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    重庆时时彩后一8码方法: 一种柱面商标识别方法及装置.pdf

    关 键 词:
    一种 柱面 商标 识别 方法 装置
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    摘要
    申请专利号:

    CN201510109367.1

    申请日:

    2015.03.12

    公开号:

    CN104680152A

    公开日:

    2015.06.03

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06K 9/00申请日:20150312|||公开
    IPC分类号: G06K9/00; G06K9/20 主分类号: G06K9/00
    申请人: 睿寻科技(北京)有限责任公司
    发明人: 马尽文; 江云胜; 罗钧峰; 汪洋; 张颋
    地址: 100871北京市海淀区北京大学数学科学学院
    优先权:
    专利代理机构: 北京汇智胜知识产权代理事务所(普通合伙)11346 代理人: 朱登河
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    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201510109367.1

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2018.03.13|||2015.07.01|||2015.06.03

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种柱面商标识别方法及装置,其包括以下步骤:输入拍摄到的柱面商标图像;将所述柱面商标图像展平成平面商标图像;以及将所述平面商标图像中的商标与数据库中商标的标准平面图进行匹配,以获取相应商品的身份。本发明有效地解决了用户从不同角度的拍摄和复杂字体情况的误识问题,同时也消除了传统方法要求用户只能近距离正面拍摄商标的限制。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种柱面商标识别方法,其特征在于,包括以下步骤:
    输入拍摄到的柱面商标图像;
    将所述柱面商标图像展平成平面商标图像;以及
    将所述平面商标图像中的商标与数据库中商标的标准平面图进行匹配, 以获取相应商品的身份。

    2.  如权利要求1所述的柱面商标识别方法,其特征在于,所述柱面商标 图像展平成所述平面商标图像具体包括:
    建立坐标系:将所述柱面商标的载体简化成规则的圆柱体,以该圆柱体 的中心为坐标原点,建立三维坐标系;在视线的法平面上建立二维成像坐标系;
    将拍摄到的柱面商标图像上的像素点对应到所述二维成像坐标系中;
    将所述二维成像空间中的像素点进一步对应到所述三维坐标系中,并将 所述三维坐标系中的圆柱体沿侧面铺平,得到所述平面商标图像。

    3.  如权利要求2所述的柱面商标识别方法,其特征在于,在所述建立坐 标系之后,还包括:
    在所述柱面商标图像中定位四个边界关键点,以推算拍摄点位置,并确 定所述柱面商标图像上的像素点到所述二维成像坐标系的对应关系。

    4.  如权利要求3所述的柱面商标识别方法,其特征在于,所述边界关键 点的定位具体包括:
    检测所述柱面商标图像中的圆柱体左右两侧的直线边界,然后在所述左 右边界线上各选取两个关键点,以使得各所述关键点位于在圆柱体的两个圆形 截面上。

    5.  如权利要求3所述的柱面商标识别方法,其特征在于,基于所述二维 成像坐标系和所推算的所述拍摄点之间的相对位置,确定所述二维成像坐标系 中像素点到所述三维坐标系的对应关系。

    6.  如权利要求1所述的柱面商标识别方法,其特征在于,所述平面商标 图像中的商标与所述商标标准平面图的匹配具体包括:
    粗?。禾崛∷銎矫嫔瘫晖枷裰械奈淖只蚍判畔?,并在所述数据库中 找到对应的候选商标;
    细?。憾运銎矫嫔瘫晖枷竦奶卣鞯憬屑觳?,并与所述候选商标进行 匹配,最后将特征点匹配最多的所述标准商标作为所述商品对应的商标。

    7.  一种柱面商标识别装置,其特征在于,包括:
    输入单元,用于输入拍摄到的柱面商标图像;
    展平单元,用于将所述柱面商标图像展平成平面商标图像;以及
    匹配单元,用于将所述平面商标图像中的商标与数据库中商标的标准平 面图进行匹配,以获取相应商品的身份。

    8.  如权利要求7所述的柱面商标识别装置,其特征在于,所述展平单元 包括:
    建坐标系子单元,用于将所述柱面商标的载体简化成规则的圆柱体,以 该圆柱体的中心为坐标原点,建立三维坐标系,然后在视线的法平面上建立二 维成像坐标系;
    第一对应子单元,用于将拍摄到的柱面商标图像上的像素点对应到所述 二维成像坐标系中;
    第二对应子单元,用于将所述二维成像空间中的像素点进一步对应到所 述三维坐标系中,然后将所述三维空间中的圆柱体沿侧面铺平,得到所述平面 商标图像。

    9.  如权利要求8所述的柱面商标识别装置,其特征在于,所述展平单元 还包括:
    定位子单元,用于在所述柱面商标图像中定位四个边界关键点;
    计算子单元,用于根据各所述边界关键点,推算拍摄点位置,并确定所 述柱面商标图像上的像素点到所述二维成像坐标系的对应关系,该对应关系输 入到所述第一对应子单元。

    10.  如权利要求9所述的柱面商标识别装置,其特征在于,所述计定位 子单元对各所述边界关键点的定位具体包括:
    检测所述柱面商标图像中的圆柱体左右两侧的直线边界,然后在所述左 右边界线上各选取两个关键点,以使得各所述关键点位于在圆柱体的两个圆形 截面上。

    11.  如权利要求9所述的柱面商标识别装置,其特征在于,所述计算子 单元还用于基于所述二维成像坐标系和所推算的拍摄点之间的相对位置,以确 定所述二维成像坐标系中像素点到所述三维坐标系的对应关系,该对应关系输 入到所述第二对应子单元。

    12.  如权利要求7所述的柱面商标识别装置,其特征在于,所述匹配单 元还包括:
    粗选子单元,用于提取所述平面商标图像中的文字或符号信息,并在所 述数据库中找到对应的候选商标;和
    细选子单元,用于对所述平面商标图像中的特征点进行检测,并与所述 候选商标进行匹配,最后将特征点匹配最多的所述标准商标作为所述商品对应 的商标。

    说明书

    说明书一种柱面商标识别方法及装置
    技术领域
    本发明涉及商标识别技术领域,特别是涉及一种柱面商标识别方法及装 置。
    背景技术
    用户面对自己所感兴趣的柱面型商品,以红酒为例,希望通过手机来拍 摄包含商标部分的商品照片并采用图像搜索方法准确地判定商品的身份(品牌 与型号),继而得到该款商品相关的信息。通过基于图像的搜索来实现所见即 所得的需求,这是当前移动互联网时代与用户密切相关的最有应用价值和市场 潜力的问题,也是迫切需要尽快解决的技术问题。
    目前,解决该方面需求的已有搜索技术主要采用OCR(Optical Character  Recognition,光学字符识别)技术,如国内的论酒、酒咔嚓等团队已发布的 APP(Application,应用程序),其是通过提取柱面商标上的文字信息,再通 过数据库进行查找,以获得该商标对应的相关信息。
    OCR技术已经发展成熟,可有效地检测平面体图像中普通文字和符号,但 是,对于柱面商标图像中的文字和符号,尤其是艺术体文字,则存在较严重的 缺陷,难于完成用户在各种真实环境下拍摄的柱面体商标中文字符号的识别。 例如,从非正面拍摄柱面商标或遇到复杂的艺术体文字,单纯的OCR技术是无 法获取完全的商标文字信息,因此在多数情况下就无法获得正确的搜索结果, 从而导致了该方法在检索上识别率偏低的缺点。
    因此希望有一种技术方案来克服或至少减轻现有技术的上述缺陷中的一 个或多个。
    发明内容
    术语解释
    柱面是直线沿着一条定曲线平行移动所形成的曲面。
    本发明的目的在于提供一种来克服或至少减轻现有技术的上述缺陷中的 一个或多个的柱面商标识别方法及装置,其能解决现有技术对柱面商标图像中 的文字和符号识别率偏低的问题。
    为实现上述目的,本发明提供一种柱面商标识别方法,其包括以下步骤: 输入拍摄到的柱面商标图像;将所述柱面商标图像展平成平面商标图像;以及 将所述平面商标图像中的商标与数据库中商标的标准平面图进行匹配,以获取 相应商品的身份。
    进一步地,所述柱面商标图像展平成所述平面商标图像具体包括:建立 坐标系:将所述柱面商标的载体简化成规则的圆柱体,以该圆柱体的中心为坐 标原点,建立三维坐标系;在视线的法平面上建立二维成像坐标系;将拍摄到 的柱面商标图像上的像素点对应到所述二维成像坐标系中;将所述二维成像空 间中的像素点进一步对应到所述三维坐标系中,并将所述三维坐标系中的圆柱 体沿侧面铺平,得到所述平面商标图像。
    进一步地,在所述建立坐标系之后,还包括:在所述柱面商标图像中定 位四个边界关键点,以推算拍摄点位置,并确定所述柱面商标图像上的像素点 到所述二维成像坐标系的对应关系。
    进一步地,所述边界关键点的定位具体包括:检测所述柱面商标图像中 的圆柱体左右两侧的直线边界,然后在所述左右边界线上各选取两个关键点, 以使得各所述关键点位于在圆柱体的两个圆形截面上。
    进一步地,基于所述二维成像坐标系和所推算的所述拍摄点之间的相对 位置,确定所述二维成像坐标系中像素点到所述三维坐标系的对应关系。
    进一步地,所述平面商标图像中的商标与所述商标标准平面图的匹配具 体包括:粗?。禾崛∷銎矫嫔瘫晖枷裰械奈淖只蚍判畔?,并在所述数据库 中找到对应的候选商标;细?。憾运銎矫嫔瘫晖枷竦奶卣鞯憬屑觳?,并与 所述候选商标进行匹配,最后将特征点匹配最多的所述标准商标作为所述商品 对应的商标。
    由于本发明通过将输入拍摄到的包含柱面商标图像展平成平面商标图 像,然后通过将所述平面商标图像中的商标与数据库中的商标标准平面图进行 匹配,这种获取相应商品身份的方式的准确率相比于现有技术更高,还有效地 解决了用户从不同角度的拍摄和复杂字体情况的误识问题,同时也消除了传统 方法要求用户只能近距离正面拍摄商标的限制。
    本发明还提供一种柱面商标识别装置,其包括:输入单元,用于输入拍 摄到的柱面商标图像;展平单元,用于将所述柱面商标图像展平成平面商标图 像;以及匹配单元,用于将所述平面商标图像中的商标与数据库中商标的标准 平面图进行匹配,以获取相应商品的身份。
    进一步地,所述展平单元包括:建坐标系子单元,用于将所述柱面商标 的载体简化成规则的圆柱体,以该圆柱体的中心为坐标原点,建立三维坐标系, 然后在视线的法平面上建立二维成像坐标系;第一对应子单元,用于将拍摄到 的柱面商标图像上的像素点对应到所述二维成像坐标系中;第二对应子单元, 用于将所述二维成像空间中的像素点进一步对应到所述三维坐标系中,然后将 所述三维空间中的圆柱体沿侧面铺平,得到所述平面商标图像。
    进一步地,所述展平单元还包括:定位子单元,用于在所述柱面商标图 像中定位四个边界关键点;计算子单元,用于根据各所述边界关键点,推算拍 摄点位置,并确定所述柱面商标图像上的像素点到所述二维成像坐标系的对应 关系,该对应关系输入到所述第一对应子单元。
    进一步地,所述计定位子单元对各所述边界关键点的定位具体包括:检 测所述柱面商标图像中的圆柱体左右两侧的直线边界,然后在所述左右边界线 上各选取两个关键点,以使得各所述关键点位于在圆柱体的两个圆形截面上。
    进一步地,所述计算子单元还用于基于所述二维成像坐标系和所推算的 拍摄点之间的相对位置,以确定所述二维成像坐标系中像素点到所述三维坐标 系的对应关系,该对应关系输入到所述第二对应子单元。
    进一步地,所述匹配单元还包括:粗选子单元,用于提取所述平面商标 图像中的文字或符号信息,并在所述数据库中找到对应的候选商标;和细选子 单元,用于对所述平面商标图像中的特征点进行检测,并与所述候选商标进行 匹配,最后将特征点匹配最多的所述标准商标作为所述商品对应的商标。
    附图说明
    图1为本发明所提供的柱面商标识别方法中建立的圆柱体模型;
    图2为本发明以红酒瓶为例对柱面商标载体的边界关键点进行定位的示 意图;
    图3为本发明所提供的柱面商标识别方法的流程示意图;
    图4为本发明所提供的柱面商标识别装置一实施例的结构原理示意图;
    图5为图4中展平单元一实施例的结构原理示意图;
    图6为图4中匹配单元一实施例的结构原理示意图。
    具体实施方式
    为使本发明实施的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明 实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行更加详细的描述。在附图 中,自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能 的元件。所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。下面 通过参考附图描述的实施例是示例性的,旨在用于解释本发明,而不能理解为 对本发明的限制?;诒痉⒚髦械氖凳├?,本领域普通技术人员在没有作出创 造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明?;さ姆段?。下面结 合附图对本发明的实施例进行详细说明。
    在本发明的描述中,需要理解的是,术语“中心”、“纵向”、“横向”、“前”、 “后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方 位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和 简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定 的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明?;し段У南拗?。
    本发明所提供的柱面商标识别方法包括以下步骤:
    步骤1,如图3的a所示,输入拍摄到的柱面商标图像。
    步骤2,如图3的b到c所示,将所述柱面商标图像展平成平面商标图像。
    步骤3,如图3的d到e所示,将所述平面商标图像中的商标与数据库中 商标的标准平面图进行匹配,以获取相应商品的身份。其中,商品的身份包括 商品的品牌、型号等信息。
    通过将输入拍摄到的包含柱面商标图像展平成平面商标图像,然后通过 将所述平面商标图像中的商标与数据库中的标准商标进行匹配,这种获取相应 商品身份的方式的准确率相比于现有技术更高,还有效地解决了用户从不同角 度的拍摄和复杂字体情况的误识问题,同时也消除了传统方法要求用户只能近 距离正面拍摄商标的限制。
    上述步骤2具体包括:
    步骤21,建立坐标系:将所述柱面商标的实际载体简化成规则的圆柱体, 以该圆柱体的中心为坐标原点,建立三维坐标系,然后在视线(圆柱体与拍摄 点的连线)的法平面上建立二维成像坐标系。
    三维坐标系建立如下:
    如图1所示,图1示出的是被简化成圆柱体的实际载体。图中,O点为该 圆柱体的中心,以O点为三维坐标系的坐标原点,圆柱体的轴心线为建 立如图所示的三维坐标系OXYZ。记拍摄点为V,则的法平面即为视线法 平面。以S点为原点,并取平行于OXY平面,和共面,则得到二 维成像坐标系SEF。
    进一步地,所述的拍摄点V的位置,可以由柱面商标图像上的四个边界 关键点来推算。具体来说,如图2所示的四个边界关键点A、B、C、D,根据 和||AB||/||AC||在照片空间和在二维成像空间中的恒等关系式即 可推算出拍摄点V的具体位置。以上的“照片空间”对应的是“所述柱面商标 图像”所在空间;“二维成像空间”对应的是“二维成像坐标系”所在的空间。
    步骤22,将所述柱面商标图像上的像素点对应到二维成像坐标系SEF 中。具体来说,利用四个边界关键点(其中三个即可)在照片空间和二维成像 空间的对应关系,根据仿射变换,即可将柱面商标图像中任意一个像素点对应 到二维成像坐标系中。
    进一步地,所述边界关键点的定位方法为:检测所述柱面商标图像中的 圆柱体左右两侧的直线边界,然后在所述的左右边界线上各选取两个关键点, 使得它们处在圆柱体的两个圆形截面上。其具体包括:
    检测图像中的所有边缘点,比如canny或sobel或Roberts或Prewitt 等算子均可实现边缘检测;然后利用霍夫变换检测直线(如图3(b)所示), 找到所述柱面商标图像中柱体的左右侧面边缘;
    如图2所示,以红酒瓶为例,在检测到的两条直线边缘上,各确定两个 关键点(如图2中的A,C和B,D),使得ABCD是一个等腰梯形,此时,相互平行,这样A、B在同一个圆形截面上,C、D在另一个圆形截面上,由此 得到的A、B、C、D即可作为四个边界关键点。
    需要说明的是,定位四个边界关键点A、B、C、D,即该四个点在照片空 间中的位置信息为确定值。同时,由于边界关键点A、B、C、D均为边界点, 因此,这些点在二维成像空间的坐标值也可以根据先验知识推算出来。故,结 合边界关键点A、B、C、D在照片空间以及二维成像空间的位置信息,通过公 知的计算方法便可以获得照片空间和二维成像空间的对应关系。
    步骤23,将二维成像空间中的像素点进一步对应到所述三维坐标系中, 然后将所述三维空间中的圆柱体沿侧面铺平,即得到所述的平面商标图像。
    下面详述二维成像空间到三维坐标系的对应关系的确定方法。
    为了便于理解,首先介绍所述三维坐标系OXYZ中各点在所述二维成像 坐标系SEF中的透视投影:以所述柱面商标图像上任意一点P为例,根据透 视投影,视线与平面SEF的交点Q即为P的成像点。为了最终得到点Q在 所述柱面商标图像上的相对位置,需要将点Q的坐标值转化到所述二维成像 坐标系中,获得点Q在所述二维成像坐标系中的坐标值。具体方法如下:
    在三维坐标系OXYZ中,记点S的坐标为(sx,sy,sz),方向的 单位向量分别为点Q的坐标为(qx,qy,qz)。假设点Q在坐标系SEFV 中的坐标为(qe,qf,qv),则有如下关系式:
    ( e → , f → , v → ) · q e q f q v = q x - s x q y - s y q z - q z · ]]>
    根据上式解得qe,qf(由于点Q在SEF平面上,所以qv=0),则(qe,qf)即为 点Q在所述二维成像坐标系SEF中的坐标值。
    介绍了透视投影的原理之后,二维成像空间到三维空间的对应关系也随 之确定,即为透视投影的逆向过程。具体来说,需要根据成像点Q在二维成 像坐标系SEF中的坐标值,反向推出所对应的P点在三维坐标系中的坐标值 即可。亦即,基于所述二维成像坐标系和所推算的拍摄点之间的相对位置,可 以确定所述二维成像坐标系中像素点到所述三维坐标系的对应关系。此处的 “相对位置”指的是二维成像坐标系和所推算的拍摄点之间的距离以及相对方 向。
    上述实施例中,步骤3具体包括:
    步骤31,粗?。禾崛∷銎矫嫔瘫晖枷裰械奈淖只蚍判畔?,在所述数 据库中找到对应的候选商标,比如:通过OCR技术获取所述候选商标。
    步骤32,细?。憾运銎矫嫔瘫晖枷裰械奶卣鞯憬屑觳?,并与所述候 选商标进行匹配,最后将特征点匹配最多的所述标准商标作为所述商品对应的 商标,比如SIFT算法、PCA-SIFT算法、SURF算法等均可进行特征点检测。
    将柱面商标通过展平变换后,通过OCR技术提取相关文字信息,缩小检 索范围并找到候选商标,再通过SIFT算法与候选数据库中的标准商标图进行 匹配,可以大大提高匹配和识别的精度。同时,该方案也有效地解决了数据采 集的困难,每一种商品,只需要一幅平面商标标准图即可。
    需要说明的是,在定位所述柱面商标的实际载体之前,还可以对所述柱 面商标图像进行预处理,比如:压缩所述包含柱面商标图像,如压缩至60KB 大??;利用高斯滤波器对压缩后的图像进行滤波处理,或用其它滤波器对图像 进行平滑去噪。
    如图4所示,本发明还提供一种柱面商标识别装置,其包括输入单元1、 展平单元2和匹配单元3,其中:输入单元1用于输入拍摄到的柱面商标图像 (如图3的a所示);展平单元2用于将所述柱面商标图像展平成平面商标图 像(如图3的b到c所示);匹配单元3用于将所述平面商标图像中的商标与 数据库中的标准商标进行匹配,以获取相应商品的身份(如图3的d到e所示)。
    上述实施例中,如图5所示,展平单元2包括建坐标系子单元21、第一 对应子单元24和第二对应子单元25,其中:
    建坐标系子单元21用于将所述柱面商标的实际载体简化成规则的圆柱 体,以该圆柱体的中心为坐标原点,建立三维坐标系,然后在视线(圆柱体与 拍摄点的连线)的法平面上建立二维成像坐标系。具体如下:
    如图1所示,图1示出的是被简化成圆柱体的实际载体。图中,O点为该 圆柱体的中心,以O点为三维坐标系的坐标原点,圆柱体的轴心线为建 立如图所示的三维坐标系OXYZ。记拍摄点为V,则的法平面即为成像平 面。以S点为原点,并取平行于OXY平面,和共面,则得到二维 成像坐标系SEF。
    进一步地,所述的拍摄点V的位置,可以由柱面商标图像上的四个边界 关键点来推算。具体来说,如图2所示的四个边界关键点A、B、C、D,根据 和||AB||/||AC||在照片空间和在二维成像空间中的恒等关系式即 可推算出拍摄点的具体位置。
    第一对应子单元24用于将所述柱面商标图像上的像素点对应到二维成像 坐标系SEF中。具体来说,利用四个边界关键点(其中三个即可)在照片空 间和二维成像空间的对应关系,根据仿射变换,即可将柱面商标图像中任意一 个像素点对应到二维成像坐标系中。
    进一步地,展平单元2还包括定位子单元22和计算子单元23,其中:定 位子单元22用于在所述柱面商标图像中定位四个边界关键点,该边界关键点 的定位方法为:检测所述柱面商标图像中的圆柱体左右两侧的直线边界,然后 在所述的左右边界线上各选取两个关键点,使得它们处在圆柱体的两个圆形截 面上。其具体包括:
    检测图像中的所有边缘点,比如canny或sobel或Roberts或Prewitt 等算子均可实现边缘检测;然后利用霍夫变换检测直线(如图3(b)所示), 找到所述柱面商标图像中柱体的左右侧面边缘;
    如图2所示,以红酒瓶为例,在检测到的两条直线边缘上,各确定两个 关键点(如图2中的A,C和B,D),使得ABCD是一个等腰梯形,相互平 行,这样A、B在同一个圆形截面上,C、D在另一个圆形截面上,由此得到的 A、B、C、D即可作为四个边界关键点。
    计算子单元23用于根据各所述边界关键点,推算拍摄点位置,并确定所 述柱面商标图像上的像素点到所述二维成像坐标系的对应关系,该对应关系输 入到所述第一对应子单元。
    上述定位四个边界关键点A、B、C、D,即该四个点在照片空间中的位置 信息为确定值。同时,由于边界关键点A、B、C、D均为边界点,因此,这些 点在二维成像空间的坐标值也可以根据先验知识推算出来。故,结合边界关键 点A、B、C、D在照片空间以及二维成像空间的位置信息,通过公知的计算方 法便可以获得照片空间和二维成像空间的对应关系。
    第二对应子单元25用于根据计算子单元23计算出的对应关系,将二维 成像空间中的像素点进一步对应到所述三维坐标系中,然后将所述三维空间中 的圆柱体沿侧面铺平,即得到所述的平面商标图像。
    下面详述二维成像空间到三维坐标系的对应关系的确定方法。
    为了便于理解,首先介绍所述三维坐标系OXYZ中各点在所述二维成像 坐标系SEF中的透视投影:以所述柱面商标图像上任意一点P为例,根据透 视投影,视线与平面SEF的交点Q即为P的成像点。为了最终得到点Q在 所述柱面商标图像上的相对位置,需要将点Q的坐标值转化到所述二维成像 坐标系中,获得点Q在所述二维成像坐标系中的坐标值。具体方法如下:
    在三维坐标系OXYZ中,记点S的坐标为(sx,sy,sz),方向的 单位向量分别为点Q的坐标为(qx,qy,qz)。假设点Q在坐标系SEFV 中的坐标为(qe,qf,qv),则有如下关系式:
    ( e → , f → , v → ) · q e q f q v = q x - s x q y s y q z - q z · ]]>
    根据上式解得qe,qf(由于点Q在SEF平面上,所以qv=0),则(qe,qf)即为 点Q在所述二维成像坐标系SEF中的坐标值。
    介绍了透视投影的原理之后,二维成像空间到三维空间的对应关系也随 之确定,即为透视投影的逆向过程。具体来说,需要根据成像点Q在二维成 像坐标系SEF中的坐标值,反向推出所对应的P点在三维坐标系中的坐标值 即可。亦即,基于所述二维成像坐标系和所推算的拍摄点之间的相对位置,可 以确定所述二维成像坐标系中像素点到所述三维坐标系的对应关系。此处的 “相对位置”指的是二维成像坐标系和所推算的拍摄点之间的距离以及相对方 向。
    如图6所示,上述实施例中,匹配单元3还包括粗选子单元31和细选子 单元32,其中:
    粗选子单元31用于提取所述平面商标图像中的文字或符号信息,在所述 数据库中找到对应的候选商标,比如:通过OCR技术获取所述候选商标。
    细选子单元32用于对所述平面商标图像中的特征点进行检测,并与所述 候选商标进行匹配,最后将特征点匹配最多的所述标准商标作为所述商品对应 的商标,比如SIFT算法、PCA-SIFT算法、SURF算法等均可进行特征点检测。 将柱面商标通过展平变换后,通过OCR技术提取相关文字信息,缩小检索范围 并找到候选商标,再通过SIFT算法与候选数据库中的标准商标图进行匹配, 可以大大提高匹配和识别的精度。同时,该方案也有效地解决了数据采集的困 难,每一种商品,只需要一幅平面商标标准图即可。
    最后需要指出的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对 其限制。尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术 人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者 对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方 案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

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