地图美化方法、装置、机器人及存储介质与流程

1.本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种地图美化方法、装置、机器人及存储介质。


背景技术：

2.随着人工智能的发展，机器人的研究得到越来越多的关注和投入，而机器人的定位和地图创建及获取是机器人领域的热点研究问题。目前，机器人可根据自身的传感器获取地图图像供用户进行使用；但机器人在通过传感器获取地图图像的过程中，由于传感器的误差，导致获取的地图图像存在线条杂乱、不美观、地图信息显示不直观的问题。
3.因此，如何通过机器人对获取到的地图图像进行处理，以提高机器人所获取到的地图图像的美观度是亟需解决的问题。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本发明的目的是为了克服现有技术中的不足，提供一种地图美化方法、装置、机器人及存储介质。
5.第一方面，本发明提供一种地图美化方法，包括：
6.对获取的地图图像进行灰度化处理，得到灰度化图像；
7.对所述灰度化图像进行预处理，得到二值化图像；
8.对所述二值化图像进行轮廓提取，得到多条轮廓，其中，所述轮廓为图形边缘各像素点的集合且所述轮廓具有方向性和顺序性；
9.计算各所述轮廓的轮廓长度，并从各所述轮廓中查找所述轮廓长度大于等于预设长度阈值的各长条轮廓；
10.对各所述长条轮廓进行位置衔接调整，得到轮廓图像；
11.将所述轮廓图像与所述灰度化图像进行图像相加，得到相加图像；
12.查找并消除所述相加图像中对应轮廓外的不规则区域，得到美化后的地图图像。
13.在一种实施方式中，所述对各所述长条轮廓进行位置衔接调整，得到轮廓图像包括：
14.对各所述长条轮廓进行图像坐标化处理，得到各所述长条轮廓上各像素点的坐标；
15.基于各所述长条轮廓上各像素点的坐标，确定各所述长条轮廓上的各像素点的相对位置；
16.根据所述相对位置，确定各所述长条轮廓上位于相邻前、后两个位置的像素点所构成的相邻像素点组，并计算各所述相邻像素点组中两个像素点之间所构成的轮廓线段的斜率；
17.从各所述长条轮廓的相邻像素点组中提取存在所述斜率且所述斜率不为零的斜率变化像素点组，并计算所述斜率变化像素点组中两个像素点之间的距离；
18.当所述距离小于等于预定距离阈值时，将所述斜率变化像素点组的两个像素点作为拐点；
19.当所述距离大于预定距离阈值时，将位于所述斜率变化像素点组中靠前位置的像素点作为拐点；
20.根据所述拐点，对包含所述拐点的长条轮廓进行位置调整并衔接，得到轮廓图像。
21.在一种实施方式中，所述根据所述拐点，对包含所述拐点的长条轮廓进行位置调整并衔接，得到轮廓图像包括：
22.根据所述长条轮廓的方向性和顺序性，确定各所述长条轮廓在所述二值化图像中排序的先后顺序；
23.根据所述先后顺序，依次将包含所述拐点且排序靠前位置的长条轮廓作为第一轮廓线段，并将包含所述拐点且排序位于所述第一轮廓线段后一位置的长条轮廓作为第二轮廓线段；
24.计算所述第一轮廓线段以及所述第二轮廓线段的矢量坐标，并基于所述矢量坐标，判断所述第一轮廓线段与所述第二轮廓线段的线段方向；
25.基于所述线段方向，调整所述第二轮廓线段的位置，将所述第二轮廓线段与所述第一轮廓线段进行衔接，得到轮廓图像。
26.在一种实施方式中，所述基于所述线段方向，调整所述第二轮廓线段的位置，将所述第二轮廓线段与所述第一轮廓线段进行衔接，得到轮廓图像包括：
27.当所述第一轮廓线段与所述第二轮廓线段的线段方向为同向时，将所述第二轮廓线段转移衔接到所述第一轮廓线段上，得到轮廓图像，其中，所述第一轮廓线段与所述第二轮廓线段构成一条斜率为零或斜率不存在的横向或竖向直线段；
28.当所述第一轮廓线段与所述第二轮廓线段的线段方向为反向时，将所述第一轮廓线段上的拐点与所述第二轮廓线段上的拐点进行直线连接，得到轮廓图像。
29.在一种实施方式中，所述对所述二值化图像进行轮廓提取，得到多条轮廓包括：
30.采用图像遍历算法以及联通域搜索算法对所述二值化图像进行像素搜索，得到黑色像素区域以及白色像素区域；
31.提取所述黑色像素区域和所述白色像素区域之间的边缘像素点集合，得到多条轮廓。
32.在一种实施方式中，所述查找并消除所述相加图像中对应轮廓外的不规则区域，得到美化后的地图图像包括：
33.采用图像遍历算法查找所述相加图像中对应轮廓外的外廓像素点；
34.对所述外廓像素点对应的邻域进行扩散搜索，得到由所述外廓像素点所形成的不规则区域；
35.灰色填充所述不规则区域，得到美化后的地图图像。
36.在一种实施方式中，所述对所述灰度化图像进行预处理，得到二值化图像包括：
37.采用高斯滤波算法对所述灰度化图像进行模糊处理，得到模糊处理图像；
38.对所述模糊处理图像进行二值化处理，得到二值化图像。
39.第二方面，本发明提供一种地图美化装置，包括：
40.灰度化处理模块，用于对获取的地图图像进行灰度化处理，得到灰度化图像；
41.预处理模块，用于对所述灰度化图像进行预处理，得到二值化图像；
42.轮廓提取模块，用于对所述二值化图像进行轮廓提取，得到多条轮廓；
43.计算模块，用于计算各所述轮廓的轮廓长度，并从各所述轮廓中查找所述轮廓长度大于等于预设长度阈值的各长条轮廓；
44.衔接调整模块，用于对各所述长条轮廓进行位置衔接调整，得到轮廓图像；
45.图像相加模块，用于将所述轮廓图像与所述灰度化图像进行图像相加，得到相加图像；
46.美化模块，用于查找并消除所述相加图像中对应轮廓外的不规则区域，得到美化后的地图图像。
47.第三方面，本发明提供一种机器人，所述机器人包括存储器和至少一个处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器用于执行所述计算机程序以实施上述的地图美化方法。
48.第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时，实施上述的地图美化方法。
49.本发明的实施例具有如下优点：
50.本发明的方法包括对获取的地图图像进行灰度化处理，得到灰度化图像；对灰度化图像进行预处理，得到二值化图像；对二值化图像进行轮廓提取，得到多条轮廓；计算各轮廓的轮廓长度，并从各轮廓中查找轮廓长度大于等于预设长度阈值的各长条轮廓；对各长条轮廓进行位置衔接调整，得到轮廓图像；将轮廓图像与所灰度化图像进行图像相加，得到相加图像；查找并消除相加图像中对应轮廓外的不规则区域，得到美化后的地图图像。本发明通过对地图图像进行图像的一系列基础处理之后，得到二值化图像并提取轮廓，以各轮廓为依据，对轮廓中的长条轮廓进行位置衔接调整，实现对轮廓的美化，得到轮廓图像；再对轮廓图像进行图像相加处理并消除相加图像中的不规则区域，得到美化后的地图图像，实现了对地图图像的美化，提高了地图图像的美观度，后续可根据美化后的地图图像直观获取地图数据。
附图说明
51.为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对本发明保护范围的限定。在各个附图中，类似的构成部分采用类似的编号。
52.图1为本发明实施例中地图美化方法的第一个实施方式示意图；
53.图2为本发明实施例中原始的地图图像示意图；
54.图3为本发明实施例中灰度化图像示意图；
55.图4为本发明实施例中地图美化方法的第二个实施方式示意图；
56.图5为本发明实施例中模糊处理图像示意图；
57.图6为本发明实施例中二值化图像示意图；
58.图7为本发明实施例中地图美化方法的第三个实施方式示意图；
59.图8为本发明实施例中多条轮廓示意图；
60.图9为本发明实施例中地图美化方法的第四个实施方式示意图；
61.图10为本发明实施例中地图美化方法的第五个实施方式示意图；
62.图11为本发明实施例中地图美化方法的第六个实施方式示意图；
63.图12为本发明实施例中轮廓线段的线段方向示意图；
64.图13为本发明实施例中轮廓图像示意图；
65.图14为本发明实施例中相加图像示意图；
66.图15为本发明实施例中地图美化方法的第七个实施方式示意图；
67.图16为本发明实施例中美化后的地图图像示意图；
68.图17为本发明实施例中地图美化装置的实施例示意图。
具体实施方式
69.下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
70.通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
71.在下文中，可在本发明的各种实施例中使用的术语“包括”、“具有”及其同源词仅意在表示特定特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合，并且不应被理解为首先排除一个或更多个其它特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合的存在或增加一个或更多个特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合的可能性。
72.此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
73.除非另有限定，否则在这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明的各种实施例所属领域普通技术人员通常理解的含义相同的含义。所述术语(诸如在一般使用的词典中限定的术语)将被解释为具有与在相关技术领域中的语境含义相同的含义并且将不被解释为具有理想化的含义或过于正式的含义，除非在本发明的各种实施例中被清楚地限定。
74.实施例1
75.本发明实施例提供一种地图美化方法，应用于机器人，请参照图1，下面对该地图美化方法进行详细说明。
76.110，对获取的地图图像进行灰度化处理，得到灰度化图像。
77.机器人可通过传感器以及slam算法获取原始的地图图像，如图2(原图是彩色附图)所示，原始的地图图像中墙体的黑色边缘上，毛刺较多；墙体不直或者不平，即视觉效果不规则；墙体不连续，有断裂之处；对于同一种类型的地图图像中的各元素，其灰度变化相差较大，例如地图图像中右上角的边缘代表墙体，但是它的灰度较高，显示出来不是特别黑。
78.对获取的地图图像进行灰度化处理，即将地图图像的三通道数据转化为单通道数据，得到灰度化图像(如图3)，另外，灰度化处理只是一个基本的图像处理操作，即将一副有
颜色的图片处理成灰色的图片。
79.120，对灰度化图像进行预处理，得到二值化图像。
80.在一种可行的实施方式中，如图4所示，步骤120可具体包括如下步骤：
81.121，采用高斯滤波算法对灰度化图像进行模糊处理，得到模糊处理图像。
82.由于原始的地图图像中的墙体边缘存在大量的毛刺(即由于传感器的误差导致的噪声数据)，所以采用高斯滤波器对灰度化图像进行模糊处理，得到模糊处理图像，如图5所示，模糊处理图像与原始的地图图像相比，边缘特征被模糊化，但其主要特征并没有受到影响，以此降低噪声周围的阶跃效应。
83.在本实施例中，采用高斯滤波算法对灰度化图像进行模糊处理是图像处理中的基本操作，主要是根据单个像素周围的8个像素的值进行加权取平均值，得到的平均值即为新的单个像素的像素值，这样会减弱图像中的阶跃效应。
84.122，对模糊处理图像进行二值化处理，得到二值化图像。
85.在本实施例中，对模糊处理图像进行二值化处理，得到二值化图像(如图6所示)，通过选取较高的灰度阈值来进行二值化处理，使得不受断裂的边缘影响，得到了完整且清晰的边缘特征；其中，二值化处理为图像处理的一个基本步骤。根据阈值大小，将0～255的灰度图像处理成0、1的图像(大于阈值的像素值修改为1
‑‑
白色，小于等于阈值的像素修改为0
‑‑
黑色)，即灰色的图像处理成为黑白图像。因为灰度化处理之后，灰度的大小代表该点是障碍物的概率大小，0
‑‑‑
障碍物，127代表未知区域，255代表可通行区域，所以只需要选取略高于127的灰度值来作为阈值，例如130或者140，但是由于激光的误差。所以选定160～170较为合适；阈值大小可以根据灰度化图像进行选取，也可以针对某一类型的简单图像进行固定的阈值设定，由于我们得到的灰度化处理过后的图像是很简单的灰度图像，所以也可以直接设定阈值为160；大于等于阈值的像素为1，白色像素；小于阈值的像素为0，黑色像素。
86.130，对二值化图像进行轮廓提取，得到多条轮廓。
87.在一种可行的实施方式中，如图7所示，步骤130可具体包括如下步骤：
88.131，采用图像遍历算法以及联通域搜索算法对二值化图像进行像素搜索，得到黑色像素区域以及白色像素区域。
89.132，提取黑色像素和白色像素之间的边缘像素点集合，得到多条轮廓。
90.在本实施例中，以各轮廓为依据实现对地图图像的美化，因此需要提取轮廓，轮廓提取为图像处理的基本操作，为现有技术，在此不做详细说明，可使用opencv库，通过图像遍历和联通域搜索，查找二值化图像中的黑色像素区域以及白色像素区域；提取黑色像素区域和白色像素区域之间的多个边缘像素点集合，得到多条轮廓，其中，所提取的边缘像素点为黑色像素或白色像素，黑色像素区域和白色像素区域的边缘处紧邻的多个黑色像素或白色像素汇集成多个边缘像素点集合，形成多条轮廓，轮廓具有方向性和顺序性。如图8所示，白色的细线段即为我们提取出的多条轮廓，且轮廓并不是很规则，其中存在很多断裂的线段，即线段与线段之间并不连续，其中，轮廓就是一个图形的外围(或内围)的像素对应的像素点的集合，且在处理过程中，将任意一条轮廓标记为序号为1，并以该轮廓为基准，顺时针或逆时针方向依次标记其他轮廓，可得到每条轮廓的序号及方向，即轮廓具有方向性和顺序性。在本发明实施例中，以各轮廓为依据，对轮廓进行美化，进而实现地图图像的美化
时，对轮廓的连续性或者完整性没有要求，从而可以实现线条杂乱的地图图像的美化。
91.140，计算各轮廓的轮廓长度，并从各轮廓中查找轮廓长度大于等于预设长度阈值的各长条轮廓。
92.在本实施例中，轮廓长度主要看轮廓的像素点的集合长度，比如一个轮廓所有像素点的数目为15，那么这个轮廓的长度约等于15，另一个轮廓所有的像素点的数目为36，那么该轮廓的长度约36，由此就可以知道第二个轮廓的长度大于第一个轮廓的长度。
93.当得到轮廓之后，需要对每条轮廓进行美化处理，计算各轮廓的轮廓长度，并从各轮廓中查找轮廓长度大于等于预设长度阈值的各长条轮廓，其中，预设长度阈值可根据实际情况进行设定，在此不做限定。在此过程中，当轮廓过于短小，即轮廓长度小于预设长度阈值时，默认后续不对该轮廓进行美化处理，这种短小的轮廓一般是很小的障碍物的轮廓，为保证美化后的地图信息不失真，予以保留。
94.150，对各长条轮廓进行位置衔接调整，得到轮廓图像。
95.在一种可行的实施方式中，如图9所示，步骤150可具体包括如下步骤：
96.151，对各长条轮廓进行图像坐标化处理，得到各长条轮廓上各像素点的坐标。
97.152，基于各长条轮廓上各像素点的坐标，确定各长条轮廓上的各像素点的相对位置。
98.对各长条轮廓进行图像坐标化处理，得到各长条轮廓上各像素点的坐标，即在二值化图像中创建图像坐标系，在图像坐标系下，可得到关于每一条轮廓上面的每一个像素点的坐标表示，基于各长条轮廓上各像素点的坐标，可确定各长条轮廓上的各像素点的相对位置。
99.153，根据相对位置，确定各长条轮廓上位于相邻前、后两个位置的像素点所构成的相邻像素点组，并计算各相邻像素点组中两个像素点之间所构成的轮廓线段的斜率。
100.根据各长条轮廓上的各像素点的相对位置，以及轮廓所具有的方向性和顺序性，依次查找各长条轮廓上位于相邻前、后两个位置的像素点所构成的相邻像素点组，即一个相邻像素点组包括位置排序相邻的两个像素点，例如，一条长条轮廓中包括四个像素点，且这四个像素点根据该长条轮廓的方向性和顺序性，位置顺序排列为x1，x2，x3，x4，则该长条轮廓对应的相邻像素点组z为z1(x1，x2)，z2(x2，x3)，z3(x3，x4)；并根据像素点对应的坐标，计算各相邻像素点组中两个像素点之间所构成的轮廓线段的斜率。
101.154，从各长条轮廓的相邻像素点组中提取存在斜率且斜率不为零的斜率变化像素点组，并计算斜率变化像素点组中两个像素点之间的距离。
102.从所有的相邻像素点组中提取相邻像素点组所构成的轮廓线段存在斜率且斜率不为零的对应的相邻像素点组，将其作为斜率变化像素点组，并根据像素点的坐标，计算该斜率变化像素点组中两个像素点之间的距离，其中，距离为固定值。
103.155，当距离小于等于预定距离阈值时，将斜率变化像素点组的两个像素点作为拐点。
104.156，当距离大于预定距离阈值时，将位于斜率变化像素点组中靠前位置的像素点作为拐点。
105.当所得到的各斜率变化像素点组的距离小于等于预定距离阈值时，保留该斜率变化像素点组中的像素点；当各斜率变化像素点组的距离大于预定距离阈值时，则删除位于
该斜率变化像素点组中后位置的像素点，保留位于该斜率变化像素点组中前位置的像素点。该过程中，斜率变化像素点组属于相邻像素点组，而轮廓存在方向性和顺序性，因此，轮廓上的各相邻像素点组中的两个像素点存在位置排序关系；当距离大于预定距离阈值时，保留对应位置的像素点；将该步骤中保留的所有像素点作为拐点，其中，预定距离阈值可根据实际情况进行设定，在此不做赘述。例如，相邻像素点组z1(x1，x2)，z2(x2，x3)也为斜率变化像素点组，当在z1(x1，x2)中，x1、x2之间的距离小于预定距离阈值时，则将像素点x1、x2作为拐点；当在z2(x2，x3)中，x2、x3之间的距离大于预定距离阈值时，由于像素点x2位于该斜率变化像素点组的靠前位置，则将像素点x2作为拐点；当在z3(x3，x4)中，x3、x4之间的距离大于预定距离阈值时，由于像素点x3位于该斜率变化像素点组的靠前位置，但x3在前一相邻像素点组z2(x2，x3)中判断不属于拐点，则在z3(x3，x4)中，并不存在拐点；则经过处理后，保留像素点x1、x2为拐点。
106.157，根据拐点，对包含拐点的长条轮廓进行位置调整并衔接，得到轮廓图像。
107.在一种可行的实施方式中，如图10所示，步骤157可具体包括如下步骤：
108.1571，根据长条轮廓的方向性和顺序性，确定各长条轮廓在二值化图像中排序的先后顺序。
109.1572，根据先后顺序，依次将包含拐点且排序靠前位置的长条轮廓作为第一轮廓线段，并将包含拐点且排序位于第一轮廓线段后一位置的长条轮廓作为第二轮廓线段。
110.1573，计算第一轮廓线段以及第二轮廓线段的矢量坐标，并基于矢量坐标，判断第一轮廓线段与第二轮廓线段的线段方向。
111.1574，基于线段方向，调整第二轮廓线段的位置，将第二轮廓线段与第一轮廓线段进行衔接，得到轮廓图像。
112.各长条轮廓具有方向性和顺序性，根据其方向性和顺序性，确定各长条轮廓在二值化图像中排序的先后顺序，查找并删除以两个拐点为端点所构成的轮廓线段，再根据各长条轮廓的先后顺序，依次将包含拐点且轮廓排序靠前位置的长条轮廓作为第一轮廓线段，将包含拐点且轮廓排序位于第一轮廓线段后位置的长条轮廓作为第二轮廓线段。根据各长条轮廓上各像素点的坐标，可计算第一轮廓线段以及第二轮廓线段的矢量坐标，并基于该矢量坐标，可判断出第一轮廓线段与第二轮廓线段的线段方向。
113.在一种可行的实施方式中，如图11所示，步骤1574可具体包括如下步骤：
114.15741，当第一轮廓线段与第二轮廓线段的线段方向为同向时，将第二轮廓线段转移衔接到第一轮廓线段上，得到轮廓图像。
115.15742，当第一轮廓线段与第二轮廓线段的线段方向为反向时，将第一轮廓线段上的拐点与第二轮廓线段上的拐点进行直线连接，得到轮廓图像。
116.如图12所示，规定顺时针方向为轮廓方向，标号为1的线框里的轮廓线段存在线段方向都为同方向的横向线段，标号为2的线框里的轮廓线段存在线段方向互为反方向的竖向线段。
117.当第一轮廓线段与第二轮廓线段的线段方向为同向时，即第一轮廓线段与第二轮廓线段为两条同方向的横向或竖向线段，则以第一轮廓线段为基准，将第二轮廓线段转移衔接到第一轮廓线段上，且第一轮廓线段与第二轮廓线段构成一条斜率为零或斜率不存在的横向或竖向直线段，从而对二值化图像中的轮廓进行了美化，得到轮廓图像。
118.而当第一轮廓线段与第二轮廓线段的线段方向为反向时，即第一轮廓线段与第二轮廓线段为两条反方向的横向或竖向线段，则将第一轮廓线段的拐点与第二轮廓线段的拐点直接进行直线连接，从而对二值化图像中的轮廓进行了美化，得到轮廓图像(如图13所示)。
119.160，将轮廓图像与灰度化图像进行图像相加，得到相加图像。
120.将上述得到的轮廓图像与第一步经灰度化处理后得到的灰度化图像(图3)进行图像相加，得到一个相加图像，如图14所示，该相加图像包括黑色轮廓，以及由黑色轮廓包围的白色规则区域以及黑色轮廓外的白色不规则区域以及灰色像素区域。
121.170，查找并消除相加图像中对应轮廓外的不规则区域，得到美化后的地图图像。
122.在一种可行的实施方式中，如图15所示，步骤170可具体包括如下步骤：
123.171，采用图像遍历算法查找相加图像中对应轮廓外的外廓像素点。
124.172，对外廓像素点对应的邻域进行扩散搜索，得到由外廓像素点所形成的不规则区域。
125.173，灰色填充不规则区域，得到美化后的地图图像。
126.通过图像遍历算法，查找相加图像中对应轮廓外的外廓像素点，并且由这个外廓像素点向该外廓像素点的邻域进行扩散搜索，查找该相加图像上所有的外廓像素点，得到由该外廓像素点所形成的不规则区域，即查找相加图像中黑色轮廓外的所有白色像素点以及该白色像素点所形成的白色不规则区域；灰色填充该白色不规则区域，使得白色不规则区域与周边灰色像素区域融为一体达到消除不规则区域的目的，从而得到美化后的地图图像(如图16所示)。
127.本发明实施例通过对获取的地图图像进行灰度化处理，得到灰度化图像；对灰度化图像进行预处理，得到二值化图像；对二值化图像进行轮廓提取，得到多条轮廓；计算各轮廓的轮廓长度，并从各轮廓中查找轮廓长度大于等于预设长度阈值的各长条轮廓；对各长条轮廓进行位置衔接调整，得到轮廓图像；将轮廓图像与所灰度化图像进行图像相加，得到相加图像；查找并消除相加图像中对应轮廓外的不规则区域，得到美化后的地图图像。本发明实施例通过对地图图像进行图像的一系列基础处理之后，得到二值化图像并提取轮廓，以各轮廓为依据，对轮廓中的长条轮廓进行位置衔接调整，实现对轮廓的美化，得到轮廓图像；再对轮廓图像进行图像相加处理并消除相加图像中的不规则区域，得到美化后的地图图像，实现了对地图图像的美化，提高了地图图像的美观度，后续可根据美化后的地图图像直观获取地图数据。
128.实施例2
129.请参照图17，本发明实施例提出一种地图美化装置，该装置包括：
130.灰度化处理模块710，用于对获取的地图图像进行灰度化处理，得到灰度化图像；
131.预处理模块720，用于对所述灰度化图像进行预处理，得到二值化图像；
132.轮廓提取模块730，用于对所述二值化图像进行轮廓提取，得到多条轮廓；
133.计算模块740，用于计算各所述轮廓的轮廓长度，并从各所述轮廓中查找所述轮廓长度大于等于预设长度阈值的各长条轮廓；
134.衔接调整模块750，用于对各所述长条轮廓进行位置衔接调整，得到轮廓图像；
135.图像相加模块760，用于将所述轮廓图像与所述灰度化图像进行图像相加，得到相
加图像；
136.美化模块770，用于查找并消除所述相加图像中对应轮廓外的不规则区域，得到美化后的地图图像。
137.可以理解，本实施例的各模块对应于上述实施例1的各步骤，上述实施例1中的任意可选项同样适用于本实施例，故在此不再详述。
138.本发明实施例还提供了一种机器人，该机器人包括存储器和至少一个处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器用于执行所述计算机程序以实施上述实施例的地图美化方法。
139.存储器可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据商品识别系统优化设备的使用所创建的数据(比如轮廓、轮廓图像等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
140.本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有机器可运行指令，所述计算机可运行指令在被处理器调用和运行时，所述计算机可运行指令促使所述处理器运行上述实施例的地图美化的步骤。
141.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和结构图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，结构图和/或流程图中的每个方框、以及结构图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
142.另外，在本发明各个实施例中的各功能模块或单元可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或更多个模块集成形成一个独立的部分。
143.所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是智能手机、个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
144.以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但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，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。