CN112135125A - 相机内参测试方法、装置、设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

相机内参测试方法、装置、设备及计算机可读存储介质 Download PDF

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CN112135125A CN202011178183.8A CN202011178183A CN112135125A CN 112135125 A CN112135125 A CN 112135125A CN 202011178183 A CN202011178183 A CN 202011178183A CN 112135125 A CN112135125 A CN 112135125A
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Abstract

本发明公开了一种相机内参测试方法、装置、设备及计算机可读存储介质，该方法包括以下步骤：确定相机的内部参数，其中，内部参数包括第一内部参数和第二内部参数，第一内部参数为相机基于像平面坐标系在横向上的归一化焦距，第二内部参数为基于像平面坐标系在纵向上的归一化焦距；基于第一内部参数确定相机传感器的长度，以及基于第二内部参数确定相机传感器的宽度；若相机传感器的长度满足第一预设条件以及相机传感器的宽度满足第二预设条件，则确定相机的内部参数通过测试。本发明解决了人工操作繁琐的技术问题，并且可以保证相机镜头与传感器的配置达到最好，相机镜头与传感器的搭配能够做到最好的效果，从而保证相机的质量。

Description

相机内参测试方法、装置、设备及计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及摄像机技术领域，尤其涉及一种相机内参测试方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
背景技术
传统的摄像头内部参数的测试过程始终需要使用参照物来进行辅助测试，参照物的位置需要人工不断的移动摆放，参照物的制作精度也会对摄像头内参测试结果产生影响，且复杂的场合中不适合放置参照物，并且通过使用参照物进行测试摄像头内部参数的成本高操作复杂，从而限制了传统的摄像头内部参数测试方法的应用，因此传统的摄像头内部参数的测试方法存在人工操作繁琐的问题。
上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种相机内参测试方法、装置、设备及计算机可读存储介质，旨在解决传统的摄像头内部参数的测试方法存在人工操作繁琐的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种相机内参测试方法，所述相机内参测试方法包括以下步骤：
确定相机的内部参数，其中，所述内部参数包括第一内部参数和第二内部参数，所述第一内部参数为相机基于像平面坐标系在横向上的归一化焦距，所述第二内部参数为基于像平面坐标系在纵向上的归一化焦距；
基于所述第一内部参数确定相机传感器的长度，以及基于所述第二内部参数确定所述相机传感器的宽度；
若所述相机传感器的长度满足第一预设条件以及所述相机传感器的宽度满足第二预设条件，则确定所述相机的内部参数通过测试。
可选地，所述基于所述第一内部参数确定相机传感器的长度，以及基于所述第二内部参数确定所述相机传感器的宽度的步骤包括：
获取所述相机的镜头焦距及相机传感器对应的成像分辨率；
基于所述第一内部参数、所述镜头焦距及所述成像分辨率，确定所述相机传感器的长度；
基于所述第二内部参数、所述镜头焦距及所述成像分辨率，确定所述相机传感器的宽度。
可选地，所述基于所述第一内部参数、所述镜头焦距及所述成像分辨率，确定所述相机传感器的长度的步骤包括：
基于所述第一内部参数、所述镜头焦距及所述成像分辨率中的第一像素点数，确定所述相机传感器的长度，其中，所述第一像素点数为所述相机传感器所成像的图像在水平方向上所包含的像素点数；
所述基于所述第二内部参数、所述镜头焦距及所述成像分辨率，确定所述相机传感器的宽度的步骤包括：
基于所述第二内部参数、所述镜头焦距及所述成像分辨率中的第二像素点数，确定所述相机传感器的宽度，其中，所述第二像素点数为所述相机传感器所成像的图像在垂直方向上所包含的像素点数。
可选地，所述基于所述第一内部参数、所述镜头焦距及所述成像分辨率中的第一像素点数，确定所述相机传感器的长度，其中，所述第一像素点数为所述相机传感器所成像的图像在水平方向上所包含的像素点数的步骤之前，还包括：
获取所述相机在预设的时间间隔内连续拍摄的多张图像，并确定所述多张图像在水平方向上的像素值；
获取所述多张图像中的目标物体在所述时间间隔内所经过的距离；
基于所述多张图像在水平方向上的像素值及所述距离，确定所述第一像素点数。
可选地，所述若所述相机传感器的长度满足第一预设条件以及所述相机传感器的宽度满足第二预设条件，则确定所述相机的内部参数通过测试的步骤之前，还包括：
检测所述相机传感器的长度是否在第一预设区间内，其中，所述第一预设区间包含所述相机传感器的真实长度；
若所述相机传感器的长度在所述第一预设区间内，则判定所述相机传感器的长度满足第一预设条件。
可选地，所述若所述相机传感器的长度满足第一预设条件以及所述相机传感器的宽度满足第二预设条件，则确定所述相机的内部参数通过测试的步骤之前，还包括：
检测所述相机传感器的宽度是否在第二预设区间内，其中，所述第一预设区间包含所述相机传感器的真实宽度；
若所述相机传感器的宽度在所述第二预设区间内，则判定所述相机传感器的长度满足所述第二预设条件。
可选地，所述确定相机的内部参数，其中，所述内部参数包括第一内部参数和第二内部参数，所述第一内部参数为相机基于像平面坐标系在横向上的归一化焦距，所述第二内部参数为基于像平面坐标系在纵向上的归一化焦距的步骤包括：
基于所述相机内部的光学系统，确定所述相机的内部参数，其中，所述内部参数包括第一内部参数和第二内部参数，所述第一内部参数为相机基于像平面坐标系在横向上的归一化焦距，所述第二内部参数为基于像平面坐标系在纵向上的归一化焦距。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种相机内参测试装置，所述相机内参测试装置包括：
确定模块，用于确定相机的内部参数，其中，所述内部参数包括第一内部参数和第二内部参数，所述第一内部参数为相机基于像平面坐标系在横向上的归一化焦距，所述第二内部参数为基于像平面坐标系在纵向上的归一化焦距；
计算模块，用于基于所述第一内部参数确定相机传感器的长度，以及基于所述第二内部参数确定所述相机传感器的宽度；
判断模块，用于若所述相机传感器的长度满足第一预设条件以及所述相机传感器的宽度满足第二预设条件，则确定所述相机的内部参数通过测试。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种相机内参测试设备，所述相机内参测试设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的相机内参测试程序，所述相机内参测试程序被所述处理器执行时实现如上述的相机内参测试方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有相机内参测试程序，所述相机内参测试程序被处理器执行时实现如上述的相机内参测试方法的步骤。
本发明通过确定相机的内部参数，其中，所述内部参数包括第一内部参数和第二内部参数，所述第一内部参数为相机基于像平面坐标系在横向上的归一化焦距，所述第二内部参数为基于像平面坐标系在纵向上的归一化焦距；基于所述第一内部参数确定相机传感器的长度，以及基于所述第二内部参数确定所述相机传感器的宽度；若所述相机传感器的长度满足第一预设条件以及所述相机传感器的宽度满足第二预设条件，则确定所述相机的内部参数通过测试。在本实施例中，获取相机的内部参数，并基于相机的内部参数反向计算得到相机传感器的尺寸的推算值，并将相机传感器的尺寸推算值进行检测，若检测到相机传感器的尺寸的推算值满足预设条件，即相机传感器的长度满足第一预设条件，相机传感器的宽度满足第二预设条件，则相机的内部参数通过测试。通过上述步骤计算出相机传感器尺寸的推算值，并将推算值与实际的传感器的长度比较，以判定相机的内部参数是否合理，无需人工进行操作，从而解决传统的摄像头内部参数的测试方法存在人工操作繁琐的技术问题，并且可以保证相机镜头与传感器的配置达到最好，使相机镜头与传感器的搭配能够做到最好的效果，从而保证相机的质量。
附图说明
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的相机内参测试设备结构示意图；
图2为本发明相机内参测试方法第一实施例的流程示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
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。
如图1所示，图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的相机内参测试设备结构示意图。
本发明实施例相机内参测试设备可以是PC，也可以是智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3(Moving Picture Experts Group Audio Layer III，动态影像专家压缩标准音频层面3)播放器、MP4(Moving Picture Experts Group Audio Layer IV，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、便携计算机等具有显示功能的可移动式终端设备。
如图1所示，该相机内参测试设备可以包括：处理器1001，例如CPU，网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
可选地，相机内参测试设备还可以包括摄像头、RF(Radio Frequency，射频)电路，传感器、音频电路、WiFi模块等等。其中，传感器比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示屏的亮度，接近传感器可在相机内参测试设备移动到耳边时，关闭显示屏和/或背光。作为运动传感器的一种，重力加速度传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别相机内参测试设备姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；当然，相机内参测试设备还可配置陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的相机内参测试设备结构并不构成对相机内参测试设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及相机内参测试程序。
在图1所示的相机内参测试设备中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接客户端(用户端)，与客户端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的相机内参测试程序。
在本实施例中，相机内参测试设备包括：存储器1005、处理器1001及存储在所述存储器1005上并可在所述处理器1001上运行的相机内参测试程序，其中，处理器1001调用存储器1005中存储的相机内参测试程序时，并执行以下操作：
确定相机的内部参数，其中，所述内部参数包括第一内部参数和第二内部参数，所述第一内部参数为相机基于像平面坐标系在横向上的归一化焦距，所述第二内部参数为基于像平面坐标系在纵向上的归一化焦距；
基于所述第一内部参数确定相机传感器的长度，以及基于所述第二内部参数确定所述相机传感器的宽度；
若所述相机传感器的长度满足第一预设条件以及所述相机传感器的宽度满足第二预设条件，则确定所述相机的内部参数通过测试。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的相机内参测试程序，还执行以下操作：
获取所述相机的镜头焦距及相机传感器对应的成像分辨率；
基于所述第一内部参数、所述镜头焦距及所述成像分辨率，确定所述相机传感器的长度；
基于所述第二内部参数、所述镜头焦距及所述成像分辨率，确定所述相机传感器的宽度。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的相机内参测试程序，还执行以下操作：
基于所述第一内部参数、所述镜头焦距及所述成像分辨率中的第一像素点数，确定所述相机传感器的长度，其中，所述第一像素点数为所述相机传感器所成像的图像在水平方向上所包含的像素点数；
所述基于所述第二内部参数、所述镜头焦距及所述成像分辨率，确定所述相机传感器的宽度的步骤包括：
基于所述第二内部参数、所述镜头焦距及所述成像分辨率中的第二像素点数，确定所述相机传感器的宽度，其中，所述第二像素点数为所述相机传感器所成像的图像在垂直方向上所包含的像素点数。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的相机内参测试程序，还执行以下操作：
获取所述相机在预设的时间间隔内连续拍摄的多张图像，并确定所述多张图像在水平方向上的像素值；
获取所述多张图像中的目标物体在所述时间间隔内所经过的距离；
基于所述多张图像在水平方向上的像素值及所述距离，确定所述第一像素点数。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的相机内参测试程序，还执行以下操作：
检测所述相机传感器的长度是否在第一预设区间内，其中，所述第一预设区间包含所述相机传感器的真实长度；
若所述相机传感器的长度在所述第一预设区间内，则判定所述相机传感器的长度满足第一预设条件。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的相机内参测试程序，还执行以下操作：
检测所述相机传感器的宽度是否在第二预设区间内，其中，所述第一预设区间包含所述相机传感器的真实宽度；
若所述相机传感器的宽度在所述第二预设区间内，则判定所述相机传感器的长度满足所述第二预设条件。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的相机内参测试程序，还执行以下操作：
基于所述相机内部的光学系统，确定所述相机的内部参数，其中，所述内部参数包括第一内部参数和第二内部参数，所述第一内部参数为相机基于像平面坐标系在横向上的归一化焦距，所述第二内部参数为基于像平面坐标系在纵向上的归一化焦距。
本发明还提供一种相机内参测试方法，参照图2，图2为本发明相机内参测试方法第一实施例的流程示意图。
本发明提出的相机内参测试方法主要用于摄像机，可以应用于移动终端中的相机，也可以应用于物联网设备中的相机等。在本实施例中，该相机内参测试方法包括以下步骤：
步骤S10，确定相机的内部参数，其中，所述内部参数包括第一内部参数和第二内部参数，所述第一内部参数为相机基于像平面坐标系在横向上的归一化焦距，所述第二内部参数为基于像平面坐标系在纵向上的归一化焦距；
在本实施例中，相机的内部参数由相机的本身决定，只与摄像机本身有关，相机的内部参数包括参数矩阵和畸变系数，在本发明中相机的内部参数为相机模型的参数矩阵中的参数，包括相机基于像平面坐标系在横向上的归一化焦距以及基于像平面坐标系在纵向上的归一化焦距，即第一内部参数和第二内部参数。相机模型的参数矩阵K如下：
