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申请/专利权人：陕西科技大学

摘要：本发明公开了一种靶子环数的图像识别方法，包括：获取距离质心最远和距离圆心最近的角点；计算距离质心最远和距离圆心最近的角点所在圆的面积，记作角点面积，并计算弹孔质心所在圆的面积，记作质心面积；当角点面积、质点面积在所在环数的面积范围内时，确定靶子环数为角点面积、质点面积所属的环数；当角点面积、质点面积不在所在环数的面积范围内时，确定靶子环数为质心面积所属的环数加1。本发明通过计算距离质心最远和距离圆心最近的角点所在面积范围、和弹孔质心所在面积范围，对靶子环数进行了准确地识别，并且当弹孔在两个环数的交界线上时，可以计算出弹孔的质心坐标具体偏向哪个环数区域，最终对弹孔所在环数进行了准确地识别。

主权项：1.一种靶子环数的图像识别方法，其特征在于，包括：获取靶盘各环区域的面积范围和靶盘的圆心坐标；获取靶盘上弹孔的角点坐标，并通过Kmeans聚类算法，获取靶盘上弹孔的质心坐标；计算弹孔的角点坐标与质点坐标的距离，并计算弹孔的角点坐标与靶的圆心坐标的距离，获取距离质心最远和距离圆心最近的角点；计算距离质心最远和距离圆心最近的角点所在圆的面积，记作角点面积，并计算弹孔质心所在圆的面积，记作质心面积；当角点面积、质点面积在所在环数的面积范围内时，确定靶子环数为角点面积、质点面积所属的环数；当角点面积、质点面积不在所在环数的面积范围内时，确定靶子环数为质心面积所属的环数加1；所述获取靶盘上弹孔的角点坐标，并通过Kmeans聚类算法，获取靶盘上弹孔的质心坐标，具体包括：对每个弹孔做最小外接圆或最小外接矩形，并通过Harris角点检测、归一化处理、图像增强处理，确定每个弹孔的区域边缘的多个角点坐标；根据每个弹孔的多个角点坐标，通过进行Kmeans聚类算法，确定每个弹孔的质心坐标；其中，Kmeans聚类算法中的K值为对应弹孔最小外接圆或最小外接矩形的数量；所述获取靶盘上弹孔的角点坐标，并通过Kmeans聚类算法，获取靶盘上弹孔的质心坐标，具体包括：对每个弹孔做最小外接圆或最小外接矩形，并通过凸包检测，确定每个弹孔的凸包点集；根据每个弹孔的凸包点集，通过进行Kmeans聚类算法，确定每个弹孔的质心坐标；其中，Kmeans聚类算法中的K值为对应弹孔最小外接圆或最小外接矩形的数量。

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