CN105809697B - 一种仅有两个标志点的一维摄像机定标装置及其定标方法 - Google Patents
一种仅有两个标志点的一维摄像机定标装置及其定标方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105809697B CN105809697B CN201610141436.1A CN201610141436A CN105809697B CN 105809697 B CN105809697 B CN 105809697B CN 201610141436 A CN201610141436 A CN 201610141436A CN 105809697 B CN105809697 B CN 105809697B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- mark
- point
- camera calibration
- hidden
- calibration device
- 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.)
- Active
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
- G06T2207/30208—Marker matrix
Landscapes
- Image Processing (AREA)
- Manipulator (AREA)
Abstract
本发明公开了一种仅有两个标志点的一维摄像机定标装置及其定标方法,仅有两个标志点的一维摄像机定标装置包括连轴和两个具有相同尺寸的标志点,所述标志点固定于连轴两端,所述连轴平滑无弯曲,且其长度固定,本发明提出的摄像机定标方法,是通过仅有两个标志点的一维摄像机定标装置在平面上任意放置的五个互不平行的位置的滚动图像,确定摄像机五个未知内参数的摄像机定标方法。与现有的、至少需要三个标志点的一维摄像机定标装置进行摄像机定标的方法相比,本发明仅需具有两个相同尺寸标志点的一维摄像机定标装置即可完成定标,该摄像机定标装置和方法可以快速、高效、准确的对摄像机进行定标,有效降低成本。
Description
技术领域
本发明涉及一种摄像机定标装置和方法,尤其涉及一种仅有两个标志点的一维摄像机定标装置及其定标方法。
背景技术
计算机视觉的主要任务就是使用计算机、摄像机等设备,通过对采集的二维图像进行处理获得相应场景的三维信息,摄像机定标是计算机视觉从二维图像得到变换信息所必需的步骤,并在计算机视觉中已经得到深入研究。
计算机视觉的广泛应用就要求摄像机定标越简单、越精确越好。摄像机定标就是利用摄像机获取的二维图像通过一系列的转换得到在三维空间中对应的信息,这个转换过程中用到的几何模型参数就是摄像机的参数,而求解参数的过程就是摄像机定标的过程,精确的定标结果对计算机视觉的应用是至关重要的。
用X表示世界坐标点,对应的小写字母x表示该点的图像坐标点,是3D世界坐标系中某点的齐次坐标,为该点在图像平面坐标系下的齐次坐标,根据摄像机模型,从3D世界坐标系到其图像坐标系之间的映射关系可以表示如下:
,其中
上式中,是点的深度信息,K是摄像机内参矩阵,和分别是在图像水平u轴和垂直v轴的尺度因子,是图像水平和垂直坐标系的倾斜因子,[u0, v0]T是图像主点坐标,[R t ]是从世界坐标系到图像坐标系的旋转矩阵R和平移矩阵t,摄像机定标的最终目标就是找出矩阵K中的五个未知参数。
在2010年8月13日由武汉大学申请的公开号为CN101957990A的中国发明专利中,公开了一种摄像机定标方法,在摄像机定标步骤中采用的是粒子群智能算法,该方法需要大量粒子作为定标物的标志点,且在摄像机定标过程中需要经过获取模板图像、分配参数、计算适应值等步骤将摄像机定标问题转化为参数优化问题,虽然可以减少对定标环境和定标时间的要求,提高了定标精度,但其实现过程复杂。
目前在技术界内,已有文献中用来进行摄像机定标的一维定标物需要至少三个标志点,定标过程复杂、定标效率低。
发明内容
本发明的目的在于提供一种仅有两个标志点的一维摄像机定标装置及其定标方法,该方法只需要具有两个相同尺寸标志点的定标物即可进行摄像机定标,定标简单、精确度高,提高计算机视觉的图像信息处理效果。
本发明所要解决的技术问题采用以下技术方案来实现:
一种仅有两个标志点的一维摄像机定标装置,其特征在于:包括连轴和两个具有相同尺寸的标志点,所述标志点固定于连轴两端,所述连轴平滑无弯曲,且其长度固定。
一种确定摄像机内参数的定标方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1:将仅有两个标志点的一维摄像机定标装置在平板上滚动,通过几何关系得到定标装置两个定标点所在平面的无穷远隐消线l v ;
