包括：

获取从多个方位拍摄的多张图像，其中，从每个方位拍摄至少一张图像，所述多张图像中的参考物均相同，所述多张图像中的待识别物均相同；

根据所述参考物的实际尺寸大小与所述参考物在每张所述图像中的尺寸大小，计算实际参考物与每张所述图像中的参考物之间的尺寸比例，总共得到多个尺寸比例；

根据所述多个尺寸比例，计算所述待识别物上的各个点在实际空间中的坐标值；

根据所述待识别物上的各个点在实际空间中的坐标值，确定所述待识别物在实际空间中的轮廓。

另一方面，本发明实施例提供了一种物体轮廓识别装置，包括：

图像获取模块，用于获取从多个方位拍摄的多张图像，其中，从每个方位拍摄至少一张图像，所述多张图像中的参考物均相同，所述多张图像中的待识别物均相同；

尺寸比例计算模块，用于根据所述参考物的实际尺寸大小与所述参考物在每张所述图像中的尺寸大小，计算实际参考物与每张所述图像中的参考物之间的尺寸比例，总共得到多个尺寸比例；

坐标值计算模块，用于根据所述多个尺寸比例，计算所述待识别物上的各个点在实际空间中的坐标值；

轮廓确定模块，用于根据所述待识别物上的各个点在实际空间中的坐标值，确定所述待识别物在实际空间中的轮廓。

再一方面，本发明实施例提供了一种计算设备，所述设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；

所述处理器执行所述计算机程序指令时实现如上所述的物体轮廓识别方法。

再一方面，本发明实施例提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现如上所述的物体轮廓识别方法。

本发明实施例的物体轮廓识别方法、装置、设备及存储介质，能够通过拍照确认所拍摄物体外部的空间轮廓；进一步地将物体的空间轮廓数据输入给3d打印机，通过3d打印机打印出与原物体的大小相同的物体，而不需要用户测量出物体的大小输入给3d打印机。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示出了本发明一个实施例提供的物体轮廓识别方法的流程示意图；

图2示出了本发明一个实施例中的三角形的示意图；

图3示出了本发明的另一个实施例的物体轮廓识别方法的流程示意图；

图4示出了本发明的一个实施例的参考物与待识别物的示意图；

图5示出了本发明实施例的一个照片中的参考物与实际参考物的对比示意图；

图6示出了本发明实施例的另一个照片中的参考物与实际参考物的对比示意图；

图7示出了本发明实施例的待识别物的点坐标的示意图；

图8示出了本发明实施例的待识别物的轮廓的示意图；

图9示出了本发明的一个实施例的物体轮廓识别装置的结构示意图；

图10示出了本发明实施例提供的计算设备的硬件结构示意图。

具体实施方式

下面将详细描述本发明的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本发明进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅被配置为解释本发明，并不被配置为限定本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本发明的示例来提供对本发明更好的理解。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

