本发明涉及计算机视觉和深度相机，尤其涉及一种基于深度相机手持式拍摄的包裹体积测量方法。
背景技术：
1、在许多应用中，需要对包裹或包裹状物体进行体积测量，例如在物流、建筑、医学成像等领域。传统的体积测量方法通常依赖于复杂的设备或大型测量系统，限制了在实际应用中的便携性和灵活性。近年来，深度相机技术的发展为实现更为简便、快速、精准的包裹体积测量提供了新的可能性。现有技术中，体积测量方法多涉及使用专用设备或基于复杂算法的计算。然而，这些方法通常受限于设备体积、重量以及对场景的特殊要求，因此无法适应日益广泛的应用需求。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于深度相机手持式拍摄的包裹体积测量方法，解决了现有技术对于体积测量存在诸多局限性的技术问题。
2、为解决上述技术问题，本发明提供了如下技术方案：一种基于深度相机手持式拍摄的包裹体积测量方法，该方法包括以下步骤：
3、s1、深度相机采集被测包裹在同一时刻可见包裹顶面的depth图像和ir图像，并以depth图像结合深度相机的内参计算出拍摄场景的点云数据，通过ir图像求出包含图像中边缘强度信息的ir梯度图像；
4、s2、根据包裹顶面所在位置从depth图像中选取任一固定的标记点，选取标记点附近一定范围的点云数据进行平面拟合并迭代优化求出包裹顶面的平面点集、平面方程以及平面轮廓；
5、s3、采用平面轮廓结合ir合并绝对梯度图计算包裹顶面在像素坐标系下的四个顶点p1、p2、p3、p4；
6、s4、通过顶点p1、p2、p3、p4结合逆透视投影公式和平面方程计算被测包裹的长和宽；
7、s5、从被测包裹附近选取地面点，结合包裹顶面的平面方程计算被测包裹附近地面点到包裹顶面所在平面的垂直距离得到被测包裹的高度；
8、s6、根据被测包裹的长、宽、高计算体积。
9、进一步地，在步骤s1中，分别求取ir图像在x和y方向上的梯度图像并取两梯度图像绝对值相加，得到ir合并绝对梯度图，在ir合并绝对梯度图中，每个像素值表示了在x方向和y方向上的梯度绝对值的总和。
10、进一步地，在步骤s2中，具体过程包括以下步骤：
11、s21、从depth图像中选取任一固定的标记点，以标记点为中心选取边长为l的正方形区域对应的点云数据，使用ransac平面拟合方法拟合平面，得到包裹顶面的平面方程ax+by+cz+d＝0；
12、s22、设置一个距离阈值并遍历点云数据中所有的点，通过判断点到平面的距离得到标记点附近点的聚集点集；
13、s23、利用聚集点集使用ransac平面拟合方法拟合平面并更新平面方程，不断重复此过程，当前后两次平面方程重合度达到一定值时停止循环，此时得到包裹顶面的平面方程，最后一次得到的聚集点集即为包裹顶面的平面点集；平面点集在depth图像上对应点集的轮廓即为包裹顶面的平面轮廓。
14、进一步地，在步骤s3中，具体过程包括以下步骤：
15、s31、确定平面轮廓中距离最远的两点分别为第一顶点和第二顶点，并判断第一顶点和第二顶点位于对角线或是边线；
16、若平面轮廓两侧的点数之比在一个区间之内，则第一顶点和第二顶点位于对角线，否则继续判断，即：
17、分别遍历轮廓在该第一顶点和第二顶点连线两侧的点，在两侧分别求出到第一顶点和第二顶点距离之和的最大值，若两个最大值都大于固定倍数的两顶点距离，则是对角线，否则其他情况都是边线；
18、s32、根据第一顶点和第二顶点确定第三顶点和第四顶点；
19、如是对角线，分别遍历平面轮廓在对角线两侧的点，距离对角线垂距最远的两点即为第三顶点和第四顶点；
20、如果是边线，遍历轮廓另一侧的点，分别得到与第一顶点和第二顶点的距离，及与第一顶点和第二顶点连线的距离，三者之和最大的点为第三顶点；
21、根据第一顶点、第二顶点和第三顶点确定包裹顶面的对角线，遍历平面轮廓在对角线另一侧的点，到对角线距离最远的点为第四顶点；
22、s33、根据第一顶点、第二顶点、第三顶点和第四顶点确定包裹顶面的四个顶点的像素坐标；
23、s34、根据四个顶点的像素坐标确定包裹顶面在像素坐标系下的四个顶点p1、p2、p3、p4。
24、进一步地，在步骤s4中，具体过程包括以下步骤：
25、s41、分别计算在像素坐标系下顶点p1、p2、p3、p4所对应的相机坐标pcam1、pcam2、pcam3、pcam4；
26、s42、根据相机坐标pcam1、pcam2、pcam3、pcam4分别计算pcam1pcam2、pcam2pcam3、pcam3pcam4以及pcam1pcam4的距离；
27、s43、根据pcam1pcam2、pcam2pcam3、pcam3pcam4以及pcam1pcam4的距离确定被测包裹的长和宽；
28、比较(pcam1pcam2+pcam3pcam4)/2和(pcam2pcam3+pcam4pcam1)/2的大小，大的则为被测包裹的长度，小的则为被测包裹的宽度。
29、进一步地，在步骤s5中，具体过程包括以下步骤：
30、s51、首先找到被测包裹附近的支撑地面，计算支撑地面上的点到包裹顶面的垂直距离得到被测包裹的初始高度；
31、s52、在相机坐标系下，将顶点p1、p2、p3、p4沿包裹顶面垂直向下移动初始高度的距离得到包裹底面的四个顶点的相机坐标并转换为像素坐标，得到被测包裹在depth图像中的八个顶点的像素坐标；
32、s53、对depth图像上被测包裹的八个顶点区凸包，然后将八个顶点的像素坐标各自沿着所属对角线向外扩大n倍的距离，取对应的八个外扩点，对外扩点也取凸包；
33、s54、遍历depth图像上所有的点，把处在两个凸包之间的像素点，即包裹附近的地面点，在点云上到包裹顶面的距离存到一个数组dists中；
34、s55、把数组dists从小到大排序，从数组dists的第t百分位数开始倒序遍历，并从起始遍历点再取另一起始点嵌套倒序遍历；
35、当两点值差小于一阈值difference，并且两点跨度大于数组长度的阈值span倍时停止所有遍历，这两个值的平均值即为包裹高度。
36、进一步地，在步骤s51中，具体过程包括以下过程：
37、s511、根据包裹顶面的四顶点p1、p2、p3、p4的像素坐标，找到其在depth图像中行坐标最大的两个顶点分别为prowmax 1(xrowmax 1,yrowmax 1)、prowmax 2(xrowmax 2,yrowmax 2)；
38、s512、在顶点prowmax 1和prowmax 2之间均匀的取一组点记为点组pa，并在相机坐标系下沿包裹顶面的法向量向下每次移动距离distance得到两个新的在相机坐标系下的三维点prowmaxcam 3、prowmaxcam 4，并通过透视投影公式将其转换为对应的像素坐标点prowmax 3、prowmax 4，随后在点prowmax 3和点prowmax 4之间均匀的取一组点记为点组pb；
39、s513、将点组pa和点组pb中的点一一对应，分别采用逆透视投影公式计算点组pa和点组pb中每个点的相机坐标并判断和对应点的相机坐标之间的距离并存到一个数组中；
40、当数组的中位数接近距离distance时，重复此过程，直至数组的中位数远小于距离distance，取此时这组均匀分布的地面点在点云上到平面距离的平均值，即为被测包裹的初始高度。
41、借由上述技术方案，本发明提供了一种基于深度相机手持式拍摄的包裹体积测量方法，至少具备以下有益效果：
42、1、本发明利用深度相机获取场景深度信息，通过图像处理和计算算法，实现对手持拍摄的包裹体积的准确测量，该测量方法无需昂贵的测量设备和复杂的测量条件，能够准确快速的测量出包裹的体积，适应各种复杂的使用场景，大大提高用户的劳动效率。
43、2、本发明所提出的测量方法无需使用复杂的传感器或附加设备，只需使用深度相机即可完成精准的体积测量。具有体积测量快速、准确度高、操作简便等优势，适用于各种包裹体积测量场景，可广泛用于物流、仓储、包装等领域。
1.一种基于深度相机手持式拍摄的包裹体积测量方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的包裹体积测量方法，其特征在于，在步骤s1中，分别求取ir图像在x和y方向上的梯度图像并取两梯度图像绝对值相加，得到ir合并绝对梯度图，在ir合并绝对梯度图中，每个像素值表示了在x方向和y方向上的梯度绝对值的总和。
3.根据权利要求1所述的包裹体积测量方法，其特征在于，在步骤s2中，具体过程包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的包裹体积测量方法，其特征在于，在步骤s3中，具体过程包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的包裹体积测量方法，其特征在于，在步骤s4中，具体过程包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的包裹体积测量方法，其特征在于，在步骤s5中，具体过程包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的包裹体积测量方法，其特征在于，在步骤s51中，具体过程包括以下过程：
