CN117893695B - 任意株高三维重建方法、系统及装置 - Google Patents
任意株高三维重建方法、系统及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117893695B CN117893695B CN202410297655.3A CN202410297655A CN117893695B CN 117893695 B CN117893695 B CN 117893695B CN 202410297655 A CN202410297655 A CN 202410297655A CN 117893695 B CN117893695 B CN 117893695B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- camera
- height
- plant
- rotating device
- whole plant
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 34
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 claims abstract description 97
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims abstract description 19
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims abstract description 10
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 13
- 230000003068 static effect Effects 0.000 claims description 9
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 6
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 5
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 description 151
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 4
- 241000209094 Oryza Species 0.000 description 3
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 3
- 239000004744 fabric Substances 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 2
- 238000007792 addition Methods 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 238000003976 plant breeding Methods 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 description 1
- 238000000547 structure data Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明公开一种任意株高三维重建方法、系统及装置，方法包括对第二相机进行标定得到畸变参数，获取第二相机采集的植株整体图像，基于所述畸变参数得到植株整体去畸变图像，进而得到植株整体高度；预设第一相机的视野高度及初始位置，根据所述植株整体高度、视野高度及初始位置，确定第一相机在竖直方向上的最大运动距离以及第一相机在竖直方向的运动速度；判断植株整体高度与第一相机视野高度的大小，基于第一相机的运动距离及不同采集方式对植株整体进行采集，得到第一植株整体图像集；基于第一植株整体图像集，通过SfM算法模型进行三维重建，得到植株整体的三维点云。本发明解决了任意高度植株的三维重建方法的问题。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种任意株高三维重建方法、系统及装置。
背景技术
随着农作物种类繁多，各种测量对于农作物来讲是很有必要的，而植株三维表型重建对植株育种选型和田间作物生长管理具有非常重要的作用。植株三维重建结果能够直接提供高度、宽度、叶片倾角、叶面积、冠层体积等三维表型信息，这些信息不但能够反映作物内在的基因特性，也能够间接反映出生长环境及田间管理对植株的影响。
现有技术中，植株三维重建一般采用基于SfM(Structure From Motion)的方法，利用相机采集植株不同视角的彩色图像，通过提取图像特征点以及特征匹配，结合捆绑调整优化，获得植株的三维空间结构数据。
