CN105823416A - 多相机测量物体的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种多相机测量物体的方法和装置，所述方法包括：接收多个相机分别拍摄到的标定板不同区域的图像；根据所述标定板不同区域的图像获得每个相机的像素坐标系与标定坐标系的映射关系；接收多个相机分别拍摄到的物体不同区域的图像，并获取所述物体不同区域的图像的像素坐标；根据所述映射关系将所述物体不同区域的图像的像素坐标映射到所述标定坐标系中；根据所述物体不同区域的图像在所述标定坐标系中的坐标得到所述物体的测量结果。这样，无需对物体或相机进行旋转或移动，避免了由于旋转或移动相机造成的机械误差，提高了物体测量结果的准确性。

Description

多相机测量物体的方法和装置

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别是涉及多相机测量物体的方法和装置。

背景技术

由于相机视场大小和拍摄环境的限制，单个相机很难实现对整个较大尺寸物体的测量成像。传统测量方法是通过旋转移动摆放被测物的平台，或者通过移动相机来对大尺寸物体的不同区域进行测量成像，在测量物体的尺寸，这些方法需要计算复杂的像素坐标系、平台坐标系以及标定坐标系之间的坐标换算。另外，平台或相机的移动也会存在一定的机械误差，导致最终测量结果的准确性降低。

发明内容

基于此，有必要针对物体尺寸测量结果准确性降低的问题，提供一种多相机测量物体的方法和装置。

一种多相机测量物体的方法，所述方法包括：

接收多个相机分别拍摄到的标定板不同区域的图像；

根据所述标定板不同区域的图像获得每个相机的像素坐标系与标定坐标系的映射关系；

接收多个相机分别拍摄到的物体不同区域的图像，并获取所述物体不同区域的图像的像素坐标；

根据所述映射关系将所述物体不同区域的图像的像素坐标映射到所述标定坐标系中；

根据所述物体不同区域的图像在所述标定坐标系中的坐标得到所述物体的测量结果。

在其中一个实施例中，所述根据所述标定板不同区域的图像获得每个相机的像素坐标系与标定坐标系的映射关系，包括：

获取所述标定板不同区域的图像中标定图形码的像素坐标和标定坐标；

根据所述标定图形码的像素坐标和标定坐标计算每个相机的像素坐标系与标定坐标系的映射关系。

在其中一个实施例中，所述获取所述标定板不同区域的图像中标定图形码的像素坐标和标定坐标，包括：

读取所述标定板不同区域的图像中至少三个标定图形码中的标定坐标，并获取所述标定图形码在所述标定板不同区域的图像中的像素坐标。

在其中一个实施例中，所述根据所述物体不同区域的图像在所述标定坐标系中的坐标得到所述物体的测量结果，包括：

通过边缘检测得到物体边缘图像的标定坐标；

根据所述物体边缘图像的标定坐标计算所述物体的测量结果。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

提取所述物体不同区域的图像中测量区域的像素坐标；

根据所述映射关系将所述测量区域的像素坐标映射到标定坐标系中；

根据所述测量区域的标定坐标计算物体的测量结果。

上述多相机测量物体的方法，接收多个相机分别拍摄到的标定板不同区域的图像，根据标定板不同区域的图像获得每个相机的像素坐标系与标定坐标系的映射关系，根据该映射关系可以将每个相机所拍摄的物体不同区域的图像的像素坐标映射到标定坐标系中，根据物体图像在标定坐标系中的坐标可以计算出物体的测量结果。这样，将多个相机拍摄的物体的不同区域的图像在不同像素坐标系中的像素坐标映射到同一个标定坐标系中，可以直接标定坐标系中物体图像的坐标计算物体的测量结果，无需对物体或相机进行旋转或移动，避免了由于旋转或移动相机造成的机械误差，提高了物体测量结果的准确性。

