CN105303580A - 一种全景环视多相机标定棒的识别系统和方法 - Google Patents
一种全景环视多相机标定棒的识别系统和方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105303580A CN105303580A CN201510775964.8A CN201510775964A CN105303580A CN 105303580 A CN105303580 A CN 105303580A CN 201510775964 A CN201510775964 A CN 201510775964A CN 105303580 A CN105303580 A CN 105303580A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- rod
- table tennis
- lampshade led
- camera
- automatic focusing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30204—Marker
Landscapes
- Image Analysis (AREA)
Abstract
本发明公开了一种全景环视多相机标定棒的识别系统和方法,属于图像测量和计算机视觉领域。该识别系统和方法建立了基于六个带乒乓球灯罩LED灯标定棒的全景环视多相机标定系统,提出了该新型标定物的多相机3D识别算法,采用八个相机近360度的全方位拍摄,在Visual?C、OpenCV平台上实现了白天室外、室内开灯及关灯等3种不同环境下的标定图像识别,采用共线理论及最小二乘法剔除了无效点,识别精度和效果大大提高,可以满足不同环境下运动目标的适应性跟踪,有效提高相机标定的准确性、鲁棒性和灵活性。
Description
技术领域
本发明属图像测量和计算机视觉领域,具体涉及一种全景环视多相机标定棒的识别系统和方法。应用于确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系,建立相机成像的几何模型。
背景技术
视觉是人类观察和感知周围环境的一个重要方法,80%以上外部世界信息的获取依赖于视觉。随着信息技术和电子计算机的发展,形成了一门新兴的学科—计算机视觉技术。计算机视觉的目的在于能够通过电子计算技术识别多个目标场景图像,它可以模拟人类的大脑和眼睛,用以描述、解释和理解外部环境的改变状态。计算机视觉技术集计算机科学、信号处理、物理学、心理学和生物学于一体的交叉学科,主要应用于交通管制、工业检验、文档分析、医疗诊断、军事目标跟踪和自主导航等诸多领域。利用计算机视觉来实现智能视频监控是未来几年的发展方向。
重建3D对象,需要通过建立几何模型,以确保目标对象的对应点位置在3D世界和图像平面上。在绝大多数情况下,几何模型的参数即为摄像机外参数,参数的取值一般可通过实验和计算获得。在图像处理和计算机视觉应用中,摄像机参数标定是关键环节之一,校准的结果将直接影响相机的精度和算法的稳定性。因此,完成摄像机标定是后续科研工作的前提和关键。对象检测与跟踪是相机校正过程的基础,它提供了相机在图像平面内标记的位置。传统的摄像机标定方法需要使用已知大小的标定对象,通过一个已知点坐标及其像点建立对应的标定对象。通过建立标定对象对应于一个已知点的坐标及其像点,利用一定的算法来获得摄像机的外部参数模型。自校准算法需要使用相机的运动约束来实现校准,但这个过程在实践中往往不能实现,并且该算法的鲁棒性较差。
对于相机标定,现有已授权发明专利基于小交叉视场的两相机目标关联方法(201510164303.1)及一种物联网双目视觉变焦动态目标跟踪试验平台与测距方法(201510297393.1)均仅使用两台相机标定,在有限时间域内很难获取所有图像序列运动目标区域的噪声与误差不能完全消除。发明专利一种基于位姿估计的测棒快速标定装置和方法(01510195405.X)采用单台相机进行快速标定,在测棒处于不同位姿时,对图像进行预处理和轮廓检测过程中的椭圆拟合很难精确定位,单台相机对测棒的动态运动过程也不易捕捉。发明专利一种全景相机的严密标定方法(201510092087.4)虽然使用了多台相机进行多方位坐标标定,但这种全景跟踪标定法的主要问题在于,当标定对象背景标注出两种颜色标记时,识别系统无法自主、准确地识别区分标记与背景之间的差异。
综上所述,现有的同类相机标定识别方法均存在诸多技术上或者操作上的不足之处。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足,并提供一种全景环视多相机标定棒的识别系统和方法,针对传统相机标定识别过程中,对单个相机不能完全捕捉标定棒动态运动过程,且识别系统无法自主、准确地识别区分标记与背景之间的差异,噪声与误差不能完全消除的重大缺陷,对现有相机标定方法进行改进,从而满足不同环境下运动目标的适应性跟踪,有效提高相机标定的准确性、鲁棒性和灵活性。对于完善计算机视觉技术有着重要意义。
为达到上述发明创造目的,本发明采用下述技术方案:
一种全景环视多相机标定棒的识别系统,包括五只红色乒乓球灯罩LED灯,一只白色乒乓球灯罩LED灯,标定棒,自动调焦相机以及服务器;所述标定棒上等间距布置有六只乒乓球灯罩LED灯,其中第二只为白色乒乓球灯罩LED灯,其余五只为红色乒乓球灯罩LED灯;在所述标定棒周围不同角度分别放置八台自动调焦相机,每台自动调焦相机每秒拍摄采集多帧照片,捕捉标定棒的不同动作,提取各不同角度下标定棒动态图像,所述自动调焦相机连接服务器。
一种全景环视多相机标定棒的识别方法,使用上述的全景环视多相机标定棒的识别系统,包括如下步骤:
第一步,在标定棒上等间距布置六只乒乓球灯罩LED灯,其中第二只为白色乒乓球灯罩LED灯,用于区别标定棒的方向,其余五只为红色乒乓球灯罩LED灯;
第二步,转动标定棒,通过八台自动调焦相机每秒拍摄采集多帧照片,其中每台自动调焦相机分别拍摄各自视野内标定棒的局部图像,捕捉标定棒的不同位姿,并将局部图像数据上传至服务器;
第三步,根据识别图像中GRB三个模式调节通道,计算每幅照片图像的马氏距离,通过比较马氏距离和给定阈值追踪识别对应目标乒乓球灯罩LED灯颜色的识别点,并获得各识别点的中心坐标;
第四步,获得识别点每五个分为一组,分别通过最小二乘法线性拟合和交比判断,确定该幅照片图像中五个红色乒乓球灯罩LED灯位置对应的有效点;
第五步,重复步骤三至步骤四,直至获得所有视频照片中乒乓球灯罩LED灯位置对应的有效点,完成后续标定工作。
本发明与现有技术相比较,具有如下实质性特点和优点:
本发明采用8台高精度自动调焦相机进行快速标定,在标定棒处于不同位姿时,可简单快捷地捕捉标定棒的动态运动过程;可对多种目标物颜色自主、准确地识别区分标记,有效消除图片噪声与误差;基于VisualC、OpenCV平台,通过输入外部矩阵参数作为相机标定对象的准确坐标值,大大减少了计算过程的时间成本,并且计算精度较高;本发明采用交比不变性原理证实标定棒上各标定物颜色的一致性,以及识别剔除不共线的离散点,可改善对追踪数据识别的准确程度;本发明可针对白天室外、室内开灯及关灯等多种复杂环境下的目标物体进行准确标定,突破了现有标定方法的技术局限性。
附图说明
图1是本发明标定棒示意图。
图2是本发明全景环视多相机标定棒的识别系统示意图。
图3是全景环视多相机标定棒的识别方法的试验流程示意图。
具体实施方式
本发明的优选实施例结合附图说明如下:
参见图1和图2,一种全景环视多相机标定棒的识别系统,包括五只红色乒乓球灯罩LED灯1,一只白色乒乓球灯罩LED灯2,标定棒3,自动调焦相机4以及服务器;所述标定棒3上等间距布置有六只乒乓球灯罩LED灯,其中第二只为白色乒乓球灯罩LED灯2,其余五只为红色乒乓球灯罩LED灯1;在所述标定棒3周围不同角度分别放置八台自动调焦相机4,每台自动调焦相机4每秒拍摄采集多帧照片,捕捉标定棒3的不同动作,提取各不同角度下标定棒3动态图像,所述自动调焦相机4连接服务器。
如图3所示,一种全景环视多相机标定棒的识别方法,使用上述的全景环视多相机标定棒的识别系统,包括如下步骤:
第一步,在标定棒3上等间距布置六只乒乓球灯罩LED灯,其中第二只为白色乒乓球灯罩LED灯2,用于区别标定棒3的方向,其余五只为红色乒乓球灯罩LED灯1;
第二步,转动标定棒3,通过八台自动调焦相机4每秒拍摄采集多帧照片,其中每台自动调焦相机4分别拍摄各自视野内标定棒3的局部图像,捕捉标定棒3的不同位姿,并将局部图像数据上传至服务器;
第三步,根据识别图像中GRB三个模式调节通道,计算每幅照片图像的马氏距离,通过比较马氏距离和给定阈值追踪识别对应目标乒乓球灯罩LED灯颜色的识别点,并获得各识别点的中心坐标;
第四步,获得识别点每五个分为一组,分别通过最小二乘法线性拟合和交比判断,确定该幅照片图像中五个红色乒乓球灯罩LED灯位置对应的有效点;
第五步,重复步骤三至步骤四,直至获得所有视频照片中乒乓球灯罩LED灯位置对应的有效点,完成后续标定工作。
Claims (2)
1.一种全景环视多相机标定棒的识别系统,其特征在于,包括五只红色乒乓球灯罩LED灯(1),一只白色乒乓球灯罩LED灯(2),标定棒(3),自动调焦相机(4)以及服务器;所述标定棒(3)上等间距布置有六只乒乓球灯罩LED灯,其中第二只为白色乒乓球灯罩LED灯(2),其余五只为红色乒乓球灯罩LED灯(1);在所述标定棒(3)周围不同角度分别放置八台自动调焦相机(4),每台自动调焦相机(4)每秒拍摄采集多帧照片,捕捉标定棒(3)的不同动作,提取各不同角度下标定棒(3)动态图像,所述自动调焦相机(4)连接服务器。
2.一种全景环视多相机标定棒的识别方法,使用根据权利要求1所述的全景环视多相机标定棒的识别系统,其特征在于,包括如下步骤:
第一步,在标定棒(3)上等间距布置六只乒乓球灯罩LED灯,其中第二只为白色乒乓球灯罩LED灯(2),用于区别标定棒(3)的方向,其余五只为红色乒乓球灯罩LED灯(1);
第二步,转动标定棒(3),通过八台自动调焦相机(4)每秒拍摄采集多帧照片,其中每台自动调焦相机(4)分别拍摄各自视野内标定棒(3)的局部图像,捕捉标定棒(3)的不同位姿,并将局部图像数据上传至服务器;
第三步,根据识别图像中GRB三个模式调节通道,计算每幅照片图像的马氏距离,通过比较马氏距离和给定阈值追踪识别对应目标乒乓球灯罩LED灯颜色的识别点,并获得各识别点的中心坐标;
第四步,获得识别点每五个分为一组,分别通过最小二乘法线性拟合和交比判断,确定该幅照片图像中五个红色乒乓球灯罩LED灯位置对应的有效点;
第五步,重复步骤三至步骤四,直至获得所有视频照片中乒乓球灯罩LED灯位置对应的有效点,完成后续标定工作。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510775964.8A CN105303580A (zh) | 2015-11-16 | 2015-11-16 | 一种全景环视多相机标定棒的识别系统和方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510775964.8A CN105303580A (zh) | 2015-11-16 | 2015-11-16 | 一种全景环视多相机标定棒的识别系统和方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN105303580A true CN105303580A (zh) | 2016-02-03 |
Family
ID=55200802
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201510775964.8A Pending CN105303580A (zh) | 2015-11-16 | 2015-11-16 | 一种全景环视多相机标定棒的识别系统和方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN105303580A (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105955279A (zh) * | 2016-07-18 | 2016-09-21 | 中国矿业大学 | 一种基于图像视觉的移动机器人路径规划方法及装置 |
CN106952249A (zh) * | 2017-02-20 | 2017-07-14 | 广东电网有限责任公司惠州供电局 | 基于交比不变性的绝缘子串中轴线提取方法 |
CN109544633A (zh) * | 2017-09-22 | 2019-03-29 | 华为技术有限公司 | 目标测距方法、装置及设备 |
CN111836036A (zh) * | 2020-06-15 | 2020-10-27 | 南京澳讯人工智能研究院有限公司 | 一种视频图像获取和处理装置及系统 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101996407A (zh) * | 2010-12-01 | 2011-03-30 | 北京航空航天大学 | 一种多相机颜色标定方法 |
CN102088569A (zh) * | 2010-10-13 | 2011-06-08 | 首都师范大学 | 低空无人飞行器序列图像拼接方法和系统 |
CN102842127A (zh) * | 2011-05-10 | 2012-12-26 | 哈曼贝克自动系统股份有限公司 | 环景显示系统摄像机仅对外参数的自动标定 |
CN104729532A (zh) * | 2015-03-02 | 2015-06-24 | 山东科技大学 | 一种全景相机的严密标定方法 |
US20150195509A1 (en) * | 2011-09-14 | 2015-07-09 | Motion Analysis Corporation | Systems and Methods for Incorporating Two Dimensional Images Captured by a Moving Studio Camera with Actively Controlled Optics into a Virtual Three Dimensional Coordinate System |
CN104807476A (zh) * | 2015-04-23 | 2015-07-29 | 上海大学 | 一种基于位姿估计的测棒快速标定装置和方法 |
-
2015
- 2015-11-16 CN CN201510775964.8A patent/CN105303580A/zh active Pending
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102088569A (zh) * | 2010-10-13 | 2011-06-08 | 首都师范大学 | 低空无人飞行器序列图像拼接方法和系统 |
CN101996407A (zh) * | 2010-12-01 | 2011-03-30 | 北京航空航天大学 | 一种多相机颜色标定方法 |
CN102842127A (zh) * | 2011-05-10 | 2012-12-26 | 哈曼贝克自动系统股份有限公司 | 环景显示系统摄像机仅对外参数的自动标定 |
US20150195509A1 (en) * | 2011-09-14 | 2015-07-09 | Motion Analysis Corporation | Systems and Methods for Incorporating Two Dimensional Images Captured by a Moving Studio Camera with Actively Controlled Optics into a Virtual Three Dimensional Coordinate System |
CN104729532A (zh) * | 2015-03-02 | 2015-06-24 | 山东科技大学 | 一种全景相机的严密标定方法 |
CN104807476A (zh) * | 2015-04-23 | 2015-07-29 | 上海大学 | 一种基于位姿估计的测棒快速标定装置和方法 |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105955279A (zh) * | 2016-07-18 | 2016-09-21 | 中国矿业大学 | 一种基于图像视觉的移动机器人路径规划方法及装置 |
CN105955279B (zh) * | 2016-07-18 | 2019-04-09 | 中国矿业大学 | 一种基于图像视觉的移动机器人路径规划方法及装置 |
CN106952249A (zh) * | 2017-02-20 | 2017-07-14 | 广东电网有限责任公司惠州供电局 | 基于交比不变性的绝缘子串中轴线提取方法 |
CN106952249B (zh) * | 2017-02-20 | 2020-06-09 | 广东电网有限责任公司惠州供电局 | 基于交比不变性的绝缘子串中轴线提取方法 |
CN109544633A (zh) * | 2017-09-22 | 2019-03-29 | 华为技术有限公司 | 目标测距方法、装置及设备 |
CN111836036A (zh) * | 2020-06-15 | 2020-10-27 | 南京澳讯人工智能研究院有限公司 | 一种视频图像获取和处理装置及系统 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Zhu et al. | The multivehicle stereo event camera dataset: An event camera dataset for 3D perception | |
US9965870B2 (en) | Camera calibration method using a calibration target | |
CN109211207B (zh) | 一种基于机器视觉的螺钉识别与定位装置 | |
CN111340797A (zh) | 一种激光雷达与双目相机数据融合检测方法及系统 | |
CN110842940A (zh) | 一种建筑测量机器人多传感器融合三维建模方法及系统 | |
Shih et al. | A convenient vision-based system for automatic detection of parking spaces in indoor parking lots using wide-angle cameras | |
Tian et al. | Accurate human navigation using wearable monocular visual and inertial sensors | |
CN108052103B (zh) | 基于深度惯性里程计的巡检机器人地下空间同时定位和地图构建方法 | |
CN106990776B (zh) | 机器人归航定位方法与系统 | |
CN106878687A (zh) | 一种基于多传感器的车载环境识别系统及全方位视觉模块 | |
US10930013B2 (en) | Method and system for calibrating imaging system | |
CN104036522A (zh) | 一种基于视频中运动目标识别的流水速度监测方法 | |
CN105303580A (zh) | 一种全景环视多相机标定棒的识别系统和方法 | |
Mobedi et al. | 3-D active sensing in time-critical urban search and rescue missions | |
Cvišić et al. | Recalibrating the KITTI dataset camera setup for improved odometry accuracy | |
CN110174092A (zh) | 一种基于红外编码靶标的密集集群相对定位方法 | |
CN113643380A (zh) | 一种基于单目相机视觉标靶定位的机械臂引导方法 | |
Santner et al. | Visual recovery of saliency maps from human attention in 3D environments | |
Junejo et al. | Autoconfiguration of a dynamic nonoverlapping camera network | |
CN103260008A (zh) | 一种影像位置到实际位置的射影转换方法 | |
Tjaden et al. | High-speed and robust monocular tracking | |
CN112348941A (zh) | 一种基于点云与图像数据的实时融合方法及装置 | |
Jiao et al. | Lce-calib: automatic lidar-frame/event camera extrinsic calibration with a globally optimal solution | |
CN117115434A (zh) | 数据分割装置和方法 | |
CN108592789A (zh) | 一种基于bim和机器视觉技术的钢结构工厂预拼装方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20160203 |
|
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |