CN111325803A - 一种评估双目相机内外参与时间同步的标定的方法 - Google Patents

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Abstract

一种评估双目相机内外参与时间同步的标定的方法,其中内外参标定评估包括:A1、分别用双目相机拍摄模版装置的两幅图像或分别用双目相机拍摄在显示器上播放的模版装置的两幅图像;A2、提取出模版装置的两幅图像中的设定点,并且将两幅图像中的对应点进行关联匹配;A3、对提取好的点对进行立体校正,然后计算出每一对匹配的点的图像纵坐标的误差平方,并求其平均值;A4、调整模版装置的图像在显示器上的显示位置,重复步骤A1‑A3,得到多组误差平方的多个平均值;A5、对多组误差平方的多个平均值再取平均值,并与设定阈值进行比较,若结果大于设定阈值,则认为内外参标定结果不好,否则认为标定结果良好。本发明可以准确、可靠地评估双目相机标定的质量。

Description

一种评估双目相机内外参与时间同步的标定的方法
技术领域
本发明涉及双目相机技术领域,特别是一种评估双目相机内外参与时间同步的标定的方法。
背景技术
双目相机广泛的应用于各种业务场景中:包括自动驾驶、AR、VR、智能抓取等。使用双目相机的前置条件是对双目相机进行标定。标定的内容包括两个单独相机的内参、两个相机之间的外参以及两个相机之间时间同步。相机的内参的标定包括投影参数的标定与畸变参数的标定,由于投影的模型是线性形式,而畸变的模型是非线性的模式,所以畸变模型更难标定。因此对于镜头投影模型,尤其是畸变模型的评价非常重要,高精度的畸变模型是后续方法能够去掉畸变的保证。外参的标定是由于相机在装配过程产生的两个相机不对齐的问题,需要标定得出两个相机之间相对位移与相对旋转,外参标定的不准确会带来后续进行深度估计的尺度发生错误。而相机的时间同步是两个相机在使用的时候的重要前提,在不知道时间是否是同步的时候,相机二者不能同时使用。因此需要对以上的所提及的内参、外参以及时间同步的结果分别建立出评价的指标。CN101685197A公开了一种评价摄像机镜头切向畸变指标的方法,但该方法只能提供单个相机的径向畸变标定的评估。Matlab软件中提供了一种双目相机标定工具箱,但其只提供双目相机的内外参标定功能,不具有时间同步的功能,也没有能够对以上的指标进行评价。
发明内容
本发明的主要目的在于克服上述技术的缺陷,提供一种评估双目相机内外参与时间同步的标定的方法。
为实现上述目的,本发明采用以下技术方案:
一种评估双目相机内外参标定的方法,包括以下步骤:
A1、分别用双目相机拍摄模版装置的两幅图像或分别用双目相机拍摄在显示器上播放的模版装置的两幅图像;
A2、提取出所述模版装置的两幅图像中的设定点,并且将所述两幅图像中的对应点进行关联匹配;
A3、对提取好的点对进行立体校正,然后计算出每一对匹配的点的图像纵坐标的误差平方,并求其平均值;
A4、调整所述模版装置的图像在所述显示器上的显示位置,重复步骤A1-A3,得到多组误差平方的多个平均值;
A5、对所述多组误差平方的多个平均值再取平均值,并与设定阈值进行比较,若结果大于设定阈值,则认为内外参标定结果不好,否则认为标定结果良好。
进一步地:
所述设定阈值小于1像素的尺寸。
还包括以下步骤:
B1.分别用双目相机拍摄计时装置的两幅图像或分别用双目相机拍拍摄在显示器上播放的计时装置的两幅图像;
B2.提取所述计时装置的两幅图像上所显示的时间;
B3.计算从所述两幅图像提取得到的时间的差值的平方;
B4.调整所述显示器的显示亮度,重复步骤B1-B3,得到多组时间的差值的平方;
B5.对所述多组时间的差值的平方取平均值,并与设定阈值进行比较,若结果大于设定阈值,则认为时间同步标定结果不好,否则认为时间同步标定结果良好。
所述设定阈值小于1ms。
一种评估双目相机时间同步标定的方法,包括以下步骤:
B1.分别用双目相机拍摄计时装置的两幅图像或分别用双目相机拍拍摄在显示器上播放的计时装置的两幅图像;
B2.提取所述计时装置的两幅图像上所显示的时间;
B3.计算从所述两幅图像提取得到的时间的差值的平方;
B4.调整所述显示器的显示亮度,重复步骤B1-B3,得到多组时间的差值的平方;
B5.对所述多组时间的差值的平方取平均值,并与设定阈值进行比较,若结果大于设定阈值,则认为时间同步性不好,否则认为时间同步性良好。
进一步地:
所述设定阈值小于1ms。
还包括以下步骤:
A1、分别用双目相机拍摄模版装置的两幅图像或分别用双目相机拍摄在显示器上播放的模版装置的两幅图像;
A2、提取出所述模版装置的两幅图像中的设定点,并且将所述两幅图像中的对应点进行关联匹配;
A3、对提取好的点对进行立体校正,然后计算出每一对匹配的点的图像纵坐标的误差平方,并求其平均值;
A4、调整所述模版装置的图像在所述显示器上的显示位置,重复步骤A1-A3,得到多组误差平方的多个平均值;
A5、对所述多组误差平方的多个平均值再取平均值,并与设定阈值进行比较,若结果大于设定阈值,则认为内外参标定结果不好,否则认为标定结果良好。
所述设定阈值小于1像素的尺寸。
本发明具有如下有益效果:
本发明提供了一种有效评估双目相机内外参与时间同步的标定的方法,通过本发明的方法对双目相机内外参与时间同步进行标定并对标定结果进行评估,可以准确、可靠地评估双目相机标定的质量。
附图说明
图1为本发明实施例评估双目相机内外参标定的方法的流程图。
图2为本发明实施例评估双目相机内外参标定的实验装置图。
图3为本发明实施例中的模版装置的示例图。
图4为本发明实施例中的点的配对示意图。
图5为本发明实施例评估双目相机时间同步标定的方法流程图。
图6为本发明实施例中的计时装置示意图。
具体实施方式
以下对本发明的实施方式作详细说明。应该强调的是,下述说明仅仅是示例性的,而不是为了限制本发明的范围及其应用。
本发明中所涉及的术语的说明与定义:
-双目相机:由两个普通相机构成的组合传感器,一般会将两个相机朝向平行放置,以达到模拟人眼的效果。
-内参:内参指传感器的投影模型的参数,一般由焦距、光心位置、畸变参数等
-外参:外参指两个传感器之间的刚性变换参数,一般由两个传感器之间的相对位移与相对旋转
-相机投影模型:指的是相机将三维空间中的点投影到二维图像平面上的模型,常见的投影模型是小孔成像模型。
-相机畸变模型:指的是相机在成像时会产生畸变,这是由于相机的透镜组合造成的,具体的现象就是在照片特别是边缘处出现与明显的弯曲拉伸。常见的畸变模型是径向切向畸变模型。
-时间同步:由于双目相机是由两个相机组成的,两个相机采集图像的时间点可能不同,因此需要通过硬件使得相机同时采集,这是硬件时间同步。也可以通过软件给出两个相机之间的时间同步误差,这是软件时间同步。
-双目立体校正:指的是双目相机在已知内参、外参的情况下,使得两个相机拍摄到的结果严格对齐的方法。
在一些实施例中,一种评估双目相机内外参标定的方法,包括以下步骤:
A1、分别用双目相机拍摄模版装置的两幅图像或分别用双目相机拍摄在显示器上播放的模版装置的两幅图像;
A2、提取出所述模版装置的两幅图像中的设定点,并且将所述两幅图像中的对应点进行关联匹配;
A3、对提取好的点对进行立体校正,然后计算出每一对匹配的点的图像纵坐标的误差平方,并求其平均值;
A4、调整所述模版装置的图像在所述显示器上的显示位置,重复步骤A1-A3,得到多组误差平方的多个平均值;
A5、对所述多组误差平方的多个平均值再取平均值,并与设定阈值进行比较,若结果大于设定阈值,则认为内外参标定结果不好,否则认为标定结果良好。
图1为本发明实施例评估双目相机内外参标定的方法的流程图。图2为本发明实施例评估双目相机内外参标定的实验装置图。
图像获取:较佳的,在显示器上播放特定的模版装置,保证模版装置在双目相机之中能够被完全观察到,双目相机的拍摄结果通过线材传递到计算机中。图3为本发明实施例中的多个模版装置的示例图。
提取图像上的模版点:通过自动提取图像点的方法提取出模版的选定点,并且将两幅图像中的点配对关联在一起。
对于真实的物理世界上的一个点,不同的相机拍摄到这个点的位置往往是不同,即真实的物理世界中的点在不同相机里面的图像坐标是不一样的,可能在一张图像中点出现在左上方,而再另外一张图像中出现在右下方。点的匹配即意味着将不同图像中属于同一个真实物理世界中点的观测给对应到一起。如图4所示,两个黑点表示是对应的同一点。点的配对即从在第二张图像中找到第一张图中一个模板点对应的那个点的过程。
内外参误差评估:将提取好的点对进行立体校正,然后每一对匹配的点的图像纵坐标的误差平方,并求其平均值。
对于双目相机中,对应点的纵坐标应当是相同的,但是由于镜头畸变以及双目相机装配工艺的影响,这一点不会完全满足。但是经过双目立体校正的算法后,能够得到完美满足以上约束的图像,即消除了镜头畸变以及装配工艺的影响。双目立体校正技术为本领域技术人员所熟知,在此不予赘述。
调整显示器上显示的模版装置的显示位置,重复前面的步骤,得到多组误差平方的多个平均值。
根据得到的结果再取平均值,与设定阈值a进行比较。若结果大于阈值,则认为对应项的标定结果效果不好,否则认为当前标定结果良好。优选地,设计a<1像素。
在另一些实施例中,本发明的方法包括以下步骤:
B1.分别用双目相机拍摄计时装置的两幅图像或分别用双目相机拍拍摄在显示器上播放的计时装置的两幅图像;
B2.提取所述计时装置的两幅图像上所显示的时间;
B3.计算从所述两幅图像提取得到的时间的差值的平方;
B4.调整所述显示器的显示亮度,重复步骤B1-B3,得到多组时间的差值的平方;
B5.对所述多组时间的差值的平方取平均值,并与设定阈值进行比较,若结果大于设定阈值,则认为时间同步标定结果不好,否则认为时间同步标定结果良好。
图5为本发明实施例评估双目相机时间同步标定的方法流程图。图6为本发明实施例中的计时装置示意图。
图像获取:较佳的,在显示器上播放特定的计时装置,保证计时装置能够被完全被观察到,拍摄结果传递到计算机中。
提取图像上的时间:通过图像处理的方法或者人工读取的方式得到拍摄的计时器时间。
时间同步误差评估:将两个相机得到的时间进行做差后求平方。
调整显示器的显示亮度,重复上面的步骤,得到多组的时间差值的平方。
根据得到的结果再取平均值,与设定阈值b进行比较。若结果大于阈值,则认为对应项的标定结果效果不好,否则认为当前标定结果良好。优选地,设计b<1ms。
不同的实施例中,上述两种评估过程可以合并先后执行,执行顺序不限。
通过本发明实施例对双目相机内外参与时间同步进行标定并对标定结果进行评估,可以准确可靠地评估双目相机标定的质量,指导相机厂商的生产高品质的产品。
本发明的背景部分可以包含关于本发明的问题或环境的背景信息,而不一定是描述现有技术。因此,在背景技术部分中包含的内容并不是申请人对现有技术的承认。
以上内容是结合具体/优选的实施方式对本发明所作的进一步详细说明,不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,其还可以对这些已描述的实施方式做出若干替代或变型,而这些替代或变型方式都应当视为属于本发明的保护范围。在本说明书的描述中,参考术语“一种实施例”、“一些实施例”、“优选实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”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发明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。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。尽管已经详细描述了本发明的实施例及其优点,但应当理解,在不脱离专利申请的保护范围的情况下,可以在本文中进行各种改变、替换和变更。

Claims (8)

1.一种评估双目相机内外参标定的方法,其特征在于,包括以下步骤:
A1、分别用双目相机拍摄模版装置的两幅图像或分别用双目相机拍摄在显示器上播放的模版装置的两幅图像;
A2、提取出所述模版装置的两幅图像中的设定点,并且将所述两幅图像中的对应点进行关联匹配;
A3、对提取好的点对进行立体校正,然后计算出每一对匹配的点的图像纵坐标的误差平方,并求其平均值;
A4、调整所述模版装置的图像在所述显示器上的显示位置,重复步骤A1-A3,得到多组误差平方的多个平均值;
A5、对所述多组误差平方的多个平均值再取平均值,并与设定阈值进行比较,若结果大于设定阈值,则认为内外参标定结果不好,否则认为标定结果良好。
2.如权利要求1所述的评估双目相机内外参标定的方法,其特征在于,所述设定阈值小于1像素的尺寸。
3.如权利要求1或2所述的评估双目相机内外参标定的方法,其特征在于,还包括以下步骤:
B1.分别用双目相机拍摄计时装置的两幅图像或分别用双目相机拍拍摄在显示器上播放的计时装置的两幅图像;
B2.提取所述计时装置的两幅图像上所显示的时间;
B3.计算从所述两幅图像提取得到的时间的差值的平方;
B4.调整所述显示器的显示亮度,重复步骤B1-B3,得到多组时间的差值的平方;
B5.对所述多组时间的差值的平方取平均值,并与设定阈值进行比较,若结果大于设定阈值,则认为时间同步标定结果不好,否则认为时间同步标定结果良好。
4.如权利要求3所述的评估双目相机内外参标定的方法,其特征在于,所述设定阈值小于1ms。
5.一种评估双目相机时间同步标定的方法,其特征在于,包括以下步骤:
B1.分别用双目相机拍摄计时装置的两幅图像或分别用双目相机拍拍摄在显示器上播放的计时装置的两幅图像;
B2.提取所述计时装置的两幅图像上所显示的时间;
B3.计算从所述两幅图像提取得到的时间的差值的平方;
B4.调整所述显示器的显示亮度,重复步骤B1-B3,得到多组时间的差值的平方;
B5.对所述多组时间的差值的平方取平均值,并与设定阈值进行比较,若结果大于设定阈值,则认为时间同步性不好,否则认为时间同步性良好。
6.如权利要求5所述的评估双目相机时间同步标定的方法,其特征在于,所述设定阈值小于1ms。
7.如权利要求5或6所述的评估双目相机时间同步标定的方法,其特征在于,还包括以下步骤:
A1、分别用双目相机拍摄模版装置的两幅图像或分别用双目相机拍摄在显示器上播放的模版装置的两幅图像;
A2、提取出所述模版装置的两幅图像中的设定点,并且将所述两幅图像中的对应点进行关联匹配;
A3、对提取好的点对进行立体校正,然后计算出每一对匹配的点的图像纵坐标的误差平方,并求其平均值;
A4、调整所述模版装置的图像在所述显示器上的显示位置,重复步骤A1-A3,得到多组误差平方的多个平均值;
A5、对所述多组误差平方的多个平均值再取平均值,并与设定阈值进行比较,若结果大于设定阈值,则认为内外参标定结果不好,否则认为标定结果良好。
8.如权利要求7所述的评估双目相机时间同步标定的方法,其特征在于,所述设定阈值小于1像素的尺寸。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112001857A (zh) * 2020-08-04 2020-11-27 北京中科慧眼科技有限公司 一种基于双目相机的图像校正方法、系统、设备和可读存储介质
CN112581542A (zh) * 2020-12-24 2021-03-30 北京百度网讯科技有限公司 自动驾驶单目标定算法的评估方法、装置及设备
CN113643377A (zh) * 2021-07-12 2021-11-12 杭州易现先进科技有限公司 基于多次标定的单镜头一致性误差分析的方法和系统

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104766291A (zh) * 2014-01-02 2015-07-08 株式会社理光 多台摄像机标定方法和系统
CN108335350A (zh) * 2018-02-06 2018-07-27 聊城大学 双目立体视觉的三维重建方法
CN108629793A (zh) * 2018-03-22 2018-10-09 中国科学院自动化研究所 使用在线时间标定的视觉惯性测程法与设备
CN108717714A (zh) * 2018-05-23 2018-10-30 曜科智能科技(上海)有限公司 多相机标定方法、标定系统、存储介质、及电子设备
CN109272570A (zh) * 2018-08-16 2019-01-25 合肥工业大学 一种基于立体视觉数学模型的空间点三维坐标求解方法
CN109285192A (zh) * 2017-07-19 2019-01-29 上海盟云移软网络科技股份有限公司 全息系统的双目摄像标定方法
CN109523597A (zh) * 2017-09-18 2019-03-26 百度在线网络技术(北京)有限公司 相机外参的标定方法和装置
CN109767476A (zh) * 2019-01-08 2019-05-17 像工场(深圳)科技有限公司 一种自动对焦双目摄像头标定及深度计算方法
CN110378969A (zh) * 2019-06-24 2019-10-25 浙江大学 一种基于3d几何约束的汇聚式双目相机标定方法

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104766291A (zh) * 2014-01-02 2015-07-08 株式会社理光 多台摄像机标定方法和系统
CN109285192A (zh) * 2017-07-19 2019-01-29 上海盟云移软网络科技股份有限公司 全息系统的双目摄像标定方法
CN109523597A (zh) * 2017-09-18 2019-03-26 百度在线网络技术(北京)有限公司 相机外参的标定方法和装置
CN108335350A (zh) * 2018-02-06 2018-07-27 聊城大学 双目立体视觉的三维重建方法
CN108629793A (zh) * 2018-03-22 2018-10-09 中国科学院自动化研究所 使用在线时间标定的视觉惯性测程法与设备
CN108717714A (zh) * 2018-05-23 2018-10-30 曜科智能科技(上海)有限公司 多相机标定方法、标定系统、存储介质、及电子设备
CN109272570A (zh) * 2018-08-16 2019-01-25 合肥工业大学 一种基于立体视觉数学模型的空间点三维坐标求解方法
CN109767476A (zh) * 2019-01-08 2019-05-17 像工场(深圳)科技有限公司 一种自动对焦双目摄像头标定及深度计算方法
CN110378969A (zh) * 2019-06-24 2019-10-25 浙江大学 一种基于3d几何约束的汇聚式双目相机标定方法

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112001857A (zh) * 2020-08-04 2020-11-27 北京中科慧眼科技有限公司 一种基于双目相机的图像校正方法、系统、设备和可读存储介质
CN112581542A (zh) * 2020-12-24 2021-03-30 北京百度网讯科技有限公司 自动驾驶单目标定算法的评估方法、装置及设备
CN113643377A (zh) * 2021-07-12 2021-11-12 杭州易现先进科技有限公司 基于多次标定的单镜头一致性误差分析的方法和系统
CN113643377B (zh) * 2021-07-12 2024-03-19 杭州易现先进科技有限公司 基于多次标定的单镜头一致性误差分析的方法和系统

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SE01 Entry into force of request for substantive examination
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GR01 Patent grant
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