为了解决现有技术问题，本发明实施例提供了一种物体轮廓识别方法、装置、设备及存储介质。下面首先对本发明实施例所提供的物体轮廓识别方法进行介绍。

图1示出了本发明一个实施例提供的物体轮廓识别方法的流程示意图。如图1所示，该方法包括：

s101，获取从多个方位拍摄的多张图像，其中，从每个方位拍摄至少一张图像，多张图像中的参考物均相同，多张图像中的待识别物均相同。

其中，多张图像是：在参考物和待识别物的状态保持不变时拍摄的多张图像。多个方位是至少三个方位，每个方位的覆盖角度大于或等于120°。

s102，根据参考物的实际尺寸大小与参考物在每张图像中的尺寸大小，计算实际参考物与每张图像中的参考物之间的尺寸比例，总共得到多个尺寸比例。

需要说明的是，参考物在每张图像中的尺寸大小指的是每张图像中的参考物的尺寸大小。

由于有多张图像，每张图像对应一个尺寸比例，因此，总共有多个尺寸比例。

在计算尺寸比例时，计算参考物的实际尺寸大小与参考物在每张图像中的尺寸大小之间的比值，该比值即为实际参考物与图像中的参考物之间的尺寸比例。

s103，根据多个尺寸比例，计算待识别物上的各个点在实际空间中的坐标值。

s104，根据待识别物上的各个点在实际空间中的坐标值，确定待识别物在实际空间中的轮廓。

本发明实施例中，通过参考物计算出实际物体与图像中的物体之间的尺寸比例，从而可以实现通过拍照确认所拍摄物体外部的空间轮廓。进一步地，用户通过手机拍照即可确定物体在实际空间中的轮廓，可以将空间轮廓数据输入给3d打印机，通过3d打印机打印出与原物体的大小相同的物体，而不需要用户测量出物体的大小输入给3d打印机。另外，可以建立参考物库，可以让更多的物品作为参考物，由此解决了拍摄无参考物的难题。

在本发明的一个实施例中，s103包括：

在参考物上选择一个m点，以m点为原点建立三维坐标轴；对于待识别物上的各个点，确定每张图片中的该点与m点之间的距离，根据该距离和多个尺寸比例，计算该点在三维坐标轴上的坐标值。

其中，m点是在参考物上随机选择的一个点。

作为一个示例，多张图像是三张图像，计算待识别物上的n点在三维坐标轴上的坐标值，包括：

对于三张图像中的每张图像，将该图像中n点与m点的距离乘以在该图像中的物体与对应的实际物体之间的尺寸比例，得到该图像对应的一个数值；将三张图像分别对应的三个数值作为n点在三维坐标轴上的坐标值。

在本发明的一个实施例中，s102之前，还包括：

测量参考物在每张图像中的尺寸大小；在测量参考物在当前图像中的尺寸大小之后，根据拍摄当前图像时的拍摄角度，修正参考物在当前图像中的尺寸大小。

由于拍摄的角度和物体的放置角度都带有随机性，需要将数据库中的参考物与图像中的参考物进行对比，得到拍摄图像时的拍摄角度，以此得出参考物以当前角度拍摄呈现的大小。

其中，通过余弦定理修正参考物在图像中的尺寸大小。

余弦定理：对于任意三角形，任何一边的平方等于其他两边平方的和减去这两边与它们夹角的余弦的两倍积，如图2所示，三角形的三个顶点分别是a、b、c，三角形的三条边分别为a、b、c，△abc满足如下的三个公式：

c²＝a²+b²-2abcos(γ)公式1

b²＝c²+a²-2accos(β)公式2

a²＝b²+c²-2bccos(α)公式3

勾股定理是余弦定理的特例，当γ为90°时，cos(γ)＝0，余弦定理可简化为c²＝a²+b²。

比如，从三个方位拍摄三张图像，那么修正算法从三个方位进行修正，分别得出图像中的参考物与数据库中的参考物在三维坐标中的夹角x°、y°、z°，通过余弦定理(不局限余弦定理)对参考物的尺寸进行修正，得出参考物在每张图像中的尺寸大小。

在本发明的一个实施例中，s104包括：

根据待识别物上的各个点在实际空间中的坐标值，将待识别物上的各个点放到实际空间中，以形成待识别物的轮廓。

需要说明的是，将待识别物上的各个点放到实际空间中，形成了待识别物的立体轮廓。

图3示出了本发明的另一个实施例的物体轮廓识别方法的流程示意图。如图3所示，该方法包括：

s201，手机拍摄有参考物和待识别物的图像。

在待识别物的旁边放一参考物，比如，该参考物可以是不同面值的硬币、各种型号的手机等。再比如，如图4所示，三角形为待识别物，圆形为参考物。参考物的数量可以是一个或多个。

