CN115222825A - 一种标定方法及其计算机存储介质和标定系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种标定方法及其计算机存储介质和标定系统，对标定板的拍摄要求不高，仅需要待标定图像上含有部分标定点和至少两个编码点即可，能通过识别编码点而确定标定点在标定板上的所在范围以及基准线，并通过标定点在标定板上的所在范围和每个标定点到基准线的距离确定该待标定图像上的每个标定点为标定板上的具体哪行或哪列，再据此选定特征点，得到特征点在待标定图像和实际标定板上的对应关系，以对其它标定点进行标定，完成从待标定图像到标定板上的转换过程。整个标定方法简单精准，能大大降低其它信息的干扰，解决标定中存在误匹配、漏匹配等问题，最重要的是其对待标定图像的要求较低，尤其适用于拍摄环境不佳、构图不合理的情况。

Description

一种标定方法及其计算机存储介质和标定系统

技术领域

本发明涉及标定技术领域，特别是涉及一种标定方法。

背景技术

相机标定是众多机器视觉应用的第一步，由于视觉应用精度基本取决于标定结果的准确性，因此相机标定在机器视觉应用中起着举足轻重的作用。

但是实际标定时常由于镜头视野过窄、操作者拍摄不当等原因而导致标定板拍摄不全、存在污点等情况，会影响对标定点的索引编码和标定过程，造成误标定、漏标定等。此时，操作人员需要手动标定，不仅非常麻烦无法自动化，而且效率低下、直接影响后续操作。

因此，如何提供一种简单且自动化程度高的标定方法，是标定技术领域亟待解决的技术问题。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供一种标定方法，包括：

获取待标定图像，所述待标定图像包括标定板的若干标定点和至少两个编码点；

识别待标定图像的编码点，确定待标定图像的标定点在标定板上的所在范围；

连接待标定图像的编码点，确定待标定图像的基准线，并计算待标定图像上每个标定点到基准线的距离；

根据待标定图像的标定点在标定板上的所在范围和每个标定点到基准线的距离，将待标定图像上的所有标定点划分至哪一行或哪一列；

根据待标定图像上的所有标定点的行列划分结果，选定待标定图像的特征点，确定特征点在待标定图像上的像素坐标和在标定板上的物理坐标；

根据特征点在待标定图像上的像素坐标和在标定板上的物理坐标，标定待标定图像上的每个标定点。

进一步地，步骤：计算待标定图像上每个标定点到基准线的距离，包括：

确定基准线的直线方程；

采用公式（1）计算每个标定点到基准线的距离；

（1）

其中，A、B、C为直线方程的参数，（x_i，y_i）为待标定图像上第i个标定点的像素坐标，d_i表示第i个标定点到基准线的距离。

进一步地，步骤：根据待标定图像的标定点在标定板上的所在范围和每个标定点到基准线的距离，将待标定图像上的所有标定点划分至哪一行或哪一列，包括：

将每个标定点到基准线的距离按升序排列，并将对应标定点编号；

令s=1;

判断M_s+1到基准线的距离与M_s到基准线的距离之差是否大于设定阈值；若不大于，则判定M_s+1位于M_s的同一行或同一列；若大于，则判定M_s+1位于M_s的下一行或下一列；

令s=s+1，判断s是否大于n，直至完成待标定图像上所有标定点的遍历；n为待标定图像上的标定点数量。

进一步地，步骤：根据待标定图像上的所有标定点的行列划分结果，选定待标定图像的特征点，包括：

统计每行或列的标定点数量；

确定有完整标定点的最前一行行数和最后一行行数；或最前一列列数和最后一列列数；

选取最前一行和最后一行，或最前一列和最后一列的首个标定点和末个标定点为特征点。

进一步地，步骤：根据特征点在待标定图像上的像素坐标和在标定板上的物理坐标，标定待标定图像上的每个标定点，包括：

根据特征点在待标定图像上的像素坐标和在标定板上的物理坐标，计算转换矩阵；

根据转换矩阵，计算待标定图像上每个标定点的像素坐标对应的预估物理坐标；

根据每个预估物理坐标，将待标定图像上的每个标定点与标定板上的标定点一一对应。

进一步地，标定板，包括：若干标定点和至少四个编码点；标定点位于中央，编码点位于四角。

另一方面，本发明还提供一种计算机存储介质，存储有可执行程序代码；所述可执行程序代码，用于执行上述任意的标定方法。

另一方面，本发明还提供一种标定系统，包括：图像获取单元、图像处理单元和标定板，用于执行上述任意的标定方法。

进一步地，图像获取单元，包括激光雷达和相机。

进一步地，标定板，包括：

基板；设置在基板上的基本图案和编码图案；

基本图案，位于基板的中央，包括多个第一颜色的三角形和多个第二颜色的三角形；第一颜色的三角形与第二颜色的三角形交替设置，且相同颜色的三角形角对角设置，以构成标定点；

编码图案，包括至少四种形状各异的编码图案，分别位于基板的四角，以构成编码点，标注基板的方向。

本发明的标定方法及其计算机存储介质和标定系统，对标定板的拍摄要求不高，无需获得完整标定板图像，对于标定板上存在污点、污迹、显示不全等情况也能适用，仅需要待标定图像上含有部分标定点和至少两个编码点即可，能通过识别编码点而确定标定点在标定板上的所在范围以及基准线，并通过标定点在标定板上的所在范围和每个标定点到基准线的距离确定该待标定图像上的每个标定点为标定板上的具体哪行或哪列，再据此选定特征点，得到特征点在待标定图像和实际标定板上的对应关系，以对其它标定点进行标定，完成从待标定图像到标定板上的转换过程。整个标定方法简单精准，能大大降低其它信息的干扰，解决标定中存在误匹配、漏匹配等问题，最重要的是其对待标定图像的要求较低，尤其适用于拍摄环境不佳、构图不合理的情况。

附图说明

图1为本发明标定方法的一个实施例的流程图；

图2为本发明待标定图像的一个实施例的示意图；

图3为本发明待标定图像的另一个实施例的示意图；

图4为本发明待标定图像的另一个实施例的示意图；

图5为本发明待标定图像的另一个实施例的示意图；

图6为本发明标定板的一个实施例的示意图；

图7为本发明标定点的一个实施例的示意图；

图8为本发明标定板的另一个实施例的示意图。

具体实施方式

如图1 所示，给出了本发明的一种标定方法，包括：

S1：获取待标定图像，所述待标定图像包括标定板的若干标定点和至少两个编码点；具体的，该待标定图像的标定点，可选但不仅限于以第几行第几列的标定点或第几个标定点编号表示，其实际与标定板对应编号的标定点对应，可选但不仅限于以P_I表示，像素坐标为P（x_i,y_i）；更为具体的，该待标定图像的编码点，可选但仅于以第几行第几列的编码点或第几个编码点编号表示，其实际与标定板对应编号的编码点对应，可选但不仅限于以Q_K表示，像素坐标为Q（x_k,y_k）。更为具体的，可选但不仅限于采用相机、摄像头等图像采集设备采集包括标定板的待标定图像，示例的如图2-5所示。值得注意的，该待标定图像，只需要包括标定板的若干标定点和至少两个编码点即可。优选的该两个编码点相连形成的直线，与标定点的行或列平行，即在标定板的水平直线上或竖直直线上。更为具体的，标定板具体为何种结构、标定点和编码点具体为何种形式、在何处位置，可由本领域技术人员任意设定，并不以图2-5的示例为限。

S2：识别待标定图像的编码点Q_K，确定待标定图像的标定点在标定板上的所在范围；示例的，可选但不仅限于以图2-5拍摄的待标定图像为例作解释说明，可选但不仅限于首先识别特殊的编码图案，再通过编码图案的特征点，如中心点等计算其编码点位置，以识别编码点Q_K= Q（x_k,y_k）。更为具体的，如图2所示，若在待标定图像上识别到编码点Q₁、Q₂，则可确定待标定图像的标定点在标定板的上半部分，包括第一行的标定点及其它标定点；如图3所示，若在标定图像上识别到编码点Q₃、Q₄，则可确定待标定图像的标定点在标定板的下半部分，包括最后一行的标定点及其它标定点；如图4所示，若在标定图像上识别到编码点Q₁、Q₃，则可确定待标定图像的标定点在标定板的左半部分，包括第一列的标定点及其它标定点；如图5所示，若在标定图像上识别到编码点Q₂、Q₄，则可确定待标定图像的标定点在标定板的右半部分，包括最后一列的标定点及其它标定点。当然图2-5仅给出了示例说明，待标定图像实际的角度、拍摄范围、所包括的标定点和编码点的数量及位置，可任意设定，并不以图2-5为限，示例的该待标定图像上的编码点还可包括3个、4个等。在该实施例中，给出了如何识别编码点的具体步骤，其仅为适应性举例，本领域技术人员还可选但不仅限于以编码图案、二维码图案等识别编码点位置，并将编码图案的其它特征点，如起始点、终止点等确定编码点的像素坐标。

S3：连接待标定图像的两个编码点Q_K，确定待标定图像的基准线L ，并计算待标定图像上每个标定点到基准线L的距离。具体的，以图2为例，连接两个编码点Q₁、Q₂，可确定待标定图像的基准线，其与标定点的行平行；以图4为例，连接两个编码点Q₁、Q₃，可确定待标定图像的基准线，其与标定点的列平行。更为具体的，该基准线，可选但不仅限于为标定板的两条水平线、两条竖直线中的任意一条或多条，并不以图2、4为限。更为具体的，计算待标定图像上每个标定点到基准线L的距离的步骤，可选但不仅限于包括：

S31：根据两个编码点在待标定图像上的像素坐标，确定基准线L的直线方程；

S32：采用公式（1）计算每个标定点到基准线L的距离。

（1）

其中，A、B、C为直线方程的参数，（x_i，y_i）为待标定图像上第i个标定点的像素坐标，d_i表示第i个标定点到基准线的距离。

在该实施例中，给出了步骤S3如何确定距离的具体实施例，其通过像素坐标，结合方程和公式计算距离，算法简单精准且容易实现。本领域技术人员可以理解的，还可选但不仅限于采用图像识别方法等其它方式确定每个标定点到基准线的距离。

S4：根据待标定图像的标定点在标定板上的所在范围和每个标定点到基准线的距离，将待标定图像上的所有标定点划分至哪一行或哪一列；具体的，继续以图2为例作解释说明，根据识别的编码点Q₁、Q₂，可在步骤S2已确定待标定图像的标定点在标定板的上半部分，包括第一行的标定点及其它标定点的基础上，能根据每个标定点到基准线的距离，进行聚类排序，将距离在一定范围区间内的划分为同一行或列。具体的，步骤S4，可选但不仅限于包括：

S41：将每个标定点到基准线的距离按升序排列，并将对应标定点编号；具体的，编号可选但不仅限于为M₁-M_n，n为待标定图像上标定点的数量，对应其像素坐标，即为P（x_i,y_i）。也就是说，把待标定图形上原本以像素坐标表示的标定点P（x_i,y_i），按照其到基准线的距离，重新排序，按升序标记为M₁-M_n。

S42：令s=1;

S43：判断M_s+1到基准线的距离与M_s到基准线的距离之差是否大于设定阈值；若不大于，则判定M_s+1位于M_s的同一行或同一列；若大于，则判定M_s+1位于M_s的下一行或下一列；具体的，以s=1为例，即判断：到基准线距离第2的标定点M₂，与到基准线距离第1的标定点M₁到基准线的距离之差是否大于设定阈值，若不大于则二者应该是位于同一行，只是因为图像拍摄误差、识别精度等导致二者的距离会有些许偏差，但仍在可接受范围内；若大于则可确定二者距离之差并非由于误差所致，而是因为二者并不在同一行或同一列，其距离之差是排列布置本身所导致的，应该划分至下一行或下一列；经过遍历再完成其它标定点的划分过程；示例的，如图2所示，即根据待标定图像的标定点在标定板上的所在范围，首先划分至第一行、接着第二行……；如图3所示，首先划分至最后一行、接着倒数第二行……；如图4所示，首先划分至第一列、接着第二列……；如图5所示，首先划分至最后一列、接着倒数第二列……。

S44：令s=s+1，判断s是否大于n，n为待标定图像上的标定点数量；若不大于则返回S513，若大于则结束遍历，此时已完成所有标定点的行列划分。

在该实施例中，给出了如何将待标定图像上的所有标定点划分至不同行或不同列的具体实施例，步骤S43中设定阈值，即可将在同一行或列的标定点，与不同行或列的标定点划分开来，如图2所示，经过步骤S42-S44的遍历，即可将图2示例的待标定图像的所有标定点划分至第1-8行；或如图4所示的待标定图像的所有标定点划分至相应列。值得注意的，该划分过程并不以此为限，本领域技术人员可以理解的距离排序还可采用降序排序；还可选但不仅限于为每行或列的距离划分阶梯性的区间范围，将在同一区间范围内的标定点划分至同一行或列，不同区间范围内的标定点划分至相应行或列。

S5：根据待标定图像上的所有标定点的行列划分结果，选定待标定图像的特征点；具体的，继续以图2为例作解释说明，通过前序步骤，已经将待标定图像的标定点划分至1-8行，那么即可在该已经确定行的标定点中选定具有代表性的标定点为特征点，作后续标定。更为具体的，继续以图2为例作解释说明，可选但不仅限于以第一行左右两端的标定点和完整的第6行左右两端的标定点作为特征点，作后续标定。具体的，该特征点选取步骤，可选但不仅限于，包括：

S51：统计每行或列的标定点数量；如图2示例的，在步骤S4的基础上，已将标定点划分至1-8行，可统计第一行有11个标定点……第6行有10个标定点、第7行有7个标定点；

S52：确定有完整标定点的最前一行行数和最后一行行数；或最前一列列数和最后一列列数。具体的，可选但不仅限于根据标定板参数，确定每行标定点总数，如图2所示的奇数行有11个标定点，偶数行有10个标定点，即可根据步骤S51的统计结果，判断每行是否具备完整标定点，遍历完成后，即可确定图2中具有完整标定点的第一行为：第1行，具有完整标定点的最后一行为：第6行。

S53：选取最前一行和最后一行，或最前一列和最后一列的首个标定点和末个标定点为特征点，并确定特征点在待标定图像上的像素坐标和在标定板上的物理坐标。具体的，如图2所示，选取第一行的首个标定点P₁和末个标定点P₁₀；最后一行的首个标定点P₆₃和末个标定点P₇₃作为特征点。更为具体的，如图2所示，可选但不仅限于获取已检测到的标定点中分别离编码点Q₁、Q₂最近的标定点P₁、P₁₀，以及从倒数最后一行往前计数找到哪一行（列）还有完整的标定点（如图2示例的，奇数行需要11个标定点，偶数行需要10个标定点），再计算分别离编码点Q₁、Q₂最近的标定点P₆₃、P₇₃。更为具体的，关于像素坐标，可识别特征点在待标定图像上的实际位置，以待标定图像的左上角为原点（0,0），往右延伸为横轴正方向、往下延伸为纵轴正方向而确定；关于物理坐标，可根据标定板的参数而确定，示例的：以标定板为A4纸，等边三角形边长为20mm，以Q₁到Q₂为x轴正方向，Q₁到Q₃为y轴正方向，编码点Q₁的中心点的实际坐标为（0，0）为例，此时第一行的首个标定点P₁在标定板上的实际物理坐标为（20，0），末个标定点P₁₀在标定板上的实际物理坐标为（220，0），同理可知第6行首个标定点P₆₃在标定板上的实际物理坐标为(20，（6-1）*20*sin(60°))、末个标定点P₇₃在标定板上的实际物理坐标为（220，（6-1）*20*sin(60°)）。

在该实施例中，给出了选取特征点的具体实施例，其以完整标定点为基准，选取首末两端的标定点为特征点，具有代表性，且容易确定其像素坐标，计算简单方便。值得注意的，该特征点的选取方式并不以此为限，本领域技术人员可以确定的，还可选但不仅限于在识别的标定点中选取其它具有代表性的点为特征点。

S6：根据特征点在待标定图像上的像素坐标和在标定板上的物理坐标，标定待标定图像上的每个标定点。具体的，可选但不仅限于根据特征点的像素坐标和物理坐标的对应关系，标定其它标定点。更为具体的，步骤S6，可选但不仅限于包括：

S61：根据特征点在待标定图像上的像素坐标和在标定板上的物理坐标，计算转换矩阵T；

S62：根据转换矩阵T，计算待标定图像上每个标定点的像素坐标对应的预估物理坐标；

S63：根据每个预估物理坐标，将待标定图像上的每个标定点与标定板上的标定点一一对应。具体的，可选但不仅限于将根据预估物理坐标，在标定班上与该预估物理坐标最接近的实际物理坐标，将待标定图像上的每个标定点，对应至标定板上最接近的实际标定点，完成对每个标定点的标定过程。

在该实施例中，给出了本发明标定方法的一个具体实施例，其对标定板的拍摄要求不高，无需获得完整标定板图像，对于标定板上存在污点、污迹、显示不全等情况也能适用，仅需要待标定图像上含有部分标定点和至少两个编码点即可，能通过识别编码点而确定标定点在标定板上的所在范围以及基准线，并通过标定点在标定板上的所在范围和每个标定点到基准线的距离确定该待标定图像上的每个标定点为标定板上的具体哪行或哪列，再据此选定特征点，得到特征点在待标定图像和实际标定板上的对应关系，对其它标定点进行标定，完成从待标定图像到标定板上的转换过程。整个标定方法简单精准，能大大降低其它信息的干扰，解决标定中存在误匹配、漏匹配等问题，最重要的是其对待标定图像的要求较低，尤其适用于拍摄环境不佳、构图不合理的情况。

更为具体的，步骤S1中，该标定板，可选但不仅限于以图6、7所示的标定板为例作解释说明，该标定板包括若干标定点和至少四个编码点；标定点位于中央，编码点位于四角，但并不以此为限。

更为具体的，如图6所示，该标定板，可选但不仅限于包括基板10和设置在基板10上的基本图案和特殊图案；

其中：

A：基本图案，位于基板10的中央，包括多个第一颜色的正三角形A1和多个第二颜色的正三角形A2；第一颜色的正三角形A1与第二颜色的正三角形A2交替设置，且相同颜色的正三角形角对角设置，以构成标定点P_I，如图7所示，即需要标定的三角点。

具体的，该标定点，可选但不仅限于按照第i行第j列进行标定，或直接以数字进行标定。示例的，以图8所示的标定板为例，按照11*9的规则进行布置，即奇数行包括11个三角点，偶数行包括10个三角点，共包括95个三角点，即95个标定点，则可选但不仅限于采用数字0-94对其进行编号标定，第一行的标定点编号标定为0-10，第二行的标定点编号标定为11-20，第三行的标定点编号标定为21-31，依次后续行的标号即可编号标定为32-41,42-52,53-62,63-73，74-83,84-94。更为具体的，对每个标定点的标识，可选但不仅限于采用上述行列编号P_ij或数字编号0-94，还可选但不仅限于其它采用字母、二进制码等其它编号，只要能对每个标定点给予唯一标识，以区分每个标定点即可。

更为具体的，第一颜色的正三角形的数量、大小；第二颜色的正三角形的数量、大小，可由本领域技术人员而任意设定，二者数量、大小可相同也可不同；优选的，二者数量、大小相同，以对称设置；更为具体的，标定板总共含有的标定点的数量，也可选但不仅限于由本领域技术人员根据标定板的尺寸、标定范围等而任意确定，与此同时可根据标定点的数量和位置，确定正三角形的数量和位置；优选的，奇数行标定点的数量比偶数行标定点的数量多一个或偶数行标定点的数量比奇数行标定点的数量多一个，以使得相邻两行的标定点能够角对角的对称布置各标定点，示例的，如图8所示的奇数行包括11个标定点、偶数行包括10个标定点；更为具体的，基板10，可选但不仅限于采用玻璃、铝板等。特别值得注意的，该基本图案包括第一颜色的正三角形和第二颜色的正三角形，为广义上的划分，并不单单指设置如图6所示的黑色的正三角形和白色的正三角形，该示例仅为拍摄和色彩提取方便。本领域技术人员可以理解的，其它不同颜色的正三角形也是可行的。更为重要的，对于第二颜色的正三角形，可选但不仅限于为实际的、真实存在的颜色，也可为无色，也就是说在排列设置第一颜色的正三角形的基础上，第二颜色的正三角形即可与此同时孤立出来，其为无色的，无需单独设置。以基板为铝板等不透明材质为例，在第一颜色的正三角形设置好的同时，第二颜色的正三角形就已经孤立的形成出来了，无需再配置白色或其它颜色以区分。而对于玻璃等透明材质而言，则需要在第一颜色的正三角形设置好后，再配置实实在在的第二颜色的正三角形，以形成完整的基本图案。

B：特殊图案，包括至少四种形状各异的特殊图案，分别位于基板10的四角，以构成编码点（CCtag点），标注基板10的方向。具体的，特殊图案，可选但不仅限于类型相同的图案，如形状各异的同心圆、同心矩形等，其制造简单便捷，也可为类型不相同的图案；更为具体的，可选但不仅限于选取特殊图案的特征点，如中心点等作为编码点Q_k，k=1,2,3,4……；更为具体的，参见图6，以同心圆为例，四种形状各异的特殊图案，可选但不仅限于为：

第一种特殊图案B1，由三个同心圆组成，每个同心圆的线条粗细相同；

第二种特殊图案B2，由三个同心圆组成，其中半径最小的圆的线条加粗；

第三种特殊图案B3，由三个同心圆组成，其中半径居中的圆的线条加粗；

第四种特殊图案B4，由三个同心圆组成，其中半径最大的圆的线条加粗。

更为具体的，如图6所示，每种特殊图案的三个同心圆中，对应位置的圆半径相等，且间距相同。

值得注意的，图6所示的四种形状各异的特殊图案，仅给出一种结构单一、制作简单、成本低廉的适应性举例，并不以此为限，本领域技术人员可以理解的其它形状各异的特殊图案也在本发明的保护范围之内，只要能对四个角的位置加以区分，以标注基板10的方向即可。再次示例的，四种形状各异的特殊图案，还可选但不仅限于分别为圆形、矩形、星形、梯形等其它任意一种或多种图案。

在该实施例中，给出了本发明的标定板，不同于常见的标定板包括二维图或复杂排列的多种图案，其简单的以正三角形形成居中的基本图案，再在四个角点位置植入特殊图案，一方面使得标定板整体结构简单、方便生产制造，相对于复杂图案或嵌入编码图案，该改进的标定板简化了标定板的复杂性，其制造成本更低，更容易生产实现；另一方面其通过四个角点的特殊图案就能够对整个标定板上的所有标定点，即三角形角对角设置所形成的三角点，进行正确编号，完成标定板的识别过程，简单快速，如图8所示的编号标定。但是值得注意的，该标定板为上述标定方法的优选示例，本领域技术人员可以理解的并不以此为限，上述标定方法只要求，待标定图像包括若干标定点和至少两个编码点即可。

另一方面，本发明还提供一种计算机存储介质，存储有可执行程序代码；所述可执行程序代码，用于执行上述任意的标定方法。

另一方面，本发明还提供一种标定系统，包括：图像获取单元、图像处理单元和标定板，用于执行上述任意的标定方法。具体的，图像获取单元，可选但不仅限于包括激光雷达和相机。标定板，可选但不仅限于采用上述任意的标定板或其它标定板。

