CN114549653A - 一种相机标定方法、系统、计算机设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种相机标定方法、系统、计算机设备及存储介质，方法包括：获取Aruco标定板在标定板坐标系下的角点信息；Aruco标定板包括若干个基准标记，每一个基准标记包括黑色边框，黑色边框内设置若干个黑色正方形和白色正方形；获取相机拍摄的Aruco标定板的标定图像，确定标定图像上的特征点在相机坐标系下的特征点坐标信息；根据角点信息和特征点坐标信息对相机进行标定。本发明在利用Aruco标定板进行系统标定时，无需拍摄完整的标定图像，即使部分标定图像未被采集到或者检测出，剩余的标定图像中的特征点足够用于系统标定，避免了由于标定图像不完整而造成系统标定准确率低的问题，可广泛应用于计算机视觉技术领域。

Description

一种相机标定方法、系统、计算机设备及存储介质

技术领域

本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种相机标定方法、系统、计算机设备及存储介质。

背景技术

相位测量轮廓术(Phase-Measuring Deflectometry，PMD)广泛应用于三维测量系统中，PMD所应用的三维测量系统包括显示器和相机，三维测量系统在投入使用前需要进行系统标定，系统标定是指，获取相机坐标系相对于显示器坐标系的旋转关系和平移关系。物体的斜率计算和整合步骤对系统标定误差十分敏感，因此，PMD系统标定方法和精度十分重要，系统标定结果的准确度直接影响三维测量结果的准确度。

目前，系统标定所采用的主要方法是，借助一个平面镜，显示器投影特定的标定图案，经平面镜反射由相机捕捉到，通过改变平面镜位置可以捕捉多张标定图案，分析标定图案以获得相机和显示器的相对位姿。但这种主流的标定方法主要存在以下两方面问题：

1)、系统标定时通常假定显示器为平面，而真实情况是显示器并非完全平面；

2)、相机捕获的标定图案是平面镜中的虚像，并且平面镜要多次移动才能采集到多张标定图案，因此，相机有时难以拍摄到完整的标定图案，并且还存在曝光不均以及失焦等。

基于上述问题，系统标定方法采用的标定图案主要有条纹、圆点、棋盘格等，其中，条纹图案可以不捕获完整的图案，但是对相机拍摄到的条纹图案的分析会引入新的误差。圆点和棋盘格标定板在使用时需要拍摄、检测完整的矩形范围的图案，而由于系统标定中的问题2)中相机难以拍摄到完整的标定图案，只能采集较小的图案才能拍摄完整的图案，因而只能对显示这些图案的屏幕区域进行精确的标定，这又突出了问题1)，并且由于拍摄的图片存在曝光不均、失焦等问题，即使拍摄到完整的圆点或棋盘格的标定图案，也可能无法把标定图案中所有特征点全部检测出来。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种相机标定方法、系统、计算机设备及存储介质，避免了由于标定图像不完整而造成系统标定准确率低的问题。

一方面，本发明实施例提供了一种相机标定方法，包括以下步骤：

获取Aruco标定板在标定板坐标系下的角点信息；所述Aruco标定板包括若干个基准标记，每一个所述基准标记包括黑色边框，所述黑色边框内设置若干个黑色正方形和白色正方形；

获取相机拍摄的所述Aruco标定板的标定图像，确定所述标定图像上的特征点在相机坐标系下的特征点坐标信息；

根据所述角点信息和所述特征点坐标信息对所述相机进行标定。

进一步，所述根据所述角点信息和所述特征点坐标信息对所述相机进行标定这一步骤，包括以下步骤：

根据所述特征点坐标信息确定第一角点信息，所述第一角点信息为与所述特征点坐标信息对应的所述角点信息；

根据特征点坐标信息和所述第一角点信息确定相机标定参数，所述标定参数包括所述相机坐标系相对于所述标定板坐标系的旋转矩阵和所述相机坐标系相对于所述标定板坐标系的平移向量。

进一步，根据特征点坐标信息和所述第一角点信息确定相机标定参数这一步骤，包括以下公式：

其中，

为所述特征点在图像坐标系下的像素坐标，Zc为所述特征点在所述相机坐标系中Z方向的坐标值，

为所述特征点在所述相机坐标系下的特征点坐标，

为所述相机坐标系相对于所述标定板坐标系的旋转矩阵，

为所述相机坐标系相对于所述标定板坐标系的平移向量，P_i为所述特征点坐标所对应的在标定板坐标系下的第一角点坐标，K为相机内参。

进一步，所述相机标定方法还包括对所述像素坐标进行畸变调整的步骤，所述对所述像素坐标进行畸变调整这一步骤，包括以下步骤：

对所述像素坐标进行径向畸变调整得到第一像素坐标；

对所述第一像素坐标进行切向畸变调整得到第二像素坐标。

进一步，所述相机标定方法还包括以下步骤：

对若干个所述黑色正方形和白色正方形进行编码，得到所述基准标记的Aruco标志码。

进一步，所述获取相机拍摄的所述Aruco标定板的标定图像这一步骤之后，所述相机标定方法还包括以下步骤：

检测所述标定图像中的基准标记的轮廓，并从所述轮廓中提取出四个所述特征点；

根据四个所述特征点进行单应性变化，去除透视投影。

进一步，所述相机标定方法还包括以下步骤：

利用亚像素算法对所述特征点处理。

另一方面，本申请还提供了一种相机标定系统，包括：

角点信息获取模块，用于获取Aruco标定板在标定板坐标系下的角点信息；所述Aruco标定板包括若干个基准标记，每一个所述基准标记包括黑色边框，所述黑色边框内设置若干个黑色正方形和白色正方形；

特征点获取模块，用于获取相机拍摄的所述Aruco标定板的标定图像，确定所述标定图像上的特征点在相机坐标系下的特征点坐标信息；

相机标定模块，用于根据所述角点信息和所述特征点坐标信息对所述相机进行标定。

另一方面，本申请还提供了一种计算机设备，包括：

至少一个处理器；

至少一个存储器，用于存储至少一个程序；

当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如前面所述的一种相机标定方法。

另一方面，本申请还提供了一种存储介质，其中存储有处理器可执行的指令，所述处理器可执行的指令在由处理器执行时用于执行如前面所述的一种相机标定方法。

本发明的有益效果是：在利用Aruco标定板进行系统标定时，无需拍摄完整的标定图像，即使部分标定图像未被采集到或者检测出，剩余的标定图像中的特征点足够用于系统标定，避免了由于标定图像不完整而造成系统标定准确率低的问题。

附图说明

图1为本发明一种相机标定方法具体实施例的流程示意图；

图2为本发明一种相机标定方法具体实施例的Aruco标定板的示意图；

图3为本发明相机标定系统具体实施例的结构示意图；

图4为本发明一种计算机设备具体实施例的结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。对于以下实施例中的步骤编号，其仅为了便于阐述说明而设置，对步骤之间的顺序不做任何限定，实施例中的各步骤的执行顺序均可根据本领域技术人员的理解来进行适应性调整。

下面结合说明书附图和具体实施例对本发明作进一步解释和说明。

参照图1，第一方面，本发明实施例提供了一种相机标定方法，包括以下步骤S1-S3：

S1、获取Aruco标定板在标定板坐标系下的角点信息；Aruco标定板包括若干个基准标记，每一个基准标记包括黑色边框，黑色边框内设置若干个黑色正方形和白色正方形；

具体地，参照图2，Aruco标定板上设置有若干个基准标记，每一个基准标记包括一个黑色边框，黑色边框有助于检测角点信息，提高ArUco标记检测的准确性和性能。

此外，黑色边框内还包括若干个黑色正方形和白色正方形，这些黑色正方形和白色正方形的排列用编号进行记录，从而用于表征该基准标记的唯一性。

利用Aruco库函数创建Aruco标定板，确定以Aruco标定板为中心的标定板坐标系，标定板坐标系如图2所示，红色、绿色、蓝色的坐标轴分别代表X轴、Y轴、Z轴，在该标定板坐标系中，Aruco标定板中的每一个基准标记包括四个角点信息，因此，通过确定多个基准标记的角点信息，可获取Aruco标定板在标定板坐标系下的角点信息，此外，任何一个基准标记与其他基准标记的相对位置都是确定的。

S2、获取相机拍摄的Aruco标定板的标定图像，确定标定图像上的特征点在相机坐标系下的特征点坐标信息；

具体地，利用相机对Aruco标定板进行拍摄，从而获取Aruco标定板的标定图像，该标定图像可以是完整的Aruco标定板的图像，也可以是部分的Aruco标定板的图像。

以相机为中心构建相机坐标系，从拍摄的标定图像上提取特征点，确定这些特征点在相机坐标系下的特征点坐标信息，这些特征点坐标信息用于对相机进行标定。

S3、根据角点信息和特征点坐标信息对相机进行标定。

具体地，对相机拍摄到的标定图像进行特征提取时，其实是提取标定图像中的基准标记的角点作为特征点，也即是采用角点检测的方式来提取特征点，因此，相机坐标系下的每一个特征点坐标信息都对应标定板坐标系下的一个角点信息，利用这一对应关系，对相机进行标定，从而完成系统标定。

综上所述，本申请在利用Aruco标定板进行系统标定时，无需拍摄完整的标定图像，即使部分标定图像未被采集到或者检测出，剩余的标定图像中的特征点足够用于系统标定，避免了由于标定图像不完整而造成系统标定准确率低的问题；而且，标定图像的检测原理为角点检测，相较于条纹分析不会引入新的误差。

进一步作为可选的实施方式，步骤S3包括以下步骤S31-S32：：

S31、根据特征点坐标信息确定第一角点信息，第一角点信息为与特征点坐标信息对应的角点信息；

S32、根据特征点坐标信息和第一角点信息确定相机标定参数，标定参数包括相机坐标系相对于标定板坐标系的旋转矩阵和相机坐标系相对于标定板坐标系的平移向量。

具体地，利用相机采集Aruco标定板的标定图像，对采集到的标定图像进行特征点检测，从而获取特征点在相机坐标系下的特征点坐标信息，每一个采集到的特征点均对应标定板坐标系下的一个角点，也即是相机坐标系下的每一个特征点坐标信息对应一个标定板坐标系下的一个角点信息。

再根据特征点坐标信息和其对应的第一角点信息确定相机标定参数，其中，标定参数包括相机坐标系相对于标定板坐标系的旋转矩阵和相机坐标系相对于标定板坐标系的平移向量。

在一个实施例中，步骤S32包括如下计算公式：

其中，

为特征点在图像坐标系下的像素坐标，其中，图像坐标系是以相机拍摄到的标定图像为中心所构建的坐标系；Zc为特征点在相机坐标系中Z方向的坐标值，

为特征点在相机坐标系下的特征点坐标；

为相机坐标系相对于标定板坐标系的旋转矩阵，

为相机坐标系相对于标定板坐标系的平移向量。Pi为特征点在相机坐标系下的特征点坐标所对应的在标定板坐标系下的第一角点坐标；K为相机内参，K为3*3的矩阵，其表达式为：

其中，f_x，f_y为相机镜头焦距，c_x，c_y为相机传感器的光学中心。

由公式可知，当确定了多个特征点坐标信息和多个特征点坐标信息所对应的第一角点信息，即可得到相机坐标系相对于标定板坐标系的旋转矩阵和相机坐标系相对于标定板坐标系的平移向量，从而完成系统标定。

进一步作为可选的实施方式，该相机标定方法还包括对像素坐标进行畸变调整的步骤S4，步骤S4包括以下步骤S41-S42：

S41、对像素坐标进行切向畸变调整得到第一像素坐标；

S42、对第一像素坐标进行径向畸变调整得到第二像素坐标。

具体地，相机镜头存在畸变，该畸变主要包括径向畸变和切向畸变，其中，径向畸变的表达式如下：

x_distorted1＝x(1+k₁r²+k₂r⁴+k₃r⁶)

y_distorted1＝y(1+k₁r²+k₂r⁴+k₃r⁶)

其中，x和y为特征点在图像坐标系下的理想状态下的像素坐标，

k₁，k₂，k₃均为畸变系数，x_distorted1和y_distorted1为经过相机的径向畸变后的像素坐标，可以称之为第一畸变像素坐标。

切向畸变的表达式如下：

x_distorted2＝x_distorted1+[2p₁x_distorted1y_distorted1+p₂(r₁ ²+2x_distorted1 ²)]

y_distorted2＝y_distorted1+[p₁(r₁ ²+2y_distortedl ²)+2p₂x_distorted1y_distorted1]

其中，p₁，p₂为畸变系，x_distorted2和y_distorted2为x_distorted1和y_distorted1经过相机的径向畸变后的像素坐标，可以称之为第二畸变像素坐标。

基于上述原理，对特征点在图像坐标系下的像素坐标首先进行切向畸变调整，从而获取去除切向畸变的第一像素坐标，再对第一像素坐标进行径向畸变调整，从而获取去除径向畸变的第二像素坐标，第二像素坐标为特征点在图像坐标系下的理想状态下的像素坐标。

进一步作为可选的实施方式，对若干个黑色正方形和白色正方形进行编码，得到所述基准标记的Aruco标志码。

具体地，基准标记的黑色边框内的若干个黑色正方形和白色正方形随机组合成不同的标志图案，对黑色边框内的黑色正方形和白色正方形进行编码，从而得到属于当前基准标记的Aruco标记码。

后期在利用特征点坐标信息来查找对应的第一角点信息时，会首先进行Aruco标记码验证，如果对标识图案中的基准标记进行识别，识别到的标识信息不属于Aruco标记码，则当前识别的基准标记不属于Aruco标志板，反之，如果识别到的标志信息与Aruco标记码比对一致，则当前进行识别的基准标记属于Aruco标志板。

进一步作为可选的实施方式，步骤S2之后，相机标定方法还包括以下步骤：

S5、检测标定图像中的基准标记的轮廓，并从轮廓中提取出四个特征点；

S6、根据四个特征点进行单应性变化，去除透视投影。

具体地，对于相机拍摄的Aruco标志板的标志图像，首先从标志图像中提取特征点，提取特征点的步骤是，首先从标志图像中检测基准标记的轮廓，并在检测到的轮廓中提取出四个角点，也即是采集到特征点。

相机在对Aruco标志板进行拍摄时，通常无法采集到正对相机的标志图像，因此，采集到的标志图像中的基准标记的轮廓并不是正方形的，因此，利用四个获取的特征点，对特征点进行单应性变换，从而将标定图像中的基准标记的轮廓矫正为正方形，去除掉透视投影。

进一步作为可选的实施方式，相机标定方法还包括以下步骤：：

S7、利用亚像素算法对特征点处理。

具体地，识别的特征点用于系统标定，特征点的坐标信息的准确度将直接应道到标定结果的准确度，因此，本申请采用亚像素算法，并且根据基准标记内部的形状、基准标记内部的黑色白色的正方形等特征对特征点进行亚像素级别细化，以期获取更加精准的特征点图像坐标系下的坐标位置。

最后，为了更加清楚的说明本申请的实现原理，本申请还提供了另外一个实施例，该相机标定方法包括以下步骤：

Step1、获取Aruco标定板在标定板坐标系下的角点信息；在本实施例中，参照图2，Aruco标定板包括4*3个基准标记，每一个基准标记包括黑色边框，黑色边框内设置6*6个黑色正方形和白色正方形，对每一个基准标记内的黑色正方形和白色正方形进行编码，从而得到基准标记的Aruco标志码；

定义每个基准标记的四个角点的编号为S(i)，(S(i)∈(0,1,2,3)，对应左上、右上、右下、左下，对与一个MxN(M取值为1-4，N的取值为1-3)的Aruco标定板，采用图2左下角所示的坐标系，每个特征点在标定板坐标系下的坐标为：

其中，m(i)表示特征点i所属标记的编号，ML表示基准标记的边长，MS表示基准标记的间距。所有特征点分布在一个平面，所以所有特征点的Z轴坐标为0。

Step2、获取相机拍摄的Aruco标定板的标定图像，检测标定图像中的基准标记的轮廓，并从轮廓中提取出四个特征点，这四个特征点为基准标记的轮廓的角点，根据四个特征点进行单应性变化，从而将标定图像中的基准标记的轮廓矫正为正方形，以去除掉透视投影。

Step3、从拍摄的标定图像上提取特征点，确定这些特征点在相机坐标系下的特征点坐标信息，这些特征点坐标信息用于对相机进行标定。

Step4、根据特征点坐标信息确定与其对应的第一角点信息，并根据特征点坐标信息和第一角点信息确定相机标定参数。在一个实施例中，采用如下公式计算相机标定参数：

其中，

为特征点在图像坐标系下的像素坐标，其中，图像坐标系是以相机拍摄到的标定图像为中心所构建的坐标系；Zc为特征点在相机坐标系中Z方向的坐标值，

为特征点在相机坐标系下的特征点坐标，

为相机坐标系相对于标定板坐标系的旋转矩阵，

为相机坐标系相对于标定板坐标系的平移向量，P_i为特征点在相机坐标系下的特征点坐标所对应的在标定板坐标系下的第一角点坐标，K为相机内参。

其中，

为特征点在图像坐标系下的像素坐标，在该像素坐标投入使用前，还需要进行切向畸变调整和径向畸变调整，以期获取特征点在图像坐标系下的理想状态下的像素坐标。

在上面的步骤中，假设相机能够拍摄完整的标定图像，并且能够从标定图像中检测出所有的特征点(也即是12个基准标记的所有角点)，那么用于求解步骤step4中的公式中的

和

的特征点就有48个，已经足够用于相机标定；如果由于拍摄角度、亮度等原因导致Aruco标定板的右下角一个基准标记没有被拍摄到或没有检测出特征点，那么检测出的特征点的个数为44个，这44个特征点依旧能够全部用来求解公式，这对于传统的需要拍摄完整标定板图像的圆点或棋盘格标定板来说是无法完成的。

第二方面，参照图3，本申请还提供了一种相机标定系统，包括：

角点信息获取模块201，用于获取Aruco标定板在标定板坐标系下的角点信息；Aruco标定板包括若干个基准标记，每一个基准标记包括黑色边框，黑色边框内设置若干个黑色正方形和白色正方形；

特征点获取模块202，用于获取相机拍摄的Aruco标定板的标定图像，确定标定图像上的特征点在相机坐标系下的特征点坐标信息；

相机标定模块203，用于根据角点信息和特征点坐标信息对相机进行标定。

可见，上述方法实施例中的内容均适用于本系统实施例中，本系统实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法实施例所达到的有益效果也相同。

第三方面，参照图4，本申请还提供了一种计算机设备，包括：

至少一个处理器301；

至少一个存储器302，用于存储至少一个程序；

当至少一个程序被至少一个处理器301执行，使得至少一个处理器301实现一种相机标定方法。

同理，上述方法实施例中的内容均适用于本计算机设备实施例中，本计算机设备实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法实施例所达到的有益效果也相同。

本发明实施例还提供了一种存储介质，其中存储有处理器可执行的指令，处理器可执行的指令在由处理器执行时用于执行一种相机标定方法。

同样地，上述方法实施例中的内容均适用于本存储介质实施例中，本存储介质实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法实施例所达到的有益效果也相同。

同理，上述方法实施例中的内容均适用于本装置实施例中，本装置实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法实施例所达到的有益效果也相同。

在一些可选择的实施例中，在方框图中提到的功能/操作可以不按照操作示图提到的顺序发生。例如，取决于所涉及的功能/操作，连续示出的两个方框实际上可以被大体上同时地执行或所述方框有时能以相反顺序被执行。此外，在本发明的流程图中所呈现和描述的实施例以示例的方式被提供，目的在于提供对技术更全面的理解。所公开的方法不限于本文所呈现的操作和逻辑流程。可选择的实施例是可预期的，其中各种操作的顺序被改变以及其中被描述为较大操作的一部分的子操作被独立地执行。

此外，虽然在功能性模块的背景下描述了本发明，但应当理解的是，除非另有相反说明，所述的功能和/或特征中的一个或多个可以被集成在单个物理装置和/或软件模块中，或者一个或多个功能和/或特征可以在单独的物理装置或软件模块中被实现。还可以理解的是，有关每个模块的实际实现的详细讨论对于理解本发明是不必要的。更确切地说，考虑到在本文中公开的装置中各种功能模块的属性、功能和内部关系的情况下，在工程师的常规技术内将会了解该模块的实际实现。因此，本领域技术人员运用普通技术就能够在无需过度试验的情况下实现在权利要求书中所阐明的本发明。还可以理解的是，所公开的特定概念仅仅是说明性的，并不意在限制本发明的范围，本发明的范围由所附权利要求书及其等同方案的全部范围来决定。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。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或者该技术方案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一个存储介质中，包括若干程序用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行程序的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供程序执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从程序执行系统、装置或设备取程序并执行程序的系统)使用，或结合这些程序执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供程序执行系统、装置或设备或结合这些程序执行系统、装置或设备而使用的装置。

计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的程序执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

在本说明书的上述描述中，参考术语“一个实施方式/实施例”、“另一实施方式/实施例”或“某些实施方式/实施例”等的描述意指结合实施方式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方式或示例中。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方式或示例。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方式或示例中以合适的方式结合。

尽管已经示出和描述了本发明的实施方式，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施方式进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。

以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。

Claims (10)

1.一种相机标定方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取Aruco标定板在标定板坐标系下的角点信息；所述Aruco标定板包括若干个基准标记，每一个所述基准标记包括黑色边框，所述黑色边框内设置若干个黑色正方形和白色正方形；

获取相机拍摄的所述Aruco标定板的标定图像，确定所述标定图像上的特征点在相机坐标系下的特征点坐标信息；

根据所述角点信息和所述特征点坐标信息对所述相机进行标定。

2.根据权利要求1所述的一种相机标定方法，其特征在于，所述根据所述角点信息和所述特征点坐标信息对所述相机进行标定这一步骤，包括以下步骤：

根据所述特征点坐标信息确定第一角点信息，所述第一角点信息为与所述特征点坐标信息对应的所述角点信息；

根据所述特征点坐标信息和所述第一角点信息确定相机标定参数，所述标定参数包括所述相机坐标系相对于所述标定板坐标系的旋转矩阵和所述相机坐标系相对于所述标定板坐标系的平移向量。

3.根据权利要求2所述的一种相机标定方法，其特征在于，所述根据所述特征点坐标信息和所述第一角点信息确定相机标定参数这一步骤，包括以下公式：

其中，

为所述特征点在图像坐标系下的像素坐标，Zc为所述特征点在所述相机坐标系中Z方向的坐标值，

为所述特征点在所述相机坐标系下的特征点坐标，

为所述相机坐标系相对于所述标定板坐标系的旋转矩阵，

为所述相机坐标系相对于所述标定板坐标系的平移向量，P_i为所述特征点坐标所对应的在标定板坐标系下的第一角点坐标，K为相机内参。

4.根据权利要求3所述的一种相机标定方法，其特征在于，所述相机标定方法还包括对所述像素坐标进行畸变调整的步骤，所述对所述像素坐标进行畸变调整这一步骤，包括以下步骤：

对所述像素坐标进行径向畸变调整得到第一像素坐标；

对所述第一像素坐标进行切向畸变调整得到第二像素坐标。

5.根据权利要求1所述的一种相机标定方法，其特征在于，所述相机标定方法还包括以下步骤：

对若干个所述黑色正方形和白色正方形进行编码，得到所述基准标记的Aruco标志码。

6.根据权利要求1所述的一种相机标定方法，其特征在于，所述获取相机拍摄的所述Aruco标定板的标定图像这一步骤之后，所述相机标定方法还包括以下步骤：

检测所述标定图像中的基准标记的轮廓，并从所述轮廓中提取出四个所述特征点；

根据四个所述特征点进行单应性变化，去除透视投影。

7.根据权利要求1所述的一种相机标定方法，其特征在于，所述相机标定方法还包括以下步骤：

利用亚像素算法对所述特征点处理。

8.一种相机标定系统，其特征在于，包括：

角点信息获取模块，用于获取Aruco标定板在标定板坐标系下的角点信息；所述Aruco标定板包括若干个基准标记，每一个所述基准标记包括黑色边框，所述黑色边框内设置若干个黑色正方形和白色正方形；

特征点获取模块，用于获取相机拍摄的所述Aruco标定板的标定图像，确定所述标定图像上的特征点在相机坐标系下的特征点坐标信息；

相机标定模块，用于根据所述角点信息和所诉特征点坐标信息对所述相机进行标定。

9.一种计算机设备，其特征在于，包括：

至少一个处理器；

至少一个存储器，用于存储至少一个程序；

当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如权利要求1-7任一项所述的一种相机标定方法。

10.一种存储介质，其中存储有处理器可执行的指令，其特征在于，所述处理器可执行的指令在由处理器执行时用于执行如权利要求1-7任一项所述的一种相机标定方法。

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