CN110555886A - 一种车载相机外参标定方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
一种车载相机外参标定方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110555886A CN110555886A CN201810550979.8A CN201810550979A CN110555886A CN 110555886 A CN110555886 A CN 110555886A CN 201810550979 A CN201810550979 A CN 201810550979A CN 110555886 A CN110555886 A CN 110555886A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- vehicle
- vehicle body
- coordinate system
- body coordinate
- external parameters
- 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.)
- Granted
Links
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
- 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
- G06T2207/30248—Vehicle exterior or interior
- G06T2207/30252—Vehicle exterior; Vicinity of vehicle
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明实施例提供了一种车载相机外参标定方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获得使用车身左、右方向的车载相机对地面上平行的三条直线进行拍摄得到的第一图像，拍摄时该三条直线与车辆横轴平行；基于第一图像以及该三条直线与车辆横轴的第一距离，分别计算车身左、右方向的车载相机相对于第一车身坐标系的外参；根据车身左、右方向的车载相机相对于第一车身坐标系的外参，以及第二车身坐标系相对于第一车身坐标系的旋转矩阵，计算车身左、右方向的车载相机相对于第二车身坐标系的外参；从而能够解决现有技术中计算得到的车身左、右的车载相机外参精度不高的问题。
Description
技术领域
本发明涉及计算机视觉技术领域，特别是涉及一种车载相机外参标定方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
为了获取汽车的全景影像，通常需要安装在车身前、后、左、右四个方向的车载相机对车身周围的环境进行拍摄，并将拍摄得到的四幅图像进行拼接，形成全景影像。
当车载相机安装在车身前、后、左、右四个方位后，为了确定每个车载相机相对于车身的相对位置，需要标定每个车载相机的外参，其中外参即表示了车载相机坐标系与车身坐标系之间的相对位置关系。
现有的车载相机外参标定方法是三线标定方法，首先，将车辆的纵轴线与平坦地面上的三条平行线保持平行，然后测得该三条平行线到车辆纵轴线的距离，再使用车辆上的车载相机对该三条平行线进行拍摄，根据透视投影原理，三条直线在拍得图像中的成像直线具有相同的消失点(即交点)和不同的斜率，则根据该消失点和三条成像直线不同的斜率，再结合之前测得的三条平行线到车辆纵轴线的距离，即可计算得到车载相机的外参。
然而，使用上述方法在对车身左、右的两个车载相机进行外参标定时，由于车身左、右两个车载相机的光轴方向与上述三条平行线是垂直的，那么使用车身左、右两个车载相机对该三条平行线进行拍照后，拍得的图像中三条直线近似平行，即共同消失点会交于很远的地方，则在计算斜率时会有很大的误差，导致使用该方法计算得到的车身左、右方向的车载相机外参精度不高。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种车载相机外参标定方法、装置、电子设备及存储介质，能够解决现有技术中计算得到的车身左、右的车载相机外参精度不高的问题。
具体技术方案如下：
本发明实施例提供了一种车载相机外参标定方法，所述方法包括：
获得使用车身左、右方向的车载相机对地面上平行的至少三条直线进行拍摄得到的第一图像，拍摄时该至少三条直线与车辆横轴平行；
基于所述第一图像以及该至少三条直线与所述车辆横轴的第一距离，分别计算车身左、右方向的车载相机相对于第一车身坐标系的外参；所述第一车身坐标系以车辆横轴线为X轴，车辆纵轴线为Y轴；
根据所述车身左、右方向的车载相机相对于所述第一车身坐标系的外参，以及第二车身坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵，计算所述车身左、右方向的车载相机相对于所述第二车身坐标系的外参；所述第二车身坐标系以车辆纵轴线为X轴，车辆横轴线为Y轴。
可选的，所述方法还包括：
获得使用车身前、后方向的车载相机对地面上平行的至少三条直线进行拍摄得到的第二图像，拍摄时该至少三条直线与车辆纵轴平行；
基于所述第二图像以及所述至少三条直线与所述车辆纵轴的第二距离，分别计算车身前、后方向的车载相机相对于所述第二车身坐标系的外参。
可选的，所述方法还包括：
根据所述车身前、后方向的车载相机相对于所述第二车身坐标系的外参，以及所述第二车身坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵，计算所述车身前、后方向的车载相机相对于所述第一车身坐标系的外参。
可选的，所述根据所述车身左、右方向的车载相机相对于所述第一车身坐标系的外参，以及第二车身坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵，计算所述车身左、右方向的车载相机相对于所述第二车身坐标系的外参，包括：
根据所述车身左、右方向的车载相机相对于所述第一车身坐标系的外参，分别确定所述车身左、右方向的车载相机坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵；
根据所述车身左、右方向的车载相机坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵，以及第二车身坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵，分别计算所述车身左、右方向的车载相机坐标系相对于所述第二车身坐标系的旋转矩阵；
根据所述车身左、右方向的车载相机坐标系相对于所述第二车身坐标系的旋转矩阵，计算所述车身左、右方向的车载相机相对于所述第二车身坐标系的外参。
可选的，所述根据所述车身左、右方向的车载相机坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵，以及第二车身坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵，分别计算所述车身左、右方向的车载相机坐标系相对于所述第二车身坐标系的旋转矩阵，包括：
根据所述车身左方向的车载相机坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵Rl1以及第二车身坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵R21，按照如下公式计算所述车身左方向的车载相机坐标系相对于所述第二车身坐标系的旋转矩阵Rl2：
Rl2＝R21*Rl1；
根据所述车身右方向的车载相机坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵Rr1以及第二车身坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵R21，按照如下公式计算所述车身右方向的车载相机坐标系相对于所述第二车身坐标系的旋转矩阵Rr2：
Rr2＝R21*Rr1。
可选的，所述方法还包括：
获取车载相机的多组外参，每组外参包括车身前、后、左和右方向的车载相机的外参，且计算不同组外参所基于的平行的至少三条直线不全部相同；
分别使用每组外参对车载相机所拍得的图像进行拼接，得到全景图像；
确定所述全景图像中拼接缝隙最少的全景图像，并将该全景图形对应的外参作为车载相机的标定外参。
可选的，所述方法还包括：
获取车载相机的多组外参，每组外参包括车身前、后、左和右方向的车载相机的外参，且计算不同组外参所基于的平行的至少三条直线相同，且计算不同组外参时车身与该至少三条直线之间的距离不同；
分别使用每组外参对车载相机所拍得的图像进行拼接，得到全景图像；
确定所述全景图像中拼接缝隙最少的全景图像，并将该全景图形对应的外参作为车载相机的标定外参。
本发明实施例还提供了一种车载相机外参标定装置，所述装置包括：
第一图像获取模块，用于获得使用车身左、右方向的车载相机对地面上平行的至少三条直线进行拍摄得到的第一图像，拍摄时该至少三条直线与车辆横轴平行；
第一外参计算模块，用于基于所述第一图像以及该至少三条直线与所述车辆横轴的第一距离，分别计算车身左、右方向的车载相机相对于第一车身坐标系的外参；所述第一车身坐标系以车辆横轴线为X轴，车辆纵轴线为Y轴；
第一外参转换模块，用于根据所述车身左、右方向的车载相机相对于所述第一车身坐标系的外参，以及第二车身坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵，计算所述车身左、右方向的车载相机相对于所述第二车身坐标系的外参；所述第二车身坐标系以车辆纵轴线为X轴，车辆横轴线为Y轴。
可选的，所述装置还包括：
第二图像获取模块，用于获得使用车身前、后方向的车载相机对地面上平行的至少三条直线进行拍摄得到的第二图像，拍摄时该至少三条直线与车辆纵轴平行；
第二外参计算模块，用于基于所述第二图像以及所述至少三条直线与所述车辆纵轴的第二距离，分别计算车身前、后方向的车载相机相对于所述第二车身坐标系的外参。
可选的，所述装置还包括：
第二外参转换模块，用于根据所述车身前、后方向的车载相机相对于所述第二车身坐标系的外参，以及所述第二车身坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵，计算所述车身前、后方向的车载相机相对于所述第一车身坐标系的外参。
可选的，所述第一外参转换模块，包括：
第一矩阵确定模块，用于根据所述车身左、右方向的车载相机相对于所述第一车身坐标系的外参，分别确定所述车身左、右方向的车载相机坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵；
第二矩阵确定模块，用于根据所述车身左、右方向的车载相机坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵，以及第二车身坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵，分别计算所述车身左、右方向的车载相机坐标系相对于所述第二车身坐标系的旋转矩阵；
计算模块，用于根据所述车身左、右方向的车载相机坐标系相对于所述第二车身坐标系的旋转矩阵，计算所述车身左、右方向的车载相机相对于所述第二车身坐标系的外参。
可选的，所述第二矩阵确定模块，具体用于：
根据所述车身左方向的车载相机坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵Rl1以及第二车身坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵R21，按照如下公式计算所述车身左方向的车载相机坐标系相对于所述第二车身坐标系的旋转矩阵Rl2：
Rl2＝R21*Rl1；
根据所述车身右方向的车载相机坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵Rr1以及第二车身坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵R21，按照如下公式计算所述车身右方向的车载相机坐标系相对于所述第二车身坐标系的旋转矩阵Rr2：
Rr2＝R21*Rr1。
可选的，所述装置还包括：
第一外参获取模块，用于获取车载相机的多组外参，每组外参包括车身前、后、左和右方向的车载相机的外参，且计算不同组外参所基于的平行的至少三条直线不全部相同；
第一拼接模块，用于分别使用每组外参对车载相机所拍得的图像进行拼接，得到全景图像；
第一外参确定模块，用于确定所述全景图像中拼接缝隙最少的全景图像，并将该全景图形对应的外参作为车载相机的标定外参。
可选的，所述装置还包括：
第二外参获取模块，用于获取车载相机的多组外参，每组外参包括车身前、后、左和右方向的车载相机的外参，且计算不同组外参所基于的平行的至少三条直线相同，且计算不同组外参时车身与该至少三条直线之间的距离不同；
第二拼接模块，用于分别使用每组外参对车载相机所拍得的图像进行拼接，得到全景图像；
第二外参确定模块，确定所述全景图像中拼接缝隙最少的全景图像，并将该全景图形对应的外参作为车载相机的标定外参。
本发明实施例还提供了一种电子设备，包括处理器和机器可读存储介质，所述机器可读存储介质存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令，所述处理器被所述机器可执行指令促使：实现上述任一方法步骤。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一方法步骤。
使用本发明实施例提供的车载相机外参标定方法、装置、电子设备及存储介质，可以计算出车身左、右方向的车载相机相对于第一车身坐标系的外参，其中，第一车身坐标系以车辆横轴线为X轴，车辆纵轴线为Y轴，再结合第二车身坐标系相对于第一车身坐标系的旋转矩阵，计算出车身左、右方向的车载相机相对于第二车身坐标系的外参。由于车身左、右方向的车载相机相对于第二车身坐标系的外参是根据旋转矩阵计算的，因此避免了通过拍摄图像求解车身左、右方向的车载相机相对于第二车身坐标系的外参时，图像中三条直线近似平行、相交点在无穷远处，导致的计算结果不准确。即提高了外参的计算精度。
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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的车载相机外参标定方法的一种流程图；
图2为本发明实施例提供的标记左、右方向车载相机外参的一种示意图；
图3为本发明实施例提供的拍得图像中三条直线的成像直线的一种示意图；
图4为本发明实施例提供的调整车身方向的一种示意图；
图5为本发明实施例提供的车身方向调整后的一种示意图；
图6为本发明实施例提供的基于多条平行线进行外参标定的一种示意图；
图7为本发明实施例提供的基于不同车身位置进行车载相机外参标定的一种示意图；
图8为本发明实施例提供的车载相机外参标定装置的一种结构示意图；
图9为本发明实施例提供的电子设备的一种结构示意图。
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，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
为了解决现有技术中存在的问题，本发明实施例公开了一种车载相机外参标定方法、装置、电子设备及存储介质，能够获取车身前、后、左及右四个方向的车载相机相对于共同车身坐标系的外参。
参见图1，本发明实施例提供了一种车载相机外参标定方法，包括以下步骤：
步骤S101：获得使用车身左、右方向的车载相机对地面上平行的三条直线进行拍摄得到的第一图像，拍摄时该三条直线与车辆横轴平行。步骤S102：基于所述第一图像以及该三条直线与所述车辆横轴的第一距离，分别计算车身左、右方向的车载相机相对于第一车身坐标系的外参；所述第一车身坐标系以车辆横轴线为X轴，车辆纵轴线为Y轴。
可以参见图2，图2为本发明实施例提供的标记车身左、右方向车载相机外参的一种示意图，以三条直线为例，如图2所示，将载有前、后、左及右四个方向车载相机车辆的横轴线X轴与地面上平行的三条直线l1、l2和l3保持平行，其中，地面上三条直线可以是现有的，例如斑马线等，也可以现画的。随后测得该三条直线与车辆横轴线的距离d1、d2和d3。
使用车身左、右方向的车载相机对三条直线l1、l2和l3进行拍摄，分别得到两张图像，可以根据这两张图像，结合该三条直线l1、l2和l3分别相对车辆横轴线的距离d1、d2和d3，计算出车身左、右方向的车载相机相对于第一车身坐标系的外参，其中外参为车载相机相对车身的侧倾角ψ，俯仰角θ，以及方向角由图2可见，第一车身坐标系是指以车辆横轴线为X轴，车辆纵轴线为Y轴的坐标系。
具体如何求解出车载相机外参，属于现有技术范畴，在此不做赘述。
步骤S103：根据所述车身左、右方向的车载相机相对于所述第一车身坐标系的外参，以及第二车身坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵，计算所述车身左、右方向的车载相机相对于所述第二车身坐标系的外参；所述第二车身坐标系以车辆纵轴线为X轴，车辆横轴线为Y轴。
使用本发明实施例提供的车载相机外参标定方法，可以计算出车身左、右方向的车载相机相对于第一车身坐标系的外参，其中，第一车身坐标系以车辆横轴线为X轴，车辆纵轴线为Y轴，再结合第二车身坐标系相对于第一车身坐标系的旋转矩阵，计算出车身左、右方向的车载相机相对于第二车身坐标系的外参。由于车身左、右方向的车载相机相对于第二车身坐标系的外参是根据旋转矩阵计算的，因此避免了通过拍摄图像求解车身左、右方向的车载相机相对于第二车身坐标系的外参时，图像中三条直线近似平行、相交点在无穷远处，导致的计算结果不准确。即提高了外参的计算精度。
需要说明的是，本发明中，在前后相机正常标定的情况下，通过旋转车身、或者增加平行线，继续标定左右相机的外参，标定左右相机外参时不会出现三条直线近似平行的情况，所以标定的精度高，但是旋转车身或者增加平行线的方式使得，标定的左右相机的外参相对的坐标系发生了变化，因此通过与旋转矩阵相乘的方式将左右相机外参进行转换，从而得到的前后左右方向的外参可以是相对于同一坐标系的，因此外参标定的精度有所提升。
在本发明实施例中，在计算得到车身左、右方向的车载相机相对于所述第一车身坐标系的外参之后，还可以计算车身左、右方向的车载相机相对于第二车身坐标系的外参。
具体的计算过程可以包括以下三个步骤：
步骤一：根据所述车身左、右方向的车载相机相对于所述第一车身坐标系的外参，分别确定所述车身左、右方向的车载相机坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵；
以车身左方向的车载相机为例，假设其相对于第一车身坐标系的外参为：侧倾角ψ1，俯仰角θ1，以及方向角那么可以得到车身左方向的车载相机坐标系相对于第一车身坐标系的旋转矩阵Rl1为：
需要说明的是，任何可以实现由车载相机相对于车身坐标系的外参确定车载相机坐标系相对于车身坐标系的旋转矩阵的方式，均可应用在本发明的上述方法流程中，对此本发明不做具体限定。
步骤二：根据所述车身左、右方向的车载相机坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵，以及第二车身坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵，分别计算所述车身左、右方向的车载相机坐标系相对于所述第二车身坐标系的旋转矩阵；
在该步骤中，可以根据车身左方向的车载相机坐标系相对于第一车身坐标系的旋转矩阵Rl1以及第二车身坐标系相对于第一车身坐标系的旋转矩阵R21，按照如下公式计算车身左方向的车载相机坐标系相对于第二车身坐标系的旋转矩阵Rl2：
Rl2＝R21*Rl1；
同样可以根据车身右方向的车载相机坐标系相对于第一车身坐标系的旋转矩阵Rr1以及第二车身坐标系相对于第一车身坐标系的旋转矩阵R21，按照如下公式计算车身左方向的车载相机坐标系相对于第二车身坐标系的旋转矩阵Rr2：
Rr2＝R21*Rr1；
步骤三：根据所述车身左、右方向的车载相机坐标系相对于所述第二车身坐标系的旋转矩阵，计算所述车身左、右方向的车载相机相对于所述第二车身坐标系的外参。
由此可见，在本发明实施例中，可以将车身左、右方向的车载相机相对于第一车身坐标系的旋转矩阵与第二车身坐标系相对于第一车身坐标系的旋转矩阵进行相乘，根据乘积结果再计算车身左、右方向的车载相机相对于第二车身坐标系的外参。正由于车身左、右方向的车载相机相对于第二车身坐标系的外参是根据旋转矩阵计算的，因此避免了通过拍摄图像求解车身左、右方向的车载相机相对于第二车身坐标系的外参时，图像中三条直线近似平行、相交点在无穷远处，导致的计算结果不准确。即在本发明实施例中，得到的车身左、右方向的车载相机相对于第一车身坐标系和第二车身坐标系的外参均为精确的外参，因此，使用本发明实施例提供的相机外参标定方法提高了外参的精确度。
以车身左方向的车载相机为例，在步骤二中，得到了车身左方向的车载相机坐标系相对于第二车身坐标系的旋转矩阵Rl2。可以根据Rl2确定车身左方向的车载相机相对于第二车身坐标系的外参，该步骤可以看做上述步骤一的逆过程，不再赘述。
在本发明实施例中，可以使用相同的方法确定出车身右方向的车载相机相对于第二车身坐标系的外参。
可见，使用本发明实施例提供的车载相机外参标定方法，可以计算出车身左、右方向的车载相机相对于第一车身坐标系的外参，其中，第一车身坐标系以车辆横轴线为X轴，车辆纵轴线为Y轴，再结合第二车身坐标系相对于第一车身坐标系的旋转矩阵，计算出车身左、右方向的车载相机相对于第二车身坐标系的外参。由于车身左、右方向的车载相机相对于第二车身坐标系的外参是根据旋转矩阵计算的，因此避免了通过拍摄图像求解车身左、右方向的车载相机相对于第二车身坐标系的外参时，图像中三条直线近似平行、相交点在无穷远处，导致的计算结果不准确。即提高了外参的计算精度。
在本发明实施例中，还可以获取车身前、后方向的车载相机相对于第二车身坐标系的外参，即可得到车身前、后、左、右方向的车载相机相对于共同的第二车身坐标系的外参。
获取车身前、后方向的车载相机相对于第二车身坐标系的外参的步骤可以在获取车身左、右方向的车载相机相对于第二车身坐标系的外参之前，也可以在其之后，对此不作限定。
现假设获取车身前、后方向的车载相机相对于第二车身坐标系的外参的步骤在获取车身左、右方向的车载相机相对于第二车身坐标系的外参之后。则在获取车身左、右方向的车载相机相对于第二车身坐标系的外参之后，若保持车身位置不变，再使用车身前、后方向的车载相机对上述三条直线进行拍摄，那么拍得的图像中该三条直线的成像直线会近似平行，可以参见图3，在拍摄图3来进行车身前、后方向的车载相机外参标定时，计算得到的外参是相对于第一车身坐标系的，然而，此时车身前、后方向的车载相机的光轴与上述三条直线是垂直的，因此，该三条直线在拍得的图像中是近似平行的，那么使用图3来计算车身前、后方向的车载相机的外参时，在计算成像直线的斜率时会有很大的误差，导致使用计算得到的外参精度不高。
为了避免这种计算误差，本发明实施例在拍摄图像前可以预先调整车身方向。
参见图4，图4为本发明实施例提供的调整车身方向的一种示意图，在本发明实施例中，为了得到可用的使用车身前、后方向的车载相机对三条直线l1、l2和l3进行拍摄后的图像，可以按照图4所示的方法，将车身方向调整为与原方向垂直，可以使用可转动的机械平台来完成车身方向的调整，例如使用机械平台将整个车身逆时针旋转90°。图5为本发明实施例提供的车身方向调整后的一种示意图，如图5所示，将车身方向调整后，即可使用车身前、后方向的车载相机对上述三条直线l1、l2和l3拍摄，这样拍得的图像中的成像直线不再是近似平行的。
此外，需要说明的是，上述方法流程中是以三条直线为例进行的说明，作为可替换方案，也可以根据三条以上的平行直线按照上述方法流程进行车载相机外参的标定。
在本发明实施例中，也可以新增加至少三条与原来的三条直线相互垂直的直线，再使用车身前、后方向的车载相机对新增加的三条直线进行拍摄，也可以保证拍得的图像中成像直线不再是近似平行的。
基于本发明实施例提供的上述两种方法，可以获得使用车身前、后方向的车载相机对地面上平行的三条直线进行拍摄得到的第二图像，拍摄时该三条直线与车辆纵轴平行；可见，此时根据第二图像计算的车身前、后方向的车载相机的外参是相对于第二车身坐标系的。具体为：基于第二图像以及三条直线与车辆纵轴的第二距离，分别计算车身前、后方向的车载相机相对于第二车身坐标系的外参。第二车身坐标系是以车辆纵轴为X轴，以横轴为Y轴的坐标系。计算车身前、后方向的车载相机相对于第二车身坐标系的外参与计算车身左、右方向的车载相机相对于第一车身坐标系的外参所用方法相同，不再赘述。
再结合车身左、右方向的车载相机相对于第二车身坐标系的外参，即可得到车身前、后、左、右方向的车载相机相对于共同的第二车身坐标系的外参。
可见，使用本发明实施例提供的车载相机外参标定方法，可以计算出车身前、后、左、右方向的车载相机相对于共同的第二车身坐标系的外参。
在本发明实施例中，还可以根据所述车身前、后方向的车载相机相对于所述第二车身坐标系的外参，以及所述第二车身坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵，计算所述车身前、后方向的车载相机相对于所述第一车身坐标系的外参。该计算过程可以参见上述实施例，在此不做赘述。
可见，使用本发明实施例提供的车载相机外参标定方法，也可以计算出车身前、后、左、右方向的车载相机相对于共同的第一车身坐标系的外参。
在本发明实施例中，还可以获取车载相机的多组外参，每组外参包括车身前、后、左及右方向的车载相机的外参，且计算不同组外参所基于的平行的三条直线不全部相同；
分别使用每组外参对车载相机所拍得的图像进行拼接，得到全景图像；
确定所述全景图像中拼接缝隙最少的全景图像，并将该全景图形对应的外参作为车载相机的标定外参。
其中，三条平行的直线不完全相同的含义为，例如，有5条平行的直线，从5条直线中任意选取三条有多种组合，任一种组合都可以作为这三条平行的直线，这多种组合中，可以有相同的直线，也可以完全不同，将这多种组合进行上述外参标定，可以根据外参标定结果，从中选取较好的一组外参。
可以参见图6，图6为本发明实施例提供的基于多条平行线进行外参标定的一种示意图，在图6所示的实施例中，有5条相互平行的平行线l1、l2、l3、l4和l5，在进行车身左、右方向的车载相机外参标定时，可以基于其中任意三条平行线进行计算，将基于其中三条平行线进行计算得到的外参记为一组外参，则可以得到组外参。
在得到上述组外参之后，可以将每组外参对应的图像拼接得到全景图像。在拼接的过程中需要使用外参，外参决定了每张图像在进行拼接时的位置，由于获取了多组外参，使用每组外参进行拼接得到全景图像的拼接效果也不尽相同，而通常拼接成的全景图像在各个拼接处会存在一些缝隙，可以确定出拼接完成的全景图像中拼接缝隙最少的全景图像，并将该全景图像对应的外参作为车载相机的标定外参，当然，在实际应用中，也可以通过人为的方式确定拼接效果最好的全景图像，将该全景图像对应的外参作为标定外参，对此不作限定。
可见，本发明提供的车载相机外参标定方法，可以获取车载相机的多组外参，且计算不同组外参所基于的平行的三条直线可以不全部相同，再将使用每组外参对车载相机所拍得的图像进行拼接，得到全景图像，确定所述全景图像中拼接缝隙最少的全景图像，并将该全景图形对应的外参作为车载相机的标定外参。因此可以从较多标定结果中选取出最佳，作为最终标定结果，由于考虑了根据不同直线计算所得的多组外参，也减少了误差对外参标定结果的影响，提高了外参标定的精确度以及算法的鲁棒性。
在本发明实施例中，可以获取车载相机的多组外参，每组外参包括车身前、后、左和右方向的车载相机的外参，且计算不同组外参所基于的平行的三条直线相同，且计算不同组外参时车身与该三条直线之间的距离不同；
分别使用每组外参对车载相机所拍得的图像进行拼接，得到全景图像；
确定所述全景图像中拼接缝隙最少的全景图像，并将该全景图形对应的外参作为车载相机的标定外参。
可以参见图7，图7为本发明实施例提供的基于不同车身位置进行车载相机外参标定的一种示意图，在图7所示的实施例中，可以在位置1进行一次外参标定，得到一组外参以及该组外参对应的图像，然后可以将车辆移动到位置2再进行一次外参标定，得到另一组外参以及该组外参对应的图像。其中，车身所处的位置1和位置2都需满足车身轴线与地面上l1、l2、l3、l4和l5中的三条直线平行。
在得到基于位置1和位置2计算得到的外参以及对应的图像后，可以将上述两组外参对应的图像分别进行拼接，得到全景图像，再从中确定出拼接完成的全景图像中拼接缝隙最少的全景图像，并将该全景图像对应的外参作为车载相机的标定外参，当然，在实际应用中，也可以通过人为的方式确定拼接效果最好的全景图像，将该全景图像对应的外参作为标定外参，对此不作限定。
可见，本发明提供的车载相机外参标定方法，可以获取车载相机的多组外参，且计算不同组外参所基于的车身位置可以不同，再将使用每组外参对车载相机所拍得的图像进行拼接，得到全景图像，确定所述全景图像中拼接缝隙最少的全景图像，并将该全景图形对应的外参作为车载相机的标定外参。因此可以从较多标定结果中选取出最佳，作为最终标定结果，由于考虑了在不同位置获取的多组外参，也减少了误差对外参标定结果的影响，提高了外参标定的精确度以及算法的鲁棒性。
基于相同的发明构思，本申请实施例提供一种车载相机外参标定装置，其内容与上述实施例中的车载相机外参标定方法的内容可以相互参照，具体不再累述。
参见图8，图8为本发明实施例提供的车载相机外参标定装置的一种结构示意图，可以包括：
第一图像获取模块801，用于获得使用车身左、右方向的车载相机对地面上平行的三条直线进行拍摄得到的第一图像，拍摄时该三条直线与车辆横轴平行；
第一外参计算模块802，用于基于所述第一图像以及该三条直线与所述车辆横轴的第一距离，分别计算车身左、右方向的车载相机相对于第一车身坐标系的外参；所述第一车身坐标系以车辆横轴线为X轴，车辆纵轴线为Y轴；
第一外参转换模块803，用于根据所述车身左、右方向的车载相机相对于所述第一车身坐标系的外参，以及第二车身坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵，计算所述车身左、右方向的车载相机相对于所述第二车身坐标系的外参；所述第二车身坐标系以车辆纵轴线为X轴，车辆横轴线为Y轴。
在图8所示的车载相机外参标定装置的基础上，还可以包括：
第二图像获取模块，用于获得使用车身前、后方向的车载相机对地面上平行的三条直线进行拍摄得到的第二图像，拍摄时该三条直线与车辆纵轴平行；
第二外参计算模块，用于基于所述第二图像以及所述三条直线与所述车辆纵轴的第二距离，分别计算车身前、后方向的车载相机相对于所述第二车身坐标系的外参。
第二外参转换模块，用于根据所述车身前、后方向的车载相机相对于所述第二车身坐标系的外参，以及所述第二车身坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵，计算所述车身前、后方向的车载相机相对于所述第一车身坐标系的外参。
在本发明实施例中，第一外参转换模块803，可以包括：
第一矩阵确定模块，用于根据所述车身左、右方向的车载相机相对于所述第一车身坐标系的外参，分别确定所述车身左、右方向的车载相机坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵；
第二矩阵确定模块，用于根据所述车身左、右方向的车载相机坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵，以及第二车身坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵，分别计算所述车身左、右方向的车载相机坐标系相对于所述第二车身坐标系的旋转矩阵；
计算模块，用于根据所述车身左、右方向的车载相机坐标系相对于所述第二车身坐标系的旋转矩阵，计算所述车身左、右方向的车载相机相对于所述第二车身坐标系的外参。
其中，第二矩阵确定模块，具体可以用于：
根据所述车身左方向的车载相机坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵Rl1以及第二车身坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵R21，按照如下公式计算所述车身左方向的车载相机坐标系相对于所述第二车身坐标系的旋转矩阵Rl2：
Rl2＝R21*Rl1；
根据所述车身右方向的车载相机坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵Rr1以及第二车身坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵R21，按照如下公式计算所述车身右方向的车载相机坐标系相对于所述第二车身坐标系的旋转矩阵Rr2：
Rr2＝R21*Rr1。
在本发明实施例中，还可以包括第一外参获取模块，用于获取车载相机的多组外参，每组外参包括车身前、后、左和右方向的车载相机的外参，且计算不同组外参所基于的平行的三条直线不全部相同；
第一拼接模块，用于分别使用每组外参对车载相机所拍得的图像进行拼接，得到全景图像；
第一外参确定模块，用于确定所述全景图像中拼接缝隙最少的全景图像，并将该全景图形对应的外参作为车载相机的标定外参。
在本发明实施例中，还可以包括：第二外参获取模块，用于获取车载相机的多组外参，每组外参包括车身前、后、左和右方向的车载相机的外参，且计算不同组外参所基于的平行的三条直线相同，且计算不同组外参时车身与该三条直线之间的距离不同；
第二拼接模块，用于分别使用每组外参对车载相机所拍得的图像进行拼接，得到全景图像；
第二外参确定模块，确定所述全景图像中拼接缝隙最少的全景图像，并将该全景图形对应的外参作为车载相机的标定外参。
使用本发明实施例提供的车载相机外参标定方法、装置，可以计算出车身左、右方向的车载相机相对于第一车身坐标系的外参，其中，第一车身坐标系以车辆横轴线为X轴，车辆纵轴线为Y轴，再将计算得到的车身左、右方向的车载相机相对于第一车身坐标系的外参进行转化，得到车身左、右方向的车载相机相对于第二车身坐标系的外参，其中，第二车身坐标系以车辆纵轴线为X轴，车辆横轴线为Y轴。可见，使用本发明实施例提供的车载相机外参标定方法、装置，能够精确计算出车身左、右方向的车载相机相对于第一车身坐标系和第二车身坐标系的外参。
基于相同的发明构思本发明实施例还提供了一种电子设备，参见图9，可以包括处理器901和机器可读存储介质902，机器可读存储介质存储有能够被处理器执行的机器可执行指令，处理器被机器可执行指令促使：实现上述实施例中的任一方法步骤。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一方法步骤。
上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital SignalProcessing，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上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。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。
Claims (16)
1.一种车载相机外参标定方法，其特征在于，所述方法包括：
获得使用车身左、右方向的车载相机对地面上平行的至少三条直线进行拍摄得到的第一图像，拍摄时该至少三条直线与车辆横轴平行；
基于所述第一图像以及该至少三条直线与所述车辆横轴的第一距离，分别计算车身左、右方向的车载相机相对于第一车身坐标系的外参；所述第一车身坐标系以车辆横轴线为X轴，车辆纵轴线为Y轴；
根据所述车身左、右方向的车载相机相对于所述第一车身坐标系的外参，以及第二车身坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵，计算所述车身左、右方向的车载相机相对于所述第二车身坐标系的外参；所述第二车身坐标系以车辆纵轴线为X轴，以车辆横轴线为Y轴。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获得使用车身前、后方向的车载相机对地面上平行的至少三条直线进行拍摄得到的第二图像，拍摄时该至少三条直线与车辆纵轴平行；
基于所述第二图像以及所述至少三条直线与所述车辆纵轴的第二距离，分别计算车身前、后方向的车载相机相对于所述第二车身坐标系的外参。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述车身前、后方向的车载相机相对于所述第二车身坐标系的外参，以及所述第二车身坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵，计算所述车身前、后方向的车载相机相对于所述第一车身坐标系的外参。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述车身左、右方向的车载相机相对于所述第一车身坐标系的外参，以及第二车身坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵，计算所述车身左、右方向的车载相机相对于所述第二车身坐标系的外参，包括：
根据所述车身左、右方向的车载相机相对于所述第一车身坐标系的外参，分别确定所述车身左、右方向的车载相机坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵；
根据所述车身左、右方向的车载相机坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵，以及第二车身坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵，分别计算所述车身左、右方向的车载相机坐标系相对于所述第二车身坐标系的旋转矩阵；
根据所述车身左、右方向的车载相机坐标系相对于所述第二车身坐标系的旋转矩阵，计算所述车身左、右方向的车载相机相对于所述第二车身坐标系的外参。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述车身左、右方向的车载相机坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵，以及第二车身坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵，分别计算所述车身左、右方向的车载相机坐标系相对于所述第二车身坐标系的旋转矩阵，包括：
根据所述车身左方向的车载相机坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵Rl1以及第二车身坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵R21，按照如下公式计算所述车身左方向的车载相机坐标系相对于所述第二车身坐标系的旋转矩阵Rl2：
Rl2＝R21*Rl1；
根据所述车身右方向的车载相机坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵Rr1以及第二车身坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵R21，按照如下公式计算所述车身右方向的车载相机坐标系相对于所述第二车身坐标系的旋转矩阵Rr2：
Rr2＝R21*Rr1。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
获取车载相机的多组外参，每组外参包括车身前、后、左和右方向的车载相机的外参，且计算不同组外参所基于的平行的至少三条直线不全部相同；
分别使用每组外参对车载相机所拍得的图像进行拼接，得到全景图像；
确定所述全景图像中拼接缝隙最少的全景图像，并将该全景图形对应的外参作为车载相机的标定外参。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
获取车载相机的多组外参，每组外参包括车身前、后、左和右方向的车载相机的外参，且计算不同组外参所基于的平行的至少三条直线相同，且计算不同组外参时车身与该至少三条直线之间的距离不同；
分别使用每组外参对车载相机所拍得的图像进行拼接，得到全景图像；
确定所述全景图像中拼接缝隙最少的全景图像，并将该全景图形对应的外参作为车载相机的标定外参。
8.一种车载相机外参标定装置，其特征在于，所述装置包括：
第一图像获取模块，用于获得使用车身左、右方向的车载相机对地面上平行的至少三条直线进行拍摄得到的第一图像，拍摄时该至少三条直线与车辆横轴平行；
第一外参计算模块，用于基于所述第一图像以及该至少三条直线与所述车辆横轴的第一距离，分别计算车身左、右方向的车载相机相对于第一车身坐标系的外参；所述第一车身坐标系以车辆横轴线为X轴，车辆纵轴线为Y轴；
第一外参转换模块，用于根据所述车身左、右方向的车载相机相对于所述第一车身坐标系的外参，以及第二车身坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵，计算所述车身左、右方向的车载相机相对于所述第二车身坐标系的外参；所述第二车身坐标系以车辆纵轴线为X轴，车辆横轴线为Y轴。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
第二图像获取模块，用于获得使用车身前、后方向的车载相机对地面上平行的至少三条直线进行拍摄得到的第二图像，拍摄时该至少三条直线与车辆纵轴平行；
第二外参计算模块，用于基于所述第二图像以及所述至少三条直线与所述车辆纵轴的第二距离，分别计算车身前、后方向的车载相机相对于所述第二车身坐标系的外参。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
第二外参转换模块，用于根据所述车身前、后方向的车载相机相对于所述第二车身坐标系的外参，以及所述第二车身坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵，计算所述车身前、后方向的车载相机相对于所述第一车身坐标系的外参。
11.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第一外参转换模块，包括：
第一矩阵确定模块，用于根据所述车身左、右方向的车载相机相对于所述第一车身坐标系的外参，分别确定所述车身左、右方向的车载相机坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵；
第二矩阵确定模块，用于根据所述车身左、右方向的车载相机坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵，以及第二车身坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵，分别计算所述车身左、右方向的车载相机坐标系相对于所述第二车身坐标系的旋转矩阵；
计算模块，用于根据所述车身左、右方向的车载相机坐标系相对于所述第二车身坐标系的旋转矩阵，计算所述车身左、右方向的车载相机相对于所述第二车身坐标系的外参。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述第二矩阵确定模块，具体用于：
根据所述车身左方向的车载相机坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵Rl1以及第二车身坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵R21，按照如下公式计算所述车身左方向的车载相机坐标系相对于所述第二车身坐标系的旋转矩阵Rl2：
Rl2＝R21*Rl1；
根据所述车身右方向的车载相机坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵Rr1以及第二车身坐标系相对于所述第一车身坐标系的旋转矩阵R21，按照如下公式计算所述车身右方向的车载相机坐标系相对于所述第二车身坐标系的旋转矩阵Rr2：
Rr2＝R21*Rr1。
13.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，还包括：
第一外参获取模块，用于获取车载相机的多组外参，每组外参包括车身前、后、左和右方向的车载相机的外参，且计算不同组外参所基于的平行的至少三条直线不全部相同；
第一拼接模块，用于分别使用每组外参对车载相机所拍得的图像进行拼接，得到全景图像；
第一外参确定模块，用于确定所述全景图像中拼接缝隙最少的全景图像，并将该全景图形对应的外参作为车载相机的标定外参。
14.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，还包括：
第二外参获取模块，用于获取车载相机的多组外参，每组外参包括车身前、后、左和右方向的车载相机的外参，且计算不同组外参所基于的平行的至少三条直线相同，且计算不同组外参时车身与该至少三条直线之间的距离不同；
第二拼接模块，用于分别使用每组外参对车载相机所拍得的图像进行拼接，得到全景图像；
第二外参确定模块，确定所述全景图像中拼接缝隙最少的全景图像，并将该全景图形对应的外参作为车载相机的标定外参。
15.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和机器可读存储介质，所述机器可读存储介质存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令，所述处理器被所述机器可执行指令促使：实现权利要求1-7任一所述的方法步骤。
16.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一所述的方法步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810550979.8A CN110555886B (zh) | 2018-05-31 | 2018-05-31 | 一种车载相机外参标定方法、装置、电子设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810550979.8A CN110555886B (zh) | 2018-05-31 | 2018-05-31 | 一种车载相机外参标定方法、装置、电子设备及存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110555886A true CN110555886A (zh) | 2019-12-10 |
| CN110555886B CN110555886B (zh) | 2021-09-17 |
Family
ID=68733798
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201810550979.8A Active CN110555886B (zh) | 2018-05-31 | 2018-05-31 | 一种车载相机外参标定方法、装置、电子设备及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110555886B (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111223150A (zh) * | 2020-01-15 | 2020-06-02 | 电子科技大学 | 一种基于双消失点的车载摄像头外参数标定方法 |
| CN112802120A (zh) * | 2021-01-13 | 2021-05-14 | 福州视驰科技有限公司 | 基于非均匀分割累加表和正交消隐点的相机外参标定方法 |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1537749A (zh) * | 2003-10-22 | 2004-10-20 | 西安交通大学 | 一种车载摄像机外部参数三线标定方法 |
| CN101038153A (zh) * | 2007-01-15 | 2007-09-19 | 中国北方车辆研究所 | 一种三点定标测量方法 |
| CN102013099A (zh) * | 2010-11-26 | 2011-04-13 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 车载摄像机外参数交互式标定方法 |
| CN102661733A (zh) * | 2012-05-28 | 2012-09-12 | 天津工业大学 | 一种基于单目视觉的前方车辆测距方法 |
| CN204010037U (zh) * | 2014-08-25 | 2014-12-10 | 北京天高智机技术开发公司 | 一种简易式摄像机标定装置 |
| CN106558080A (zh) * | 2016-11-14 | 2017-04-05 | 天津津航技术物理研究所 | 一种单目相机外参在线标定***及方法 |
| CN106780622A (zh) * | 2016-12-05 | 2017-05-31 | 常州智行科技有限公司 | 一种用于汽车前碰预警及车道偏离预警的摄像头标定方法 |
| CN107133988A (zh) * | 2017-06-06 | 2017-09-05 | 科大讯飞股份有限公司 | 车载全景环视***中摄像头的标定方法及标定*** |
| CN107145825A (zh) * | 2017-03-31 | 2017-09-08 | 纵目科技（上海）股份有限公司 | 地平面拟合、摄像头标定方法及***、车载终端 |
| CN107993264A (zh) * | 2017-11-17 | 2018-05-04 | 广州市安晓科技有限责任公司 | 一种汽车环视全景的标定方法 |
-
2018
- 2018-05-31 CN CN201810550979.8A patent/CN110555886B/zh active Active
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1537749A (zh) * | 2003-10-22 | 2004-10-20 | 西安交通大学 | 一种车载摄像机外部参数三线标定方法 |
| CN101038153A (zh) * | 2007-01-15 | 2007-09-19 | 中国北方车辆研究所 | 一种三点定标测量方法 |
| CN102013099A (zh) * | 2010-11-26 | 2011-04-13 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 车载摄像机外参数交互式标定方法 |
| CN102661733A (zh) * | 2012-05-28 | 2012-09-12 | 天津工业大学 | 一种基于单目视觉的前方车辆测距方法 |
| CN204010037U (zh) * | 2014-08-25 | 2014-12-10 | 北京天高智机技术开发公司 | 一种简易式摄像机标定装置 |
| CN106558080A (zh) * | 2016-11-14 | 2017-04-05 | 天津津航技术物理研究所 | 一种单目相机外参在线标定***及方法 |
| CN106780622A (zh) * | 2016-12-05 | 2017-05-31 | 常州智行科技有限公司 | 一种用于汽车前碰预警及车道偏离预警的摄像头标定方法 |
| CN107145825A (zh) * | 2017-03-31 | 2017-09-08 | 纵目科技（上海）股份有限公司 | 地平面拟合、摄像头标定方法及***、车载终端 |
| CN107133988A (zh) * | 2017-06-06 | 2017-09-05 | 科大讯飞股份有限公司 | 车载全景环视***中摄像头的标定方法及标定*** |
| CN107993264A (zh) * | 2017-11-17 | 2018-05-04 | 广州市安晓科技有限责任公司 | 一种汽车环视全景的标定方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| MINGQIN LIU 等: ""Calibration Algorithm of Mobile Robot Vision Camera"", 《INTERNATIONAL JOURNAL OF PRECISION ENGINEERING AND MANUFACTURING》 * |
| 李玉婷 等: ""基于实时三线标定的车辆视觉定位方法"", 《交通信息与安全》 * |
| 陈军 等: ""基于道路特征的车载相机标定动态补偿算法"", 《机械工程学报》 * |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111223150A (zh) * | 2020-01-15 | 2020-06-02 | 电子科技大学 | 一种基于双消失点的车载摄像头外参数标定方法 |
| CN112802120A (zh) * | 2021-01-13 | 2021-05-14 | 福州视驰科技有限公司 | 基于非均匀分割累加表和正交消隐点的相机外参标定方法 |
| CN112802120B (zh) * | 2021-01-13 | 2024-02-27 | 福州视驰科技有限公司 | 基于非均匀分割累加表和正交消隐点的相机外参标定方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN110555886B (zh) | 2021-09-17 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110322513B (zh) | 一种相机外参标定方法、装置及电子设备 | |
| CN107633536B (zh) | 一种基于二维平面模板的相机标定方法及*** | |
| CN107784672B (zh) | 用于获取车载相机的外部参数的方法和装置 | |
| JP4803450B2 (ja) | 車載カメラの校正装置及び当該装置を用いた車両の生産方法 | |
| TWI493504B (zh) | 結合影像之方法 | |
| CN110956585B (zh) | 全景图像拼接方法、装置以及计算机可读存储介质 | |
| CN108629811B (zh) | 一种汽车环视全景的自动标定方法及*** | |
| CN106570907B (zh) | 一种相机标定方法及装置 | |
| CN112070845A (zh) | 双目相机的标定方法、装置及终端设备 | |
| CN110555886B (zh) | 一种车载相机外参标定方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| DE102013108070A1 (de) | Bildkalibrierung und Entzerrung einer Weitwinkelkamera | |
| CN107993264A (zh) | 一种汽车环视全景的标定方法 | |
| JP2011086111A (ja) | 撮像装置校正方法及び画像合成装置 | |
| US11580668B2 (en) | Automatic correction method for onboard camera and onboard camera device | |
| JP3913901B2 (ja) | カメラの内部パラメータ決定装置 | |
| CN116045851A (zh) | 线激光轮廓仪标定方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN112308934A (zh) | 标定检测方法及装置、存储介质、计算设备 | |
| CN114494448A (zh) | 标定误差的评估方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| CN116818129B (zh) | 应用于结构光重建的温度估计与热畸变校正方法 | |
| JP4829066B2 (ja) | タイヤの３次元形状測定方法 | |
| TWI424259B (zh) | 相機擺置角度校正法 | |
| CN113822949B (zh) | 一种双目相机的标定方法、装置及可读存储介质 | |
| CN114841925B (zh) | 一种测试设备对位计算方法、终端及存储介质 | |
| KR100831452B1 (ko) | Ｄｌｔ 알고리즘을 이용한 영상왜곡 보정방법 | |
| CN116245926A (zh) | 一种确定岩体表面粗糙度的方法及相关组件 |
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 |