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申请/专利权人：杭州展晖科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于EDLines定位圆形Mark点的方法，包括采集包含圆形Mark点的灰度图像；采用EDLines算法提取所述灰度图像中的线段，实现对圆形Mark点的定位。本发明结合了EDLines算法和曲线拟合方法，采用两次圆拟合大大减少了误差圆的产生，同时结合EDlines算法加快定位速度，有效克服样本残缺和采样环境恶劣等情况对定位的影响，降低边缘检测的错误率。

主权项：1.一种基于EDLines定位圆形Mark点的方法，其特征在于，所述基于EDLines定位圆形Mark点的方法，包括：步骤S1、采集包含圆形Mark点的灰度图像；步骤S2、采用EDLines算法提取所述灰度图像中的线段，实现对圆形Mark点的定位，包括：步骤S2.1、对所述灰度图像进行高斯滤波，得到平滑图像；步骤S2.2、取Sobel算子包含0°、45°、90°、135°、180°、270°六个方向的梯度方向模板，对平滑图像中的各像素点分别基于六个方向的梯度方向模板进行卷积得到六个值，取六个值中最大的值替换对应像素点的像素值，得到梯度图像；步骤S2.3、基于梯度图像采用局部梯度极大值选取锚点，连接锚点得到边缘像素链；步骤S2.4、第一次圆拟合：将所有锚点分成三个不同组别，将每一锚点与位于不同组别中的每个锚点连接形成线段，选取所有线段中最长的四条线段，以所选取的四条线段的交点作为圆心，以所选取的四条线段的长度和除以8作为圆的半径得到第一拟合圆；其中，所述将所有锚点分成三个不同组别，包括：以梯度图像的图像中心为圆心将梯度图像视为一个圆，取圆周长上的任意一点为起始点，基于起始点将圆等分为三个扇形区域，将圆进行等分的划分线对应至梯度图像上且延伸至梯度图像的图像边沿后作为对梯度图像的划分，将梯度图像中划分为同一区域的锚点作为同一组别，得到划分后的结果；步骤S2.5、采用最小二乘法对边缘像素链进行拟合，得到新的像素线段，基于亥姆霍兹原理去除错误的像素线段，得到最终的直线段集合；步骤S2.6、第二次圆拟合：通过最小二乘拟合圆对所述直线段集合中的像素线段进行拟合，得到第二拟合圆的圆心和半径；步骤S2.7、将所述第一拟合圆和第二拟合圆的圆心做差值，若差值在预设误差范围内，则取第一拟合圆和第二拟合圆中的任意一个作为圆形Mark点对应的圆；否则定位失败，返回步骤S2.3继续执行。

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