CN102622767A - 双目非标定空间定位方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了双目非标定空间定位方法，通过背景差分法获取运动目标中心点的位置数据；通过摄像机成像原理，计算出运动目标在场景中相对于当前分析画面的拍摄光轴的角度、方向数据，得出运动点与拍摄点的坐标；在拍摄场景中建立虚拟坐标系，根据摄像机的成像靶面和焦距参数求取摄像机光轴与跟虚拟坐标系纵轴平行的边的角a、角c的值；根据两个摄像机之间的距离BC，以及角a的值、角c的值通过三角函数求解运动点E相对于虚拟坐标系的坐标原点O的坐标值，再根据拍摄点的坐标计算运动点E相对于两个摄像机的角度及方向。该方法能精确获取运动目标的位置数据，在拍摄时能够进行焦距拉伸拍摄。

Description

双目非标定空间定位方法

技术领域

本发明涉及录播拍摄时对目标进行空间定位的方法。

背景技术

目前行业上解决目标定位问题有基于摄像机标定的方法，该方法通过测试摄像机内部参数(即标定)再根据目标在拍摄画面上的数据结合标定得到的参数进行数学计算，计算得到目标在实际场景中的位置数据；该算法的缺点是，标定过程复杂，施工工作量大，且无法精确获取摄像机内部参数。也有单目(单相机)定位的算法，但只能求得目标方位及角度，无法精确算得目标景深数据，无法对目标进行焦距进行拉伸拍摄。

发明内容

为了克服现有定位方法的缺陷与不足，本发明的目的是提供双目非标定空间定位方法，该方法能精确获取运动目标的位置数据，使得在拍摄时能够对目标进行焦距拉伸拍摄。

本发明的目的通过下述技术方案实现：双目非标定空间定位方法，包括以下步骤：

第一步、启动第一摄像机、第二摄像机，通过背景差分法分别获取运动目标中心点在第一摄像机、第二摄像机的位置数据；

第二步、通过摄像机成像原理，计算出运动目标在场景中相对于当前分析画面的拍摄光轴的角度、方向数据，同时计算运动点与第一、二摄像机拍摄点的相对位置数据；

第三步、在拍摄场景中建立虚拟坐标系，虚拟坐标系的横轴为x轴，纵轴为y轴，根据摄像机的成像靶面和焦距参数求取第一摄像机光轴、第二摄像机光轴与跟y轴平行的边的角a、角c的值；

所述虚拟坐标系的建立过程如下：取场景的场地平面作为坐标平面，取场地平面的最大外接矩形作为矩形ABCD，取矩形ABCD的某一边所在直线为坐标系的x轴，与x轴所在边垂直且平行于矩形ABCD另一组对边的直线为y轴建立平面直角坐标系，将两个摄像机分别摆放在矩形ABCD的两个顶点B、C；

第四步、根据第一摄像机与第二摄像机之间的距离BC，以及角a的值、角c的值求解运动点E相对于虚拟坐标系的坐标原点O的坐标值，，再根据拍摄点的坐标计算运动点E相对于第一摄像机、第二摄像机的角度及方向。

所述背景差分法获取运动目标中心点在第一摄像机、第二摄像机的位置数据，其过程如下：当监控场景中出现物体运动时，被拍摄视频或图像序列的帧与帧之间出现差别，两帧相减，得到两帧图像中各像素点亮度差的绝对值，通过判断所述绝对值是否大于阈值来分析视频或图像序列的运动特性，确定视频或图像序列中有无物体运动；通过背景差分法得到画面变化的二值图，再通过对图像进行膨胀和腐蚀操作，对噪声点过滤，然后提取运动目标中心点的位置数据。

本发明主要设计思路为：用两个固定的摄像机，实时获取场景的现场画面，通过图像分析中的背景差分法对画面进行分析得到画面中某些运动的区域，再通过成像原理，分别计算出运动区域中心点相对当前相机光轴的水平角度，然后建立现场空间直角坐标系，根据几何学知识，得出运动点与拍摄点的各自坐标，再计算出运动点相对于拍摄点的坐标值，通过三角函数计算出角度值，以完成目标定位。

本发明相对于现有技术具有如下的优点及有益效果：采用基于虚拟的坐标系模型，定位准确，准确测得目标景深数据；且对场景场地形状无特殊要求，因而在设备部署及调试时都比较简单。也无需进行复杂的摄像机标定，对摄像机内部参数上无苛刻要求。

附图说明

图1是本发明完成定位过程的流程图；

图2是本发明获取运动目标中心数据的流程图；

图3是透镜成像原理图；

图4是现场空间直角坐标系模型图。

具体实施方式

下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。

实施例

如图1所示，本发明双目非标定空间定位方法，包括以下步骤：

第一步、启动第一摄像机、第二摄像机，分别获取运动目标中心点在第一摄像机、第二摄像机的位置数据。所述运动目标中心点在第一摄像机、第二摄像机的位置数据通过背景差分法获取。

如图2所示，获取运动目标中心点的位置数据包括以下步骤：背景差分法是一种通过对视频图像序列中的帧作差分运算来获得运动目标轮廓的方法，它可以很好地适用于存在多个运动目标的情况。当监控场景中出现物体运动时，被拍摄视频或图像序列的帧与帧之间会出现较为明显的差别，两帧相减，得到两帧图像中各像素点亮度差的绝对值，判断它是否大于阈值来分析视频或图像序列的运动特性，确定视频或图像序列中有无物体运动。视频或图像序列逐帧的差分，相当于对视频或图像序列进行了时域下的高通滤波。通过背景差分法得到画面变化的二值图，再通过对图像进行膨胀和腐蚀操作，对噪声点过滤，以确保无噪声点干扰，然后提取运动区域的中心点数据。即场景点运动目标轮廓的中心点在画面中的位置数据，包括在图像中的水平坐标和垂直坐标，以及目标在画面中的大小比例。

第二步、通过摄像机成像原理，计算出运动目标在场景中相对于当前分析画面的拍摄光轴的角度、方向等数据，得出运动点与拍摄点的坐标。

图3为透镜成像简单原理图。根据摄像机成像原理，在像平面上取一点A’，根据O’A’、oo’两条线段的长，通过三角函数求解角A’OO’，即角A’OO’的弧度值为actan(O’A’/O’O)，又因为角AOZ等于A’OO’，所以A点与Z轴的角度可求得，同理可求得场景中任意点与Z轴在X、Y轴方向的角度。

第三步、在拍摄场景中建立虚拟坐标系，虚拟坐标系的横轴为x轴，纵轴为y轴，根据摄像机的成像靶面和焦距参数求取第一摄像机光轴、第二摄像机光轴与跟y轴平行的边的角a、角c的值。

如图4所示，虚拟坐标系的建立过程如下：取场景的场地平面做为坐标平面，不论场景的场地平面为何种形状，均取场地平面的最大外接矩形作为图中的矩形ABCD，取矩形ABCD的某一边所在直线为坐标系的x轴，与x轴所在边垂直且平行于矩形ABCD另一组对边的直线为y轴建立平面直角坐标系，将两个摄像机分别摆放在矩形ABCD的两个顶点B、C。第一摄像机光轴、第二摄像机光轴与跟y轴平行的边的夹角分别为角a、角c；设场景中存在一个运动点E，通过第二摄像机分析，可求得E点与第二摄像机光轴所成的角b的值；通过第一摄像机分析，可求得E点与第一摄像机光轴所成的角d的值，在设备安装时，可测得矩形ABCD的边BC的长度，再通过调试，结合摄像机的成像靶面和焦距参数可测得角a、角c的值。比如如果摄像机成像靶面大小为三分之一英寸，焦距为3.6mm，即靶面尺寸为宽4.8mm、高3.6mm、对角线6mm，可算得摄像机的水平视角为2*actan(2.4/3.6)＝67.38，垂直视角为2*actan(1.8/3.6)＝53.13；在摄像机安装时，让要进行定位分析区域的场景的边沿(即矩形ABCD的边沿AB，CD)处于摄像机画面的边沿部位，即让进入摄像机透镜的光线中最边沿的光线与矩形的平行于y轴方向的边中的一条重合，这样摄像机光轴与y轴方向的边的夹角就等于摄像机水平视角的一半。从而可得角a(∠a)、角c(∠c)的值。

第四步、根据第一摄像机与第二摄像机之间的距离BC(距离BC是可预先测量得知的，且一般来说是确定的)，以及角a的值、角c的值通过三角函数求解运动点E相对于虚拟坐标系的坐标原点O的坐标值，即获取运动点在虚拟坐标系的位置，再根据拍摄点的坐标计算运动点相对于第一摄像机、第二摄像机的角度及方向。即定位问题可转换为E点相对于坐标原点O的坐标值的求解过程。

从运动点E点处做虚拟坐标系的x轴的垂线交x轴于E’点，根据上面的描述可得出已知条件：线段BC长度，∠a，∠b，∠c，∠d，o(0，0)；求点E的坐标。

根据图像可得出：

∠e＝90°-∠a-∠b

∠f＝90°-∠c+∠d

根据三角函数关系可得：

tane＝EE’/BE’

tanf＝EE’/E’C

tane/tanf＝E’C/BE’

BE’＝E’C*tanf/tane

又因为BE’+E’C＝BC

E’C＝BC*tane/(tanf+tane)

可求得BE’＝BC*(1-tane/(tanf+tane))；

可求得E’C＝BC-BE’；

可求得EE’＝tanf*E’C

通过推导我们分别可得到线段BE’、EE’、E’C的长度。

至此，我们已经完成E点运动目标的定位，线段OE’、EE’的长分别为E点在虚拟坐标系中的横坐标和纵坐标，同时EE’也是E点距离X轴的景深。

如果是要做智能跟踪拍摄，我们可将带云台的摄像机装在BC边上的任意点，假设安装在坐标原点O点，安装时可测出O点离C点的距离，然后可以得到OE’＝OC-E’C，假设拍摄像机云台水平0度位置为平行于Y轴的方向，那么如果需要跟踪E点的运动目标，在水平方向的转动角度及方向则为向右arctan(OE’/EE’)，这样相机云台只需在水平方向向左转动这个角度即可跟踪目标拍摄，如果需要在垂直方向上也让目标居中，只需测得拍摄像机安装的高度，与目标的高度，同理，通过高度差与EE’的值，可求得云台在垂直方向需调整的角度。然后发送云台转动指令让相机在垂直方向转动相应的角度即可。

上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.双目非标定空间定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

第一步、启动第一摄像机、第二摄像机，通过背景差分法分别获取运动目标中心点在第一摄像机、第二摄像机的位置数据；

第二步、通过摄像机成像原理，计算出运动目标在场景中相对于当前分析画面的拍摄光轴的角度、方向数据，得出运动点与拍摄点的坐标；

第三步、在拍摄场景中建立虚拟坐标系，虚拟坐标系的横轴为x轴，纵轴为y轴，根据摄像机的成像靶面和焦距参数求取第一摄像机光轴、第二摄像机光轴与跟y轴平行的边的角a、角c的值；

所述虚拟坐标系的建立过程如下：取场景的场地平面作为坐标平面，取场地平面的最大外接矩形作为矩形ABCD，取矩形ABCD的某一边所在直线为坐标系的x轴，与x轴所在边垂直且平行于矩形ABCD另一组对边的直线为y轴建立平面直角坐标系，将两个摄像机分别摆放在矩形ABCD的两个顶点B、C；

第四步、根据第一摄像机与第二摄像机之间的距离BC，以及角a的值、角c的值通过三角函数求解运动点E相对于虚拟坐标系的坐标原点O的坐标值，再根据拍摄点的坐标计算运动点E相对于第一摄像机、第二摄像机的角度及方向。

2.根据权利要求1所述的双目非标定空间定位方法，其特征在于，所述背景差分法获取运动目标中心点在第一摄像机、第二摄像机的位置数据，其过程如下：

当监控场景中出现物体运动时，被拍摄视频或图像序列的帧与帧之间出现差别，两帧相减，得到两帧图像中各像素点亮度差的绝对值，通过判断所述绝对值是否大于阈值来分析视频或图像序列的运动特性，确定视频或图像序列中有无物体运动；通过背景差分法得到画面变化的二值图，再通过对图像进行膨胀和腐蚀操作，对噪声点过滤，然后提取运动目标中心点的位置数据。

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