步骤2:把定标装置在平板上任意放置五个互不平行的位置,并用待定标的摄像机记录这五个位置的图像信息;
步骤3:通过一维摄像机定标装置的图像信息之间的平移和几何关系,按照具体算法得到满足求解摄像机五个未知参数的五个方程,求解五个未知参数,即可完成摄像机定标。
所述步骤1中通过仅有两个标志点的一维摄像机定标装置的图像位置坐标获得平面无穷远隐消线l v 的方法,包括如下步骤:
步骤1-1:把仅有两个标志点的一维摄像机定标装置放置在平板上,推动定标物的中间令其滚动;
步骤1-2:用摄像头记录定标装置的滚动的过程;
步骤1-3:选择摄像机记录下来的推动过程中的任意两帧图像;
步骤1-4:在这两帧图像中,进一步分别得到平面水平无穷远隐消点的图像位置坐标和垂直无穷远隐消点的图像位置坐标,利用这两个齐次坐标进行差乘得到平面的无穷远隐消线方程。
所述步骤1-4中分别得到水平无穷远隐消点的图像位置坐标和垂直无穷远隐消点的图像位置坐标的方法为:
步骤1-4-1:令一维摄像机定标装置初始位置为A0B0,在被滚动过程中抓取的两张图中,此时定标物件分别处于AiBi和AjBj位置;
步骤1-4-2:由于一维摄像机定标装置两端标志点尺寸相同,因此AiAjBjBi是一个矩形,可以得出AiAj//BiBj,直线AiAj和BiBj的交点,即水平无穷远隐消点Ph的位置就可以得到;同理,可以得到直线AiBi和AjBj的垂直无穷远隐消点Pv。
所述步骤3中的具体算法包括如下步骤:
步骤3-1:把定标装置放在平板上,至少放置在任意五个相互间不平行的位置并用待定标摄像机依次拍照;
步骤3-2:通过任一一维摄像机定标装置的图像位置坐标获得两个标志点所在平面的无穷远隐消线lv;
步骤3-3:任选两帧照片,一维摄像机定标装置所处的位置分别是线段A0B0和AiBi,从摄像机采集的图像得到3D 点A0,B0,Ai,Bi的图像坐标a0,b0,ai,bi,分别得到线aibi和线a0ai与lv的交点pi和p;
步骤3-4:将AiBi平移到Ai和A0重合,得到的A0AiBiBi’是一个平行四边形,接着找到B0相对于点A0对称的对称虚拟点B0’、B0、Bi’和B0’三个点就可以完全确定一个半径为 L且圆心为A0的圆,所述L为一维摄像机定标装置的长度,分别计算出 B0Bi’和 Bi’B0’的无穷远隐消点和;
步骤3-5:由经过圆心的圆内接三角形均是直角三角形的性质可知,B0Bi’和 Bi’B0’相互垂直,因而这两条直线的两个无穷远隐消点和也相互垂直,可以得到公式,因此通过五个互不平行位置的帧图像,可以得到五对满足公式的和,从而求解出内参矩阵中的五个未知参数。
摄像机的五个未知参数还可以通过一维摄像机定标装置的多组互不平行的位置图像,得到若干组满足求解摄像机五个未知参数的的方程,再利用最小二乘法得到更为精确的摄像机参数。
本发明具有的有益效果:本发明采用更少的标志点对摄像机进行定标,使摄像机定标方法更为简洁、精确,有效降低成本、提高效率,提高计算机视觉的图像信息处理效果。
附图说明
以下结合附图所示实施例的具体实施方式,对本发明的上述内容再作进一步的详细说明。
图1为本发明一维摄像机定标装置的结构示意图;
图2为一维摄像机定标装置在平面滚动的示意图;
图3为兴趣平面和桌面平面示意图;
图4为一维摄像机定标装置的五个互不平行位置示意图;
图5为一维摄像机定标装置的原理证明图;
图6为3D标志点的图像点几何关系图。
具体实施方式
为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解,下面结合附图进一步阐述本发明。
如图1所示,一种仅有两个标志点的一维摄像机定标装置,其特征在于:包括连轴1和两个具有相同尺寸的标志点2,所述标志点2固定于连轴1两端,所述连轴1平滑无弯曲,且其长度固定。
一种确定摄像机内参数的定标方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1:将仅有两个标志点的一维摄像机定标装置在平板上滚动,通过几何关系得到定标装置两个定标点所在平面的无穷远隐消线l v ;
步骤2:把定标装置在平板上任意放置五个互不平行的位置,并用待定标的摄像机记录这五个位置的图像信息;
步骤3:通过一维摄像机定标装置的图像信息之间的平移和几何关系,按照具体算法得到满足求解摄像机五个未知参数的五个方程,求解五个未知参数,即可完成摄像机定标。
一种通过仅有两个标志点的一维摄像机定标装置的图像位置坐标获得平面无穷远隐消线的方法,包括如下步骤:
步骤1-1:把仅有两个标志点的一维摄像机定标装置放置在平板上,推动定标物的中间令其滚动;
步骤1-2:用摄像头记录一维摄像机定标装置的滚动的过程;
步骤1-3:选择摄像机记录下来的推动过程中的任意两帧图像;
步骤1-4:在这两帧图像中,进一步分别得到水平无穷远隐消点的图像位置坐标和垂直无穷远隐消点的图像位置坐标,利用这两个齐次坐标进行差乘得到平面的无穷远隐消线方程。
如图2所示,分别得到水平无穷远隐消点的图像位置坐标和垂直无穷远隐消点的图像位置坐标的方法如下:
一维定标物件初始位置为A0B0,在被滚动过程中抓取两张图中,定标物件分别处于AiBi和AjBj由于一维定标物两端同样大小,因此AiAjBjBi是一个矩形,可以得出AiAj//BiBj。直线AiAj和BiBj的交点,即水平无穷远隐消点Ph的位置就可以得到;同理,可以得到直线AiBi和AjBj的无穷远垂直隐消点Pv。至此,就得到了平面的隐消线Lv,即直线PhPv,同时得到了Lv对应的图像坐标系下的隐消线l v 。
上述通过任意两帧图像确定平面隐消线的完整过程实施详细步骤为:
步骤一:由图像得到3D 点Ai、Aj、Bi和Bj的图像坐标ai、aj、bi、bj;
步骤二:直线aiaj和直线bibj的交点ph,即水平无穷远隐消点Ph对应的图像点位置坐标;
步骤三:直线aibi和直线ajbj的交点pv,即垂直无穷远隐消点Pv对应的图像点位置坐标;
步骤四:将ph和pv的齐次坐标进行差乘,得到平面无穷远隐消线方程lv,
如图3,实际上,我们得到的平面不是真正的桌子平面,这两个平面互相平行且距离为标志点半径,不过,对定标而言,我们不用关心标志点半径和,只要得到平面的无穷远隐消线方程l v 就可以继续我们的定标。
如图4~6所示,所述步骤3中具体算法包括如下步骤:
步骤3-1:把定标装置放在平板上,至少放置在任意五个相互间不平行的位置并用待定标摄像机依次拍照;
步骤3-2:通过任一一维摄像机定标装置的图像位置坐标获得两个标志点所在平面的无穷远隐消线lv;
步骤3-3:任选两帧照片,一维摄像机定标装置所处的位置分别是线段A0B0和AiBi,从摄像机采集的图像得到3D 点A0,B0,Ai,Bi的图像坐标a0,b0,ai,bi,分别得到线aibi和线a0ai与lv的交点pi和p;
步骤3-4:将AiBi平移到Ai和A0重合,得到的A0AiBiBi’是一个平行四边形,接着找到B0相对于点A0对称的对称虚拟点B0’、B0、Bi’和B0’三个点就可以完全确定一个半径为 L且圆心为A0的圆,所述L为一维摄像机定标装置的长度,分别计算出 B0Bi’和 Bi’B0’的无穷远隐消点和;
步骤3-5:由经过圆心的圆内接三角形均是直角三角形的性质可知,B0Bi’和 Bi’B0’相互垂直,因而这两条直线的两个无穷远隐消点和也相互垂直,可以得到公式,因此通过五个互不平行位置的帧图像,可以得到五对满足公式的和,从而求解出内参矩阵中的五个未知参数。
上述通过至少5个相互之间不平行的位置得到摄像机五个未知参数过程的详细实施步骤为:
1)获得平面的隐消线lv;
2)直接从摄像机采集的图像得到3D 点A0、B0、Ai、Bi的图像坐标a0、 b0、ai、bi;
3)得到线aibi和lv的交点pi;
4)得到线a0ai和lv的交点p;
5)得到bi’:因为AiBi与A0Bi’平行,可以得到bi’在 a0pi上,并且pi一定也是线ai’bi’的隐消点,已经得到的点p也必是线bibi’的隐消点,因此bi’也一定在线bip上,故可很容易通过a0 pi和bip的交点得到点bi’;
6)得到 b0’:因为A0是线段B0B0’的中点,所以必定有正交关系,并且可以通过a0b0和 lv的交点很容易得到点,再结合已经得到的a0、b0和正交关系,就可以得到b0’。
上述步骤完成后,得到了三个重要的点 b0 , b0’和 bi’,它们是一个圆上三个不同的像点,由于 b0bi’和b0’bi’正交,因此它们的隐消点pi1和 pi2也一定正交,可以得到内参的约束公式:。由于将一维定标物任意放在平板上五个互相不平行的位置,就可以得到五对和,从而求解出摄像机五个未知参数,完成摄像机定标。
公式中,K是摄像机内参矩阵,具体为:
其中,和分别是在图像水平u轴和垂直v轴的尺度因子,是图像水平和垂直坐标系的倾斜因子,[u0, v0]T是图像主点坐标,求解出内参矩阵中的上述五个未知参数即完成对摄像机的定标。
需要说明的是,摄像机的五个未知参数还可以通过一维摄像机定标装置的多组互不平行的位置图像,得到若干组满足求解摄像机五个未知参数的方程,再利用最小二乘法得到更为精确的摄像机参数。
本实用新型所举实施方式或者实施例对本发明的目的、技术方案和优点进行了进一步详细说明,所应理解的是,以上所举实施方式或者实施例仅为本发明的优选实施方式而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内对本发明所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种确定摄像机内参数的定标方法,其特征在于:包括如下步骤:
步骤1:将仅有两个标志点的一维摄像机定标装置在平板上滚动,通过几何关系得到定标装置两个定标点所在平面π的无穷远隐消线lv;
