1.一种物品识别方法,其特征在于,所述方法包括:获取待识别物品中,各个指定区域的灰度图;
针对每一指定区域,基于该指定区域的灰度图,确定该指定区域的目标特征值;其中,该指定区域的目标特征值用于表征:该待识别物品中,该指定区域的灰度图的边缘对比度的变化程度;
基于每一指定区域的目标特征值与标定特征值的差异,确定所述待识别物品是否属于第一类识别结果;
其中,每一指定区域的标定特征值用于表征:属于所述第一类识别结果的多个样本物品中,该指定区域的灰度图的边缘对比度的平均变化程度。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述针对每一指定区域,基于该指定区域的灰度图,确定该指定区域的目标特征值的步骤,包括:针对每一指定区域,确定该指定区域的灰度图的边缘对比度信息,并基于所确定的边缘对比度信息,确定该指定区域的目标特征值。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述针对每一指定区域,确定该指定区域的灰度图的边缘对比度信息的步骤,包括:针对每一指定区域,利用第一图像处理方式对该指定区域的灰度图进行处理,得到第一处理结果,并利用第二图像处理方式对该指定区域的灰度图进行处理,得到第二处理结果;基于所得到的第一处理结果和第二处理结果,确定该指定区域的灰度图的边缘对比度信息;
其中,所述第一图像处理方式包括:膨胀处理,相应的,所述第二图像处理方式包括:腐蚀处理;或者,
所述第一图像处理方式包括:基于第一高斯滤波参数的滤波处理,相应的,所述第二图像处理方式包括:基于第二高斯滤波参数的滤波处理,所述第一高斯滤波参数与所述第二高斯滤波参数不同。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,在所述针对每一指定区域,利用第一图像处理方式对该指定区域的灰度图进行处理,得到第一处理结果的步骤之前,所述方法还包括:
对该指定区域的灰度图进行高斯滤波处理,得到滤波后的灰度图;
所述利用第一图像处理方式对该指定区域的灰度图进行处理,得到第一处理结果,并利用第二图像处理方式对该指定区域的灰度图进行处理,得到第二处理结果的步骤,包括:利用第一图像处理方式对所得到的滤波后的灰度图进行处理,得到第一处理结果,并利用第二图像处理方式对所得到的滤波后的灰度图进行处理,得到第二处理结果。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所确定的边缘对比度信息,确定该指定区域的目标特征值的步骤,包括:对所确定的边缘对比度信息进行直方图统计,得到该指定区域的第一直方图,并利用所得到的第一直方图,确定该指定区域的目标特征值。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述利用所得到的第一直方图,确定该指定区域的目标特征值的步骤,包括:计算所得到的第一直方图的第一质心,并将所得到的第一直方图中,横坐标小于所得到的第一质心的部分清零,得到第二直方图;
计算所得到的第二直方图的第二质心,并确定所得到的第二直方图的极大值对应的目标横坐标;
基于所得到的第二质心和所确定的目标横坐标,确定该指定区域的目标特征值。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,在所述计算所得到的第一直方图的第一质心的步骤之前,所述方法还包括:对所得到的第一直方图进行均值滤波处理,得到滤波后的第一直方图;
所述计算所得到的第一直方图的第一质心,并将所得到的第一直方图中,横坐标小于所得到的第一质心的部分清零,得到第二直方图的步骤,包括:计算滤波后的第一直方图的第一质心,并将滤波后的第一直方图中,横坐标小于所得到的第一质心的部分清零,得到第二直方图。
8.根据权利要求6或7所述的方法,其特征在于,所述基于所得到的第二质心和所确定的目标横坐标,确定该指定区域的目标特征值的步骤,包括:利用预设公式,确定该指定区域的目标特征值,其中,所述预设公式为:featurei=centeri/maxi其中,featurei为第i个指定区域的目标特征值,centeri为针对所述第i个指定区域,所得到的第二质心,maxi为针对所述第i个指定区域,所确定的目标横坐标。
9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于每一指定区域的目标特征值与标定特征值的差异,确定所述待识别物品是否属于第一类识别结果的步骤,包括:针对每一指定区域,判断该指定区域的目标特征值与标定特征值的差值是否小于该指定区域的预设识别阈值;
若所得到的判断结果为小于的指定区域的数量满足预设数量条件,则确定所述待识别物品属于第一类识别结果;
否则,则确定所述待识别物品不属于第一类识别结果。
10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,所述若所得到的判断结果为小于的指定区域的数量满足预设数量条件,则确定所述待识别物品属于第一类识别结果的步骤,包括:若针对每一指定区域,所得到的判断结果均为小于,则确定所述待识别物品属于第一类识别结果;或者,
若所得到的判断结果为小于的指定区域的数量大于预设数量,则确定所述待识别物品属于第一类识别结果。