CN117523008B - 一种相机主点标定方法、系统、装置及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种相机主点标定方法、系统、装置及存储介质，其属于相机标定技术领域，该方法包括：相机对焦至满足预设的清晰度值，固定相机与标定板的相对位置；依据相对位置计算得到标定距离；在标定距离下，改变相机拍摄标定板的角度并拍摄标定板得到n张图像，n≥2，标定板上分布有多个圆点，改变相机拍摄标定板的角度时，是沿相机镜头主轴向侧向旋转；根据每一个圆点的空间坐标及其在n张图像中每一张图像上的像素坐标得到圆点的单应性矩阵；对n张图像中的圆点的单应性矩阵进行拟合得到主点坐标。本申请具有降低单目相机标定误差的效果。

Description

一种相机主点标定方法、系统、装置及存储介质

技术领域

本申请涉及相机标定技术领域，尤其是涉及一种相机主点标定方法、系统、装置及存储介质。

背景技术

相机标定是计算机视觉中的一项基本任务，相机标定的准确度越高，则经过校正后的相机的误差越小，所以相机定标对于单目相机来说是至关重要的。单目相机标定主要是通过标定过程确定空间物体表面其中一个点的三维坐标和该点在图像中的坐标的相互关系，再依据该相互关系建立相机成像的几何模型，该几何模型反映的就是相机参数，包括内参和外参。具体地，内参包括焦距、像主点坐标、畸变参数，外参包括旋转矩阵和平移向量。现有技术中，常用的相机标定方法是张正友标定法。

单目相机标定是双目相机标定的基础，而多目相机的标定则是双目相机的扩展。因此，单目相机标定的结果将决定双目相机标定、多目相机标定的准确度。当前，在单目相机标定时，首先确定相机的主点坐标，但由于相机镜头与标定板的距离、相机图像质量、特征点匹配的效果等节点都分别产生一定的噪音误差，所以多层噪音叠加使得主点存在很大噪音误差，导致标定的相机参数不稳定，在应用于实际场景中，测量误差较大。

发明内容

为了解决单目相机标定误差大的问题，本申请提供一种相机主点标定方法、系统、装置及存储介质。

在本申请的第一方面，提供了一种相机主点标定方法。该方法包括：

相机对焦至满足预设的清晰度值，固定相机与标定板的相对位置；

依据所述相对位置计算得到标定距离；

在所述标定距离下，改变所述相机拍摄标定板的角度并拍摄所述标定板得到n张图像，n≥2，所述标定板上分布有多个圆点，改变所述相机拍摄标定板的角度时，是沿相机镜头主轴向侧向旋转；

根据每一个所述圆点的空间坐标及其在n张所述图像中每一张图像上的像素坐标得到所述圆点的单应性矩阵；

对n张所述图像中的所述圆点的单应性矩阵进行拟合得到主点坐标。

通过采用上述技术方案，首先，相机对焦至满足预设的清晰度值后，固定相机和标定板的相对位置，依据该相对位置计算标定距离。然后，在标定距离固定的基础上，不断改变相机拍摄标定板的角度并控制相机拍摄标定板得到多张图像。最后，依据多张图像中，每一张图像上的圆点的空间坐标和像素坐标计算得到圆点的单应性矩阵，再对多张图像中多个圆点的单应性矩阵进行拟合得到主点坐标，以完成单目相机的标定。由此可知，本申请在标定时，相机镜头与标定板的距离保持不变、相机图像的清晰度是经过清晰度评估后才启动标定的，所以在相机标定过程中标定距离和清晰度为固定值，则可以减少在调整标定距离和清晰度时造成的噪音误差，进而达到降低单目相机标定误差的目的。

在一种可能的实现方式中：所述根据每一个所述圆点的空间坐标及其在n张所述图像中每一张图像上的像素坐标得到所述圆点的单应性矩阵，包括：

获取在拍摄第i张图像时所述相机与所述标定板的变化量得到旋转矩阵和平移向量，1≤i≤n；

在所述第i张图像中，根据每一个所述圆点的空间坐标、每一个所述圆点的像素坐标、以及拍摄所述第i张图像时所述相机与所述标定板的旋转矩阵和平移向量，计算得到所述圆点的单应性矩阵。

在一种可能的实现方式中：通过如下计算公式计算得到所述圆点的单应性矩阵：

设定函数，其中，/>是所述圆点的空间坐标，t_z是所述圆点的像素坐标的z值，K是所述相机(10)的内参数且，（c_x,c_y）是相机(10)待拟合的主点坐标，f_x,f_y为焦距分别在x,y方向的分量，R和T分别是在拍摄该张图像时所述相机(10)与所述标定板(20)的旋转矩阵和平移向量，/>，旋转矩阵R中，每一列和另外两列都是正交关系，所以R中的第一列为[r₁₁,r₂₁,0]，第二列为[r₁₂,r₂₂,r₃₂]，第三列为[r₁₃,r₂₃,r₃₃]，/>，T_x为旋转后坐标系X轴在旋转前坐标系X轴、Y轴、Z轴的投影,T_y为旋转后坐标系Y轴在旋转前坐标系X轴、Y轴、Z轴的投影，T_z为旋转后坐标系Z轴在旋转前坐标系X轴、Y轴、Z轴的投影，中的T表示矩阵转置；

基于上述函数得到：

，

旋转相机(10)时，是沿相机镜头主轴向侧向旋转且所述标定板(20)为一个二维平面，得到z方向的空间坐标为0，即z_w=0，所以上述函数还可以简化为：

，则得到所述圆点的单应性矩阵为：

。

通过采用上述技术方案，标定板上分布有多个圆点，改变相机拍摄标定板的拍摄角度得到多张图像，而本申请计算每一张图像上的每一个圆点的单应性矩阵，则可以根据多张图像中的圆点的单应性矩阵来纠正所得的单应性矩阵，从而提高所得的单应性矩阵的准确度。

在一种可能的实现方式中：所述对n张所述图像中的所述圆点的单应性矩阵进行拟合得到主点坐标，包括：

获取所述相机的外参数，所述外参数包括旋转矩阵和平移向量；

根据n张所述图像中的所述圆点的单应性矩阵、所述旋转矩阵和所述平移向量计算得到所述主点坐标。

在一种可能的实现方式中：通过如下计算公式计算得到所述主点坐标：

，其中，/>，f_x,f_y为焦距分别在x,y方向上的分量，函数/>， ,其中H为所述圆点的单应性矩阵，拍摄所述圆点所在的图像时所述相机(10)与所述标定板(20)的旋转矩阵为/>，令/>,/>,所以,计算得到，而由于旋转矩阵R的行向量具有正交性，即/>、/>以及旋转矩阵R的列向量满足右手定则，即/>则，/>、/>、分别表示X，Y，Z轴方向的单位向量，同时/>满足/>，最终得到，计算得到/>，由于最终都会变成3行3列的矩阵，所以用代替/>，函数且/>，R为旋转矩阵，旋转矩阵R中每一列和另外两列都是正交关系，所以第一列为[R₁₁,R₂₁,0]，第二列为[R₁₂,R₂₂,R₃₂]，第三列为[R₁₃,R₂₃,R₃₃]，函数/>，T为平移向量,T_x为旋转后坐标系X轴在旋转前坐标系X轴、Y轴、Z轴的投影,T_y为旋转后坐标系Y轴在旋转前坐标系X轴、Y轴、Z轴的投影,T_z为旋转后坐标系Z轴在旋转前坐标系X轴、Y轴、Z轴的投影/>中的T表示矩阵转置，计算所得的（c_x,c_y）为所述主点坐标。

通过采用上述技术方案，本申请通过将多张图像中的圆点的单应性矩阵进行拟合，计算得到主点坐标（c_x,c_y），从而提升了所得的主点坐标的准确性，进而为降低单目相机的标定误差提供数据支持。

在一种可能的实现方式中：通过如下计算公式计算得到所述标定距离：

，其中f为相机的焦距，u为标定距离，v为像距，所述标定距离与所述像距满足：u>>v。

在一种可能的实现方式中：所述在所述标定距离下，改变所述相机拍摄标定板的角度并拍摄所述标定板得到n张图像，包括：

固定所述相机的标定距离；

沿相机镜头主轴向侧向旋转所述相机的拍摄角度；

正对且垂直所述相机的主轴旋转所述标定板；

启动所述旋转后的相机拍摄所述旋转后的标定板得到一张所述图像，

旋转n次所述相机和所述标定板，得到n张所述图像。

通过采用上述技术方案，本申请旋转n次相机和标定板，并在每一次旋转时启动相机拍摄标定板，从而得到n张图像，再基于n张图像的前提下，拟合多张图像中圆点的单应性矩阵得到主点坐标，以保障计算所得主点坐标的准确度。

在本申请的第二方面，提供了一种相机主点标定系统。该系统包括：

数据调整模块，用于相机对焦至满足预设的清晰度值，固定相机与标定板的相对位置；

数据计算模块，用于依据所述相对位置计算得到标定距离：

数据获取模块，用于在所述标定距离下，改变所述相机拍摄标定板的角度并拍摄所述标定板得到n张图像，n≥2，所述标定板上分布有多个圆点，改变所述相机拍摄标定板的角度时，是沿相机镜头主轴向侧向旋转；

数据生成模块，用于根据每一个所述圆点的空间坐标及其在n张所述图像中每一张图像上的像素坐标得到所述圆点的单应性矩阵；

数据处理模块，用于对n张所述图像中的所述圆点的单应性矩阵进行拟合得到主点坐标。

在本申请的第三方面，提供了一种相机主点标定装置。该装置包括：存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述任一种相机主点标定方法。

在本申请的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述任一种相机主点标定方法。

综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：

首先，相机对焦至满足预设的清晰度值后，固定相机和标定板的相对位置，依据该相对位置计算标定距离。然后，在标定距离固定的基础上，不断改变相机拍摄标定板的角度并控制相机拍摄标定板得到多张图像。最后，依据多张图像中，每一张图像上的圆点的空间坐标和像素坐标计算得到圆点的单应性矩阵，再对多张图像中多个圆点的单应性矩阵进行拟合得到主点坐标，以完成单目相机的标定。由此可知，本申请在标定时，相机镜头与标定板的距离保持不变、相机图像的清晰度是经过清晰度评估后才启动标定的，所以在相机标定过程中标定距离和清晰度为固定值，则可以减少在调整标定距离和清晰度时造成的噪音误差，进而达到降低单目相机标定误差的目的。

附图说明

图1是本申请实施例的示例性运行环境的示意图。

图2是本申请实施例的一种相机主点标定方法的流程图。

图3是本申请实施例的一种相机主点标定系统的框图。

附图标记说明：10、相机；20、标定板；30、服务器；31、数据调整模块；32、数据计算模块；33、数据获取模块；34、数据生成模块；35、数据处理模块。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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全部其他实施例，都属于本申请保护的范围。

图1示出了能够在其中实现本申请的实施例的示例性运行环境的示意图，该运行环境包括相机10、标定板20和服务器30，相机10用于从不同拍摄角度拍摄标定板20，得到包含有标定板20的多张图像，服务器30则根据多张图像及实物标定板20对相机10进行标定。

相机10为单目相机，相机10的型号在此不作限制。由于本申请需要从不同角度拍摄标定板20，所以需要不停的转动相机10，为此，本申请为相机10配置有可以旋转的支架，相机10安装在支架上，支架在图1中未示出，支架可以为机械臂或者普通的懒人支架，只要能够支持相机10转动为准，本申请在此不作限制。在采用相机10拍摄标定板20时，可以是人工操作的，即由人工根据个人经验调整相机10的焦距和光圈，直到相机10拍摄得到的图像的清晰度满足拍摄需求的清晰度时，人工再启动相机10对标定板20进行拍摄。驱动相机10拍摄标定板20的还可以是智能机器人，由智能机器人调整相机10焦距和光圈，再基于调整好的焦距和光圈拍摄标定板20得到图像，相机10将拍摄得到的图像上传至服务器30中，服务器30识别图像的清晰度并选择清晰度最高的一张图像反馈给相机10，以确定相机10的最佳光圈和最佳对焦效果，并固定相机10的位置。

标定板20可以选择棋盘格、圆形点标定板、Aruco码板中的其中一种，但是当选择棋盘格或者Aruco码板时，相机10与棋盘格的距离或者相机10与Aruco码板的距离有限制，当相机10与棋盘格的距离或者相机10与Aruco码板的距离超过距离阈值时，相机10识别板上的角点会存在误差。因此，当选择棋盘格或者Aruco码板时，需要保障相机10与棋盘格的距离或者相机10与Aruco码板的距离小于距离阈值。为了降低距离限制，本申请所选择的标定板20是圆形点标定板，圆形点标定板上设置有多个圆点，在本示例中，圆形点标定板采用7x7圆点矩阵的圆形点标定板。

服务器30与相机10之间通过无线网络通信连接，无线网络可以是基于4G网络或5G网络等通信的广域性物联网系统，也可以是局域性的物联网。

需要说明的是，图1所示的运行环境仅是解释性的，绝不是为了限制本发明实施例的应用或用途。例如，该运行环境中可以包括多个相机10、多个相机10同时拍摄一个标定板20，而同一个服务器30可以同时标定多台相机10。

图2示出了根据本申请实施例的一种相机主点标定方法的流程图，该方法由图1中的服务器30执行。具体地，一种相机主点标定方法的主要流程描述如下。

步骤S10、相机对焦至满足预设的清晰度值，固定相机10与标定板20的相对位置。

调整相机10的光圈和对焦，使得相机10拍摄的图像尽可能清晰,判断图像的清晰度的工作可以由人工判断，也可以由服务器30进行判断。然后在相机10拍摄的图像满足预设的清晰度要求时，固定相机10与标定板20的相对位置，即相机10与标定板20的距离基本不再发生变化。需要说明的是，为了提高标定的准确度，本申请需要改变相机10拍摄标定板20的角度，所以相机10与标定板20在固定相对位置后，产生的最大变化距离为支架转动相机20造成的距离，在实际应用中，当相机10与标定板20的距离远远大于支架转动产生的距离时，可以忽略支架转动产生的距离。

步骤S20、依据相机10与标定板20的相对位置计算得到标定距离。

首先，查询相机10的型号对应的像元尺寸大小，厂家在生产相机时，一般会给定相机10的像元尺寸，所以通过查询型号就可以获知相机10的像元尺寸，再根据像元尺寸得到相机10的焦距，依据相机10的焦距来计算得到相机10的标定距离：

，其中f为相机10的焦距，u为物距，即标定板20到相机镜片的距离，也称为标定距离，而v为像距，是成像平面到相机镜片的距离。

需要说明的是，对于焦距为5mm的相机10，如果对焦在无限远处，此时像距与焦距非常接近，但由于标定板20大小有限，位于无限远处的标定板20难以被相机10识别。因此，为了使标定板20能够在相机10中清晰的成像，可使像距与焦距的差小于千分之一，此时标定距离约为焦距的1000倍，即5米。也就是说，上述计算标定距离的计算公式是在标定距离远远大于像距时所采用的计算公式，而且本申请需要保障标定距离远远大于像距。

由此可知，标定板20距离相机10不能太近，太近时标定板20的畸变会影响标定结果。标定板20距离相机10也不能太远，太远时标定板20上圆点太小，识别误差增大。

步骤S30、在标定距离下，改变相机10拍摄标定板20的角度并拍摄标定板20得到n张图像，n≥2，改变相机10拍摄标定板20的角度时，是沿相机镜头主轴向侧向旋转。

首先，通过支架第一次旋转相机10，完成相机10旋转后再旋转标定板20，然后再启动相机10拍摄标定板20得到一张图像，以此类推，旋转n次后，得到n张图像。为了保障标定的准确度，旋转的次数应不低于两次，且拍摄的图像越多，标定的准确度越高，但为了防止图像过大造成数据冗余，所以本申请拍摄的图像为15张左右。

为了便于说明上述的拍摄过程，举例如下：首先需要沿相机镜头的主轴向侧向旋转相机，转动范围是10°-70°，并设定旋转的最小角度为 5°。旋转好相机10以后，再旋转标定板20，旋转范围是从正对且垂直相机主轴到45°左右即可，标定板20的旋转最小角度不作限制，则相机10以最小角度为5°并在10°-70°之间旋转时，可以得到13个拍摄角度，即得到14张图像,14张图像中包含相机10未旋转时拍摄的一张图像。

需要说明的是，在拍摄时尽量保证标定板20位于图像的中间部分，以保障每一张图像都能够清晰地显示圆形点标定板中的所有圆点，有利于服务器30识别图像中的每一个圆点的像素坐标。另外，服务器30识别图像中的圆点的像素坐标时，服务器30中的角点识别程序以圆点的圆心作为圆点的像素坐标，即识别的是圆点的圆心坐标。需要说明的是，角点识别程序所采用的识别算法为特征点提取算法或者深度学习提取算法来提取n张图像中的每一张图像中的圆点的像素坐标。

步骤S40、根据每一个圆点的空间坐标及其在n张图像中每一张图像上的像素坐标得到n张图像对应的单应性矩阵。

首先，针对每一张图像，先提取该张图像中包含的所有圆点的像素坐标，根据所有圆点的像素坐标及每一个圆点的空间坐标计算得到单应性矩阵。然后，根据n张图像计算所得的n个单应性矩阵进行拟合，得到相机的主点坐标。

需要说明的是，由于计算任意一张图像中任意一个圆点的单应性矩阵的过程均相同，所以以下以计算其中一张图像中其中一个圆点的单应性矩阵为例，为了便于区分，将该圆点标记为标记点，具体的计算过程如步骤S41-步骤S42所示：

步骤S41、获取在拍摄第i张图像时，相机10与标定板20的变化量得到旋转矩阵和平移向量，1≤i≤n；

步骤S42、根据标记点的空间坐标和第i张图像中标记点的像素坐标，以及拍摄第i张图像时相机10与标定板20的旋转矩阵和平移向量，计算得到第i张图像中的标记点的单应性矩阵。

首先，设定函数，其中，/>是标记点的空间坐标，t_z是标记点的像素坐标的z值，K是相机10的内参数且/> ，（c_x,c_y）是待拟合的主点坐标，f_x,f_y为焦距分别在x,y方向的分量，R和T分别是在拍摄该张图像时相机10与标定板20的旋转矩阵和平移向量，/>，旋转矩阵R中，每一列和另外两列都是正交关系，所以R中的第一列为[r₁₁,r₂₁,0]，第二列为[r₁₂,r₂₂,r₃₂]，第三列为[r₁₃,r₂₃,r₃₃]，/>，T_x为旋转后坐标系X轴在旋转前坐标系X轴、Y轴、Z轴的投影,T_y为旋转后坐标系Y轴在旋转前坐标系X轴、Y轴、Z轴的投影，T_z为旋转后坐标系Z轴在旋转前坐标系X轴、Y轴、Z轴的投影。

上述函数可以调整为：

（1），

由于旋转相机10时，是沿相机镜头主轴向侧向旋转且标定板(20)为一个二维平面，所以标记点在z方向的空间坐标为0，即z_w=0，所以（1）式可简化为：

（2）

那么从标定板20的标记点到图像上的标记点的单应性矩阵为：

（3）

在本示例中，为了方便计算，令，且标定板20绕相机10的Z轴进行旋转，旋转角度为-θ，则得到的新的单应性矩阵为：

,

,

经换算后得到标记点的单应性矩阵为：

（4）

考虑到旋转矩阵R的行向量具有正交性，可知，

（5）

（6）

以及旋转矩阵R的列向量满足右手定则，即，则

（7）

同时满足下式，

（8）

根据（7）和（8）可以获得

（9）

根据（5），（6），（9），（4）得到标记点最终的单应性矩阵为：

。

需要说明的是，每一张图像中的每一个圆点，均需要通过上述步骤S41-步骤S42计算其对应的单应性矩阵，然后再根据每一张图像上的多个圆点的单应性矩阵不断纠正该张图像对应的单应性矩阵，以保障每一张图像对应的单应性矩阵的准确度。

基于计算所得的n张图像中的每一张图像对应的单应性矩阵，对n张图像对应的单应性矩阵进行拟合，得到相机10的主点坐标，具体如步骤S50所示。

步骤S50、对n张图像对应的单应性矩阵进行拟合，得到相机10的主点坐标。

采用如下计算公式对n张图像对应的单应性矩阵进行拟合：

首先，调取相机10的外参数，外参数包括旋转矩阵和平移向量，假设旋转矩阵为，R为旋转矩阵，旋转矩阵中每一列和另外两列都是正交关系，所以第一列为[R₁₁,R₂₁,0]，第二列为[R₁₂,R₂₂,R₃₂]，第三列为[R₁₃,R₂₃,R₃₃]，由于相机10是沿相机镜头主轴向侧向旋转，所以旋转矩阵中的参数满足：/>，同时平移向量为/>，T_x为旋转后坐标系X轴在旋转前坐标系X轴、Y轴、Z轴的投影,T_y为旋转后坐标系Y轴在旋转前坐标系X轴、Y轴、Z轴的投影,T_z为旋转后坐标系Z轴在旋转前坐标系X轴、Y轴、Z轴的投影，假设步骤S40计算得到待拟合的单应性矩阵为：，由于步骤S40中最终计算得到的单应性矩阵为/>，该单应性矩阵最终会变为3行3列的矩阵，使得针对每一张图像中的每一个圆点的单应性矩阵记录和使用均比较麻烦，所以本申请用h₁、h₁、h₂、h₃、h₄、h₅、h₆、h₇、h₈、h₉替代步骤S40中计算所得的单应性矩阵，例如两张图像中的同一个圆点的空间坐标和像素坐标分别为(x’,y’,z’)和（x,y,1），而计算得到该圆点的单应性矩阵为/>，那么可以得到其转换关系为：，也就是说矩阵 />仅仅只是用于描述空间坐标和像素坐标之间的转换关系的。

本申请令，根据上述公式，可以推导出如下公式：

(14)

利用公式（14），根据步骤S40中计算得到的待拟合的单应性矩阵，线性拟合出主点坐标（c_x,c_y），即得到相机的主点坐标。由此可知，根据计算所得的图像中的圆点的单应性矩阵，可以计算出相机的主点坐标。

综上所述，本申请实施例一种相机主点标定方法的实施原理为：首先，相机对焦至满足预设的清晰度值后，固定相机10与标定板20的相对位置，然后根据相对位置计算得到标定距离。基于标定距离不变的前提下，不断改变相机10拍摄标定板20的角度得到多张图像。最后，依据多张图像计算出每一张图像对应的单应性矩阵，再依据多张图像的单应性矩阵进行拟合得到主点坐标，完成标定。由此可知，本申请在标定时，相机镜头与主点的距离不变、相机图像的清晰度是经过清晰度评估后才启动标定的，所以在相机10标定过程中标定距离和清晰度为固定值，则可以减少在调整标定距离和清晰度时造成的噪音误差，进而达到降低单目相机标定误差的目的。

图3示出了根据本申请的实施例的一种相机主点标定系统的方框图，该系统包括数据调整模块31、数据计算模块32、数据获取模块33、数据生成模块34和数据处理模块35。

数据调整模块31，用于相机对焦至满足预设的清晰度值，固定相机10和标定板的相对位置。

数据计算模块32，用于依据相对位置计算得到标定距离。

数据获取模块33，用于在标定距离下，改变相机10拍摄标定板20的角度并拍摄标定板20得到n张图像，n≥2，标定板20上分布有多个圆点，改变相机10拍摄标定板20的角度时，是沿相机镜头主轴向侧向旋转。

数据生成模块34，用于根据每一个圆点的空间坐标及其在n张图像中每一张图像上的像素坐标得到圆点的单应性矩阵。

数据处理模块35，用于对n张图像中的圆点的单应性矩阵进行拟合得到主点坐标。

描述于本申请实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括数据调整模块31、数据计算模块32、数据获取模块33、数据生成模块34和数据处理模块35。其中，这些模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定，例如，数据调整模块31还可以被描述为“用于相机对焦至满足预设的清晰度值，固定相机10与标定板20的相对位置的模块”。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，所述描述的模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

为了更好地执行上述方法的程序，本申请还提供一种相机主点标定装置，该装置包括存储器和处理器。

其中，存储器可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器可以包括存储程序区和存储数据区，其中存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于至少一个功能的指令以及用于实现上述相机主点标定方法的指令等；存储数据区可存储上述相机主点标定方法中涉及到的数据等。

处理器可以包括一个或者多个处理核心。处理器通过运行或执行存储在存储器内的指令、程序、代码集或指令集，调用存储在存储器内的数据，执行本申请的各种功能和处理数据。处理器可以为特定用途集成电路、数字信号处理器、数字信号处理装置、可编程逻辑装置、现场可编程门阵列、中央处理器、控制器、微控制器和微处理器中的至少一种。可以理解地，对于不同的设备，用于实现上述处理器功能的电子器件还可以为其它，本申请实施例不作具体限定。

本申请还提供一种计算机可读存储介质，例如包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（Read Only Memory，ROM）、随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。该计算机可读存储介质存储有能够被处理器加载并执行上述相机主点标定方法的计算机程序。

以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离前述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其他技术方案。例如上述特征与本申请中公开的（但不限于）具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (8)

1.一种相机主点标定方法，其特征在于，包括：

相机对焦至满足预设的清晰度值，固定相机(10)与标定板(20)的相对位置；

依据所述相对位置计算得到标定距离；

在所述标定距离下，改变所述相机(10)拍摄标定板(20)的角度并拍摄所述标定板(20)得到n张图像，n≥2，所述标定板(20)上分布有多个圆点，改变所述相机(10)拍摄标定板(20)的角度时，是沿相机镜头主轴向侧向旋转；

根据每一个所述圆点的空间坐标及其在n张所述图像中每一张图像上的像素坐标得到所述圆点的单应性矩阵，包括：

获取在拍摄第i张图像时所述相机(10)与所述标定板(20)的变化量得到旋转矩阵和平移向量，1≤i≤n；

在所述第i张图像中，根据每一个所述圆点的空间坐标、每一个所述圆点的像素坐标、以及拍摄所述第i张图像时所述相机(10)与所述标定板(20)的旋转矩阵和平移向量，计算得到所述圆点的单应性矩阵，包括：设定函数，其中，是所述圆点的空间坐标，t_z是所述圆点的像素坐标的z值，K是所述相机(10)的内参数且/>，（c_x,c_y）是相机(10)待拟合的主点坐标，f_x,f_y为焦距分别在x,y方向的分量，R和T分别是在拍摄该张图像时所述相机(10)与所述标定板(20)的旋转矩阵和平移向量，/>，旋转矩阵R中，每一列和另外两列都是正交关系，所以R中的第一列为[r₁₁,r₂₁,0]，第二列为[r₁₂,r₂₂,r₃₂]，第三列为[r₁₃,r₂₃,r₃₃]，，T_x为旋转后坐标系X轴在旋转前坐标系X轴、Y轴、Z轴的投影,T_y为旋转后坐标系Y轴在旋转前坐标系X轴、Y轴、Z轴的投影，T_z为旋转后坐标系Z轴在旋转前坐标系X轴、Y轴、Z轴的投影，/>中的T表示矩阵转置；

