CN112215897A - 相机帧数据覆盖率确定方法、装置和计算机设备 - Google Patents

相机帧数据覆盖率确定方法、装置和计算机设备 Download PDF

Info

Publication number
CN112215897A
CN112215897A CN202010908313.2A CN202010908313A CN112215897A CN 112215897 A CN112215897 A CN 112215897A CN 202010908313 A CN202010908313 A CN 202010908313A CN 112215897 A CN112215897 A CN 112215897A
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
frame
target camera
coverage rate
determining
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.)
Granted
Application number
CN202010908313.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112215897B (zh
Inventor
洪智慧
许秋子
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenzhen Realis Multimedia Technology Co Ltd
Original Assignee
Shenzhen Realis Multimedia Technology Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenzhen Realis Multimedia Technology Co Ltd filed Critical Shenzhen Realis Multimedia Technology Co Ltd
Priority to CN202010908313.2A priority Critical patent/CN112215897B/zh
Publication of CN112215897A publication Critical patent/CN112215897A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112215897B publication Critical patent/CN112215897B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/80Analysis of captured images to determine intrinsic or extrinsic camera parameters, i.e. camera calibration
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10004Still image; Photographic image

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Studio Devices (AREA)

Abstract

本发明涉及一种相机帧数据覆盖率确定方法、装置、计算机设备和存储介质,所述方法包括:获取多相机标定过程目标相机采集到的多帧2D数据;确定所述目标相机的图像视野,将所述图像视野映射为图像区域;将所述图像区域进行均匀网格划分,得到包含多个网格单元的待填充区域;将所述多帧2D数据映射到所述待填充区域的网格单元中,根据映射结果确定所述目标相机采集到的帧数据的覆盖率。上述方法能够在多相机采集标定杆数据时确定出相机帧数据的覆盖率,以通过该覆盖率确定相机采集到的数据的覆盖情况,从而控制相机采集标定杆的数据,进而能够提高后续使用该相机采集到的数据进行标定的结果的准确度。