Figure BDA0002748563820000081
其中，f为相机的焦距，单位一般为mm；dx、dy为像元尺寸；u0、v0为图像中心；fx＝f/dx为像平面坐标系在横向上的归一化焦距，即第一内部参数；fy＝f/dy为像平面坐标系在纵向上的归一化焦距，即第一内部参数。
需要说明的是，通过相机模型的参数矩阵可以将空间中的物体转换到图像，也就是说，通过相机模型的参数矩阵可以将世界坐标系转换到图像坐标系中，参数矩阵即投影矩阵。也就是说，装配好的相机可以确定唯一的相机内部参数，因此在相机装配好时，通过利用光学原理如小孔成像原理获取成像前后的测量参数可以计算得到相机的参数矩阵。
步骤S20，基于所述第一内部参数确定相机传感器的长度，以及基于所述第二内部参数确定所述相机传感器的宽度；
其中，相机传感器为相机中的图像传感器，用于将光信号转换成图像信号，即相机传感器用于成像。
在本实施例中，在得到相机的内部参数后，基于相机的内部参数进行反向计算相机传感器尺寸的推算值。具体地，通过第一内部参数fx进行反向计算相机中图像传感器的长度，所计算得到相机传感器的长度为长度推算值；以及通过第二内部参数fy进行反向计算相机中图像传感器的宽度，所计算得到相机传感器的宽度为相机传感器的宽度推算值，从而计算得到相机传感器的推算值包括相机传感器的宽度推算值和相机传感器的长度推算值。
步骤S30，若所述相机传感器的长度满足第一预设条件以及所述相机传感器的宽度满足第二预设条件，则确定所述相机的内部参数通过测试。
其中，第一预设条件为与相机传感器的实际长度相差在第一预设范围内，第二预设条件为与相机传感器的实际宽度相差在第二预设范围内。
在本实施例中，在基于相机的内部参数计算得到相机传感器尺寸的推算值后，将相机传感器尺寸推算值与该相机的真实尺寸进行比较，以确定相机传感器尺寸的推算值是否满足预设条件。对相机传感器的长度推算值和宽度推算值进行检测，将计算得到的相机传感器的长度与该相机的图像传感器的真实长度进行比较，以判断计算得到的相机传感器的长度是否满足第一预设条件；以及将计算得到的相机传感器的宽度与该相机的图像传感器的真实宽度相比较，判断计算得到的相机传感器的宽度是否满足第二预设条件。
若相机传感器尺寸推算值与该相机的真实尺寸之间的差值在预设范围内，则相机传感器尺寸推算值满足预设条件，并且确定相机的内部参数通过测试。若相机传感器的长度满足第一预设条件以及所述相机传感器的宽度满足第二预设条件，则确定所述相机的内部参数通过测试。
需要说明的是，若相机的内部参数通过测试，则相机中的镜头和传感器的配置符合生产规范，则该相机的镜头和传感器的配对测试通过；若相机传感器尺寸推算值与该相机的真实尺寸之间的差值在预设范围之外，则相机的内部参数未通过测试，则相机中的镜头和图像传感器的不配对，相机不符合生产规范，需要对相机进行重新配置。
进一步地，基于相机内部的光学系统，确定相机的内部参数，其中，内部参数包括第一内部参数和第二内部参数，第一内部参数为相机基于像平面坐标系在横向上的归一化焦距，第二内部参数为基于像平面坐标系在纵向上的归一化焦距。
本实施例提出的相机内参测试方法，通过确定相机的内部参数，其中，所述内部参数包括第一内部参数和第二内部参数，所述第一内部参数为相机基于像平面坐标系在横向上的归一化焦距，所述第二内部参数为基于像平面坐标系在纵向上的归一化焦距；基于所述第一内部参数确定相机传感器的长度，以及基于所述第二内部参数确定所述相机传感器的宽度；若所述相机传感器的长度满足第一预设条件以及所述相机传感器的宽度满足第二预设条件，则确定所述相机的内部参数通过测试。在本实施例中，获取相机的内部参数，并基于相机的内部参数反向计算得到相机传感器的尺寸的推算值，并将相机传感器的尺寸推算值进行检测，若检测到相机传感器的尺寸的推算值满足预设条件，即相机传感器的长度满足第一预设条件，相机传感器的宽度满足第二预设条件，则相机的内部参数通过测试。通过上述步骤计算出相机传感器尺寸的推算值，并将推算值与实际的传感器的长度比较，以判定相机的内部参数是否合理，无需人工进行操作，从而解决传统的摄像头内部参数的测试方法存在人工操作繁琐的技术问题，并且可以保证相机镜头与传感器的配置达到最好，使相机镜头与传感器的搭配能够做到最好的效果，从而保证相机的质量。
基于第一实施例，提出本发明相机内参测试方法的第二实施例，在本实施例中，步骤S20包括：
步骤S21，获取所述相机的镜头焦距及相机传感器对应的成像分辨率；
步骤S22，基于所述第一内部参数、所述镜头焦距及所述成像分辨率，确定所述相机传感器的长度；
步骤S23，基于所述第二内部参数、所述镜头焦距及所述成像分辨率，确定所述相机传感器的宽度。
在本实施例中，在得到相机的内部参数后，基于相机的内部参数进行反向计算相机传感器尺寸的推算值。具体地，获取相机的镜头焦距及相机传感器的成像分辨率，通过第一内部参数fx、镜头焦距和成像分辨率进行反向计算相机中图像传感器的长度，所计算得到相机传感器的长度为长度推算值；以及，通过第二内部参数fy、镜头焦距f和成像分辨率w*h进行反向计算相机中图像传感器的宽度，所计算得到相机传感器的宽度为相机传感器的宽度推算值，从而计算得到相机传感器的推算值包括相机传感器的宽度推算值和相机传感器的长度推算值。
进一步地，所述基于所述第一内部参数、所述镜头焦距及所述成像分辨率，确定所述相机传感器的长度的步骤包括：
步骤S220，基于所述第一内部参数、所述镜头焦距及所述成像分辨率中的第一像素点数，确定所述相机传感器的长度，其中，所述第一像素点数为所述相机传感器所成像的图像在水平方向上所包含的像素点数；
所述基于所述第二内部参数、所述镜头焦距及所述成像分辨率，确定所述相机传感器的宽度的步骤包括：
步骤S230，基于所述第二内部参数、所述镜头焦距及所述成像分辨率中的第二像素点数，确定所述相机传感器的宽度，其中，所述第二像素点数为所述相机传感器所成像的图像在垂直方向上所包含的像素点数。
其中，第一像素点数为相机传感器所成像的图像在水平方向上所包含的像素点数，第二像素点数为相机传感器所成像的图像在垂直方向上所包含的像素点数。
在本实施例中，基于第一内部参数fx、镜头焦距f和成像分辨率中的第一像素点数w进行反向计算相机中图像传感器的长度，所计算得到相机传感器的长度为长度推算值。其中，基于第一内部参数fx、镜头焦距和成像分辨率中的第一像素点数进行反向计算相机中图像传感器的长度a的计算公式如下：
a＝f/fx*w
其中，f为相机镜头的镜头焦距，fx为相机测算到的基于像平面坐标系在横向上的归一化焦距即第一内部参数，w为成像分辨率中的第一像素点数。
通过第二内部参数fy、镜头焦距f和成像分辨率w*h进行反向计算相机中图像传感器的宽度，所计算得到相机传感器的宽度为相机传感器的宽度推算值。其中，通过第二内部参数fy、镜头焦距f和成像分辨率w*h进行反向计算相机中图像传感器的宽度b的计算公式如下：
b＝f/fy*h
其中，f为相机镜头的镜头焦距，fy为相机测算到的基于像平面坐标系在纵向上的归一化焦距即第二内部参数，h为成像分辨率中的第二像素点数。
进一步地，所述基于所述第一内部参数、所述镜头焦距及所述成像分辨率中的第一像素点数，确定所述相机传感器的长度，其中，所述第一像素点数为所述相机传感器所成像的图像在水平方向上所包含的像素点数的步骤之前，还包括：
步骤S221，获取所述相机在预设的时间间隔内连续拍摄的多张图像，并确定所述多张图像在水平方向上的像素值；
步骤S222，获取所述多张图像中的目标物体在所述时间间隔内所经过的距离；
步骤S223，基于所述多张图像在水平方向上的像素值及所述距离，确定所述第一像素点数。
在本实施例中，相机在预设的时间间隔内进行连续拍摄得到多张图像，并分别计算各张图像在水平方向上的像素值。相机在拍摄的过程中，目标物体以预设的运行速度在垂直方向做匀速直线运动，相机拍摄目标物体的运动过程。通过目标物体的运行速度以及时间间隔计算目标物体在该时间间隔所经过的距离，从而可以得到多张图像中的目标物体在时间间隔内所经过的距离。之后，基于各张图像的像素值计算所有图像在水平方向上的像素总和，其中，水平方向上的像素总和为每一张图像在水平方向上的像素之和，由于每张图像在水平方向上的像素均相等，因此，可获取图像的数量n及图像在水平方向上的像素m，再对图像的数量n及一张图像的在水平方向上的像素m进行求积计算，从而得到像素总和为n*m。得到各张图像的像素总和后，计算距离与像素总和的比值，得到第一像素点数。
进一步地，第二像素点数的计算方式与第一像素的计算方式类似，具体如下：获取相机在预设的时间间隔内连续拍摄的多张图像，并确定多张图像在垂直方向上的像素值；获取多张图像中的目标物体在时间间隔内所经过的距离；基于多张图像在垂直方向上的像素值及距离，确定第一像素点数。其中，目标物体在垂直方向做匀速直线运动。
进一步地，所述若所述相机传感器的长度满足第一预设条件以及所述相机传感器的宽度满足第二预设条件，则确定所述相机的内部参数通过测试的步骤之前，还包括：
步骤S31，检测所述相机传感器的长度是否在第一预设区间内，其中，所述第一预设区间包含所述相机传感器的真实长度；
步骤S32，若所述相机传感器的长度在所述第一预设区间内，则判定所述相机传感器的长度满足第一预设条件。
在本实施例中，在基于相机的内部参数计算得到相机传感器尺寸的推算值后，将相机传感器尺寸推算值与该相机的真实尺寸进行比较，以确定相机传感器尺寸的推算值是否满足预设条件。具体地，对相机传感器的长度推算值进行检测，即检测相机传感器的长度是否在第一预设区间内，以判断计算得到的相机传感器的长度是否满足第一预设条件。其中，第一预设区间为相机传感器的真实长度与固定值的差值及相机传感器的真实长度与固定值的和之间的数值。若相机传感器的长度在第一预设区间内，则判定相机传感器的长度满足第一预设条件。
进一步地，所述若所述相机传感器的长度满足第一预设条件以及所述相机传感器的宽度满足第二预设条件，则确定所述相机的内部参数通过测试的步骤之前，还包括：
步骤S33，检测所述相机传感器的宽度是否在第二预设区间内，其中，所述第一预设区间包含所述相机传感器的真实宽度；
步骤S34，若所述相机传感器的宽度在所述第二预设区间内，则判定所述相机传感器的长度满足所述第二预设条件。
在本实施例中，在基于相机的内部参数计算得到相机传感器尺寸的推算值后，将相机传感器尺寸推算值与该相机的真实尺寸进行比较，以确定相机传感器尺寸的推算值是否满足预设条件。具体地，对相机传感器的宽度推算值进行检测，即检测相机传感器的宽度是否在第二预设区间内，以判断计算得到的相机传感器的宽度是否满足第二预设条件。其中，第二预设区间为相机传感器的真实宽度与固定值的差及相机传感器的真实宽度与固定值的和之间的数值。若相机传感器的宽度在第二预设区间内，则判定相机传感器的宽度满足第二预设条件。
此外，本发明实施例还提出一种相机内参测试装置，所述相机内参测试装置包括：
确定模块，用于确定相机的内部参数，其中，所述内部参数包括第一内部参数和第二内部参数，所述第一内部参数为相机基于像平面坐标系在横向上的归一化焦距，所述第二内部参数为基于像平面坐标系在纵向上的归一化焦距；
计算模块，用于基于所述第一内部参数确定相机传感器的长度，以及基于所述第二内部参数确定所述相机传感器的宽度；
判断模块，用于若所述相机传感器的长度满足第一预设条件以及所述相机传感器的宽度满足第二预设条件，则确定所述相机的内部参数通过测试。
进一步地，所述计算模块，还用于：
获取所述相机的镜头焦距及相机传感器对应的成像分辨率；
基于所述第一内部参数、所述镜头焦距及所述成像分辨率，确定所述相机传感器的长度；
基于所述第二内部参数、所述镜头焦距及所述成像分辨率，确定所述相机传感器的宽度。
进一步地，所述计算模块，还用于：
基于所述第一内部参数、所述镜头焦距及所述成像分辨率中的第一像素点数，确定所述相机传感器的长度，其中，所述第一像素点数为所述相机传感器所成像的图像在水平方向上所包含的像素点数；
所述基于所述第二内部参数、所述镜头焦距及所述成像分辨率，确定所述相机传感器的宽度的步骤包括：
基于所述第二内部参数、所述镜头焦距及所述成像分辨率中的第二像素点数，确定所述相机传感器的宽度，其中，所述第二像素点数为所述相机传感器所成像的图像在垂直方向上所包含的像素点数。
进一步地，所述计算模块，还用于：
获取所述相机在预设的时间间隔内连续拍摄的多张图像，并确定所述多张图像在水平方向上的像素值；
获取所述多张图像中的目标物体在所述时间间隔内所经过的距离；
基于所述多张图像在水平方向上的像素值及所述距离，确定所述第一像素点数。
进一步地，所述判断模块，还用于：
检测所述相机传感器的长度是否在第一预设区间内，其中，所述第一预设区间包含所述相机传感器的真实长度；
若所述相机传感器的长度在所述第一预设区间内，则判定所述相机传感器的长度满足第一预设条件。
进一步地，所述判断模块，还用于：
检测所述相机传感器的宽度是否在第二预设区间内，其中，所述第一预设区间包含所述相机传感器的真实宽度；
若所述相机传感器的宽度在所述第二预设区间内，则判定所述相机传感器的长度满足所述第二预设条件。
进一步地，所述判断模块，还用于：
基于所述相机内部的光学系统，确定所述相机的内部参数，其中，所述内部参数包括第一内部参数和第二内部参数，所述第一内部参数为相机基于像平面坐标系在横向上的归一化焦距，所述第二内部参数为基于像平面坐标系在纵向上的归一化焦距。
此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有相机内参测试程序，所述相机内参测试程序被处理器执行时实现如上述中任一项所述的相机内参测试方法的步骤。
本发明计算机可读存储介质具体实施例与上述相机内参测试方法的各实施例基本相同，在此不再详细赘述。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种相机内参测试方法，其特征在于，所述相机内参测试方法包括以下步骤：
确定相机的内部参数，其中，所述内部参数包括第一内部参数和第二内部参数，所述第一内部参数为相机基于像平面坐标系在横向上的归一化焦距，所述第二内部参数为基于像平面坐标系在纵向上的归一化焦距；
基于所述第一内部参数确定相机传感器的长度，以及基于所述第二内部参数确定所述相机传感器的宽度；
若所述相机传感器的长度满足第一预设条件以及所述相机传感器的宽度满足第二预设条件，则确定所述相机的内部参数通过测试。
2.如权利要求1所述的相机内参测试方法，其特征在于，所述基于所述第一内部参数确定相机传感器的长度，以及基于所述第二内部参数确定所述相机传感器的宽度的步骤包括：
获取所述相机的镜头焦距及相机传感器对应的成像分辨率；
基于所述第一内部参数、所述镜头焦距及所述成像分辨率，确定所述相机传感器的长度；
基于所述第二内部参数、所述镜头焦距及所述成像分辨率，确定所述相机传感器的宽度。
3.如权利要求2所述的相机内参测试方法，其特征在于，所述基于所述第一内部参数、所述镜头焦距及所述成像分辨率，确定所述相机传感器的长度的步骤包括：
基于所述第一内部参数、所述镜头焦距及所述成像分辨率中的第一像素点数，确定所述相机传感器的长度，其中，所述第一像素点数为所述相机传感器所成像的图像在水平方向上所包含的像素点数；
所述基于所述第二内部参数、所述镜头焦距及所述成像分辨率，确定所述相机传感器的宽度的步骤包括：
基于所述第二内部参数、所述镜头焦距及所述成像分辨率中的第二像素点数，确定所述相机传感器的宽度，其中，所述第二像素点数为所述相机传感器所成像的图像在垂直方向上所包含的像素点数。
4.如权利要求3所述的相机内参测试方法，其特征在于，所述基于所述第一内部参数、所述镜头焦距及所述成像分辨率中的第一像素点数，确定所述相机传感器的长度，其中，所述第一像素点数为所述相机传感器所成像的图像在水平方向上所包含的像素点数的步骤之前，还包括：
获取所述相机在预设的时间间隔内连续拍摄的多张图像，并确定所述多张图像在水平方向上的像素值；
获取所述多张图像中的目标物体在所述时间间隔内所经过的距离；
基于所述多张图像在水平方向上的像素值及所述距离，确定所述第一像素点数。
5.如权利要求1所述的相机内参测试方法，其特征在于，所述若所述相机传感器的长度满足第一预设条件以及所述相机传感器的宽度满足第二预设条件，则确定所述相机的内部参数通过测试的步骤之前，还包括：
检测所述相机传感器的长度是否在第一预设区间内，其中，所述第一预设区间包含所述相机传感器的真实长度；
若所述相机传感器的长度在所述第一预设区间内，则判定所述相机传感器的长度满足第一预设条件。
6.如权利要求1所述的相机内参测试方法，其特征在于，所述若所述相机传感器的长度满足第一预设条件以及所述相机传感器的宽度满足第二预设条件，则确定所述相机的内部参数通过测试的步骤之前，还包括：
检测所述相机传感器的宽度是否在第二预设区间内，其中，所述第一预设区间包含所述相机传感器的真实宽度；
若所述相机传感器的宽度在所述第二预设区间内，则判定所述相机传感器的长度满足所述第二预设条件。
7.如权利要求1至6任一项所述的相机内参测试方法，其特征在于，所述确定相机的内部参数，其中，所述内部参数包括第一内部参数和第二内部参数，所述第一内部参数为相机基于像平面坐标系在横向上的归一化焦距，所述第二内部参数为基于像平面坐标系在纵向上的归一化焦距的步骤包括：
基于所述相机内部的光学系统，确定所述相机的内部参数，其中，所述内部参数包括第一内部参数和第二内部参数，所述第一内部参数为相机基于像平面坐标系在横向上的归一化焦距，所述第二内部参数为基于像平面坐标系在纵向上的归一化焦距。
8.一种相机内参测试装置，其特征在于，所述相机内参测试装置包括：
确定模块，用于确定相机的内部参数，其中，所述内部参数包括第一内部参数和第二内部参数，所述第一内部参数为相机基于像平面坐标系在横向上的归一化焦距，所述第二内部参数为基于像平面坐标系在纵向上的归一化焦距；
计算模块，用于基于所述第一内部参数确定相机传感器的长度，以及基于所述第二内部参数确定所述相机传感器的宽度；
判断模块，用于若所述相机传感器的长度满足第一预设条件以及所述相机传感器的宽度满足第二预设条件，则确定所述相机的内部参数通过测试。
9.一种相机内参测试设备，其特征在于，所述相机内参测试设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的相机内参测试程序，所述相机内参测试程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的相机内参测试方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有相机内参测试程序，所述相机内参测试程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的相机内参测试方法的步骤。
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Citations (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20060116569A (ko) * 2005-05-10 2006-11-15 엠텍비젼 주식회사 렌즈 중심 위치 결정 방법 및 그 방법을 수행하는 촬상장치
JP2008171195A (ja) * 2007-01-11 2008-07-24 Fuji Electric Device Technology Co Ltd 防犯センサ
US20120105585A1 (en) * 2010-11-03 2012-05-03 Microsoft Corporation In-home depth camera calibration
US20140098194A1 (en) * 2012-10-05 2014-04-10 Qualcomm Incorporated Method and apparatus for calibrating an imaging device
CN105389808A (zh) * 2015-10-27 2016-03-09 郑州大学 一种基于二消失点的相机自标定方法
US20160314565A1 (en) * 2011-10-17 2016-10-27 Sharp Laboratories of America (SLA), Inc. System and Method for Normalized Focal Length Profiling
JP2017096817A (ja) * 2015-11-25 2017-06-01 日本電信電話株式会社 距離情報補正装置、距離情報補正方法及び距離情報補正プログラム
CN108257183A (zh) * 2017-12-20 2018-07-06 歌尔科技有限公司 一种相机镜头光轴校准方法和装置
CN108830811A (zh) * 2018-06-12 2018-11-16 西安微电子技术研究所 一种飞行参数与相机内参相结合的航空影像实时校正方法
CN109146980A (zh) * 2018-08-12 2019-01-04 浙江农林大学 基于单目视觉的优化的深度提取和被动测距方法
CN110470333A (zh) * 2019-08-16 2019-11-19 北京致行慕远科技有限公司 传感器参数的标定方法及装置、存储介质和电子装置
CN110602486A (zh) * 2019-08-30 2019-12-20 歌尔股份有限公司 检测方法、装置、深度相机及计算机可读存储介质
CN111044153A (zh) * 2019-12-31 2020-04-21 华中科技大学 一种图谱关联系统红外光谱的非线性定标方法及装置
US20200211226A1 (en) * 2017-09-26 2020-07-02 Hitachi Automotive Systems, Ltd. Camera calibration using traffic sign recognition
CN111429533A (zh) * 2020-06-15 2020-07-17 上海海栎创微电子有限公司 一种相机镜头畸变参数估计装置及方法
CN111612853A (zh) * 2020-05-25 2020-09-01 追创科技(苏州)有限公司 相机参数标定方法及装置
CN111735487A (zh) * 2020-05-18 2020-10-02 清华大学深圳国际研究生院 传感器、传感器标定方法与设备、存储介质

Patent Citations (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20060116569A (ko) * 2005-05-10 2006-11-15 엠텍비젼 주식회사 렌즈 중심 위치 결정 방법 및 그 방법을 수행하는 촬상장치
JP2008171195A (ja) * 2007-01-11 2008-07-24 Fuji Electric Device Technology Co Ltd 防犯センサ
US20120105585A1 (en) * 2010-11-03 2012-05-03 Microsoft Corporation In-home depth camera calibration
US20160314565A1 (en) * 2011-10-17 2016-10-27 Sharp Laboratories of America (SLA), Inc. System and Method for Normalized Focal Length Profiling
US20140098194A1 (en) * 2012-10-05 2014-04-10 Qualcomm Incorporated Method and apparatus for calibrating an imaging device
CN105389808A (zh) * 2015-10-27 2016-03-09 郑州大学 一种基于二消失点的相机自标定方法
JP2017096817A (ja) * 2015-11-25 2017-06-01 日本電信電話株式会社 距離情報補正装置、距離情報補正方法及び距離情報補正プログラム
US20200211226A1 (en) * 2017-09-26 2020-07-02 Hitachi Automotive Systems, Ltd. Camera calibration using traffic sign recognition
CN108257183A (zh) * 2017-12-20 2018-07-06 歌尔科技有限公司 一种相机镜头光轴校准方法和装置
CN108830811A (zh) * 2018-06-12 2018-11-16 西安微电子技术研究所 一种飞行参数与相机内参相结合的航空影像实时校正方法
CN109146980A (zh) * 2018-08-12 2019-01-04 浙江农林大学 基于单目视觉的优化的深度提取和被动测距方法
CN110470333A (zh) * 2019-08-16 2019-11-19 北京致行慕远科技有限公司 传感器参数的标定方法及装置、存储介质和电子装置
CN110602486A (zh) * 2019-08-30 2019-12-20 歌尔股份有限公司 检测方法、装置、深度相机及计算机可读存储介质
CN111044153A (zh) * 2019-12-31 2020-04-21 华中科技大学 一种图谱关联系统红外光谱的非线性定标方法及装置
CN111735487A (zh) * 2020-05-18 2020-10-02 清华大学深圳国际研究生院 传感器、传感器标定方法与设备、存储介质
CN111612853A (zh) * 2020-05-25 2020-09-01 追创科技(苏州)有限公司 相机参数标定方法及装置
CN111429533A (zh) * 2020-06-15 2020-07-17 上海海栎创微电子有限公司 一种相机镜头畸变参数估计装置及方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
乔铁柱;陈昕;申瑞屏;: "煤仓煤位双目视觉检测自适应标定技术研究", 仪器仪表学报, no. 07, 15 July 2013 (2013-07-15) *

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