作物生长阶段不同则植株整体高度也不同，由于此种方法需要使用相机对图像进行采集，但相机视野范围会受到现有装置的限制，所以并不能兼顾所有高度的植株，不能够根据植株大小灵活调节，自动生成不同高度植株的三维点云。另外，有限的相机采集视角仅适用于形态结构较为简单的植株，对于结构复杂、枝叶繁密的大型植株，则因难以捕获全面、丰富的信息而导致三维点云重建细节缺失。因此，通过传统方法实现株高三维重建，势必会用到更多的相机，成本高，需要人工调节。
发明内容
本发明针对现有技术中的缺点，提供了一种任意株高三维重建方法、系统及装置。
为了解决上述问题，本发明通过下述技术方案得以解决：
一种任意株高三维重建方法，包括以下步骤：
对第二相机进行标定得到畸变参数，获取第二相机采集的植株整体图像，基于所述畸变参数得到植株整体去畸变图像，进而得到植株整体高度；
预设第一相机的视野高度及初始位置，根据所述植株整体高度、视野高度及初始位置，确定第一相机在竖直方向上的最大运动距离以及第一相机在竖直方向的运动速度；
判断植株整体高度与第一相机视野高度的大小，若植株整体高度小于第一相机视野高度时，则控制旋转装置以预设角速度转动并使得第一相机保持静止对植株整体进行采集，得到第一植株整体图像集；若植株整体高度大于第一相机视野高度时，则控制旋转装置以预设角速度转动并使得第一相机在运动距离内保持匀速直线运动对植株整体进行采集，得到第一植株整体图像集，其中，植株整体放置在旋转装置上；
基于第一植株整体图像集，通过SfM算法模型进行三维重建，得到植株整体的三维点云。
作为一种可实施方式，所述第一相机在竖直方向上的最大运动距离=植株整体高度-视野高度。
作为一种可实施方式，确定第一相机在竖直方向的运动速度，包括以下步骤：
获取基于旋转装置旋转一周后第一相机从初始位置到最大运动距离位置的扫描区域并展开得到最大平铺面，所述最大平铺面为平行四边形，则第一相机视野范围从A点运动到/>点以及从B点运动到/>点；
控制第一相机的视野范围覆盖整个平铺面，则所述第一相机在竖直方向的运动距离在A和之间的垂直方向距离/>范围内，则有/>；
进而第一相机在竖直方向的运动速度，表示如下：
其中，表示第一相机在竖直方向的运动速度，/>表示第一相机的视野高度，/>表示旋转装置的预设角速度。
作为一种可实施方式，所述则控制旋转装置以预设角速度转动并使得第一相机保持静止对植株整体进行采集，得到第一植株整体图像集，包括以下步骤：
控制旋转装置以预设角速度进行旋转，使得第一相机保持静止且控制在最大运动距离内；
对旋转装置上的植株整体进行连续采集，直至旋转装置旋转一周则停止采集，得到第一植株整体图片并形成第一植株整体图像集。
作为一种可实施方式，所述若植株整体高度大于第一相机视野高度时，则控制旋转装置以预设角速度转动并使得第一相机在运动距离内保持匀速直线运动对植株整体进行采集，得到第一植株整体图像集，包括以下步骤：
使得第一相机位于初始位置并保持静止，控制旋转装置以预设角速度进行旋转，进而对旋转装置上的植株整体进行连续采集；
直至旋转装置旋转一周后使得第一相机保持匀速直线运动直至达到最大运动距离；
直至旋转装置旋转一周后使得第一相机保持匀速直线运动进行反向运动直至回到初始位置，则停止采集，得到第一植株整体图片并形成第一植株整体图像集。
一种任意株高三维重建系统，包括标定计算模块、预设确定模块、判断选择模块及点云重建模块；
所述标定计算模块，用于对第二相机进行标定得到畸变参数，获取第二相机采集的植株整体图像，基于所述畸变参数得到植株整体去畸变图像，进而得到植株整体高度；
所述预设确定模块，预设第一相机的视野高度及初始位置，根据所述植株整体高度、视野高度及初始位置，确定第一相机在竖直方向上的最大运动距离以及第一相机在竖直方向的运动速度；
所述判断选择模块，用于判断植株整体高度与第一相机视野高度的大小，若植株整体高度小于第一相机视野高度时，则控制旋转装置以预设角速度转动并使得第一相机保持静止对植株整体进行采集，得到第一植株整体图像集；若植株整体高度大于第一相机视野高度时，则控制旋转装置以预设角速度转动并使得第一相机在运动距离内保持匀速直线运动对植株整体进行采集，得到第一植株整体图像集，其中，植株整体放置在旋转装置上；
所述点云重建模块，基于第一植株整体图像集，通过SfM算法模型进行三维重建，得到植株整体的三维点云。
作为一种可实施方式，所述预设确定模块，被设置为：
所述第一相机在竖直方向上的最大运动距离=植株整体高度-视野高度。
作为一种可实施方式，所述预设确定模块，被设置为：
获取基于旋转装置旋转一周后第一相机从初始位置到最大运动距离位置的扫描区域并展开得到最大平铺面，所述最大平铺面为平行四边形，则第一相机视野范围从A点运动到/>点以及从B点运动到/>点；
控制第一相机的视野范围覆盖整个平铺面，则所述第一相机在竖直方向的运动距离在A和之间的垂直方向距离/>范围内，则有/>；
进而第一相机在竖直方向的运动速度，表示如下：
其中，表示第一相机在竖直方向的运动速度，/>表示第一相机的视野高度，/>表示旋转装置的预设角速度。
作为一种可实施方式，所述判断选择模块，被设置为：
控制旋转装置以预设角速度进行旋转，使得第一相机保持静止且控制在最大运动距离内；
对旋转装置上的植株整体进行连续采集，直至旋转装置旋转一周则停止采集，得到第一植株整体图片并形成第一植株整体图像集，或，
使得第一相机位于初始位置并保持静止，控制旋转装置以预设角速度进行旋转，进而对旋转装置上的植株整体进行连续采集；
直至旋转装置旋转一周后使得第一相机保持匀速直线运动直至达到最大运动距离；
直至旋转装置旋转一周后使得第一相机保持匀速直线运动进行反向运动直至回到初始位置，则停止采集，得到第一植株整体图片并形成第一植株整体图像集。
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如下所述的方法：
对第二相机进行标定得到畸变参数，获取第二相机采集的植株整体图像，基于所述畸变参数得到植株整体去畸变图像，进而得到植株整体高度；
预设第一相机的视野高度及初始位置，根据所述植株整体高度、视野高度及初始位置，确定第一相机在竖直方向上的最大运动距离以及第一相机在竖直方向的运动速度；
判断植株整体高度与第一相机视野高度的大小，若植株整体高度小于第一相机视野高度时，则控制旋转装置以预设角速度转动并使得第一相机保持静止对植株整体进行采集，得到第一植株整体图像集；若植株整体高度大于第一相机视野高度时，则控制旋转装置以预设角速度转动并使得第一相机在运动距离内保持匀速直线运动对植株整体进行采集，得到第一植株整体图像集，其中，植株整体放置在旋转装置上；
基于第一植株整体图像集，通过SfM算法模型进行三维重建，得到植株整体的三维点云。
一种任意株高三维重建方法装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如下所述的方法：
对第二相机进行标定得到畸变参数，获取第二相机采集的植株整体图像，基于所述畸变参数得到植株整体去畸变图像，进而得到植株整体高度；
预设第一相机的视野高度及初始位置，根据所述植株整体高度、视野高度及初始位置，确定第一相机在竖直方向上的最大运动距离以及第一相机在竖直方向的运动速度；
判断植株整体高度与第一相机视野高度的大小，若植株整体高度小于第一相机视野高度时，则控制旋转装置以预设角速度转动并使得第一相机保持静止对植株整体进行采集，得到第一植株整体图像集；若植株整体高度大于第一相机视野高度时，则控制旋转装置以预设角速度转动并使得第一相机在运动距离内保持匀速直线运动对植株整体进行采集，得到第一植株整体图像集，其中，植株整体放置在旋转装置上；
基于第一植株整体图像集，通过SfM算法模型进行三维重建，得到植株整体的三维点云。
本发明由于采用了以上的技术方案，具有显著的技术效果：
本发明通过两个相机，能够实现对任意高度植株的三维自动成像和采集，成本低，速度快，操作简单，易于使用；另外，不要求相机的为超高清相机等，只要能保证一个相机可以为畸变相机，另一个相机为广角相机即可实现本发明的发明目的。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明方法的整体流程示意图；
图2是本发明任意株高三维自动成像装置的侧视图；
图3是本发明任意株高三维自动成像装置的俯视图；
图4是本发明第一相机植株扫描一周时视野范围的运动过程示意图；
图5是本发明第一相机运动至最大距离前一周内视野覆盖范围示意图；
图6是本发明第一相机从初始位置运动最大距离后，第一相机视野范围覆盖的区域的示意图；
图7是本发明系统的结构示意图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明做进一步的详细说明，以下实施例是对本发明的解释而本发明并不局限于以下实施例。
实施例1：
一种任意株高三维重建方法，如图1所示，包括以下步骤：
S100、对第二相机进行标定得到畸变参数，获取第二相机采集的植株整体图像，基于所述畸变参数得到植株整体去畸变图像，进而得到植株整体高度；
S200、预设第一相机的视野高度及初始位置，根据所述植株整体高度、视野高度及初始位置，确定第一相机在竖直方向上的最大运动距离以及第一相机在竖直方向的运动速度；
S300、判断植株整体高度与第一相机视野高度的大小，若植株整体高度小于第一相机视野高度时，则控制旋转装置以预设角速度转动并使得第一相机保持静止对植株整体进行采集，得到第一植株整体图像集；若植株整体高度大于第一相机视野高度时，则控制旋转装置以预设角速度转动并使得第一相机在运动距离内保持匀速直线运动对植株整体进行采集，得到第一植株整体图像集，其中，植株整体放置在旋转装置上；
S400、基于第一植株整体图像集，通过SfM算法模型进行三维重建，得到植株整体的三维点云。
在一个实施例中，可以通过以下方式来对植株整体高度进行测量，具体如下：
获取多张不同角度的植株侧视图像，其中，任意株高三维成像装置如图2、图3所示，其中，采用了顶部补光灯01，侧面补光灯02进行补光，基于第一相机3和第二相机8进行拍照，并设计了第二相机8的相机支架9，第一相机3搭配相机组件31，还设置有伺服电机32、模组1及模组支架2，用于放置第一相机3，在拍照时，还需要底部的升降背景布51及侧方的升降背景布5，旋转平台7上设置花盆41，并且还设置了防滑触点6，花盆41中有植株4。采用这套装置采集到植株侧视图像集，对于每一张侧视图，图像处理算法主要包括目标物体分割和轮廓跟踪两部分。
目标物体分割的步骤如下：中值滤波：将植株图像进行中值滤波去除噪声；二值化：将中值滤波后的图像转化为二值图，这一步骤将绿色部分提取出来，判断条件是RG两色分量的相对大小，R偏大为黄色，G偏大为绿色；去除小区域：设定面积阈值，去掉连通区域面积在阈值以下的小区域。
轮廓跟踪的步骤如下：搜索叶尖点：对二值图进行逐像素扫描，按一定的准则搜索所有叶尖点；提取轮廓：为每一个叶尖点搜索轮廓，从其附近的背景点开始搜索轮廓，直到找不到下一个轮廓点为止；计算叶尖点高度：从叶尖点开始搜索叶片外围轮廓，计算每个叶尖点高度，将所有叶尖点高度中的最大值作为该角度下的水稻株高值。最后，比较30个角度下得到的水稻株高值，取最大值作为当前水稻的株高。
当然，其他方法也能实现植株整体高度的测量，在此不再赘述。
在一个实施例中，旋转装置的周期，表示如下：
其中，表示转动装置的周期，/>表示旋转装置的预设角速度。
在一个实施例中，如图2所示，第一相机的视野高度预设为，根据植株整体高度和第一相机视野高度/>，则能确定第一相机在竖直方向运动距离/>；第一相机的初始位置为O点，在O点处，植株整体高度的最下方在第一相机图像中靠近底边的位置，假如用花盆盛放植株的话，则O点为花盆的上边缘靠近底边的位置。
而如何确定第一相机在竖直方向的运动速度呢，如图4所示，获取基于旋转装置旋转一周后第一相机从初始位置到最大运动距离位置的扫描区域并展开得到最大平铺面，所述最大平铺面为平行四边形，则第一相机视野范围从A点运动到/>点以及从B点运动到/>点；控制第一相机的视野范围覆盖整个平铺面，则所述第一相机在竖直方向的运动距离在A和/>之间的垂直方向距离/>范围内，则有/>；
进而第一相机在竖直方向的运动速度，表示如下：
其中，表示第一相机在竖直方向的运动速度，/>表示第一相机的视野高度，/>表示旋转装置的预设角速度。
在步骤S300中，所述则控制旋转装置以预设角速度转动并使得第一相机保持静止对植株整体进行采集，得到第一植株整体图像集，包括以下步骤：
控制旋转装置以预设角速度进行旋转，保持第一相机保持静止且控制在运动距离内；
对旋转装置上的植株整体进行连续采集，直至旋转装置旋转一周则停止采集，得到第一植株整体图片并形成第一植株整体图像集。
当植株整体高度小于第一相机视野高度时，即，第一相机静止不动；第一相机开始连续采集图片时（比如，1张图片/秒），与此同时转盘电机开始以一定角速度/>（如，/>），平稳连续转动，转动装置转动至360°时，第一相机停止采集，并保存采集到的图片（如，/>）；采集过程如图4，当第一相机静止且转盘匀速转动，第一相机对植株360°扫描一周，如果把第一相机的视野范围扫描过的区域展开并平铺，即为/>，第一相机视野范围的左下角，从A点运动到P点，视野范围的左上角，从B点运动到/>点。
在步骤S300中，若植株整体高度大于第一相机视野高度时，则控制旋转装置以预设角速度转动并使得第一相机在运动距离内保持匀速直线运动对植株整体进行采集，得到第一植株整体图像集，包括以下步骤：
使得第一相机位于初始位置并保持静止，控制旋转装置以预设角速度进行旋转，进而对旋转装置上的植株整体进行连续采集；
直至旋转装置旋转一周后使得第一相机保持匀速直线运动直至达到最大运动距离；
直至旋转装置旋转一周后使得第一相机保持匀速直线运动进行反向运动直至回到初始位置，则停止采集，得到第一植株整体图片并形成第一植株整体图像集。
也就是说：当植株整体高度大于第一相机视野高度时，即，第一相机需要一边采集图片一边在模组上匀速运动；整个系统的采集过程参照附图5和图6所示，具体过程如下：
第一相机处于初始位置O，第一相机开始采集图像，旋转装置开始匀速转动，直到植株整体的采集过程结束；
记录旋转装置转过的角度，达到360°时，第一相机以速度匀速向上运动，第一相机的运动距离，直到第一相机运动距离为/>，第一相机停止运动，此时开始记录旋转装置的转动角度，当旋转装置转满360°时，第一相机开始以速度/>匀速向下运动，直到初始位置O点，第一相机停止采集，旋转装置停止转动，第一相机视野范围覆盖的区域的示意图如图6所示。
实施例2：
一种任意株高三维重建系统，如图7所示，包括标定计算模块100、预设确定模块200、判断选择模块300及点云重建模块400；
所述标定计算模块100，用于对第二相机进行标定得到畸变参数，获取第二相机采集的植株整体图像，基于所述畸变参数得到植株整体去畸变图像，进而得到植株整体高度；
所述预设确定模块200，预设第一相机的视野高度及初始位置，根据所述植株整体高度、视野高度及初始位置，确定第一相机在竖直方向上的最大运动距离以及第一相机在竖直方向的运动速度；
