基于光子晶体图像的毒品快速检测方法、设备及介质与流程

1.本发明是关于一种基于光子晶体图像的毒品快速检测方法、设备及介质，涉及毒品检测技术领域。


背景技术：

2.毒品泛滥已经成为全球性的问题，近年来由于社会经济和科学技术的发展，毒品的种类、传播方式更为多样化。在这样的大背景下，毒品形式严峻复杂，境外毒品渗透不断加剧，境内制毒问题日益突出，苯丙胺类化合物的手性检测问题，一直以来受到分析化学界、法医学界的关注。
3.目前的检测方法主要包括气相色谱-质谱联用、高效液相色谱-质谱联用、核磁共振波普及毛细管电泳检测，其中，气相色谱-质谱联用、高效液相色谱-质谱联用及核磁共振波普均需要较大型仪器在较为标准的外界条件下进行测试，难于移植到现场检测。毛细管电泳检测有着检测限低及可小型化的特点，在对映体分离方面得到快速发展和应用。但是毛细管电泳检测分离需要搭配一定标记物(荧光标记)以及一系列辅助化合物支持，例如：毛细管电泳必要的电解液、手性识别中必要的手性识别配体及用于定量检测定标的标准物质及荧光标记等，其检测通常是基于激光诱导荧光，成本较高。
4.苯丙胺类麻黄碱、伪麻黄碱、氯代麻黄碱、甲卡西酮、冰毒等现场检测，对于刑事侦查及精准识别响应毒品以及推断毒品来源具有非常重要的意义。在现场检测方面，目前已有一些相对成熟的检测方法，例如显色/比色法、免疫分析法，可制成试纸实现快速检测，但是由于无法使用色谱、质谱和荧光光谱等仪器，检测专一性较差。现阶段的苯丙胺类的现场检测，容易受到相似结构化合物干扰，特别是难于实现立体专一性检测。


技术实现要素：

5.针对上述问题，本发明的目的是提供一种基于不同毒品与光子晶体反应后的颜色不同快速检测待测体液是否含有毒品物质的基于光子晶体图像的毒品快速检测方法、设备及介质。
6.为了实现上述发明目的，本发明采用的技术方案为：
7.第一方面，本发明提供的基于光子晶体图像的毒品快速检测方法，包括：
8.图像预处理，以定位图像中光子晶体的位置并裁剪图像，使得裁剪后的图像仅剩光子晶体；
9.提取光子晶体的颜色特征向量，并进行降维处理；
10.将降维处理后的颜色特征向量基于支持向量机进行转换、识别及比对，完成待测体液毒品识别。
11.进一步地，图像预处理，包括：
12.将图像的rgb颜色空间转换为hsv颜色空间；
13.在hsv颜色空间下过滤图像背景；
14.将图像进行二值化处理并进行图像裁剪，使得剪裁后的图像仅剩光子晶体。
15.进一步地，将图像的rgb颜色空间转换为hsv颜色空间，包括：
16.遍历rgb颜色空间所有像素点，对每个rgb颜色空间内的像素点均进行hsv颜色空间转换，过程为：
[0017]v1
＝max(r,g,b)；
[0018]
如果：v1≠0，s1＝v
1-min(r,g,b))/v1；
[0019]
否则：v1＝0,s1＝0；
[0020]
如果v1＝r，h1＝60(g-b)/(v
1-min(r,g,b))且h1＜0，则h＝h1+360/360*255，s＝255*s1，v＝v1；如果v1＝r，h1＝60(g-b)/(v
1-min(r,g,b))且h1≥0，则h＝h1/360*255，s＝255*s1，v＝v1；
[0021]
如果v1＝g，h1＝120+60(b-r)/(v
1-min(r,g,b))且h1＜0，则h＝h1+360/360*255，s＝255*s1，v＝v1；如果v1＝g，h1＝120+60(b-r)/(v
1-min(r,g,b))且h1≥0，则h＝h1/360*255，s＝255*s1，v＝v1；
[0022]
如果v1＝b，h1＝240+60(r-g)/(v
1-min(r,g,b))且h1＜0，则h＝h1+360/360*255，s＝255*s1，v＝v1；如果v1＝b，h1＝240+60(r-g)/(v
1-min(r,g,b))h1≥0，则h＝h1/360*255，s＝255*s1，v＝v1；
[0023]
如果r＝g＝b，h＝0，s＝255*s1，v＝v1。
[0024]
进一步地，在hsv颜色空间下过滤图像背景，包括：
[0025]
遍历hsv颜色空间像素点；
[0026]
如果满足条件(hmin，smin,vmin)≤(h,s,v)≤(hmax，smax，vmax)，则(h,s,v)＝(h,s,v)；
[0027]
如果不满足上述条件，则(h,s,v)＝(0,0,0)。
[0028]
进一步地，将图像进行二值化处理并进行图像裁剪，使得剪裁后的图像仅剩光子晶体，包括：
[0029]
图像进行二值化处理：如果(h,s,v)＝(0,0,0)，则(h,s,v)＝0；如果(h,s,v)≠(0,0,0)，则(h,s,v)＝1；
[0030]
计算中心距：中心距坐标(pxc，pyc)＝(m
10
/m
00
,m
01
/m
00
)，其中，m10、m00及m01分别为：
[0031]m10
＝∑
1,0
p
·
(p
·
px0)
·
(p
·
py1)；
[0032]m00
＝∑
0,0
p
·
(p
·
px0)
·
(p
·
py0)；
[0033]m01
＝∑
0,1
p
·
(p
·
px1)
·
(p
·
py0)；
[0034]
其中，p为二值化后像素点内的值0或1，px为像素点的x坐标，py为像素点的y坐标；
[0035]
以中心距为中心点进行图像裁剪，使裁剪后的图像仅剩余光子晶体的图像：裁剪时遍历所有像素点p，如果当前像素点坐标(px、py)满足pxc
min
＜px＜pxc
max
，pyc
min
＜py＜pyc
max
时，则保留，pxc
max
为保留像素点的最大x坐标，pyc
mac
为保留像素点最大y坐标，得到剪裁后的图片。
[0036]
进一步地，提取光子晶体的颜色特征向量，进行降维处理，包括：
[0037]
利用均值法提取光子晶体的颜色特征三维向量：((∑nh)/n，(∑ns)/n，(∑nv)/n)，n为像素总数：
[0038]
颜色特征三维向量乘以预先训练得到的降维矩阵得到二维特征向量。
[0039]
进一步地，利用主成分分析方法预先训练得到降维矩阵，包括：
[0040]
计算所有训练数据的平均值，其中，训练数据为t张训练图片经过均值法提取颜色特征后得到的t*3训练集矩阵，t≥b，b为毒品种类的数量，3为hsv的颜色通道；
[0041]
将每个训练数据减去平均值完成标准化；
[0042]
基于标准化的训练数据计算得到3*3协方差矩阵；
[0043]
计算协方差矩阵特征值和特征向量；
[0044]
将特征值从大到小排序，基于主成分分析法通过占比判断调整系数k，得到阵3*k特征矩阵，t*3训练集矩阵乘3*k特征矩阵，得到t*k的降维矩阵。
[0045]
进一步地，将降维后的颜色特征向量基于支持向量机进行转换、识别及比对，完成待测体液毒品识别，包括：
[0046]
降维后的二维向量经过核函数转换后，通过识别函数与标准谱图相对超平面的位置进行计算比对，从而判断待测液体中毒品的种类，其中：
[0047]
识别函数为f
dec
(x)＝(w
t
x+b)，w为超平面的法向量，b为超平面常量，w和b设置有多个，用于判断是否包括毒品或者毒品种类：
[0048]
首先，利用非毒品标准的w和b进行判断，当f
dec
(x)＞0为非毒品；当f
dec
(x)≤0时，为含有毒品；
[0049]
其次，利用其他毒品标准的w和b分别进行判断，当f
dec
(x)＞0为a毒品；当f
dec
(x)≤0时，为非a毒品，依次进行判断。
[0050]
第二方面，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备至少包括处理器和存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序时执行以实现所述的方法。
[0051]
第三方面，本发明还提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现所述的方法。
[0052]
本发明由于采取以上技术方案，其具有以下特点：
[0053]
1、本发明基于不同毒品与光子晶体反应后的颜色不同，通过与标准谱图对比判断待测液体中含有的啥苯丙胺类麻黄碱、伪麻黄碱、氯代麻黄碱、甲卡西酮或冰毒等哪种毒品，速度快，成本低，大批量检测，设备成本低。
[0054]
2、本发明利用光子晶体与待测体液的匹配来快速检测待测体液是否含有毒品物质，便于现场执法，提高执法效率。
[0055]
3、对照现有苯丙胺类化合物毒品的检测方法中色谱、毛细管电泳、核磁共振波普等技术方案，本发明一方面保留了原有各方案检测限低、分析效率高、检测单元微型化的优势，另一方面有效地纠正了其他各方案需要携带多种辅助物质、操作复杂、需要较大型仪器设备的劣势。
[0056]
综上，本发明可以广泛应用于毒品快速检测中。
附图说明
[0057]
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明
的限制。在整个附图中，用相同的附图标记表示相同的部件。在附图中：
[0058]
图1为本发明实施例的电子设备结构示意图。
具体实施方式
[0059]
应理解的是，文中使用的术语仅出于描述特定示例实施方式的目的，而无意于进行限制。除非上下文另外明确地指出，否则如文中使用的单数形式“一”、“一个”以及“所述”也可以表示包括复数形式。术语“包括”、“包含”、“含有”以及“具有”是包含性的，并且因此指明所陈述的特征、步骤、操作、元件和/或部件的存在，但并不排除存在或者添加一个或多个其它特征、步骤、操作、元件、部件、和/或它们的组合。文中描述的方法步骤、过程、以及操作不解释为必须要求它们以所描述或说明的特定顺序执行，除非明确指出执行顺序。还应当理解，可以使用另外或者替代的步骤。
[0060]
尽管可以在文中使用术语第一、第二、第三等来描述多个元件、部件、区域、层和/或部段，但是，这些元件、部件、区域、层和/或部段不应被这些术语所限制。这些术语可以仅用来将一个元件、部件、区域、层或部段与另一区域、层或部段区分开。除非上下文明确地指出，否则诸如“第一”、“第二”之类的术语以及其它数字术语在文中使用时并不暗示顺序或者次序。因此，以下讨论的第一元件、部件、区域、层或部段在不脱离示例实施方式的教导的情况下可以被称作第二元件、部件、区域、层或部段。
[0061]
为了便于描述，可以在文中使用空间相对关系术语来描述如图中示出的一个元件或者特征相对于另一元件或者特征的关系，这些相对关系术语例如为“内部”、“外部”、“内侧”、“外侧”、“下面”、“上面”等。这种空间相对关系术语意于包括除图中描绘的方位之外的在使用或者操作中装置的不同方位。
[0062]
光子晶体本身具有特定光谱，其未与特定物质结合时，在其具有周期性结构的晶体表面形成相干衍射，使得摄像头能够拍摄到具有特定光谱的光子晶体。当光子晶体与特定的毒品物质相接触结合后，光子晶体的最大反射光谱发生偏移导致光子晶体发生了颜色的变化，摄像头拍摄到颜色变化后的光子晶体后与历史图片进行比对，能够判断待测体液内是否含有某毒品物质。
[0063]
本发明提供的基于光子晶体图像的毒品快速检测方法、设备及介质，包括：图像预处理，以定位图像中光子晶体的位置并裁剪图像，使得裁剪后的图像仅剩光子晶体；提取所述光子晶体的颜色特征向量，并进行降维处理；将降维处理后的颜色特征向量基于支持向量机进行转换、识别及比对，完成待测体液毒品识别。本发明基于不同毒品与光子晶体反应后的颜色不同，通过与标准谱图对比判断待测液体中含有的啥苯丙胺类麻黄碱、伪麻黄碱、氯代麻黄碱、甲卡西酮或冰毒等哪种毒品，速度快，成本低，大批量检测，设备成本低。
[0064]
下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施方式。虽然附图中显示了本发明的示例性实施方式，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。
[0065]
本实施例提供的基于光子晶体图像的毒品快速检测方法，用于对获取的待测体液与光子晶体作用的图像进行处理，包括：
[0066]
s1、图像预处理，以定位获取图像中光子晶体的位置并裁剪图像，使得裁剪后的图
像仅剩光子晶体，包括：
[0067]
s11、将图像的原颜色空间转换为hsv(h色调、s饱和度、v亮度)颜色空间，用以将色彩信息和亮度信息分离，减少不均匀光照带来的噪声，其中，本实施例图像的原颜色空间为rgb(r红、g绿、b蓝)颜色空间。
[0068]
具体地，在转换时遍历rgb颜色空间所有像素点，对每个rgb颜色空间内的像素点均进行hsv颜色空间转换：
[0069]v1
＝max(r,g,b)
[0070]
如果v1≠0，s1＝(v
1-min(r,g,b))/v1；
[0071]
如果v1＝0,s1＝0；
[0072]
如果v1＝r，h1＝60(g-b)/(v
1-min(r,g,b))且h1＜0，则h＝h1+360/360*255，s＝255*s1，v＝v1；如果v1＝r，h1＝60(g-b)/(v
1-min(r,g,b))且h1≥0，则h＝h1/360*255，s＝255*s1，v＝v1；
[0073]
如果v1＝g，h1＝120+60(b-r)/(v
1-min(r,g,b))且h1＜0，则h＝h1+360/360*255，s＝255*s1，v＝v1；如果v1＝g，h1＝120+60(b-r)/(v
1-min(r,g,b))；且h1≥0，则h＝h1/360*255，s＝255*s1，v＝v1；
[0074]
如果v1＝b，h1＝240+60(r-g)/(v
1-min(r,g,b))且h1＜0，则h＝h1+360/360*255，s＝255*s1，v＝v1；如果v1＝b，h1＝240+60(r-g)/(v
1-min(r,g,b))且h1≥0，则h＝h1/360*255，s＝255*s1，v＝v1；
[0075]
如果r＝g＝b，h1＝0；h＝h1＝0，s＝255*s1，v＝v1；
[0076]
进一步地，假设一个图像的rgb值为(255,100,0)，根据上述转换方法得到：
[0077]
v＝v1＝max(255,100,0)＝255；
[0078]
s＝s1*255＝(v
1-min(r,g,b)/v1)*255＝((255-0)/255)*255＝255；
[0079]
h＝h1/360*255＝60(g-b)/(v
1-min(r,g,b))/360*255＝60(100-0)/(255-0)/360*255＝17；
[0080]
可知，图像某像素点的rgb值为(255,100,0)通过颜色空间转换后hsv为(17，255,255)。
[0081]
s12、在hsv颜色空间下过滤图像背景，通过固定阈值过滤部分背景，以便于图像二值化处理或图像的裁剪，包括：
[0082]
遍历hsv颜色空间像素点，过滤背景过程为：
[0083]
如果(hmin,smin,vmin)≤(h,s,v)≤(hmax,smax,vmax)；
[0084]
则：(h,s,v)＝(h,s,v)；
[0085]
如果不满足上述条件，则(h,s,v)＝(0,0,0)。
[0086]
进一步地，假设本实施例中(hmin,smin,vmin)为(40,90,20)，(hmax,smax,vmax)为(120,255,255)，以上述转换后的像素点为例(17,255,255)＝(0,0,0)，同理，(150,255,255)＝(0,0,0)
[0087]
s13、对图像二值化处理并进行中心距计算，从而得到光子晶体的中心坐标，并以中心坐标为中心点进行裁剪图像，使得剪裁后的图像仅剩余光子晶体。
[0088]
s131、二值化处理
[0089]
二值化处理是将图片在hsv颜色空间中非0像素转换成1，纯黑像素转换成0，纯黑
像素为(0,0,0)，根据以下步骤进行二值化处理：
[0090]
如果(h,s,v)＝(0,0,0)，则(h,s,v)＝0；
[0091]
如果(h,s,v)≠(0,0,0)，则(h,s,v)＝1。
[0092]
s132、中心距计算
[0093]
中心距坐标(pxc，pyc)＝(m
10
/m
00
,m
01
/m
00
)，pxc和pyc分别为中心距x坐标和y坐标；其中，m(矩)的计算公式为：
[0094][0095]
其中，p为二值化后像素点内的值(0或1)，px为像素点的x坐标，py为像素点的y坐标，m10、m00、m01分别为：
[0096][0097][0098][0099]
中心距坐标可以视为像素点x坐标，y坐标求和后的均值，反馈了区域中像素的分布情况，中心距则表达了所有像素分布的中心位置。
[0100]
s133、以中心距为中心点进行图像裁剪，使裁剪后的图像仅剩余光子晶体的图像；
[0101]
具体地，裁剪时遍历所有像素点p，如果当前像素点坐标小于或大于最大最小坐标，则移除，即：如果px≥pxc
max
或px≤pxc
min
或者py≥pyc
max
或py≤pyc
min
，则移除，得到剪裁后的图片，即pxc
min
＜px＜pxc
max
，pyc
min
＜py＜pyc
max
时，则保留，pxc
max
为保留像素点的最大x坐标，pyc
mac
为保留像素点最大y坐标。
[0102]
进一步地，以目标为h*w’*3的图像矩阵，则计算xy轴最大最小坐标，h为剪裁后图片的高，w’为剪裁后图片的宽，根据晶球大小实际调整，本实施例中h、w’以100为例，不限于此；pxc
min
＝pxc-50；pxc
max
＝pxc+50；pyc
min
＝py
c-50；pyc
max
＝pyc+50。
[0103]
s2、提取裁剪后图像的颜色特征，利用主成分分析(pca)方法进行降维，将颜色特征三维特征向量降低为二维特征向量，包括：
[0104]
利用均值法提取颜色特征，n为像素总数，n＝h*w’，提取颜色特征三维特征向量为：
[0105]
((∑nh)/n，(∑ns)/n，(∑nv)/n)
[0106]
进一步地，假设共2个像素点，均值法提取的颜色特征为(17+18)/2,(255+255)/2,(255+255)/2)，上述的n＝h*w’，h、w’以100为例，n＝100*100，颜色特征向量为每个颜色通道下的像素除以n。
[0107]
利用主成分分析方法降维时，通过提取的颜色特征向量乘以降维矩阵得到二维降维特征向量，其中，首先通过预先训练得到降维矩阵，再通过提取的颜色特征乘以降维矩阵得到降维后的特征向量。
[0108]
进一步地，预先训练得到降维矩阵包括：
[0109]
s21、计算所有训练数据的平均值：训练数据为t张训练图片经过上述步骤(通过到均值法提取颜色特征后)得到的t*3的训练集矩阵，t*3的训练集矩阵为trainset，平均值为
[0110][0111]
其中，t≥b，b为毒品种类的数量，3为hsv的颜色通道，训练集是包含有历史收集的晶体图片和对应图片内晶球浸泡过的毒品种类标签组成的数据集(相当于标准谱图)，用于计算协方差矩阵和预计算超平面位置。
[0112]
s22、将每个训练数据减去平均值完成标准化。
[0113]
s23、计算协方差矩阵，把所有训练数据经过cov公式计算得到3*3协方差矩阵：
[0114]
cov公式为
[0115]
其中，其中，为所有u和i的均值。
[0116]
s24、计算协方差矩阵特征值和特征向量，矩阵的3个特征值和相应3个特征向量分别对应hsv色彩空间颜色通道的特征值和特征向量。
[0117]
s25、将特征值从大到小排序，基于主成分分析法通过占比判断调整系数k，得到阵3*k特征矩阵，t*3训练集矩阵乘3*k特征矩阵，得到t*k的降维矩阵，通过降维矩阵将标准化后的训练数据投影到新的空间中，即当接收新图像后，新图像的提取颜色特征向量后乘以降维矩阵，即可得到降维后的二维向量，从而将提取到颜色特征的三维向量降维后二维向量。
[0118]
s3、利用支持向量机计算相对超平面的位置，并通过识别函数判断与标准谱图相对超平面的位置进行计算比对，特征对应的毒品种类进行毒品识别。
[0119]
具体地，降维后的二维向量先经过核函数转换后，通过识别函数与已知标准谱图相对超平面的位置进行计算比对，从而判断待测液体中毒品的种类。
[0120]
其中，核函数为径向基函数核：
[0121][0122]
识别函数为f
dec
(x)＝(w
t
x+b)，w为超平面的法向量，t代表样本数，b为超平面常量。w和b设置有多个，例如w
1-wr，其中，w1，b1可以是未与毒品反应的光子晶体对应的超平面的法向量和常量，w2，b2可以是已知是冰毒的情况，与光子晶体反应后，冰毒的标准谱图对应的法向量和常量，同理，w
3-wr，b
3-br可以是麻黄碱、苯丙胺其他类等。以冰毒和麻黄碱为例，冰毒和麻黄碱的已知标准谱图(预先采集的训练集得到)的降维后的二维向量经过核函数和目标函数优化后，得到标准分类结果，即得到标准的超平面的法向量和常量。
[0123]
进一步地，已知标准谱图的相对超平面位置计算包括：
[0124]
训练集(标准谱图)降维后的二维向量先经过核函数转换，核函数为径向基函数核：
[0125][0126]
经过转换后，根据目标函数
[0127][0128]
subject to yi[(wx)+b]≥1-ξi(i＝1,2，，，t)
[0129]
式中，i代表样本序号，c为惩罚因子，ξi＞0，ξi为离群量；
[0130]
优化得到超平面的法向量和常量的最优解，从而得到毒品的标准分类效果，进一步地，优化方法采用序列最小优化算法。
[0131]
在实际检测时，新采集的光子晶体图像(是指现场待测液体与光子晶体反应后拍摄的图像，未知是否含有毒品)经过图像预处理、pca降维、核函数转换后，在利用识别函数识别时，先利用非毒品标准的w和b进行判断，当f
dec
(x)＞0为非毒品；当f
dec
(x)≤0时，为含有毒品；再利用其他毒品标准的w和b分别进行判断，当f
dec
(x)＞0为a毒品；当f
dec
(x)≤0时，为非a毒品；依次进行判断。
[0132]
在一个优选的实施例中，光子晶体图像的获取：待测体液与光子晶体作用的图像可以采用摄像装置在暗室环境中摄取光子晶体与待测体液反应得到，例如可以是光子晶体浸泡在毛细管芯片内的缓冲液中，将毛细管芯片的一端放置于待测体液中，另一端连接注射器进行待测体液的抽取，待测体液充满毛细管芯片内将缓冲液挤出至毛细管芯片外，以使待测体液可以与光子晶体反应，待测体液一般为唾液、尿液等。摄像装置对毛细管芯片内的待测体液反应后的光子晶体进行拍照获得光子晶体图像。
[0133]
实施例二：本实施例提供一种与本实施例一所提供的基于光子晶体图像的毒品快速检测方法对应的电子设备，电子设备可以是用于客户端的电子设备，例如手机、笔记本电脑、平板电脑、台式机电脑等，以执行实施例一的方法。
[0134]
如图1所示，电子设备包括处理器、存储器、通信接口和总线，处理器、存储器和通信接口通过总线连接，以完成相互间的通信。总线可以是工业标准体系结构(isa，industry standard architecture)总线，外部设备互连(pci，peripheral component)总线或扩展工业标准体系结构(eisa，extended industry standard component)总线等等。存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序时执行本实施例一所提供的基于光子晶体图像的毒品快速检测方法。本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算设备的限定，具体的计算设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
[0135]
在一些实现中，上述的存储器中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器
(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0136]
在另一些实现中，处理器可以为中央处理器(cpu)、数字信号处理器(dsp)等各种类型通用处理器，在此不做限定。
[0137]
实施例三：本实施例一的基于光子晶体图像的毒品快速检测方法可被具体实现为一种计算机程序产品，计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于执行本实施例一所述的基于光子晶体图像的毒品快速检测方法的计算机可读程序指令。
[0138]
计算机可读存储介质可以是保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意组合。
[0139]
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实现”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本说明书实施例的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
[0140]
本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0141]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0142]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0143]
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。