一种图像处理方法、装置及计算机可读存储介质与流程

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像处理方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术：

agv(automaticguidedvehicle自动引导小车)是以电池为动力装有导航系统的无人驾驶自动化搬运车辆。agv的显著特点是无人驾驶，利用自动导向系统，agv可以在不需要人工引航的情况下，沿预定的路线自动行驶，自动将货物从起始点运送到目的地。

在基于视觉的agv小车识别方案中，部分方案使用颜色进行识别，该类型的方案易受环境光影响，对摄像头成像质量要求较高，且随着需识别小车数量的增加，标识使用的颜色越来越多，还有部分方案使用基于机器学习的方法识别小车上的标记，例如，识别小车上的数字编号，对识别算法带来了一定难度。这些方案在图像处理时复杂繁琐，并且识别准确率低。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

技术实现要素：

本发明的主要目的在于提供一种图像处理方法、装置及计算机可读存储介质，旨在解决在图像处理时复杂繁琐、识别准确率低的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种图像处理方法，所述方法包括以下步骤：

获取agv车身标识的图像信息，确定所述标识的方向；

获取所述图像信息中编码区域的第一特征信息，其中，所述第一特征信息包括颜色信息；

基于所述第一特征信息获取所述编码区域的编码，确定所述agv的序号。

优选地，所述图像信息包括颜色、形状及特殊标识，所述获取agv车身标识的图像信息，确定所述标识的方向的步骤包括：

获取所述图像信息，并将所述图像信息对应的图像二值化，寻找图像中方格的形状，确定非编码区域中方格中心；

基于所述方格中心将图像校正，以得到校正后的校正图像；

基于所述校正图像确定所述标识的方向。

优选地，所述基于所述校正图像确定所述标识的方向的步骤包括：

获取所述校正图像中非编码区域的第二特征信息；

基于所述第二特征信息，当识别到所述标识中预设位置的所述特殊标识时，获取所述标识的方向。

优选地，所述基于所述第一特征信息获取所述编码区域的编码，确定所述agv的序号的步骤包括：

基于所述第一特征信息获取所述编码区域中各个方格的颜色信息，确定各个方格颜色对应的编码；

按照预设顺序对所述编码进行排序组合，以得到编码串，并基于所述编码串获取所述agv的序号。

优选地，所述并基于所述编码串获取所述agv的序号的步骤包括：

获取编码串中第一预设位数的第一编码，确定所述标识的所设位置；

获取编码串中第二预设位数的第二编码，确定所述agv的序号。

优选地，所述获取编码串中第二预设位数的第二编码，确定所述agv的序号的步骤包括：

获取所述第二编码，将所述第二编码进行解码，以得到解码后对应的数字；

将解码后对应的所述数字作为所述agv的序号。

优选地，所述图像处理方法还包括：

将agv车身标识的图像通过透视变换得到所述标识的鸟瞰图，获取所述鸟瞰图中的中心坐标；

基于所述中心坐标确定所述标识的实际物理坐标。

优选地，所述基于所述中心坐标确定所述标识的实际物理坐标的步骤之后，所述图像处理方法包括：

基于所述特殊标识，确定agv的车身方向；

基于所述agv的车身方向及所述实际物理坐标对应的坐标轴方向确定agv的航向。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种图像处理装置，图像处理装置包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的图像处理程序，所述图像处理程序被所述处理器执行时实现上述任一项图像处理方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有图像处理程序，所述图像处理程序被处理器执行时实现上述任一项图像处理方法的步骤。

本发明通过获取agv车身标识的图像信息，确定所述标识的方向；获取所述图像信息中编码区域的第一特征信息，其中，所述第一特征信息包括颜色信息；基于所述第一特征信息获取所述编码区域的编码，确定所述agv的序号。本发明还公开了一种图像处理装置及计算机可读存储介质。本发明实现了直接识别图像中编码区域的颜色获取编码区域的编码，快速确定agv的序号，从而提高了图像处理的便利性及图像识别的准确率。

附图说明

图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境中图像处理装置所属终端的结构示意图；

图2为本发明图像处理方法第一实施例的流程示意图；

图3为agv车身标识的示意图；

图4为本发明图像处理方法第二实施例中所述获取agv车身标识的图像信息，确定所述标识的方向步骤的细化流程示意图；

图5为图像二值化后的示意图；

图6为图像中寻找类似四边形结构的示意图；

图7为寻找外围方格中心的示意图；

图8为图像校准操作后的示意图；

图9为本发明图像处理方法第三实施例中所述基于所述校正图像确定所述标识的方向步骤的细化流程示意图；

图10为本发明图像处理方法第四实施例中所述基于所述第一特征信息获取所述编码区域的编码，确定所述agv的序号步骤的细化流程示意图；

图11为本发明图像处理方法第五实施例中所述并基于所述编码串获取所述agv的序号步骤的细化流程示意图；

图12为本发明图像处理方法第六实施例中所述获取编码串中第二预设位数的第二编码，确定所述agv的序号步骤的细化流程示意图；

图13为本发明图像处理方法第七实施例的流程示意图；

图14为原图像中检测到的标识的示意图；

图15为本发明图像处理方法第八实施例的流程示意图；

图16为将标志变换到物理平面坐标中示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境中图像处理装置所属终端的结构示意图。

本发明实施例终端可以是pc。如图1所示，该终端可以包括：处理器1001，例如cpu，网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(display)、输入单元比如键盘(keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如wi-fi接口)。存储器1005可以是高速ram存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatilememory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

可选地，终端还可以包括摄像头、rf(radiofrequency，射频)电路，传感器、音频电路、wifi模块等等。其中，传感器比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示屏的亮度，接近传感器可在移动终端移动到耳边时，关闭显示屏和/或背光。作为运动传感器的一种，重力加速度传感器可检测方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别移动终端姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；当然，移动终端还可配置陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的终端结构并不构成对终端的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作服务器、网络通信模块、用户接口模块以及图像处理程序。

在图1所示的终端中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接客户端(用户端)，与客户端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的图像处理程序。

在本实施例中，图像处理装置包括：存储器1005、处理器1001及存储在所述存储器1005上并可在所述处理器1001上运行的图像处理程序，其中，处理器1001调用存储器1005中存储的图像处理程序时，执行以下操作：

获取agv车身标识的图像信息，确定所述标识的方向；

获取所述图像信息中编码区域的第一特征信息，其中，所述第一特征信息包括颜色信息；

基于所述第一特征信息获取所述编码区域的编码，确定所述agv的序号。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的图像处理程序，还执行以下操作：

获取所述图像信息，并将所述图像信息对应的图像二值化，寻找图像中方格的形状，确定非编码区域中方格中心；

基于所述方格中心将图像校正，以得到校正后的校正图像；

基于所述校正图像确定所述标识的方向。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的图像处理程序，还执行以下操作：

获取所述校正图像中非编码区域的第二特征信息；

基于所述第二特征信息，当识别到所述标识中预设位置的所述特殊标识时，获取所述标识的方向。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的图像处理程序，还执行以下操作：

基于所述第一特征信息获取所述编码区域中各个方格的颜色信息，确定各个方格颜色对应的编码；

按照预设顺序对所述编码进行排序组合，以得到编码串，并基于所述编码串获取所述agv的序号。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的图像处理程序，还执行以下操作：

获取编码串中第一预设位数的第一编码，确定所述标识的所设位置；

获取编码串中第二预设位数的第二编码，确定所述agv的序号。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的图像处理程序，还执行以下操作：

获取所述第二编码，将所述第二编码进行解码，以得到解码后对应的数字；

将解码后对应的所述数字作为所述agv的序号。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的图像处理程序，还执行以下操作：

将agv车身标识的图像通过透视变换得到所述标识的鸟瞰图，获取所述鸟瞰图中的中心坐标；

基于所述中心坐标确定所述标识的实际物理坐标。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的图像处理程序，还执行以下操作：

基于所述特殊标识，确定agv的车身方向；

基于所述agv的车身方向及所述实际物理坐标对应的坐标轴方向确定agv的航向。

本发明进一步提供一种图像处理方法。参照图2，图2为本发明数据处理方法第一实施例的流程示意图。

在本实施例中，该图像处理方法包括以下步骤：

步骤s10，获取agv车身标识的图像信息，确定所述标识的方向；

在本实施例中，在获取摄像机采集到的图像时，能够结合颜色等信息，对图像进行初步分析，区别不是标识的区域，例如，大面积彩色的结构。获取标识区域的图像信息，该图像信息包括颜色、形状及特殊标识等，在agv车身的前方、后方、侧方及顶部等位置都可以设有标识，该标识可以是n×m的网格组成，其中，n表示行，m表示列，由技术人员设计编码区域与非编码区域，在非编码区域可以用户不同颜色、形状及特殊标识来表示该标识的方向，一般而言，标识用白色与黑色构成，容易识别，降低了对相机成像质量要求，在编码区域用不同颜色代表不同的编码，按照预设顺序对编码区域进行编码，该预设顺序包括从左至右、从上到下等，二进制的编码组成编码串，技术人员可以设置前两位编码表示标识所在agv的位置，后七位编码表示agv序号，例如，参照图3，该标识由5×5的网格构成，每个方格尺寸为d×d，最外层为非编码区域，里面3×3的网格为编码区域，右上角的黑色方格中心有一个半径为0.5d的白色圆形，在最外层的四个顶角都是黑色方格，右上角的黑色方格中间有个白色圆形，用来标记标识的方向，底部两个黑色方格中间，使用3位阿拉伯数字显示该标识的编号，当识别到右上角黑色方格的特征信息时，则可确定该标识处于正方向。

步骤s20，获取所述图像信息中编码区域的第一特征信息，其中，所述第一特征信息包括颜色信息；

在本实施例中，编码区域中不同的颜色代表的不同编码，第一特征信息包括颜色信息、形状信息等，颜色信息包括标识中各个方格的颜色。在进行图像识别时，会对编码区域进行等间距划分，例如，参照图8，该标识的编码区域为3×3方格，对四个方格内部，使用3×3等间距进行划分，用二进制进行编码，黑色代表1，白色代表0，编码区域按照从左至右、从上到下的编码顺序得到的编码为000010100。

进一步地，在对标识进行识别时，识别编码区域各个方格的颜色，根据网格的颜色获取对应的编码，然后根据预设顺序对该编码进行排序组合，例如，按照网格所处位置的顺序对编码进行排序组合，得到对应的编码串，该编码串由各个颜色对应的二进制编码组成。

步骤s30，基于所述第一特征信息确定所述agv的序号。

在本实施例中，根据第一特征信息中获取到编码串时，获取编码串中不同位置、不同位数的编码，根据技术人员设置好的规则分析编码串中各个编码组合代表的含义，例如，参照图3，该标识得到的编码串为000010100，其中，前两位中，00表示前方，01表示侧方，10表示顶部，11表示后方，后7位为小车的序号编码，在进行图像识别时，当获取到编码串中前两位的编码时，可以确定该标识所设位置，将后七位编码转化为十进制后，得到十进制的数值为20，则agv的序号为20。所以，可以根据该编码串确定标识所设位置及该agv的序号。

本实施例提出的图像处理方法，通过获取agv车身标识的图像信息，确定所述标识的方向，然后提取所述图像信息中编码区域的特征，以得到编码区域的第一特征信息，其中，所述第一特征信息包括颜色信息，最后基于所述第一特征信息获取所述编码区域的编码，确定所述agv的序号；实现了直接识别图像中编码区域的颜色获取编码区域的编码，快速确定agv的序号，从而提高了图像处理的便利性及图像识别的准确率。

基于第一实施例，提出本发明图像处理方法的第二实施例，参照图4，本实施例中，步骤s10包括：

步骤s11，获取所述图像信息，并将所述图像信息对应的图像二值化，寻找图像中方格的形状，确定非编码区域中方格中心；

在本实施例中，二值化包括将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果，对图像进行二值化，参照图5，图5为图像二值化后的示意图，然后使用形态学处理图像，消除各个方格之间可能的连接，采用连通性分析、多边形逼近方法，寻找找到图像中类似四边形的结构，参照图6，图6为寻找图像中寻找类似四边形结构的示意图。

进一步地，在寻找出类似四边形的结构时，计算类似四边形结构的中点、凸包、外围点，再对外围点使用多边形逼近方法，若多边形为四边形，则四个顶点即为标识的四个外围方格中心，外围则为非编码区域，参照图7，图7为寻找外围方格中心的示意图。

步骤s12，基于所述方格中心将图像校正，以得到校正后的校正图像；

在本实施例中，在确定网格图形中心时，根据检测到的四个外围方格中心位置及该中心位置在标准模板中的位置，使用透视变换，将图像进行校正处理，得到校正后的校正图像，参照图8，图8为图像校准操作后的示意图。

步骤s13，基于所述校正图像确定所述标识的方向。

在本实施例中，校正图像中非编码区域设有特殊标识，该特殊标识包括颜色、形状等不同与其它方格的标识，例如，参照图8，图中校正图像的网格中右上角黑色方格中有个白色圆形，最外围其它三个顶角都是黑色方格，而该图像最上角的图形则为特殊标识，当识别到该特殊标识时，能够确定标识的方向。

本实施例提出的图像处理方法，通过获取所述图像信息，并将所述图像信息对应的图像二值化，寻找图像中方格的形状，确定非编码区域中方格中心，然后基于所述方格中心将图像校正，以得到校正后的校正图像，最后基于所述校正图像确定所述标识的方向；实现了将图像二值化后进行校正处理，能够快速确定标识的方向，提高了图像处理的效率及识别的准确率。

基于第二实施例，提出本发明图像处理方法的第三实施例，参照图9，本实施例中，步骤s13包括：

步骤s131，获取所述校正图像中非编码区域的第二特征信息；

在本实施例中，第二特征信息包括非编码区域的颜色、形状及特殊标识，该特殊标识包括预设位置与其它位置不同，可以是颜色、形状等不同，例如，参照图8，右上角黑色方格中的白色圆形。

进一步地，在标识中，非编码区域可以用不同颜色、形状及特殊标识来表示该标识的方向，该颜色一般用黑色和白色组合，相机容易识别，当然，也可以用其他颜色组合，例如，参照图3，图3为5×5的标识，最外一层为非编码区域，四个顶角都是黑色，右上角的黑色方格中有一个白色圆形。

步骤s132，基于所述第二特征信息，当识别到所述标识中预设位置的所述特殊标识时，获取所述标识的方向。

在本实施例中，图像识别过程中，参照图8，当识别到黑色方格中有个白色圆形时，就可以获取该标识的方向。该预设位置是指技术人员在标识上用特殊标识标记的位置，该特殊标识能确定在该标识上所处位置方向，例如，当在右上角黑色方格中存在白色圆形时，则认为该黑色方格在5×5网格的前方，从而确定5×5网格前方所朝方向向前，若识别右下角黑色方格中存在白色圆形时，则可以认为该5×5网格所朝方向为右，该5×5网格特殊标识的位置及所表示的所朝方向由技术人员进行设定。

本实施例提出的图像处理方法，通过获取所述校正图像中非编码区域的第二特征信息，然后基于所述第二特征信息，当识别到所述标识中预设位置的所述特殊标识时，获取所述标识的方向；实现了通过识别非特征区域的特殊标识来快速确定标识的方向，从而提高了图像处理的速率。

基于第三实施例，提出本发明图像处理方法的第四实施例，参照图10，本实施例中，步骤s30包括：

步骤s31，基于所述第一特征信息获取所述编码区域中各个方格的颜色信息，确定各个方格颜色对应的编码；

在本实施例中，颜色信息包括白色、黑色、红色或蓝色等，标识可以由不同颜色的网格组成，技术人员可以将不同颜色定义为不同的编码，标识中的各个方格的颜色不同时，对应的编码也不相同，根据不同颜色可以获取各个方格对应的编码。

优选地，采用白色方格和黑色方格时，对相机成像质量比较低，易于图像处理，例如，参照图3，在5×5的网格中，最外一层为非编码区域，中间3×3的网格为编码区域，由黑色方格与白色方格组成，黑色代表二进制中的1，白色代表二进制的0，当识别到黑色方格时，则会获取到编码1，当识别到白色方格时，则会获取到编码0。

步骤s32，按照预设顺序对所述编码进行排序组合，以得到编码串，并基于所述编码串获取所述agv的序号。

在本实施例中，编码串包括多个编码，可以对编码区域的方格格中颜色一起识别，然后得到各个方格的颜色对应的编码，最后按照预设顺序进行排序，该预设顺序包括从上到下，从左至右，最后得到组合的编码串，例如，参照图3，对获取到3×3网格中各个方格的颜色对应的编码后，按照预设顺序进行排序，得到的编码串为000010100。

进一步地，也可以在编码区域的网格中，是按预设顺序进行编码，预设顺序包括从左至右，从上到下，所以在识别过程中，可以按照该预设顺序进行依次识别，例如，参照图3，按照从左到右、从上到下的顺序进行识别，编码区域的3×3网格中最上一层为000，第二层为010，第三层为100，将该进行组合得到编码串同样为000010100。

本实施例提出的图像处理方法，通过基于所述第一特征信息获取所述编码区域中各个方格的颜色信息，确定各个方格颜色对应的编码，然后按照预设顺序对所述编码进行排序组合，以得到编码串，并基于所述编码串获取所述agv的序号；实现了通过识别颜色来快速确定agv的序号，提高了图像识别的准确性及便利性。

基于第四实施例，提出本发明图像处理方法的第五实施例，参照图11，本实施例中，步骤s32包括：

步骤s321，获取编码串中第一预设位数的第一编码，确定所述标识的所设位置；

在本实施例中，第一预设位数包括编码串中第几位、前几位或后几位等不同位置或不同位数，技术人员可以设置编码串中不同位置或者不同位数的编码表示的含义，例如，在步骤s32中，获取到的编码串为000010100，可以设置该编码的前两位表示标识的所设位置，该所设位置包括位于agv的前方、侧方、后方及顶部等位置，其中00表示前方，01表示侧方，10表示顶部，11表示后方，在进行图像识别时，当获取编码串中前两位编码时，根据前两位编码的数字可以确定该数字对应的标识所设位置。

步骤s322，获取编码串中第二预设位数的第二编码，确定所述agv的序号。

在本实施例中，技术人员可以设置编码串中不同位置或者不同位数的编码来确定agv的序号，例如，在步骤s32中，获取到的编码串为000010100，当用前两位编码表示该标识所处的位置时，则可以用后七位编码表示该agv的序号，即0010100，可以自动将该二进制编码转化为十进制，得到agv的序号。

进一步地，也可以采用不同位置或者不同位数进行编码，例如，可以用编码串的后两位编码表示标识所设位置，用前七位编码表示agv的序号，该编码所表示的含义由技术人员根据需求进行设定。

本实施例提出的图像处理方法，通过获取编码串中第一预设位数的第一编码，确定所述标识的所设位置，然后获取编码串中第二预设位数的第二编码，确定所述agv的序号；实现了根据编码串的不同位置及位数快速确定标识的所设位置及agv的序号，从而提高了识别的准确率及便利性。

基于第五实施例，提出本发明图像处理方法的第六实施例，参照图12，本实施例中，步骤s321包括：

步骤s3211，获取所述第二编码，将所述第二编码进行解码，以得到解码后对应的数字；

步骤s3222，将解码后对应的所述数字作为所述agv的序号。

在本实施例中，该解码包括将二进制的第二编码转化为十进制的数字，可以通过截取编码串中的第二编码，例如，在步骤s32中，得到的编码串为000010100，前两位编码表示的是标识的所处位置，后七位编码表示的是agv的序号，则截取后七位得到的编码为0010100，将该二进制编码转化为十进制得到的数字为20。

进一步地，若编码串中前七位表示agv的序号时，则可以截取前七位作为agv的序号，例如，获取到的编码串为000010100，则截取前7位编码为0000101，则将该二进制编码转化为十进制为5，则该agv的序号为5。

本实施例提出的图像处理方法，通过获取所述第二编码，将所述第二编码进行解码，以得到解码后对应的数字，然后将解码后对应的所述数字作为所述agv的序号；实现了通过对预设位数的二进制编码转化为十进制，能够快速准确的得到agv的序号。

基于以上所有实施例，提出本发明图像处理方法的第七实施例，参照图13，本实施例中，所述agv的识别方法还包括：

步骤s40，将agv车身标识的图像通过透视变换得到所述标识的鸟瞰图，获取所述鸟瞰图中的中心坐标；

步骤s50，基于所述中心坐标确定所述标识的实际物理坐标。

在本实施例中，鸟瞰图是根据透视原理，用高视点透视法从高处某一点俯视地面起伏绘制成的图形，鸟瞰图中的图像坐标与实际物理平面坐标具有线性关系，参照图14，图14为原图像中检测到的标识的示意图，在原图中形变的标志，变换到鸟瞰图中形变会被校正，在鸟瞰图中检测标识，获取中心坐标，通过线性变换即可得到标识的实际物理坐标。

本实施例提出的图像处理方法，通过透视变换得到所述标识的鸟瞰图，获取所述鸟瞰图中的中心坐标，然后基于所述中心坐标确定所述标识的实际物理坐标；实现了根据标识的鸟瞰图确定标识的实际物理坐标，进而能够对agv进行定位。

基于第七实施例，提出本发明图像处理方法的第八实施例，参照图15，本实施例中，步骤s50之后，还包括：

步骤s60，基于所述特殊标识，确定agv的车身方向；

在本实施例中，在agv车身设有标识，该标识中有特殊标识表示该标识的方向，所以当识别到该特殊标识时，则同样能够确定该agv的车身方向，例如，假设标识的顶部对应着agv前方，根据右上角的方格，确认出agv前方向。

步骤s70，基于所述agv的车身方向及所述实际物理坐标对应的坐标轴方向确定agv的航向。

在本实施例中，鸟瞰图中的图像坐标与实际物理平面坐标具有线性关系，参照图16，图16为将标志变换到物理平面坐标中示意图，在原图中形变的标志，变换到鸟瞰图中形变会被校正，在鸟瞰图中检测标识，获取中心坐标，通过线性变换即可得到标识的实际物理坐标，标识中上下方格自动生成中线，根据中线及物理坐标轴方向确定角度θ，从而确定agv的航向。

本实施例提出的图像处理方法，通过基于所述特殊标识，确定agv的车身方向，然后基于所述agv的车身方向及所述实际物理坐标对应的坐标轴方向确定agv的航向；实现了通过识别标识快速确定agv的航向，为车辆的识别，防撞，路径规划提供依据。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，在本实施例中，计算机可读存储介质上存储有图像处理程序，其中：

获取agv车身标识的图像信息，确定所述标识的方向；

获取所述图像信息中编码区域的第一特征信息，其中，所述第一特征信息包括颜色信息；

基于所述第一特征信息获取所述编码区域的编码，确定所述agv的序号。

进一步地，该图像处理程序被所述处理器执行时，还实现如下步骤：

获取所述图像信息，并将所述图像信息对应的图像二值化，寻找图像中方格的形状，确定非编码区域中方格中心；

基于所述方格中心将图像校正，以得到校正后的校正图像；

基于所述校正图像确定所述标识的方向。

进一步地，该图像处理程序被所述处理器执行时，还实现如下步骤：

获取所述校正图像中非编码区域的第二特征信息；

基于所述第二特征信息，当识别到所述标识中预设位置的所述特殊标识时，获取所述标识的方向。

进一步地，该图像处理程序被所述处理器执行时，还实现如下步骤：

基于所述第一特征信息获取所述编码区域中各个方格的颜色信息，确定各个方格颜色对应的编码；

按照预设顺序对所述编码进行排序组合，以得到编码串，并基于所述编码串获取所述agv的序号。

进一步地，该图像处理程序被所述处理器执行时，还实现如下步骤：

获取编码串中第一预设位数的第一编码，确定所述标识的所设位置；

获取编码串中第二预设位数的第二编码，确定所述agv的序号。

进一步地，该图像处理程序被所述处理器执行时，还实现如下步骤：

获取所述第二编码，将所述第二编码进行解码，以得到解码后对应的数字；

将解码后对应的所述数字作为所述agv的序号。

进一步地，该图像处理程序被所述处理器执行时，还实现如下步骤：

将agv车身标识的图像通过透视变换得到所述标识的鸟瞰图，获取所述鸟瞰图中的中心坐标；

基于所述中心坐标确定所述标识的实际物理坐标。

进一步地，该图像处理程序被所述处理器执行时，还实现如下步骤：

基于所述特殊标识，确定agv的车身方向；

基于所述agv的车身方向及所述实际物理坐标对应的坐标轴方向确定agv的航向。

需要说明的是，在本文中，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、物品或者系统不仅包括那些要素，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、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。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如上所述的一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。