采用POSIT算法的中餐宴会台面的测距方法

王粟 朱飞

摘  要： 针对中餐宴会台面人工测量餐具间距离出现的问题，将图像处理和人工智能技术引入台面摆台效果评判中，提出一种POSIT算法求解中餐宴会台面上餐具间距离的方法。首先，利用Hough圆检测算法识别出中餐宴会台面摆台上的餐碟、汤碟、味碟、水杯、葡萄酒杯和白酒杯上的圆，通过K?means聚类算法对中餐宴会客人人数和餐桌中心花瓶进行聚类;其次，在设计的黑白标定板中选取4个共面点，利用共面POSIT算法估算相机在目标坐标系下的旋转矩阵和平移向量，根据摄像机模型得出聚类标号为10上各餐具间的实际距离。实验结果表明，与人工测量相比，该方法测量精度高、稳定性良好。

关键词： 测距方法; 餐具间距求解; POSIT算法; 图像处理; Hough变换; K?means聚类

中图分类号： TN98?34                         文献标识码： A                            文章编号： 1004?373X（2019）19?0139?05

Abstract： The image processing and artificial intelligence technology are introduced into the evaluation of the table top effect to solve the problem of artificially measuring the distance between table wares in the Chinese banquet table. A method of solving the distance between the table wares on the Chinese banquet table is proposed. The Hough circle detection algorithm is used to identify the circle on the plate， soup plate， saucer， water cup， wine glass and white wine glass on the table of the Chinese banquet table. The number of Chinese banquet guests and the table center vase are clustered by the K?means clustering algorithm. Four coplanar points are selected in the designed black?white calibration plate. The coplanar POSIT algorithm is used to estimate the rotation matrix and translation vector of the camera in the target coordinate system. The actual interval distance of table wares on the clustering label 10 is obtained according to the camera model. The experimental results show that， in comparison with manual measurement， the method has higher measurement accuracy and better stability.

Keywords： ranging method; tableware interval solution; POSIT algorithm; image processing; Hough transform; K?means clustering

0  引  言

随着我国经济的不断发展和第三产业所占比重的上升，国内对旅游和酒店管理相关专业的人才需求量也在增加。中餐宴会台面摆台是旅游与酒店管理专业学生在人才培养过程中必须掌握的基本功，国内大多数职业技术学院都有针对该专业学生开设的宴会台面摆台的实习实训课程和技能大赛等。然而，目前存在的一个突出问题是：学生摆台效果的评判都是依靠实训老师或大赛评委通过目测和工具测量完成的。它存在的弊端包括：费力，工作量大;费时，测量和打分评价耗费时间长，不能立即得到摆台效果的评分结果;精度低，人工测量时误差较大，精度不高;稳定性差，容易受人的主观性影响。

一种可行的解决方案是将图像处理和人工智能技术引入旅游与酒店管理专业的台面摆台效果评判中，彻底改变原来完全依靠人工评判的现状，也克服原来评判方式存在的诸多弊病。要实现中餐宴会摆台的定位，除了餐具识别之外，另一个重点和难点就是如何根据不同视角下的台面摆台图像测算餐具间的真实距离问题。视觉定位方法有单目视觉定位和立体视觉定位，其中，立体视觉定位算法理论[1?3]相对复杂，求解花费的时间比较长，实时性比较差。文献[4]提出一种采用SoftPOSIT算法对某卫星进行位姿估计。文献[5]中利用单连接聚类算法和SoftPOSIT算法，可以实现相机位姿的三维跟踪。文献[6]中采用PnP多点透视结合POSIT算法对标识物进行跟踪，得到识别面可达86.67%，它的识别速度快，实时性好。上述单目视觉定位方法都是针对不同的具体问题提出的解决方案，不具有通用性，显然也不适合中餐宴会台面摆台个性化定位的需求。本文提出一种基于POSIT算法求解中餐宴会台面上餐具间距离问题的方法。

1  图像识别

1.1  Hough变换检测圆

Hough变换是从图像中识别几何形状的常见图像处理方法，其应用领域比较广泛[7]。对于方程[（x-a）2+（y-b）2=r2]，该方程中有3个参数，[（a，b）]代表圆心坐标，[r]代表圆的半径。如点[（xi，yi）]对应的输入空间a?b的参数方程表达式为[（a-xi）2+（b-yi）2=r2]，由参数方程可知为一个三维的锥面。在图像空间中圆周上的任意一点坐标[（xi，yi）]，它们在参数空间中都为一个三维锥面[8?9]，如图1所示。

图2为中餐宴会台面摆台，利用Hough找圆算法找出餐碟、汤碟、味碟、水杯、葡萄酒杯和白酒杯共6种餐具的圆以及相应的像素坐标。识别圆形餐具是实现定位的最重要一步，为后面测算餐具间的距离做好铺垫。

在OpenCV中利用HoughCircles函数通过霍夫变换算法检测出灰度图中的圆，在图3中用浅黑色的圆圈出了找到的圆形餐具。

5  结  语

本文将POSIT算法引入中餐宴会台面摆台的定位中，利用共面POSIT算法估计相机在目标坐标系下的旋转矩阵和平移向量，然后根据摄像机模型计算得出聚類标号为10上餐具间的距离。本文提出的定位方法可以解决从不同视觉测算台面摆台图像中餐具间真实距离的难题，为机器视觉和人工智能等新技术在该领域的顺利应用扫清了障碍，进而实现中餐宴会摆台定位的自动化、快速化、客观化和智能化，彻底变革该细分领域内完全依靠人工评判的现状。

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