步骤2:把定标装置在平面上任意放置五个互不平行的位置,并用待定标的摄像机记录这五个位置的图像信息;
步骤3:通过一维摄像机定标装置的图像信息之间的平移和几何关系,按照具体算法得到满足求解摄像机五个未知参数的五个方程,求解五个未知参数,即可完成摄像机定标;
所述步骤3中具体算法包括如下步骤:
步骤3-1:把定标装置放在平面上,至少放置在任意五个相互间不平行的位置并用待定标摄像机依次拍照;
步骤3-2:通过任一一维摄像机定标装置的图像位置坐标获得两个标志点所在平面π的无穷远隐消线lv;
步骤3-3:任选两帧照片,一维摄像机定标装置所处的位置分别是线段A0B0和AiBi,从摄像机采集的图像得到3D点A0,B0,Ai,Bi的图像坐标a0,b0,ai,bi,分别得到线aibi和线a0ai与lv的交点pi和p;
步骤3-4:将AiBi平移到Ai和A0重合,得到的A0AiBiBi’是一个平行四边形,Bi’为AiBi平移到Ai和A0重合时,Bi对应的点,接着找到B0相对于点A0对称的对称虚拟点B0’、B0、Bi’和B0’三个点就可以完全确定一个半径为L且圆心为A0的圆,所述L为一维摄像机定标装置的长度,分别计算出B0Bi’和Bi’B0’的无穷远隐消点和
步骤3-5:由经过圆心的圆内接三角形均是直角三角形的性质可知,B0Bi’和BiB0相互垂直,因而这两条直线的两个无穷远隐消点和与Bi’的连线也相互垂直,可以得到公式因此通过五个互不平行位置的帧图像,可以得到五对满足公式的和从而求解出内参矩阵中的五个未知参数。
2.根据权利要求1所述的一种确定摄像机内参数的定标方法,其特征在于:步骤1中通过仅有两个标志点的一维摄像机定标装置的图像位置坐标获得平面π无穷远隐消线lv的方法,包括如下步骤:
步骤1-1:把仅有两个标志点的一维摄像机定标装置放置在平面上,推动定标物的中间令其滚动;
步骤1-2:用摄像头记录定标装置的滚动的过程;
步骤1-3:选择摄像机记录下来的推动过程中的任意两帧图像;
步骤1-4:在这两帧图像中,进一步分别得到水平无穷远隐消点的图像位置坐标和垂直无穷远隐消点的图像位置坐标,利用这两个齐次坐标进行差乘得到平面的无穷远隐消线方程。
3.根据权利要求2所述的一种确定摄像机内参数的定标方法,其特征在于:所述步骤1-4中分别得到水平无穷远隐消点的图像位置坐标和垂直无穷远隐消点的图像位置坐标的方法为:
步骤1-4-1:令定标装置初始位置为A0B0,在被滚动过程中抓取的两张图中,此时定标物件分别处于AiBi和AjBj位置;
步骤1-4-2:由于定标装置两端标志点尺寸相同,因此AiAjBjBi是一个矩形,可以得出AiAj//BiBj,直线AiAj和BiBj的交点,即水平无穷远隐消点Ph的位置就可以得到;同理,可以得到直线AiBi和AjBj的垂直无穷远隐消点Pv。
4.根据权利要求1所述的一种确定摄像机内参数的定标方法,其特征在于:摄像机的五个未知参数还可以通过定标装置的多组互不平行的位置图像,得到若干组满足求解摄像机五个未知参数的的方程,再利用最小二乘法得到更为精确的摄像机参数。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610141436.1A CN105809697B (zh) | 2016-03-14 | 2016-03-14 | 一种仅有两个标志点的一维摄像机定标装置及其定标方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610141436.1A CN105809697B (zh) | 2016-03-14 | 2016-03-14 | 一种仅有两个标志点的一维摄像机定标装置及其定标方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN105809697A CN105809697A (zh) | 2016-07-27 |
CN105809697B true CN105809697B (zh) | 2019-06-14 |
Family
ID=56467297
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201610141436.1A Active CN105809697B (zh) | 2016-03-14 | 2016-03-14 | 一种仅有两个标志点的一维摄像机定标装置及其定标方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN105809697B (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107991671A (zh) * | 2017-11-23 | 2018-05-04 | 浙江东车智能科技有限公司 | 一种基于雷达数据和视频信号融合识别危险目标的方法 |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103208122A (zh) * | 2013-04-18 | 2013-07-17 | 湖南大学 | 基于一维标定杆设计的多相机标定方法 |