基于上述函数得到：

，

旋转相机(10)时，是沿相机镜头主轴向侧向旋转且所述标定板(20)为一个二维平面，得到z方向的空间坐标为0，即Z_w=0，所以上述函数还可以简化为：

，则得到所述圆点的单应性矩阵为：

；

对n张所述图像中的所述圆点的单应性矩阵进行拟合得到主点坐标。

2.根据权利要求1所述的相机主点标定方法，其特征在于，所述对n张所述图像中的所述圆点的单应性矩阵进行拟合得到主点坐标，包括：

获取所述相机(10)的外参数，所述外参数包括旋转矩阵和平移向量；

根据n张所述图像中的所述圆点的单应性矩阵、所述旋转矩阵和所述平移向量计算得到所述主点坐标。

3.根据权利要求2所述的相机主点标定方法，其特征在于，通过如下计算公式计算得到所述主点坐标：

，其中，/>，f_x,f_y为焦距分别在x,y方向上的分量，函数/>， ,其中H为所述圆点的单应性矩阵，拍摄所述圆点所在的图像时所述相机(10)与所述标定板(20)的旋转矩阵为，令/>,/>,所以,计算得到，而由于旋转矩阵R的行向量具有正交性，即/>、/>以及旋转矩阵R的列向量满足右手定则，即/>则，/>、/>、/>分别表示X，Y，Z轴方向的单位向量，同时/>满足/>，最终得到/>，计算得到，由于/>最终都会变成3行3列的矩阵，所以用/>代替，函数且/>，R为旋转矩阵，旋转矩阵中每一列和另外两列都是正交关系，所以第一列为[r₁₁,r₂₁,0]，第二列为[r₁₂,r₂₂,r₃₂]，第三列为[r₁₃,r₂₃,r₃₃]，函数/>，T为平移向量,T_x为旋转后坐标系X轴在旋转前坐标系X轴、Y轴、Z轴的投影,T_y为旋转后坐标系Y轴在旋转前坐标系X轴、Y轴、Z轴的投影,T_z为旋转后坐标系Z轴在旋转前坐标系X轴、Y轴、Z轴的投影，/>中的T表示矩阵转置，计算所得的（c_x,c_y）为所述主点坐标。

4.根据权利要求1所述的相机主点标定方法，其特征在于，通过如下计算公式计算得到所述标定距离：

，其中f为相机(10)的焦距，u为标定距离，v为像距，所述标定距离与所述像距满足：u>>v。

5.根据权利要求1所述的相机主点标定方法，其特征在于，所述在所述标定距离下，改变所述相机(10)拍摄标定板(20)的角度并拍摄所述标定板(20)得到n张图像，包括：

固定所述相机(10)的标定距离；

沿相机镜头主轴向侧向旋转所述相机(10)的拍摄角度；

正对且垂直所述相机(10)的主轴旋转所述标定板(20)；

启动所述旋转后的相机(10)拍摄所述旋转后的标定板(20)得到一张所述图像，

旋转n次所述相机(10)和所述标定板(20)，得到n张所述图像。

6.一种相机主点标定系统，其特征在于，包括：

数据调整模块(31)，用于相机对焦至满足预设的清晰度值，固定相机(10)与标定板(20)的相对位置；

数据计算模块(32)，用于依据所述相对位置计算得到标定距离：

数据获取模块(33)，用于在所述标定距离下，改变所述相机(10)拍摄标定板(20)的角度并拍摄所述标定板(20)得到n张图像，n≥2，所述标定板(20)上分布有多个圆点，改变所述相机(10)拍摄标定板(20)的角度时，是沿相机镜头主轴向侧向旋转；

数据生成模块(34)，用于根据每一个所述圆点的空间坐标及其在n张所述图像中每一张图像上的像素坐标得到所述圆点的单应性矩阵，包括：设定函数，其中，/>是所述圆点的空间坐标，t_z是所述圆点的像素坐标的z值，K是所述相机(10)的内参数且/>，（c_x,c_y）是相机(10)待拟合的主点坐标，f_x,f_y为焦距分别在x,y方向的分量，R和T分别是在拍摄该张图像时所述相机(10)与所述标定板(20)的旋转矩阵和平移向量，/>，旋转矩阵R中，每一列和另外两列都是正交关系，所以R中的第一列为[r₁₁,r₂₁,0]，第二列为[r₁₂,r₂₂,r₃₂]，第三列为[r₁₃,r₂₃,r₃₃]，/>，T_x为旋转后坐标系X轴在旋转前坐标系X轴、Y轴、Z轴的投影,T_y为旋转后坐标系Y轴在旋转前坐标系X轴、Y轴、Z轴的投影，T_z为旋转后坐标系Z轴在旋转前坐标系X轴、Y轴、Z轴的投影，/>中的T表示矩阵转置；

基于上述函数得到：

，

旋转相机(10)时，是沿相机镜头主轴向侧向旋转且所述标定板(20)为一个二维平面，得到z方向的空间坐标为0，即Z_w=0，所以上述函数还可以简化为：

，则得到所述圆点的单应性矩阵为：

；

数据处理模块(34)，用于对n张所述图像中的所述圆点的单应性矩阵进行拟合得到主点坐标。

7.一种相机主点标定装置，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-5中任一项所述的方法。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述的方法。