所述判断选择模块300，用于判断植株整体高度与第一相机视野高度的大小，若植株整体高度小于第一相机视野高度时，则控制旋转装置以预设角速度转动并使得第一相机保持静止对植株整体进行采集，得到第一植株整体图像集；若植株整体高度大于第一相机视野高度时，则控制旋转装置以预设角速度转动并使得第一相机在运动距离内保持匀速直线运动对植株整体进行采集，得到第一植株整体图像集，其中，植株整体放置在旋转装置上；
所述点云重建模块400，基于第一植株整体图像集，通过SfM算法模型进行三维重建，得到植株整体的三维点云。
在不脱离本发明的精神和范围的情况下做出的各种变化和变型，所有等同的技术方案也属于本发明的范畴。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同、相似的部分互相参见即可。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明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，本发明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。
本发明是参照根据本发明的方法、终端设备(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终端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终端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终端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终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端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终端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。
需要说明的是：
说明书中提到的“一个实施例”或“实施例”意指结合实施例描述的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此，说明书通篇各个地方出现的短语“一个实施例”或“实施例”并不一定均指同一个实施例。
此外，需要说明的是，本说明书中所描述的具体实施例，其零、部件的形状、所取名称等可以不同。凡依本发明专利构思所述的构造、特征及原理所做的等效或简单变化，均包括于本发明专利的保护范围内。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离本发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
Claims (4)
1.一种任意株高三维重建方法，其特征在于，包括以下步骤：
对第二相机进行标定得到畸变参数，获取第二相机采集的植株整体图像，基于所述畸变参数得到植株整体去畸变图像，进而得到植株整体高度；
预设第一相机的视野高度及初始位置，根据所述植株整体高度、视野高度及初始位置，确定第一相机在竖直方向上的最大运动距离以及第一相机在竖直方向的运动速度；
判断植株整体高度与第一相机视野高度的大小，若植株整体高度小于第一相机视野高度时，则控制旋转装置以预设角速度转动并使得第一相机保持静止对植株整体进行采集，得到第一植株整体图像集；若植株整体高度大于第一相机视野高度时，则控制旋转装置以预设角速度转动并使得第一相机在运动距离内保持匀速直线运动对植株整体进行采集，得到第一植株整体图像集，其中，植株整体放置在旋转装置上；
基于第一植株整体图像集，通过SfM算法模型进行三维重建，得到植株整体的三维点云；
其中，所述第一相机在竖直方向上的最大运动距离=植株整体高度-视野高度；
其中，确定第一相机在竖直方向的运动速度，包括以下步骤：
获取基于旋转装置旋转一周后第一相机从初始位置到最大运动距离位置的扫描区域并展开得到最大平铺面，所述最大平铺面为平行四边形，则第一相机视野范围从A点运动到/>点以及从B点运动到/>点；
控制第一相机的视野范围覆盖整个平铺面，则所述第一相机在竖直方向的运动距离在A和之间的垂直方向距离/>范围内，则有/>；
进而第一相机在竖直方向的运动速度，表示如下：
其中，表示第一相机在竖直方向的运动速度，/>表示第一相机的视野高度，/>表示旋转装置的预设角速度；
其中，所述则控制旋转装置以预设角速度转动并使得第一相机保持静止对植株整体进行采集，得到第一植株整体图像集，包括以下步骤：
控制旋转装置以预设角速度进行旋转，使得第一相机保持静止且控制在最大运动距离内；
对旋转装置上的植株整体进行连续采集，直至旋转装置旋转一周则停止采集，得到第一植株整体图片并形成第一植株整体图像集；
其中，所述若植株整体高度大于第一相机视野高度时，则控制旋转装置以预设角速度转动并使得第一相机在运动距离内保持匀速直线运动对植株整体进行采集，得到第一植株整体图像集，包括以下步骤：
