CN108151647A - 一种图像数据处理方法、装置及移动终端 - Google Patents

一种图像数据处理方法、装置及移动终端 Download PDF

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CN108151647A CN201611109479.8A CN201611109479A CN108151647A CN 108151647 A CN108151647 A CN 108151647A CN 201611109479 A CN201611109479 A CN 201611109479A CN 108151647 A CN108151647 A CN 108151647A
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Abstract

本发明实施例公开了一种图像数据处理方法，应用于移动终端，移动终端包括：第一图像采集模块以及第二图像采集模块；该方法包括：获得来自第一图像采集模块的第一图像，并获得来自第二图像采集模块的第二图像，其中，第一图像和第二图像中包含有同一目标物体；分别从第一图像和第二图像中，获取至少两个目标点对应的第一图像数据以及第二图像数据，其中，至少两个目标点为目标物体上的点；获取第一图像采集模块以及第二图像采集模块的特征参数；基于特征参数、第一图像数据以及第二图像数据，按照预设策略计算至少两个目标点之间的距离，获得目标物体的尺寸。本发明实施例同时公开了一种图像数据处理装置及移动终端。

Description

一种图像数据处理方法、装置及移动终端
技术领域
本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种图像数据处理方法、装置及移动终端。
背景技术
随着智能终端的飞速发展，尤其是手机，已经成为用户日常使用的工具，并深入到用户日常生活的方方面面。同时，用户在日常生活中时常需要测量周围物体的长度，但由于直尺或卷尺等传统测量工具不便随身携带，因此，如何利用手机来实现传统测量工具的功能引起了广泛关注。
目前也有手机开发了直尺工具，例如超级尺子，主要是利用手机屏幕尺寸和手机屏幕像素点来实现对目标物尺寸的测量。采用该方法来测量目标物的尺寸时，需要将待测量的目标物按照一定的规则放置在手机屏幕上，这样，不但要求待测量目标物的尺寸不能过大，一般情况下，待测量目标物的尺寸要与手机屏幕的尺寸处于同一数量级，而且，还要求待测量目标物能够和手机屏幕直接接触。因此，现有技术存在的问题是，可测量的目标物范围过于狭窄，测量的便捷性较差。
发明内容
针对上述技术问题，本发明实施例期望提供一种图像数据处理方法、装置及移动终端，以实现扩大待测量目标物范围，提高测量的便捷性，提升用户体验。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
第一方面，本发明实施例提供一种图像数据处理方法，应用于移动终端，所述移动终端包括：第一图像采集模块以及第二图像采集模块，其中，所述第一图像采集模块以及所述第二图像采集模块处于同一平面且具有相同焦距以及采集方向；所述方法包括：获得来自所述第一图像采集模块的第一图像，并获得来自所述第二图像采集模块的第二图像，其中，所述第一图像和所述第二图像中包含有同一目标物体；分别从所述第一图像和所述第二图像中，获取至少两个目标点对应的第一图像数据以及第二图像数据，其中，所述至少两个目标点为所述目标物体上的点；获取所述第一图像采集模块以及所述第二图像采集模块的特征参数，其中，所述特征参数为所述第一图像采集模块以及所述第二图像采集模块的光学参数；基于所述特征参数、所述第一图像数据以及所述第二图像数据，按照预设策略计算所述至少两个目标点之间的距离，获得所述目标物体的尺寸。
第二方面，本发明实施例提供一种图像数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：第一获得单元、第一获取单元、第二获取单元以及第二获得单元，其中，所述第一获得单元，用于获得来自第一图像采集模块的第一图像，并获得来自第二图像采集模块的第二图像，其中，所述第一图像采集模块以及所述第二图像采集模块处于同一平面且具有相同焦距以及采集方向，所述第一图像和所述第二图像中包含有同一目标物体；所述第一获取单元，用于分别从所述第一图像和所述第二图像中，获取至少两个目标点对应的第一图像数据以及第二图像数据，其中，所述至少两个目标点为所述目标物体上的点；所述第二获取单元，用于获取所述第一图像采集模块以及所述第二图像采集模块的特征参数，其中，所述特征参数为所述第一图像采集模块以及所述第二图像采集模块的光学参数；所述第二获得单元，用于基于所述特征参数、所述第一图像数据以及所述第二图像数据，按照预设策略计算所述至少两个目标点之间的距离，获得所述目标物体的尺寸。
第三方面，本发明实施例提供一种移动终端，其特征在于，所述移动终端包括：第一摄像头、第二摄像头以及处理器，其中，所述第一摄像头，与所述第二摄像头处于同一平面且具有相同焦距以及采集方向，用于采集第一图像；所述第二摄像头，用于采集第二图像，其中，所述第二图像和所述第一图像中包含有同一目标物体；所述处理器，用于通过所述第一摄像头以及所述第二摄像头，获得第一图像和第二图像；分别从所述第一图像和所述第二图像中，获取至少两个目标点对应的第一图像数据以及第二图像数据，其中，所述至少两个目标点为所述目标物体上的点；获取所述第一摄像头以及所述第二摄像头的特征参数，其中，所述特征参数为所述第一摄像头以及所述第二摄像头的光学参数；基于所述特征参数、所述第一图像数据以及所述第二图像数据，按照预设策略计算所述至少两个目标点之间的距离，获得所述目标物体的尺寸。
本发明实施例提供一种图像数据处理方法、装置及移动终端，首先，移动终端会获得来自第一图像采集模块的第一图像，并获得来自第二图像采集模块的第二图像，其中，第一图像和第二图像中包含有同一目标物体；其次，分别从第一图像和第二图像中，获取目标物体上至少两个目标点所对应的第一图像数据以及第二图像数据；然后，获取第一图像采集模块以及第二图像采集模块的特征参数，其中，特征参数为第一图像采集模块以及第二图像采集模块的光学参数；最后，基于特征参数、第一图像数据以及第二图像数据，按照预设策略计算至少两个目标点之间的距离。这样，移动终端就可以通过包含有同一目标物体的两幅图像，来获取目标物体的尺寸。从而，使得用户能够测量现实生活中任意目标物体的尺寸，扩大了待测量目标物的范围，给用户日常测量带来了便捷，同时极大地提升了用户体验。
附图说明
图1为本发明实施例一中的图像数据处理方法的一种流程示意图；
图2为本发明实施例一中的特征点与匹配点的匹配示意图；
图3为本发明实施例一中的图像数据处理方法的另一种流程示意图；
图4为本发明实施例一中的视觉模型示意图；
图5为本发明实施例二中的图像数据处理装置的结构示意图；
图6为本发明实施例三中的移动终端的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
实施例一
本实施例提供一种图像数据处理方法，该方法应用于移动终端，该移动终端包括：第一图像采集模块以及第二图像采集模块；其中，第一图像采集模块以及第二图像采集模块处于同一平面且具有相同焦距以及采集方向。
在实际应用中，上述第一图像采集模块以及第二图像采集模块中的图像传感单元可以是互补金属氧化物半导体(CMOS，Complementary Metal Oxide Semiconductor)图像传感单元，也可以是电荷耦合(CCD，Charge-coupled Device)图像传感单元，当然，还可以是其他类型的图像传感单元。这里，本发明实施例不做具体限定。
需要说明的是，上述第一图像采集模块与第二图像采集模块的类型和物理参数一致。这里，类型可以是指图像采集模块中图像传感器的类型，包括CMOS、CCD等，物理参数可以是指图像采集模块的像素。
在实际应用中，该移动终端可以是具有双目摄像头的智能手机、平板电脑、高科技眼镜等，只要该移动终端设置有两个处于同一水平线且具有相同焦距以及采集方向的图像采集模块即可。
那么，图1为本发明实施例一中的图像数据处理方法的流程示意图，参见图1所示，该图像数据处理方法包括：
S101：获得来自第一图像采集模块的第一图像，并获得来自第二图像采集模块的第二图像；
其中，第一图像和第二图像中包含有同一目标物体。
这里，该目标物体可以是移动终端能够捕获范围中的任一实际物体，示例性地，该目标物体可以且不限于包括书本、水杯、纸盒、桌子等。
在实际应用中，当用户在使用移动终端上的测量应用来测量目标物体的尺寸时，移动终端会分别通过图像采集模块来捕获该目标物体的两张图像，具体地，移动终端会通过第一图像采集模块来捕获该目标物体的第一图像，并通过第二图像采集模块来捕获该目标物体的第二图像。
此外，由于移动终端通过图像采集模块采集到的图像往往会存在各种各样的噪声，这些噪声可以是外界环境的光线、灰尘颗粒等引起的外部噪声，也可以是图像采集模块内部电路、图像传感模块材料等引起的内部噪声，这些噪声的存在会使得图像中的目标物体模糊甚至无法辨别，从而，会导致获取的第一图像数据与第二图像数据不准确。
因此，在具体实施过程中，为了确保能够准确地测量目标物体的尺寸，移动终端在获得了第一图像和第二图像后，还会对第一图像和第二图像进行去噪处理，进而使用去噪后的第一图像和去噪后的第二图像，来获取目标物体上至少两点对应的第一图像数据以及第二图像数据。
在实际应用中，移动终端在进行去噪处理时，所采用的去噪方法可以是线性滤波法、中值滤波法、维纳滤波法等空间域去噪方法，也可以是傅里叶变换、小波变换等频域去噪方法，当然，还可以是其他类型的去噪方法如颜色直方图均衡化等，这里，本发明实施例不做具体限定。
进一步地，为了更加精确的量化、识别出目标物体，移动终端还可以在获得了第一图像和第二图像以后，通过图像识别的算法，判断所获得的第一图像和第二图像能否识别出目标物体，如果确定出第一图像和第二图像均能同时识别出同一目标物体，就表明所获得的第一图像和第二图像可用，否则，表明所获得的第一图像和第二图像不可用，就需要重新获取第一图像和第二图像。
因此，在S101之后，该图像数据处理方法还可以包括：先分别建立第一图像和第二图像的背景模型，然后基于各自静态背景模型识别第一图像和第二图像中的目标物体，当在第一图像和第二图像中都识别到目标物体时，执行S102；否则重新获取第一图像与第二图像，直至目标物体能够在第一图像和第二图像中同时识别到。
具体地，在建立静态背景模型时，可采用高斯混合模型、编码索引(Code Book)算法等常用建模算法，由本领域技术人员在具体实施时根据实际情况来确定，这里，本发明实施例不做具体限定。
S102：分别从第一图像和第二图像中，获取至少两个目标点对应的第一图像数据以及第二图像数据；
其中，至少两个目标点为目标物体上的点。
这里，移动终端在获得了第一图像和第二图像后，会从第一图像中获取目标物体上至少两个目标点所对应的各自的第一图像数据，并从第二图像中获取目标物体上该至少两个目标点所对应的各自的第二图像数据。示例性地，假设目标物体为一根铅笔，那么，目标物体上至少两个目标点可以是铅笔上的两个端点。
在具体实施过程中，S102可以包括：在第一图像上标定出目标物体，并获得与目标物体上的至少两个目标点一一对应的至少两个特征点；利用图像匹配算法，从第二图像中获取与至少两个特征点一一匹配的至少两个匹配点。
具体地，移动终端会将获得的第一图像通过显示屏显示出来，此时，用户就可以在第一图像上手动标定出需要测量的目标物体，然后，移动终端根据用户对第一图像的操作来获取目标物体上至少两个特征点，最后，移动终端再采用预设的图像匹配算法对第二图像进行处理，那么，移动终端就可以从第二图像中，获取与第一图像上的特征点一一匹配的匹配点。示例性地，参见图2所示，假设目标物体上有端点A和端点B，第一图像采集模块的光心为c1，第一图像采集模块采集的包含目标物体的第一图像为201，第二图像采集模块的光心为，第二图像采集模块采集的包含目标物体的第二图像为202，那么，端点A和端点B就是目标物体上的两个目标点，第二图像202上的匹配点a2与第一图像201上的特征点a1相匹配，第二图像202上的匹配点b2与第一图像201上的特征点b1相匹配。
在实际应用中，移动终端可以采用块匹配(BM，Block Matching)算法来获得匹配点，也可以采用图割(GC，Graph Cut)算法来获得匹配点，当然，还可以采用其他的立体匹配算法。这里，本发明实施例不做具体限定。
这里，为了获得目标物体的尺寸，移动终端需要根据用户对第一图像的操作来获取目标物体上至少两个特征点，如：当用户想要测量一个铅笔的长度时，至少就需要获取铅笔的两个端点对应的特征点；当用户想要测量一个书本的宽度时，书本短边上的两个端点就可作为测量书本宽度所需的两个目标点，此时，移动终端就需要获取书本短边上的两个端点所对应的特征点；而当用户想要测量一个书本的周长时，此时移动终端就可以获取书本的四个端点所对应的特征点。因此，根据用户测量需求的不同，确定出来的目标物体上的目标点的数量就不同，如铅笔的两个端点、书本短边上的两个端点、书本的四个端点等，从而，移动终端获取的特征点的数量也是不同，可以是两个、三个、四个等，这里，本发明实施例不做具体限定。此处，还需要说明的是，由于特征点与匹配点是一一匹配对应的，因此，移动终端从第二图像中获取的匹配点的数量会与移动终端从第一图像中获取的特征点的数量是一致的。
在实际应用中，在第一图像上标定出目标物体时，用户可以对目标物体上所需要测量的部分采用“点选”的方式，来直接选择出目标点，此时，用户选定的目标点所对应的第一图像上的像素点就是移动终端需要获取的特征点；用户也可以在目标物体上所需要测量的部分采用“线选”的方式，来选择出目标直线，此时，用户选定的目标直线的端点所对应的第一图像上的像素点就是移动终端需要获取的特征点；当然，用户还可以采用其他方式来选定要测量的部分，这里，本发明实施例不做具体限定。
另外，在具体实施S102时，用户也可以在第二图像手动标定出特征点，然后移动终端通过图像匹配算法，从第一图像中获取与第二图像上的特征点相匹配的匹配点。
需要说明的是，上述特征点及其匹配对应的匹配点均对应于目标物体上实际存在的同一点，如：铅笔的端点、书本四个角上的点等，区别在于，特征点表示的是目标物体上的实际点映射于第一图像上的情况，而与对该特征点相对应的匹配点表示的是目标物体上的实际点映射于第二图像上的情况。因此，无论是特征点还是匹配点，均与目标物体上的实际点均有一定的映射关系，从而，通过双目视觉算法是可以获得第一图像上的特征点到目标物体上的实际点的第一变换规则的，或者是可以获得第一图像上的特征点到目标物体上的实际点的第二变换规则的，进而，移动终端就可以得到目标物体上的实际点的真实位置信息。
S103：获取第一图像采集模块以及第二图像采集模块的特征参数；
其中，特征参数为第一图像采集模块以及第二图像采集模块的光学参数。
这里，为了能够获得计算上述至少两个目标点之间的距离，移动终端在获得了第一图像数据和第二图像数据后，还需要获得两个图像采集模块在进行双目标定后所具有的固定的光学特性参数。
具体地，上述特征参数可以是第一图像采集模块的光心和第二图像采集模块的光心之间的距离，也可以是第一图像采集模块或第二图像采集模块的焦距，当然，还可以是其他物理参数，这里，本发明实施例不做具体限定。
在具体实施过程中，S103可以包括：获取第一图像采集模块的光心和第二图像采集模块的光心之间的距离，并获取第一图像采集模块或第二图像采集模块的焦距。
在实际应用中，第一图像采集模块的光心和第二图像采集模块的光心之间的距离可以是两个图像采集模块中光学镜片的光心之间的距离，如两个摄像头中凸透镜光心之间的距离。此外，在本发明实施例中，两个图像采集模块的焦距是相同的。
S104：基于特征参数、第一图像数据以及第二图像数据，按照预设策略计算至少两个目标点之间的距离，获得目标物体的尺寸。
这里，移动终端在获得了目标物体上至少两个目标点所对应的第一图像数据和第二图像数据以后，就可以根据该第一图像数据和第二图像数据，按照预设的策略计算出上述至少两个目标点之间的距离，从而，移动终端就可以获得目标物体的尺寸。
在具体实施过程中，参见图3所示，S104可以包括：
S301：通过第一图像数据以及第二图像数据，确定至少两个目标点对应的视觉偏差参数；
这里，移动终端通过第一图像数据以及第二图像数据，确定的视觉偏差参数的数量与目标上的目标点的数量是对应一致的。也就是说，目标上的至少两个目标点中的每一个目标点均对应一个视觉偏差参数。
在本发明的其他实施例中，S301可以包括：获取至少两个特征点对应的各个第一位置信息，并获取至少两个匹配点对应的各个第二位置信息，其中，各个第二位置信息与各个第一位置信息一一对应；一一对应地计算各个第一位置信息与各个第二位置信息之间的偏差值。
具体地，根据上述S102的内容可知，移动终端获取的第一图像数据可以为第一图像上的至少两个特征点，移动终端获取的第二图像数据可以为第二图像上与至少两个特征点一一对应的至少两个匹配点。此时，移动终端计算视觉偏差参数的方法为：先获取第一图像上的特征点对应的第一位置信息，然后获取与该特征点对应的第二图像上的匹配点的第二位置信息，最后计算该第一位置信息与该第二位置信息之间的偏差值，这样，移动终端就确定出了目标物体上的点映射于第一图像和第二图像时的视觉偏差参数。
进一步地，上述第一位置信息可以是特征点在第一图像中的第一图像坐标，上述第二位置信息可以是匹配点在第二图像中的第二图像坐标。
示例性地，假设待测量目标物体为一铅笔，该铅笔的具有端点A和端点B。下面以端点A为例来说明确定端点A的视觉偏差参数的方法。
在具体实施过程中，参见图4所示，根据端点A在第一图像中对应的特征点a1的坐标以及特征点a1在第二图像中的对应的匹配点a2的坐标，移动终端可以采用如下公式(1)来计算端点A的在第一图像与第二图像中的视觉偏差值。
dA＝xa1-xa2 (1)
其中，xa1表示特征点a1的横坐标，xa2表示匹配点a2的横坐标，dA表示端点A对应的视觉偏差值。
S302：基于特征参数以及视觉偏差参数，通过双目视觉算法对第一图像数据以及第二图像数据进行处理，获得至少两个目标点对应的空间位置信息；
这里，移动终端在获得了特征参数以及视觉偏差参数以后，就可以通过双目视觉算法来处理所得到的关于目标物体上的至少两个目标点的第一图像数据以及第二图像数据，从而，移动终端就可以得到该至少两个目标点对应于现实世界中的空间位置信息。
在本发明的其他实施例中，S302可以包括：获取至少两个特征点对应的各个第一位置信息，并获取至少两个匹配点对应的各个第二位置信息，其中，各个第二位置信息与各个第一位置信息一一对应；根据特征参数以及视觉偏差参数生成变换矩阵；通过变换矩阵处理各个第一位置信息以及各个第二位置信息，获得至少两个特征点对应的各个第一空间位置信息或至少两个匹配点对应的各个第二空间位置信息。
具体地，根据上述S301的内容可知，移动终端获取的第一位置信息可以是特征点在第一图像中的第一图像坐标，移动终端获取的第二位置信息可以是匹配点在第二图像中的第二图像坐标。那么，移动终端就可以通过上述变换矩阵，将该特征点的第一图像坐标从二维图像坐标系转换为三维世界坐标系，获得特征点在世界坐标系中对应的第一空间坐标，或者，移动终端可以通过上述变换矩阵，将该匹配点的第二图像坐标从二维图像坐标系转换为三维世界坐标系，获得匹配点在世界坐标系中对应的第二空间坐标。
示例性地，仍然假设待测量目标物体为一铅笔，该铅笔的具有端点A和端点B。下面以端点A为例来说明确定端点A的空间位置信息的方法。
在具体实施过程中，仍然参见图4所示，根据端点A在第一图像中对应的特征点a1的坐标、第一图像采集模块的光心c1与第二图像采集模块的光心c2之间的距离T和两个图像采集模块的焦距f，以及端点A对应的视觉偏差值dA，移动终端可以采用如下公式(2)来获得端点A的空间坐标。
其中，(XA,YA,ZA)表示端点A的空间坐标，(xa1,ya1)表示特征点a1的坐标，T表示两个图像采集模块的中心距，dA表示端点A的对应的视觉偏差值，f表示两个图像采集模块的焦距。
S303：基于至少两个目标点对应的空间位置信息，使用距离公式来计算至少两个目标点的距离。
这里，移动终端在获得了目标物体上的至少两个目标点所对应的空间位置信息以后，就可以通过距离公式来计算出该至少两个目标点之间的距离，从而，就能够确定出目标物体的尺寸。
在实际应用中，移动终端可以通过欧氏距离公式来计算上述至少两个目标点之间的距离，也可以采用马氏距离公式来计算距离，当然，移动终端还可以采用其他距离计算方法来确定出上述至少两个目标点之间的距离。这里，本发明实施例不做具体限定。
示例性地，仍然假设待测量目标物体为一铅笔，该铅笔的具有端点A和端点B。下面以欧式距离公式为例来说明确定铅笔长度的方法。
在具体实施过程中，根据端点A以及端点B的空间坐标，移动终端可以采用如下公式(3)来获得端点A与端点B之间的距离，从而确定出铅笔的长度。
其中，(XA,YA,ZA)表示端点A的空间坐标，(XA,YA,ZA)表示端点B的空间坐标，D表示端点A与端点B之间的距离。
至此，就完成了对图像数据的处理。
由上述内容可知，本发明实施例所提供的技术方案，应用于设置有处于同一平面且具有相同焦距以及采集方向的图像采集模块的移动终端。该移动终端在获得了来自第一图像采集模块的第一图像，以及获得了来自第二图像采集模块的第二图像后，能够分别从第一图像和第二图像中，获取目标物体上至少两个目标点对应的第一图像数据以及第二图像数据，再获取第一图像采集模块以及第二图像采集模块的特征参数，其中，特征参数为第一图像采集模块以及第二图像采集模块的光学参数，最后，可以基于特征参数、第一图像数据以及第二图像数据，按照预设策略计算至少两个目标点之间的距离。这样，通过本发明实施例提供的图像数据处理方法，移动终端就能够通过两幅包含有同一目标物体的图像，来计算出该目标物体的尺寸。
此外，采用本发明实施例提供的技术方案在确定目标物体的尺寸时，一方面，不需要限制目标物体的尺寸与移动终端的尺寸相近，另一方面，也不需要目标物体与移动终端相接触，从而，解决了现有技术存在的可测量的目标物体范围过于狭窄、测量的便捷性较差的问题，进而，实现了扩大待测量目标物体范围，提高了测量的便捷性，可以为用户提供良好的用户体验。
实施例二
基于同一发明构思，本实施例二提供一种图像数据处理装置。图5为本发明实施例二中的图像数据处理装置的结构示意图，参见图5所示，该图像数据处理装置50包括：第一获得单元501、第一获取单元502、第二获取单元503以及第二获得单元504，其中，第一获得单元501，用于获得来自第一图像采集模块的第一图像，并获得来自第二图像采集模块的第二图像，其中，第一图像采集模块以及第二图像采集模块处于同一平面且具有相同焦距以及采集方向，第一图像和第二图像中包含有同一目标物体；第一获取单元502，用于分别从第一图像和第二图像中，获取至少两个目标点对应的第一图像数据以及第二图像数据，其中，至少两个目标点为目标物体上的点；第二获取单元503，用于获取第一图像采集模块以及第二图像采集模块的特征参数，其中，特征参数为第一图像采集模块以及第二图像采集模块的光学参数；第二获得单元504，用于基于特征参数、第一图像数据以及第二图像数据，按照预设策略计算至少两个目标点之间的距离，获得目标物体的尺寸。
在具体实施过程中，上述图像数据处理装置与第一图像采集模块以及第二图像采集模块可以合设，也可以分设。也就是说，可以将第一图像采集模块、第二图像采集模块以及图像数据处理装置三者同时设置于同一移动终端中；也可以将第一图像采集模块以及第二图像采集模块设置于移动终端一中，而将图像数据处理装置设置于移动终端二中。示例性地，当将第一图像采集模块以及第二图像采集模块与图像数据处理装置分设于两个移动终端时，可以用移动终端二接收来自移动终端一的两幅包含有同一目标物体的图像以及采集这两幅图像的图像采集模块的特性参数，再通过本发明所提供图像数据处理装置进行处理，这样，移动终端二就可以获得目标物体的尺寸，最后将该尺寸发送给移动终端一。
进一步地，第二获得单元，还用于通过第一图像数据以及第二图像数据，确定至少两个目标点对应的视觉偏差参数；基于特征参数以及视觉偏差参数，通过双目视觉算法对第一图像数据以及第二图像数据进行处理，获得至少两个目标点对应的空间位置信息；基于至少两个目标点对应的空间位置信息，使用距离公式来计算至少两个目标点的距离。
进一步地，第一获取单元，还用于在第一图像上标定出目标物体，并获得至少两个特征点，其中，至少两个特征点与至少两个目标点一一对应；利用图像匹配算法，从第二图像中获取与至少两个特征点一一匹配的至少两个匹配点。
进一步地，第二获得单元，还用于获取至少两个特征点对应的各个第一位置信息，并获取至少两个匹配点对应的各个第二位置信息，其中，各个第二位置信息与各个第一位置信息一一对应；一一对应地计算各个第一位置信息与各个第二位置信息之间的偏差值。
进一步地，第二获得单元，还用于获取至少两个特征点对应的各个第一位置信息，并获取至少两个匹配点对应的各个第二位置信息，其中，各个第二位置信息与各个第一位置信息一一对应；根据特征参数以及视觉偏差参数生成变换矩阵；通过变换矩阵处理各个第一位置信息以及各个第二位置信息，获得至少两个特征点对应的各个第一空间位置信息或至少两个匹配点对应的各个第二空间位置信息。
进一步地，第二获取单元，还用于获取第一图像采集模块的光心和第二图像采集模块的光心之间的距离，并获取第一图像采集模块或第二图像采集模块的焦距。
在实际应用中，上述第一获得单元、第一获取单元、第二获取单元以及第二获得单元均可由中央处理器(CPU，Central Processing Unit)、图形处理器(GPU，GraphicsProcessing Unit)、微处理器(MPU，Micro Processor Unit)、数字信号处理器(DSP，Digital Signal Processor)、或现场可编程门阵列(FPGA，Field Programmable GateArray)等实现。
这里需要指出的是：以上装置实施例的描述，与上述方法实施例的描述是类似的，具有同方法实施例相似的有益效果，因此不做赘述。对于本发明装置实施例中未披露的技术细节，请参照本发明方法实施例的描述而理解，为节约篇幅，因此不再赘述。
实施例三
基于同一发明构思，本实施例三提供一种移动终端。图6为本发明实施例三中的移动终端的结构示意图，参见图6所示，该移动终端60包括：第一摄像头601、第二摄像头602以及处理器603，其中，第一摄像头601，与第二摄像头602处于同一平面且具有相同焦距以及采集方向，用于采集第一图像；第二摄像头602，用于采集第二图像，其中，第二图像和第一图像中包含有同一目标物体；处理器603，用于通过第一摄像头601以及第二摄像头602，获得第一图像和第二图像；分别从第一图像和第二图像中，获取至少两个目标点对应的第一图像数据以及第二图像数据，其中，至少两个目标点为目标物体上的点；获取第一摄像头以及第二摄像头的特征参数，其中，特征参数为第一摄像头以及第二摄像头的光学参数；基于特征参数、第一图像数据以及第二图像数据，按照预设策略计算至少两个目标点之间的距离，获得目标物体的尺寸。
进一步地，处理器，还用于通过第一图像数据以及第二图像数据，确定至少两个目标点对应的视觉偏差参数；基于特征参数以及视觉偏差参数，通过双目视觉算法对第一图像数据以及第二图像数据进行处理，获得至少两个目标点对应的空间位置信息；基于至少两个目标点对应的空间位置信息，使用距离公式来计算至少两个目标点的距离。
进一步地，处理器，还用于在第一图像上标定出目标物体，并获得至少两个特征点，其中，至少两个特征点与至少两个目标点一一对应；利用图像匹配算法，从第二图像中获取与至少两个特征点一一匹配的至少两个匹配点。
进一步地，处理器，还用于获取至少两个特征点对应的各个第一位置信息，并获取至少两个匹配点对应的各个第二位置信息，其中，各个第二位置信息与各个第一位置信息一一对应；一一对应地计算各个第一位置信息与各个第二位置信息之间的偏差值。
进一步地，处理器，还用于获取至少两个特征点对应的各个第一位置信息，并获取至少两个匹配点对应的各个第二位置信息，其中，各个第二位置信息与各个第一位置信息一一对应；根据特征参数以及视觉偏差参数生成变换矩阵；通过变换矩阵处理各个第一位置信息以及各个第二位置信息，获得至少两个特征点对应的各个第一空间位置信息或至少两个匹配点对应的各个第二空间位置信息。
进一步地，处理器，还用于获取第一摄像头的光心和第二摄像头的光心之间的距离，并获取第一摄像头或第二摄像头的焦距。
在实际应用中，上述第一摄像头以及第二摄像头中的图像传感器可以是CMOS图像传感器，也可以是CCD图像传感器，当然，还可以是其他类型的图像传感器。这里，本实施例不做具体限定。
这里需要指出的是：以上移动终端实施例项的描述，与上述方法描述是类似的，具有同方法实施例相同的有益效果，因此不做赘述。对于本发明移动终端实施例中未披露的技术细节，本领域的技术人员请参照本发明方法实施例的描述而理解，为节约篇幅，这里不再赘述。
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、***、或计算机程序产品。因此，本发明可采用硬件实施例、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和光学存储器等)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实施例的方法、设备(***)、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。
以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。

Claims (11)

1.一种图像数据处理方法，其特征在于，应用于移动终端，所述移动终端包括：第一图像采集模块以及第二图像采集模块，其中，所述第一图像采集模块以及所述第二图像采集模块处于同一平面且具有相同焦距以及采集方向；
所述方法包括：
获得来自所述第一图像采集模块的第一图像，并获得来自所述第二图像采集模块的第二图像，其中，所述第一图像和所述第二图像中包含有同一目标物体；
分别从所述第一图像和所述第二图像中，获取至少两个目标点对应的第一图像数据以及第二图像数据，其中，所述至少两个目标点为所述目标物体上的点；
获取所述第一图像采集模块以及所述第二图像采集模块的特征参数，其中，所述特征参数为所述第一图像采集模块以及所述第二图像采集模块的光学参数；
基于所述特征参数、所述第一图像数据以及所述第二图像数据，按照预设策略计算所述至少两个目标点之间的距离，获得所述目标物体的尺寸。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述特征参数、所述第一图像数据以及所述第二图像数据，按照预设策略计算所述至少两个目标点之间的距离，包括：
通过所述第一图像数据以及所述第二图像数据，确定所述至少两个目标点对应的视觉偏差参数；
基于所述特征参数以及所述视觉偏差参数，通过双目视觉算法对所述第一图像数据以及所述第二图像数据进行处理，获得所述至少两个目标点对应的空间位置信息；
基于所述至少两个目标点对应的空间位置信息，使用距离公式来计算所述至少两个目标点的距离。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分别从所述第一图像和所述第二图像中，获取所述至少两个目标点对应的第一图像数据以及第二图像数据，包括：
在所述第一图像上标定出所述目标物体，并获得至少两个特征点，其中，所述至少两个特征点与所述至少两个目标点一一对应；
利用图像匹配算法，从所述第二图像中获取与所述至少两个特征点一一匹配的至少两个匹配点。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过所述第一图像数据以及所述第二图像数据，确定所述至少两个目标点对应的视觉偏差参数，包括：
获取所述至少两个特征点对应的各个第一位置信息，并获取所述至少两个匹配点对应的各个第二位置信息，其中，所述各个第二位置信息与所述各个第一位置信息一一对应；
一一对应地计算所述各个第一位置信息与所述各个第二位置信息之间的偏差值。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述特征参数以及所述视觉偏差参数，通过双目视觉算法对所述第一图像数据以及所述第二图像数据进行处理，获得所述至少两个目标点对应的空间位置信息，包括：
获取所述至少两个特征点对应的各个第一位置信息，并获取所述至少两个匹配点对应的各个第二位置信息，其中，所述各个第二位置信息与所述各个第一位置信息一一对应；
根据所述特征参数以及所述视觉偏差参数生成变换矩阵；
通过所述变换矩阵处理所述各个第一位置信息以及所述各个第二位置信息，获得所述至少两个特征点对应的各个第一空间位置信息或所述至少两个匹配点对应的各个第二空间位置信息。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述第一图像采集模块以及所述第二图像采集模块的特征参数，包括：
获取所述第一图像采集模块的光心和所述第二图像采集模块的光心之间的距离，并获取所述第一图像采集模块或所述第二图像采集模块的焦距。
7.一种图像数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：第一获得单元、第一获取单元、第二获取单元以及第二获得单元，其中，
所述第一获得单元，用于获得来自第一图像采集模块的第一图像，并获得来自第二图像采集模块的第二图像，其中，所述第一图像采集模块以及所述第二图像采集模块处于同一平面且具有相同焦距以及采集方向，所述第一图像和所述第二图像中包含有同一目标物体；
所述第一获取单元，用于分别从所述第一图像和所述第二图像中，获取至少两个目标点对应的第一图像数据以及第二图像数据，其中，所述至少两个目标点为所述目标物体上的点；
所述第二获取单元，用于获取所述第一图像采集模块以及所述第二图像采集模块的特征参数，其中，所述特征参数为所述第一图像采集模块以及所述第二图像采集模块的光学参数；
所述第二获得单元，用于基于所述特征参数、所述第一图像数据以及所述第二图像数据，按照预设策略计算所述至少两个目标点之间的距离，获得所述目标物体的尺寸。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第二获得单元，还用于通过所述第一图像数据以及所述第二图像数据，确定所述至少两个目标点对应的视觉偏差参数；基于所述特征参数以及所述视觉偏差参数，通过双目视觉算法对所述第一图像数据以及所述第二图像数据进行处理，获得所述至少两个目标点对应的空间位置信息；基于所述至少两个目标点对应的空间位置信息，使用距离公式来计算所述至少两个目标点的距离。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第一获取单元，还用于在所述第一图像上标定出所述目标物体，并获得至少两个特征点，其中，所述至少两个特征点与所述至少两个目标点一一对应；利用图像匹配算法，从所述第二图像中获取与所述至少两个特征点一一匹配的至少两个匹配点。
10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第二获取单元，还用于获取所述第一图像采集模块的光心和所述第二图像采集模块的光心之间的距离，并获取所述第一图像采集模块或所述第二图像采集模块的焦距。
11.一种移动终端，其特征在于，所述移动终端包括：第一摄像头、第二摄像头以及处理器，其中，
所述第一摄像头，与所述第二摄像头处于同一平面且具有相同焦距以及采集方向，用于采集第一图像；
所述第二摄像头，用于采集第二图像，其中，所述第二图像和所述第一图像中包含有同一目标物体；
所述处理器，用于通过所述第一摄像头以及所述第二摄像头，获得第一图像和第二图像；分别从所述第一图像和所述第二图像中，获取至少两个目标点对应的第一图像数据以及第二图像数据，其中，所述至少两个目标点为所述目标物体上的点；获取所述第一摄像头以及所述第二摄像头的特征参数，其中，所述特征参数为所述第一摄像头以及所述第二摄像头的光学参数；基于所述特征参数、所述第一图像数据以及所述第二图像数据，按照预设策略计算所述至少两个目标点之间的距离，获得所述目标物体的尺寸。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109859265A (zh) * 2018-12-28 2019-06-07 维沃通信科技有限公司 一种测量方法及移动终端
CN111336073A (zh) * 2020-03-04 2020-06-26 南京航空航天大学 一种风力发电机塔架净空视觉监测装置及方法
CN112378333A (zh) * 2020-10-30 2021-02-19 支付宝(杭州)信息技术有限公司 仓储货物测量方法和装置
CN112528728A (zh) * 2020-10-16 2021-03-19 深圳市银星智能科技股份有限公司 一种用于视觉导航的图像处理方法、装置和移动机器人

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109859265A (zh) * 2018-12-28 2019-06-07 维沃通信科技有限公司 一种测量方法及移动终端
CN109859265B (zh) * 2018-12-28 2024-04-19 维沃移动通信有限公司 一种测量方法及移动终端
CN111336073A (zh) * 2020-03-04 2020-06-26 南京航空航天大学 一种风力发电机塔架净空视觉监测装置及方法
CN111336073B (zh) * 2020-03-04 2022-04-05 南京航空航天大学 一种风力发电机塔架净空视觉监测装置及方法
CN112528728A (zh) * 2020-10-16 2021-03-19 深圳市银星智能科技股份有限公司 一种用于视觉导航的图像处理方法、装置和移动机器人
CN112528728B (zh) * 2020-10-16 2024-03-29 深圳银星智能集团股份有限公司 一种用于视觉导航的图像处理方法、装置和移动机器人
CN112378333A (zh) * 2020-10-30 2021-02-19 支付宝(杭州)信息技术有限公司 仓储货物测量方法和装置
CN112378333B (zh) * 2020-10-30 2022-05-06 支付宝(杭州)信息技术有限公司 仓储货物测量方法和装置

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