上述计算机可读存储介质、标定系统基于上述标定方法而创造，其技术特征的组合和技术效果在此不再赘述。以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种标定方法，其特征在于，包括：

获取待标定图像，所述待标定图像包括标定板的若干标定点和至少两个编码点；

识别待标定图像的编码点，确定待标定图像的标定点在标定板上的所在范围；

连接待标定图像的编码点，确定待标定图像的基准线，并计算待标定图像上每个标定点到基准线的距离；

根据待标定图像的标定点在标定板上的所在范围和每个标定点到基准线的距离，将待标定图像上的所有标定点划分至哪一行或哪一列；

根据待标定图像上的所有标定点的行列划分结果，选定待标定图像的特征点，并确定特征点在待标定图像上的像素坐标和在标定板上的物理坐标；

根据特征点在待标定图像上的像素坐标和在标定板上的物理坐标，标定待标定图像上的每个标定点。

2.根据权利要求1所述的标定方法，其特征在于，步骤：计算待标定图像上每个标定点到基准线的距离，包括：

确定基准线的直线方程；

采用公式（1）计算每个标定点到基准线的距离；

（1）

其中，A、B、C为直线方程的参数，（x_i，y_i）为待标定图像上第i个标定点的像素坐标，d_i表示第i个标定点到基准线的距离。

3.根据权利要求1所述的标定方法，其特征在于，步骤：根据待标定图像的标定点在标定板上的所在范围和每个标定点到基准线的距离，将待标定图像上的所有标定点划分至哪一行或哪一列，包括：

将每个标定点到基准线的距离按升序排列，并将对应标定点编号；

令s=1;

判断M_s+1到基准线的距离与M_s到基准线的距离之差是否大于设定阈值；若不大于，则判定M_s+1位于M_s的同一行或同一列；若大于，则判定M_s+1位于M_s的下一行或下一列；

令s=s+1，判断s是否大于n，直至完成待标定图像上所有标定点的遍历；n为待标定图像上的标定点数量。

4.根据权利要求1所述的标定方法，其特征在于，步骤：根据待标定图像上的所有标定点的行列划分结果，选定待标定图像的特征点，包括：

统计每行或列的标定点数量；

确定有完整标定点的最前一行行数和最后一行行数；或最前一列列数和最后一列列数；

选取最前一行和最后一行，或最前一列和最后一列的首个标定点和末个标定点为特征点。

5.根据权利要求1所述的标定方法，其特征在于，步骤：根据特征点在待标定图像上的像素坐标和在标定板上的物理坐标，标定待标定图像上的每个标定点，包括：

根据特征点在待标定图像上的像素坐标和在标定板上的物理坐标，计算转换矩阵；

根据转换矩阵，计算待标定图像上每个标定点的像素坐标对应的预估物理坐标；

根据每个预估物理坐标，将待标定图像上的每个标定点与标定板上的标定点一一对应。

6.根据权利要求1-5任意一项所述的标定方法，其特征在于，标定板，包括：若干标定点和至少四个编码点；标定点位于中央，编码点位于四角。

7.一种计算机存储介质，其特征在于，存储有可执行程序代码；所述可执行程序代码，用于执行权利要求1-6任意一项所述的标定方法。

8.一种标定系统，其特征在于，包括：图像获取单元、图像处理单元和标定板，用于执行权利要求1-6任意一项所述的标定方法。

9.根据权利要求8所述的标定系统，其特征在于，图像获取单元，包括激光雷达和相机。

10.根据权利要求8-9任意一项所述的标定系统，其特征在于，标定板，包括：

基板；设置在基板上的基本图案和编码图案；

基本图案，位于基板的中央，包括多个第一颜色的三角形和多个第二颜色的三角形；第一颜色的三角形与第二颜色的三角形交替设置，且相同颜色的三角形角对角设置，以构成标定点；

编码图案，包括至少四种形状各异的编码图案，分别位于基板的四角，以构成编码点，标注基板的方向。

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