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龙图腾网获悉重庆同济研究院有限公司申请的专利一种基于深度学习和数字图像处理的发丝直径测算方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116245785B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111485267.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习和数字图像处理的发丝直径测算方法是由赵辛辛;王晓彬;肖旭;黄琴;张杨涓;张鸿霞;李明阳;何春江设计研发完成，并于2021-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习和数字图像处理的发丝直径测算方法在说明书摘要公布了：本发明属于头发健康状态指标监测领域，公开了一种基于深度学习和数字图像处理的发丝直径测算方法。本发明有效地解决发丝直径难以便捷有效测量的问题。本发明融合了深度学习中的目标检测技术，图像数据处理中的KMEANS聚类分割算法、动态参数的CANNY边缘检测算法、动态参数的HOUGH变换直线检测算法，首先对模拟生成的直线进行参数变换预处理，然后按参数角度值大小从小到大排序、按角度阀值分类并确定有效的头发数目，对每组有效分类，按按角度差值最小、通过的边缘点数最多的优先级顺序选取最优直线作为最终模拟的头发边缘直线，可以精确计算出每一根发丝的直径信息，本发明适用于对发丝直径信息有实时监测需求的机构和个人。

本发明授权一种基于深度学习和数字图像处理的发丝直径测算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习和数字图像处理的发丝直径测算方法，包括以下步骤： 步骤一： 数据采集与模型训练：分别采集了不同人群头部浓密头发的图像数据和脱发区域稀疏头发的图像数据各一万张，对发根区域进行标注，在YoloV5模型上训练得到能有效检测出头发根部区域的模型文件，并转换成NCNN网络支持的param和bin文件，转入步骤二； 步骤二： 头发图像采集：在确保图像清晰的前提下，选用图像采集设备采集任意范围大小，任意分辨率的图像，并对图像作高斯模糊处理，转入步骤三； 步骤三： 目标检测：在NCNN网络架构下，对采集的图像进行目标检测，获取头发根部区域的矩形坐标，对检测到的每个头发根部区域循环执行步骤四到步骤十二； 步骤四： KMEANS聚类分割：对检测到的发根区域图像数据中的每个像素执行KMEANS聚类分割，设置分类数目为N，N≥2，分别计算每个label对应的所有像素在RGB三通道上的均值的总和，依据均值总和的数值大小，按升序排列所有label，将排序后的第一个label确定为头发数据label，并在原图数据上按头发数据label进行掩码操作，生成新的图像数据，并转入步骤五； 步骤五： CANNY边缘检测：对新生成的图像数据执行CANNY边缘检测，取参数ratio为2或3,minThreshold为100-250之间任意值,得到边缘点集，转入步骤六； 步骤六： Hough变换直线检测：Hough变换算法中，以图像的左上角为原点，建立极坐标系，rho代表原点到直线的距离，单位为像素；theta代表直线与图像x轴的夹角，单位为弧度；votes是检测出的直线上包含的像素点数量，该算法的输入是图像和直线上应该至少包含的像素点数量阈值threshold，输出是检测出的直线集，直线集中的每条直线包含相应的rho，theta，votes三个值； 对边缘点集，执行Hough变换直线检测，预设需要检测出的直线数量count的值为5，Hough检测算法的阈值threshold为5，执行Hough变换直线检测，若得到的直线数目count,则threshold＝threshold+1,重复执行此操作直到得到直线数目＝count,退出循环，在此threshold下执行Hough变换直线检测得到要选用的直线集，直线集中每条直线包含rho,theta,votes三个参数，比较直线集中角度值theta,是否小于阈值thetaThreshold,阈值thetaThreshold设置为PI180的任意整数倍数,如果是则执行步骤八，否则执行步骤七； 步骤七： 直线参数变换：将直线的theta值重置为0，对应的rho值，执行如下变换：原直线与对应的局部区域图像上下边缘交于两点x1,y1,x2,y2，取rho＝x1+x22，转到步骤八； 步骤八： 直线按theta值排序：将所有直线按theta值从小到大排列，转到步骤九； 步骤九： 直线按theta差值分类：排序后的第一条直线的theta值作为比较对象compareTheta，循环比较其余直线theta值与compareTheta的差值与阈值thetaThreshold的大小，阈值thetaThreshold设置为PI180的任意整数倍数,若差值阈值thetaThreshold,则作为同一类别，否则，作为新的类别，compareTheta重置为该直线的theta值，以此类推，直到所有直线分类完毕，对于每组直线，若直线数量＝2,则作为有效类别，转到步骤十,否则作为无效类别，并舍弃该组直线； 步骤十： 分割左右边缘：直线按rho值大小从小到大排列，分割为左右两个类别，分别代表左右边缘直线：当共有index分别为0–n-1,共计n条直线时，循环执行从index0到indexn-2处分割为左右两个类别时的compactness，取左右类别所有直线的rho值与平均rho值的差的绝对值之和作为compactnessL和compactnessR,总体的compactness＝compactnessL+compactnessR,取compactness值最小时选取的分类index，将该组直线分为左右两个类别，分别代表左右边缘直线组，转到步骤十一； 步骤十一： 选取边缘直线：直线依次按角度差最小,votes相加的和最大的优先级顺序，分别选取一条最优直线，作为左右边缘直线，转到步骤十二； 步骤十二： 计算直径：左边缘直线rho值与右边缘直线rho值的差值的绝对值乘以每个像素与实际尺寸的换算比例，最终得到头发的直径。

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