CN113490966A - 摄像机参数的标定方法、图像处理方法、装置及存储介质 - Google Patents

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CN113490966A CN202080015583.9A CN202080015583A CN113490966A CN 113490966 A CN113490966 A CN 113490966A CN 202080015583 A CN202080015583 A CN 202080015583A CN 113490966 A CN113490966 A CN 113490966A
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Abstract

一种摄像机参数的标定方法、图像处理方法、装置及存储介质,该方法包括:获取所述无人机沿预设航线移动的过程中所述摄像机采集的多个图像(S101);利用所述多个图像计算得到所述摄像机的标定参数,所述摄像机的标定参数包括所述摄像机的内参数和/或畸变参数(S102);将所述摄像机的标定参数传输给所述摄像机,以使得所述摄像机将所述摄像机的标定参数与所述摄像机的镜头标识进行关联存储(S103)。

Description

摄像机参数的标定方法、图像处理方法、装置及存储介质
技术领域
本申请涉及摄像机标定技术领域,尤其涉及一种摄像机参数的标定方法、图像处理方法、装置及存储介质。
背景技术
立体视觉及三维重建相关领域中需要对摄像机成像的过程进行数学建模,以建立空间中的三维点与图像上的二维点之间的映射关系。摄像机标定可用于计算数学建模过程中所需的参数,包括摄像机的内参数、外参数或畸变参数。
现有的摄像机标定通常采用预标定方法,也即在特定的标定环境(通常布置在室内,在固定位置设置有标定板)中用摄像机对标定环境拍摄一定数量的图像,利用这些图像进行标定。但是,标定环境与应用环境差别大,利用标定环境下拍摄的图像计算得到的标定参数会有误差;此外,如果摄像机的镜头为可更换镜头,镜头更换会导致标定参数有较大变化,从而不能用统一的标定参数适用所有的镜头,对新的镜头进行重新标定需要返厂。
发明内容
基于此,本申请提供一种摄像机参数的标定方法、图像处理方法、装置及存储介质。
第一方面,本申请提供一种摄像机参数的标定方法,所述摄像机搭载于无人机,所述摄像机包括机身和镜头,所述方法包括:
获取所述无人机沿预设航线移动的过程中所述摄像机采集的多个图像;
利用所述多个图像计算得到所述摄像机的标定参数,所述摄像机的标定参数包括所述摄像机的内参数和/或畸变参数;
将所述摄像机的标定参数传输给所述摄像机,以使得所述摄像机将所述摄像机的标定参数与所述摄像机的镜头标识进行关联存储。
第二方面,本申请提供一种图像处理方法,用于处理摄像机采集的图像,所述摄像机包括机身和镜头,所述方法包括:
根据所述摄像机的镜头标识,确定所述镜头标识对应的所述摄像机的标定参数,所述摄像机的标定参数包括所述摄像机的内参数和/或畸变参数;
获取所述摄像机所采集的图像;
将所述摄像机的标定参数与所述摄像机所采集的图像进行关联存储。
第三方面,本申请提供一种摄像机参数的标定装置,所述摄像机搭载于无人机,所述摄像机包括机身和镜头,所述装置包括:存储器和处理器;
所述存储器用于存储计算机程序;
所述处理器用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时,实现如下步骤:
获取所述无人机沿预设航线移动的过程中所述摄像机采集的多个图像;
利用所述多个图像计算得到所述摄像机的标定参数,所述摄像机的标定参数包括所述摄像机的内参数和/或畸变参数;
将所述摄像机的标定参数传输给所述摄像机,以使得所述摄像机将所述摄像机的标定参数与所述摄像机的镜头标识进行关联存储。
第四方面,本申请提供一种图像处理装置,用于处理摄像机采集的图像,所述摄像机包括机身和镜头,所述装置包括:存储器和处理器;
所述存储器用于存储计算机程序;
所述处理器用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时,实现如下步骤:
根据所述摄像机的镜头标识,确定所述镜头标识对应的所述摄像机的标定参数,所述摄像机的标定参数包括所述摄像机的内参数和/或畸变参数;
获取所述摄像机所采集的图像;
将所述摄像机的标定参数与所述摄像机所采集的图像进行关联存储。
第五方面,本申请提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现如上所述的摄像机参数的标定方法。
第六方面,本申请提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现如上所述的图像处理方法。
本申请实施例提供了一种摄像机参数的标定方法、图像处理方法、装置及存储介质,一方面,获取无人机沿预设航线移动的过程中摄像机采集的多个图像,摄像机搭载于无人机,摄像机包括机身和镜头;利用所述多个图像计算得到所述摄像机的标定参数,所述摄像机的标定参数包括所述摄像机的内参数和/或畸变参数;将所述摄像机的标定参数传输给所述摄像机,以使得所述摄像机将所述摄像机的标定参数与所述摄像机的镜头标识进行关联存储。由于用来计算得到摄像机的标定参数的多个图像是搭载在无人机上的摄像机在无人机沿预设航线移动的过程中所采集的,用于标定的图像采集的场景更加贴近实际的应用场景,因此利用这种更加贴近实际的应用场景的标定场景下采集的多个图像计算摄像机的标定参数,有助于提高标定参数的精度,有助于保证标定参数的相对准确稳定;由于还将摄像机的标定参数传输给所述摄像机,以使得摄像机将摄像机的标定参数与摄像机的镜头标识进行关联存储,这有利于可更换镜头的图像采集系统中实现镜头、标定参数之间的匹配。在更换新镜头的情况下,用户可以自行标定,建立新的镜头标识和标定参数的关联关系,而无需返厂标定。另一方面,根据所述摄像机的镜头标识,确定所述镜头标识对应的所述摄像机的标定参数,所述摄像机的标定参数包括所述摄像机的内参数和/或畸变参数;获取所述摄像机所采集的图像;将所述摄像机的标定参数与所述摄像机所采集的图像进行关联存储。由于镜头标识有对应的所述摄像机的标定参数,获取到摄像机所采集的图像后,将所述摄像机的标定参数与所述摄像机所采集的图像进行关联存储,通过这种方式,能够使该镜头采集的图像均可以对应上该镜头对应的摄像机的标定参数,能够避免标定参数与该镜头采集的图像分离,当利用这些图像时即可得到对应的摄像机的标定参数,从而能够建立更加准确的空间中的三维点与图像上的二维点之间的映射关系。
应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本申请。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本申请的一些实施例,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是本申请摄像机参数的标定方法一实施例的流程示意图;
图2是本申请摄像机参数的标定方法另一实施例的流程示意图;
图3是本申请图像处理方法一实施例的流程示意图;
图4是本申请摄像机参数的标定装置一实施例的结构示意图;
图5是本申请图像处理装置一实施例的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,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他实施例,都属于本申请保护的范围。
附图中所示的流程图仅是示例说明,不是必须包括所有的内容和操作/步骤,也不是必须按所描述的顺序执行。例如,有的操作/步骤还可以分解、组合或部分合并,因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
立体视觉及三维重建相关领域中需要对摄像机成像的过程进行数学建模,以建立空间中的三维点与图像上的二维点之间的映射关系。摄像机标定可用于计算数学建模过程中所需的参数。现有的摄像机标定通常采用预标定方法,也即在特定的标定环境中用摄像机对标定环境拍摄一定数量的图像,利用这些图像进行标定。但是,标定环境与应用环境差别大,无人机拍摄时摄像机通常距离被拍摄物体相对较远,而室内预标定时摄像机通常距离标定板相对较近,因此计算得到的标定参数会有误差;如果摄像机的镜头为可更换镜头,镜头更换会导致标定参数有较大变化,从而不能用统一的标定参数适用所有的镜头,重新标定需要返厂。
本申请实施例提供了一种摄像机参数的标定方法、图像处理方法、装置及存储介质,一方面,获取无人机沿预设航线移动的过程中摄像机采集的多个图像,摄像机搭载于无人机,摄像机包括机身和镜头;利用所述多个图像计算得到所述摄像机的标定参数,所述摄像机的标定参数包括所述摄像机的内参数和/或畸变参数;将所述摄像机的标定参数传输给所述摄像机,以使得所述摄像机将所述摄像机的标定参数与所述摄像机的镜头标识进行关联存储。由于用来计算得到摄像机的标定参数的多个图像是搭载在无人机上的摄像机在无人机沿预设航线移动的过程中所采集的,用于标定的图像采集的场景更加贴近实际的应用场景,因此利用这种更加贴近实际的应用场景的标定场景下采集的多个图像计算摄像机的标定参数,有助于提高标定参数的精度,有助于保证标定参数的相对准确稳定;由于还将摄像机的标定参数传输给所述摄像机,以使得摄像机将摄像机的标定参数与摄像机的镜头标识进行关联存储,这有利于可更换镜头的图像采集系统中实现镜头、标定参数之间的匹配。在更换新镜头的情况下,用户可以自行标定,建立新的镜头标识和标定参数的关联关系,而无需返厂标定。另一方面,根据所述摄像机的镜头标识,确定所述镜头标识对应的所述摄像机的标定参数,所述摄像机的标定参数包括所述摄像机的内参数和/或畸变参数;获取所述摄像机所采集的图像;将所述摄像机的标定参数与所述摄像机所采集的图像进行关联存储。由于镜头标识有对应的所述摄像机的标定参数,获取到摄像机所采集的图像后,将所述摄像机的标定参数与所述摄像机所采集的图像进行关联存储,通过这种方式,能够使该镜头采集的图像均可以对应上该镜头对应的摄像机的标定参数,能够避免标定参数与该镜头采集的图像分离,当利用这些图像时即可得到对应的摄像机的标定参数,从而能够建立更加准确的空间中的三维点与图像上的二维点之间的映射关系。
下面结合附图,对本申请的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下,下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
参见图1,图1是本申请摄像机参数的标定方法一实施例的流程示意图,所述摄像机搭载于无人机,所述摄像机包括机身和镜头。摄像机搭载于无人机,无人机移动时摄像机跟随移动,摄像机包括机身和镜头,镜头与机身可以是固定连接,也可以是可拆卸连接。
所述方法包括:步骤S101、步骤S102以及步骤S103。
步骤S101:获取所述无人机沿预设航线移动的过程中所述摄像机采集的多个图像。
步骤S102:利用所述多个图像计算得到所述摄像机的标定参数,所述摄像机的标定参数包括所述摄像机的内参数和/或畸变参数。
本实施例中摄像机采集图像时,摄像机搭载在无人机上,且无人机沿预设航线移动,摄像机在跟随无人机移动的过程中采集多个图像。
预设航线可以是预先规划好的、有助于采集能够提高标定参数的稳定性和准确性的多个图像的航线。例如:无人机沿预设航线移动,摄像机采集图像时的感光元件的朝向不完全一致,摄像机的主光轴朝向不完全一致,采集图像时的摄像机不位于同一高度,等等。
通常情况下,通过摄像机标定可以知道:(1)外参数(也称为外参矩阵),外参数可以说明现实世界的点(例如世界坐标系的点)是怎样经过旋转和平移,然后落到另一个现实世界的点(例如摄像机坐标系的点)上;(2)内参数(也称为内参矩阵),内参数可以说明经过上述(1)后,那个落到另一个现实世界的点(例如摄像机坐标系的点),是如何继续经过摄像机的镜头、并通过针孔成像和电子转化而成为像素点的;(3)畸变参数(也称为畸变矩阵),畸变参数可以说明为什么上面那个像素点并没有落在理论计算该落在的位置上,还产生了一定的偏移和变形。其中,内参数和畸变参数是与摄像机自身特性相关的参数。本实施例中,利用所述多个图像计算得到的所述摄像机的标定参数主要包括:摄像机的内参数,或者摄像机的畸变参数,或者摄像机的内参数和畸变参数。
内参数包括如下:
Figure BDA0003220253870000061
其中,fx,fy为摄像机的焦距,x0、y0为像主点坐标;s为坐标轴倾斜参数,理想情况下为0。
在几何光学和阴极射线管显示中,畸变是对直线投影的一种偏移。简单来说,理论上一条直线投影到图片上也保持为一条直线,实际上一条直线投影到图片上不能保持为一条直线,这是一种光学畸变。畸变一般可以分为两大类,包括径向畸变和切向畸变。真实的镜头一般有径向畸变和切向畸变。畸变参数包括径向畸变系数和切向畸变系数,其中k1、k2、k3是径向畸变系数,p1、p2是切向畸变系数。径向畸变发生在相机坐标系转图像物理坐标系的过程中,其主要是透镜形状引起的,而切向畸变是发生在摄像机的制作过程或组装过程,其主要是由于感光元平面跟透镜不平行引起的。
相比较于现有技术中标定摄像机时在特定的标定环境采集图像,本实施例用于标定的图像采集的场景更加贴近实际的应用场景,无人机上的摄像机可以距离拍摄物体较远,有助于覆盖传感器的各个位置,因此获取所述无人机沿预设航线移动的过程中所述摄像机采集的多个图像,利用这种更加贴近实际的应用场景的标定场景下采集的多个图像计算摄像机的标定参数,有助于提高标定参数的精度,有助于保证标定参数的相对准确稳定。
步骤S103:将所述摄像机的标定参数传输给所述摄像机,以使得所述摄像机将所述摄像机的标定参数与所述摄像机的镜头标识进行关联存储。
镜头标识可以是能够唯一标识镜头的标识,例如可以采用镜头的型号、生产时间、出厂日期等,或者它们的组合,作为镜头标识。本实施例中,将摄像机的标定参数传输给所述摄像机,以使得摄像机将摄像机的标定参数与摄像机的镜头标识进行关联存储,这有利于可更换镜头的图像采集系统中实现镜头、标定参数之间的匹配,不同的镜头匹配对应的标定参数,进一步还可以匹配该镜头拍摄的图像。在更换新镜头的情况下,用户可以自行标定,建立新的镜头标识和标定参数的关联关系,而无需返厂标定。
本申请实施例获取无人机沿预设航线移动的过程中摄像机采集的多个图像,摄像机搭载于无人机,摄像机包括机身和镜头;利用所述多个图像计算得到所述摄像机的标定参数,所述摄像机的标定参数包括所述摄像机的内参数和/或畸变参数;将所述摄像机的标定参数传输给所述摄像机,以使得所述摄像机将所述摄像机的标定参数与所述摄像机的镜头标识进行关联存储。由于用来计算得到摄像机的标定参数的多个图像是搭载在无人机上的摄像机在无人机沿预设航线移动的过程中所采集的,用于标定的图像采集的场景更加贴近实际的应用场景,无人机上的摄像机可以距离拍摄物体较远,有助于覆盖传感器的各个位置,因此利用这种更加贴近实际的应用场景的标定场景下采集的多个图像计算摄像机的标定参数,有助于提高标定参数的精度,有助于保证标定参数的相对准确稳定;由于还将摄像机的标定参数传输给所述摄像机,以使得摄像机将摄像机的标定参数与摄像机的镜头标识进行关联存储,这有利于可更换镜头的图像采集系统中实现镜头、标定参数之间的匹配,不同的镜头匹配对应的标定参数,还可以匹配该镜头拍摄的图像。在更换新镜头的情况下,用户可以自行标定,建立新的镜头标识和标定参数的关联关系,而无需返厂标定。
在一实施例中,所述多个图像包括第一图像和第二图像,所述第一图像和所述第二图像对应的所述摄像机的感光元件的朝向不同。或者,所述第一图像和所述第二图像对应的所述摄像机的主光轴朝向不同。或者,所述第一图像和所述第二图像对应的所述摄像机的高度不同。
如果摄像机的感光元件统一朝向统一方向,利用空中三角测量算法求解过程中,对摄像机的像主点坐标的计算存在多解,不能正确自标定出像主点。而且,在实际应用摄像机采集图像的过程中,摄像机的感光元件不总是朝着一个方向,所述摄像机的感光元件的朝向不同,这更加贴近、匹配具体的实际采集图像的情况,通过这种方式,能够使计算得到的摄像机的标定参数更加准确稳定,特别是能够有助于摄像机的内参数中像主点坐标x0、y0的准确稳定。
如果摄像机统一朝下(即主光轴的朝向一致),并且在统一高度下采集图像,利用空中三角测量算法求解过程中,对摄像机焦距的计算存在多解,不能正确自标定出焦距。而且,在实际应用摄像机采集图像的过程中,摄像机的主光轴不总是朝着一个方向,摄像机的高度也不总是维持一个高度,这更加贴近、匹配具体的实际采集图像的情况,通过这种方式,能够使计算得到的摄像机的标定参数更加准确稳定,特别是能够有助于使摄像机的内参数中焦距fx,fy准确稳定。
在一实施例中,摄像机在不同高度采集图像时,无人机上的定位传感器可以获取位置信息。
在一实施例中,所述预设航线为弯折航线、井字型航线或者环绕航线。弯折航线、井字型航线或者环绕航线,无人机沿上述弯折航线、井字型航线或者环绕航线移动,摄像机采集图像时的感光元件的朝向不完全一致,或者摄像机的主光轴朝向不完全一致,或者采集图像时的摄像机不在同一高度,等等。
例如:以无人机为例,具体应用时,预设航线可以是:(1)不同飞行高度的,以一定倾斜角度(例如摄像机朝向和竖直方向之间的夹角为45度或30度或者其他角度)的环绕航线;或者,(2)采集用于三维重建的五向倾斜航线;或者,(3)井字型掉转机头的倾斜航线;或者(4)井字型飞行过程中云台朝向不同方向摆动,使云台上的摄像机处于一定的倾斜角度拍摄;等等。
在一实施例中,所述摄像机采集所述多个图像时的拍摄参数满足预设拍摄参数要求,所述预设拍摄参数要求包括:所述摄像机的对焦距离大于或等于预设距离阈值;所述摄像机的焦距不变;或者,所述摄像机的快门速度大于或等于预设速度阈值。
拍摄参数可以是摄像机拍摄图像时使用的参数,如快门、对焦距离、光圈、感光度(又称为ISO值)、曝光值(EV,Exposure Value)、是否开闪光灯等。
对焦距离是指物象之间的距离,摄像机成像时为了使成像清晰需要对焦使得一定范围的景深成像清晰。摄像机搭载在无人机上采集图像,通常距离拍摄物体较远,并且摄影测量规范中有明确要求航测中图像采集需要将对焦距离设置为无穷远。
因此在拍摄距离较远的拍摄物体时,选择对焦距离大于或等于预设距离阈值,有助于标定场景进一步贴近应用场景。所述摄像机的焦距不变拍摄得到的图像,利用这些图像计算得到更加稳定的摄像机的标定参数。所述摄像机的快门速度大于或等于预设速度阈值,能够获得清晰的图像,能够尽可能减少图像运动模糊。
在一实施例中,所述多个图像是所述摄像机利用全局快门或者机械快门采集得到的。通过这种方式,能够避免成像的果冻效应。
使用图像检测快速移动物体,当被检测物体从画面中快速经过时,物体像果冻一样产生明显的变形,这种现象就是所谓的“果冻效应”。“果冻效应”通常是卷帘快门方式拍摄出现的现象,卷帘快门读取像素点采用逐行的方式,如果被拍摄物体相对于摄像机高速运动或快速振动时,用卷帘快门方式拍摄,逐行扫描速度不够,拍摄结果就可能出现“倾斜”、“摇摆不定”或“部分曝光”等情况。
全局快门则是整块传感器上的像素点并行读取,因此,能够避免成像的果冻效应。机械快门能够控制光线进入时间,在拍摄快速移动物体时,可以将光线进入时间控制很低,能够轻松抓住急速移动的物体,因此采用机械快门也能够避免成像的果冻效应。
在一实施例中,所述摄像机采集所述多个图像时的拍摄场景满足预设拍摄场景要求,所述预设拍摄场景要求包括:所述拍摄场景的光照参数满足预设光照参数要求;或者,所述拍摄场景的高程参数满足预设高程参数要求。
预设拍摄场景要求可以是指有助于采集能够提高标定参数的稳定性和准确性的多个图像的拍摄场景要求。预设拍摄场景要求包括但不限于:预设光照参数要求、预设高程参数要求、预设拍摄物体要求,等等。所述拍摄场景的光照参数满足预设光照参数要求,包括但不限于:光照不宜过亮也不宜过暗,图像过曝或者亮度太暗都不利于标定参数。高程参数可以体现拍摄场景是否具有高低起伏的特性,可以要求地表有一定高低起伏的场景,例如有人工建筑的城市环境,这样即使摄像机的绝对高度不变,但是摄像机与拍摄物体之间的高度是变化的。
在一实施例中,为获得较好的标定精度,所述多个图像的数量大于预设数量阈值。预设数量阈值可以根据具体情况确定,例如预设数量阈值可以为300张、500张,等等。
在一实施例中,所述摄像机的镜头可更换。采用现有的标定方法,如果摄像机的镜头为可拆卸或者可更换镜头,镜头拆卸或更换镜头会导致摄像机的标定参数有较大变化,出厂预先标定的参数会存在较大误差;通过本申请实施例的方法,由于将摄像机的标定参数传输给所述摄像机,以使得摄像机将摄像机的标定参数与摄像机的镜头标识进行关联存储,这有利于可更换镜头的图像采集系统中实现镜头、标定参数之间的匹配,在更换新镜头的情况下,用户可以自行标定,建立新的镜头标识和标定参数的关联关系,而无需返厂标定。
为了保证后续能够更好地利用标定出来的摄像机的标定参数,可以检验所述标定参数的精度是否满足使用要求,即步骤S103,所述将所述摄像机的标定参数传输给所述摄像机之前,还可以包括:步骤S104,如图2所示。
步骤S104:检验所述标定参数的精度是否满足使用要求。
此时步骤S103,所述将所述摄像机的标定参数传输给所述摄像机,可以包括:若所述摄像机的标定参数的精度满足使用要求,则将所述摄像机的标定参数传输给所述摄像机。
若精度不满足使用要求,则可以重新标定,即所述方法还可以包括:若所述摄像机的标定参数的精度不满足使用要求,则输出提示信息,所述提示信息用于提示用户重新标定。其中重新标定时,可以更换拍摄场景及选择光照更好的天气。
为了检验标定参数的精度,可以在拍摄场景中预先选择实际三维位置已知的目标点,在拍摄图像时,需要拍摄目标点,多个图像中的至少一个图像中包括目标点对应的像素点。其中,目标点可以选择已经布控好的已知三维位置的像控点、检查点,能够减少成本,简化流程。
此时步骤S104,所述检验所述标定参数的精度是否满足使用要求,可以包括:利用所述目标点的实际三维位置和所述目标点对应的像素点的像素位置检验所述标定参数的精度是否满足使用要求。
已知目标点的实际三维位置,通过计算得到的摄像机的外参数、内参数、畸变参数,可以得到所述目标点计算出来的像素点的像素位置,将计算出来的目标点的像素点的像素位置和拍摄的图像中目标点对应的像素点的像素位置进行比较,判断两者之间的误差是否满足使用要求,如果满足,则所述标定参数的精度满足使用要求,否则所述标定参数的精度不满足使用要求。
在一实施例中,所述摄像机的标定参数与所述摄像机的镜头标识以关系列表的形式关联存储于所述机身的存储空间。通过这种方式,有助于根据摄像机的镜头标识,查找到对应的标定参数。
其中,所述镜头标识包括所述镜头的SN码。镜头的SN码就是镜头唯一的产品序列号,能够唯一标识镜头,一般会写在镜头的卡口附近,通过这个序列号的编码形式可以查询到镜头的一些基本信息以及镜头的真伪。采用镜头的SN码作为镜头标识,能够唯一识别镜头。
在一实施例中,步骤S103,所述将所述摄像机的标定参数传输给所述摄像机,可以包括:将所述摄像机的标定参数传输给所述无人机的控制装置,以使得所述无人机的控制装置将所述摄像机的标定参数传输给所述摄像机。例如:控制装置为遥控器,执行本实施例方法的设备为个人计算机PC,步骤S103的过程可以是:PC可以先将标定参数写入SD卡,通过SD卡将标定参数存入遥控器,再由遥控器通过有线或者无线的方式传输给无人机;或者,PC中转到遥控器,由遥控器通过有线或者无线的方式转发给无人机;或者,PC直接通过无线或有线的方式传输给无人机;或者,可以传给无人机,无人机接收之后传输给摄像机,也可以通过上述方式直接传输给摄像机;等等。
参见图3,图3是本申请图像处理方法一实施例的流程示意图,本实施例的图像处理方法是无人机侧的方法,用于处理摄像机采集的图像,即所述摄像机的标定参数传输给所述摄像机,摄像机将所述摄像机的标定参数与所述摄像机的镜头标识进行关联存储后,对拍摄的图像进行相关处理的方法。所述摄像机包括机身和镜头。本申请实施例图像处理方法与上述的摄像机参数的标定方法中相同的内容的详细说明请参见上述摄像机参数的标定方法内容部分,在此不再赘叙。下面主要详细说明本申请实施例图像处理方法与上述的摄像机参数的标定方法中不相同的内容。
所述方法包括:步骤S201、步骤S202以及步骤S203。
步骤S201:根据所述摄像机的镜头标识,确定所述镜头标识对应的所述摄像机的标定参数,所述摄像机的标定参数包括所述摄像机的内参数和/或畸变参数。
步骤S202:获取所述摄像机所采集的图像。
步骤S203:将所述摄像机的标定参数与所述摄像机所采集的图像进行关联存储。
本申请实施例根据所述摄像机的镜头标识,确定所述镜头标识对应的所述摄像机的标定参数,所述摄像机的标定参数包括所述摄像机的内参数和/或畸变参数;获取所述摄像机所采集的图像;将所述摄像机的标定参数与所述摄像机所采集的图像进行关联存储。由于镜头标识有对应的所述摄像机的标定参数,获取到摄像机所采集的图像后,将所述摄像机的标定参数与所述摄像机所采集的图像进行关联存储,通过这种方式,能够使该镜头采集的图像均可以对应上该镜头对应的摄像机的标定参数,能够避免标定参数与该镜头采集的图像分离,当利用这些图像时即可得到对应的摄像机的标定参数,从而能够建立更加准确的空间中的三维点与图像上的二维点之间的映射关系。
在一实施例中,步骤S203,所述将所述摄像机的标定参数与所述摄像机所采集的图像进行关联存储,可以包括:将所述摄像机的标定参数存入所述图像的XMP字段和/或Eixf字段。
XMP(Extensible Metadata Platform):可延伸元数据平台,是关于元数据的创建、处理和交换的一套标准。在制作和管理文档或图像时,如果在相关文件中包含有元数据(如标题、摘要、作者、版权等信息)则可以通过元数据来归纳、分类、搜索等,也能获得各种参考资料,使处理过程变得很方便。XMP是统一的元数据标准。图像的XMP字段用于保存图像的元数据,本申请实施例将所述摄像机的标定参数作为元数据保存在图像的XMP字段,方便后续通过元数据搜索摄像机的标定参数。
Eixf(Exchangeable image file format):可交换图像文件格式,是专门为数码相机的照片设定的文件格式,可以记录数码照片的属性信息和拍摄数据。其中有标识相机信息和镜头信息的字段。
其中,所述镜头标识包括所述镜头的SN码。
在一实施例中,步骤S201,所述根据所述摄像机的镜头标识,确定所述摄像机的标定参数,可以包括:根据所述摄像机的镜头标识和关系列表,确定所述镜头标识对应的所述摄像机的标定参数,所述关系列表用于指示镜头标识与标定参数的对应关系。可选的,所述关系列表存储于所述机身的存储空间。
如果所述关系列表中没有所述镜头标识,则所述方法还可以包括:若所述关系列表中没有所述镜头标识,或者没有所述镜头标识对应的所述摄像机的标定参数,则将标定参数的初始值与所述摄像机所采集的图像进行关联存储。
标定参数的初始值可以是摄像机出厂时标定好的标定参数,一般在摄像机出厂时存储在摄像机机身内部的非易失存储介质中。若关系列表中没有所述镜头标识,或者没有所述镜头标识对应的所述摄像机的标定参数,则将标定参数的初始值与所述摄像机所采集的图像进行关联存储。在采集并获取用于标定的图像时,图像存入的就是标定参数的初始值。
参见图4,图4是本申请摄像机参数的标定装置一实施例的结构示意图,所述摄像机搭载于无人机,所述摄像机包括机身和镜头,需要说明的是,本实施例的摄像机参数的标定装置能够执行上述摄像机参数的标定方法中的步骤,相关内容的详细说明,请参见上述摄像机参数的标定方法的相关内容,在此不再赘叙。
所述摄像机参数的标定装置100包括:存储器1和处理器2;处理器2与存储器1通过总线连接。
其中,处理器2可以是微控制单元、中央处理单元或数字信号处理器,等等。
其中,存储器1可以是Flash芯片、只读存储器、磁盘、光盘、U盘或者移动硬盘等等。
所述存储器1用于存储计算机程序;所述处理器2用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时,实现如下步骤:
获取所述无人机沿预设航线移动的过程中所述摄像机采集的多个图像;利用所述多个图像计算得到所述摄像机的标定参数,所述摄像机的标定参数包括所述摄像机的内参数和/或畸变参数;将所述摄像机的标定参数传输给所述摄像机,以使得所述摄像机将所述摄像机的标定参数与所述摄像机的镜头标识进行关联存储。
其中,所述多个图像包括第一图像和第二图像,所述第一图像和所述第二图像对应的所述摄像机的感光元件的朝向不同;或者,所述第一图像和所述第二图像对应的所述摄像机的主光轴朝向不同;或者所述第一图像和所述第二图像对应的所述摄像机的高度不同。
其中,所述预设航线为弯折航线、井字型航线或者环绕航线。
其中,所述摄像机采集所述多个图像时的拍摄参数满足预设拍摄参数要求,所述预设拍摄参数要求包括:所述摄像机的对焦距离大于或等于预设距离阈值;所述摄像机的焦距不变;或者所述摄像机的快门速度大于或等于预设速度阈值。
其中,所述多个图像是所述摄像机利用全局快门或者机械快门采集得到的。
其中,所述摄像机采集所述多个图像时的拍摄场景满足预设拍摄场景要求,所述预设拍摄场景要求包括:所述拍摄场景的光照参数满足预设光照参数要求;或者所述拍摄场景的高程参数满足预设高程参数要求。
其中,所述多个图像的数量大于预设数量阈值。
其中,所述摄像机的镜头可更换。
其中,所述处理器在执行所述计算机程序时,实现如下步骤:检验所述标定参数的精度是否满足使用要求;若所述摄像机的标定参数的精度满足使用要求,则将所述摄像机的标定参数传输给所述摄像机。
其中,所述处理器在执行所述计算机程序时,实现如下步骤:若所述摄像机的标定参数的精度不满足使用要求,则输出提示信息,所述提示信息用于提示用户重新标定。
其中,所述多个图像中的至少一个图像中包括目标点对应的像素点,所述目标点的实际三维位置已知;所述处理器在执行所述计算机程序时,实现如下步骤:利用所述目标点的实际三维位置和所述目标点对应的像素点的像素位置检验所述标定参数的精度是否满足使用要求。
其中,所述摄像机的标定参数与所述摄像机的镜头标识以关系列表的形式关联存储于所述机身的存储空间。
其中,所述镜头标识包括所述镜头的SN码。
其中,所述标定装置还包括通信电路,所述处理器在执行所述计算机程序时,实现如下步骤:控制所述通信电路将所述摄像机的标定参数传输给所述无人机的控制装置,以使得所述无人机的控制装置将所述摄像机的标定参数传输给所述摄像机。
参见图5,图5是本申请图像处理装置一实施例的结构示意图,该图像处理装置用于处理摄像机采集的图像,所述摄像机包括机身和镜头。本实施例的图像处理装置可搭载在无人机上,所述图像处理装置可以是能够对摄像机所拍摄的图像进行处理的智能设备,或者也可以是带有图像处理功能的摄像机。需要说明的是,本实施例的图像处理装置能够执行上述图像处理方法中的步骤,相关内容的详细说明,请参见上述图像处理方法的相关内容,在此不再赘叙。
所述图像处理装置200包括:存储器11和处理器22;处理器22与存储器11通过总线连接。
其中,处理器22可以是微控制单元、中央处理单元或数字信号处理器,等等。
其中,存储器11可以是Flash芯片、只读存储器、磁盘、光盘、U盘或者移动硬盘等等。
所述存储器11用于存储计算机程序;所述处理器22用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时,实现如下步骤:
根据所述摄像机的镜头标识,确定所述镜头标识对应的所述摄像机的标定参数,所述摄像机的标定参数包括所述摄像机的内参数和/或畸变参数;获取所述摄像机所采集的图像;将所述摄像机的标定参数与所述摄像机所采集的图像进行关联存储。
其中,所述处理器在执行所述计算机程序时,实现如下步骤:将所述摄像机的标定参数存入所述图像的XMP字段和/或Eixf字段。
其中,所述镜头标识包括所述镜头的SN码。
其中,所述处理器在执行所述计算机程序时,实现如下步骤:根据所述摄像机的镜头标识和关系列表,确定所述镜头标识对应的所述摄像机的标定参数,所述关系列表用于指示镜头标识与标定参数的对应关系。
其中,所述关系列表存储于所述机身的存储空间。
其中,所述处理器在执行所述计算机程序时,实现如下步骤:若所述关系列表中没有所述镜头标识,或者没有所述镜头标识对应的所述摄像机的标定参数,则将标定参数的初始值与所述摄像机所采集的图像进行关联存储。
本申请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存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现如上任一项所述的摄像机参数的标定方法。相关内容的详细说明请参见上述相关内容部分,在此不再赘叙。
其中,该计算机可读存储介质可以是上述摄像机参数的标定装置的内部存储单元,例如硬盘或内存。该计算机可读存储介质也可以是外部存储设备,例如配备的插接式硬盘、智能存储卡、安全数字卡、闪存卡,等等。
本申请还提供另一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现如上任一项所述的图像处理方法。相关内容的详细说明请参见上述相关内容部分,在此不再赘叙。
其中,该计算机可读存储介质可以是上述图像处理装置的内部存储单元,例如硬盘或内存。该计算机可读存储介质也可以是外部存储设备,例如配备的插接式硬盘、智能存储卡、安全数字卡、闪存卡,等等。
应当理解,在本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。
还应当理解,在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合,并且包括这些组合。
以上所述,仅为本申请的具体实施例,但本申请的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,可轻易想到各种等效的修改或替换,这些修改或替换都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (42)

1.一种摄像机参数的标定方法,其特征在于,所述摄像机搭载于无人机,所述摄像机包括机身和镜头,所述方法包括:
获取所述无人机沿预设航线移动的过程中所述摄像机采集的多个图像;
利用所述多个图像计算得到所述摄像机的标定参数,所述摄像机的标定参数包括所述摄像机的内参数和/或畸变参数;
将所述摄像机的标定参数传输给所述摄像机,以使得所述摄像机将所述摄像机的标定参数与所述摄像机的镜头标识进行关联存储。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述多个图像包括第一图像和第二图像,所述第一图像和所述第二图像对应的所述摄像机的感光元件的朝向不同;或者,所述第一图像和所述第二图像对应的所述摄像机的主光轴朝向不同;或者所述第一图像和所述第二图像对应的所述摄像机的高度不同。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述预设航线为弯折航线、井字型航线或者环绕航线。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述摄像机采集所述多个图像时的拍摄参数满足预设拍摄参数要求,所述预设拍摄参数要求包括:
所述摄像机的对焦距离大于或等于预设距离阈值;
所述摄像机的焦距不变;或者
所述摄像机的快门速度大于或等于预设速度阈值。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述多个图像是所述摄像机利用全局快门或者机械快门采集得到的。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述摄像机采集所述多个图像时的拍摄场景满足预设拍摄场景要求,所述预设拍摄场景要求包括:
所述拍摄场景的光照参数满足预设光照参数要求;或者
所述拍摄场景的高程参数满足预设高程参数要求。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述多个图像的数量大于预设数量阈值。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述摄像机的镜头可更换。
9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述摄像机的标定参数传输给所述摄像机之前,还包括:
检验所述标定参数的精度是否满足使用要求;
所述将所述摄像机的标定参数传输给所述摄像机,包括:
若所述摄像机的标定参数的精度满足使用要求,则将所述摄像机的标定参数传输给所述摄像机。
10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
若所述摄像机的标定参数的精度不满足使用要求,则输出提示信息,所述提示信息用于提示用户重新标定。
11.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,所述多个图像中的至少一个图像中包括目标点对应的像素点,所述目标点的实际三维位置已知;
所述检验所述标定参数的精度是否满足使用要求,包括:
利用所述目标点的实际三维位置和所述目标点对应的像素点的像素位置检验所述标定参数的精度是否满足使用要求。
12.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述摄像机的标定参数与所述摄像机的镜头标识以关系列表的形式关联存储。
13.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述摄像机的标定参数与所述摄像机的镜头标识关联存储于所述机身的存储空间。
14.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述镜头标识包括所述镜头的SN码。
15.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述摄像机的标定参数传输给所述摄像机,包括:
将所述摄像机的标定参数传输给所述无人机的控制装置,以使得所述无人机的控制装置将所述摄像机的标定参数传输给所述摄像机。
16.一种图像处理方法,用于处理摄像机采集的图像,所述摄像机包括机身和镜头,其特征在于,所述方法包括:
根据所述摄像机的镜头标识,确定所述镜头标识对应的所述摄像机的标定参数,所述摄像机的标定参数包括所述摄像机的内参数和/或畸变参数;
获取所述摄像机所采集的图像;
将所述摄像机的标定参数与所述摄像机所采集的图像进行关联存储。
17.根据权利要求16所述的方法,其特征在于,所述将所述摄像机的标定参数与所述摄像机所采集的图像进行关联存储,包括:
将所述摄像机的标定参数存入所述图像的XMP字段和/或Eixf字段。
18.根据权利要求16所述的方法,其特征在于,所述根据所述摄像机的镜头标识,确定所述摄像机的标定参数,包括:
根据所述摄像机的镜头标识和关系列表,确定所述镜头标识对应的所述摄像机的标定参数,所述关系列表用于指示镜头标识与标定参数的对应关系。
19.根据权利要求18所述的方法,其特征在于,所述关系列表存储于所述机身的存储空间。
20.根据权利要求19所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
若所述关系列表中没有所述镜头标识,或者没有所述镜头标识对应的所述摄像机的标定参数,则将标定参数的初始值与所述摄像机所采集的图像进行关联存储。
21.一种摄像机参数的标定装置,其特征在于,所述摄像机搭载于无人机,所述摄像机包括机身和镜头,所述装置包括:存储器和处理器;
所述存储器用于存储计算机程序;
所述处理器用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时,实现如下步骤:
获取所述无人机沿预设航线移动的过程中所述摄像机采集的多个图像;
利用所述多个图像计算得到所述摄像机的标定参数,所述摄像机的标定参数包括所述摄像机的内参数和/或畸变参数;
将所述摄像机的标定参数传输给所述摄像机,以使得所述摄像机将所述摄像机的标定参数与所述摄像机的镜头标识进行关联存储。
22.根据权利要求21所述的装置,其特征在于,所述多个图像包括第一图像和第二图像,所述第一图像和所述第二图像对应的所述摄像机的感光元件的朝向不同;或者,所述第一图像和所述第二图像对应的所述摄像机的主光轴朝向不同;或者所述第一图像和所述第二图像对应的所述摄像机的高度不同。
23.根据权利要求21所述的装置,其特征在于,所述预设航线为弯折航线、井字型航线或者环绕航线。
24.根据权利要求21所述的装置,其特征在于,所述摄像机采集所述多个图像时的拍摄参数满足预设拍摄参数要求,所述预设拍摄参数要求包括:
所述摄像机的对焦距离大于或等于预设距离阈值;
所述摄像机的焦距不变;或者
所述摄像机的快门速度大于或等于预设速度阈值。
25.根据权利要求21所述的装置,其特征在于,所述多个图像是所述摄像机利用全局快门或者机械快门采集得到的。
26.根据权利要求21所述的装置,其特征在于,所述摄像机采集所述多个图像时的拍摄场景满足预设拍摄场景要求,所述预设拍摄场景要求包括:
所述拍摄场景的光照参数满足预设光照参数要求;或者
所述拍摄场景的高程参数满足预设高程参数要求。
27.根据权利要求21所述的装置,其特征在于,所述多个图像的数量大于预设数量阈值。
28.根据权利要求21所述的装置,其特征在于,所述摄像机的镜头可更换。
29.根据权利要求21所述的装置,其特征在于,所述处理器在执行所述计算机程序时,实现如下步骤:
检验所述标定参数的精度是否满足使用要求;
若所述摄像机的标定参数的精度满足使用要求,则将所述摄像机的标定参数传输给所述摄像机。
30.根据权利要求29所述的装置,其特征在于,所述处理器在执行所述计算机程序时,实现如下步骤:
若所述摄像机的标定参数的精度不满足使用要求,则输出提示信息,所述提示信息用于提示用户重新标定。
31.根据权利要求29所述的装置,其特征在于,所述多个图像中的至少一个图像中包括目标点对应的像素点,所述目标点的实际三维位置已知;
所述处理器在执行所述计算机程序时,实现如下步骤:
利用所述目标点的实际三维位置和所述目标点对应的像素点的像素位置检验所述标定参数的精度是否满足使用要求。
32.根据权利要求21所述的装置,其特征在于,所述摄像机的标定参数与所述摄像机的镜头标识以关系列表的形式关联存储。
33.根据权利要求21所述的装置,其特征在于,所述摄像机的标定参数与所述摄像机的镜头标识关联存储于所述机身的存储空间。
34.根据权利要求21所述的装置,其特征在于,所述镜头标识包括所述镜头的SN码。
35.根据权利要求21所述的装置,其特征在于,所述标定装置还包括通信电路,所述处理器在执行所述计算机程序时,实现如下步骤:
控制所述通信电路将所述摄像机的标定参数传输给所述无人机的控制装置,以使得所述无人机的控制装置将所述摄像机的标定参数传输给所述摄像机。
36.一种图像处理装置,用于处理摄像机采集的图像,所述摄像机包括机身和镜头,其特征在于,所述装置包括:存储器和处理器;
所述存储器用于存储计算机程序;
所述处理器用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时,实现如下步骤:
根据所述摄像机的镜头标识,确定所述镜头标识对应的所述摄像机的标定参数,所述摄像机的标定参数包括所述摄像机的内参数和/或畸变参数;
获取所述摄像机所采集的图像;
将所述摄像机的标定参数与所述摄像机所采集的图像进行关联存储。
37.根据权利要求36所述的装置,其特征在于,所述处理器在执行所述计算机程序时,实现如下步骤:
将所述摄像机的标定参数存入所述图像的XMP字段和/或Eixf字段。
38.根据权利要求36所述的装置,其特征在于,所述处理器在执行所述计算机程序时,实现如下步骤:
根据所述摄像机的镜头标识和关系列表,确定所述镜头标识对应的所述摄像机的标定参数,所述关系列表用于指示镜头标识与标定参数的对应关系。
39.根据权利要求38所述的装置,其特征在于,所述关系列表存储于所述机身的存储空间。
40.根据权利要求39所述的装置,其特征在于,所述处理器在执行所述计算机程序时,实现如下步骤:
若所述关系列表中没有所述镜头标识,或者没有所述镜头标识对应的所述摄像机的标定参数,则将标定参数的初始值与所述摄像机所采集的图像进行关联存储。
41.一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存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现如权利要求1-15任一项所述的摄像机参数的标定方法。
42.一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存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现如权利要求16-20任一项所述的图像处理方法。
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2015184978A1 (zh) * 2014-06-04 2015-12-10 华为技术有限公司 摄像机控制方法、装置及摄像机
CN108322660A (zh) * 2012-09-12 2018-07-24 佳能株式会社 摄像设备和镜头单元
CN110673632A (zh) * 2019-09-27 2020-01-10 中国船舶重工集团公司第七0九研究所 一种基于视觉slam的无人机自主避障方法及装置
CN110809781A (zh) * 2018-11-15 2020-02-18 深圳市大疆创新科技有限公司 一种图像处理方法、控制终端及存储介质
CN111243035A (zh) * 2020-04-29 2020-06-05 成都纵横自动化技术股份有限公司 相机标定方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106157304A (zh) * 2016-07-01 2016-11-23 成都通甲优博科技有限责任公司 一种基于多个相机的全景图拼接方法及系统
CN106094408B (zh) * 2016-08-18 2018-05-29 微鲸科技有限公司 画质参数自适应调节方法、装置及激光投影设备
CN111064864A (zh) * 2018-10-17 2020-04-24 杭州海康慧影科技有限公司 设置畸变校正参数的方法、装置和内窥镜系统
CN111263059B (zh) * 2020-01-19 2021-02-26 上海海鸥数码照相机有限公司 一种可交换镜头旁轴相机的手动对焦拍摄方法及装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108322660A (zh) * 2012-09-12 2018-07-24 佳能株式会社 摄像设备和镜头单元
WO2015184978A1 (zh) * 2014-06-04 2015-12-10 华为技术有限公司 摄像机控制方法、装置及摄像机
CN110809781A (zh) * 2018-11-15 2020-02-18 深圳市大疆创新科技有限公司 一种图像处理方法、控制终端及存储介质
CN110673632A (zh) * 2019-09-27 2020-01-10 中国船舶重工集团公司第七0九研究所 一种基于视觉slam的无人机自主避障方法及装置
CN111243035A (zh) * 2020-04-29 2020-06-05 成都纵横自动化技术股份有限公司 相机标定方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质

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