Description

相机帧数据覆盖率确定方法、装置和计算机设备
技术领域
本发明涉及多相机标定技术领域,特别是涉及一种相机帧数据覆盖率确定方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
较好的相机标定结果通常要求相机采集的2D数据包含尽可能多的完整标定杆在不同位置的帧数据,即相机侦测到标定杆上所有球的反光数据。也即是说,相机采集的2D数据要尽可能覆盖不同区域以达到高样本覆盖率,但这并不是说数据采集得越多越好。如果某些相机采集的数据过多但其数据覆盖率不高,同样也会导致标定结果变差。因此,需要对相机采集到的数据进行覆盖率统计。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足,提供了一种相机帧数据覆盖率确定方法、装置、计算机设备和存储介质,能够在多相机采集标定杆数据时确定出相机帧数据的覆盖率,以通过该覆盖率确定相机采集到的数据的覆盖情况,从而控制相机采集标定杆的数据,进而能够提高后续使用该相机采集到的数据进行标定的结果的准确度。
为了解决上述中至少一个技术问题,本发明实施例提供了一种多相机标定的相机帧数据覆盖率确定方法,所述方法包括:
获取多相机标定过程目标相机采集到的多帧2D数据;
确定所述目标相机的图像视野,将所述图像视野映射为图像区域;
将所述图像区域进行均匀网格划分,得到包含多个网格单元的待填充区域;
将所述多帧2D数据映射到所述待填充区域的网格单元中,根据映射结果确定所述目标相机采集到的帧数据的覆盖率。
在其中一个实施例中,所述将所述图像区域进行均匀网格划分,包括:
确定所述图像区域包含的网格数量;
根据所述网格数量将所述图像区域按照行与列的方式进行均匀网格划分。
在其中一个实施例中,所述将所述多帧2D数据映射到所述待填充区域的网格单元中,根据映射结果确定所述目标相机采集到的帧数据的覆盖率,包括:
将所述多帧2D数据中的所有帧的2D数据映射到所述待填充区域的网格单元中;
确定映射结束后所述待填充区域的已映射数据的网格单元的第一数量;
确定所述待填充区域中所有网格单元的第二数量;
根据所述第一数量与所述第二数量的比值确定所述目标相机采集到的帧数据的覆盖率。
在其中一个实施例中,所述将所述多帧2D数据映射到所述待填充区域的网格单元中,根据映射结果确定所述目标相机采集到的帧数据的覆盖率,包括:
获取所述目标相机对应的第一样本覆盖率阈值;
当将所述多帧2D数据中预设数量帧的2D数据映射到所述待填充区域的网格单元中时,若根据映射结果确定所述目标相机采集到的帧数据的覆盖率达到所述第一样本覆盖率阈值,则终止将所述多帧2D数据映射到所述待填充区域的网格单元的操作,并确定所述目标相机采集到的帧数据的覆盖率为所述第一样本覆盖率阈值。
在其中一个实施例中,所述多帧2D数据中预设数量帧的2D数据为所述目标相机按照时间顺序采集到的前面的预设数量的2D数据,所述确定所述所述目标相机采集到的帧数据的覆盖率为所述第一样本覆盖率阈值之后,还包括:
将所述多帧2D数据中除所述预设数量帧的2D数据之外的2D数据从所述多帧2D数据中剔除,将剔除后的所述多帧2D数据作为所述目标相机的待标定数据;
其中,所述待标定数据用于标定杆的标定点的标定过程使用到的所述目标相机的相机帧数据。
在其中一个实施例中,所述将所述多帧2D数据映射到所述待填充区域的网格单元中,根据映射结果确定所述目标相机采集到的帧数据的覆盖率之后,还包括:
若将所述多帧2D数据中所有帧的2D数据映射到所述待填充区域的网格单元中得到的所述目标相机采集到的帧数据的覆盖率小于第二样本覆盖率阈值,则确定所述目标相机采集到的帧数据不满足要求,控制所述目标相机继续采集标定杆的帧数据。
在其中一个实施例中,所述将所述多帧2D数据映射到所述待填充区域的网格单元中,根据映射结果确定所述目标相机采集到的帧数据的覆盖率之后,还包括:
若将所述多帧2D数据中所有帧的2D数据映射到所述待填充区域的网格单元中得到的所述目标相机采集到的帧数据的覆盖率小于第三样本覆盖率阈值,则根据所述目标相机采集到的帧数据的覆盖率调整所述第三样本覆盖率阈值,以使得调整后的所述第三样本覆盖率阈值小于所述标相机采集到的帧数据的覆盖率。
另外,本发明实施例还提供了一种多相机标定的相机帧数据覆盖率确定装置,所述装置包括:
获取模块,用于获取多相机标定过程目标相机采集到的多帧2D数据;
第一确定模块,用于确定所述目标相机的图像视野,将所述图像视野映射为图像区域;
划分模块,用于将所述图像区域进行均匀网格划分,得到包含多个网格单元的待填充区域;
第二确定模块,用于将所述多帧2D数据映射到所述待填充区域的网格单元中,根据映射结果确定所述目标相机采集到的帧数据的覆盖率。
另外,本发明实施例还提供了一种计算机设备,其包括:存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的应用程序,处理器执行应用程序时实现上述任一实施例方法的步骤。
另外,本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有应用程序,应用程序被处理器执行时实现上述任一实施例方法的步骤。
在本发明实施例中,通过实施上述方法,获取多相机标定过程目标相机采集到的多帧2D数据;确定目标相机的图像视野,将图像视野映射为图像区域;将图像区域进行均匀网格划分,得到包含多个网格单元的待填充区域;将多帧2D数据映射到待填充区域的网格单元中,根据映射结果确定目标相机采集到的帧数据的覆盖率。因此,能够在多相机采集标定杆数据时确定出相机帧数据的覆盖率,以通过该覆盖率确定相机采集到的数据的覆盖情况,从而控制相机采集标定杆的数据,进而能够提高后续使用该相机采集到的数据进行标定的结果的准确度。
附图说明
图1是本发明实施例中的一种多相机标定的相机帧数据覆盖率确定方法的流程示意图;
图2是本发明实施例中的一种图像区域的网格单元填充数据后的示意图;
图3是本发明另一实施例中的一种图像区域的网格单元填充数据后的示意图;
图4是本发明实施例中的一种多相机标定的相机帧数据覆盖率确定装置的结构示意图;
图5是本发明实施例中的计算机设备的结构组成示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明实施例提供了一种多相机标定的相机帧数据覆盖率确定方法,如图1所示,该多相机标定的相机帧数据覆盖率确定方法包括以下步骤:
S102,获取多相机标定过程目标相机采集到的多帧2D数据。
在本实施例中,在大空间多相机光学运动捕捉场景中,多相机标定过程多相机分别对标定杆的扫场进行数据采集,以得到标注标定杆的标定点的2D数据。对标定杆进行扫场时,任一相机,如目标相机,拍摄标定杆以得到多帧2D数据。多帧2D数据中各帧2D数据均包含标定杆点的数据。
S104,确定目标相机的图像视野,将图像视野映射为图像区域。
在本实施例中,多相机扫场过程,各相机能拍摄到的视野有限。因此,先确定目标相机能够拍摄到的图像视野,也即是在扫场过程中目标相机能够拍摄的范围。将该图像视野映射为对应的图像区域。该图像区域可以是表征目标相机拍摄到标定杆的晃动的区域。
S106,将图像区域进行均匀网格划分,得到包含多个网格单元的待填充区域。
在本实施例中,将图像区域进行均匀网格划分。具体地,对各相机图像区域进行均匀网格划分,比如包含R行C列,如图2所示。因此,得到包含多个网格单元的待填充区域。网格划分的精度越高,如R*C越大,最后根据待填充区域中多个网格单元进行数据覆盖率的评估的结果就越精细,但评估计算量就会越大,因此应根据需求适当权衡设置。
在一实施例中,S106包括:确定图像区域包含的网格数量;根据网格数量将图像区域按照行与列的方式进行均匀网格划分。
具体地,如图2所示。在将图像区域进行网格划分之前,先确定需要划分的网格数量。根据需要确定的网格数量,将图像区域划分为包含行与列的形式。其中,图2中的R为行,C表示列。因此,可以将图像区域进行网格细化。
S108,将多帧2D数据映射到待填充区域的网格单元中,根据映射结果确定目标相机采集到的帧数据的覆盖率。
在本实施例中,如图2所示和图3所示,将目标相机中采集到的多帧2D数据分别映射到待填充区域的对应网格单元中。当将多帧2D数据中的全部帧2D数据或部分帧2D数据映射到待填充区域时,可根据映射记过确定出目标相机采集到的帧数据的覆盖率。
具体地,对目标相机采集到的每一帧2D数据,计算目标相机该帧2D数据属于待填充区域的哪些网格单元,并填充到网格单元的相应区域,用来近似评估目标相机样本数据的覆盖情况。同时统计目标相机填充区域的网格单元个数占总网格单元个数的比值,以此来作为目标相机样本覆盖率的评价指标,值越大说明该相机采集的数据越均匀、越可靠。
在一实施例中,S108包括:将多帧2D数据中的所有帧的2D数据映射到待填充区域的网格单元中;确定映射结束后待填充区域的已映射数据的网格单元的第一数量;确定待填充区域中所有网格单元的第二数量;根据第一数量与第二数量的比值确定目标相机采集到的帧数据的覆盖率。
在该实施例中,当目标相机采集到的帧数据较少时,将目标相机采集的多帧2D数据中的所有帧的2D数据分别都映射到待填充区域的网格单元中,同时统计已映射数据的网格单元的数量,记为第一数量。进一步地,统计待填充区域中所有网格单元的数量,记为第二数量。最终,计算第一数量与第二数量的比值,该比值即为目标相机采集到的帧数据的覆盖率。
在一实施例中,S108包括:获取目标相机对应的第一样本覆盖率阈值;当将多帧2D数据中预设数量帧的2D数据映射到待填充区域的网格单元中时,若根据映射结果确定目标相机采集到的帧数据的覆盖率达到第一样本覆盖率阈值,则终止将多帧2D数据映射到待填充区域的网格单元的操作,并确定目标相机采集到的帧数据的覆盖率为第一样本覆盖率阈值。
在本实施例中,目标相机采集到的数据充足,无需用到所有的多帧2D数据。此时,设置有目标相机的第一样本覆盖率阈值。当分别将目标相机的多帧2D数据按照帧2D数据的时间从前到后将各帧2D数据映射到待填充区域的网格单元中时,同时按照已映射数据的网格单元的数量与待填充区域中所有网格单元的数量的比值不断计算帧数据的覆盖率。当将多帧2D数据中预设数量帧的2D数据映射到待填充区域的网格单元中,若根据映射结果确定帧数据的覆盖率达到第一样本覆盖率阈值,则终止将多帧2D数据映射到待填充区域的网格单元的操作。也即是不再将后续的帧2D数据映射到待填充区域的网格单元中。此时确定目标相机采集到的帧数据的覆盖率为第一样本覆盖率阈值。
在一实施例中,多帧2D数据中预设数量帧的2D数据为目标相机按照时间顺序采集到的前面的预设数量的2D数据,确定目标相机采集到的帧数据的覆盖率为第一样本覆盖率阈值之后,还包括:将多帧2D数据中除预设数量帧的2D数据之外的2D数据从多帧2D数据中剔除,将剔除后的多帧2D数据作为目标相机的待标定数据;其中,待标定数据用于标定杆的标定点的标定过程使用到的目标相机的相机帧数据。
在该实施例中,当确定目标相机采集到的帧数据的覆盖率为第一样本覆盖率阈值之后,可将多帧2D数据中除预设数量帧的2D数据之外的2D数据从多帧2D数据中剔除,只需要利用预设数量帧的2D数据进行后续的标定杆定位计算即可。具体地,当从待填充区域判断填充区域比值是否到达预期给定的第一样本覆盖率阈值,如果达到了预期给定的第一样本覆盖率阈值,则表明当前帧数据已经很充足,可以截断后面采集的帧数据。因此,减少了数据运算量,提高了数据运算的效率。同时,可避免后续采用过多无用的帧2D数据进行标定时反而导致的标定结果不准确。其中,第一样本覆盖率阈值为系统提前预设,用于与目标相机采集到的帧数据的覆盖率进行对比,从而判断目标数据采集的2D数据量是否达标。
在一实施例中,S108之后,还包括:若将多帧2D数据中所有帧的2D数据映射到待填充区域的网格单元中得到的目标相机采集到的帧数据的覆盖率小于第二样本覆盖率阈值,则确定目标相机采集到的帧数据不满足要求,控制目标相机继续采集标定杆的帧数据。
在该实施例中,目标相机采集到的多帧2D数据不足,将所有帧的2D数据映射到待填充区域的网格单元中得到的目标相机采集到的帧数据的覆盖率小于第二样本覆盖率阈值时,说明采集的数据不够,可以控制目标相机继续采集数据,以确保该目标相机的高样本覆盖率,进而到达更好的标定结果。其中,第二样本覆盖率阈值为系统提前预设,用于与目标相机采集到的帧数据的覆盖率进行对比,从而判断目标数据采集的2D数据量是否达标。
在一实施例中,S108之后,还包括:若将多帧2D数据中所有帧的2D数据映射到待填充区域的网格单元中得到的目标相机采集到的帧数据的覆盖率小于第三样本覆盖率阈值,则根据目标相机采集到的帧数据的覆盖率调整第三样本覆盖率阈值,以使得调整后的第三样本覆盖率阈值小于标相机采集到的帧数据的覆盖率。
在该实施例中,目标相机采集到的多帧2D数据不足,将所有帧的2D数据映射到待填充区域的网格单元中得到的目标相机采集到的帧数据的覆盖率小于第三样本覆盖率阈值时,此时还可以是系统预设的第三样本覆盖率阈值过高,可以改变第三样本覆盖率阈值,以使得第三样本覆盖率阈值更加贴切实际应用,提高了相机帧数据覆盖率确定的准确度。
需要说明的是,大空间多相机标定过程使用到多个相机,各相机对应的相机帧数据覆盖率确定方法均可采用上述实施例所述的目标相机的相机帧数据覆盖率确定方法。此处不再详述。
在一实施例中,本发明还提供一种多相机标定的相机帧数据覆盖率确定装置。如图4所示,该装置包括:
获取模块12,用于获取多相机标定过程目标相机采集到的多帧2D数据;
第一确定模块14,用于确定目标相机的图像视野,将图像视野映射为图像区域;
划分模块16,用于将图像区域进行均匀网格划分,得到包含多个网格单元的待填充区域;
第二确定模块18,用于将多帧2D数据映射到待填充区域的网格单元中,根据映射结果确定目标相机采集到的帧数据的覆盖率。
关于一种多相机标定的相机帧数据覆盖率确定装置的具体限定可以参见上文中对于一种多相机标定的相机帧数据覆盖率确定方法的限定,在此不再赘述。上述多相机标定的相机帧数据覆盖率确定装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中,也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中,以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
本发明实施例提供的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应用程序,该程序被处理器执行时实现上述实施例中任意一个实施例的一种多相机标定的相机帧数据覆盖率确定方法。其中,所述计算机可读存储介质包括但不限于任何类型的盘(包括软盘、硬盘、光盘、CD-ROM、和磁光盘)、ROM(Read-Only Memory,只读存储器)、RAM(Random AcceSS Memory,随即存储器)、EPROM(EraSable Programmable Read-OnlyMemory,可擦写可编程只读存储器)、EEPROM(Electrically EraSable ProgrammableRead-Only Memory,电可擦可编程只读存储器)、闪存、磁性卡片或光线卡片。也就是,存储设备包括由设备(例如,计算机、手机)以能够读的形式存储或传输信息的任何介质,可以是只读存储器,磁盘或光盘等。
本发明实施例还提供了一种计算机应用程序,其运行在计算机上,该计算机应用程序用于执行上述中任意一个实施例的一种多相机标定的相机帧数据覆盖率确定方法。
此外,图5是本发明实施例中的计算机设备的结构组成示意图。
本发明实施例还提供了一种计算机设备,如图5所示。所述计算机设备包括处理器502、存储器503、输入单元504以及显示单元505等器件。本领域技术人员可以理解,图5示出的设备结构器件并不构成对所有设备的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件。存储器503可用于存储应用程序501以及各功能模块,处理器502运行存储在存储器503的应用程序501,从而执行设备的各种功能应用以及数据处理。存储器可以是内存储器或外存储器,或者包括内存储器和外存储器两者。内存储器可以包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦写可编程ROM(EEPROM)、快闪存储器、或者随机存储器。外存储器可以包括硬盘、软盘、ZIP盘、U盘、磁带等。本发明所公开的存储器包括但不限于这些类型的存储器。本发明所公开的存储器只作为例子而非作为限定。
输入单元504用于接收信号的输入,以及接收用户输入的关键字。输入单元504可包括触控面板以及其它输入设备。触控面板可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板上或在触控面板附近的操作),并根据预先设定的程序驱动相应的连接装置;其它输入设备可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如播放控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。显示单元505可用于显示用户输入的信息或提供给用户的信息以及终端设备的各种菜单。显示单元505可采用液晶显示器、有机发光二极管等形式。处理器502是终端设备的控制中心,利用各种接口和线路连接整个设备的各个部分,通过运行或执行存储在存储器503内的软件程序和/或模块,以及调用存储在存储器内的数据,执行各种功能和处理数据。
作为一个实施例,所述计算机设备包括:一个或多个处理器502,存储器503,一个或多个应用程序501,其中所述一个或多个应用程序501被存储在存储器503中并被配置为由所述一个或多个处理器502执行,所述一个或多个应用程序501配置用于执行上述实施例中的任意一实施例中的一种多相机标定的相机帧数据覆盖率确定方法。
另外,以上对本发明实施例所提供的一种多相机标定的相机帧数据覆盖率确定方法、装置、计算机设备和存储介质进行了详细介绍,本文中应采用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种多相机标定的相机帧数据覆盖率确定方法,其特征在于,所述方法包括:
获取多相机标定过程目标相机采集到的多帧2D数据;
确定所述目标相机的图像视野,将所述图像视野映射为图像区域;
将所述图像区域进行均匀网格划分,得到包含多个网格单元的待填充区域;
将所述多帧2D数据映射到所述待填充区域的网格单元中,根据映射结果确定所述目标相机采集到的帧数据的覆盖率。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述图像区域进行均匀网格划分,包括:
确定所述图像区域包含的网格数量;
根据所述网格数量将所述图像区域按照行与列的方式进行均匀网格划分。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述多帧2D数据映射到所述待填充区域的网格单元中,根据映射结果确定所述目标相机采集到的帧数据的覆盖率,包括:
将所述多帧2D数据中的所有帧的2D数据映射到所述待填充区域的网格单元中;
确定映射结束后所述待填充区域的已映射数据的网格单元的第一数量;
确定所述待填充区域中所有网格单元的第二数量;
根据所述第一数量与所述第二数量的比值确定所述目标相机采集到的帧数据的覆盖率。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述多帧2D数据映射到所述待填充区域的网格单元中,根据映射结果确定所述目标相机采集到的帧数据的覆盖率,包括:
获取所述目标相机对应的第一样本覆盖率阈值;
当将所述多帧2D数据中预设数量帧的2D数据映射到所述待填充区域的网格单元中时,若根据映射结果确定所述目标相机采集到的帧数据的覆盖率达到所述第一样本覆盖率阈值,则终止将所述多帧2D数据映射到所述待填充区域的网格单元的操作,并确定所述目标相机采集到的帧数据的覆盖率为所述第一样本覆盖率阈值。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述多帧2D数据中预设数量帧的2D数据为所述目标相机按照时间顺序采集到的前面的预设数量的2D数据,所述确定所述所述目标相机采集到的帧数据的覆盖率为所述第一样本覆盖率阈值之后,还包括:
将所述多帧2D数据中除所述预设数量帧的2D数据之外的2D数据从所述多帧2D数据中剔除,将剔除后的所述多帧2D数据作为所述目标相机的待标定数据;
其中,所述待标定数据用于标定杆的标定点的标定过程使用到的所述目标相机的相机帧数据。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述多帧2D数据映射到所述待填充区域的网格单元中,根据映射结果确定所述目标相机采集到的帧数据的覆盖率之后,还包括:
若将所述多帧2D数据中所有帧的2D数据映射到所述待填充区域的网格单元中得到的所述目标相机采集到的帧数据的覆盖率小于第二样本覆盖率阈值,则确定所述目标相机采集到的帧数据不满足要求,控制所述目标相机继续采集标定杆的帧数据。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述多帧2D数据映射到所述待填充区域的网格单元中,根据映射结果确定所述目标相机采集到的帧数据的覆盖率之后,还包括:
若将所述多帧2D数据中所有帧的2D数据映射到所述待填充区域的网格单元中得到的所述目标相机采集到的帧数据的覆盖率小于第三样本覆盖率阈值,则根据所述目标相机采集到的帧数据的覆盖率调整所述第三样本覆盖率阈值,以使得调整后的所述第三样本覆盖率阈值小于所述标相机采集到的帧数据的覆盖率。
8.一种多相机标定的相机帧数据覆盖率确定装置,其特征在于,所述装置包括:
获取模块,用于获取多相机标定过程目标相机采集到的多帧2D数据;
第一确定模块,用于确定所述目标相机的图像视野,将所述图像视野映射为图像区域;
划分模块,用于将所述图像区域进行均匀网格划分,得到包含多个网格单元的待填充区域;
第二确定模块,用于将所述多帧2D数据映射到所述待填充区域的网格单元中,根据映射结果确定所述目标相机采集到的帧数据的覆盖率。
9.一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的应用程序,其特征在于,所述处理器执行所述应用程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有应用程序,其特征在于,所述应用程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
CN202010908313.2A 2020-09-01 2020-09-01 相机帧数据覆盖率确定方法、装置和计算机设备 Active CN112215897B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010908313.2A CN112215897B (zh) 2020-09-01 2020-09-01 相机帧数据覆盖率确定方法、装置和计算机设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010908313.2A CN112215897B (zh) 2020-09-01 2020-09-01 相机帧数据覆盖率确定方法、装置和计算机设备

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112215897A true CN112215897A (zh) 2021-01-12
CN112215897B CN112215897B (zh) 2024-01-30

Family

ID=74048780

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010908313.2A Active CN112215897B (zh) 2020-09-01 2020-09-01 相机帧数据覆盖率确定方法、装置和计算机设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112215897B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113497897A (zh) * 2021-06-28 2021-10-12 阿波罗智联(北京)科技有限公司 车路协同路侧相机安装参数调整方法、装置和电子设备

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101581575A (zh) * 2009-06-19 2009-11-18 南昌航空大学 基于激光和摄像机数据融合的三维重建方法
US20120287287A1 (en) * 2011-05-11 2012-11-15 Tyzx, Inc. Display screen for camera calibration
CN108234989A (zh) * 2018-03-01 2018-06-29 四川大学 一种基于棋盘格标定板的会聚式集成成像拍摄方法
CN109034030A (zh) * 2018-07-17 2018-12-18 深圳市巨龙创视科技有限公司 一种基于嵌入式多轨迹人脸识别统计算法
CN109872366A (zh) * 2019-02-25 2019-06-11 清华大学 基于深度拟合程度评估网络的物体三维位置检测方法和装置
CN111383278A (zh) * 2018-12-29 2020-07-07 Tcl集团股份有限公司 一种双摄像头的标定方法、装置及设备

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101581575A (zh) * 2009-06-19 2009-11-18 南昌航空大学 基于激光和摄像机数据融合的三维重建方法
US20120287287A1 (en) * 2011-05-11 2012-11-15 Tyzx, Inc. Display screen for camera calibration
CN108234989A (zh) * 2018-03-01 2018-06-29 四川大学 一种基于棋盘格标定板的会聚式集成成像拍摄方法
CN109034030A (zh) * 2018-07-17 2018-12-18 深圳市巨龙创视科技有限公司 一种基于嵌入式多轨迹人脸识别统计算法
CN111383278A (zh) * 2018-12-29 2020-07-07 Tcl集团股份有限公司 一种双摄像头的标定方法、装置及设备
CN109872366A (zh) * 2019-02-25 2019-06-11 清华大学 基于深度拟合程度评估网络的物体三维位置检测方法和装置

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
M. CECCONELLO 等: ""Strategy and guidelines for the calibration of the ITER Radial Neutron Camera"", 《FUSION ENGINEERING AND DESIGN》, pages 2049 - 2052 *
包鹏 等: ""基于覆盖路径模拟的区域主方向标定方法"", 《第二十届中国系统仿真技术及其应用学术年会(20TH CCSSTA 2019)》, pages 85 - 88 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113497897A (zh) * 2021-06-28 2021-10-12 阿波罗智联(北京)科技有限公司 车路协同路侧相机安装参数调整方法、装置和电子设备
CN113497897B (zh) * 2021-06-28 2023-01-24 阿波罗智联(北京)科技有限公司 车路协同路侧相机安装参数调整方法、装置和电子设备

Also Published As

Publication number Publication date
CN112215897B (zh) 2024-01-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN105898143B (zh) 一种运动物体的抓拍方法及移动终端
CN110084116A (zh) 路面检测方法、装置、计算机设备和存储介质
CN108632536B (zh) 一种相机控制方法及装置、终端、存储介质
CN109040589B (zh) 图像处理方法、装置、存储介质及电子设备
CN108764000B (zh) 二维码快速解码方法
CN108961316B (zh) 图像处理方法、装置及服务器
CN112215897B (zh) 相机帧数据覆盖率确定方法、装置和计算机设备
CN107231524A (zh) 拍摄方法及装置、计算机装置和计算机可读存储介质
CN103188434A (zh) 一种图像采集方法和设备
CN110677585A (zh) 目标检测框的输出方法、装置、终端及存储介质
CN114972027A (zh) 一种图像拼接方法、装置、设备、介质和计算机产品
CN114565722A (zh) 一种三维模型单体化实现方法
CN106484614A (zh) 一种核对图片处理效果的方法、装置及移动终端
CN111077992A (zh) 一种点读方法、电子设备及存储介质
CN112215898B (zh) 多相机间帧数据均衡控制方法、装置和计算机设备
CN116645282A (zh) 基于大数据的数据处理方法及系统
CN112215899B (zh) 帧数据在线处理方法、装置和计算机设备
CN115550558A (zh) 拍摄设备的自动曝光方法、装置、电子设备和存储介质
CN114968016A (zh) 餐具摆放的指引方法、装置、存储介质及移动终端
CN115242979A (zh) 应用于血液拍摄的对焦方法及系统、智能设备及存储介质
CN112085800A (zh) 标定杆数据的筛选方法、装置和计算机设备
CN114565777A (zh) 数据处理方法和装置
CN112989972A (zh) 一种打靶的自动识别方法、装置、系统、存储介质
CN113473012A (zh) 虚化处理方法、装置和电子设备
CN113538590A (zh) 一种变焦相机的标定方法、装置、终端设备和存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant