CN112614178A - 一种基于单设备的多摄像头位置定位方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于单设备的多摄像头位置定位方法，涉及设备计算技术领域，解决了多摄像头设备在掉电重启之后摄像头的排序被打乱的技术问题；本发明中通过灰度值确定前景物在灰度图像中的闭合轮廓，根据闭合轮廓对灰度图像进行掩码处理，获取前景图像和背景图像；通过灰度值对高清图像进行前景图像和背景图像分离，能够提高分离的准确性，保证了前景物极坐标数据的准确性；本发明通过高清图像和极坐标之间的转换，能够获取摄像头的相互位置关系以及极坐标数据；当同一个设备上存在多个摄像头时，即使该设备宕机重启也能够根据保存的相互位置关系和极坐标数据快速地定位到对应的摄像头。
Description
技术领域
本发明属于设备计算技术领域，具体是一种基于单设备的多摄像头位置定位方法。
背景技术
在单个设备上集成一个摄像头已经很难满足人们的需要了，由多个摄像头进行不同功能组合，可完成复杂任务的多摄像头联合系统，势必受到越来越多的应用；多摄像头联合系统是由多个摄像头相互配合，通过对不同摄像头获取的图像进行校准提高一致性。
目前多个摄像头联合系统实现计算机视觉捕捉的设备已经非常普遍，因为摄像头通常采用USB接口，在同一个设备上USB接口获取的摄像头设备列表在每次掉电重启后设备的排序都会发生变化，因此目前需要一种位置定位方法来解决同一设备上多个摄像头之间的位置关系。
发明内容
为了解决上述方案存在的问题，本发明提供了一种基于单设备的多摄像头位置定位方法；本发明中在获取高清图像时，将景物放置于摄像头前方，使得所有摄像头都能将景物完整的拍摄下来；所述前景物的颜色为深色；摄像头在固定位置对景物进行多次拍摄获取照片，每个摄像头选取照片中分辨率最大的作为高清图像；通过对前景物颜色以及拍摄内容的限定，有助于快速准确地将高清图像分离成前景图像和背景图像；本发明中将高清图像进行图像预处理并将图像预处理之后的图像标记为灰度图像；通过灰度值确定前景物在灰度图像中的闭合轮廓，根据闭合轮廓对灰度图像进行掩码处理，获取前景图像和背景图像；通过灰度值对高清图像进行前景图像和背景图像分离，能够提高分离的准确性，保证了前景物极坐标数据的准确性；本发明通过高清图像和极坐标之间的转换，能够获取摄像头的相互位置关系以及极坐标数据；当同一个设备上存在多个摄像头时，即使该设备宕机重启也能够根据保存的相互位置关系和极坐标数据快速地定位到对应的摄像头，对利用这些摄像头进行计算机视觉计算时，提供坐标转换的基础数据。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于单设备的多摄像头位置定位方法，该方法包括以下步骤：
步骤一：通过摄像头拍摄同一景物并获取高清图像；
步骤二：将高清图像中的前景和背景分离获取前景图像和背景图像，将高清图像的中心位置设置为极坐标原点；
步骤三：提取前景图像中的前景物，获取前景物在高清图像中的极坐标，同时将前景物的闭合轮廓转换成矢量数据；
步骤四：根据同一个前景物在不同高清图像中的极坐标数据确定拍摄该高清图像的摄像头之间的相互位置和角度；
步骤五：保存摄像头的相互位置。
进一步地，步骤一中所述高清图像的具体获取步骤为：将景物放置于摄像头前方，使得所有摄像头都能将景物完整的拍摄下来；所述前景物的颜色为深色；摄像头在固定位置对景物进行多次拍摄获取照片，每个摄像头选取照片中分辨率最大的作为高清图像。
进一步地，步骤二中所述前景图像和背景图像的具体获取步骤为：
步骤Z1：将高清图像进行图像预处理并将图像预处理之后的图像标记为灰度图像；所述图像预处理包括图像分割、图像去噪、图像增强和灰度变换；
步骤Z2：通过灰度值确定前景物在灰度图像中的闭合轮廓，所述闭合轮廓的具体确定步骤为：
步骤Z21：获取灰度图像的灰度平均值，并将灰度平均值标记为HPZ；
步骤Z22：获取灰度图像中像素点的像素灰度值，并将像素灰度值标记为XHZ；
步骤Z23：当像素灰度值XHZ满足XHZ≥α1×HPZ时，则将该像素点标记为初选像素点，获取与初选像素点临近的像素点并标记为临近像素点，将临近像素点的灰度值标记为LXHZ；其中α1为预设比例系数，且α1>1.5；
步骤Z24：当
且LXHZ≥HPZ时，则将该临近像素点标记为深色像素点；当
且LXHZ<HPZ时，则将该临近像素点标记为浅色像素点；其中
为预设比例系数，且
步骤Z25：当临近像素点至少包括一个深色像素点和一个浅色像素点时，则将临近像素点包围的初选像素点标记为轮廓像素点；
步骤Z26：通过轮廓像素点生成初选轮廓，获取初选轮廓内像素点的灰度平均值并标记为LHPZ；当LHPZ≥α2×HPZ时，则将初选轮廓标记为闭合轮廓；其中α2为预设比例系数，且1<α2≤1.5；
步骤Z3：根据闭合轮廓对灰度图像进行掩码处理，即可获取前景图像和背景图像。
进一步地，从所述前景图像中提取前景物，确定前景物的重心位置，并获取重心位置在对应高清图像中的极坐标；获取前景物的轮廓并标记为边缘轮廓，获取边缘轮廓中像素点对应的极坐标，同时将边缘轮廓转换为矢量数据。
进一步地，步骤四中所述摄像头之间的相互位置的具体确定步骤为：
步骤X1：根据矢量数据确定每个摄像头对应高清图像中的前景物；
步骤X2：获取前景物边缘轮廓与高清照片四边的最短距离，分别标记为上侧距离SJ、下侧距离XJ、左侧距离ZJ和右侧距离YJ；通过公式JPX＝||SJ-XJ|-|ZJ-YJ||获取距离评估系数JPX；
步骤X3：选取距离评估系数最小的作为目标高清图像，并以目标高清图片的中心位置为极点建立极坐标系；
步骤X4：根据前景物中心位置的极坐标获取每张高清图像的中心位置在步骤X3中所述极坐标系中的极坐标并将标记为摄像头坐标；
步骤X5：根据摄像头坐标确定摄像头的相互位置，并保存摄像头的相互位置。
进一步地，根据摄像头坐标从左到右，从上到下对摄像头进行编号，编号用i表示；i＝1，2，……，n；将摄像头的编号i和对应的摄像头坐标保存；当设备宕机重启时，根据存储的摄像头编号和对应的摄像头坐标能够快速准确的完成全部摄像头的定位。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明中在获取高清图像时，将景物放置于摄像头前方，使得所有摄像头都能将景物完整的拍摄下来；所述前景物的颜色为深色；摄像头在固定位置对景物进行多次拍摄获取照片，每个摄像头选取照片中分辨率最大的作为高清图像；通过对前景物颜色以及拍摄内容的限定，有助于快速准确地将高清图像分离成前景图像和背景图像；
2、本发明中将高清图像进行图像预处理并将图像预处理之后的图像标记为灰度图像；通过灰度值确定前景物在灰度图像中的闭合轮廓，根据闭合轮廓对灰度图像进行掩码处理，获取前景图像和背景图像；通过灰度值对高清图像进行前景图像和背景图像分离，能够提高分离的准确性，保证了前景物极坐标数据的准确性；
3、本发明通过高清图像和极坐标之间的转换，能够获取摄像头的相互位置关系以及极坐标数据；当同一个设备上存在多个摄像头时，即使该设备宕机重启也能够根据保存的相互位置关系和极坐标数据快速地定位到对应的摄像头，对利用这些摄像头进行计算机视觉计算时，提供坐标转换的基础数据。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的原理框图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明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做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。
请参阅图1，一种基于单设备的多摄像头位置定位方法，该方法包括以下步骤：
步骤一：通过摄像头拍摄同一景物并获取高清图像；
步骤二：将高清图像中的前景和背景分离获取前景图像和背景图像，将高清图像的中心位置设置为极坐标原点；
步骤三：提取前景图像中的前景物，获取前景物在高清图像中的极坐标，同时将前景物的闭合轮廓转换成矢量数据；
步骤四：根据同一个前景物在不同高清图像中的极坐标数据确定拍摄该高清图像的摄像头之间的相互位置和角度；
步骤五：保存摄像头的相互位置。
进一步地，步骤一中所述高清图像的具体获取步骤为：将景物放置于摄像头前方，使得所有摄像头都能将景物完整的拍摄下来；所述前景物的颜色为深色；摄像头在固定位置对景物进行多次拍摄获取照片，每个摄像头选取照片中分辨率最大的作为高清图像。
进一步地，步骤二中所述前景图像和背景图像的具体获取步骤为：
步骤Z1：将高清图像进行图像预处理并将图像预处理之后的图像标记为灰度图像；所述图像预处理包括图像分割、图像去噪、图像增强和灰度变换；
步骤Z2：通过灰度值确定前景物在灰度图像中的闭合轮廓，所述闭合轮廓的具体确定步骤为：
步骤Z21：获取灰度图像的灰度平均值，并将灰度平均值标记为HPZ；
步骤Z22：获取灰度图像中像素点的像素灰度值，并将像素灰度值标记为XHZ；
步骤Z23：当像素灰度值XHZ满足XHZ≥α1×HPZ时，则将该像素点标记为初选像素点，获取与初选像素点临近的像素点并标记为临近像素点，将临近像素点的灰度值标记为LXHZ；其中α1为预设比例系数，且α1>1.5；
步骤Z24：当
且LXHZ≥HPZ时，则将该临近像素点标记为深色像素点；当
且LXHZ<HPZ时，则将该临近像素点标记为浅色像素点；其中
为预设比例系数，且
步骤Z25：当临近像素点至少包括一个深色像素点和一个浅色像素点时，则将临近像素点包围的初选像素点标记为轮廓像素点；
步骤Z26：通过轮廓像素点生成初选轮廓，获取初选轮廓内像素点的灰度平均值并标记为LHPZ；当LHPZ≥α2×HPZ时，则将初选轮廓标记为闭合轮廓；其中α2为预设比例系数，且1<α2≤1.5；
步骤Z3：根据闭合轮廓对灰度图像进行掩码处理，即可获取前景图像和背景图像。
进一步地，从所述前景图像中提取前景物，确定前景物的重心位置，并获取重心位置在对应高清图像中的极坐标；获取前景物的轮廓并标记为边缘轮廓，获取边缘轮廓中像素点对应的极坐标，同时将边缘轮廓转换为矢量数据。
进一步地，步骤四中所述摄像头之间的相互位置的具体确定步骤为：
步骤X1：根据矢量数据确定每个摄像头对应高清图像中的前景物；
步骤X2：获取前景物边缘轮廓与高清照片四边的最短距离，分别标记为上侧距离SJ、下侧距离XJ、左侧距离ZJ和右侧距离YJ；通过公式JPX＝||SJ-XJ|-|ZJ-YJ||获取距离评估系数JPX；
步骤X3：选取距离评估系数最小的作为目标高清图像，并以目标高清图片的中心位置为极点建立极坐标系；
步骤X4：根据前景物中心位置的极坐标获取每张高清图像的中心位置在步骤X3中所述极坐标系中的极坐标并将标记为摄像头坐标；
步骤X5：根据摄像头坐标确定摄像头的相互位置，并保存摄像头的相互位置。
进一步地，根据摄像头坐标从左到右，从上到下对摄像头进行编号，编号用i表示；i＝1，2，……，n；将摄像头的编号i和对应的摄像头坐标保存；当设备宕机重启时，根据存储的摄像头编号和对应的摄像头坐标能够快速准确的完成全部摄像头的定位。
上述公式均是去除量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况设定。
本发明的工作原理：
将景物放置于摄像头前方，使得所有摄像头都能将景物完整的拍摄下来；摄像头在固定位置对景物进行多次拍摄获取照片，每个摄像头选取照片中分辨率最大的作为高清图像；
将高清图像进行图像预处理并将图像预处理之后的图像标记为灰度图像；通过灰度值确定前景物在灰度图像中的闭合轮廓，根据闭合轮廓对灰度图像进行掩码处理，即可获取前景图像和背景图像；
根据矢量数据确定每个摄像头对应高清图像中的前景物；获取前景物边缘轮廓与高清照片四边的最短距离，分别标记为上侧距离、下侧距离、左侧距离和右侧距离；获取距离评估系数；选取距离评估系数最小的作为目标高清图像，并以目标高清图片的中心位置为极点建立极坐标系；根据前景物中心位置的极坐标获取每张高清图像的中心位置在步骤X3中所述极坐标系中的极坐标并将标记为摄像头坐标；根据摄像头坐标确定摄像头的相互位置，并保存摄像头的相互位置。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”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一定指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何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
Claims (5)
1.一种基于单设备的多摄像头位置定位方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
步骤一：通过摄像头拍摄同一景物并获取高清图像；
步骤二：将高清图像中的前景和背景分离获取前景图像和背景图像，将高清图像的中心位置设置为极坐标原点；
步骤三：提取前景图像中的前景物，获取前景物在高清图像中的极坐标，同时将前景物的闭合轮廓转换成矢量数据；
步骤四：根据同一个前景物在不同高清图像中的极坐标数据确定拍摄该高清图像的摄像头之间的相互位置和角度；
步骤五：保存摄像头的相互位置。
2.根据权利要求1所述的一种基于单设备的多摄像头位置定位方法，其特征在于，步骤一中所述高清图像的具体获取步骤为：将景物放置于摄像头前方，使得所有摄像头都能将景物完整的拍摄下来；摄像头在固定位置对景物进行多次拍摄获取照片，每个摄像头选取照片中分辨率最大的作为高清图像。
3.根据权利要求1所述的一种基于单设备的多摄像头位置定位方法，其特征在于，步骤二中所述前景图像和背景图像的具体获取步骤为：
步骤Z1：将高清图像进行图像预处理并将图像预处理之后的图像标记为灰度图像；所述图像预处理包括图像分割、图像去噪、图像增强和灰度变换；
步骤Z2：通过灰度值确定前景物在灰度图像中的闭合轮廓，所述闭合轮廓的具体确定步骤为：
步骤Z21：获取灰度图像的灰度平均值，并将灰度平均值标记为HPZ；
步骤Z22：获取灰度图像中像素点的像素灰度值，并将像素灰度值标记为XHZ；
步骤Z23：当像素灰度值XHZ满足XHZ≥α1×HPZ时，则将该像素点标记为初选像素点，获取与初选像素点临近的像素点并标记为临近像素点，将临近像素点的灰度值标记为LXHZ；其中α1为预设比例系数，且α1>1.5；
步骤Z24：当
且LXHZ≥HPZ时，则将该临近像素点标记为深色像素点；当
且LXHZ<HPZ时，则将该临近像素点标记为浅色像素点；其中
为预设比例系数，且
步骤Z25：当临近像素点至少包括一个深色像素点和一个浅色像素点时，则将临近像素点包围的初选像素点标记为轮廓像素点；
步骤Z26：通过轮廓像素点生成初选轮廓，获取初选轮廓内像素点的灰度平均值并标记为LHPZ；当LHPZ≥α2×HPZ时，则将初选轮廓标记为闭合轮廓；其中α2为预设比例系数，且1<α2≤1.5；
步骤Z3：根据闭合轮廓对灰度图像进行掩码处理，即可获取前景图像和背景图像。
4.根据权利要求1所述的一种基于单设备的多摄像头位置定位方法，其特征在于，从所述前景图像中提取前景物，确定前景物的重心位置，并获取重心位置在对应高清图像中的极坐标；获取前景物的轮廓并标记为边缘轮廓，获取边缘轮廓中像素点对应的极坐标，同时将边缘轮廓转换为矢量数据。
5.根据权利要求2所述的一种基于单设备的多摄像头位置定位方法，其特征在于，步骤四中所述摄像头之间的相互位置的具体确定步骤为：
步骤X1：根据矢量数据确定每个摄像头对应高清图像中的前景物；
步骤X2：获取前景物边缘轮廓与高清照片四边的最短距离，分别标记为上侧距离SJ、下侧距离XJ、左侧距离ZJ和右侧距离YJ；通过公式JPX＝||SJ-XJ|-|ZJ-YJ||获取距离评估系数JPX；
步骤X3：选取距离评估系数最小的作为目标高清图像，并以目标高清图片的中心位置为极点建立极坐标系；
步骤X4：根据前景物中心位置的极坐标获取每张高清图像的中心位置在步骤X3中所述极坐标系中的极坐标并将标记为摄像头坐标；
步骤X5：根据摄像头坐标确定摄像头的相互位置，并保存摄像头的相互位置。
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| CN113651245A (zh) * | 2021-08-16 | 2021-11-16 | 合肥市春华起重机械有限公司 | 一种起重机承载力监测系统 |
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