通过光学拍照，从三个方位获取包括参考物和待识别物的三张照片，每个方位对应一张照片。

s202、根据预先选择的参考物，对三张照片进行线条处理，以获取这三张照片中的参考物。

s203、通过图像对比技术将每张照片中的参考物与数据库中存储的该参考物进行对比。

s204、根据对比结果确定每张照片中的参考物的尺寸大小。

s205、将参考物的实际尺寸大小与每张照片中的参考物的尺寸大小进行对比，得到每张照片对应的尺寸比例。

其中，参考物的实际尺寸大小与第一张照片中的参考物的尺寸大小的尺寸比例是l1；参考物的实际尺寸大小与第二张照片中的参考物的尺寸大小的尺寸比例是l2；参考物的实际尺寸大小与第三张照片中的参考物的尺寸大小的尺寸比例是l3。

比如，如图5所示，数据库中圆形的实际直径r1是12厘米，其中一个照片中的圆形的直径r2是4厘米，将该照片中的圆形的尺寸大小与数据库中圆形的实际尺寸大小进行对比，得到圆形的实际尺寸大小与该照片中的圆形的尺寸大小的尺寸比例是3:1。

如图6所示，另一张照片中的圆形的直径r3是3厘米，将照片中的圆形的尺寸大小与数据库中圆形的实际尺寸大小进行对比，得到圆形的实际尺寸大小与照片中的圆形的尺寸大小的尺寸比例是4:1。

再比如，照片中参考物的长为5厘米、宽为3厘米，数据库中的参考物的实际长为15厘米、实际宽为9厘米，则实际尺寸大小与照片中的尺寸大小的尺寸比例是3:1。

以此形成标准的比例尺。根据用户的需要至少从3个方位对物品进行拍摄每个方位覆盖角度大于120°，并且三个方位拍摄能360°覆盖被拍摄物。

s206、提取每张照片中的待识别物。其中，可以由用户在每张照片中选择出待识别物，还可以通过后台物品自动匹配库自动提取每张照片中的待识别物。

s207，确定待识别物的每个点的坐标值。

随便选择参考物的一个m点，以m点为原点建立三维坐标轴；对于待识别物上的每个点都进行如下的处理：

在处理待识别物上的n点时，计算第一张照片中m点与n点的距离a，计算第二张照片中m点与n点的距离b，计算第三张照片中m点与n点的距离c。

计算x＝l1×a，y＝l2×b，z＝l3×c。如图7所示，(x、y、z)是处理待识别物上的n点在三维坐标轴上的坐标值。

以此类推，计算每张图像中待识别物上的各个点与m点之间的距离，得到待识别物上的各个点在三维坐标轴上的坐标值。

s208，根据待识别物的每个点的坐标值，将待识别物的每个点进行拼合得到物体轮廓。如图8所示，得到三角形的轮廓。

图9示出了本发明的一个实施例的物体轮廓识别装置的结构示意图。如图9所示，该装置300包括：

图像获取模块301，用于获取从多个方位拍摄的多张图像，其中，从每个方位拍摄至少一张图像，多张图像中的参考物均相同，多张图像中的待识别物均相同。

尺寸比例计算模块302，用于根据参考物的实际尺寸大小与参考物在每张图像中的尺寸大小，计算实际参考物与每张图像中的参考物之间的尺寸比例，总共得到多个尺寸比例。

坐标值计算模块303，用于根据多个尺寸比例，计算待识别物上的各个点在实际空间中的坐标值。

轮廓确定模块304，用于根据待识别物上的各个点在实际空间中的坐标值，确定待识别物在实际空间中的轮廓。

在本发明的一个实施例中，坐标值计算模块303包括：

坐标轴建立模块，用于在参考物上选择一个m点，以m点为原点建立三维坐标轴。

点坐标计算模块，用于对于待识别物上的各个点，确定每张图片中的该点与m点之间的距离，根据该距离和多个尺寸比例，计算该点在三维坐标轴上的坐标值。

在本发明的一个实施例中，多张图像是三张图像，点坐标计算模块包括：

数值计算模块，用于对于三张图像中的每张图像，将该图像中n点与m点的距离乘以实际参考物与该图像中的参考物之间的尺寸比例，得到该图像对应的一个数值。

坐标确定模块，用于将三张图像分别对应的三个数值作为n点在三维坐标轴上的坐标值。

在本发明的一个实施例中，坐标轴建立模块包括：

原点选择模块，用于在参考物上随机选择一个点，作为三维坐标原点。

在本发明的一个实施例中，该装置300还包括：

尺寸测量模块，用于测量参考物在每张图像中的尺寸大小；

尺寸修正模块，用于根据拍摄当前图像时的拍摄角度，修正参考物在当前图像中的尺寸大小。

在本发明的一个实施例中，尺寸修正模块用于，

通过余弦定理修正参考物在当前图像中的尺寸大小。

在本发明的一个实施例中，轮廓确定模块304包括：

轮廓处理模块，用于根据待识别物上的各个点在实际空间中的坐标值，将待识别物上的各个点放到实际空间中，以形成待识别物的轮廓。

在本发明的一个实施例中，多个方位是至少三个方位，每个方位的覆盖角度大于或等于120°。

本发明实施例提供一种计算设备，该设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；

所述处理器执行所述计算机程序指令时实现如上任意一项方案中的物体轮廓识别方法。

本发明实施例提供一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现如上任一项方案中的物体轮廓识别方法。

图10示出了本发明实施例提供的计算设备的硬件结构示意图。

计算设备可以包括处理器401以及存储有计算机程序指令的存储器402。

具体地，上述处理器401可以包括中央处理器(cpu)，或者特定集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)，或者可以被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。

存储器402可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器402可包括硬盘驱动器(harddiskdrive，hdd)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(universalserialbus，usb)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器402可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器402可在综合网关容灾设备的内部或外部。在特定实施例中，存储器402是非易失性固态存储器。在特定实施例中，存储器402包括只读存储器(rom)。在合适的情况下，该rom可以是掩模编程的rom、可编程rom(prom)、可擦除prom(eprom)、电可擦除prom(eeprom)、电可改写rom(earom)或闪存或者两个或更多个以上这些的组合。

处理器401通过读取并执行存储器402中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种物体轮廓识别方法。

在一个示例中，计算设备还可包括通信接口403和总线410。其中，如图10所示，处理器401、存储器402、通信接口403通过总线410连接并完成相互间的通信。

通信接口403，主要用于实现本发明实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。

总线410包括硬件、软件或两者，将计算设备的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制，总线可包括加速图形端口(agp)或其他图形总线、增强工业标准架构(eisa)总线、前端总线(fsb)、超传输(ht)互连、工业标准架构(isa)总线、无限带宽互连、低引脚数(lpc)总线、存储器总线、微信道架构(mca)总线、外围组件互连(pci)总线、pci-express(pci-x)总线、串行高级技术附件(sata)总线、视频电子标准协会局部(vlb)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线410可包括一个或多个总线。尽管本发明实施例描述和示出了特定的总线，但本发明考虑任何合适的总线或互连。

该计算设备可以执行本发明实施例中的物体轮廓识别方法，从而实现结合图1和图9描述的物体轮廓识别方法和装置。

另外，结合上述实施例中的物体轮廓识别方法，本发明实施例可提供一种计算机存储介质来实现。该计算机存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种物体轮廓识别方法。

需要明确的是，本发明并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本发明的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本发明的精神后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。

以上所述的结构框图中所示的功能块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(asic)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本发明的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、rom、闪存、可擦除rom(erom)、软盘、cd-rom、光盘、硬盘、光纤介质、射频(rf)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。

还需要说明的是，本发明中提及的示例性实施例，基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是，本发明不局限于上述步骤的顺序，也就是说，可以按照实施例中提及的顺序执行步骤，也可以不同于实施例中的顺序，或者若干步骤同时执行。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。应理解，本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。