CN110610524B - 一种相机标定点坐标计算方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于机器视觉技术领域,具体涉及一种相机标定点坐标计算方法,包括如下步骤:S1、对于标定板图像,通过标定点检测算法获得m个标定点图像坐标(x1,y1),(x2,y2)…(xm,ym);S2、随机选取一个标定点图像坐标,并根据图像坐标距离,选取离该点距离最近的另外3个标定点图像坐标,组成4个初始图像坐标,记为(qx1,qy1),(qx2,qy2),(qx3,qy3),(qx4,qy4)。以现有的标定点图像坐标为基础,在标定点图像坐标不完整时,仍然能够准确的排序标定点行列坐标。
Description
技术领域
本发明属于机器视觉技术领域,具体涉及一种相机标定点坐标计算方法。
背景技术
在机器视觉中,往往需要对相机进行参数标定,目前主流的相机标定是利用棋盘格标定板或者圆点标定板,这些标定板上的标定点呈点阵排布,具有行列位置信息,用相机拍摄多幅标定板图像,通过算法对标定板图像中的标定点进行检测,由于所得的标定点图像坐标是无序排列的,没有行列位置信息及相应的行列坐标,需要通过特定方法将标定点图像坐标计算出对应的行列坐标,最后将标定点的图像坐标和行列坐标利用拟合方式对相机参数进行标定。因此,标定板图像中标定点的排序是相机参数标定的关键技术之一。
在现有技术中,利用标定点的图像坐标点进行包络计算,找到这些点中的处于边缘位置的点,再计算出这些点的行数和列数,最终求得每个标定点的行列坐标。现有技术的不足在于,要求标定点的图像坐标点必须呈完整的矩形点阵排列,而由于环境影响以及标定点图像坐标检测失败,所得的标定点往往不完整,个别位置的标定点图像坐标可能缺失而导致行列坐标失败,使现有的排序方法成功率较低。
发明内容
针对现有技术的不足,在标定点检测不全,部分标定点缺失的情况下,提供一种相机标定点坐标计算方法。
为实现上述目的,本发明采用如下技术方案:
一种相机标定点坐标计算方法,包括如下步骤:
S1、对于标定板图像,通过标定点检测算法获得m个标定点图像坐标(x1,y1),(x2,y2)...(xm,ym);
S2、随机选取一个标定点图像坐标,并根据图像坐标距离,选取离该点距离最近的另外3个标定点图像坐标,组成4个初始图像坐标,记为(qx1,qy1),(qx2,qy2),(qx3,qy3),(qx4,qy4);
S3、设置4个行列坐标(px1,py1)=(0,0),(px2,py2)=(0,1),(px3,py3)=(1,0),(px4,py4)=(1,1);
S4、假设变换参数h1,h2,h3,h4,h5,h6,h7,h8,根据单应性矩阵变换原理,假设(qx1,qy1),(qx2,qy2),(qx3,qy3),(qx4,qy4)与(px1,py1),(px2,py2),(px3,py3),(px4,py4)满足以下等式:
通过解方程求得h1,h2,h3,h4,h5,h6,h7,h8的值;
S5、遍历所有的标定点图像坐标(x1,y1),(x2,y2)...(xm,ym),按照下式,计算得到变换坐标(dx1,dy1),(dx2,dy2)...(dxm,dym):
S6、对于变换坐标(dx1,dy1),(dx2,dy2)...(dxm,dym),通过四舍五入的方式取整数,得到整数坐标(Dx1,Dy1),(Dx2,Dy2)...(Dxm,Dym)。并按下式计算取整偏移s1,s2,...sm:
S7、设置一偏移阈值t,筛选对应取整偏移s1,s2,...sm小于t的整数坐标(Dx1,Dy1),(Dx2,Dy2)...(Dxm,Dym),记为(Px1,Py1),(Px2,Py2)...(Pxn,Pyn),个数为n;
S8、设置一数量阈值nt,判断当前n是否大于等于nt,若否,则重复步骤2至步骤7,直到n大于等于nt;
S9、对于筛选所得的整数坐标(Px1,Py1),(Px2,Py2)...(Pxn,Pyn),分别统计X和Y坐标上的最小值Pxmin,Pymin。按下式进行计算,得到排序后的行列坐标(Qx1,Qy1),(Qx2,Qy2)...(Qxn,Qyn):
(Qxi,Qyi)=(Pxi,Pyi)-(Pxmin,Pymin)i=1,2,3...n;
S10、以(Qx1,Qy1),(Qx2,Qy2)...(Qxn,Qyn)作为行列坐标输出。
与现有技术区别及有益效果:对于待排序的标定点图像坐标,随机选取其中一点,并寻找到其相邻的多点作为点集,假设点集对应的行列坐标,求取两者之间的变换参数;再对所有标定点图像坐标进行变换,统计符合偏移阈值条件的点及其变换坐标,重复上述过程,直至符合偏移阈值条件的标定点的数量大于数量阈值,则将其变换坐标作为排序结果输出。其有益效果在于:以现有的标定点图像坐标为基础进行排序,能够克服标定点图像坐标不完整,排布不呈矩形点阵的情况。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解,构成本发明的一部分,本发明的实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
图1为本发明实施例中的方法的流程图;
具体实施方式
如在说明书及权利要求当中使用了某些词汇来指称特定组件。本领域技术人员应可理解,制造商可能会用不同名词来称呼同一个组件。本说明书及权利要求并不以名称的差异来作为区分组件的方式,而是以组件在功能上的差异来作为区分的准则,比如指针也可以用迭代器来替换。如在通篇说明书及权利要求当中所提及的“包含”为一开放式用语,故应解释成“包含但不限定于”。“大致”是指在可接受的误差范围内,本领域技术人员能够在一定误差范围内解决所述技术问题,基本达到所述技术效果。另外说明书及权利要求中的某些系数或阈值,并不是必须为特定的值,只是这个值通常情况是合适的,增大或减小一些也是可以的。
如图1所示,一种相机标定点坐标计算方法,包括如下步骤:
步骤1、对于标定板图像,通过标定点检测算法获得m个标定点图像坐标(x1,y1),(x2,y2)...(xm,ym);
步骤2、随机选取一个标定点图像坐标,并根据图像坐标距离,选取离该点距离最近的另外3个标定点图像坐标,组成4个初始图像坐标,记为(qx1,qy1),(qx2,qy2),(qx3,qy3),(qx4,qy4);
步骤3、设置4个行列坐标(px1,py1)=(0,0),(px2,py2)=(0,1),(px3,py3)=(1,0),(px4,py4)=(1,1);
步骤4、假设变换参数h1,h2,h3,h4,h5,h6,h7,h8,根据单应性矩阵变换原理,假设(qx1,qy1),(qx2,qy2),(qx3,qy3),(qx4,qy4)与(px1,py1),(px2,py2),(px3,py3),(px4,py4)满足以下等式:
通过解方程求得h1,h2,h3,h4,h5,h6,h7,h8的值;
步骤5、遍历所有的标定点图像坐标(x1,y1),(x2,y2)...(xm,ym),按照下式,计算得到变换坐标(dx1,dy1),(dx2,dy2)...(dxm,dym)。
步骤6、对于变换坐标(dx1,dy1),(dx2,dy2)...(dxm,dym),通过四舍五入的方式取整数,得到整数坐标(Dx1,Dy1),(Dx2,Dy2)...(Dxm,Dym)。并按下式计算取整偏移s1,s2,...sm:
步骤7、设置一偏移阈值t,筛选对应取整偏移s1,s2,...sm小于t的整数坐标(Dx1,Dy1),(Dx2,Dy2)...(Dxm,Dym),记为(Px1,Py1),(Px2,Py2)...(Pxn,Pyn),个数为n;
步骤8、设置一数量阈值nt,判断当前n是否大于等于nt,若否,则重复步骤2至步骤7,直到n大于等于nt;
步骤9、对于筛选所得的整数坐标(Px1,Py1),(Px2,Py2)...(Pxn,Pyn),分别统计X和Y坐标上的最小值Pxmin,Pymin。按下式进行计算,得到排序后的行列坐标(Qx1,Qy1),(Qx2,Qy2)...(Qxn,Qyn):
(Qxi,Qyi)=(Pxi,Pyi)-(Pxmin,Pymin)i=1,2,3...n;
步骤10、以(Qx1,Qy1),(Qx2,Qy2)...(Qxn,Qyn)作为行列坐标输出。对于待排序的标定点图像坐标,随机选取其中一点,并寻找到其相邻的多点作为点集,假设点集对应的行列坐标,求取两者之间的变换参数;再对所有标定点图像坐标进行变换,统计符合偏移阈值条件的点及其变换坐标,重复上述过程,直至符合偏移阈值条件的标定点的数量大于数量阈值,则将其变换坐标作为排序结果输出。以现有的标定点图像坐标为基础进行排序,能够克服标定点图像坐标不完整,排布不呈矩形点阵的情况。
上述说明示出并描述了本发明的若干实施例,但如前所述,应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式,不应看作是对其他实施例的排除,而可用于各种其他组合、修改和环境,并能够在本文所述发明构想范围内,通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围,则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。
Claims (1)
1.一种相机标定点坐标计算方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1、对于标定板图像,通过标定点检测算法获得m个标定点图像坐标(x1,y1),(x2,y2)...(xm,ym);
S2、随机选取一个标定点图像坐标,并根据图像坐标距离,选取离该点距离最近的另外3个标定点图像坐标,组成4个初始图像坐标,记为(qx1,qy1),(qx2,qy2),(qx3,qy3),(qx4,qy4);
S3、设置4个行列坐标(px1,py1)=(0,0),(px2,py2)=(0,1),(px3,py3)=(1,0),(px4,py4)=(1,1);
S4、假设变换参数h1,h2,h3,h4,h5,h6,h7,h8,根据单应性矩阵变换原理,假设(qx1,qy1),(qx2,qy2),(qx3,qy3),(qx4,qy4)与(px1,py1),(px2,py2),(px3,py3),(px4,py4)满足以下等式:
通过解方程求得h1,h2,h3,h4,h5,h6,h7,h8的值;
S5、遍历所有的标定点图像坐标(x1,y1),(x2,y2)...(xm,ym),按照下式,计算得到变换坐标(dx1,dy1),(dx2,dy2)...(dxm,dym):
S6、对于变换坐标(dx1,dy1),(dx2,dy2)...(dxm,dym),通过四舍五入的方式取整数,得到整数坐标(Dx1,Dy1),(Dx2,Dy2)...(Dxm,Dym);并按下式计算取整偏移s1,s2,...sm:
S7、设置一偏移阈值t,筛选对应取整偏移s1,s2,...sm小于t的整数坐标(Dx1,Dy1),(Dx2,Dy2)...(Dxm,Dym),记为(Px1,Py1),(Px2,Py2)...(Pxn,Pyn),个数为n;
S8、设置一数量阈值nt,判断当前n是否大于等于nt,若否,则重复步骤2至步骤7,直到n大于等于nt;
S9、对于筛选所得的整数坐标(Px1,Py1),(Px2,Py2)...(Pxn,Pyn),分别统计X和Y坐标上的最小值Pxmin,Pymin;按下式进行计算,得到排序后的行列坐标(Qx1,Qy1),(Qx2,Qy2)...(Qxn,Qyn):
(Qxi,Qyi)=(Pxi,Pyi)-(Pxmin,Pymin)i=1,2,3...n;
S10、以(Qx1,Qy1),(Qx2,Qy2)...(Qxn,Qyn)作为行列坐标输出。
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