CN116739898A - 基于圆柱特征的多相机点云拼接方法和装置 - Google Patents
基于圆柱特征的多相机点云拼接方法和装置 Download PDFInfo
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Abstract
本公开提供了一种基于圆柱特征的多相机点云拼接方法和装置，属于机器视觉3D测量领域，方法包括：获取标定块的扫描图像，其中，所述标定块包括多个高度不同的圆柱；根据所述扫描图像，确定所述圆柱的中心点坐标；对所述圆柱的中心点坐标进行排序，根据排序后的所述圆柱的中心点坐标和预先确定的位置偏差，确定所述扫描图像与预设的基准图像的坐标系变换参数；基于所述坐标系变换参数，对每个相机获取的图像进行点云变换和拼接。本公开在点云拼接过程中引入位置偏差，精度更高，解决了线激光3D相机在完成安装和运动采图过程中，会出现位置偏差，导致点云数据拼接的精度下降的问题。
Description
技术领域
本公开涉及机器视觉3D测量技术领域，尤其是涉及一种基于圆柱特征的多相机点云拼接方法和装置。
背景技术
线激光3D相机是一种基于三角测量原理，通过图像传感器，捕获激光发生器投射在物体表面的激光线信息，重构物体表面轮廓信息的三维相机。具体的，线激光3D相机通过激光束与物体表面的交点来计算出物体表面的三维坐标信息，进而生成三维点云数据。
然而，线激光3D相机在完成安装和运动采图过程中，会出现位置偏差，导致点云数据拼接的精度下降，为此，需要提供一种能够调整运动偏差的点云拼接方法。
公开内容
本公开提供了一种基于圆柱特征的多相机点云拼接方法和装置，以解决公开人认识到的线激光3D相机在完成安装和运动采图过程中，会出现位置偏差，导致点云数据拼接的精度下降的问题。
本公开提供了一种基于圆柱特征的多相机点云拼接方法，包括：
获取标定块的扫描图像，其中，所述标定块包括多个高度不同的圆柱；
根据所述扫描图像，确定所述圆柱的中心点坐标；
对所述圆柱的中心点坐标进行排序，根据排序后的所述圆柱的中心点坐标和预先确定的位置偏差，确定所述扫描图像与预设的基准图像的坐标系变换参数；
基于所述坐标系变换参数，对每个相机获取的图像进行点云变换和拼接。
在上述任一技术方案中，进一步地，所述位置偏差基于坐标轴上的偏转系数确定。
在上述任一技术方案中，进一步地，所述根据排序后的所述圆柱的中心点坐标和预先确定的位置偏差，确定所述扫描图像与预设的基准图像的坐标系变换参数，包括：
根据排序后的所述圆柱的第一中心点坐标和所述基准图像中圆柱的第二中心点坐标，确定所述第一中心点坐标与所述第二中心点坐标的刚性变换；
基于所述位置偏差和所述刚性变换，确定所述坐标系变换参数。
在上述任一技术方案中，进一步地，在所述获取标定块的扫描图像之前，还包括：
根据线激光和相机的数量关系，确定相机的设置方案。
在上述任一技术方案中，进一步地，所述根据线激光和相机的数量关系，确定相机的设置方案，包括：
若所述线激光对应多个相机，则根据已调整位置的相机约束待调整位置的相机；
若所述线激光与相机一一对应，则通过设定感兴趣区域调整相机的激光提取区域。
在上述任一技术方案中，进一步地，所述根据所述扫描图像，确定所述圆柱的中心点坐标，包括：
根据所述扫描图像，得到所述扫描图像中圆柱区域的点云数据；
将所述圆柱区域的点云数据投影至平面，拟合得到预设形状坐标；
根据所述预设形状坐标，确定所述圆柱的中心点坐标。
在上述任一技术方案中，进一步地，所述对所述圆柱的中心点坐标进行排序，包括：
确定所述标定块的平面法向量；
根据所述平面法向量，确定旋转变换参数，其中，所述旋转变换使得所述平面法向量垂直于所述扫描图像坐标系的平面；
根据所述旋转变换参数，对所述圆柱的中心点坐标进行变换，并对变换后的所述圆柱的中心点坐标进行排序。
本公开还提供了一种基于圆柱特征的多相机点云拼接装置，包括：
获取模块，用于获取标定块的扫描图像，其中，所述标定块包括多个高度不同的圆柱；
第一确定模块，用于根据所述扫描图像，确定所述圆柱的中心点坐标；
第二确定模块，用于对所述圆柱的中心点坐标进行排序，根据排序后的所述圆柱的中心点坐标和预先确定的位置偏差，确定所述扫描图像与预设的基准图像的坐标系变换参数；
拼接模块，用于基于所述坐标系变换参数，对每个相机获取的图像进行点云变换和拼接。