一种多相机测量物体的装置，所述装置包括：

标定板图像接收模块，用于接收多个相机分别拍摄到的标定板不同区域的图像；

映射关系获得模块，用于根据所述标定板不同区域的图像获得每个相机的像素坐标系与标定坐标系的映射关系；

像素坐标获取模块，用于接收多个相机分别拍摄到的物体不同区域的图像，并获取所述物体不同区域的图像的像素坐标；

像素坐标映射模块，用于根据所述映射关系将所述物体不同区域的图像的像素坐标映射到所述标定坐标系中；

测量结果获得模块，用于根据所述物体不同区域的图像在所述标定坐标系中的坐标得到所述物体的测量结果。

在其中一个实施例中，所述映射关系获得模块包括：

图形码坐标获取模块，用于获取所述标定板不同区域的图像中标定图形码的像素坐标和标定坐标；

映射关系计算模块，用于根据所述标定图形码的像素坐标和标定坐标计算每个相机的像素坐标系与标定坐标系的映射关系。

在其中一个实施例中，所述图形码坐标获取模块还用于读取所述标定板不同区域的图像中至少三个标定图形码中的标定坐标，并获取所述标定图形码在所述标定板不同区域的图像中的像素坐标。

在其中一个实施例中，所述测量结果获得模块包括：

边缘检测模块，用于通过边缘检测得到物体边缘图像的标定坐标；

测量结果计算模块，用于根据所述物体边缘图像的标定坐标计算所述物体的测量结果。

在其中一个实施例中，所述像素坐标获取模块还用于提取所述物体不同区域的图像中测量区域的像素坐标；

所述像素坐标映射模块还用于根据所述映射关系将所述测量区域的像素坐标映射到标定坐标系中；

所述测量结果获得模块还用于根据所述测量区域的标定坐标计算物体的测量结果。

上述多相机测量物体的装置，接收多个相机分别拍摄到的标定板不同区域的图像，根据标定板不同区域的图像获得每个相机的像素坐标系与标定坐标系的映射关系，根据该映射关系可以将每个相机所拍摄的物体不同区域的图像的像素坐标映射到标定坐标系中，根据物体图像在标定坐标系中的坐标可以计算出物体的测量结果。这样，将多个相机拍摄的物体的不同区域的图像在不同像素坐标系中的像素坐标映射到同一个标定坐标系中，可以直接标定坐标系中物体图像的坐标计算物体的测量结果，无需对物体或相机进行旋转或移动，避免了由于旋转或移动相机造成的机械误差，提高了物体测量结果的准确性。

附图说明

图1为一个实施例中多相机测量物体的系统的应用环境图；

图2为一个实施例中多相机测量物体的方法的流程示意图；

图3为一个实施例中提取测量区域的测量步骤的流程示意图；

图4为一个实施例中单个相机标定过程的示意图；

图5为一个实施例中多相机测量物体的装置的结构框图；

图6为一个实施例中映射关系获得模块的结构框图；

图7为一个实施例中测量结果获得模块的结构框图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

图1为一个实施例中多相机测量物体的系统的应用环境图。多相机测量物体的系统包括终端110和多个相机(相机131、相机132、相机133、相机134、相机134、相机135、相机136、相机137和相机138)，其中多个相机均连接到终端110上，通过终端110可以控制多个相机，中还包括被测物体120。

如图2所示，在一个实施例中，提供一种多相机测量物体的方法，本实施例以该方法应用在图1中的终端110来举例说明。终端110上运行有多相机测量物体的程序，通过多相机测量物体的程序来实施多相机测量物体的方法。该方法具体包括以下步骤：

步骤202，接收多个相机分别拍摄到的标定板不同区域的图像。

具体地，将标定板置于多个相机的下方，使得每个相机的视场均能覆盖该标定板的某个区域，每个相机对相机视场内标定板的区域进行拍摄，每个相机对相机视场内标定板的区域进行拍摄后形成的图像都不相同，为标定板不同区域的图像。标定板为带有固定间距图案整列的平板，标定板应用在机器视觉、图像测量、摄影测量或者三维重建等应用中。在校正镜头畸变、确定物理尺寸和像素间的互相关系以及确定空间物体表面某点的三维集合位置与其在图像中对应点之间的相互关系中，需要建立相机成像的集合模型，通过相机拍摄标定板，经过标定算法的计算，可以得出相机的集合模型，从而得到高精度的测量和重建结果。

在一个实施例中，标定板上按照固定间距排列有标定图形码，每个标定图形码中包含有标定图形码在标定坐标系中的标定坐标。其中固定间距可以是5毫米、10毫米和20毫米中至少一个。其中标定图形码可以是条形码或二维码。

步骤204，根据标定板不同区域的图像获得每个相机的像素坐标系与标定坐标系的映射关系。

具体地，终端110对相机拍摄到的标定板不同区域的图像进行处理，获取标定板上图案在图像中的像素坐标，并且获取该图案在标定板上的标定坐标系中的标定坐标。根据获取到图案的像素坐标和标定坐标计算相机的像素坐标系与标定坐标系的映射关系。

在一个实施例中，步骤204还包括以下步骤：

步骤A，获取标定板不同区域的图像中标定图形码的像素坐标和标定坐标。

步骤B，根据标定图形码的像素坐标和标定坐标计算每个相机的像素坐标系与标定坐标系的映射关系。

具体地，由于每个相机的型号、镜头或放大倍数等各不相同，每个相机的像素坐标系与标定坐标系的映射关系也不相同。在每个相机对相机视场内标定板的区域进行拍摄后，相机所拍摄标定板的区域的图像至少包含标定板上排列的三个标定图形码，并读取每个标定图形码中所包含的标定图形码在标定坐标系中的标定坐标。在标定板的区域图像中读取标定图形码的像素坐标，分别根据每个标定图形码的像素坐标和标定坐标计算每个相机的像素坐标系与标定坐标系的映射关系。

在一个实施例中，用(x,y)表示像素坐标，用(Row,Col)表示标定坐标，HomMatrix表示仿射变换矩阵，相机的像素坐标系与标定坐标系的映射关系表示为：

$\left(\begin{array}{c}x\\ y\\ 1\end{array}\right)=HomMatrix\·\left(\begin{array}{c}Row\\ Col\\ 1\end{array}\right)$

仿射变换，是一种二维坐标到二维坐标之间的线性变换，它可以是一系列变换的复合体现，包括：平移、缩放以及旋转等。其中仿射变换矩阵可以用一个3×3的矩阵来表示，其中最后一行为(0，0，1)，用HomMatrix表示仿射变换矩阵即：

$HomMatrix=\left[\begin{array}{ccc}{a}_0& b_0& c_0\\ a_1& b_1& c_1\\ 0& 0& 1\end{array}\right]$

其中，a₀、b₀、c₀、a₁、b₁和c₁为待求解的仿射变换矩阵中的未知数。

在一个实施例中，每个相机对应不同的仿射变换矩阵，且本实施例中所使用的标定板为高精度二维码标定板，标定板上按照固定距离排列有多个二维码，各个二维码包含了该二维码在标定板的标定坐标系中的坐标值，其中相邻二维码之间的距离可以是10毫米。各个相机所拍摄图像的像素坐标必须通过仿射变换矩阵转换至标定坐标系中再进行计算。由于各个测量位置处所使用的相机型号、镜头或放大倍率可能各不相同，因此各个相机与被测物体之间的垂直距离也不相同，每个相机所对应不同的仿射变换矩阵，有N个相机就有N个仿射变换矩阵。

步骤206，接收多个相机分别拍摄到的物体不同区域的图像，并获取物体不同区域的图像的像素坐标。

具体地，在终端110获得每个相机的像素坐标系与标定坐标系的映射关系之后，通过终端110控制多个相机分别拍摄物体的不同区域的图像。在相机拍摄到物体不同区域的图像后，相机将所拍摄到的图像传输给终端110。因为每个相机的对应的像素坐标系不同，终端110对接收到的物体不同区域的图像进行处理，读取物体不同区域的图像在不同像素坐标系中的像素坐标。

步骤208，根据映射关系将物体不同区域的图像的像素坐标映射到标定坐标系中。

具体地，每个相机所对应像素坐标与标定坐标的映射关系可以用仿射变换矩阵HomMatrix表示。终端110将物体不同区域的图像的像素坐标映射到标定坐标中时，查找拍摄该图像的相机所对应的仿射变换矩阵，使用查找到的仿射变换矩阵和图像的像素坐标计算图像在标定坐标系中的标定坐标。

举例说明，假设(P_x,P_y)是图像的像素坐标，那么图像的标定坐标为(Q_x,Q_y)图像的像素坐标与标定坐标的计算公式如下，在已知图像的像素坐标时，即可计算出图像的标定坐标。

$\left(\begin{array}{c}{Q}_x\\ Q_y\\ 1\end{array}\right)=HomMatrix\·\left(\begin{array}{c}{P}_x\\ P_y\\ 1\end{array}\right)$

步骤210，根据物体不同区域的图像在标定坐标系中的坐标得到物体的测量结果。

在一个实施例中，步骤210还包括以下步骤：通过边缘检测得到物体边缘图像的标定坐标；根据物体边缘图像的标定坐标计算所述物体的测量结果。

具体地，通过边缘检测可以检测到物体边缘图像，并读取所检测到的物体边缘的标定坐标，根据边缘的标定坐标可以计算出物体边缘的轮廓信息。轮廓信息具体可以包括物体上各种图形的长度、宽度或图形的面积等。

本实施例中，接收多个相机分别拍摄到的标定板不同区域的图像，根据标定板不同区域的图像获得每个相机的像素坐标系与标定坐标系的映射关系，根据该映射关系可以将每个相机所拍摄的物体不同区域的图像的像素坐标映射到标定坐标系中，根据物体图像在标定坐标系中的坐标可以计算出物体的测量结果。这样，将多个相机拍摄的物体的不同区域的图像在不同像素坐标系中的像素坐标映射到同一个标定坐标系中，可以直接标定坐标系中物体图像的坐标计算物体的测量结果，无需对物体或相机进行旋转或移动，避免了由于旋转或移动相机造成的机械误差，提高了物体测量结果的准确性。

在一个实施例中，步骤A还包括：读取标定板不同区域的图像中至少三个标定图形码中的标定坐标，并获取标定图形码在标定板不同区域的图像中的像素坐标。

具体地，仿射变换矩阵的具体计算方法为：相机对标定板取像，终端110或相机读取至少三个的二维码中包含的二维码在标定坐标系中的坐标(x_n,y_n)和相机所拍摄图像中二维码图像的像素坐标(Row_n,Col_n)，其中坐标具体可以为二维码的顶点的坐标或中心点的坐标。二维码中包含的标定坐标与二维码的像素坐标应该分别是同一点在标定坐标系中和像素坐标系中的坐标，每个相机的像素坐标系中的坐标与标定坐标系中的坐标一一映射。

在一个实施例中，终端110调用相机对应的仿射变换矩阵将二维码的像素坐标转换为标定坐标，假设终端110通过相机所拍摄的标定板的图像获取到三个二维码中包含的二维码的中心点的标定坐标分别是(x₁,y₁)，(x₂,y₂)，(x₃,y₃)和对应的三个二维码的中心点的像素坐标分别是(Row₁,Col₁)，(Row₂,Col₂)，(Row₃,Col₃)，那么这种仿射变换可以表示为：

$\left[\begin{array}{c}{x}_1\\ y_1\\ 1\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}{a}_0& b_0& c_0\\ a_1& b_1& c_1\\ 0& 0& 1\end{array}\right]\·\left[\begin{array}{c}{\mathrm{Row}}_1\\ {\mathrm{Col}}_1\\ 1\end{array}\right]$

$\left[\begin{array}{c}{x}_2\\ y_2\\ 1\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}{a}_0& b_0& c_0\\ a_1& b_1& c_1\\ 0& 0& 1\end{array}\right]\·\left[\begin{array}{c}{\mathrm{Row}}_2\\ {\mathrm{Col}}_2\\ 1\end{array}\right]$

$\left[\begin{array}{c}{x}_3\\ y_3\\ 1\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}{a}_0& b_0& c_0\\ a_1& b_1& c_1\\ 0& 0& 1\end{array}\right]\·\left[\begin{array}{c}{\mathrm{Row}}_3\\ {\mathrm{Col}}_3\\ 1\end{array}\right]$

由上述等式可以得到如下两个三元一次方程组：

$\left\{\begin{array}{c}{x}_1=a_0\×{\mathrm{Row}}_1+b_0\×{\mathrm{Col}}_1+c_0\\ x_2=a_0\×{\mathrm{Row}}_2+b_0\×{\mathrm{Cal}}_2+c_0\\ x_3=a_0\×{\mathrm{Row}}_3+b_0\×{\mathrm{Col}}_3+c_0\end{array}\right.$

$\left\{\begin{array}{c}{y}_1=a_1\×{\mathrm{Row}}_1+b_1\×{\mathrm{Col}}_1+c_1\\ y_2=a_1\×{\mathrm{Row}}_2+b_1\×{\mathrm{Col}}_2+c_1\\ y_3=a_1\×{\mathrm{Row}}_3+b_1\×{\mathrm{Col}}_3+c_1\end{array}\right.$

对上述两个三元一次方程组求解，即可得到相机的仿射变换矩阵HomMatrix中的未知数a₀、b₀、c₀、a₁、b₁和c₁，从而得到仿射变换矩阵。通过对每个相机所拍摄的标定板中标定图像码的坐标的计算，可以的到每个相机所对应的仿射变换矩阵。

如图3所示，在一个实施例中，该多相机测量物体的方法还包括提取测量区域的测量步骤：

步骤302，提取物体不同区域的图像中测量区域的像素坐标。

具体地，在终端110接收到各个相机所拍摄的物体不同区域的图像之后，分别对物体不同区域的图像进行预处理，经过预处理可以识别出图像中的测量区域或者感兴趣区域，并读取测量区域或感兴趣区域的像素坐标。对物体不同区域的图像可以使用去噪、色彩空间转换和边缘检测中至少一种方法对图像进行预处理。

步骤304，根据映射关系将测量区域的像素坐标映射到标定坐标系中。

具体地，终端110在提取到物体不同区域的图像中测量区域的像素坐标之后，则查找拍摄该图像的相机对应的映射关系，根据查找到的的映射关系将物体不同区域的图像中测量区域的像素坐标映射到标定坐标系中。映射关系具体可以用仿射变换矩阵表示，利用仿射变换矩阵对测量区域的像素坐标计算得到对应的标定坐标。

步骤306，根据测量区域的标定坐标计算物体的测量结果。

具体地，提取测量区域中标定坐标，标定坐标系为含有长度单位的直角坐标系，根据提取到的标定坐标可以直接计算出物体的测量结果，测量结果具体可以是物体的长度、宽度或面积等，以及物体上各种图形的长度、宽度、距离或面积等。

本实施例中，通过对物体不同区域的图像的预处理，提取出测量区域的像素坐标，再根据映射关系将测量区域的像素坐标映射到标定坐标系中，根据测量区域的标定坐标计算物体的测量结果。这样，在将像素坐标映射到标定坐标系时，避免了对整个图像的像素坐标进行运算，只需计算测量区域中的像素坐标，节省了大量的运算资源。

在一个实施例中，请参照图4，图4为单个相机标定过程的示意图，相机402对标定板404的部分区域成像。相机402所拍摄的标定板的图像中包含有多个二维码，二维码中包含有二维码的中心点在标定坐标系中的坐标，终端110读取至少三个二维码的中心点的标定坐标和像素坐标，终端110根据读取到的二维码的中心点的标定坐标和像素坐标计算出相机402的仿射变换矩阵。

请参照图1，多个相机为型号、镜头和放大倍数各不相同的相机，各个相机的光轴平行，每个相机拍摄被测物体120的不同区域的图像。如其中四个相机拍摄被测物体120的圆孔的图像，另外四个相机拍摄被测物体120的内长方形顶角部分的图像。终端110对相机拍摄的被测物体120上圆孔的图像和被测物体120的内长方形顶角部分的图像进行预处理，获得各个圆孔圆心的像素坐标和内长方形顶角的像素坐标，利用各个相机的仿射变换矩阵计算这些像素坐标的标定坐标，根据计算出的标定坐标即可计算测量结果。

举例说明，假设两个圆孔圆心的像素坐标分别为(Cr₁,Cc₁)和(Cr₂,Cc₂)，利用仿射变换矩阵计算得到标定坐标分别为(Cx₁,Cy₁)和(Cx₂,Cy₂)，那么这两个圆孔圆心的距离Dist为：

$Dist=\sqrt[2]{{({\mathrm{Cx}}_1-{\mathrm{Cx}}_2)}^2+{({\mathrm{Cy}}_1-{\mathrm{Cy}}_2)}^2}$

如图5所示，在一个实施例中，提供一种多相机测量物体的装置500，该装置具体包括：标定板图像接收模块502、映射关系获得模块504、像素坐标获取模块506、像素坐标映射模块508和测量结果获得模块510。

标定板图像接收模块502，用于接收多个相机分别拍摄到的标定板不同区域的图像。

映射关系获得模块504，用于根据标定板不同区域的图像获得每个相机的像素坐标系与标定坐标系的映射关系。

像素坐标获取模块506，用于接收多个相机分别拍摄到的物体不同区域的图像，并获取物体不同区域的图像的像素坐标。

像素坐标映射模块508，用于根据映射关系将物体不同区域的图像的像素坐标映射到标定坐标系中。

测量结果获得模块510，用于根据物体不同区域的图像在标定坐标系中的坐标得到物体的测量结果。

本实施例中，接收多个相机分别拍摄到的标定板不同区域的图像，根据标定板不同区域的图像获得每个相机的像素坐标系与标定坐标系的映射关系，根据该映射关系可以将每个相机所拍摄的物体不同区域的图像的像素坐标映射到标定坐标系中，根据物体图像在标定坐标系中的坐标可以计算出物体的测量结果。这样，将多个相机拍摄的物体的不同区域的图像在不同像素坐标系中的像素坐标映射到同一个标定坐标系中，可以直接标定坐标系中物体图像的坐标计算物体的测量结果，无需对物体或相机进行旋转或移动，避免了由于旋转或移动相机造成的机械误差，提高了物体测量结果的准确性。

如图6所示，在一个实施例中，映射关系获得模块504包括：图形码坐标获取模块504a和映射关系计算模块504b。

图形码坐标获取模块504a，用于获取标定板不同区域的图像中标定图形码的像素坐标和标定坐标。

映射关系计算模块504b，用于根据标定图形码的像素坐标和标定坐标计算每个相机的像素坐标系与标定坐标系的映射关系。

本实施例中，根据标定板中的标定图像码的像素坐标和标定坐标，计算每个相机的像素坐标系与标定坐标系的映射关系，保证根据映射关系将每个相机拍摄到的图像准确的映射到标定坐标系中。

在一个实施例中，图形码坐标获取模块504a还用于读取标定板不同区域的图像中至少三个标定图形码中的标定坐标，并获取标定图形码在标定板不同区域的图像中的像素坐标。

如图7所示，在一个实施例中，测量结果获得模块510包括：

边缘检测模块510a，用于通过边缘检测得到物体边缘图像的标定坐标。

测量结果计算模块510b，用于根据物体边缘图像的标定坐标计算物体的测量结果。

本实施例中，根据边缘检测准确获取物体边缘图像的标定坐标，根据物体边缘图像的坐标即可得出物体的测量结果，节省了计算测量结果所消耗的运算资源。

在一个实施例中，像素坐标获取模块506还用于提取物体不同区域的图像中测量区域的像素坐标。

像素坐标映射模块508还用于根据映射关系将测量区域的像素坐标映射到标定坐标系中。

测量结果获得模块510还用于根据测量区域的标定坐标计算物体的测量结果。

本实施例中，通过对物体不同区域的图像的预处理，提取出测量区域的像素坐标，再根据映射关系将测量区域的像素坐标映射到标定坐标系中，根据测量区域的标定坐标计算物体的测量结果。这样，在将像素坐标映射到标定坐标系时，避免了对整个图像的像素坐标进行运算，只需计算测量区域中的像素坐标，节省了大量的运算资源。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种多相机测量物体的方法，所述方法包括：

接收多个相机分别拍摄到的标定板不同区域的图像；

根据所述标定板不同区域的图像获得每个相机的像素坐标系与标定坐标系的映射关系；

接收多个相机分别拍摄到的物体不同区域的图像，并获取所述物体不同区域的图像的像素坐标；

根据所述映射关系将所述物体不同区域的图像的像素坐标映射到所述标定坐标系中；

根据所述物体不同区域的图像在所述标定坐标系中的坐标得到所述物体的测量结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述标定板不同区域的图像获得每个相机的像素坐标系与标定坐标系的映射关系，包括：

获取所述标定板不同区域的图像中标定图形码的像素坐标和标定坐标；

根据所述标定图形码的像素坐标和标定坐标计算每个相机的像素坐标系与标定坐标系的映射关系。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述标定板不同区域的图像中标定图形码的像素坐标和标定坐标，包括：

读取所述标定板不同区域的图像中至少三个标定图形码中的标定坐标，并获取所述标定图形码在所述标定板不同区域的图像中的像素坐标。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述物体不同区域的图像在所述标定坐标系中的坐标得到所述物体的测量结果，包括：

通过边缘检测得到物体边缘图像的标定坐标；

根据所述物体边缘图像的标定坐标计算所述物体的测量结果。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

提取所述物体不同区域的图像中测量区域的像素坐标；

根据所述映射关系将所述测量区域的像素坐标映射到标定坐标系中；

根据所述测量区域的标定坐标计算物体的测量结果。

6.一种多相机测量物体的装置，其特征在于，所述装置包括：

标定板图像接收模块，用于接收多个相机分别拍摄到的标定板不同区域的图像；

映射关系获得模块，用于根据所述标定板不同区域的图像获得每个相机的像素坐标系与标定坐标系的映射关系；

像素坐标获取模块，用于接收多个相机分别拍摄到的物体不同区域的图像，并获取所述物体不同区域的图像的像素坐标；

像素坐标映射模块，用于根据所述映射关系将所述物体不同区域的图像的像素坐标映射到所述标定坐标系中；

测量结果获得模块，用于根据所述物体不同区域的图像在所述标定坐标系中的坐标得到所述物体的测量结果。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述映射关系获得模块包括：

图形码坐标获取模块，用于获取所述标定板不同区域的图像中标定图形码的像素坐标和标定坐标；

映射关系计算模块，用于根据所述标定图形码的像素坐标和标定坐标计算每个相机的像素坐标系与标定坐标系的映射关系。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述图形码坐标获取模块还用于读取所述标定板不同区域的图像中至少三个标定图形码中的标定坐标，并获取所述标定图形码在所述标定板不同区域的图像中的像素坐标。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述测量结果获得模块包括：

边缘检测模块，用于通过边缘检测得到物体边缘图像的标定坐标；

测量结果计算模块，用于根据所述物体边缘图像的标定坐标计算所述物体的测量结果。

10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述像素坐标获取模块还用于提取所述物体不同区域的图像中测量区域的像素坐标；

所述像素坐标映射模块还用于根据所述映射关系将所述测量区域的像素坐标映射到标定坐标系中；

所述测量结果获得模块还用于根据所述测量区域的标定坐标计算物体的测量结果。