-
2016
- 2016-03-14 CN CN201610141436.1A patent/CN105809697B/zh active Active
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103208122A (zh) * | 2013-04-18 | 2013-07-17 | 湖南大学 | 基于一维标定杆设计的多相机标定方法 |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
A Flexible New Technique for Camera Calibration;Zhengyou Zhang等;《IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE》;20001130;第22卷(第11期);第1330-1334 |
利用同心圆及过其圆心的直线标定含镜头畸变的摄像机;宋罡;《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》;20150915(第9期);第I138-1526页 |
基于未知运动一维靶标的双目视觉传感器标定;周富强等;《机械工程学报》;20060630;第42卷(第6期);参见第92-96页 |
由矩形确定摄像机内参数与位置的线性方法;吴福朝等;《软件学报》;20031231;第14卷(第3期);第703-712页 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN105809697A (zh) | 2016-07-27 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN104376558B (zh) | 一种基于长方体的Kinect深度相机的内参标定方法 | |
CN103530880B (zh) | 基于投影高斯网格图案的摄像机标定方法 | |
CN106023303B (zh) | 一种基于轮廓有效性提高三维重建点云稠密程度的方法 | |
CN105243637B (zh) | 一种基于三维激光点云进行全景影像拼接方法 | |
CN103115613B (zh) | 一种空间三维定位方法 | |
CN104034269B (zh) | 一种单目视觉测量方法与装置 | |
CN107886547B (zh) | 一种鱼眼相机标定方法及系统 | |
CN102589530B (zh) | 基于二维相机和三维相机融合的非合作目标位姿测量方法 | |
CN103822581B (zh) | 一种基于压缩感知的不规则物体体积测量方法 | |
CN103017653A (zh) | 一种球面全景影像与三维激光扫描点云的配准及测量方法 | |
CN102184563B (zh) | 植物器官形态的三维扫描方法及扫描系统和装置 | |
CN109272537A (zh) | 一种基于结构光的全景点云配准方法 | |
CN105913488B (zh) | 一种基于三维映射表的三维点云快速重建方法 | |
CN102368810A (zh) | 一种半自动化对齐的视频融合系统和方法 | |
CN106323286B (zh) | 一种机器人坐标系与三维测量坐标系的变换方法 | |
CN105303616A (zh) | 基于单张照片的浮雕建模方法 | |
CN107230233A (zh) | 基于光束平差的远心镜头三维成像系统的标定方法及装置 | |
CN102914295A (zh) | 基于计算机视觉立方体标定的三维测量方法 | |
CN110310365A (zh) | 一种三维重建方法及装置 | |
CN105513063A (zh) | Veronese映射和棋盘格标定拋物折反射摄像机 | |
CN108765495A (zh) | 一种基于双目视觉检测技术的快速标定方法及系统 | |
CN103839253A (zh) | 一种基于局部仿射变换的任意点匹配方法 | |
CN107292956A (zh) | 一种基于曼哈顿假设的场景重建方法 | |
CN105844700A (zh) | 一种室外场景三维点云采集系统 | |
CN103260008B (zh) | 一种影像位置到实际位置的射影转换方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |