特表 2020-502705 ターゲット対象取得の方法、装置とロボット

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】特表2020-502705(P2020-502705A)

(43)【公表日】2020年1月23日

(54)【発明の名称】ターゲット対象取得の方法、装置とロボット

(51)【国際特許分類】

   G06T 7/10 20170101AFI20191220BHJP

   G06T 7/90 20170101ALI20191220BHJP

【ＦＩ】

   G06T7/10

   G06T7/90

【審査請求】有

【予備審査請求】未請求

【全頁数】30

(21)【出願番号】特願2019-547747(P2019-547747)

(86)(22)【出願日】2017年7月6日

(85)【翻訳文提出日】2019年5月21日

(86)【国際出願番号】CN2017092034

(87)【国際公開番号】WO2018113259

(87)【国際公開日】20180628

(31)【優先権主張番号】201611199672.5

(32)【優先日】2016年12月22日

(33)【優先権主張国】CN

(81)【指定国】 AP(BW,GH,GM,KE,LR,LS,MW,MZ,NA,RW,SD,SL,ST,SZ,TZ,UG,ZM,ZW),EA(AM,AZ,BY,KG,KZ,RU,TJ,TM),EP(AL,AT,BE,BG,CH,CY,CZ,DE,DK,EE,ES,FI,FR,GB,GR,HR,HU,IE,IS,IT,LT,LU,LV,MC,MK,MT,NL,NO,PL,PT,RO,RS,SE,SI,SK,SM,TR),OA(BF,BJ,CF,CG,CI,CM,GA,GN,GQ,GW,KM,ML,MR,NE,SN,TD,TG),AE,AG,AL,AM,AO,AT,AU,AZ,BA,BB,BG,BH,BN,BR,BW,BY,BZ,CA,CH,CL,CN,CO,CR,CU,CZ,DE,DJ,DK,DM,DO,DZ,EC,EE,EG,ES,FI,GB,GD,GE,GH,GM,GT,HN,HR,HU,ID,IL,IN,IR,IS,JO,JP,KE,KG,KH,KN,KP,KR,KW,KZ,LA,LC,LK,LR,LS,LU,LY,MA,MD,ME,MG,MK,MN,MW,MX,MY,MZ,NA,NG,NI,NO,NZ,OM,PA,PE,PG,PH,PL,PT,QA,RO,RS,RU,RW,SA,SC,SD,SE,SG,SK,SL,SM,ST,SV,SY,TH,TJ,TM,TN,TR,TT

【公序良俗違反の表示】

（特許庁注：以下のものは登録商標）

１．ＭＡＴＬＡＢ

(71)【出願人】

【識別番号】519182626

【氏名又は名称】シェンチェン クアンチー フージョン テクノロジー リミテッド

【氏名又は名称原語表記】ＳＨＥＮ ＺＨＥＮ ＫＵＡＮＧ−ＣＨＩ ＨＥＺＨＯＮＧ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ ＬＴＤ．

(74)【代理人】

【識別番号】110002066

【氏名又は名称】特許業務法人筒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】リウ，ルオペン

(72)【発明者】

【氏名】オウヤン，イーツン

【テーマコード（参考）】

5L096

【Ｆターム（参考）】

5L096BA05

5L096CA04

5L096EA39

5L096FA02

5L096FA06

5L096FA32

5L096FA64

5L096FA66

5L096FA69

5L096GA02

5L096GA38

5L096JA18

(57)【要約】

本発明はターゲット対象取得の方法、装置とロボットを開示している。その中、当該方法は下記を含む：ビデオ画像にある複数フレームの連続画像を取得し、その中、各フレームの画像は第一ターゲット対象を含む；第一ターゲット対象を含める連続画像によりバックグラウンドを取り除いた第一ターゲット画像を取得する；第一ターゲット画像の第一中心点から共同境界までの距離により第二ターゲット対象の第一ターゲット画像にある位置を取得し、その中、第一中心点は第二ターゲット対象の色により確定され、共同境界は第二ターゲット対象と第一ターゲット対象の重なり合う境界であり、第二ターゲット対象は第一ターゲット対象に含まれる；第二ターゲット対象の第一ターゲット画像にある位置により第二ターゲット対象を抽出する。本発明は、現有技術で収集される画像がターゲット対象と似ている内容を含むことで、後続処理プロセスが複雑になる技術問題を解決している。
【選択図】図1

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ターゲット対象取得の方法は、その特徴としては、下記を含む：
ビデオ画像での複数フレームの連続画像を取得する。その中、各フレームの画像は第一ターゲット対象を含む；
上述第一ターゲット対象を含める連続画像により、バックグラウンドを取り除いた第一ターゲット画像を取得する；
上述第一ターゲット画像の第一中心点から共同境界までの距離により、第二ターゲット対象の上述第一ターゲット画像にある位置を取得する。その中、上述第一中心点は上述第二ターゲット対象の色により確定され、上述共同境界は上述第二ターゲット対象と上述第一ターゲット対象の重なり合う境界であり、上述第二ターゲット対象は上述第一ターゲット対象に含まれている；
上述第二ターゲット対象の上述第一ターゲット画像にある位置により、上述第二ターゲット対象を抽出する。

【請求項2】

請求項１に記載の方法は、その特徴としては、上述第一ターゲット対象を含める連続画像により、バックグラウンドを取り除いた第一ターゲット画像を取得することであり、下記を含む：
現在フレーム画像で第一ターゲット対象の色値の複数フレームの上述連続画像での重み値により、上述現在フレーム画像の重み値分布画像を得る。その中、上述重み値は、上述第一ターゲット対象の色値が上述現在フレームの画像のすべての色値に対する重み値を示すことに使われる；
上述重み値分布画像で上述第一ターゲット対象を含むスクエアリングを確定する；
上述第一ターゲット対象のスクエアリングによりバックグラウンドを取り除いた第一ターゲット画像を取得する。

【請求項3】

請求項２に記載の方法は、その特徴としては、現在フレーム画像で第一ターゲット対象の色値の複数フレームの上述連続画像での重み値により、上述現在フレーム画像の重み値分布画像を得ることであり、下記を含む：
上述第一ターゲット対象の色値の上述複数フレーム画像での重み値を取得する；
上述第一ターゲット対象の色値の上述複数フレーム画像での重み値に対し、混合とフィルタリングを行い、上述現在フレーム画像の重み値分布図を得る。

【請求項4】

請求項３に記載の方法は、その特徴としては、上述第一ターゲット対象の色値の上述複数フレーム画像での重み値を取得することであり、下記を含む：
取得される一枚目の上述第一ターゲット対象を含める画像を保存し、一枚目の上述第一ターゲット対象を含める画像により上述第一ターゲット対象のバックグラウンド画像と勾配バックグラウンド画像を取得する；
現在フレーム画像の色値から前フレーム画像のバックグラウンド画像を差し引き、第一重み値を得る；
上述現在フレーム画像の色値から前フレーム画像の勾配バックグラウンド画像を差し引き、第二重み値を得る；
上述現在フレーム画像の色勾配値から前フレーム画像のバックグラウンド画像を差し引き、第三重み値を得る；
上述現在フレーム画像の色値から上述前フレーム画像のバックグラウンド画像の勾配のプリセット勾配を差し引き、第四重み値を得る；
上述現在フレーム画像の色値から上述第一ターゲット対象のメイン色値を差し引き、第五重み値を得る。

【請求項5】

請求項４に記載の方法は、その特徴としては、上述第一ターゲット対象の色値の上述複数フレーム画像での重み値に対し、混合とフィルタリングを行い、上述現在フレーム画像の重み値分布図を得ることであり、下記を含む：
第一重み値、第二重み値、第三重み値、第四重み値と第五重み値をプリセットの比例で重み付けし、混合重み値を得る；
上述混合重み値に対し重み値処理を行う。その中、上述重み値処理に使われる重み値は、上述現在フレーム画像の中心から上述現在フレーム画像の境界までは、大から小に変わる趨勢である；
重み値処理された画像に、前フレーム画像の重み分布図での重み値を足し、平均値処理を行う；
平均値処理後の重み値からプリセット数量の重み値を抽出し、平均値処理後の重み値から述プリセット数量の重み値を差し引き、上述現在フレーム画像の重み値分布図を得る。

【請求項6】

請求項２に記載の方法は、その特徴としては、上述重み値分布画像で上述第一ターゲット対象を含むスクエアリングを確定することであり、下記を含む：
上述重み値分布画像での色値により複数のスクエアリングを確定し、上述複数スクエアリングからプリセット条件を満足するスクエアリングを選別する。その中、上述プリセット条件は下記を含む：
上述スクエアリング内の重み値はプリセットターゲット値より高い；
上述スクエアリングの面積が第一プリセット範囲内にある；
上述スクエアリングの第一次元での長さと上述スクエアリングの第二次元での長さが第二プリセット範囲内にある。その中、上述第一次元は上述第二次元と垂直する；
現在フレーム画像のスクエアリングの重み合計値とプリセット数量の画像の平均重み合計値の差が、第三プリセット範囲内にある。

【請求項7】

請求項６に記載の方法は、その特徴としては、上述重み値分布画像での色値により複数のスクエアリングを確定することであり、下記を含む：
ステップＡは、上述重み値分布図で重み値最大の点を確定する；
ステップＢは、上述重み値最大の点を第二中心点とし、第四プリセット範囲までスクエアリングを外側へ拡張する；
ステップＣは、上述第四プリセット範囲まで上述スクエアリングを拡張する後に、上述スクエアリング辺縁の色値の平均値が、プリセット比例と上述画像色値との総和の平均値より小さいまで、上述スクエアリングを内側へ縮小する；
ステップＤは、将上述スクエアリングで確定される範囲内の色値をクリアする；
ステップＥは、上述ステップＡから上述ステップＤまでを繰り返し、複数のスクエアリングを得る。

【請求項8】

請求項７に記載の方法は、その特徴としては、上述第一ターゲット対象のスクエアリングによりバックグラウンドを取り除いた第一ターゲット画像を取得することであり、下記を含む：
上述第一ターゲット対象のメインカラーを確定し、上述メインカラーの近似色を確定する。その中、上述近似色とはメインカラーとの色差値がプリセットする色差範囲内にある色のことである；
上述近似色のある座標の中で上述第一中心点を確定する。その中、上述第一中心点の座標はすべての近似色の中で上述第二中心点への距離が最も近い；
上述第一中心点を中心とし外側へプリセット方向でプリセット数量の点を取る。任意の点が上述メインカラーの近似色である場合は、上述メインカラーの近似色である点を接続し合い、取得される点の中で上述近似色がないまで、外側へ拡張し新たに点を取る。

【請求項9】

請求項１〜８のいずれか一項に記載の方法は、その特徴としては、上述第一ターゲット画像の第一中心点から共同境界までの距離により、第二ターゲット対象の上述第一ターゲット画像にある位置を取得することであり、下記を含む：
上述第一中心点から上述共同境界までの最も遠い距離により、上述第二ターゲット対象の上限と下限を確定する；
上述上限以上と上述下限以下の位置にある点を取り除き、上述第二ターゲット対象を得る。

【請求項10】

請求項９に記載の方法は、その特徴としては、上述第二ターゲット対象を得る後に、上述方法はさらに下記を含む：
取得してからプリセットフォーマットで上述第二ターゲット対象の画像情報を保存する。その中、上述画像情報は、スクエアリングの座標及び上述第二ターゲット対象のサイズを含む。

【請求項11】

ターゲット対象を取得する装置は、その特徴としては、下記を含む：
第一取得モジュールは、ビデオ画像での複数フレームの連続画像を取得することに使われる。その中、各フレームの画像は第一ターゲット対象を含む；
第二取得モジュールは、上述第一ターゲット対象を含める連続画像により、バックグラウンドを取り除いた第一ターゲット画像を取得することに使われる；
第三取得モジュールは、上述第一ターゲット画像の第一中心点から共同境界までの距離により、第二ターゲット対象の上述第一ターゲット画像にある位置を取得することに使われる。その中、上述第一中心点は上述第二ターゲット対象の色により確定され、上述共同境界は上述第二ターゲット対象と上述第一ターゲット対象の重なり合う境界であり、上述第二ターゲット対象は上述第一ターゲット対象に含まれている；
抽出モジュールは、上述第二ターゲット対象の上述第一ターゲット画像にある位置により、上述第二ターゲット対象を抽出するに使われる。

【請求項12】

請求項１１に記載の装置は、その特徴としては、上述第二取得モジュールが下記を含む：
第一取得サブモジュールは、現在フレーム画像で第一ターゲット対象の色値の複数フレームの上述連続画像での重み値により、上述現在フレーム画像の重み値分布画像を得ることに使われる。その中、上述重み値は、上述第一ターゲット対象の色値が上述現在フレームの画像のすべての色値に対する重み値を示すことに使われる；
第一確定サブモジュールは、上述重み値分布画像で上述第一ターゲット対象を含むスクエアリングを確定することに使われる；
第二取得サブモジュールは、上述第一ターゲット対象のスクエアリングによりバックグラウンドを取り除いた第一ターゲット画像を取得することに使われる。

【請求項13】

請求項１２に記載の装置は、その特徴としては、上述第一取得サブモジュールが下記を含む：
取得ユニットは、上述第一ターゲット対象の色値の上述複数フレーム画像での重み値を取得することに使われる；
混合フィルタリングユニットは、上述第一ターゲット対象の色値の上述複数フレーム画像での重み値に対し、混合とフィルタリングを行い、上述現在フレーム画像の重み値分布図を得ることに使われる。

【請求項14】

請求項１１〜１３のいずれか一項に記載の装置は、その特徴としては、上述第三取得モジュールが下記を含む：
第二確定サブモジュールは、上述第一中心点から上述共同境界までの最も遠い距離により、上述第二ターゲット対象の上限と下限を確定することに使われる；
除去サブモジュールは、上述上限以上と上述下限以下の位置にある点を取り除き、上述第二ターゲット対象を得ることに使われる。

【請求項15】

請求項１４に記載の装置は、その特徴としては、上述装置がさらに下記を含む：
保存モジュールは、取得してからプリセットフォーマットで上述第二ターゲット対象の画像情報を保存することに使われる。その中、上述画像情報は、スクエアリングの座標及び上述第二ターゲット対象のサイズを含む。

【請求項16】

ロボットは、その特徴としては、請求項１１〜１５のいずれか一項に記載のターゲット対象取得装置を含む。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は画像処理分野に関し、具体的に言えば、ターゲット対象取得の方法、装置とロボットに関する。

【背景技術】

【0002】

人工智能／深度学習／ジェスチャー識別を研究するために、大量の異なる手のひらの写真が必要である。写真保存以外に、手のひらのx軸座標／y軸座標／広さ／高さを記録する必要である。そして異なる人間の手のひらの形状と姿勢が必要であるが、現在、通常採用している手のひらに写真を撮る方法は、異なる手のひらの異なる動作時の画像に一貫性がなく、携帯電話の写真の速度が遅く、収集される写真が必要のない腕部分を含んでいる。

【0003】

従来技術で収集される画像がターゲット対象と似ている内容を含むことで、後続処理プロセスが複雑になる問題に対し、現在は有効的な解決案を提出されていない。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

本発明の実施例はターゲット対象取得の方法、装置とロボットを提供することで、少なくとも現有技術で収集される画像がターゲット対象と似ている内容を含み、後続処理プロセスが複雑になる問題を解決する。

【課題を解決するための手段】

【0005】

本発明の実施例の一つの特徴によれば、ターゲット対象取得の方法を提供し、下記を含むものである。

【0006】

ビデオ画像での複数フレームの連続画像を取得する。その中、各フレームの画像は第一ターゲット対象を含むものである；第一ターゲット対象を含める連続画像によりバックグラウンドを取り除いた第一ターゲット画像を取得する；第一ターゲット画像の第一中心点から共同境界までの距離により第二ターゲット対象の第一ターゲット画像にある位置を取得する。その中、第一中心点は第二ターゲット対象の色により確定され、共同境界は第二ターゲット対象と第一ターゲット対象の重なり合う境界であり、第二ターゲット対象は第一ターゲット対象に含まれる；第二ターゲット対象の第一ターゲット画像にある位置により第二ターゲット対象を抽出する。

【0007】

本発明の実施例のもう一つの特徴によれば、ターゲット対象を取得する装置をも提供し、下記を含むものである。

【0008】

第一取得モジュールは、ビデオ画像での複数フレームの連続画像を取得することに使われる。その中、各フレームの画像は第一ターゲット対象を含む；第二取得モジュールは、第一ターゲット対象を含める連続画像によりバックグラウンドを取り除いた第一ターゲット画像を取得することに使われる；第三取得モジュールは、第一ターゲット画像の第一中心点から共同境界までの距離により第二ターゲット対象の第一ターゲット画像にある位置を取得することに使われ、その中、第一中心点は第二ターゲット対象の色により確定され、共同境界は第二ターゲット対象と第一ターゲット対象の重なり合う境界であり、第二ターゲット対象は第一ターゲット対象に含まれる；抽出モジュールは、第二ターゲット対象の第一ターゲット画像にある位置により第二ターゲット対象を抽出することに使われる。

【0009】

本発明の実施例のもう一つの特徴によれば、ターゲット対象を取得する装置を提供している。それは任意種類のターゲット対象取得装置を含むものである。

【発明の効果】

【0010】

本発明の実施例では、ビデオ画像で第一ターゲット対象の連続画像を含める複数フレームを取得する。第一ターゲット対象を含める連続画像によりバックグラウンドを取り除いた第一ターゲット画像を取得し、第一ターゲット画像の第一中心点から共同境界までの距離により第二ターゲット対象の第一ターゲット画像にある位置を取得し、第二ターゲット対象の第一ターゲット画像にある位置により第二ターゲット対象を抽出する。上述案は、ビデオ画像でのダイナミック画像をフォローし、バックグラウンドを取り除いた第一ターゲット画像を収集することで、迅速にターゲット画像を収集する效果を果たし、第一中心点と第一ターゲット対象及び第二ターゲット対象の共同境界により第二ターゲット対象の位置を確定し、オリジナル画像から第二ターゲット対象を抽出できるようにすることで、現有技術で収集される画像でターゲット対象と似ている内容を含み、後続処理プロセスが複雑になる技術問題を解決している。

【図面の簡単な説明】

【0011】

ここで説明される図面は本発明に対する更なる理解を提供するためのものであり、本発明の一部である。本発明の例示的実施例及びその説明は、本発明を説明するものであり、本発明に対する不当限定ではない。附図では：

【図1】図１は、本発明の実施例によるターゲット対象取得方法のフローチャートである；

【図2】図２は、本発明の実施例によるビデオで抽出される第一ターゲット対象を含める連続画像である；

【図3】図３は、本発明の実施例による選択可能なバックグラウンドを取り除く第一ターゲット画像の見取り図である；

【図4】図４は、本発明の実施例による選択可能な重み分布図の見取り図である；

【図5】図５は、本発明の実施例による選択可能な確定重み値分布図で重み値最大の点の見取り図である；

【図6】図６は、本発明の実施例による選択可能なスクエアリング拡張の見取り図である；

【図7】図７は、本発明の実施例による選択可能なスクエアリング収縮の見取り図である；

【図8】図８は、本発明の実施例による選択可能なスクエアリング確定の範囲内の色値をクリアする見取り図である；

【図9】図９は、本発明の実施例による選択可能な複数のスクエアリングを得る見取り図である；

【図10】図１０は、本発明の実施例による選択可能なバックグラウンド除去の手を取得する時に点を取る見取り図である；

【図11】図１１は、本発明の実施例によるターゲット上下限確定の見取り図である；並びに

【図12】図１２は、本発明の実施例による選択可能なターゲット対象取得の装置の見取り図である。

【発明を実施するための形態】

【0012】

本技術分野の当業者がより良く本発明案を理解できるように、下記から本発明の実施例の図面と結び合わせ、本発明の実施例の技術案をはっきり完全に説明する。もちろん、説明される実施例は本発明の実施例の一部だけで、全部ではない。本発明の実施例に基づき、本分野の一般技術者が創造的労働のない前提で取得したすべてのほかの実施例は、本発明の保護範囲とすべきである。

【0013】

説明する必要のあるのは、本発明の明細書、請求項書及び上述図面における“第一”、“第二”などの用語は、類似対象を区別するためのものであり、特定の順序や前後順序の説明に使われていないことである。このように使われるデータは適切な場合では互換でき、ここで説明する本発明の実施例はここの図解や説明の以外の順序により実施できることを理解すべきである。また、術語の“含む”、“持つ”やほかの変形は、排他しない包括をカバーする意図である。例えば、一連のステップやユニットを含むプロセス、方法、システム、製品又は設備は、はっきりとそれらのステップやユニットを並べなくてよいが、はっきりと並べていないこれらのプロセス、方法、製品又は設備の固有のほかのステップやユニットが含まれている。

【0014】

（実施例１）
本発明の実施例により、ターゲット対象取得の方法の実施例を提供している。説明する必要のあるのは、図面のフローチャートに示されるステップは、コンピュータコマンド実行可能なコンピュータシステムで実行できる。そして、フローチャートでロジック順序を示したが、ある状況では、ここと異なる順序により、ここで明示・説明されるステップを実行してもよい。

【0015】

図1は、本発明の実施例によるターゲット対象取得方法のフローチャートである。図1のように、当該方法は下記ステップを含む：
ステップS102は、ビデオ画像での複数フレームの連続画像を取得する。その中、各フレームの画像は第一ターゲット対象を含む。

【0016】

具体的には、上述連続画像はビデオの中の画像であってよい。例えば、ユーザがカメラの前で動き、カメラがユーザの動作のビデオを記録する場合、当該ビデオはユーザの連続画像を含む内容を記録している。図2は、本発明の実施例によるビデオで抽出される第一ターゲット対象を含める連続画像である。当該例示では、連続画像はユーザがカメラの前で手を振る画像であり、第一ターゲット対象はユーザが画像に現れる部分である。

【0017】

ステップS104は、第一ターゲット対象を含める連続画像によりバックグラウンドを取り除いた第一ターゲット画像を取得する。

【0018】

選択可能な実施例では、当該実施例はユーザがカメラの前で腕を振る画像を取得し、ユーザが画像に現れる部分を第一ターゲット対象とし、バックグラウンドを取り除いてから第一ターゲット画像を得る。具体的には図3のようである。

【0019】

ステップS106は、第一ターゲット画像の第一中心点から共同境界までの距離により第二ターゲット対象の第一ターゲット画像にある位置を取得する。その中、第一中心点は第二ターゲット対象の色により確定される。その中、共同境界は第二ターゲット対象と第一ターゲット対象の重なり合う境界であり、第二ターゲット対象が第一ターゲット対象に含まれている。

【0020】

選択可能な実施例では、やはり図3を例とする。当該例示では、第一ターゲット対象はユーザが画像に現れる部分であり、第二対象は画像の中の手のひらの部分のみでありる。第一ターゲット対象と第二ターゲット対象の共同境界は手のひらの境界であり、第一中心点は第二ターゲット対象の色により確定されてから、第一中心点から手のひら境界までの距離により手のひらの範囲を推算することで、手のひらの第一ターゲット画像にある位置を確定する。

【0021】

ステップS108は、第二ターゲット対象の第一ターゲット画像にある位置により第二ターゲット対象を抽出する。

【0022】

第二ターゲット対象の第一ターゲット対象画像での位置を確定してから、第二ターゲット対象を切り取ることで、第二ターゲット対象を得る。

【0023】

選択可能な実施例では、カメラで取得されたユーザがカメラの前で手を振るビデオを入Matlabに入れ、ビデオで移動するもの（当該示例で移動するものが手である）をフォローしてから、手の色及びそれに近い色を記録し、手の部分を写真に入れ、手以外の部分を取り除く（例えば：腕）。

【0024】

上記により、本出願の上述案で取得したビデオ画像で複数フレームが第一ターゲット対象の連続画像を含み、第一ターゲット対象を含める連続画像によりバックグラウンドを取り除いた第一ターゲット画像を取得し、第一ターゲット画像の第一中心点から共同境界までの距離により第二ターゲット対象の第一ターゲット画像にある位置を取得し、第二ターゲット対象の第一ターゲット画像にある位置により第二ターゲット対象を抽出することが分かる。上述案はビデオ画像でのダイナミック画像をフォローし、バックグラウンドを取り除いた第一ターゲット画像を収集することで、迅速にターゲット画像を収集する效果を果たし、第一中心点、第一ターゲット対象及び第二ターゲット対象の共同境界により第二ターゲット対象の位置を確定し、オリジナル画像から第二ターゲット対象を抽出することで、現有技術で収集する画像がターゲット対象と似ている内容を含み、後続処理プロセスが複雑になる技術問題を解決している。

【0025】

選択可能なこととしては、本出願の上述実施例により、ステップS104は、第一ターゲット対象を含める連続画像によりバックグラウンドを取り除いた第一ターゲット画像を取得する。下記を含む：
ステップS1041は、現在フレーム画像で第一ターゲット対象の色値の複数フレーム連続画像での重み値により現在フレーム画像の重み値分布画像を得る。その中、重み値は第一ターゲット対象の色値が現在フレーム画像のすべての色値で占める重みの値を示す。

【0026】

具体的には、重み分布図は第一ターゲット対象が画像にある重みを示すことに使われるので、バックグラウンド画像の重みはほとんどゼロであり、第一ターゲット対象の重みが図で大きいため、重み分布図によりバックグラウンドを取り除いた第一ターゲット画像を得られる。選択可能な実施例では、図4は、本発明の実施例による選択可能な重み分布図の見取り図である。第一ターゲット対象の輪郭は大きな重みがあり、ほかの位置の重みは小さい又は零である。

【0027】

ステップS1043は、重み値分布画像で第一ターゲット対象を含めるスクエアリングを確定する。

【0028】

具体的には、上述スクエアリングは、第一ターゲット対象が画像にある具体的な位置を確定することに使われる。

【0029】

ステップS1045は、第一ターゲット対象のスクエアリングによりバックグラウンドを取り除いた第一ターゲット画像を取得する。

【0030】

スクエアリングは第一ターゲット対象の位置を示しているので、スクエアリング以外の画像を取り除くことで、バックグラウンドを取り除いた第一ターゲット画像を得る。

【0031】

上記により、本出願の上述ステップにより、ビデオの連続画像から迅速にバックグラウンドを取り除いた第一ターゲット対象を得、画像収集速度が遅い技術問題を解決することで、迅速に画像を収集する技術效果を果たしていることが分かる。

【0032】

選択可能なこととしては、本出願の上述実施例により、ステップS1041は、現在フレーム画像で第一ターゲット対象の色値の複数フレーム連続画像での重み値により、画像の重み値分布画像を得る。下記を含む：
ステップS10411は、第一ターゲット対象の色値の複数フレーム画像での重み値を取得する。

【0033】

ステップS10413は、第一ターゲット対象の色値の複数フレーム画像での重み値に対し混合とフィルタリングを行い、現在フレーム画像の重み値分布図を得る。

【0034】

選択可能なこととしては、本出願の上述実施例により、ステップS10411は、第一ターゲット対象の色値の複数フレーム画像での重み値を取得するステップは下記を含む：
ステップS10411aは、取得した一枚目の第一ターゲット対象を含める画像を保存し、一枚目の第一ターゲット対象を含める画像により、第一ターゲット対象のバックグラウンド画像と勾配バックグラウンド画像を得る。

【0035】

当該ステップの前に、計算プロセスを簡略化するために、ビデオの色値を変更してもよい。256色から256/step色（如64色）に変更し、色差値を下げ、異なるフィルムの色差値を比較しやすくする。

【0036】

具体的には、比較用の画像を計算するために、連続画像で第一フレームの資料を保存する。

【0037】

選択可能な実施例では、やはりユーザがカメラの前で腕を振る画像を例とする。下記方法により第一ターゲット対象のバックグラウンド画像と勾配バックグラウンド画像を計算してよい。

【0038】

一つのバックグラウンド画像を生成し、一枚目の画像を保存してから、新しい図を取得するごとに、バックグラウンド画像を更新する。

【0039】

当該例示では、rateは現在画像と前の画像の変化率を示す。本方法でrateを0.9に設定する。

【0040】

勾配（gradient）の差を計算するため、同時に勾配バックグラウンド画像ファイルを生成し、勾配バックグラウンドファイルの計算方法は下記である。

【0041】

その中、階段バックグラウンド画像ファイルの一枚目の画像の勾配を保存し、新図を取得するごとに、バックグラウンド勾配画像ファイルを下記のように更新する。

その中、やはりrateを0.9とする。

【0042】

ステップS10411bは、現在フレーム画像の色値から前フレーム画像のバックグラウンド画像を差し引き、第一重み値を得る。

【0043】

選択可能な実施例では、やはり上述例示では、まず最新フレームの画像を入力する。新フレームから前に得られた階段画像ファイルの絶対値を差し引き、一個目の重み値となる。

【0044】

ステップS10411cは、現在フレーム画像の色値から前フレーム画像の勾配バックグラウンド画像を差し引き、第二重み値を得る。

【0045】

選択可能な実施例では、やはり上述例示では、現在フレーム画像の色値から前フレームのバックグラウンド画像の勾配を差し引き、二個目の重み値を得る。

【0046】

ステップS10411dは、現在フレーム画像の色勾配値から前フレーム画像のバックグラウンド画像を差し引き、第三重み値を得る。

【0047】

選択可能な実施例では、やはり上述例示では、現在フレーム画像の色値から前フレームの勾配バックグラウンド画像を差し引き、三個目の重み値を得る。

【0048】

ステップS10411e、現在フレーム画像の色値から前フレーム画像のバックグラウンド画像の勾配の中のプリセット勾配を差し引き、第四重み値を得る。

【0049】

選択可能な実施例では、やはり上述例示では、プリセット勾配はバックグラウンド画像で勾配の大きな上位10%の勾配であってよい。例えば、現在フレーム画像の色値から前フレーム画像のバックグラウンド画像を差し引いた勾配値を、大から小まで並べ、その中より大きな10%-15%を抽出し、ほかをクリアする。

【0050】

ステップS10411fは、現在フレーム画像の色値から第一ターゲット対象のメイン色値を差し引き、第五重み値を得る。

【0051】

選択可能な実施例では、やはり上述例示では、第一ターゲット対象のメインカラーが肉色である。現在フレーム画像での色値と肉色の差を計算し、第五重み値を得る。肉色の色値はユーザ定義により確定してよい。例えば：

、現在フレーム画像の色値から肉色の色値を差し引き、負数をクリアし、第五重み値となる。

【0052】

ここで説明する必要のあるのは、第一ターゲット対象が複数の色を有し、メインカラーを確定することが困難である場合、このステップは無視される。

【0053】

選択可能なこととしては、本出願の上述実施例により、ステップS10413、第一ターゲット対象の色値の複数フレーム画像での重み値に対し混合とフィルタリングを行い、現在フレーム画像の重み値分布図を得る：
ステップS10413a、第一重み値、第二重み値、第三重み値、第四重み値と第五重み値をプリセットの比例で重み付けし、混合重み値を得る。
やはり上述例示では、複数の重み値に対し重み付けする。プリセット重み比例：

【0054】

【0055】

計算しやすいように、色値差の影響の平均化を考慮し、log要素を重み値計算に入れる：

【0056】

ステップS10413bは、画像の混合重み値に対し重み値処理をする。その中、重み値処理に使われる重み値は、現在フレーム画像の中心から現在フレーム画像の境界までは大から小へと変わる趨勢となる。

【0057】

選択可能な実施例では、やはり上述例示では、下記ステップのように画像の混合重み値に対し重み値処理をする：
もともと混合値は三種類の色（RGB）からなっている。まず三種類の色の数値を一つにし、RGBの三つの値を加算する。

【0058】

色を一つにした重み値は周辺位置での数値が比率により下降する。
重み値は下記マトリックスを掛ける：

【0059】

真ん中にある画素点の重み値が変わらないが、真ん中から左右までは下降する（リニア下降）。左右両側の辺縁は0.7を掛け、上下両側の辺縁は0.7を掛け、四つの角は0.49を掛ける。結果としては：中央エリアの重み値が高く、辺縁エリアの重み値が低い。

【0060】

第一ターゲット対象はメインカラーを確定しやすいとすると（例えば本実施例でメインカラーが肉色と確定しやすい）、メインカラーが黒と白に近くない場合は、黒と白に近いところの重み値を取り消す。そのため、フィルムの色が黒と白に近いところは、重み値がクリアされてしまう。黒色の色値は（0、0、0）であり、白色の色値は（255、255、255）である。フィルムの色値の三色総和が150以下又は675以上である場合、当該位置の重み値がクリアされる。本プログラムは手の移動に対するものであるため。

【0061】

ステップS10413cは、重み値処理された画像に、前フレーム画像の重み分布図での重み値を足し、平均値処理を行い、平均値処理後の重み値からプリセット数量の重み値を抽出し、平均値処理後の重み値から上述プリセット数量の重み値を差し引き、上述画像の重み値分布図を得る。

【0062】

具体的には、重み値に古い重み値を足し、古い重み値は前フレーム画像の重み分布図中の重み値である。

【0063】

選択可能な実施例では、やはり上述例示では、下記ステップのように平均値処理を行ってよい：
重み値のもともとの点を周辺25点（又は9点又はそのほか、今回は25点）の平均値に変える。
例えば：

つまり、最も辺縁にある両行を考えず、各点の重み値は周辺の25点に平均化される。

【0064】

それから再重み値により大から小まで並べ、最大の10%（10%-15%の範囲内にあれば可）を抽出し、ほかをクリアする。即ち10%の数値を選び、それから重み値からこの値を差し引き、負数はクリアされる。つまり、最小の90%データは消えてします。ここで注意する必要のあるのは、最終的に得られた重み値から重み分布図を構成し、現在フレームの重み分布図での重み値は次のフレーム画像の古い重み値データとなる。

【0065】

選択可能なこととしては、本出願の上述実施例により、ステップS1043は、重み値分布画像で第一ターゲット対象を含めるスクエアリングを確定する。下記を含む：
ステップS10431は、重み値分布画像での色値により複数のスクエアリングを確定し、複数のスクエアリングからプリセット条件満足のスクエアリングを選別する。その中、プリセット条件が下記を含む：
スクエアリング内の重み値がプリセットターゲット値より高い；
スクエアリングの面積が第一プリセット範囲内にある；
スクエアリングの第一次元の長さとスクエアリングの第二次元の長さは、第二プリセット範囲内にある。その中、第一次元と第二次元は垂直し合う；
現在フレーム画像のスクエアリングの重み合計値とプリセット数量の画像の平均重み合計値の差が、第三プリセット範囲内にある。

【0066】

複数のスクエアリングを確定する後に、上述プリセット条件によりスクエアリングを受け入れるかを確定する。受け入れられるスクエアリングは第一ターゲット対象を含めるスクエアリングである。

【0067】

やはり上述実施例では、スクエアリングを受け入れるかを決める条件は下記を含む：
1、スクエアリング内の重みがターゲットより小さい場合、スクエアリングを受け入れない。
2、スクエアリング面積がターゲット範囲内でない場合、スクエアリングを受け入れない。
3、スクエアリングのx軸長さがy軸よりR倍長い（又は短い）場合、スクエアリングを受け入れない。
4、スクエアリングのx軸（又はy軸）長さがターゲットより長い場合、スクエアリングを受け入れない。
5、新しいスクエアリング内の重み合計値が過去10個の有効スクエアリングの平均重み合計値の85%より小さい場合、スクエアリングを受け入れない。

【0068】

選択可能なこととしては、本出願の上述実施例により、ステップS10431は、重み値分布画像での色値により複数のスクエアリングを確定する。下記を含む：
ステップAは、重み値分布図で重み値最大の点を確定する。

【0069】

図5は、本発明の実施例による選択可能な重み値分布図で重み値最大の点を確定するの見取り図である。当該見取り図で人差し指と親指の前の点は重み値最大の点である。

【0070】

ステップBは、重み値最大の点を第二中心点とし、第四プリセット範囲まで外側へとスクエアリングを拡張する。

【0071】

最大値の座標から特定の範囲まで拡張し、拡張範囲では、重みがゼロより大きいところを見つけると、重みがゼロより大きいところまでスクエアリング範囲が外側へと拡張する。やはり上述実施例では、スクエアリング拡張の見取り図は図6に示されている。当該例示では、第二中心点はやはり人差し指と親指の前の点であり、図の中の矩形枠はスクエアリング拡張後確定される第一プリセット範囲である。

【0072】

ステップCは、第四プリセット範囲までスクエアリングを拡張する後に、スクエアリング辺縁色値の平均値がプリセット比例と画像色値との平均値より小さいまで、内側へスクエアリングを縮小する。

【0073】

具体的には、スクエアリング範囲が外側へ拡張する後に収縮し、スクエアリング範囲の辺縁平均値が比例値掛ける全体平均値より小さい場合、当該辺縁位置は取り消される；全体平均値は画像で現有の有効画素グレーレベル（グレーレベルがプリセットの数値より大きい）の平均値である。やはり上述実施例では、スクエアリング収縮の見取り図は図7に示される。手のひらを囲む矩形枠は縮小後のスクエアリングである。

【0074】

ステップDは、スクエアリングの確定する範囲内の色値をクリアする。
やはり上述実施例では、スクエアリングの確定する範囲内の色値をクリアすることは図8に示されている。スクエアリングに含む範囲内の色値はクリアされた。

【0075】

ステップEは、ステップA〜ステップDを繰り返し、複数のスクエアリングを得る。
やはり上述実施例では、得られた複数のスクエアリングは図9のようである。図の中の各矩形は一つのスクエアリングである。

【0076】

選択可能なこととしては、本出願の上述実施例により、ステップS1045は、第一ターゲット対象のスクエアリングによりバックグラウンドを取り除いた第一ターゲット画像を取得する。下記を含む：
ステップS10451は、第一ターゲット対象のメインカラーを確定し、メインカラーの近似色を確定する。その中、近似色はメインカラーとの色差値がプリセット色差範囲内の色である。

【0077】

上述ステップの前に、低精度の図の座標をもともとの図の座標に還元し、もともとの画像範囲で出現回数の最も多い近似色を探す。やはり上述実施例では、メインカラーは手の色で、即ち肉色である。

【0078】

下記方法にて手の色を計算する：まず色の数値の数を減らし、色値はもともとの[0, 1, 2, 3, ..., 254, 255, 256]から[0, 4, 8, 12, ..., 248, 252, 256]に変更する。色値0, 1を0に分類し、色値2, 3, 4, 5を4に分類し、色値6, 7, 8, 9を8に分類し、色値10, 11, 12, 13を12に分類する。これにより類推する。その後、図で出現回数の最も多い色値は手の色である。

【0079】

さらに下記方法にてメインカラーの近似色を確定できる：いかなる色は三種類の色（赤緑青）からなっているので、パソコンでの数値は0から256までである。（0、0、0）は真っ黒、（256、256、256）は真っ白である。色差は二つの色で赤緑青の数値の差の総和である。例えば、色の数値は（200、120、80）で、もう色の数値は（160、90、20）で、彼らの色差は40+30+60=130である。そのため、当該点の色値と手の色の数値の差は70以下である場合、当該点が手の近似色に設定され、色の数値の差が70より大きい場合、手の近似色でないと設定される。

【0080】

ステップS10453は、近似色のある座標の中で第一中心点を確定する。その中、第一中心点の座標はすべての近似色の中で第二中心点への距離が最も近い。

【0081】

ステップS10455は、第一中心点を中心とし外側へプリセット方向でプリセット数量の点を取り、任意の点がメインカラーの近似色である場合は、メインカラーの近似色の点を接続し、取得される点の中で近似色がないまで、外側へ拡張し新たに点を取る。

【0082】

やはり上述実施例では、下記方法のように近似色によりバックグラウンドを取り除いた手を取得する（バックグラウンドを取り除いた第一ターゲット画像）：図10は、本発明の実施例による選択可能なバックグラウンド除去の手を取得する時に点を取る見取り図である。手の近似色の中心点から、中心点のそばの12点が手の近似色となる場合、ほかの接続し合う点がないまで、接続される手に加え、接続し合わない部分を削除する。

【0083】

選択可能なこととしては、本出願の上述実施例により、ステップS106は、第一ターゲット画像の第一中心点から共同境界までの距離により第二ターゲット対象の第一ターゲット画像にある位置を取得する。下記を含む：
ステップS1061は、第一中心点から共同境界までの最も遠い距離により第二ターゲット対象の上限と下限を確定する。

【0084】

ステップS1063は、位置が上限以上と下限以下にある点を取り除き、第二ターゲット対象を得る。

【0085】

図11は、本発明の実施例による確定ターゲット上下限の見取り図である。やはり上述実施例では、第一中心点から手の上限の距離で、手のひらの範囲を算出する。方法は下記のようである：まず中心点から手の上限までの距離（即ち共同境界の最も遠い距離）をLとすると、手のひらの下限の位置は手の上限からLを差し引く。手のひらの下限を算出した後、手のひらの下限以下のところを削除し、残りのところは最後の手のひらのスクエアリング範囲である。

【0086】

選択可能なこととしては、本出願の上述実施例により、第二ターゲット対象を得る後に、方法は下記を含む：
第二ターゲット対象の画像情報を取得しプリセットフォーマットで保存する。その中、画像情報は、スクエアリングの座標及び第二ターゲット対象のサイズを含む。

【0087】

やはり上述実施例では、ユーザがカメラの前で手を振れば、システムが自動的に手のひらのスクエアリング範囲を記録し、もう一つのファイルで写真の名前／手のひらスクエアリングのx軸座標／y軸座標／広さ／高さを記録する。保存される写真は二種類がある：一種類はスクエアリングのないオリジナル画像で、ほかのスマートデバイスに入力し、机械のジェスチャー識別学習又は人工智能に使われる。もう一種類はスクエアリングを含める画像であり、収集される写真が使えるかを判断することに使われる。記録の方法は下記のようである：
0043.jpg 331 129 143 252
0044.jpg 331 129 144 256
0045.jpg 301 161 145 237
0046.jpg 309 166 145 216
0047.jpg 316 172 149 199
0048.jpg 321 157 151 206
0049.jpg 328 158 151 197
0050.jpg 336 154 151 198
0051.jpg 346 149 150 203
0052.jpg 353 138 155 221
0053.jpg 355 141 154 220
0054.jpg 350 138 156 220
0055.jpg 342 136 159 228

【0088】

（実施例２）
本発明の実施例により、ターゲット対象を取得する装置の実施例を提供している。図１２は、本発明の実施例による選択可能な取得ターゲット対象の装置の見取り図である。図12と結び合わせ、当該装置は下記を含む：
第一取得モジュール120は、ビデオ画像での複数フレームの連続画像を取得することに使われる。その中、各フレームの画像は第一ターゲット対象を含む。

【0089】

第二取得モジュール122は、第一ターゲット対象を含める連続画像によりバックグラウンドを取り除いた第一ターゲット画像を取得することに使われる。

【0090】

第三取得モジュール124は、第一ターゲット画像の第一中心点から共同境界までの距離により第二ターゲット対象の第一ターゲット画像にある位置を取得することに使われる。その中、第一中心点は第二ターゲット対象の色により確定され、共同境界は第二ターゲット対象と第一ターゲット対象の重なり合う境界であり、第二ターゲット対象は第一ターゲット対象に含まれる。

【0091】

抽出モジュール126は、第二ターゲット対象の第一ターゲット画像にある位置により第二ターゲット対象を抽出することに使われる。

【0092】

上記により、本出願の上述実施例は第一取得モジュールによりビデオ画像で複数フレームの第一ターゲット対象を含める連続画像を取得し、第二取得モジュールにより第一ターゲット対象を含める連続画像によりバックグラウンドを取り除いた第一ターゲット画像を取得し、第三取得モジュールにより第一ターゲット画像の第一中心点から共同境界までの距離により第二ターゲット対象の第一ターゲット画像にある位置を取得し、抽出モジュールにより第二ターゲット対象の第一ターゲット画像にある位置により第二ターゲット対象を抽出する。上述方案ビデオ画像でのダイナミック画像をフォローし、バックグラウンドを取り除いた第一ターゲット画像を収集することで、迅速にターゲット画像を収集する效果を果たし、第一中心点、第一ターゲット対象及び第二ターゲット対象の共同境界により第二ターゲット対象の位置を確定し、オリジナル画像から第二ターゲット対象を抽出することで、現有技術で収集する画像がターゲット対象と似ている内容を含み、後続処理プロセスが複雑になる技術問題を解決している。

【0093】

選択可能なこととしては、本出願の上述実施例により、第二取得モジュールは下記を含む：
第一取得サブモジュールは、現在フレーム画像で第一ターゲット対象の色値の複数フレーム連続画像での重み値により現在フレーム画像の重み値分布画像を得ることに使われる。その中、重み値は第一ターゲット対象の色値が現在フレーム画像のすべての色値で占める重みの値を示す。

【0094】

第一確定サブモジュールは、重み値分布画像で第一ターゲット対象を含めるスクエアリングを確定することに使われる。
第二取得サブモジュールは、第一ターゲット対象のスクエアリングによりバックグラウンドを取り除いた第一ターゲット画像を取得することに使われる。

【0095】

選択可能なこととしては、本出願の上述実施例により、第一取得サブモジュールは下記を含む：
重み値取得ユニットは、第一ターゲット対象の色値の複数フレーム画像での重み値を取得することに使われる。

【0096】

混合フィルタリングユニットは、第一ターゲット対象の色値の複数フレーム画像での重み値に対し混合とフィルタリングを行い、現在フレーム画像の重み値分布図を得ることに使われる。

【0097】

選択可能なこととしては、本出願の上述実施例により、重み値取得ユニットは下記を含む：
保存サブユニットは、取得した一枚目の第一ターゲット対象を含める画像を保存し、一枚目の第一ターゲット対象を含める画像により、第一ターゲット対象のバックグラウンド画像と勾配バックグラウンド画像を得ることに使われる。

【0098】

第一計算サブユニットは、現在フレーム画像の色値から前フレーム画像のバックグラウンド画像を差し引き、第一重み値を得ることに使われる。

【0099】

第二計算サブユニットは、現在フレーム画像の色値から前フレーム画像の勾配バックグラウンド画像を差し引き、第二重み値を得ることに使われる。

【0100】

第三計算サブユニットは、現在フレーム画像の色勾配値から前フレーム画像のバックグラウンド画像を減算し、第三重み値を得ることに使われる。

【0101】

第四計算サブユニットは、現在フレーム画像の色値から前フレーム画像のバックグラウンド画像の勾配のプリセット勾配を差し引き、第四重み値を得ることに使われる。

【0102】

第五計算サブユニットは、現在フレーム画像の色値から第一ターゲット対象のメイン色値を差し引き、第五重み値を得ることに使われる。

【0103】

選択可能なこととしては、本出願の上述実施例により、混合フィルタリングユニットは下記を含む：
重み付けサブユニットは、第一重み値、第二重み値、第三重み値、第四重み値と第五重み値をプリセットの比例で重み付けし、混合重み値を得ることに使われる。

【0104】

処理サブユニットは、画像の混合重み値に対し重み値処理をすることに使われる。その中、重み値処理に使われる重み値は、画像中心から画像の境界までは、大から小へと変わる趨勢となる。

【0105】

加法計算サブユニットは、重み値処理された画像に、前フレーム画像の重み分布図での重み値を足し、平均値処理を行うことに使われる。

【0106】

抽出サブユニットは、平均値処理後の重み値からプリセット数量の重み値を抽出し、平均値処理後の重み値を用いて、プリセット数量の重み値を小さくして、画像の重み値分布図を得ることに使われる。

【0107】

選択可能なこととしては、本出願の上述実施例により、第一確定サブモジュールは下記を含む：
確定ユニットは、重み値分布画像での色値により複数のスクエアリングを確定し、複数のスクエアリングからプリセット条件満足のスクエアリングを選別することに使われる。その中、プリセット条件は下記を含む：
スクエアリング内の重み値がプリセットターゲット値より高い。
スクエアリングの面積が第二プリセット範囲内にある。

【0108】

スクエアリングの第一次元の長さとスクエアリングの第二次元の長さが第三プリセット範囲内にある。その中、第一次元と第二次元は垂直し合う。
現在画像のスクエアリングの重み合計値とプリセット数量の画像の平均重みのトータル数値の差は第四プリセット範囲内にある。

【0109】

選択可能なこととしては、本出願の上述実施例により、確定ユニットは下記を含む：
第一確定サブユニットは、重み値分布図で重み値最大の点を確定することに使われる。
拡張サブユニットは、以重み値最大の点を第二中心点とし、第一プリセット範囲まで外側へスクエアリングを拡張することに使われる。

【0110】

縮小サブユニットは、第一プリセット範囲までスクエアリングを拡張する後に、スクエアリング辺縁の色値の平均値がリセット比例と画像色値の平均値より小さいまで、内側へスクエアリングを縮小することに使われる。

【0111】

第二確定サブユニットは、スクエアリングの確定した範囲内の色値をクリアすることに使われる。
循環サブユニットは、第一確定サブユニットから第二確定サブユニットまでの機能を繰り返し、複数のスクエアリングを得ることに使われる。

【0112】

選択可能なこととしては、本出願の上述実施例により、第一取得サブモジュールは下記を含む：
取得ユニットは、第一ターゲット対象の色値の複数フレーム画像での重み値を取得することに使われる。

【0113】

混合フィルタリングユニットは、第一ターゲット対象の色値の複数フレーム画像での重み値に対し混合とフィルタリングを行い、画像の重み値分布図を得ることに使われる。

【0114】

選択可能なこととしては、本出願の上述実施例により、第三取得モジュールは下記を含む：
第二確定サブモジュールは、第一中心点から共同境界までの最も遠い距離により第二ターゲット対象の上限と下限を確定することに使われる。

【0115】

除去サブモジュールは、位置が上限以上と下限以下にある点を取り除き、第二ターゲット対象を得ることに使われる。

【0116】

選択可能なこととしては、本出願の上述実施例により、上述装置はさらに下記を含む：
保存モジュールは、第二ターゲット対象の画像情報を取得しプリセットフォーマットで保存することに使われる。その中、画像情報包括：スクエアリングの座標及び第二ターゲット対象のサイズ。

【0117】

（実施例２）
本発明の実施例により、ロボットの実施例を提供している。実施例２の任意種類のターゲット対象を取得する装置を含む。

【0118】

上述実施例のロボットに含まれるターゲット対象取得装置は、第一取得モジュールによりビデオ画像で複数フレームの第一ターゲット対象を含める連続画像を取得し、第二取得モジュールにより第一ターゲット対象を含める連続画像によりバックグラウンドを取り除いた第一ターゲット画像を取得し、第三取得モジュールにより第一ターゲット画像の第一中心点から共同境界までの距離により第二ターゲット対象の第一ターゲット画像にある位置を取得し、抽出モジュールにより第二ターゲット対象の第一ターゲット画像にある位置により第二ターゲット対象を抽出する。上述案はビデオ画像でのダイナミック画像をフォローし、バックグラウンドを取り除いた第一ターゲット画像を収集することで、迅速にターゲット画像を収集する效果を果たし、第一中心点、第一ターゲット対象及び第二ターゲット対象の共同境界により第二ターゲット対象の位置を確定し、オリジナル画像から第二ターゲット対象を抽出することで、現有技術で収集する画像がターゲット対象と似ている内容を含み、後続処理プロセスが複雑になる技術問題を解決している。

【0119】

上述本発明の実施例の番号は説明用のみであり、実施例の優劣を示さない。

【0120】

本発明の上述実施例では、各実施例に対する説明はそれぞれ重点があり、ある実施例で詳しく説明していない部分は、ほかの実施例の関連説明を参考してよい。

【0121】

本出願提供の幾つかの実施例では、開示される技術内容はほかの方法で実現できると理解すべきである。その中、上述装置を説明する実施例は例示的なものである。例えば上述ユニットの区分けは、ロジック機能の区分けであってよい。実際に実現する時にほかの区分け方法もある。例えば、複数のユニット又は構成部品が組み合わせたり、もう一つのシステムに集積したりし、或いは一部の特徴を無視したり実行しなくしたりする。もう一点は、表示又は議論している相互のカップリング又は通信接続は、インターフェース、ユニット又はモジュールの間接カップリング又は通信接続であってもよく、電気的又はほかの形であってもよい。

【0122】

上述分離部品とし説明するユニットは、物理的に分離してもしなくてもよい。ユニットとし表示する部品は、物理的なユニットであってもでなくてもよく、一箇所にあってもよく、複数のユニットに分布してもよい。実際の需要により、その中の一部又は全部のユニットを選び、本実施例の案の目的を実現してよい。

【0123】

また、本発明の各実施例での各機能ユニットは、一つの理ユニットに集積しても、各ユニットが単独の物理存在としても、二つか二つ以上のユニットが一つのユニットに集積してもよい。上述集積のユニットはハードウエアの形でも、ソフトウエア機能ユニットの形でも実現できる。

【0124】

上述集積のユニットは、ソフトウエア機能ユニットの形で実現し、且つ独立の製品とし、販売又は使用をする時に、コンピュータ読取可能な保存媒質に保存できる。このような理解に基づき、本発明の技術案としては、実質の部分や現有技術に貢献する部分、或いは当該技術案の全部又は一部は、ソフトウエア製品の形で表し、当該コンピュータソフト製品は保存媒質に保存され、若干コマンドを含めることで、コンピュータ設備（パソコン、サーバ又はネットデバイスなど）により本発明の買う実施例の上述方法の全部や一部のステップを実行できる。上述保存媒質はUディスク、読取専用メモリ（ROM、Read-Only Memory）、ランダムアクセスメモリ（RAM、Random Access Memory）、モバイルディスク、磁気ディスク又はCDなどプログラムコードを保存できる媒質を含む。

【0125】

上記内容は本発明の優先的な実施方法である。本出願の所属技術分野の一般技術者にとっては、本出願の構想を逸脱しない前提では、若干の改善や潤色をしてもよいが、これらの改善や潤色も本発明の保護範囲と見なされるべきである。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【手続補正書】

【提出日】2019年5月21日

【手続補正1】

【補正対象書類名】特許請求の範囲

【補正対象項目名】全文

【補正方法】変更

【補正の内容】

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ターゲット対象取得の方法は、その特徴としては、下記を含む：
ビデオ画像での複数フレームの連続画像を取得する。その中、各フレームの画像は第一ターゲット対象を含む；
上述第一ターゲット対象を含める連続画像により、バックグラウンドを取り除いた第一ターゲット画像を取得する；
上述第一ターゲット画像の第一中心点から共同境界までの距離により、第二ターゲット対象の上述第一ターゲット画像にある位置を取得する。その中、上述第一中心点は上述第二ターゲット対象の色により確定され、上述共同境界は上述第二ターゲット対象と上述第一ターゲット対象の重なり合う境界であり、上述第二ターゲット対象は上述第一ターゲット対象に含まれている；
上述第二ターゲット対象の上述第一ターゲット画像にある位置により、上述第二ターゲット対象を抽出する。

【請求項2】

請求項１に記載の方法は、その特徴としては、上述第一ターゲット対象を含める連続画像により、バックグラウンドを取り除いた第一ターゲット画像を取得することであり、下記を含む：
現在フレーム画像で第一ターゲット対象の色値の複数フレームの上述連続画像での重み値により、上述現在フレーム画像の重み値分布画像を得る。その中、上述重み値は、上述第一ターゲット対象の色値が上述現在フレームの画像のすべての色値に対する重み値を示すことに使われる；
上述重み値分布画像で上述第一ターゲット対象を含むスクエアリングを確定する；
上述第一ターゲット対象のスクエアリングによりバックグラウンドを取り除いた第一ターゲット画像を取得する。

【請求項3】

請求項２に記載の方法は、その特徴としては、現在フレーム画像で第一ターゲット対象の色値の複数フレームの上述連続画像での重み値により、上述現在フレーム画像の重み値分布画像を得ることであり、下記を含む：
上述第一ターゲット対象の色値の上述複数フレーム画像での重み値を取得する；
上述第一ターゲット対象の色値の上述複数フレーム画像での重み値に対し、混合とフィルタリングを行い、上述現在フレーム画像の重み値分布図を得る。

【請求項4】

請求項３に記載の方法は、その特徴としては、上述第一ターゲット対象の色値の上述複数フレーム画像での重み値を取得することであり、下記を含む：
取得される一枚目の上述第一ターゲット対象を含める画像を保存し、一枚目の上述第一ターゲット対象を含める画像により上述第一ターゲット対象のバックグラウンド画像と勾配バックグラウンド画像を取得する；
現在フレーム画像の色値から前フレーム画像のバックグラウンド画像を差し引き、第一重み値を得る；
上述現在フレーム画像の色値から前フレーム画像の勾配バックグラウンド画像を差し引き、第二重み値を得る；
上述現在フレーム画像の色勾配値から前フレーム画像のバックグラウンド画像を差し引き、第三重み値を得る；
上述現在フレーム画像の色値から上述前フレーム画像のバックグラウンド画像の勾配のプリセット勾配を差し引き、第四重み値を得る；
上述現在フレーム画像の色値から上述第一ターゲット対象のメイン色値を差し引き、第五重み値を得る。

【請求項5】

請求項４に記載の方法は、その特徴としては、上述第一ターゲット対象の色値の上述複数フレーム画像での重み値に対し、混合とフィルタリングを行い、上述現在フレーム画像の重み値分布図を得ることであり、下記を含む：
第一重み値、第二重み値、第三重み値、第四重み値と第五重み値をプリセットの比例で重み付けし、混合重み値を得る；
上述混合重み値に対し重み値処理を行う。その中、上述重み値処理に使われる重み値は、上述現在フレーム画像の中心から上述現在フレーム画像の境界までは、大から小に変わる趨勢である；
重み値処理された画像に、前フレーム画像の重み分布図での重み値を足し、平均値処理を行う；
平均値処理後の重み値からプリセット数量の重み値を抽出し、平均値処理後の重み値から述プリセット数量の重み値を差し引き、上述現在フレーム画像の重み値分布図を得る。

【請求項6】

請求項２に記載の方法は、その特徴としては、上述重み値分布画像で上述第一ターゲット対象を含むスクエアリングを確定することであり、下記を含む：
上述重み値分布画像での色値により複数のスクエアリングを確定し、上述複数スクエアリングからプリセット条件を満足するスクエアリングを選別する。その中、上述プリセット条件は下記を含む：
上述スクエアリング内の重み値はプリセットターゲット値より高い；
上述スクエアリングの面積が第一プリセット範囲内にある；
上述スクエアリングの第一次元での長さと上述スクエアリングの第二次元での長さが第二プリセット範囲内にある。その中、上述第一次元は上述第二次元と垂直する；
現在フレーム画像のスクエアリングの重み合計値とプリセット数量の画像の平均重み合計値の差が、第三プリセット範囲内にある。

【請求項7】

請求項６に記載の方法は、その特徴としては、上述重み値分布画像での色値により複数のスクエアリングを確定することであり、下記を含む：
ステップＡは、上述重み値分布図で重み値最大の点を確定する；
ステップＢは、上述重み値最大の点を第二中心点とし、第四プリセット範囲までスクエアリングを外側へ拡張する；
ステップＣは、上述第四プリセット範囲まで上述スクエアリングを拡張する後に、上述スクエアリング辺縁の色値の平均値が、プリセット比例と上述画像色値との総和の平均値より小さいまで、上述スクエアリングを内側へ縮小する；
ステップＤは、将上述スクエアリングで確定される範囲内の色値をクリアする；
ステップＥは、上述ステップＡから上述ステップＤまでを繰り返し、複数のスクエアリングを得る。

【請求項8】

請求項７に記載の方法は、その特徴としては、上述第一ターゲット対象のスクエアリングによりバックグラウンドを取り除いた第一ターゲット画像を取得することであり、下記を含む：
上述第一ターゲット対象のメインカラーを確定し、上述メインカラーの近似色を確定する。その中、上述近似色とはメインカラーとの色差値がプリセットする色差範囲内にある色のことである；
上述近似色のある座標の中で上述第一中心点を確定する。その中、上述第一中心点の座標はすべての近似色の中で上述第二中心点への距離が最も近い；
上述第一中心点を中心とし外側へプリセット方向でプリセット数量の点を取る。任意の点が上述メインカラーの近似色である場合は、上述メインカラーの近似色である点を接続し合い、取得される点の中で上述近似色がないまで、外側へ拡張し新たに点を取る。

【請求項9】

請求項１〜８のいずれか一項に記載の方法は、その特徴としては、上述第一ターゲット画像の第一中心点から共同境界までの距離により、第二ターゲット対象の上述第一ターゲット画像にある位置を取得することであり、下記を含む：
上述第一中心点から上述共同境界までの最も遠い距離により、上述第二ターゲット対象の上限と下限を確定する；
上述上限以上と上述下限以下の位置にある点を取り除き、上述第二ターゲット対象を得る；
取得してからプリセットフォーマットで上述第二ターゲット対象の画像情報を保存する。その中、上述画像情報は、スクエアリングの座標及び上述第二ターゲット対象のサイズを含む。

【請求項10】

ターゲット対象を取得する装置は、その特徴としては、下記を含む：
第一取得モジュールは、ビデオ画像での複数フレームの連続画像を取得することに使われる。その中、各フレームの画像は第一ターゲット対象を含む；
第二取得モジュールは、上述第一ターゲット対象を含める連続画像により、バックグラウンドを取り除いた第一ターゲット画像を取得することに使われる；
第三取得モジュールは、上述第一ターゲット画像の第一中心点から共同境界までの距離により、第二ターゲット対象の上述第一ターゲット画像にある位置を取得することに使われる。その中、上述第一中心点は上述第二ターゲット対象の色により確定され、上述共同境界は上述第二ターゲット対象と上述第一ターゲット対象の重なり合う境界であり、上述第二ターゲット対象は上述第一ターゲット対象に含まれている；
抽出モジュールは、上述第二ターゲット対象の上述第一ターゲット画像にある位置により、上述第二ターゲット対象を抽出するに使われる；
上述第二取得モジュールが下記を含む：
第一取得サブモジュールは、現在フレーム画像で第一ターゲット対象の色値の複数フレームの上述連続画像での重み値により、上述現在フレーム画像の重み値分布画像を得ることに使われる。その中、上述重み値は、上述第一ターゲット対象の色値が上述現在フレームの画像のすべての色値に対する重み値を示すことに使われる；
第一確定サブモジュールは、上述重み値分布画像で上述第一ターゲット対象を含むスクエアリングを確定することに使われる；
上述第一確定サブモジュールが下記を含む：
取得ユニットは、上述第一ターゲット対象の色値の上述複数フレーム画像での重み値を取得することに使われる；
混合フィルタリングユニットは、上述第一ターゲット対象の色値の上述複数フレーム画像での重み値に対し、混合とフィルタリングを行い、上述現在フレーム画像の重み値分布図を得ることに使われる；
第二取得サブモジュールは、上述第一ターゲット対象のスクエアリングによりバックグラウンドを取り除いた第一ターゲット画像を取得することに使われる；
上述第三取得モジュールが下記を含む：
第二確定サブモジュールは、上述第一中心点から上述共同境界までの最も遠い距離により、上述第二ターゲット対象の上限と下限を確定することに使われる；
除去サブモジュールは、上述上限以上と上述下限以下の位置にある点を取り除き、上述第二ターゲット対象を得ることに使われる。

【手続補正2】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０１１７

【補正方法】変更

【補正の内容】

【0117】

（実施例３）
本発明の実施例により、ロボットの実施例を提供している。実施例２の任意種類のターゲット対象を取得する装置を含む。

【国際調査報告】