本公开还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述基于圆柱特征的多相机点云拼接方法。
本公开还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述基于圆柱特征的多相机点云拼接方法。
本公开的有益效果主要在于：在点云拼接过程中引入位置偏差，精度更高，解决了线激光3D相机在完成安装和运动采图过程中，会出现位置偏差，导致点云数据拼接的精度下降的问题。
应当理解，前述的一般描述和接下来的具体实施方式两者均是为了举例和说明的目的并且未必限制本公开。并入并构成说明书的一部分的附图示出本公开的主题。同时，说明书和附图用来解释本公开的原理。
附图说明
为了更清楚地说明本公开具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本公开的一些实施方式，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为本公开提供的基于圆柱特征的多相机点云拼接方法的流程示意图；
图2为本公开提供的标定块的结构示意图；
图3为本公开提供的图1中步骤S130的流程示意图；
图4为位置偏差的示意图之一；
图5为位置偏差的示意图之二；
图6为激光平面的坐标系示意图；
图7a为第一个相机的感兴趣区域示意图，图7b为第二个相机的感兴趣区域示意图；
图8为本公开提供的图1中步骤S120的流程示意图；
图9为本公开提供的对所述圆柱的中心点坐标进行排序的流程示意图之一；
图10为本公开提供的对所述圆柱的中心点坐标进行排序的流程示意图之二；
图11为本公开提供的基于圆柱特征的多相机点云拼接装置的原理框图。
具体实施方式
下面将结合附图对本公开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公开一部分实施例，而不是全部的实施例。
基于本公开中的实施例，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，都属于本公开保护的范围。
在本公开的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本公开和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本公开的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本公开的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本公开中的具体含义。
图1为本公开提供的基于圆柱特征的多相机点云拼接方法的流程示意图，如图1所示，本公开提供了一种基于圆柱特征的多相机点云拼接方法，包括：
S110，获取标定块的扫描图像，其中，所述标定块包括多个高度不同的圆柱；
S120，根据所述扫描图像，确定所述圆柱的中心点坐标；
S130，对所述圆柱的中心点坐标进行排序，根据排序后的所述圆柱的中心点坐标和预先确定的位置偏差，确定所述扫描图像与预设的基准图像的坐标系变换参数；
S140，基于所述坐标系变换参数，对每个相机获取的图像进行点云变换和拼接。
图2为本公开提供的标定块的结构示意图，如图2所示，具体的，本公开中的相机为线激光3D相机，标定块摆放在相邻两个相机的视野重合位置。在扫描过程中，标定块要尽量平放。标定块的形状如图2所示，表面上的每一个圆柱的高度均不同。
步骤S110-步骤S130的过程为相机初始化步骤，步骤S140为相机进行点云拼接的执行阶段。
可以理解的是，本公开在点云拼接过程中引入位置偏差，精度更高，解决了线激光3D相机在完成安装和运动采图过程中，会出现位置偏差，导致点云数据拼接的精度下降的问题。
在上述实施例的基础上，作为一个可选的实施例，所述位置偏差基于坐标轴上的偏转系数确定。
图3为本公开提供的图1中步骤S130的流程示意图，如图3所示，可选的，所述根据排序后的所述圆柱的中心点坐标和预先确定的位置偏差，确定所述扫描图像与预设的基准图像的坐标系变换参数，包括：
S310，根据排序后的所述圆柱的第一中心点坐标和所述基准图像中圆柱的第二中心点坐标，确定所述第一中心点坐标与所述第二中心点坐标的刚性变换；
S320，基于所述位置偏差和所述刚性变换，确定所述坐标系变换参数。
图4为位置偏差的示意图之一，图5为位置偏差的示意图之二；具体的，如图4所示，位置偏差通常是由于激光平面不垂直于运动方向Y轴，导致激光平面绕Z轴旋转了一定的角度或者激光平面绕X轴旋转了一定的角度导致的。
多相机点云拼接方法通常包括以下步骤：
相机标定：首先需要对每个相机进行标定，以获取其内部参数(如焦距、畸变等)和外部参数(如相机位置和姿态)。这些参数可以通过利用已知的图像中的特征点，例如角点或线条，在不同角度下对摄像机进行校准。
特征点匹配：在标定完成之后，需要在每个相机的图像中提取特征点，并使用某种算法将特征点匹配起来。常用的算法包括SIFT、SURF和ORB等。这些算法可以帮助检测出在不同视角下共同可见的点。
坐标转换：将每个相机中的点云数据转换到一个公共坐标系下。这可以通过使用标定结果和匹配点的三维坐标来实现。需要注意的是，在转换过程中也需要考虑相机的畸变情况。
点云融合：当所有点云数据被转换到公共坐标系下后，就可以进行点云融合了。这通常包括计算点云之间的重叠部分，并使用某种插值算法来对其进行融合。常用的插值算法包括最近邻插值、距离加权插值和高斯插值等。
后处理：在完成点云融合之后，需要进行一些后处理步骤，例如去除冗余点、平滑点云、填补空洞和修复裂缝等。这可以通过使用滤波器和网格重建算法来实现。
图6为激光平面的坐标系示意图，如图6所示，假定含有偏移的激光平面的坐标系如图6所示，x为经过相机标定后的X轴上的坐标值，r为经过相机标定后的R轴上的坐标值，y表示运动方向上编码值换算后的坐标值，那么激光平面上的坐标映射到公共坐标系的坐标的公式如下：
其中，C为坐标系变换参数，其计算公式如下：
其中，P为刚性变换，n为激光偏转。
m表示激光的偏转系数。
可以理解的是，本公开提供了一种计算坐标系变换参数的计算方案，提高了点云数据拼接的精度。
在上述任一技术方案中，进一步地，在所述获取标定块的扫描图像之前，还包括：
根据线激光和相机的数量关系，确定相机的设置方案。
可选的，所述根据线激光和相机的数量关系，确定相机的设置方案，包括：
若所述线激光对应多个相机，则根据已调整位置的相机约束待调整位置的相机；
若所述线激光与相机一一对应，则通过设定感兴趣区域调整相机的激光提取区域。
具体的，由于获取3D数据的原理是使用的是激光三角原理，所以根据相机的激光位置的不同，需要做出不同的设置。
具体情形如下：
如果使用一个激光对应多个相机的方案，相邻的两个相机的视野内并不会产生干扰，所以不需要在图像采集中更多注意。这种方案的缺点是当其中一个相机和激光的位置调整到位后，另一个相机的位置就被完全约束。在相机的安装过程中将带来很大的难度。
如果使用是一个相机对应一个激光的方案，则有可能在相邻两个相机之间会引入另一台相机激光线带来的影响。这时候，需要设定感兴趣区，调整相机的激光线提取方式。
图7a为第一个相机的感兴趣区域示意图，图7b为第二个相机的感兴趣区域示意图。如图7a和图7b所示，设两个并排设置的相机，每个相机对应一条线激光，那么在两个相机的视野内，均会看到两条激光线，第一个相机的感兴趣区域如图7a中上方的长条状区域所示，第二个相机的感兴趣区域如图7b中下方的长条状区域所示。
因此，可根据视野中线激光长度及线激光周边区域的大小，确定感兴趣区域。
图8为本公开提供的图1中步骤S120的流程示意图，如图8所示，在上述实施例的基础上，作为一个可选的实施例，所述根据所述扫描图像，确定所述圆柱的中心点坐标，包括：
S810，根据所述扫描图像，得到所述扫描图像中圆柱区域的点云数据；
S820，将所述圆柱区域的点云数据投影至平面，拟合得到预设形状坐标；
S830，根据所述预设形状坐标，确定所述圆柱的中心点坐标。
具体的，提取圆柱特征的过程，需要注意图像中圆柱周围的噪声和边缘缺失。所以本公开采取的方案是先提取圆柱区域的点云数据，使用RANSAC优化的方式，拟合平面。然后将点云投影到平面中，最后在平面上拟合3D椭圆。这样就可以比较准确的获得圆柱中心的3D坐标。
图9为本公开提供的对所述圆柱的中心点坐标进行排序的流程示意图之一，图10为本公开提供的对所述圆柱的中心点坐标进行排序的流程示意图之二，如图9和图10所示，在上述实施例的基础上，作为一个可选的实施例，所述对所述圆柱的中心点坐标进行排序，包括：
S910，确定所述标定块的平面法向量；
S920，根据所述平面法向量，确定旋转变换参数，其中，所述旋转变换使得所述平面法向量垂直于所述扫描图像坐标系的平面；
S930，根据所述旋转变换参数，对所述圆柱的中心点坐标进行变换，并对变换后的所述圆柱的中心点坐标进行排序。
具体的，首先求得标定块底座的平面法向量。然后定义一个旋转变换，使得平面法向量在经过变换后会垂直于图像坐标系的XOY平面。然后对变换后的点按照Z值排序(从高到低，或者低到高)，记录下新序列的点序号，最后使用上一步生成的点序号，依次提取对应的圆柱中心，这样就完成了对圆柱中心点的排序。
下面对本公开提供的基于圆柱特征的多相机点云拼接装置进行描述，下文描述的基于圆柱特征的多相机点云拼接装置与上文描述的基于圆柱特征的多相机点云拼接方法可相互对应参照。
图11为本公开提供的基于圆柱特征的多相机点云拼接装置的原理框图，如图11所示，本公开还提供了一种基于圆柱特征的多相机点云拼接装置，包括：
获取模块1110，用于获取标定块的扫描图像，其中，所述标定块包括多个高度不同的圆柱；
第一确定模块1120，用于根据所述扫描图像，确定所述圆柱的中心点坐标；
第二确定模块1130，用于对所述圆柱的中心点坐标进行排序，根据排序后的所述圆柱的中心点坐标和预先确定的位置偏差，确定所述扫描图像与预设的基准图像的坐标系变换参数；
拼接模块1140，用于基于所述坐标系变换参数，对每个相机获取的图像进行点云变换和拼接。
作为一个实施例，所述位置偏差基于坐标轴上的偏转系数确定。
作为一个实施例，所述根据排序后的所述圆柱的中心点坐标和预先确定的位置偏差，确定所述扫描图像与预设的基准图像的坐标系变换参数，包括：
根据排序后的所述圆柱的第一中心点坐标和所述基准图像中圆柱的第二中心点坐标，确定所述第一中心点坐标与所述第二中心点坐标的刚性变换；
基于所述位置偏差和所述刚性变换，确定所述坐标系变换参数。
作为一个实施例，在所述获取标定块的扫描图像之前，还包括：
根据线激光和相机的数量关系，确定相机的设置方案。
作为一个实施例，所述根据线激光和相机的数量关系，确定相机的设置方案，包括：
若所述线激光对应多个相机，则根据已调整位置的相机约束待调整位置的相机；
若所述线激光与相机一一对应，则通过设定感兴趣区域调整相机的激光提取区域。
作为一个实施例，所述根据所述扫描图像，确定所述圆柱的中心点坐标，包括：
根据所述扫描图像，得到所述扫描图像中圆柱区域的点云数据；
将所述圆柱区域的点云数据投影至平面，拟合得到预设形状坐标；
根据所述预设形状坐标，确定所述圆柱的中心点坐标。
作为一个实施例，所述对所述圆柱的中心点坐标进行排序，包括：
确定所述标定块的平面法向量；
根据所述平面法向量，确定旋转变换参数，其中，所述旋转变换使得所述平面法向量垂直于所述扫描图像坐标系的平面；
根据所述旋转变换参数，对所述圆柱的中心点坐标进行变换，并对变换后的所述圆柱的中心点坐标进行排序。
本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述基于圆柱特征的多相机点云拼接方法。
该电子设备可以包括：处理器(processor)、通信接口(CommunicationsInterface)、存储器(memory)和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信。处理器可以调用存储器中的逻辑指令，以执行所述程序时实现所述基于圆柱特征的多相机点云拼接方法。
此外，上述的存储器中的逻辑指令可以通过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，本公开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，包括若干指令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)执行本公开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，RandomAccess Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本申请实施例还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述基于圆柱特征的多相机点云拼接方法。
本申请实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述基于圆柱特征的多相机点云拼接方法。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。本申请实施例中的方案可以采用各种计算机语言实现，例如，C语言、VHDL语言、Verilog语言、面向对象的程序设计语言Java和直译式脚本语言JavaScript等。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本公开的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本公开进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本公开各实施例技术方案的范围。
Claims (10)
1.一种基于圆柱特征的多相机点云拼接方法，其特征在于，包括：
获取标定块的扫描图像，其中，所述标定块包括多个高度不同的圆柱；
根据所述扫描图像，确定所述圆柱的中心点坐标；
对所述圆柱的中心点坐标进行排序，根据排序后的所述圆柱的中心点坐标和预先确定的位置偏差，确定所述扫描图像与预设的基准图像的坐标系变换参数；
基于所述坐标系变换参数，对每个相机获取的图像进行点云变换和拼接。
2.根据权利要求1所述的基于圆柱特征的多相机点云拼接方法，其特征在于，所述位置偏差基于坐标轴上的偏转系数确定。
3.根据权利要求2所述的基于圆柱特征的多相机点云拼接方法，其特征在于，所述根据排序后的所述圆柱的中心点坐标和预先确定的位置偏差，确定所述扫描图像与预设的基准图像的坐标系变换参数，包括：
根据排序后的所述圆柱的第一中心点坐标和所述基准图像中圆柱的第二中心点坐标，确定所述第一中心点坐标与所述第二中心点坐标的刚性变换；
基于所述位置偏差和所述刚性变换，确定所述坐标系变换参数。
4.根据权利要求1所述的基于圆柱特征的多相机点云拼接方法，其特征在于，在所述获取标定块的扫描图像之前，还包括：
根据线激光和相机的数量关系，确定相机的设置方案。
5.根据权利要求4所述的基于圆柱特征的多相机点云拼接方法，其特征在于，所述根据线激光和相机的数量关系，确定相机的设置方案，包括：
若所述线激光对应多个相机，则根据已调整位置的相机约束待调整位置的相机；
若所述线激光与相机一一对应，则通过设定感兴趣区域调整相机的激光提取区域。
6.根据权利要求1所述的基于圆柱特征的多相机点云拼接方法，其特征在于，所述根据所述扫描图像，确定所述圆柱的中心点坐标，包括：
根据所述扫描图像，得到所述扫描图像中圆柱区域的点云数据；
将所述圆柱区域的点云数据投影至平面，拟合得到预设形状坐标；
根据所述预设形状坐标，确定所述圆柱的中心点坐标。
7.根据权利要求1所述的基于圆柱特征的多相机点云拼接方法，其特征在于，所述对所述圆柱的中心点坐标进行排序，包括：
确定所述标定块的平面法向量；
根据所述平面法向量，确定旋转变换参数，其中，所述旋转变换使得所述平面法向量垂直于所述扫描图像坐标系的平面；
根据所述旋转变换参数，对所述圆柱的中心点坐标进行变换，并对变换后的所述圆柱的中心点坐标进行排序。
8.一种基于圆柱特征的多相机点云拼接装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取标定块的扫描图像，其中，所述标定块包括多个高度不同的圆柱；
第一确定模块，用于根据所述扫描图像，确定所述圆柱的中心点坐标；
第二确定模块，用于对所述圆柱的中心点坐标进行排序，根据排序后的所述圆柱的中心点坐标和预先确定的位置偏差，确定所述扫描图像与预设的基准图像的坐标系变换参数；
拼接模块，用于基于所述坐标系变换参数，对每个相机获取的图像进行点云变换和拼接。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述基于圆柱特征的多相机点云拼接方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述基于圆柱特征的多相机点云拼接方法。
Priority Applications (1)
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