TW202036480A - 影像定位方法及其系統 - Google Patents
影像定位方法及其系統 Download PDFInfo
- Publication number
- TW202036480A TW202036480A TW108110928A TW108110928A TW202036480A TW 202036480 A TW202036480 A TW 202036480A TW 108110928 A TW108110928 A TW 108110928A TW 108110928 A TW108110928 A TW 108110928A TW 202036480 A TW202036480 A TW 202036480A
- Authority
- TW
- Taiwan
- Prior art keywords
- image
- projection
- real
- coordinates
- coordinate
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/80—Analysis of captured images to determine intrinsic or extrinsic camera parameters, i.e. camera calibration
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C3/00—Measuring distances in line of sight; Optical rangefinders
- G01C3/22—Measuring distances in line of sight; Optical rangefinders using a parallactic triangle with variable angles and a base of fixed length at, near, or formed by the object
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C11/00—Photogrammetry or videogrammetry, e.g. stereogrammetry; Photographic surveying
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10004—Still image; Photographic image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10032—Satellite or aerial image; Remote sensing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30181—Earth observation
- G06T2207/30184—Infrastructure
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30244—Camera pose
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Studio Devices (AREA)
Abstract
本揭露的一實施例提供一種影像定位方法，具有下列步驟。獲取二個參考點的真實座標以及相應二個參考點的二個投影點的影像座標；僅依據二個參考點的真實座標、二個投影點影像座標和攝影機的真實座標計算相應於攝影機的任一影像座標和任一真實座標之間轉換的多個座標轉換參數；透過攝影機獲取第二影像，且第二影像具有相應物體的物體影像；以及依據座標轉換參數，定位物體的真實座標。
Description
本發明是有關於一種定位技術，且特別是有關於一種影像定位方法及其系統。
隨著科技的進步，攝影機獲取的影像不再侷限於影像的保存，更可以進一步將物體在真實世界座標（World Coordinates）轉換為攝影機之影像平面座標（Image Coordinates），進而對物體進行偵測、追蹤及定位，以將攝影機應用於電腦視覺領域中，例如，智慧視訊監控、機器人視覺與車載視覺等領域。
為了準確的將物體的座標在真實世界座標與影像平面座標之間進行轉換，攝影機校正（Camera Calibration）成為電腦視覺領域中重要的議題。攝影機校正是用以取得攝影機的內部參數（Intrinsic Parameters）以及外部參數（Extrinsic Parameters）。
一般而言，常見的攝影機校正方法例如為使用校正物體（Calibration object）之基於模型校正（Model-based Calibration），在此方法中，必須採用一維/二維/三維之特定校正型樣（Calibration Pattern)呈現多張影像畫面之空間點（Space Points）資訊，以進行校正。然而，若採用一維校正型樣，其僅能計算多個攝影機間的相對幾何與內部參數。若採用三維校正型樣可取得高精確度的校正結果，然三維校正物體製作成本與複雜度高。因此，現有常使用二維校正型樣，然採用二維校正型樣，需通過物體上至少六個空間點資訊及攝影機影像資訊進行校正。
另一種攝影機校正方法為不依賴任何物體之自我校正（Self-Calibration），此方法不採用校正物體與攝影機座標等資訊，而是移動攝影機取得靜態場景內多張影像畫面上的對應點資訊來進行計算。然而，由於本身的限制，採用此方法僅能計算攝影機內部參數，不能作為影像空間定位的相關應用。基此，如何在運算成本與精確度之間取得平衡為本領域技術人員所致力的課題。
本揭露提供一種影像定位方法及影像定位系統，以提供攝影機通過空間中的參考點進行攝影機校正，並依據校正結果取得物體的定位資訊。
本揭露的一實施例提供一種影像定位方法，具有下列步驟。獲取二個參考點的真實座標以及相應二個參考點的二個投影點的影像座標。僅依據二個參考點的真實座標、二個投影點的影像座標和攝影機的真實座標計算相應於攝影機的任一影像座標和任一真實座標之間轉換的多個座標轉換參數。透過攝影機獲取第二影像，此第二影像包括相應物體的物體影像。以及依據座標轉換參數，定位物體的一真實座標。
本揭露的一實施例提供影像定位系統。影像定位系統具有攝影機、儲存單元以及處理單元。儲存單元儲存多個座標轉換參數。處理單元連接於攝影機及儲存單元。處理單元獲取二個參考點的真實座標以及相應二個參考點的二個投影點的影像座標，並僅依據二個參考點的真實座標、二個投影點的影像座標和攝影機的真實座標計算相應於攝影機的任一影像座標和任一真實座標之間轉換的多個座標轉換參數。處理單元還透過攝影機獲取第二影像，此第二影像包括相應物體的物體影像。處理單元還依據座標轉換參數，定位物體的真實座標。
基於上述，本揭露的影像定位方法及影像定位系統僅通過兩個參考點即可對攝影機進行校正，並通過校正結果而快速的找到影像中其他物體在真實世界座標系的真實座標。
為讓本發明的上述特徵和優點能更明顯易懂，下文特舉實施例，並配合所附圖式作詳細說明如下。
在下述的實施方式的說明中，真實世界座標系（World Coordinate System）和攝影機座標系皆是三維座標系。三維座標系是由原點以及互相垂直的
軸、
軸、
軸所構成。三維座標系根據、、三軸所依循的向量的相對關係，可分為左手座標系與右手座標系。其中，左手座標系是以左手大拇指朝向軸正向，四指向手掌彎曲的方向是從軸正向轉為軸正向。右手座標系為以右手大拇指朝向軸正向，四指向手掌彎曲的方向是從軸正向轉為軸正向。真實世界座標系和攝影機座標系可以同屬於左手座標系或同屬於右手座標系。本揭露不限於此。
真實世界座標系是標示物體在真實世界的空間位置所採用的座標系。此座標系的
軸正向為經由地心穿過地面向上的方向，
為地平面，
平面垂直於軸。舉例來說，真實世界座標系可以採用世界大地測量系統（World Geodetic System，WGS）來實現，又或者是，在本揭露的其他實施例中，原點位置、軸方向和軸方向皆由觀測者自行定義，端看觀測者期望以何種參考體系來描述物體位置。本揭露不限於此。
攝影機座標系是以攝影機鏡頭中央點為原點所形成的三維座標系。攝影機座標系會以相應於左手或右手座標系的方式定義三維座標系的三軸方向。
影像座標系是攝影機拍攝的影像所屬的座標系統，也就是說，影像座標系實際上是二維座標系。影像座標系由影像原點、
軸、以及
軸所構成。在本揭露的一實施例中，影像座標系的原點位於影像平面正中央，軸方向為水平由左向右，軸方向為垂直由下向上，然本揭露不限於此。影像座標系會相應於攝影機座標系，具體而言，當物體在影像座標系中的影像座標與在真實世界座標系的真實座標間切換時，是通過中介的攝影機座標系進行轉換。
圖1繪示本揭露一實施例影像定位系統的系統示意圖。請參照圖1，影像定位系統100具有攝影機110、儲存單元120以及處理單元130。
攝影機110用以獲取影像，並且，攝影機110會對應外部參數（Extrinsic Parameters）以及內部參數（Intrinsic Parameters）。外部參數相應於真實世界座標與攝影機座標（Camera Coordinates）之間的轉換關係，例如但不限於，旋轉（Rotation）資訊以及平移（Translation）資訊。內部參數則是相應於攝影機座標以及影像平面座標的轉換關係，例如但不限於，攝影機焦距、影像畫面中心點資訊以及攝影機透鏡變形（Lens Distortion）等參數。攝影機110可以採用任何型號及任何品牌發行的攝影機所實現，本揭露不限於此。
儲存單元120用以儲存影像定位系統100執行時所需的各類程式碼與資料。特別是，儲存單元120儲存座標轉換參數。儲存單元120例如但不限於，以任何型態的固定或可移動隨機存取記憶體(Random Access Memory，RAM)、唯讀記憶體(Read-Only Memory，ROM)、快閃記憶體(flash memory)、硬碟(Hard Disk Drive，HDD)、固態硬碟(Solid State Drive，SSD)或類似元件或上述元件的組合所實現，且本揭露不限於此。
處理單元130連接攝影機110以及儲存單元120，用以接收來自攝影機110的影像、存取儲存單元120的程式碼與資料、對數據運算與處理等，以完成影像定位系統100所需的各類運算。處理單元130例如為，中央處理單元(Central Processing Unit，CPU)，或是其他可程式化之一般用途或特殊用途的微處理器(Microprocessor)、數位信號處理器(Digital Signal Processor，DSP)、可程式化控制器、特殊應用積體電路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)或其他類似元件或上述元件的組合，本揭露不限於此。