使得第一相机位于初始位置并保持静止，控制旋转装置以预设角速度进行旋转，进而对旋转装置上的植株整体进行连续采集；
直至旋转装置旋转一周后使得第一相机保持匀速直线运动直至达到最大运动距离；
直至旋转装置旋转一周后使得第一相机保持匀速直线运动进行反向运动直至回到初始位置，则停止采集，得到第一植株整体图片并形成第一植株整体图像集。
2.一种任意株高三维重建系统，其特征在于，包括标定计算模块、预设确定模块、判断选择模块及点云重建模块；
所述标定计算模块，用于对第二相机进行标定得到畸变参数，获取第二相机采集的植株整体图像，基于所述畸变参数得到植株整体去畸变图像，进而得到植株整体高度；
所述预设确定模块，预设第一相机的视野高度及初始位置，根据所述植株整体高度、视野高度及初始位置，确定第一相机在竖直方向上的最大运动距离以及第一相机在竖直方向的运动速度；
所述判断选择模块，用于判断植株整体高度与第一相机视野高度的大小，若植株整体高度小于第一相机视野高度时，则控制旋转装置以预设角速度转动并使得第一相机保持静止对植株整体进行采集，得到第一植株整体图像集；若植株整体高度大于第一相机视野高度时，则控制旋转装置以预设角速度转动并使得第一相机在运动距离内保持匀速直线运动对植株整体进行采集，得到第一植株整体图像集，其中，植株整体放置在旋转装置上；
所述点云重建模块，基于第一植株整体图像集，通过SfM算法模型进行三维重建，得到植株整体的三维点云；
所述预设确定模块，被设置为：
所述第一相机在竖直方向上的最大运动距离=植株整体高度-视野高度；
其中，所述预设确定模块，被设置为：
获取基于旋转装置旋转一周后第一相机从初始位置到最大运动距离位置的扫描区域并展开得到最大平铺面，所述最大平铺面为平行四边形，则第一相机视野范围从A点运动到/>点以及从B点运动到/>点；
控制第一相机的视野范围覆盖整个平铺面，则所述第一相机在竖直方向的运动距离在A和之间的垂直方向距离/>范围内，则有/>；
进而第一相机在竖直方向的运动速度，表示如下：
其中，表示第一相机在竖直方向的运动速度，/>表示第一相机的视野高度，/>表示旋转装置的预设角速度；
其中，所述判断选择模块，被设置为：
控制旋转装置以预设角速度进行旋转，使得第一相机保持静止且控制在最大运动距离内；
对旋转装置上的植株整体进行连续采集，直至旋转装置旋转一周则停止采集，得到第一植株整体图片并形成第一植株整体图像集，或，
使得第一相机位于初始位置并保持静止，控制旋转装置以预设角速度进行旋转，进而对旋转装置上的植株整体进行连续采集；
直至旋转装置旋转一周后使得第一相机保持匀速直线运动直至达到最大运动距离；
直至旋转装置旋转一周后使得第一相机保持匀速直线运动进行反向运动直至回到初始位置，则停止采集，得到第一植株整体图片并形成第一植株整体图像集。
3.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，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所述的方法。
4.一种任意株高三维重建方法装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并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计算机程序时实现如权利要求1所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410297655.3A CN117893695B (zh) | 2024-03-15 | 2024-03-15 | 任意株高三维重建方法、系统及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410297655.3A CN117893695B (zh) | 2024-03-15 | 2024-03-15 | 任意株高三维重建方法、系统及装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117893695A CN117893695A (zh) | 2024-04-16 |
| CN117893695B true CN117893695B (zh) | 2024-06-04 |
Family
ID=90641530
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202410297655.3A Active CN117893695B (zh) | 2024-03-15 | 2024-03-15 | 任意株高三维重建方法、系统及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117893695B (zh) |
Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104050714A (zh) * | 2014-06-03 | 2014-09-17 | 崔岩 | 一种基于光柵扫描的物体数字化三维重建系统及方法 |
