CN114332130A

CN114332130A - 高精图像的单目相机采集方法及装置

Info

Publication number: CN114332130A
Application number: CN202111675069.0A
Authority: CN
Inventors: 单国航; 贾双成; 朱磊; 张金龙
Original assignee: Zhidao Network Technology Beijing Co Ltd
Current assignee: Zhidao Network Technology Beijing Co Ltd
Priority date: 2021-12-31
Filing date: 2021-12-31
Publication date: 2022-04-12

Abstract

本申请涉及一高精图像的单目相机采集方法及装置。该方法包括：获取至少一张图像中像素的道路坐标系坐标，基于像素的道路坐标系得到相邻像素的像素距离差值；设置目标精度范围，根据目标精度范围和像素距离差值，确定目标图像采集区域；基于目标图像采集区域对当前图像进行标定，以获取当前图像对应的高精图像区域。本申请提供的方案，能够直接获取图像的图像精度高的部分，无需对图像进行进一步处理，从而提高了获取高精图像的效率。

Description

高精图像的单目相机采集方法及装置

技术领域

本申请涉及高精图像采集技术领域，尤其涉及高精图像的单目相机采集方法及装置。

背景技术

相关技术中，在无人驾驶车辆行驶过程中，需要检测道路上的车道线、交通标志牌等道路元素，在检测到道路元素后，根据检测的结果进行地图构建，从而确定车辆的行驶路线，保证其行驶的安全性。具体的，可以在车辆安装前置相机，通过前置相机采集图像。

由于图像的像素精度不是均匀分布的，可能会导致道路元素出现在图像中精度不够的位置，但高精地图制作的时需要连续采集图像，所以同一道路元素会出现在不同的图片中，例如，距离车辆越远的像素，一般位于图片中间，但是精度很差，可能一个像素对应的距离是几十米，没法用于高精地图的采集或者自动驾驶。因此，针对选取道路元的高精度图像，需要知道如何选取图片的高精区域。

因此，现有技术中需要一种高精图像的采集方法，可以快速标定图像的高精图像区域。

申请内容

为解决或部分解决相关技术中存在的问题，本申请提供一种高精图像的单目相机采集方法及装置，能够速标定图像的高精图像区域。

本申请第一方面提供一种高精图像的单目相机采集方法，包括：

获取图像中像素的道路坐标系坐标，基于像素的道路坐标系得到相邻像素的像素距离差值；

设置目标精度范围，根据目标精度范围和像素距离差值，得到目标图像采集区域；

基于目标图像采集区域对图像进行标定，以获取图像对应的高精图像。

可选地，获取图像像素中的道路坐标系坐标，包括：

构建图像二维坐标系，基于图像二维坐标系获取像素的像素坐标；

获取单目相机参数，基于单目相机参数及像素坐标，得到像素的道路坐标系坐标。

可选地，像素距离差值包括第一像素距离差值和第二像素距离差值，基于像素的道路坐标系得到相邻像素的像素距离差值，包括：

根据道路坐标系坐标，在水平方向上得到相邻像素之间的第一像素距离差值；

根据道路坐标系坐标，在竖直方向上得到相邻像素之间的第二像素距离差值。

可选地，根据道路坐标系坐标，在水平方向上得到相邻像素之间的第一像素距离差值，包括：

在水平方向上，根据像素与前一个像素的像素距离差值及像素与后一个像素距离差值的平均值，确定第一像素距离差值。

可选地，根据道路坐标系坐标，在竖直方向上得到相邻像素之间的第二像素距离差值，包括：

在竖直方向上，根据像素与前一个像素的像素距离差值及像素与后一个像素距离差值的平均值，确定第二像素距离差值。

可选地，目标精度范围包括第一目标精度范围和第二目标精度范围，根据目标精度范围和像素距离差值，得到目标图像采集区域，包括：

获取第一目标精度范围，根据第一目标精度范围和第一像素距离差值，获取第一目标图像采集区域；

获取第二目标精度范围，根据第二目标精度范围和第二像素精度差，获取第二目标图像采集区域；

将第一目标图像采集区域和第二目标图像采集区域融合，得到目标图像采集区域。

可选地，将第一目标图像采集区域和第二目标图像采集区域融合，得到目标图像采集区域，包括：

获取第一目标图像采集区域和第二目标图像采集区域的重叠区域；

基于重叠区域，获取目标采集区域。

本申请第二方面提供一种高精图像的单目相机采集装置，包括：

第一处理单元，用于获取图像中像素的道路坐标系坐标，基于像素的道路坐标系得到相邻像素的像素距离差值；

第二处理单元，用于设置目标精度范围，根据目标精度范围和像素距离差值，得到目标图像采集区域；

采集单元，用于基于目标图像采集区域对图像进行标定，以获取图像对应的高精图像。

本申请第三方面提供一种电子设备，包括：

处理器；以及

存储器，其上存储有可执行代码，当可执行代码被处理器执行时，使处理器执行如上的方法。

本申请第四方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行代码，当可执行代码被电子设备的处理器执行时，使处理器执行如上的方法。

本申请提供的技术方案可以包括以下有益效果：通过图像中每一像素的道路坐标系坐标获取像素之间的像素距离差值，基于目标精度范围和所述像素距离差值，得到目标图像采集区域；根据目标图像采集区域标定图像中的高精图像区域。本申请通过目标图像采集区域对图像进行标定，可以直接获取图像中图像精度高的部分，无需对图像进行进一步处理，从而提高了获取高精图像的效率。

本申请的技术方案，还可以：通过相机的固有参数，将图像的像素坐标转换为道路坐标系坐标，从而将像素之间的二维距离转换为三维空间的三维距离。基于三维空间获取的像素距离差值值可以更准确地表示图像精度，从而进一步提高获取图像采集框的准确性。

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

通过结合附图对本申请示例性实施方式进行更详细地描述，本申请的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本申请示例性实施方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。

图1是本申请实施例示出的高精图像的单目相机采集方法的流程示意图；

图2是本申请实施例示出的高精图像的单目相机采集方法的另一流程示意图；

图3是本申请实施例示出的第一目标图像采集区域的示意图；

图4是本申请实施例示出的第二目标图像采集区域的示意图；

图5是本申请实施例示出的目标图像采集区域；

图6是本申请实施例示出的高精图像的单目相机采集装置的结构示意图；

图7是本申请实施例示出的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本申请的实施方式。虽然附图中显示了本申请的实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本申请而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本申请更加透彻和完整，并且能够将本申请的范围完整地传达给本领域的技术人员。

在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本申请可能采用术语“第一”、“第二”、“第三”等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

相关技术中，在无人驾驶车辆行驶过程中，需要检测道路上的车道线、交通标志牌等道路元素，从而可以根据检测结果进行地图构建，从而确定行驶路线，保证其行驶的安全性。具体的，可以在车辆安装前置相机，通过前置相机采集图像。

由于图像的像素精度不是均匀分布的，可能会导致道路元素出现在图像中精度不够的位置，但高精地图制作的时候需要连续采集图像，所以同一道路元素会出现在不同的图片中，如何针对道路元素选取高精度图像，需要知道图片不同位置的精度。例如，距离车辆越远的像素，一般位于图片中间，但是像素的精度很差，可能一个像素对应的距离是几十米，这种像素精度差的图片没法用于高精地图的采集或者自动驾驶。

针对上述问题，本申请实施例提供一种高精图像的采集方法，能够快速标定图像的高精图像区域。

以下结合附图详细描述本申请实施例的技术方案。

图1是本申请实施例示出的高精图像的单目相机采集方法的流程示意图。

参见图1，方法包括：

S101、获取至少一张图像中像素的道路坐标系坐标，基于像素的道路坐标系坐标得到相邻像素的像素距离差值。

在车辆行驶过程中单目相机用于拍摄自动驾驶车辆的行驶路况，步骤S101中的图像可以是单目相机的实时拍摄图像，也可以是单目相机当前时间段拍摄的图像数据集。

步骤S101中的道路坐标系，是指以道路的中轴线为y轴，在道路平面上垂直于中轴线的水平线为x轴，以过原点垂直与道路平面的垂线为Z轴。步骤S101中，通过获取像素的道路坐标系坐标，可以获取像素之间的三维距离差值，进而获取相邻像素之间的像素距离差值。

在一个实施例中，本申请还需要获取相机对应的相机坐标系和图像二维坐标系，相机坐标系是指以相机为中心，相机光心的向前射线为Z轴，相机正下方方向为Y轴，相机右手方向为Z轴。图像二维坐标系为像素坐标。本申请通过相机坐标系、道路坐标系和图像二维坐标系之间的关系，将图像二维坐标转换为道路坐标，从而可以更精准地描述像素与实际距离之间的对应关系。

参见图2，步骤S101，获取图像像素中的道路坐标系坐标，包括：

S201、构建图像对应的二维坐标系，基于二维坐标系获取图像中像素的像素坐标。

步骤S201中的二维坐标系为图像的像素坐标系，例如在二维坐标系中，像素的坐标(u，v)中的u是记录像素的行数、v是记录像素的列数。

S202、获取单目相机参数，基于单目相机参数及像素坐标，得到像素的道路坐标系坐标。

具体地，单目相机参数包括单目相机内参和单目相机外参。内参涉及相机的内存特性，由生产厂家提供或已标定。相机外参涉及相机的在物理空间的位姿，主要包括旋转角度及安装高度等因素。本申请可以通过像素坐标系和道路坐标系之间的转换关系获取相机的外参。在本申请中相机内参和外参采用矩阵表示。获取单目相机参数包括：构建像素坐标系和道路坐标系之间的变换矩阵，并根据变换矩阵，获取相机的参数矩阵。根据相机的参数矩阵可以得到相机的内参和外参。其中，相机的外参包括相机坐标系到道路坐标系的转换矩阵(CamRRoad)，以及相机高度h。相机内参矩阵K用于表示成像坐标与真实坐标之间的转换矩阵。

具体地，构建二维坐标系和道路坐标系之间的公式为(1)，包括：

其中，在道路坐标系下，道路坐标系的y坐标与相机高度h的关系为Py＝h。

在本实施例中，利用式(1)，由于其中K为相机的内参矩阵已知，(u，v)为像素坐标，(x，y，z)为相机坐标系坐标，根据相机坐标系和道路坐标系的对应关系，可以求出未知数。在公式(1)中，未知数仅为Px，Pz以及d，共3个方程，通过解出上述3个未知数，进而得到P点在道路坐标系下的坐标(Px，Py，Pz)。

根据公式(1)可以求出在道路坐标系下，图片上每个像素对应的三维坐标系坐标。根据像素对应的三维坐标系坐标，可以获取像素在道路坐标系下对应的像素距离差值。

具体地，像素距离差值包括第一像素距离差值和第二像素距离差值，基于像素的道路坐标系得到相邻像素的像素距离差值，包括：根据道路坐标系坐标，在水平方向上得到相邻像素之间的第一像素距离差值；根据道路坐标系坐标，在竖直方向上得到相邻像素之间的第二像素距离差值。

其中，第一像素距离差值为与该像素同一行相邻像素的距离差，第二像素距离差值与该像素同一列像素的距离差。

在一个实施例中，用P[u，v]表示像素坐标为[u，v]的像素所代表的坐标位置，水平方向上的像素距离包括D₁和D₂，竖直方向上的像素距离包括D₃和D₄。P[u，v]与其相邻坐标的距离分别为：D₁＝P[u，v]-P[u-1，v]；D₂＝P[u，v]-P[u+1，v]；D₃＝P[u，v]-P[u，v-1]；D₄＝P[u，v]-P[u，v+1]。

在一个实施例中，根据道路坐标系坐标，在水平方向上得到相邻像素之间的第一像素距离差值，包括：在水平方向上，根据像素与前一个像素的像素距离差值及像素与后一个像素距离差值，确定第一像素距离差值。

具体地，根据像素与前一个像素的像素距离差值及像素与后一个像素距离差值的平均值，确定第一像素距离差值。用DL表示像素的第一像素距离差值，D₁和D₂分别表示像素与相邻像素之间的距离差值，DL＝(D₁+D₂)*0.5，即像素坐标每变化1，距离变化1精度。DL通过相邻像素的水平方向上距离的平均值来描述该像素位置在水平方向上的具体精度。

在一个实施例中，根据道路坐标系坐标，在竖直方向上得到相邻像素之间的第二像素距离差值，包括：在竖直方向上，根据像素与前一个像素的像素距离差值及像素与后一个像素距离差值，确定第二像素距离差值。

具体地，根据像素与前一个像素的像素距离差值及像素与后一个像素距离差值的平均值，确定第二像素距离差值。DC表示像素的第二像素距离差值，D₃和D₄分别表示像素与相邻像素之间的距离差，DC＝(D₃+D₄)*0.5，可以用这二者来描述该像素位置的具体精度。即像素坐标每变化1，距离变化1精度。通过相邻像素的竖直方向上距离的平均值来描述该像素位置在竖直方向上的具体精度。

在一个实施例中，将第一像素距离差值按照距离范围表示出，如图3所示，图3为第一目标图像采集区域的示意图，在图3中，不同区间代表不同的精度范围，不同区间可以用不同的图案或者灰度表示，范围最大的部分为无效区域，无效区域一般包括天空等与地图元素相关度较弱的区域。

在一个实施例中，将第二像素距离差值按照距离差范围表示出，如图4所示，图4为第二目标图像采集区域，在图4中，不同区间代表不同的精度范围，不同区间可以用不同的图案或者灰度表示，范围最大的部分为无效区域，无效区域一般包括天空等与地图元素相关度较弱的区域。

S102、设置目标精度范围，根据目标精度范围和像素距离差值，得到目标图像采集区域。

步骤S102中，目标精度范围包括第一目标精度范围和第二精度范围，第一精度范围包括水平方向上的经度范围，第二精度范围包括竖直方向上的经度范围。

在一个实施例中，根据目标精度范围和像素距离差值，得到目标图像采集区域，包括：获取第一精度范围，根据第一精度范围和第一像素距离差值，获取第一目标图像采集区域；获取第二精度范围，根据第二精度范围和第二像素精度差，获取第二目标图像采集区域；将第一目标图像采集区域和第二目标图像采集区域融合，得到目标图像采集区域。

具体地，将第一目标图像采集区域和第二目标图像采集区域融合，得到目标图像采集区域，包括：获取第一目标图像采集区域和第二目标图像采集区域的重叠区域；基于重叠区域，获取目标采集区域。

如图5所示，图5为目标图像采集区域的一种实施例的示意图。具体地，设定第一目标精度范围为3厘米(即正前方使用3厘米精度)，第二目标精度范围为6厘米，(即侧前方使用6厘米精度)。只使用这个范围内生成的目标图像采集区域去采集图像，可以实现正前方3厘米，侧前方6厘米的精度控制。

在一种实施例中，将第一目标图像采集区域和第二目标图像采集区域融合，得到目标图像采集区域，包括：获取第一目标图像采集区域和第二目标图像采集区域的重叠区域；基于重叠区域，获取目标采集区域。

在一种实施例中，将第一目标图像采集区域和第二目标图像采集区域融合，得到目标图像采集区域，包括：获取第一目标图像采集区域和第二目标图像采集区域的重叠部分，选取重叠部分包括选取第一像素距离差值和第二像素距离差值中的最小值为像素对应的像素距离差值，根据像素距离差值和目标精度范围，获取目标精度区域。

S103、基于目标图像采集区域对当前图像进行标定，以获取当前图像对应的高精图像区域。

步骤S103中的目标图像采集区域可以为图像采集框，用于单目相机采集高精度地图元素，以车道线为例，单目相机只获取在目标图像采集区域内的车道线。

在一种实施例中，获取图像采集框的步骤，包括：获取目标图像采集区域的边缘像素，根据边缘像素获取图像采集框。

本申请通过图像中每一像素的道路坐标系坐标获取像素之间的像素距离，基于目标精度范围和像素距离，得到目标图像采集区域；根据目标图像采集区域标定图像中的高精图像区域。本申请通过目标图像采集区域对图像进行标定，可以直接获取图像中图像精度高的部分，无需对图像进行进一步处理，从而提高了获取高精图像的效率。

与前述应用功能实现方法实施例相对应，本申请还提供了一种高精图像的单目相机采集装置、电子设备及相应的实施例。

图6是本申请实施例示出的一种高精图像的单目相机采集装置的结构示意图。

参见图6，高精图像的单目相机采集装置包括第一处理单元601、第二处理单元602、采集单元603.

第一处理单元601，用于获取至少一张图像中像素的道路坐标系坐标，基于像素的道路坐标系坐标得到相邻像素的像素距离差值。

道路坐标系，是指以道路的中轴线为y轴，在道路平面上垂直于中轴线的水平线为x轴，以过原点垂直与道路平面的垂线为Z轴。通过获取像素的道路坐标系坐标，可以获取像素之间的三维距离，进而获取相邻像素之间的像素距离差值。

第一处理单元601还包括坐标处理单元，坐标处理单元用于构建图像二维坐标系，基于图像二维坐标系获取像素的像素坐标；获取单目相机参数，基于单目相机参数及像素坐标，得到像素的道路坐标系坐标。

其中，二维坐标系为图像的像素坐标，像素的坐标(u,v)通过u，v来记录像素的行数与列数。具体地，单目相机参数包括单目相机内参和单目相机外参。获取单目相机参数包括：构建像素坐标系和道路坐标系之间的变换矩阵，并根据变换矩阵，获取相机的参数矩阵。根据相机的参数矩阵可以得到相机的内参和外参。其中，相机的外参包括相机坐标系到道路坐标系的转换矩阵(CamRRoad)，以及相机高度h。相机内参矩阵K用于表示成像坐标与真实坐标之间的转换矩阵，与相机的焦距有关。

其中，在道路坐标系下，道路坐标系的y坐标与相机高度的关系为P.y＝h。而后利用式(1)，由于其中K为相机的内参矩阵已知，uv为像素坐标，(x,y,z)为相机坐标系坐标，根据相机坐标系和道路坐标系的对应关系，P.y＝h。因此，在公式(1)中，未知数仅为P.x,P.z以及d，共3个方程，可以解出上述3个未知数，进而得到P点在道路坐标系下的坐标(P.x,P.y,P.z)。

根据公式(1)可以求出图片上所有像素点对应的三维坐标，得到每个像素对应的三维坐标系坐标。根据像素对应的三维坐标系坐标可以获取像素在道路坐标系下对应的像素距离差值。

在一个实施例中，用P[u,v]表示像素坐标为[u,v]的像素所代表的坐标位置，水平方向上的像素距离包括D1和D2，竖直方向上的像素距离包括D3和D4。P[u,v]与其相邻坐标的距离分别为：D1＝P[u,v]-P[u-1,v]；D2＝P[u,v]-P[u+1,v]；D3＝P[u,v]-P[u,v-1]；D4＝P[u,v]-P[u,v+1]。

在一个实施例中，根据道路坐标系坐标，在水平方向上得到相邻像素之间的第一像素距离差值，包括：获取水平方向上，像素与前一个像素的像素距离差值及像素与后一个像素距离差值的平均值，以获得第一像素距离差值。

具体地，用DL表示第一像素距离差值，DL＝(D1+D2)x0.5，即像素坐标每变化1，距离变化1精度。DL通过相邻像素的水平方向上距离的平均值来描述该像素位置在水平方向上的具体精度。

在一个实施例中，根据道路坐标系坐标，在竖直方向上得到相邻像素之间的第二像素距离差值，包括：获取在竖直方向上，像素与前一个像素的像素距离差值及像素与后一个像素距离差值的平均值，以获得第二像素距离差值。

具体地，DC表示第二像素距离差值，DC＝(D3+D4)x0.5，可以用这二者来描述该像素位置的具体精度。即像素坐标每变化1，距离变化1精度。通过相邻像素的竖直方向上距离的平均值来描述该像素位置在竖直方向上的具体精度。

在一个实施例中，分别把DL和DC，按照距离范围表示出，如图3，4，不同色块区间代表不同的精度范围。

第二处理单元602，用于设置目标精度范围，根据目标精度范围和像素距离差值，确定目标图像采集区域。

目标精度范围包括第一目标精度范围和第二精度范围，第一精度范围包括水平方向上的经度范围，第二精度范围包括竖直方向上的经度范围。

在一个实施例中，比如设定第一目标精度范围为3厘米(即正前方使用3厘米精度)，第二目标精度范围为6厘米，(即侧前方使用6厘米精度)，则形状如图4。只使用这个范围内生成的目标图像采集区域去采集图像，可以实现正前方3厘米，侧前方6厘米的精度控制。

采集单元603，用于基于目标图像采集区域对当前图像进行标定，以获取当前图像对应的高精图像区域。

标图像采集区域可以为图像采集框，用于单目相机采集高精度地图元素，以车道线为例，单目相机只获取在目标图像采集区域内的车道线。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不再做详细阐述说明。

图7是本申请实施例示出的电子设备的结构示意图。

参见图7，电子设备700包括存储器710和处理器720。

处理器720可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

存储器710可以包括各种类型的存储单元，例如系统内存、只读存储器(ROM)和永久存储装置。其中，ROM可以存储处理器720或者计算机的其他模块需要的静态数据或者指令。永久存储装置可以是可读写的存储装置。永久存储装置可以是即使计算机断电后也不会失去存储的指令和数据的非易失性存储设备。在一些实施方式中，永久性存储装置采用大容量存储装置(例如磁或光盘、闪存)作为永久存储装置。另外一些实施方式中，永久性存储装置可以是可移除的存储设备(例如软盘、光驱)。系统内存可以是可读写存储设备或者易失性可读写存储设备，例如动态随机访问内存。系统内存可以存储一些或者所有处理器在运行时需要的指令和数据。此外，存储器710可以包括任意计算机可读存储媒介的组合，包括各种类型的半导体存储芯片(例如DRAM，SRAM，SDRAM，闪存，可编程只读存储器)，磁盘和/或光盘也可以采用。在一些实施方式中，存储器710可以包括可读和/或写的可移除的存储设备，例如激光唱片(CD)、只读数字多功能光盘(例如DVD-ROM，双层DVD-ROM)、只读蓝光光盘、超密度光盘、闪存卡(例如SD卡、min SD卡、Micro-SD卡等)、磁性软盘等。计算机可读存储媒介不包含载波和通过无线或有线传输的瞬间电子信号。

存储器710上存储有可执行代码，当可执行代码被处理器720处理时，可以使处理器720执行上文述及的方法中的部分或全部。

此外，根据本申请的方法还可以实现为一种计算机程序或计算机程序产品，该计算机程序或计算机程序产品包括用于执行本申请的上述方法中部分或全部步骤的计算机程序代码指令。

或者，本申请还可以实施为一种计算机可读存储介质(或非暂时性机器可读存储介质或机器可读存储介质)，其上存储有可执行代码(或计算机程序或计算机指令代码)，当可执行代码(或计算机程序或计算机指令代码)被电子设备(或服务器等)的处理器执行时，使处理器执行根据本申请的上述方法的各个步骤的部分或全部。

以上已经描述了本申请的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本技术领域的其他普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims

1.一种高精图像的单目相机采集方法，其特征在于，包括：

获取至少一张图像中像素的道路坐标系坐标，基于所述像素的道路坐标系坐标得到相邻像素的像素距离差值；

设置目标精度范围，根据所述目标精度范围和所述像素距离差值，确定目标图像采集区域；

基于所述目标图像采集区域对当前图像进行标定，以获取所述当前图像对应的高精图像区域。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取至少一张图像中像素的道路坐标系坐标，包括：

构建所述图像对应的二维坐标系，基于所述二维坐标系获取所述图像中像素的像素坐标；

获取单目相机参数，基于所述单目相机参数及所述像素的像素坐标，确定像素的道路坐标系坐标。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述像素距离差值包括第一像素距离差值和所述第二像素距离差值，所述基于所述像素的道路坐标系坐标得到相邻像素的像素距离差值，包括：

根据所述道路坐标系坐标，在水平方向上确定相邻像素之间的第一像素距离差值；

根据所述道路坐标系坐标，在竖直方向上确定相邻像素之间的第二像素距离差值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述道路坐标系坐标，在水平方向上得到相邻像素之间的第一像素距离差值，包括：

在所述水平方向上，根据所述像素与前一个像素的像素距离差值及所述像素与后一个像素距离差值，确定所述第一像素距离差值。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述道路坐标系坐标，在竖直方向上得到相邻像素之间的第二像素距离差值，包括：

在所述竖直方向上，根据所述像素与前一个像素的像素距离差值及所述像素与后一个像素距离差值，确定所述第二像素距离差值。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标精度范围包括第一目标精度范围和第二目标精度范围，所述根据所述目标精度范围和所述像素距离差值，得到目标图像采集区域，包括：

获取第一目标精度范围，根据所述第一目标精度范围和所述第一像素距离差值，确定第一目标图像采集区域；

获取第二目标精度范围，根据所述第二目标精度范围和所述第二像素距离差值，确定第二目标图像采集区域；

将所述第一目标图像采集区域和所述第二目标图像采集区域融合，确定所述目标图像采集区域。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述第一目标图像采集区域和所述第二目标图像采集区域融合，确定所述目标图像采集区域，包括：

获取所述第一目标图像采集区域和所述第二目标图像采集区域的重叠区域；

基于所述重叠区域，确定所述目标采集区域。

8.一种高精图像的单目相机采集装置，其特征在于，包括：

第一处理单元，用于获取至少一张图像中像素的道路坐标系坐标，基于所述像素的道路坐标系坐标得到相邻像素的像素距离差值；

第二处理单元，用于设置目标精度范围，根据所述目标精度范围和所述像素距离差值，得到目标图像采集区域；

采集单元，用于基于所述目标图像采集区域对所述图像进行标定，以获取所述图像对应的高精图像。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；以及

存储器，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。