在本揭露的一實施例中，影像定位系統100的攝影機110會以外接的方式連接於處理單元130，或者是，儲存單元120與處理單元130會被配置在攝影機110當中，並連接於攝影機110的各類電性元件，本揭露不限於此。
圖2繪示本揭露一實施例影像定位方法的流程示意圖。圖2的影像定位方法至少適用於圖1的影像定位系統100，然本揭露不限於此。請參照圖1與圖2，以下將通過圖1與圖2說明影像定位系統100運行影像定位方法的過程。
在步驟S210，由處理單元130獲取二個參考點的真實座標以及相應二個參考點的二個投影點的影像座標。並且，在步驟S220，由處理單元130僅依據二個參考點的真實座標、二個投影點的影像座標和攝影機110的真實座標計算相應於攝影機的任一影像座標和任一真實座標之間轉換的多個座標轉換參數。
具體來說，二個參考點是任意二個存在於真實世界的點。處理單元130會接收使用者所輸入二個參考點的真實座標。或者是，在本揭露另一實施例中，二個參考點上具有配置位置偵測單元（例如但不限於，支援全球定位系統Global Positioning System，GPS的晶片）的電子裝置。處理單元130會通訊連接於兩個參考點上的電子裝置，以自動地獲取二個參考點的真實座標，本揭露不限於此。相似地，處理單元130也會通過使用者的輸入或者是配置於攝影機110上的位置偵測單元獲取攝影機110的真實座標。本揭露並不以上述實施例為限。具體來說，攝影機110的真實座標對應於攝影機110鏡頭的真實座標，特別是表示為攝影機110鏡頭中心點的真實座標。
此外，處理單元130會接收攝影機110所擷取的影像，此影像中亦具有相應二個投影點。處理單元130會依據二個參考點分析影像，進而獲取相應二個投影點在影像座標系上的影像座標。又或者是，處理單元130也可以通過使用者自行輸入的方式獲取二個投影點在影像座標系上的影像座標。藉此，處理單元130可以通過攝影機的真實座標、二個參考點的真實座標及其相應的投影點在影像座標系上的影像座標，進而獲取相應於攝影機的任一影像座標和任一真實座標之間轉換的多個座標轉換參數，包括相應於真實世界座標和攝影機座標之間轉換的外部參數、以及相應於攝影機座標和影像座標之間轉換的內部參數。處理單元130會將座標轉換參數記錄在儲存單元120中。通過攝影機的真實座標、二個參考點的真實座標及其相應的投影點在影像座標系上的影像座標，進而獲取相應於攝影機的任一影像座標和任一真實座標之間轉換的多個座標轉換參數的細節將於後方再進行說明。
在步驟S230，由攝影機110獲取影像（第二影像）。在本實施例中，影像中具有相應一物體的物體影像，此物體影像會對應影像座標系統中的影像座標。在步驟S240，由處理單元130依據座標轉換參數，定位物體的真實座標。具體來說，由於儲存單元120儲存座標轉換參數，因此，在處理單元130獲取攝影機110拍攝的影像時，能夠直接依據座標轉換參數而將物體的影像座標轉換為此物體在真實世界座標系中的真實座標。
以下將採用第一實施例說明通過攝影機的真實座標、二個參考點的真實座標及其相應的投影點在影像座標系上的影像座標，進而獲取相應於攝影機的任一影像座標和任一真實座標之間轉換的多個座標轉換參數的細節。
需先說明的是，在此實施例中，真實世界座標系和攝影機座標系為左手座標系。也就是說，左手拇指為軸正向，四指彎曲的方向是從軸正向轉為軸正向。並且，以下實施例中，處理單元130所決定的攝影機座標系皆是以攝影機鏡頭中心點作為攝影機座標系的原點(0,0,0)，攝影機鏡頭直視的方向作為攝影機座標系的
軸正向，並依據相應於左手座標系的向量，進而決定攝影機110直視方向的水平右方為攝影機座標系的
軸正向，攝影機110直視方向的垂直上方為攝影機座標系的
軸正向。並且，當攝影機110繞軸旋轉角不為零時，攝影機所拍攝的真實世界的水平和垂直方向反映在影像畫面，與影像座標系的軸和軸方向不一致。
除此之外，在獲取相應於攝影機的任一影像座標和任一真實座標之間轉換的多個座標轉換參數時，會運用第一中途座標系、第二中途座標系以及第三中途座標系獲取座標轉換參數。具體來說，由於攝影機座標系以及真實世界座標系都是採用三維空間的直角座標系，因此，彼此之間會存在數值上相依的關係（例如，角度相依、距離相依等）。第一中途座標系、第二中途座標系以及第三中途座標系即為由真實世界座標系轉換成攝影機座標系的中途所形成的座標系。並且，下述對應於每一座標系，第一座標軸為該座標系的軸、第二座標軸為該座標系的軸、第三座標軸為該座標系的軸。例如，對應於真實世界座標系，（真實）第一座標軸、（真實）第二座標軸、（真實）第三座標軸分別為真實世界座標系的軸、軸和軸；對應於第一中途座標系，（中途）第一座標軸、（中途）第二座標軸、（中途）第三座標軸分別為第一中途座標系的
軸、
軸和
軸；對應於第二中途座標系，（中途）第一座標軸、（中途）第二座標軸、（中途）第三座標軸分別為第二中途座標系的
軸、
軸和
軸；對應於第三中途座標系，（中途）第一座標軸、（中途）第二座標軸、（中途）第三座標軸分別為第三中途座標系的
軸、
軸和
軸；對應於攝影機座標系，（攝影機）第一座標軸、（攝影機）第二座標軸、（攝影機）第三座標軸分別為攝影機座標系的軸、軸和軸。然本揭露不限於此。
圖3及圖4繪示本揭露一實施例的真實世界座標系與攝影機座標系的轉換示意圖。請參照圖3，具體來說，圖3的(1)對應於真實世界座標系。此時，攝影機座標系的軸、軸及軸分別與真實世界座標系的軸、軸及軸重疊，攝影機110鏡頭中心的真實座標為(0,0,0)。
圖3的(2)對應第一中途座標系，相較於真實世界座標系，第一中途座標系整體會被平移，而使攝影機110原點的真實座標由(0,0,0)被平移至(
,
,
)。此時，軸、軸、軸的方向維持不變，但跟隨著原點被平移，形成第一中途座標系的軸、軸與軸。在本實施例中，、、是任意實數，然不限於此。
圖3的(3)對應第二中途座標系，相較於第一中途座標系，第二中途座標系會繞著軸旋轉
的角度。同時，請參考圖4的(1)所繪示攝影機的俯視圖。相較於第一中途座標系，第二中途座標系的原點及中途第三座標軸維持不變，因此，軸等同於軸，但軸與軸的方向皆向同一方向旋轉了的角度，形成第二中途座標系的軸與軸。
圖3的(4)對應第三中途座標系，相較於第二中途座標系，第三中途座標系會繞著軸旋轉
的角度。同時，請參考圖4的(2)所繪示攝影機的側視圖。相較於第二中途座標系，第三中途座標系的原點及中途第二座標軸維持不變，因此，軸等同於軸，但軸與軸的方向皆向同一方向旋轉了的角度，形成第三中途座標系的軸及軸。
圖3的(5)對應攝影機座標系，相較於第三中途座標系，攝影機座標系會繞著軸旋轉θx
的角度。同時，請參考圖4的(3)所繪示攝影機的前視圖。相較於第三中途座標系，攝影機座標系的原點及第一座標軸維持不變，因此，軸等同於軸，但軸與軸的方向皆向同一方向旋轉了
的角度，形成攝影機座標系的軸及軸。經過平移以及、、軸的角度調整，攝影機的位置及方向皆由真實世界座標系轉換成為攝影機座標系。
相反地，倘若欲從攝影機座標系轉換回真實世界座標系時，攝影機座標系會經過第三中途座標系、第二中途座標系以及第一中途座標系後，轉換回真實世界座標系。
值得一提的是，倘若處理單元130已知物體在真實世界座標系的真實座標為(
,
,
)，處理單元130能夠依據真實世界座標系的真實座標轉換為物體在攝影機座標系的空間座標(
,
,
)。處理單元130將真實世界座標系的真實座標轉換為攝影機座標系的空間座標可以被表示為方程式(1)：
(1)
其中，、以及分別對應於攝影機鏡頭在真實世界座標系的真實座標(,,)。矩陣
、
、
分別是用以代表在第一座標軸、第二座標軸以及第三座標軸的旋轉，矩陣運算的順序相應於真實世界座標系轉換為攝影機座標系的過程。、、可以被表示為方程式(2)：
，
，
(2)
相反地，倘若物體在攝影機座標系的空間座標為(,,)，處理單元130能夠依據攝影機座標系的空間座標(,,)進而獲取物體在真實世界座標系的真實座標(,,)。處理單元130獲取物體在真實世界座標系的真實座標的過程可以被表示為下述座標轉換方程式(3)：
(3)
其中，矩陣
、
、
分別是用以代表在第一座標軸、第二座標軸以及第三座標軸的反向旋轉，矩陣運算的順序相應於攝影機座標系轉換為真實世界座標系的過程。、、可以被表示為方程式(4)：
，
，
(4)
然而，由於相較於真實世界座標系，攝影機座標系會因攝影機110設置的位置與角度等外部參數而有所不同。並且，對應於攝影機座標系的空間座標，物體呈現在影像座標系的影像座標也會與攝影機110的焦距等內部參數相關。因此，通過獲取座標轉換參數並儲存在儲存單元120中，可以加速物體在真實世界座標與影像座標的切換運算，更進一步地對影像中的物體進行定位。
圖5繪示本揭露一實施例影像定位方法的部分細部流程圖。圖6繪示相應圖5實施例二個參考點的幾何示意圖。圖7繪示相應圖5實施例獲取焦距參數的幾何示意圖。以下將由圖5至圖7說明通過攝影機的真實座標、二個參考點的真實座標及其相應的投影點在影像座標系的影像座標，進而獲取相應於攝影機的任一影像座標和任一真實座標之間轉換的多個座標轉換參數的流程。
請參照圖5至圖7，在圖5步驟S510，由處理單元130獲取來自攝影機110的輸出影像（第一影像），並獲取相應輸出影像的解析度資訊，以依據解析度資訊獲取影像中心點
的影像座標。
具體來說，解析度資訊相應於輸出影像的寬高解析度。因此，處理單元130獲取影像的寬高解析度後，會依據解析度資訊而將影像座標化，並對影像進行分析。藉此，處理單元130會進而推知二個投影點的影像座標。舉例來說，在解析度為1920
1080，且以左上角為原點、橫座標軸為由左向右、縱座標軸為由上至下的影像中，影像中心點的影像座標為(960,540)。倘若投影點
的影像座標為(
,
)，投影點
的影像座標為(
,
)，在本實施例中，處理單元130會進一步設定影像中心點的影像座標為原點(0,0)、橫座標軸為由左向右、縱座標軸為由下向上。也就是說，影像左上角的座標將由(0, 0)轉變為(-960, 540)，投影點的影像座標為(
,
) =(
,
+540)，投影點的影像座標為(
,
)=(
,
+540)。然本揭露不限於此。
詳細來說，請同時參照圖5至圖6。在圖6中，二個參考點分別是在真實世界座標系中的第一參考點
以及第二參考點
。並且，攝影機110會拍攝並輸出影像。輸出影像相應於影像座標系，並具有相應二個參考點的第一投影點及第二投影點。攝影機鏡頭中心點被標示為
，攝影機座標系的軸穿過攝影機鏡頭，並與地面形成中心交點
。由攝影機鏡頭中心點至第一參考點的參考距離為
，由攝影機鏡頭中心點至第二參考點的參考距離為
，由第一參考點至第二參考點的參考距離為
。攝影機鏡頭中心點與地面垂直交會形成垂直交點
，由攝影機鏡頭中心點至垂直交點的高度為
。
除此之外，圖6存在垂直軸的投影面
，也就是說，此投影面平行於攝影機110成像的平面，並且相應於攝影機110的輸出影像。由於在本實施例中，軸為攝影機鏡頭直視的方向，且攝影機座標系的軸會消失在影像座標系的中心點以形成二維的空間。因此，攝影機鏡頭中心點投影在影像座標系上的投影位置可視為影像中心點。攝影機鏡頭中心點和其投影點的距離即為攝影機鏡頭中心點對於此投影面的焦距
。此外，投影面分別與攝影機鏡頭中心點及第一參考點、第二參考點所形成的直線
以及
相交，形成相應第一參考點以及第二參考點的第一投影點以及第二投影點。並且，請參照圖7，影像中心點和第一投影點的投影距離為
，影像中心點和第二投影點的投影距離為
，第一投影點和第二投影點的投影距離為
。
在步驟S520，由處理單元130依據攝影機鏡頭及二個參考點的真實座標決定攝影機鏡頭與二個參考點之間的參考距離。
由於處理單元130已獲取二個參考點、以及攝影機鏡頭中心點的真實座標，因此，處理單元130會依據二個參考點、的真實座標計算攝影機鏡頭中心點與第一參考點的參考距離、攝影機鏡頭中心點與第二參考點的參考距離、以及第一參考點與第二參考點的參考距離。在本揭露的其他實施例中，處理單元130也可以直接接收來自使用者所輸入的參考距離、參考距離、以及參考距離，本揭露不限於此。需說明的是，參考距離、及可以採用距離單位（例如，公分、公厘）來表示，也可以採用影像像素（Pixel）為單位，本揭露不限於此。處理單元130會自動將所有參數、變數轉換成為同一個單位。舉例來說，在一個實施例中，1公分相當於37.795275591像素。處理單元130即能據此而使所有的參數、變數在公分與像素之間轉換。
在步驟S530，由處理單元130依據二個投影點、的影像座標決定影像中心點與二個投影點、之間的投影距離。由於處理單元130已獲取二個投影點、以及影像中心點的影像座標，在一實施例中，影像中心點的影像座標為原點(0, 0)，處理單元130會依據二個投影點、的影像座標，進而決定影像中心點與第一投影點的投影距離、影像中心點與第二投影點的投影距離、以及第一投影點與第二投影點的投影距離。其中，投影距離、及可以採用距離單位來表示，也可以採用影像像素為單位，本揭露不限於此。
在步驟S540，由處理單元130依據參考距離、、以及投影距離、、獲取焦距參數。請同時參照圖7，首先，決定和在攝影機座標系的軸的垂直參考點分別為
和
，以決定由攝影機鏡頭中心點、第一參考點以及第一垂直參考點所形成的三角形、以及由攝影機鏡頭中心點、第二參考點以及第二垂直參考點所形成的三角形。
並且，由於攝影機鏡頭中心點、影像中心點、第一垂直參考點以及第二垂直參考點皆位於軸上，因此攝影機鏡頭中心點與影像中心點的距離、攝影機鏡頭中心點與第一垂直參考點以及攝影機鏡頭中心點與第二垂直參考點的距離呈現倍數關係。並且，由於攝影機鏡頭中心點與影像中心點的距離相當於焦距，處理單元130會依據距離倍數
、
決定攝影機鏡頭中心點與第一垂直參考點的距離為相當於
、攝影機鏡頭中心點與第二垂直參考點的距離相當於
。
不僅如此，請參照圖7，由於夾角
等於夾角
，且夾角
等於夾角
，因此，三角形
相似於三角形
。依據線段
長度與線段
長度的倍數關係，獲取線段
長度為
。相似地，三角形
相似於三角形
。依據線段
長度與線段長度的倍數關係，獲取線段
長度為
。
基此，處理單元130會決定參考距離、、以及投影距離、、之間的關聯情形。舉例來說，處理單元130所決定的關聯情形可以被表示為下述方程式(5)、(6)。下述方程式(5)、(6)是分別將由攝影機鏡頭中心點、第一參考點與第一垂直參考點所形成的三角形△
以及由攝影機鏡頭中心點、第二參考點與第二垂直參考點所形成的三角形△
以畢氏定理表示：
(5)
(6)
除此之外，處理單元130還進一步決定影像中心點與第一投影點和第二投影點構成的中心角
、參考距離、、及投影距離、、之間的關聯情形。
具體來說，以圖7繼續說明，若沿著軸平行移動線段，使第二垂直參考點移動至第一垂直參考點的位置，則第二參考點會移動至輔助點
的位置，形成線段
。此時，由第一垂直參考點、第二垂直參考點、第二參考點以及輔助點所形成的四邊形為平行四邊形，因此線段平行於線段，兩者長度皆為，而線段
平行於線段
且長度皆為
。
再者，由於線段垂直於線段
，故線段亦垂直於線段。又線段亦垂直於線段，故線段垂直於平面
。而線段平行於線段，故線段亦垂直於平面。因此，線段垂直於平面上的線段
。也就是說，由第一參考點、輔助點以及第二參考點所形成的三角形為直角三角形。基此，通過畢氏定理，線段
可以被表示為方程式(7)：
(7)
並且，由於平行於
，因此平行於，又因為平行於
，因此，夾角
會相等於夾角
，例如為中心角。因此，處理單元130所決定參考距離及投影距離之間的關聯情形，能夠通過第一參考點、第一垂直參考點以及輔助點構成的中心角，以及依據餘弦定理而被表示為方程式(8)：
其中，同樣依據餘弦定理，可得到由第一投影點、影像中心點以及第二投影點所構成的中心角的餘弦值
為已知，例如為：
。
 | (8) |
基此，處理單元130會依據參考距離、、與投影距離、、之間的關聯情形以及第一投影點、影像中心點與第二投影點構成的中心角獲取焦距參數的值。若以圖7的幾何圖形與數值關係進行說明，則是藉由方程式(5)、(6)、(8)之間的運算進而獲取距離倍數 、 以及焦距的值。如何依據方程式(5)、(6)、(8)進行運算，藉此以獲取、以及焦距的值為本領域技術人員容易理解的，本揭露不限於此。在一個實施例以中，藉由方程式(9)(10)(11)以獲取、以及焦距的值：
其中，參數
、
、
、
、
分別表示成為方程式(12)：
，
，
，
，
 | (9) | |
 | (10) | |
 | (11) |
 | (12) |
值得一提的是，倘若採用方程式(5)、(6)、(8)進行運算後，
和
皆可能有兩個正解，從對應的距離倍數和的正解，可得到焦距參數的平方
，從而求得焦距參數。但、
和的兩組正解當中僅有一組能滿足方程式(5)和(6)，因此可得到距離倍數、和焦距參數的唯一解。
在步驟S550，由處理單元130依據相應二個參考點、的二個投影點、的影像座標、二個參考點、相對於攝影機的高度差、以及焦距參數獲取第一旋轉角度以及第二旋轉角度。具體來說，在本實施例由第一中途座標系轉換為第二中途座標系時，攝影機110會繞第一中途座標系的軸旋轉。此時，由於軸的方向不會改變，因此二個參考點、各自在第二中途座標系和第一中途座標系的中途第三座標軸的座標值相等（沒有改變）。處理單元130會依據此特性決定攝影機110相應於第一座標軸和第二座標軸的第一旋轉角度和第二旋轉角度。
詳細來說，處理單元130會決定二個參考點、在第二中途座標系的中途第三座標軸的座標值，並且確保無論是由真實世界座標系轉換為第二中途座標系，或者是由攝影機座標系轉換為第二中途座標系，二個參考點、在第二中途座標系的中途第三座標軸的座標值是一致的。從幾何角度來看，由攝影機座標系轉換為第二中途座標系的過程中，攝影機座標系會先繞著攝影機第一座標軸旋轉
角度成為第三中途座標系，再繞著中途第二座標軸旋轉
角度成為第二中途座標系。舉例來說，倘若一物體在攝影機座標系的座標為(,,)，則此物體在第二中途座標系的座標可以被表示為方程式(13)：
(13)
在此實施例中，第一投影點和第二投影點在投影平面上的影像座標分別為
和
，則此二個投影點、轉換至攝影機座標系的空間座標分別為
和
。因此，根據方程式(13)，分別將和代入方程式(13)的
，此二個參考點、在第二中途座標系的中途第三座標軸的座標值可以分別表示為
和
。此外，此實施例二個參考點、
假設位於地面，因此，二個參考點、在第一中途座標系的中途第三座標軸的座標值為
。其中為攝影機鏡頭距離地面的高度，也就是說，等於攝影機鏡頭在真實世界座標系的座標值。由於二個參考點、在第二中途座標系和第一中途座標系的中途第三座標軸的座標值相等，轉換為方程式(14)、方程式(15)：
(14)
(15)
此時，、以及都為已知。如何依據方程式(14)、(15)進行運算，藉此以獲取、為本領域技術人員容易理解的，本揭露不限於此。在一個實施例以中，藉由方程式(16)(17)以獲取
、
的值：
其中，參數
、
、
、
、
、
分別表示成為方程式(18)：
，
，
，
，
，
。(18)
 | (16) | |
 | (17) |
由於處理單元130在依據相應二個參考點、的二個投影點、所獲取第一旋轉角度以及第二旋轉角度時，例如是採用前述原理。因此，第一旋轉角度以及第二旋轉角度與二個參考點、的二個投影點、之間的關聯情形可以被表示為方程式(14)、(15)。
倘若採用方程式(14)、(15)進行運算後，選擇
且
，可得到、、
以及
，再將對應的
、
、
、
代入方程式(14)、(15)，可篩選出唯一的一組、、以及
滿足方程式(14)、(15)，從而得到和的唯一解。
值得一提的是，倘若二個參考點、不在地面，二個參考點、在第二中途座標系的中途第三座標軸的座標值將會分別等於
和
。其中，
和
分別代表二個參考點、在真實世界座標系的座標值。因此，二個參考點、在第二中途座標系的中途第三座標軸的座標值可以轉換為方程式(19)、(20)：
 |
 |
因此，處理單元130所獲取第一旋轉角度以及第二旋轉角度與二個參考點、的二個投影點、之間的關聯情形會被調整為方程式(21)、(22)：
其中，若
，
，則參數、、、、、可以分別表示為方程式(23)：
，
，
，
，
，
。
(23)
| | (21) | |
| | (22) |
在步驟S560，由處理單元130在真實世界座標系中，獲取由二個參考點、所形成的參考向量投影在與真實第三座標軸垂直的真實平面(例如：平面)的真實投影向量
。
在此實施例中，真實世界座標系中的二個參考點、投影在平面所形成的真實投影向量表示為方程式(24)：
(24)
在步驟S570，由處理單元130在第二中途座標系中，獲取由二個參考點、所形成的參考向量投影在與中途第三座標軸垂直的中途平面(例如：
平面)的中途投影向量
。
在此實施例中，二個參考點、在攝影機座標系的空間座標分別為和，因此，依據方程式(13)，第二中途座標系中的二個參考點、投影在平面所形成的中途投影向量表示為方程式(25)：
(25)
其中，
、
、
、
分別表示為方程式(26)
，
，
，
。 (26)
步驟S580，由處理單元130依據真實投影向量以及中途投影向量，獲取第三旋轉角度。
處理單元130如何依據真實投影向量以及中途投影向量，藉此以獲取第三旋轉角度有多種方法。在一實施例中，依據真實投影向量與真實世界座標系的真實第一座標軸或真實第二座標軸所形成的真實角度，以及中途投影向量與第二中途座標系的中途第一座標軸或中途第二座標軸所形成的中途角度的角度差，獲取第三旋轉角度。然本揭露不限於此。
具體來說，真實世界座標系的原點平移後會得到第一中途座標系，並且在繞著中途第三座標軸旋轉第三旋轉角度後，獲得第二中途座標系。因此，對於中途第一座標軸及而言，由第一中途座標系的軸轉變成第二中途座標系的軸時，軸與軸之間的夾角即相當於第三旋轉角度。相似地，對於中途第二座標軸及而言，由第一中途座標系的軸轉變成第二中途座標系的軸時，軸與軸之間的夾角即相當於第三旋轉角度。
在此實施例中，通過真實投影向量與真實世界座標系的軸在平面的向量(1,0)的內積，可以獲得真實投影向量與軸所形成的真實角度的餘弦值，表示為方程式(27)：
因此，真實角度
可以表示為方程式(28)：
(28)
 | (27) |
再者，在此實施例中，通過中途投影向量在第二中途座標系的平面的斜率，可以獲得中途投影向量與軸所形成的中途角度的正切值，表示為方程式(29)：
因此，中途角度
可以進一步表示為方程式(30)：
(30)
其中，
 | (29) |
基此，真實角度以及中途角度的角度差，即第三旋轉角度會被表示為方程式(31)：
(31)
也就是說，處理單元130依據真實角度與中途角度的角度差，獲取第三旋轉角度例如能夠被表示為方程式(28)、(30)、(31)，然本揭露不限於此。
以下將說明如何依據真實投影向量以及中途投影向量，藉此以獲取第三旋轉角度的另一實施例。在此實施例中，依據真實投影向量與中途投影向量之間的夾角，獲取第三旋轉角度。
具體來說，真實世界座標系的原點平移後會得到第一中途座標系，並且在繞著中途第三座標軸旋轉第三旋轉角度後，獲得第二中途座標系。因此，對於二個參考點、所形成的參考向量而言，由中途投影向量在第二中途座標系中的方向轉換為真實投影向量在真實世界座標系中的方向所需旋轉角度，即相當於第三旋轉角度。
在此實施例中，通過真實投影向量與中途投影向量的內積，可以獲得真實投影向量與中途投影向量之間的夾角的餘弦值，表示為方程式(32)：
因此，真實角度可以表示為方程式(33)：
(33)
其中，
 | (32) |
基於上述，處理單元130能夠獲取攝影機110的焦距、第一旋轉角度、第二旋轉角度、以及第三旋轉角度的公式解，以形成座標轉換參數。
以下將說明如何應用座標轉換參數將物體在影像座標系的影像座標轉換為真實世界座標系的真實座標。
倘若處理單元130已知攝影機110所拍攝的影像中，物體的影像座標為(
,
)，此影像座標對應於攝影機座標系為一直線，可以被表示成方程式(34)：(34)
其中為大於0的任意值。
處理單元130可以依據獲取的焦距、第一旋轉角度、第二旋轉角度、以及第三旋轉角度，進而獲取物體在真實世界座標系中的真實座標。舉例來說，在本揭露的一實施例中，處理單元130獲取真實座標的方式可以被表示如前述方程式(3)(4)，於此不再贅述。
相反地，倘若處理單元130已知真實世界座標系中的任一點真實座標(,,)，處理單元130可以將真實世界座標系中的真實座標轉換為攝影機座標系的空間座標(,,)。舉例來說，處理單元130將真實世界座標系中的真實座標轉換為攝影機座標系的空間座標的過程，可以被表示如前述方程式(1)(2)，於此不再贅述。
除此之外，處理單元130還會進一步將真實世界座標系的真實座標(,,)轉換為影像座標系的影像座標(,)。舉例來說，轉換真實座標為影像座標可以被表示成方程式(35)：
(35)
其中，矩陣
是一個23的矩陣，的元素分別如方程式(36)：
=
，
=
，
=
，
=
，
=
，
=
。 (36)
其中，
中的
代表的是矩陣中的列（row）編號，
代表的是矩陣中的行（column）編號。此外，參數
的表示例如為方程式(37)：
由於真實世界座標系的真實座標(
、攝影機的真實座標(
、第一旋轉角度、第二旋轉角度、以及第三旋轉角度皆為已知，且
亦為已知。因此，平面座標(,)可以基此而獲取。
 | (37) |
基此，處理單元130轉換真實世界座標系的真實座標為影像座標系的影像座標的過程可例如被表示為方程式(35)至(37)。又或者是，處理單元130轉換影像座標系的影像座標為真實世界座標系的真實座標的過程可例如被表示為方程式(34)、(3)至(4)。也就是說，通過座標轉換參數，處理單元130可以在獲知物體在真實世界座標系的真實座標或者是影像座標系的影像座標時，立即轉換為影像座標系的影像座標或真實世界座標系的真實座標。
以下將採用第二實施例說明通過攝影機的真實座標、二個參考點的真實座標、及其相應的投影點在影像座標系上的影像座標，進而獲取相應於攝影機的任一影像座標和任一真實座標之間轉換的多個座標轉換參數的細節。
需先說明的是，在此實施例中，真實世界座標系和攝影機座標系為右手座標系。也就是說，右手拇指為軸正向，四指彎曲的方向是從軸正向轉為軸正向。相似於前述實施例，攝影機座標系是以攝影機鏡頭中心點作為原點(0, 0, 0)，攝影機鏡頭直視的方向作為軸正向，攝影機110直視方向的垂直上方作為軸正向。然而，與前述實施例不同的是，在此實施例中，依據相應於右手座標系的向量，決定攝影機110直視方向的水平左方為攝影機座標系的軸正向，然本揭露不限於此。
相似於前述實施例，在獲取相應於攝影機的任一影像座標和任一真實座標之間轉換的多個座標轉換參數時，此實施例會運用第一中途座標系、第二中途座標系以及第三中途座標系獲取座標轉換參數。下述對應於每一座標系，第一座標軸為該座標系的軸、第二座標軸為該座標系的軸、第三座標軸為該座標系的軸，然本揭露不限於此。並且，相同於前述實施例，此實施例第一中途座標系是由真實世界座標系經由原點平移至真實座標(,,)而獲取第一中途座標系、第二中途座標系是由第一中途座標系繞著中途第三座標軸（即軸）旋轉第三旋轉角度而獲得第二中途座標系、第三中途座標系由第二中途座標系繞著中途第二座標軸（即軸）旋轉第二旋轉角度而獲得第三中途座標系，最後，再由第三中途座標系繞著中途第一座標軸（即軸）旋轉第一旋轉角度獲得攝影機座標系。
倘若物體在真實世界座標系的真實座標為(,,)，則此物體在攝影機座標系的空間座標(,,)可採用座標轉換方程式(1)、(2)獲得，於此不再贅述。
相反地，倘若物體在攝影機座標系的空間座標為(,,)，則此物體在真實世界座標系的真實座標(,,)可採用座標轉換方程式(3)、(4)獲得，於此不再贅述。
相同於前述實施例，在此實施例中，處理單元130亦依據二個參考點、、相應的二個投影點、，並通過畢氏定理以及餘弦定理等方式獲取焦距。於此即不加以贅述。
在獲取第一旋轉角度、第二旋轉角度、以及第三旋轉角度的過程亦與前述實施例相似，但略有不同。以下將繼續說明此實施例如何獲取第一旋轉角度、第二旋轉角度以及第三旋轉角度。首先，倘若物體在攝影機座標系的座標為(,,)，則此物體在第二中途座標系的座標表示為方程式(13)。在此實施例中，第一投影點和第二投影點在投影平面上的影像座標分別為和，則此兩點在攝影機座標系的空間座標分別為
和
。因此，根據方程式(13)，分別將和代入方程式(13)的，此二個參考點、在第二中途座標系的中途第三座標軸的座標值可以分別表示為
和
。並且，在此實施例中，由於假設二個參考點、在於地面，因此二個參考點在第二中途座標系的中途第三座標軸的座標值設定為。轉換為方程式(38)、方程式(39)：
(38)
(39)
其中，、以及皆為已知。此時，處理單元130所獲取的第一旋轉角度以及第二旋轉角度與二個參考點、的二個投影點、之間的關聯情形可以被表示為方程式(38)、(39)。
相同於前述實施例，通過方程式(16)、(17)、(18)，處理單元130可獲取和的值。更進一步，處理單元130亦依據方程式(38)、(39)篩選以獲取正確的和。
接著，相同於前述實施例，由處理單元130在真實世界座標系中，獲取由二個參考點、所形成的參考向量投影在與真實第三座標軸垂直的真實平面(例如：平面)的真實投影向量，表示為方程式(24)，於此不再贅述。
再者，由處理單元130在第二中途座標系中，獲取由二個參考點、所形成的參考向量投影在與中途第三座標軸垂直的中途平面(例如：平面)的中途投影向量，表示為方程式(25)。然而，與前述實施例不同的是，在此實施例中，二個參考點、在攝影機座標系的空間座標分別為和，因此，依據方程式(13)，
、、、分別表示為方程式(40)：
，
，
，
。 (40)
最後，由處理單元130依據真實投影向量以及中途投影向量，獲取第三旋轉角度。相似於前述實施例，處理單元130可以依據真實投影向量與真實世界座標系的真實第一座標軸或真實第二座標軸所形成的真實角度，以及中途投影向量與第二中途座標系的中途第一座標軸或中途第二座標軸所形成的中途角度的角度差，獲取第三旋轉角度，例如表示為方程式(40)、(28)、(30)、(31)。或者，處理單元130可以依據真實投影向量與中途投影向量之間的夾角，獲取第三旋轉角度，例如表示為方程式(40)、(33)。然本揭露不限於此。
基於上述，處理單元130能夠獲取攝影機110的焦距、第一旋轉角度、第二旋轉角度、以及第三旋轉角度的公式解，以形成座標轉換參數。
以下將說明如何應用座標轉換參數將物體在影像座標系的影像座標轉換為真實世界座標系的真實座標。
倘若處理單元130已知攝影機110所拍攝的影像中，物體的影像座標為(,)，在此實施例中，此影像座標對應於攝影機座標系為一直線可以被表示成方程式(41)：
(41)
其中為大於0的任意值。
處理單元130可以依據獲取的焦距、第一旋轉角度、第二旋轉角度、以及第三旋轉角度，進而獲取物體在真實世界座標系中的真實座標。舉例來說，在本揭露的一實施例中，處理單元130獲取真實座標的方式可以被表示如前述方程式(3)(4)，於此不再贅述。
相反地，倘若處理單元130已知真實世界座標系中的任一點真實座標(,,)，處理單元130可以將真實世界座標系中的真實座標轉換為攝影機座標系的空間座標(,,)。舉例來說，處理單元130將真實世界座標系中的真實座標轉換為攝影機座標系的空間座標的過程，可以被表示如前述方程式(1)(2)，於此不再贅述。
除此之外，處理單元130還會進一步將真實世界座標系的真實座標(,,)轉換為影像座標系的影像座標(,)。舉例來說，轉換真實座標為影像座標，例如，可以被表示成方程式(35)，其中矩陣是一個23的矩陣，與前述實施例不同的是，在此實施例中，的元素分別如方程式(42)：=
，=
，=
，=，=，=。 (42)
其中，中的代表的是矩陣中的列（row）編號，代表的是矩陣中的行（column）編號。此外，參數的表示例如為方程式(37)。
基此，處理單元130轉換真實世界座標系的真實座標為影像座標系的影像座標的過程可例如被表示為方程式(35)、(37)、(42)。又或者是，處理單元130轉換影像座標系的影像座標為真實世界座標系的真實座標的過程可例如被表示為方程式(41)、(3)、(4)。也就是說，通過座標轉換參數，處理單元130可以在獲知物體在真實世界座標系的真實座標或者是影像座標系的影像座標時，立即轉換為影像座標系的影像座標或真實世界座標系裡的真實座標。
以下將採用第三實施例說明通過攝影機的真實座標、二個參考點的真實座標、及其相應的投影點在影像座標系上的影像座標，進而獲取相應於攝影機的任一影像座標和任一真實座標之間轉換的多個座標轉換參數的細節。
相似於前述實施例，在此實施例中，真實世界座標系和攝影機座標系為右手座標系。並且，攝影機座標系是以攝影機鏡頭中心點作為攝影機座標系的原點(0, 0, 0)。然而，與前述實施例不同的是，攝影機鏡頭直視的方向作為攝影機座標系的軸正向，並依據相應於右手座標系的向量，進而決定攝影機110直視方向的水平右方為攝影機座標系的軸正向，攝影機110直視方向的垂直上方為攝影機座標系的軸正向，然本揭露不限於此。並且，當攝影機110繞軸旋轉角不為零時，攝影機所拍攝的真實世界的水平和垂直方向反映在影像畫面，與影像座標系的軸和軸方向不一致。
除此之外，在獲取相應於攝影機的任一影像座標和任一真實座標之間轉換的多個座標轉換參數時，會運用第一中途座標系、第二中途座標系以及第三中途座標系獲取座標轉換參數。具體來說，由於真實世界座標系和攝影機座標系都是採用三維空間的直角座標系。因此，彼此之間會存在數值上相依的關係（例如，角度、距離相依等）。第一中途座標系、第二中途座標系以及第三中途座標系即為由真實世界座標系轉換成攝影機座標系的中途所形成的座標系。並且，下述對應於每一座標系，第一座標軸為該座標系的軸、第二座標軸為該座標系的軸、第三座標軸為該座標系的軸。例如，對應於真實世界座標系，（真實）第一座標軸、（真實）第二座標軸、（真實）第三座標軸分別為真實世界座標系的軸、軸和軸；對應於第一中途座標系，（中途）第一座標軸、（中途）第二座標軸、（中途）第三座標軸分別為第一中途座標系的軸、軸和軸；對應於第二中途座標系，（中途）第一座標軸、（中途）第二座標軸、（中途）第三座標軸分別為第二中途座標系的軸、軸和軸；對應於第三中途座標系，（中途）第一座標軸、（中途）第二座標軸、（中途）第三座標軸分別為第三中途座標系的軸、軸和軸；對應於攝影機座標系，（攝影機）第一座標軸、（攝影機）第二座標軸、（攝影機）第三座標軸分別為攝影機座標系的軸、軸和軸。然本揭露不限於此。
相似於圖3至圖7的實施例，在此實施例中，處理單元130在獲取相應於攝影機的任一影像座標和任一真實座標之間轉換的多個座標轉換參數時，會運用第一中途座標系、第二中途座標系以及第三中途座標系獲取座標轉換參數。並且，相似於前述實施例，第一中途座標系是由真實世界座標系經由原點平移至真實座標(,,)獲取第一中途座標系、第二中途座標系是由第一中途座標系繞著中途第三座標軸（即軸）旋轉第三旋轉角度而獲得第二中途座標系。然而，不同於前述實施例，在此實施例中，第三中途座標系是先由第二中途座標系繞著中途第一座標軸（即軸）旋轉第一旋轉角度而獲得第三中途座標系，最後，再由第三中途座標系繞著中途第二座標軸（即軸）旋轉第二旋轉角度獲得攝影機座標系。由於由真實世界座標系經由平移、旋轉的方式相似於圖3的實施例，差異僅在於轉動軸向的順序。因此，於此即不贅述細節。
倘若物體在真實世界座標系的座標為(,,)，則此物體在攝影機座標系的空間座標(,,)可採用下述座標轉換方程式(43)表示：
(43)
其中，矩陣、、運算的順序相應於真實世界座標系轉換為攝影機座標系的過程。矩陣、、相同於方程式(2)所述，於此不再贅述。
相反地，倘若物體在攝影機座標系的座標為(,,)，則此物體在真實世界座標系的真實座標(,,)可採用下述座標轉換方程式(44)表示：
(44)
其中，矩陣、、
運算的順序相應於攝影機座標系轉換為真實世界座標系的過程。矩陣、、相同於方程式(4)所述，於此不再贅述。
相同於前述實施例，在此實施例中，處理單元130亦依據二個參考點、、相應的二個投影點、，並通過畢氏定理以及餘弦定理等方式獲取焦距。於此即不加以贅述。
在獲取第一旋轉角度、第二旋轉角度、以及第三旋轉角度的過程亦與前述實施例相似，但略有不同。以下將繼續說明在此實施例如何獲取第一旋轉角度、第二旋轉角度以及第三旋轉角度。首先，倘若物體在攝影機座標系的座標為(,,)，則此物體在第二中途座標系的座標表示為方程式(45)：
(45)
在此實施例中，第一投影點和第二投影點在投影平面上的影像座標分別為和，則此兩點在攝影機座標系的空間座標分別為
和
。因此，根據方程式(45)，分別將和代入方程式(45)的，此二個參考點、在第二中途座標系的中途第三座標軸的座標值可以分別表示為
和
。並且，在此實施例中，由於二個參考點、假設在於地面，因此二個參考點在第二中途座標系的中途第三座標軸的座標值設定為。轉換為方程式(46)、方程式(47)：
(46)
(47)
其中，、以及皆為已知。
此時，處理單元130所獲取的第一旋轉角度以及第二旋轉角度與二個參考點、的二個投影點、之間的關聯情形可以被表示為方程式(46)、(47)。如何依據方程式(46)、(47)進行運算，藉此以獲取、為本領域技術人員容易理解的，本揭露不限於此。在一個實施例以中，藉由方程式(48)(49)以獲取、的值：
其中，參數、、、、、分別表示成為前述方程式(18)。
 | (48) | |
 | (49) |
相似於前述實施例，更進一步，處理單元130亦依據方程式(46)、(47)篩選以獲取正確的和。
接著，相同於前述實施例，由處理單元130在真實世界座標系中，獲取由二個參考點、所形成的參考向量投影在與真實第三座標軸垂直的真實平面(例如：平面)的真實投影向量，表示為方程式(24)，於此不再贅述。
再者，由處理單元130在第二中途座標系中，獲取由二個參考點、所形成的參考向量投影在與中途第三座標軸垂直的中途平面(例如：平面)的中途投影向量，表示為方程式(25)。然而，與前述實施例不同的是，在此實施例中，二個參考點、在攝影機座標系的空間座標分別為和，因此，依據方程式(45)，、、、分別表示為方程式(50)：
，
，
，
。 (50)
最後，由處理單元130依據真實投影向量以及中途投影向量，獲取第三旋轉角度。相似於前述實施例，處理單元130可以依據真實投影向量與真實世界座標系的真實第一座標軸或真實第二座標軸所形成的真實角度，以及中途投影向量與第二中途座標系的中途第一座標軸或中途第二座標軸所形成的中途角度的角度差，獲取第三旋轉角度，例如表示為方程式(50)、(28)、(30)、(31)。或者，處理單元130可以依據真實投影向量與中途投影向量之間的夾角，獲取第三旋轉角度，例如表示為方程式(50)、(33)。然本揭露不限於此。
基於上述，處理單元130能夠獲取攝影機110的焦距、第一旋轉角度、第二旋轉角度、以及第三旋轉角度的公式解，以形成座標轉換參數。
以下將說明如何應用座標轉換參數將物體在影像座標系的影像座標轉換為真實世界座標系的真實座標。
倘若處理單元130已知攝影機110所拍攝的影像中，物體的影像座標為(,)，在此實施例中，此影像座標對應於攝影機座標系為一直線可以被表示成方程式(51)：
(51)
其中為大於0的任意值。
處理單元130可以依據獲取的焦距、第一旋轉角度、第二旋轉角度、以及第三旋轉角度，進而獲取物體在真實世界座標系中的真實座標。舉例來說，在本揭露的一實施例中，處理單元130獲取真實座標的方式可以被表示如前述方程式(44)、(4)，於此不再贅述。
相反地，倘若處理單元130已知真實世界座標系中的任一點真實座標(,,)，處理單元130可以將真實世界座標系中的真實座標轉換為攝影機座標系的空間座標(,,)。舉例來說，處理單元130將真實世界座標系中的真實座標轉換為攝影機座標系的空間座標的過程，可以被表示如前述方程式(43)、(2)，於此不再贅述。
除此之外，處理單元130還會進一步將真實世界座標系的真實座標(,,)轉換為影像座標系的影像座標(,)。舉例來說，轉換真實座標為影像座標，例如，可以被表示成方程式(35)，其中矩陣是一個23的矩陣，與前述實施例不同的是，在此實施例中，的元素分別如方程式(52)=
，=
，=
，=
，=
，=
。 (52)
其中，中的代表的是矩陣中的列（row）編號，代表的是矩陣中的行（column）編號。此外，參數的表示例如為方程式(53)：
 | (53) |
基此，處理單元130轉換真實世界座標系的真實座標為影像座標系的影像座標的過程可例如被表示為方程式(35)、(52)、(53)。又或者是，處理單元130轉換影像座標系的影像座標為真實世界座標系的真實座標的過程可例如被表示為方程式(51)、(44)、(4)。也就是說，通過座標轉換參數，處理單元130可以在獲知物體在真實世界座標系的真實座標或者是影像座標系的影像座標時，立即轉換為影像座標系的影像座標或真實世界座標系裡的真實座標。
圖8繪示本揭露一實施例的第一情境示意圖。請參照圖8，在本揭露的一適用情境例如為監視系統，監視器以固定的位置和方向架設於場域內、場域周圍、或出入口等。前述場域例如為機場、銀行、展覽館、會議室、商店、餐廳、運動場、住宅社區、公園、馬路等。當監視器架設完成時，會先採用參考點、以及監視器的攝影機所拍攝的影像中，相應參考點、的投影點、獲取座標轉換參數。基此，當攝影機拍攝影像後，處理單元130即可據此獲取影像中任一目標物體，例如，人、動物、車子、飛機、展示品、商品、棒球等的影像座標，例如
、
，並獲取相應目標物體在真實世界座標系中的真實座標，例如
、
。處理單元130獲取影像中任一物體影像並獲取相應物體的真實座標已於前述實施例中詳細說明影像定位方法及影像定位系統運行的細節，於此即不再贅述。
圖9繪示本揭露一實施例的第二情境示意圖。請參照圖9，在本揭露的另一適用情境例如為空拍機。當空拍機運行於空中時，會採用參考點、以及空拍機所拍攝的影像中，相應參考點、的投影點、獲取座標轉換參數。基此，當空拍機拍攝影像後，處理單元130即可據此獲取影像中任一目標物體，例如，建築、車子、路樹、電塔等的影像座標，例如，並獲取相應目標物體在真實世界座標系中的真實座標，例如。處理單元130獲取影像中任一物體影像並獲取相應物體的真實座標的細節，於此即不再贅述。
值得一提的是，在一實施例中，處理單元130會在攝影機110開機時，判斷攝影機110是否為初次開機，並在攝影機110為初次開機時，重新運行影像定位方法。又或者是，處理單元130會在攝影機110開機時，依據攝影機110前一次所擷取的影像與開機後所擷取的影像判斷是否發生位置變動。倘若攝影機110的位置變動了，處理單元130會重新運行影像定位方法。又或者是，攝影機110也可以通過接收定位指令進而重新運行影像定位方法，本揭露並不限於此。
雖然本發明已以實施例揭露如上，然其並非用以限定本發明，任何所屬技術領域中具有通常知識者，在不脫離本發明的精神和範圍內，當可作些許的更動與潤飾，故本發明的保護範圍當視後附的申請專利範圍所界定者為準。
100:影像定位系統
110:攝影機
120:儲存單元
130:處理單元
S210~S240、S510~S580:步驟、、:真實世界座標系座標軸、、:第一中途座標系座標軸、、:第二中途座標系座標軸、、:第三中途座標系座標軸、、:攝影機座標系座標軸、、:旋轉角度
:投影面、、:參考距離、、:投影距離
:焦距:攝影機鏡頭中心點、:參考點:中心交點、:垂直參考點:輔助點:垂直交點、:投影點:影像中心點、:距離倍數:中心角:高度、:影像座標、:真實座標
圖1繪示本揭露一實施例影像定位系統的系統示意圖。
圖2繪示本揭露一實施例影像定位方法的流程示意圖。
圖3及圖4繪示本揭露一實施例的真實世界座標系與攝影機座標系的轉換示意圖。
圖5繪示本揭露一實施例影像定位方法的部分細部流程圖。
圖6繪示相應圖5實施例二個參考點的幾何示意圖。
圖7繪示相應圖5實施例獲取焦距參數的幾何示意圖。
圖8繪示本揭露一實施例的第一情境示意圖。
圖9繪示本揭露一實施例的第二情境示意圖。
S210~S240:步驟
Claims (20)
- 一種影像定位方法，包括： 獲取二個參考點的真實座標以及相應二個參考點的二個投影點的影像座標； 僅依據該些二個參考點的真實座標、該些二個投影點的影像座標和一攝影機的真實座標計算相應於該攝影機的任一影像座標和任一真實座標之間轉換的多個座標轉換參數； 透過該攝影機獲取一第二影像，其中，該第二影像包括相應一物體的一物體影像；以及 依據該些座標轉換參數，定位該物體的一真實座標。
- 如申請專利範圍第1項所述的影像定位方法，其中在僅依據該些二個參考點的真實座標、該些二個投影點的影像座標和該攝影機的真實座標計算相應於該攝影機的任一影像座標和任一真實座標之間轉換的該些座標轉換參數的步驟中，還包括： 依據該些二個參考點的真實座標決定該攝影機的鏡頭與該些二個參考點之間的多個參考距離，該些參考距離包括該攝影機的鏡頭與一第一參考點的參考距離、該攝影機的鏡頭與一第二參考點的參考距離、以及該第一參考點與該第二參考點的參考距離； 依據一第一影像中心點的影像座標以及該些二個投影點的影像座標決定該第一影像中心點與該些二個投影點之間的多個投影距離，該些投影距離包括該第一影像中心點和一第一投影點的投影距離、該第一影像中心點和一第二投影點的投影距離、以及該第一投影點和該第二投影點的投影距離；以及 依據該些參考距離以及該些投影距離獲取該些座標轉換參數中的一焦距參數。
- 如申請專利範圍第1項所述的影像定位方法，更包括： 獲取來自該攝影機的一第一影像；以及 獲取相應該第一影像的一解析度資訊，並依據該解析度資訊獲取該些二個投影點的影像座標。
- 如申請專利範圍第2項所述的影像定位方法，其中於依據該些參考距離以及該些投影距離獲取該些座標轉換參數中的該焦距參數的步驟中，還包括： 決定該些參考距離以及該些投影距離之間的關聯情形； 決定該第一影像中心點與該第一投影點和該第二投影點之間的一中心角的角度；以及 依據該些參考距離以及該些投影距離之間的關聯情形以及該第一影像中心點與該第一投影點和該第二投影點之間的該中心角的角度獲取該焦距參數。
- 如申請專利範圍第4項所述的影像定位方法，其中於決定該第一影像中心點與該第一投影點和該第二投影點的該中心角的角度、該些參考距離及該些投影距離之間的關聯情形的步驟中，還包括： 依據該些投影距離，決定該第一影像中心點與該第一投影點和該第二投影點之間的該中心角的餘弦值。
- 如申請專利範圍第2項所述的影像定位方法，其中，在僅依據該些二個參考點的該真實座標、該些二個投影點的影像座標和該攝影機的真實座標計算相應於該攝影機的任一影像座標和任一真實座標之間轉換的該些座標轉換參數的步驟中，還包括： 依據相應該些二個投影點的影像座標、該些二個參考點相對於該攝影機的高度差、該焦距參數獲取該些座標轉換參數中的一第一旋轉角度以及一第二旋轉角度。
- 如申請專利範圍第6項所述的影像定位方法，其中於依據該些二個投影點的影像座標、該些二個參考點相對於該攝影機的高度差、該焦距參數獲取該些座標轉換參數中的該第一旋轉角度以及該第二旋轉角度的步驟中，還包括： 分別轉換該些二個投影點的影像座標為一攝影機座標系中的二個空間座標； 獲取該些二個空間座標在一第二中途座標系中的一中途第三座標軸的座標值；以及 依據該些二個空間座標在該中途第三座標軸的座標值與該些二個參考點相對於該攝影機的高度差決定該第一旋轉角度及該第二旋轉角度。
- 如申請專利範圍第1項所述的影像定位方法，其中，在僅依據該些二個參考點的該真實座標、該些二個投影點的影像座標和該攝影機的真實座標計算相應於該攝影機的任一影像座標和任一真實座標之間轉換的該些座標轉換參數的步驟中，還包括： 在一真實世界座標系中，獲取由該些二個參考點所形成的一參考向量投影在與該真實世界座標系的一真實第三座標軸垂直的一真實平面的一真實投影向量； 在一第二中途座標系中，獲取由該些二個參考點所形成的該參考向量投影在與該第二中途座標系的一中途第三座標軸垂直的一中途平面的一中途投影向量；以及 依據該真實投影向量和該中途投影向量獲取該些座標轉換參數中的一第三旋轉角度。
- 如申請專利範圍第8項所述的影像定位方法，其中，於依據該真實投影向量和該中途投影向量獲取該些座標轉換參數中的該第三旋轉角度的步驟中，還包括： 依據該真實投影向量與該中途投影向量之間的夾角，獲取該些座標轉換參數中的該第三旋轉角度。
- 如申請專利範圍第8項所述的影像定位方法，其中，於依據該真實投影向量和該中途投影向量獲取該些座標轉換參數中的該第三旋轉角度的步驟中，還包括： 在該第二中途座標系中，獲取該參考向量與該第二中途座標系的一中途第一座標軸或該參考向量與該第二中途座標系的一中途第二座標軸所形成的一中途角度； 在該真實世界座標系中，獲取該參考向量與該真實世界座標系的一真實第一座標軸或該參考向量與該真實世界座標系的一真實第二座標軸所形成的一真實角度；以及 依據該真實角度與該中途角度的角度差，獲取該些座標轉換參數中的該第三旋轉角度。
- 一種影像定位系統，包括： 一攝影機； 一儲存單元，儲存多個座標轉換參數；以及 一處理單元，連接於該攝影機及該儲存單元，其中，該處理單元獲取二個參考點的真實座標以及相應二個參考點的二個投影點的影像座標，並僅依據該些二個參考點的真實座標、該些二個投影點的影像座標和該攝影機的真實座標計算相應於該攝影機的任一影像座標和任一真實座標之間轉換的多個座標轉換參數， 其中，該處理單元還透過該攝影機獲取一第二影像，且該第二影像包括相應一物體的一物體影像，該處理單元還依據該些座標轉換參數，定位該物體的一真實座標。
- 如申請專利範圍第11項所述的影像定位系統，其中， 該處理單元還依據該些二個參考點的真實座標和該攝影機的真實座標決定該攝影機的鏡頭與該些二個參考點之間的多個參考距離，該些參考距離包括該攝影機的鏡頭與一第一參考點的參考距離、該攝影機的鏡頭與一第二參考點的參考距離、以及該第一參考點與該第二參考點的參考距離， 該處理單元還依據一第一影像中心點的影像座標以及該些二個投影點的影像座標決定該第一影像中心點與該些二個投影點之間的多個投影距離，該些投影距離包括該第一影像中心點和一第一投影點的投影距離、該第一影像中心點和一第二投影點的投影距離、以及該第一投影點和該第二投影點的投影距離， 該處理單元還依據該些參考距離以及該些投影距離獲取該些座標轉換參數中的一焦距參數。
- 如申請專利範圍第11項所述的影像定位系統，其中， 該處理單元還獲取來自該攝影機的該第一影像，並獲取相應該第一影像的一解析度資訊，並依據該解析度資訊獲取該第一影像的該些二個投影點的影像座標。
- 如申請專利範圍第12項所述的影像定位系統，其中， 該處理單元還決定該些參考距離以及該些投影距離之間的關聯情形， 該處理單元還決定該第一影像中心點與該第一投影點和該第二投影點之間的一中心角的角度， 該處理單元還依據該些參考距離以及該些投影距離之間的關聯情形以及該第一影像中心點與該第一投影點和該第二投影點之間的該中心角的角度獲取該焦距參數。
- 如申請專利範圍第14項所述的影像定位系統，其中，該處理單元還依據該些投影距離，決定該第一影像中心點與該第一投影點和該第二投影點之間的該中心角的餘弦值。
- 如申請專利範圍第12項所述的影像定位系統，其中， 該處理單元還依據相應該些二個投影點的影像座標、該些二個參考點相對於該攝影機的高度差、該焦距參數獲取該些座標轉換參數中的一第一旋轉角度以及一第二旋轉角度。
- 如申請專利範圍第16項所述的影像定位系統，其中， 該處理單元還分別轉換該些二個投影點的影像座標為一攝影機座標系中的二個空間座標， 該處理單元還獲取該些二個空間座標在一第二中途座標系中的一中途第三座標軸的座標值， 該處理單元還依據該些二個空間座標在該中途第三座標軸的座標值與該些二個參考點相對於該攝影機的高度差決定該第一旋轉角度及該第二旋轉角度。
- 如申請專利範圍第11項所述的影像定位系統，其中， 該處理單元還在一真實世界座標系中，獲取由該些二個參考點所形成的一參考向量投影在與該真實世界座標系的一真實第三座標軸垂直的一真實平面的一真實投影向量， 該處理單元還在一第二中途座標系中，獲取由該些二個參考點所形成的該參考向量投影在與該第二中途座標系的一中途第三座標軸垂直的一中途平面的一中途投影向量， 該處理單元還依據該真實投影向量和該中途投影向量獲取該些座標轉換參數中的一第三旋轉角度。
- 如申請專利範圍第18項所述的影像定位系統，其中， 該處理單元還依據該真實投影向量與該中途投影向量之間的夾角，獲取該些座標轉換參數中的該第三旋轉角度。
- 如申請專利範圍第18項所述的影像定位系統，其中， 該處理單元還在該第二中途座標系中，獲取該參考向量與該第二中途座標系的一中途第一座標軸或該參考向量與該第二中途座標系的一中途第二座標軸所形成的一中途角度， 該處理單元還在該真實世界座標系中，獲取該參考向量與該真實世界座標系的一真實第一座標軸或該參考向量與該真實世界座標系的一真實第二座標軸所形成的一真實角度， 該處理單元還依據該真實角度與該中途角度的角度差，獲取該些座標轉換參數中的該第三旋轉角度。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| TW108110928A TWI720447B (zh) | 2019-03-28 | 2019-03-28 | 影像定位方法及其系統 |
| CN201910611043.6A CN111750820B (zh) | 2019-03-28 | 2019-07-08 | 影像定位方法及其系统 |
| US16/698,929 US10922844B2 (en) | 2019-03-28 | 2019-11-27 | Image positioning method and system thereof |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| TW108110928A TWI720447B (zh) | 2019-03-28 | 2019-03-28 | 影像定位方法及其系統 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| TW202036480A true TW202036480A (zh) | 2020-10-01 |
| TWI720447B TWI720447B (zh) | 2021-03-01 |
Family
ID=72606178
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| TW108110928A TWI720447B (zh) | 2019-03-28 | 2019-03-28 | 影像定位方法及其系統 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US10922844B2 (zh) |
| CN (1) | CN111750820B (zh) |
| TW (1) | TWI720447B (zh) |
Families Citing this family (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2020208686A1 (ja) * | 2019-04-08 | 2020-10-15 | 日本電気株式会社 | カメラ校正装置、カメラ校正方法、及びプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体 |
| US11935266B2 (en) * | 2019-04-24 | 2024-03-19 | Nec Corporation | Camera parameter estimation apparatus, camera parameter estimation method, and computer-readable recording medium |
| TWI720869B (zh) * | 2020-04-15 | 2021-03-01 | 致伸科技股份有限公司 | 相機模組之對位方法 |
| US11373389B2 (en) | 2020-06-23 | 2022-06-28 | Tusimple, Inc. | Partitioning images obtained from an autonomous vehicle camera |
| US11461922B2 (en) * | 2020-06-23 | 2022-10-04 | Tusimple, Inc. | Depth estimation in images obtained from an autonomous vehicle camera |
| US11715277B2 (en) * | 2020-06-23 | 2023-08-01 | Tusimple, Inc. | Perception system for autonomous vehicles |
| US20220366605A1 (en) * | 2021-05-13 | 2022-11-17 | Seetree Systems Ltd. | Accurate geolocation in remote-sensing imaging |
| CN113268063A (zh) * | 2021-06-03 | 2021-08-17 | 北京京东乾石科技有限公司 | 机器人的控制方法、装置和非易失性计算机可读存储介质 |
| CN113781575B (zh) * | 2021-08-09 | 2024-01-12 | 上海奥视达智能科技有限公司 | 一种相机参数的标定方法、装置、终端和存储介质 |
| CN113496528B (zh) * | 2021-09-07 | 2021-12-14 | 湖南众天云科技有限公司 | 固定交通路侧场景下视觉检测目标位置标定方法及装置 |
| CN114062265B (zh) * | 2021-11-11 | 2023-06-30 | 易思维（杭州）科技有限公司 | 一种用于视觉系统的支撑结构稳定性的评估方法 |
| CN114862990B (zh) * | 2022-04-22 | 2024-04-30 | 网易（杭州）网络有限公司 | 一种镜像参数获取方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN115775279B (zh) * | 2023-02-13 | 2023-05-16 | 苏州希盟科技股份有限公司 | 点胶定位方法、装置及电子设备 |
Family Cites Families (45)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6028584A (en) * | 1997-08-29 | 2000-02-22 | Industrial Technology Research Institute | Real-time player for panoramic imaged-based virtual worlds |
| JP4167509B2 (ja) * | 2002-02-27 | 2008-10-15 | Ｈｏｙａ株式会社 | 測量システム |
| CN100585329C (zh) * | 2007-04-10 | 2010-01-27 | 南京航空航天大学 | 基于指端标记的视频手指定位系统及其定位方法 |
| CN101033966A (zh) * | 2007-04-12 | 2007-09-12 | 上海交通大学 | 交通事故现场的摄影测量方法 |
| TWI334393B (en) * | 2008-10-07 | 2010-12-11 | Ind Tech Res Inst | Image-based vehicle maneuvering assistant method and system |
| TWI387775B (zh) * | 2008-12-18 | 2013-03-01 | Ind Tech Res Inst | 定位系統與定位方法 |
| DE102009052560A1 (de) * | 2009-11-10 | 2011-05-12 | Volkswagen Ag | Verfahren und Vorrichtung zur Bestimmung der 3D-Position von Objekten im Umfeld eines Kraftfahrzeugs |
| TWI391874B (zh) * | 2009-11-24 | 2013-04-01 | Ind Tech Res Inst | 地圖建置方法與裝置以及利用該地圖的定位方法 |
| TW201123076A (en) * | 2009-12-30 | 2011-07-01 | Pou Yuen Technology Co Ltd | Three-dimensional display method of medical images |
| US8885049B2 (en) * | 2010-03-19 | 2014-11-11 | Sony Corporation | Method and device for determining calibration parameters of a camera |
| US9984474B2 (en) * | 2011-03-04 | 2018-05-29 | General Electric Company | Method and device for measuring features on or near an object |
| US9749594B2 (en) * | 2011-12-22 | 2017-08-29 | Pelco, Inc. | Transformation between image and map coordinates |
| US20130163854A1 (en) * | 2011-12-23 | 2013-06-27 | Chia-Ming Cheng | Image processing method and associated apparatus |
| US9875542B2 (en) * | 2012-01-23 | 2018-01-23 | Nec Corporation | Camera calibration device, camera calibration method, and camera calibration program |
| US9177384B2 (en) * | 2013-07-31 | 2015-11-03 | Trimble Navigation Limited | Sequential rolling bundle adjustment |
| JP6053551B2 (ja) | 2013-02-18 | 2016-12-27 | 住友重機械工業株式会社 | クライオポンプ、及びクライオポンプの運転方法 |
| US10254118B2 (en) * | 2013-02-21 | 2019-04-09 | Regents Of The University Of Minnesota | Extrinsic parameter calibration of a vision-aided inertial navigation system |
| US9881203B2 (en) | 2013-08-29 | 2018-01-30 | Nec Corporation | Image processing device, image processing method, and program |
| JP6326624B2 (ja) * | 2014-04-02 | 2018-05-23 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | キャリブレーション装置、キャリブレーション方法、キャリブレーション機能を備えたカメラ及びプログラム |
| KR101624416B1 (ko) * | 2014-10-20 | 2016-05-25 | 아이브스테크놀러지(주) | 탄착점 위치 산출 시스템 및 방법 |
| JP6619927B2 (ja) * | 2014-10-24 | 2019-12-11 | 株式会社日立製作所 | キャリブレーション装置 |
| WO2016076400A1 (ja) * | 2014-11-13 | 2016-05-19 | オリンパス株式会社 | 較正装置、較正方法、光学装置、撮影装置、投影装置、計測システムおよび計測方法 |
| EP3096290B1 (en) * | 2015-05-19 | 2018-07-18 | Axis AB | Method and system for determining camera pose |
| JP6464934B2 (ja) * | 2015-06-11 | 2019-02-06 | 富士通株式会社 | カメラ姿勢推定装置、カメラ姿勢推定方法およびカメラ姿勢推定プログラム |
| JP6464938B2 (ja) * | 2015-06-16 | 2019-02-06 | 富士通株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム |
| US10192361B2 (en) * | 2015-07-06 | 2019-01-29 | Seiko Epson Corporation | Head-mounted display device and computer program |
| TWI577970B (zh) * | 2015-11-19 | 2017-04-11 | Object coordinate fusion correction method and calibration plate device thereof | |
| CN105403230B (zh) * | 2015-11-27 | 2018-11-20 | 财团法人车辆研究测试中心 | 物体坐标融合校正方法及其校正板装置 |
| EP3182370B1 (en) * | 2015-12-17 | 2020-07-29 | STmicroelectronics SA | Method and device for generating binary descriptors in video frames |
| TWI562099B (en) | 2015-12-23 | 2016-12-11 | Univ Nat Yunlin Sci & Tech | Markers Based 3D Position Estimation for Rod Shaped Object Using 2D Image and Its Application In Endoscopic MIS Instrument Tracking Positioning and Tracking |
| US10372970B2 (en) * | 2016-09-15 | 2019-08-06 | Qualcomm Incorporated | Automatic scene calibration method for video analytics |
| CN106780602B (zh) | 2016-12-05 | 2019-09-17 | 浙江华睿科技有限公司 | 一种枪球定位方法及装置 |
| CN108510540B (zh) * | 2017-02-23 | 2020-02-07 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 立体视觉摄像机及其高度获取方法 |
| CN106990776B (zh) * | 2017-02-27 | 2020-08-11 | 广东省智能制造研究所 | 机器人归航定位方法与系统 |
| CN110447220B (zh) * | 2017-03-21 | 2021-03-09 | 奥林巴斯株式会社 | 校准装置、校准方法、光学装置、摄影装置以及投影装置 |
| EP3382646A1 (en) * | 2017-03-29 | 2018-10-03 | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | Apparatus for providing calibration data, camera system and method for obtaining calibration data |
| CN107133989B (zh) * | 2017-06-12 | 2020-11-06 | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 | 一种三维扫描系统参数标定方法 |
| CN107481284A (zh) * | 2017-08-25 | 2017-12-15 | 京东方科技集团股份有限公司 | 目标物跟踪轨迹精度测量的方法、装置、终端及系统 |
| US11170531B2 (en) * | 2017-09-13 | 2021-11-09 | Xiaochun Nie | Systems and methods for calibrating imaging and spatial orientation sensors |
| JP7011711B2 (ja) * | 2017-11-15 | 2022-01-27 | マジック リープ， インコーポレイテッド | カメラおよび回折光学要素の外因性較正のためのシステムおよび方法 |
| TWI657409B (zh) * | 2017-12-27 | 2019-04-21 | 財團法人工業技術研究院 | 虛擬導引圖示與真實影像之疊合裝置及其相關疊合方法 |
| CN110998241A (zh) * | 2018-01-23 | 2020-04-10 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 用于校准可移动对象的光学系统的系统和方法 |
| US10580164B2 (en) * | 2018-04-05 | 2020-03-03 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Automatic camera calibration |
| US11518204B2 (en) * | 2018-05-01 | 2022-12-06 | Continental Autonomous Mobility US, LLC | Trailer detection and autonomous hitching |
| US10818028B2 (en) * | 2018-12-17 | 2020-10-27 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Detecting objects in crowds using geometric context |
-
2019
- 2019-03-28 TW TW108110928A patent/TWI720447B/zh active
- 2019-07-08 CN CN201910611043.6A patent/CN111750820B/zh active Active
- 2019-11-27 US US16/698,929 patent/US10922844B2/en active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US20200311979A1 (en) | 2020-10-01 |
| CN111750820B (zh) | 2023-03-24 |
| TWI720447B (zh) | 2021-03-01 |
| CN111750820A (zh) | 2020-10-09 |
| US10922844B2 (en) | 2021-02-16 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| TWI720447B (zh) | 影像定位方法及其系統 | |
| JP5580164B2 (ja) | 光学情報処理装置、光学情報処理方法、光学情報処理システム、光学情報処理プログラム | |
| Treible et al. | Cats: A color and thermal stereo benchmark | |
| US8705846B2 (en) | Position measuring apparatus, position measuring method, image processing apparatus and image processing method | |
| WO2021185217A1 (zh) | 一种基于多激光测距和测角的标定方法 | |
| US11216979B2 (en) | Dual model for fisheye lens distortion and an algorithm for calibrating model parameters | |
| WO2021185214A1 (zh) | 一种在3d建模中远距离标定方法 | |
| KR101342393B1 (ko) | 회전식 라인 카메라로 획득한 실내 전방위 영상의 지오레퍼런싱 방법 | |
| CN107170001A (zh) | 用于对图像进行配准的方法和装置 | |
| US10235747B2 (en) | System and method for determining the current parameters of a zoomable camera | |
| US20200294269A1 (en) | Calibrating cameras and computing point projections using non-central camera model involving axial viewpoint shift | |
| CN112016570A (zh) | 用于背景板同步旋转采集中的三维模型生成方法 | |
| WO2021185215A1 (zh) | 一种在3d建模中多相机共同标定方法 | |
| CN114022560A (zh) | 标定方法及相关装置、设备 | |
| CN110544278B (zh) | 刚体运动捕捉方法及装置、agv位姿捕捉系统 | |
| CN111340959B (zh) | 一种基于直方图匹配的三维模型无缝纹理贴图方法 | |
| CN110119189B (zh) | Slam系统的初始化、ar控制方法、装置和系统 | |
| JP2007025863A (ja) | 撮影システム、撮影方法及び画像処理プログラム | |
| CN108460797B (zh) | 深度相机相对位姿及场景平面高度计算方法及装置 | |
| CN111222586B (zh) | 一种基于三维倾斜模型视角的倾斜影像匹配方法及装置 | |
| CN111091117B (zh) | 用于二维全景图像的目标检测方法、装置、设备、介质 | |
| CN112254638A (zh) | 一种可俯仰调节的智能视觉3d信息采集设备 | |
| CN111161138A (zh) | 用于二维全景图像的目标检测方法、装置、设备、介质 | |
| CN112254678B (zh) | 一种室内3d信息采集设备及方法 | |
| WO2018150086A2 (en) | Methods and apparatuses for determining positions of multi-directional image capture apparatuses |