LED灯布局定位方法与流程

本发明涉及led技术领域，尤其涉及一种led灯布局定位方法。

背景技术：

目前在led灯亮化工程运用于城市大厦外墙等各种各样的场景，以满足不同的城市亮化效果需要。在亮化工程布局完成后，在进行亮化效果测试和后期灯具监控维护工作上，因为人为或自然条件原因，呈现出现坏灯或不符合期望色彩灯，这时候需要准确的找出led灯的位置，进行灯具更换，达到亮化效果。

传统的方法是楼宇led灯布局完成后，在调试时通过肉眼观察所有led灯亮灯情况，找出坏灯或不符合期望色彩的led灯位置。这种方法调试速度慢，肉眼无法分辨出坏灯位置。

技术实现要素：

针对上述现有技术中存在的不足，本发明提供了一种led灯布局定位方法，可解决现有技术中使用肉眼调试led灯导致效率慢的技术问题。

本发明提供的一种led灯布局定位方法包括以下步骤：

关闭所有led灯，获取背景图像，打开所有led灯，并将所有led灯调整为均显示同一颜色，获取亮灯图像；

对背景图像及亮灯图像进行图像处理后得到调整图像；

基于调整图像提取出led灯的轮廓，得到布灯图；

将布灯图与预设的设计图比对，得出不符合期望色彩的led灯的位置。

可选的，所述基于调整图像提取出led灯的轮廓，得到布灯图具体包括：

根据预设函数对调整图像进行灰度化；

基于预设函数计算调整图像中各像素点的灰度的梯度幅值，基于梯度幅值提取出led灯的轮廓，得到布灯图。

可选的，所述对背景图像及亮灯图像进行图像处理后得到调整图像具体包括：

获取背景图像及亮灯图像上各像素点的灰度值；

对背景图像及亮度图像上处于同一空间坐标的像素点的灰度值做差值运算；

根据差值运算结果得到调整图像。

可选的，所述根据差值运算结果得到调整图像具体包括：在亮灯图像中，将差值运算结果在预设区间内的像素点删除，得到调整图像。

本发明提供的led灯布局定位方法，通过提取led轮廓得到布灯图，进而与设计图进行比对，得出坏灯或不符合期望色彩的灯的位置，识别效率高，且可以实现周期性的自动检测，大大降低了亮化的维护成本。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施方式，对于本领域技术人员来讲，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为本发明一种实施方式的led灯布局定位方法的流程图；

图2为本发明一种实施方式的led灯布局定位方法的部分流程分解图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施方式中的附图，对本申请实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式仅仅是本申请一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本申请中的实施方式，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本申请保护的范围。

图1是本发明一些实施方式的led灯布局定位方法的流程图，所述led灯布局定位方法可应用于楼宇等多种场景的led灯的检测，只需通过两张图片即可检测出坏灯或者不符合期望色彩的灯的位置。应该说明的是，本发明实施方式的led灯布局定位方法并不限于图1所示的流程图中的步骤及顺序，根据不同的需求，流程图中的步骤可以增加、移除或者改变顺序。

如图1所示，所述led灯布局定位方法包括以下步骤s12：关闭所有led灯，获取背景图像，打开所有led灯，并将所有led灯调整为均显示同一颜色，获取亮灯图像。

为了检测出led灯的位置，需要用相机在同一位置获取两张图像：一张为led处于关闭状态时的背景图像，另一张为led处于亮灯状态的亮灯图像。最终在亮灯图像中去除背景图像，得到亮灯的led的位置。

s14：对背景图像及亮灯图像进行图像处理后得到调整图像。

亮灯图像中，led灯及led灯附近的区域由于光照，在色彩上与其他区域形成区别，而其他未受到led灯影响的区域，则与背景图像基本相同，因此，可以通过和背景图像进行比对，在亮灯图像中去除与背景图像相同的部分，识别出led灯及led灯附近的区域，即得到调整图像。

请参阅图2，在一些实施方式中，可以通过计算灰度差得到调整图像。具体的，所述对背景图像及亮灯图像进行图像处理后得到调整图像具体包括：

s141：获取背景图像及亮灯图像上各像素点的灰度值；

s143：对背景图像及亮度图像上处于同一空间坐标的像素点的灰度值做差值运算；

s145：根据差值运算结果得到调整图像。

在计算灰度差前，需要得到背景图像及亮灯图像中各像素点的灰度值，灰度值的获取可以通过虚拟灰度化获得，即计算将背景图像及亮度图像灰度化后各个像素点的灰度值，但图像不进行灰度化操作。

得到各像素点的灰度值后，即可计算灰度差，并根据灰度差的计算结果得出led灯所处的大致区域。由于背景图像及亮灯图像为同一位置拍照获得的图像，因此亮灯图像与背景图像除去被led灯影响的区域外，其余部分图像与背景图像基本相同，灰度值也基本相同。将背景图像及亮灯图像中处于同一空间坐标的像素点的灰度值做差值运算，通过定位灰度差为零的点，即可在亮灯图像中识别剔除与背景图像相同的部分，而只保留led灯所在的区域，即得到调整图像。

在一些实施方式中，所述根据差值运算结果得到调整图像具体包括：

在亮灯图像中，将差值运算结果在预设区间内的像素点删除，得到调整图像。

由于led亮灯带来的色彩及亮度变化，带动led所在位置及附近区域灰度值产生变化，因而这部分区域的灰度值相减后不为零，为了避免led灯的亮度影响范围过大，影响led灯的定位，同时尽量减少环境光线的变化以及其他因素带来的影响，可以在亮度图像中，将差值运算结果在预设区间内的像素点删除，例如，将灰度差值运算结果在-10～10之间的像素点全部删除，将余下的像素点作为调整图像，当然还可以设定为更大或更小的范围，具体根据需要调整。

s16：基于调整图像提取出led灯的轮廓，得到布灯图。

调整图像中包括所有正常发光的led灯，以及led灯周边被照亮的部分区域，为了检测出坏灯或不符合期望色彩的灯的位置，需要尽量减小干扰区域的面积，即尽量减少led灯周边被照亮的区域，使得最终保留的像素点排列符合led灯的布灯位置。本发明提供了led灯布局定位方法，

本发明提供的led灯布局定位方法，通过提取led轮廓得到布灯图，进而与设计图进行比对，得出坏灯或不符合期望色彩的灯的位置，识别效率高，且可以实现周期性的自动检测，大大降低了亮化的维护成本。

在上述实施方式中，对各个实施方式的描述都各有侧重，某个实施方式中没有详述的部分，可以参见其它实施方式的相关描述。以上为对本发明所提供的led灯布局定位方法的描述，对于本领域的一般技术人员，依据本发明实施方式的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。