| CN108168460A (zh) * | 2018-01-09 | 2018-06-15 | 农业部南京农业机械化研究所 | 基于二维激光的果树冠层三维点云扫描系统及方法 |
| CN110415332A (zh) * | 2019-06-21 | 2019-11-05 | 上海工程技术大学 | 一种非单一视角下复杂织物表面三维重建系统及其方法 |
| CN113763544A (zh) * | 2021-09-22 | 2021-12-07 | 拉扎斯网络科技（上海）有限公司 | 图像确定方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质 |
| CN113763545A (zh) * | 2021-09-22 | 2021-12-07 | 拉扎斯网络科技（上海）有限公司 | 图像确定方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质 |
| CN113920106A (zh) * | 2021-10-29 | 2022-01-11 | 吉林农业大学 | 一种基于rgb-d相机的玉米长势三维重构及茎粗测量方法 |
| WO2022040970A1 (zh) * | 2020-08-26 | 2022-03-03 | 南京翱翔信息物理融合创新研究院有限公司 | 一种同步实现三维重建和ar虚实注册的方法、系统及装置 |
| CN114187402A (zh) * | 2021-11-04 | 2022-03-15 | 河南农业大学 | 基于三维点云的烤烟三维模型构建方法 |
| CN115375842A (zh) * | 2022-08-19 | 2022-11-22 | 深圳大学 | 一种植株三维重建方法、终端及存储介质 |
| CN115830092A (zh) * | 2022-12-07 | 2023-03-21 | 杭州电子科技大学 | 一种基于旋转视角智能规划的植株叶片三维重建方法 |
| WO2023103960A1 (zh) * | 2021-12-10 | 2023-06-15 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 一种三维成像装置和成像方法 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10008002B2 (en) * | 2012-02-28 | 2018-06-26 | NXP Canada, Inc. | Single-camera distance estimation |
| WO2016179825A1 (zh) * | 2015-05-14 | 2016-11-17 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 基于三维场景的导航方法 |
-
2024
- 2024-03-15 CN CN202410297655.3A patent/CN117893695B/zh active Active
Patent Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104050714A (zh) * | 2014-06-03 | 2014-09-17 | 崔岩 | 一种基于光柵扫描的物体数字化三维重建系统及方法 |
| CN108168460A (zh) * | 2018-01-09 | 2018-06-15 | 农业部南京农业机械化研究所 | 基于二维激光的果树冠层三维点云扫描系统及方法 |
| CN110415332A (zh) * | 2019-06-21 | 2019-11-05 | 上海工程技术大学 | 一种非单一视角下复杂织物表面三维重建系统及其方法 |
| WO2022040970A1 (zh) * | 2020-08-26 | 2022-03-03 | 南京翱翔信息物理融合创新研究院有限公司 | 一种同步实现三维重建和ar虚实注册的方法、系统及装置 |
| CN113763544A (zh) * | 2021-09-22 | 2021-12-07 | 拉扎斯网络科技（上海）有限公司 | 图像确定方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质 |
| CN113763545A (zh) * | 2021-09-22 | 2021-12-07 | 拉扎斯网络科技（上海）有限公司 | 图像确定方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质 |
| CN113920106A (zh) * | 2021-10-29 | 2022-01-11 | 吉林农业大学 | 一种基于rgb-d相机的玉米长势三维重构及茎粗测量方法 |
| CN114187402A (zh) * | 2021-11-04 | 2022-03-15 | 河南农业大学 | 基于三维点云的烤烟三维模型构建方法 |
| WO2023103960A1 (zh) * | 2021-12-10 | 2023-06-15 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 一种三维成像装置和成像方法 |
| CN115375842A (zh) * | 2022-08-19 | 2022-11-22 | 深圳大学 | 一种植株三维重建方法、终端及存储介质 |
| CN115830092A (zh) * | 2022-12-07 | 2023-03-21 | 杭州电子科技大学 | 一种基于旋转视角智能规划的植株叶片三维重建方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| Study on the 3D Rebuilding of Solid Characters;Guoping Li等;2010 International Conference on Measuring Technology and Mechatronics Automation;20100506;全文 * |
| 一种采用移动投影条纹模式的三维数据获取方法;姚莉;马利庄;姚婷婷;郑作勇;;系统仿真学报;20060803(S1);全文 * |
| 三维激光扫描系统在立木材积测定中的应用;邓向瑞;冯仲科;马钦彦;姚山;罗旭;;北京林业大学学报;20070815(S2);全文 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117893695A (zh) | 2024-04-16 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP5762251B2 (ja) | 建物輪郭抽出装置、建物輪郭抽出方法及び建物輪郭抽出プログラム | |
| AU2007333324B2 (en) | Method for assessing image focus quality | |
| CN109816680B (zh) | 一种农作物株高的高通量计算方法 | |
| CN107064160A (zh) | 基于显著性检测的纺织品表面瑕疵检测方法及系统 | |
| CN110118526A (zh) | 一种支持实时监测的船载砂石体积自动计算方法 | |
| CN110542390A (zh) | 使用结构光的3d对象扫描方法 | |
| BR102014027364A2 (pt) | sistema de controle e de medição da altura de corte para uma ceifeira de base, método, e, colheitadeira | |
| CN110766748B (zh) | 一种非接触式整车姿态测量方法 | |
| CN107154050A (zh) | 一种基于机器视觉的石材几何参数的自动获取方法 | |
| CN112200854B (zh) | 一种基于视频图像的叶类蔬菜三维表型测量方法 | |
| JP2014513793A (ja) | タイヤの表面のディジタル画像の分析及び非測定箇所の処理 | |
| CN111679418B (zh) | 基于激光图像的显微镜自动聚焦方法、系统及计算机设备 | |
| CN111310753A (zh) | 一种表计对准方法及装置 | |
| CN115937151B (zh) | 一种作物叶片卷曲程度的判定方法 | |
| CN117893695B (zh) | 任意株高三维重建方法、系统及装置 | |
| CN110956624B (zh) | 一种针对立体物体的图像清晰度评价方法 | |
| CN116523898A (zh) | 一种基于三维点云的烟草表型性状提取方法 | |
| CN117671033A (zh) | 一种基于夜间灯光追踪的相机像主点快速定标方法和系统 | |
| CN116405775A (zh) | 自动聚焦方法和装置、电子设备及拍摄系统 | |
| CN114677365B (zh) | 一种高精度的树木年轮分析方法及系统 | |
| CN112839168B (zh) | 一种自动调整aoi检测系统中相机成像分辨率的方法 | |
| CN113888504A (zh) | mesh组件检测方法、装置和存储介质 | |
| CN105654499A (zh) | 一种激光表面改性的图像评价方法 | |
| CN114838665B (zh) | 一种基于黑皮鸡枞菌的尺寸原位测量方法 | |
| CN114422715B (zh) | 一种线激光相机的自主调节方法及设备 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |