CN111681286A - 一种标定方法、装置、***、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本公开提供了一种标定方法、装置、***、电子设备及存储介质,其中,该方法包括:获取第一标定图像;第一标定图像为待标定相机采集的包括标定板上的图案的图像,待标定相机设置在目标车辆上,目标车辆位于标定板前的预设位置处;根据第一标定图像,确定标定板的中心点在第一标定图像中的第一图像坐标;基于初始的单应性矩阵、标定板的中心点在初始标定图像中的初始图像坐标以及第一图像坐标,确定待标定相机的第一单应性矩阵。本公开能够通过图像处理方法确定单应性矩阵,以根据该单应性矩阵进行相机标定,操作简单,效率和准确率得以提升,且无需占用较大的标定场景而具有较高的适用性。
Description
技术领域
本公开涉及相机标定技术领域,具体而言,涉及一种标定方法、装置、***、电子设备及存储介质。
背景技术
高级辅助驾驶***(Advanced Driver Assistance System,ADAS),通常安装在车辆的前挡风玻璃玻璃上,通过相机实时监测前方道路上的异常情况,该***一般具有车道偏离检测、碰撞检测、车辆识别等功能。
目前,ADAS***在安装完成后,均需要对相机进行标定,这样,***可以根据标定的参数将图像坐标映射到三维的世界坐标,从而确保车道线偏离和碰撞报警的准确性。
相关的相机标定方案,需要扭动相机对准地平线,采用肉眼的方式进行人工标定,效率和准确率较低,且要求在开阔平直的长马路上进行,受限于标定场景而导致适用性较差。
发明内容
本公开实施例至少提供一种标定方案,能够通过图像处理方法确定单应性矩阵,以根据该单应性矩阵进行相机标定,操作简单,效率和准确率得以提升,且无需占用较大的标定场景而具有较高的适用性。
主要包括以下几个方面:
第一方面,本公开实施例提供了一种标定方法,包括:
获取第一标定图像;所述第一标定图像为待标定相机采集的包括标定板上的图案的图像,所述待标定相机设置在目标车辆上,所述目标车辆位于所述标定板前的预设位置处;
根据所述第一标定图像,确定所述标定板的中心点在所述第一标定图像中的第一图像坐标;
基于初始的单应性矩阵、所述标定板的中心点在初始标定图像中的初始图像坐标以及所述第一图像坐标,确定待标定相机的第一单应性矩阵;所述初始的单应性矩阵根据所述标定板的中心点在世界坐标系中的世界坐标以及所述初始图像坐标确定。
采用上述标定方法,在获取到包括标定板的第一标定图像之后,可以确定标定板的中心点在第一标定图像中的第一图像坐标,这样,基于初始的单应性矩阵、所述标定板的中心点在初始标定图像中的初始图像坐标以及所述第一图像坐标,即可以确定待标定相机的第一单应性矩阵。
上述标定方法利用图像处理方法从第一标定图像中确定出标定板的中心点的第一图像坐标,该标定板的中心点作为与消失点同等作用的点,因此可以基于标定板的中心点确定待标定相机的第一单应性矩阵。由于第一单应性矩阵表征的是图像坐标系与世界坐标系之间的转换关系,因此,基于第一单应性矩阵可以反推出待标定相机的外参。上述整个标定过程实现了对相机的自动标定,避免了人工标定所存在的标定效率和准确率均较低的问题,效率和准确率均较高,且避免了占用较大的标定场景而导致适用性较差的问题,适用性更佳。
在一种实施方式中,所述基于初始的单应性矩阵、所述标定板的中心点在初始标定图像中的初始图像坐标以及所述第一图像坐标,确定所述第一单应性矩阵,包括:
基于所述标定板的中心点在初始标定图像中的初始图像坐标、以及第一图像坐标,确定所述标定板的中心点的偏移量;
利用所述标定板的中心点的偏移量、所述初始图像坐标、以及用于表示所述第一单应性矩阵的矩阵表示函数,确定用于表示标定板的中心点在世界坐标系下的世界坐标的坐标表示函数;以及,
利用所述初始的单应性矩阵、所述初始图像坐标,确定标定板的中心点在世界坐标系下的世界坐标;
基于确定的所述坐标表示函数和确定的所述世界坐标之间的对应关系,得到所述第一单应性矩阵。
在一种实施方式中,根据所述第一标定图像,确定所述标定板的中心点在所述第一标定图像中的第一图像坐标,包括:
对所述第一标定图像进行角点检测,提取出所述标定板中的关键角点;
基于所述标定板中的关键角点在所述第一标定图像中的第一图像坐标,确定所述标定板的中心点在所述第一标定图像中的第一图像坐标。
本公开实施例中,可以基于角点检测结果确定标定板中的关键角点,而后基于关键角点与标定板的中心点之间的关系,以及关键角点在第一标定图像中的第一图像坐标,进一步确定中心点在第一标定图像中的第一图像坐标。
在一种实施方式中,所述对所述第一标定图像进行角点检测,提取出所述标定板中的关键角点,包括:
对所述第一标定图像进行二值化处理,得到所述第一标定图像的二值图像;
遍历所述二值图像中的每个像素点,确定距离该像素点预设范围内的领域像素点的像素值是否为第一像素值,若是,则将该像素点的像素值置为第二像素值,并将像素值为第一像素值、且距离该像素点预设范围内的邻域像素点所在的区域作为一个候选标定区域;处于每个候选标定区域最***的像素点确定为该候选标定区域的边界像素点;
基于确定的所述边界像素点进行多边形拟合,得到每个所述候选标定区域对应的拟合多边形;
基于每个所述候选标定区域对应的拟合多边形,从所述各个候选标定区域中筛选出至少一个目标标定区域;
从所述至少一个目标标定区域的顶角中,筛选出所述标定板中的关键角点。
在确定关键角点的过程中,首先可以通过拟合多边形的分析结果,从各个候选标定区域中确定出最终的目标标定区域,该目标标定区域可以对应的是标定板上的图案,而后可以基于筛选出的目标标定区域的轮廓所包括的顶角,进行关键角点的筛选。上述关键角点的确定过程可以降低其它非候选标定区域对角点检测结果的不良影响,角点检测结果的准确度较高。
在一种实施方式中,对所述第一标定图像进行二值化处理,得到所述第一标定图像的二值图像之前,还包括:
对所述第一标定图像进行灰度化处理;
对所述第一标定图像进行二值化处理,得到所述第一标定图像的二值图像之后,还包括:
对所述第一标定图像的二值图像进行图像膨胀处理;
遍历所述二值图像中的每个像素点,确定距离该像素点预设范围内的领域像素点的像素值是否为第一像素值,包括:
遍历图像膨胀处理后的二值图像中的每个像素点,确定距离该像素点预设范围内的领域像素点的像素值是否为第一像素值。
在一种实施方式中,所述基于每个所述候选标定区域对应的拟合多边形,从所述各个候选标定区域中筛选出至少一个目标标定区域,包括:
针对每个所述候选标定区域,确定该候选标定区域对应的拟合多边形的面积是否等于预设面积,若是,则将该候选标定区域确定为一个目标标定区域;和/或,确定该候选标定区域对应的拟合多边形的形状特征是否符合预设形状特征,若是,则将该候选标定区域确定为一个目标标定区域。
在一种实施方式中,所述候选标定区域为多个;所述基于每个所述候选标定区域对应的拟合多边形,从所述各个候选标定区域中筛选出至少一个目标标定区域,包括:
将呈预设排列方式的预设数量个候选标定区域,确定为一个候选标定区域组;所述预设数量小于所述候选标定区域的总个数;
针对每个候选标定区域组,基于该候选标定区域组包括的所述多个候选标定区域中每个候选标定区域对应的拟合多边形,确定与该候选标定区域组对应的构造多边形;
基于各个候选标定区域组对应的构造多边形,从所述候选标定区域组中筛选出至少一个目标标定区域。
为了进一步提升角点检测的准确度,本公开实施例还可以以候选标定区域组的形式进一步进行构造多边形的构造。这主要是考虑到在实际应用中,为了避免其它物体对标定结果的影响,标定板上的图案通常是具有特殊结构的,这样,在针对具有特殊结构的图案进行候选标定区域组的进一步分析中,可以有效的提取出这一特殊结构,并可以避免其它无关结构对该特殊结构的影响,从而进一步提升了角点检测的准确度。
在一种实施方式中,所述候选标定区域组为两个,两个所述候选标定区域组包括呈三角排列方式的三个正方形候选标定区域所组成的第一候选标定区域组以及呈倒三角排列方式的三个正方形候选标定区域所组成的第二候选标定区域组;
所述基于各个候选标定区域组对应的构造多边形,从所述候选标定区域组中筛选出至少一个目标标定区域,包括:
在所述第一候选标定区域组对应的第一构造三角形和第二候选标定区域组对应的第二构造三角形为等腰直角三角形,且所述第一构造三角形的面积与所述第二构造三角形的面积差小于预设阈值的情况下,将所述两个候选标定区域组中的每个候选标定区域分别确定为一个所述目标标定区域。
本公开实施例中,可以采用呈三角排列方式的三个正方形候选标定区域所组成的第一候选标定区域组以及呈倒三角排列方式的三个正方形候选标定区域所组成的第二候选标定区域组所对应的两个候选标定区域组实现目标标定区域的筛选。
在一种实施方式中,所述从所述至少一个目标标定区域的顶角中,筛选出所述标定板中的关键角点,包括:
针对所述至少一个目标标定区域中任意相邻的两个目标标定区域,确定该相邻的两个目标标定区域中存在重叠的顶角,将确定的所述存在重叠的顶角确定为所述关键角点。
第二方面,本公开实施例还提供了一种标定装置,所述装置包括:
图像获取模块,用于获取第一标定图像;所述第一标定图像为待标定相机采集的包括标定板上的图案的图像,所述待标定相机设置在目标车辆上,所述目标车辆位于所述标定板前的预设位置处;
坐标确定模块,用于根据所述第一标定图像,确定所述标定板的中心点在所述第一标定图像中的第一图像坐标;
矩阵确定模块,用于基于初始的单应性矩阵、所述标定板的中心点在初始标定图像中的初始图像坐标以及所述第一图像坐标,确定待标定相机的第一单应性矩阵;所述初始的单应性矩阵根据所述标定板的中心点在世界坐标系中的世界坐标以及所述初始图像坐标确定。
第三方面,本公开实施例还提供了一种标定***,包括设置在待检测车辆上的待标定相机、标定板、控制器和处理器;
所述待标定相机,用于采集图像;
所述控制器,用于在所述待检测车辆处于所述标定板前的预设位置处、且所述标定板的高度为标定高度时,控制所述待标定相机采集包含所述标定板上的图案的第一标定图像;
所述处理器,用于基于所述第一标定图像,确定所述标定板的中心点在所述第一标定图像中的第一图像坐标;以及基于初始的单应性矩阵、所述标定板的中心点在初始标定图像中的初始图像坐标以及所述第一图像坐标,确定待标定相机的第一单应性矩阵;所述初始的单应性矩阵根据所述标定板的中心点在世界坐标系中的世界坐标以及所述初始图像坐标确定。
在一种实施方式中,所述***还包括:
车辆限位组件,用于调整待检测车辆的位置和姿态;
标定板升降组件,用于调整标定板的高度;
所述控制器,用于控制所述车辆限位组件将所述待检测车辆以预设姿态限定在所述标定板前的预设位置处,并控制所述标定板升降组件将所述标定板调整至标定高度,以及在所述待检测车辆以预设姿态处于所述标定板前的预设位置处、且所述标定板的高度为标定高度时,控制设置在所述待检测车辆上的待标定相机采集包含所述标定板上的图案的第一标定图像。
在一种实施方式中,所述车辆限位组件包括:
多个滑动轮组,每个滑动轮组用于承载所述待检测车辆的一个车轮,并调整所述待检测车辆的姿态;
调整组件,用于推动所述待检测车辆的车轮,以调整所述待检测车辆的中轴面的位置;其中,所述待检测车辆的中轴面为所述待检测车辆的中轴线所在的垂直于地面的平面。
在一种实施方式中,所述多个滑动轮组包括承载所述待检测车辆的前轮的第一滑动轮组,以及承载所述待检测车辆的后轮的第二滑动轮组;其中,
所述第一滑动轮组中滑轮的个数小于所述第二滑动轮组中滑轮的个数。
在一种实施方式中,所述车辆限位组件还包括限位凹槽;
每个第一滑动轮组设置在对应的限位凹槽内,所述限位凹槽用于限定所述待检测车辆与所述标定板之间的沿着所述待检测车辆的中轴线方向的距离。
在一种实施方式中,所述标定装置还包括压力传感器;
所述压力传感器设置在所述滑动轮组中,且所述滑动轮组承载车轮时能够触发所述压力传感器;
所述调整组件包括:固定座,以及与所述固定座滑动连接的多个伸缩杆,所述多个伸缩杆与所述待检测车辆的车轮一一对应;
所述控制器,还用于在所述压力传感器被触发后,控制所述多个伸缩杆伸出至设定长度;
各个伸缩杆,用于在伸出至预设长度的过程中,接触到对应的车轮后推动对应的车轮直至伸出到设定长度;其中,在各个伸缩杆均伸出到设定长度后所述标定板的中心点处于待检测车辆的中轴面上。
在一种实施方式中,所述控制器,还用于在所述多个伸缩杆伸出到设定长度时,控制所述标定板升降组件将所述标定板的中心点调整至与所述待标定相机等高。
在一种实施方式中,所述控制器,还用于在所述标定板升降组件将所述标定板的中心点调整至与所述待标定相机等高时,控制设置在所述待检测车辆上的待标定相机采集包含所述标定板上的图案的第一标定图像。
第四方面,本公开实施例还提供了一种电子设备,包括:处理器、存储器和总线,所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令,当电子设备运行时,所述处理器与所述存储器之间通过总线通信,所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如第一方面及其各种实施方式任一所述的标定方法的步骤。
第五方面,本公开实施例还提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器运行时执行如第一方面及其各种实施方式任一所述的标定方法的步骤。
关于上述标定装置、***、电子设备、及计算机可读存储介质的效果描述参见上述标定方法的说明,这里不再赘述。
为使本公开的上述目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举较佳实施例,并配合所附附图,作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,此处的附图被并入说明书中并构成本说明书中的一部分,这些附图示出了符合本公开的实施例,并与说明书一起用于说明本公开的技术方案。应当理解,以下附图仅示出了本公开的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,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相关的附图。
图1示出了本公开实施例一所提供的一种标定方法的流程图;
图2示出了本公开实施例一所提供的一种标定板的示意图;
图3示出了本公开实施例二所提供的一种标定装置的示意图;
图4示出了本公开实施例三所提供的一种标定***的示意图;
图5示出了本公开实施例三所提供的一种标定***中,车辆限位组件的具体示意图;
图6示出了本公开实施例三所提供的一种标定***中,车辆限位组件的另一种示意图;
图7示出了本公开实施例三所提供的一种标定***中,标定板升降组件的具体示意图
图8示出了本公开实施例四所提供的一种电子设备的示意图。
图示说明:
11-车辆限位组件;12-标定板升降组件;13-处理器;111-调整组件;112-滑动轮组;113-限位凹槽;121升降器;122-电机;1111-固定座;1112-伸缩杆;1121-第一滑动轮组;1122-第二滑动轮组;301-图像获取模块;302-坐标确定模块;303-矩阵确定模块。
具体实施方式
为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本公开实施例中附图,对本公开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公开一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本公开实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此,以下对在附图中提供的本公开的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本公开的范围,而是仅仅表示本公开的选定实施例。基于本公开的实施例,本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本公开保护的范围。
经研究发现,相关的相机标定方案,需要扭动相机对准地平线,采用肉眼的方式人工进行标定,效率和准确率较低,且要求在开阔平直的长马路上进行,受限于标定场景而适用性较差。
基于上述研究,本公开提供了至少一种标定方案,能够通过图像处理方法确定单应性矩阵,以根据该单应性矩阵进行相机标定,操作简单,效率和准确率得以提升,且无需占用较大的标定场景而具有较高的适用性。
针对以上方案所存在的缺陷,均是发明人在经过实践并仔细研究后得出的结果,因此,上述问题的发现过程以及下文中本公开针对上述问题所提出的解决方案,都应该是发明人在本公开过程中对本公开做出的贡献。
应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
为便于对本实施例进行理解,首先对本公开实施例所公开的一种标定方法进行详细介绍,本公开实施例所提供的标定方法的执行主体一般为具有一定计算能力的电子设备,该电子设备例如包括:终端设备或服务器或其它处理设备,终端设备可以为用户设备(User Equipment,UE)、移动设备、用户终端、终端、蜂窝电话、无绳电话、个人数字处理(Personal Digital Assistant,PDA)、手持设备、计算设备、车载设备、可穿戴设备等。在一些可能的实现方式中,该标定方法可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读指令的方式来实现。
下面对本公开实施例提供的标定方法加以说明。
实施例一
参见图1所示,为本公开实施例提供的标定方法的流程图,方法包括步骤S101~S103,其中:
S101、获取第一标定图像;第一标定图像为待标定相机采集的包括标定板上的图案的图像,待标定相机设置在目标车辆上,目标车辆位于标定板前的预设位置处;
S102、根据第一标定图像,确定标定板的中心点在第一标定图像中的第一图像坐标;
S103、基于初始的单应性矩阵、标定板的中心点在初始标定图像中的初始图像坐标以及第一图像坐标,确定待标定相机的第一单应性矩阵;初始的单应性矩阵根据标定板的中心点在世界坐标系中的世界坐标以及初始图像坐标确定。
这里,为了便于理解本公开实施例所提供的标定方法,首先对该标定方法的应用场景进行详细介绍。一个具有ADAS***或者自动驾驶***的车辆在上路之前,需要对ADAS***或者自动驾驶***中的相机进行标定以利用标定后的相机进行车道偏离检测、碰撞检测、车辆识别等操作。
相关技术中,通常需要将车辆开往开阔平直的长马路,通过扭动相机对准地平线实现肉眼方式的人工标定,该种方式整个过程需要人工参与,效率和准确率均较低,且需要广阔的标定场景,而无法满足车辆产线对于相机标定的要求。
正是为了解决上述问题,本公开实施例才提供了一种标定方法,该标定方法利用图像处理方法从第一标定图像中确定出标定板的中心点的第一图像坐标,而标定板的中心点作为与消失点(即在现实世界中平行的两条线,在图像中相交的点)同等作用的点,因此可以基于标定板的中心点确定对应的单应性矩阵。由于单应性矩阵表征的是图像坐标系与世界坐标系之间的转换关系,因此,基于单应性矩阵可以反推出待标定相机的外参。上述整个标定过程实现了对相机的自动标定,避免了人工标定所存在的标定效率和准确率均较低的问题,效率和准确率均较高,且避免了占用较大的标定场景而导致适用性较差的问题,适用性更佳。
本公开实施例中,首先可以基于获取的标定板的第一标定图像确定标定板的中心点在第一标定图像中的第一图像坐标,而后可以基于初始的单应性矩阵、标定板的中心点在初始标定图像中的初始图像坐标以及第一图像坐标,确定待标定相机的第一单应性矩阵以基于得到的第一单应性矩阵进行相机标定,也即,仅通过单应性矩阵的更新即可以实现相机外参的更新,整个标定过程操作简单,省时省力。
其中,初始的单应性矩阵可以在实验场地中基于标定板的中心点在初始标定图像中的初始图像坐标、标定板的中心点在世界坐标系下的世界坐标,设置在标定板和目标车辆之间的多个参照物在初始标定图像中的图像坐标,以及多个参照物在世界坐标系下的世界坐标来确定。
考虑到角点特征作为图像的重要特征,对图像图形的理解和分析具有重要作用,因此,本公开实施例所提供的标定方法可以采用角点检测的方法确定标定板的中心点在第一标定图像中的第一图像坐标。这里,首先可以对第一标定图像进行角点检测,提取出标定板中的关键角点,而后可以基于该关键角点在第一标定图像中的第一图像坐标、以及关键角点与标定板的中心点之间的关系,确定标定板的中心点在第一标定图像中的第一图像坐标。
本公开实施例可以采用的标定方法可以是基于灰度图像的角点检测,还可以是基于二值图像的角点检测,还可以是基于轮廓曲线的角点检测。为了应对光照等干扰因素对角点检测所带来的不良影响,本公开实施例可以采用轮廓曲线检测方法,该检测方法具体可以通过如下步骤来实现:
步骤一、对第一标定图像进行二值化处理,得到第一标定图像的二值图像;
步骤二、遍历二值图像中的每个像素点,确定距离该像素点预设范围内的领域像素点的像素值是否为第一像素值,若是,则将该像素点的像素值置为第二像素值,并将像素值为第一像素值、且距离该像素点预设范围内的邻域像素点所在的区域作为一个候选标定区域;处于每个候选标定区域最***的像素点确定为该候选标定区域的边界像素点;
步骤三、基于确定的边界像素点进行多边形拟合,得到每个候选标定区域对应的拟合多边形;
步骤四、基于每个候选标定区域对应的拟合多边形,从各个候选标定区域中筛选出至少一个目标标定区域;
步骤五、从至少一个目标标定区域的顶角中,筛选出标定板中的关键角点。
本公开实施例中,在获取到第一标定图像之后,可以首先对该图像进行二值化处理,然后可以基于得到的二值图像确定候选标定区域,并可以基于候选标定区域的边界像素点拟合得到候选标定区域对应的拟合多边形,最后即可以基于拟合得到的拟合多边形进行目标标定区域的筛选,以从筛选得到的目标标定区域的顶角中,筛选出关键角点。这里的关键角点可以是关于标定板的中心点对称分布的角点。
本公开实施例中的第一标定图像可以是包含标定板图案的相关图像,其中,上述标定板图案可以是黑白棋盘格图案,还可以是其它相关的标定板图案,本公开实施例对此不做具体的限制。为了便于进行说明,接下来可以以黑白棋盘格图案为例进行示例说明。
这里,在对第一标定图像进行二值化处理之后,第一标定图像中的像素点的像素值要么是0,要么是255,黑白棋盘格中的黑色区域即可以对应一个候选标定区域。本公开实施例所提供的标定方法旨在通过对二值图像的处理,检测出黑白棋盘格中的黑色区域,并将该黑色区域作为目标标定区域,从而确定出关键角点。
考虑到在实际的图像采集过程中,很可能会受到诸如光照等带来的图像噪声,导致无法又快又准的从第一标定图像中提取出角点(即图像关键点)。正是为了解决这一问题,本公开实施例才提供了一种基于多边形拟合方法对候选标定区域进行轮廓提取的方案。由于上述黑白棋盘格中的黑色区域是具有特殊结构的标定区域,因此,通过对拟合得到的拟合多边形的进一步分析即可以确定基于二值图像所确定的各个候选标定区域中,哪些是与上述黑色区域匹配的区域,哪些是受到光照干扰等原因所导致误检的候选标定区域,进而得到准确率和精度均较高的关键角点。
考虑到候选标定区域的确定对后续进行多边形拟合的关键作用,接下来可以对确定的候选标定区域的过程进行具体说明。
为了尽可能的提取出标定板上黑色区域的图像特征,这里,可以通过像素遍历,将候选标定区域的边界像素点所在边界以拟合多边形的形态提取出来。
在具体应用中,为了尽可能的提取出黑色棋盘格中黑色区域的边界,可以进行像素遍历,在确定一个像素点周边预设范围内的领域像素点的像素值为第一像素值,例如,0(对应黑色像素点)的情况下,可以将该像素点的像素值置为第二像素值,例如,255(对应白色像素点),也即,通过颜色反转,可以将第一标定图像中非边界的像素点置为白色像素点,这时,像素值为0、且距离该0值像素点预设范围内的领域像素点所在的区域作为一个候选标定区域(该候选标定区域处边界像素点之外的其它像素点的像素值为255),处于该候选标定区域中最***的像素点即为该候选标定区域的边界像素点,基于该候选标定区域的边界像素点即可以进行多边形拟合,以得到对应的拟合多边形。
在进行多边形拟合的过程中,可以基于待拟合多边形的边数来确定是否进行拟合。这里,仍以黑色棋盘格作为标定板图案为例,希望所拟合的多边形为正方形,这时,可以基于各个边界像素点的位置进行正方形的拟合。
如以2个像素点为拟合起点进行多边形的首次拟合,若遍历所有的2个像素点均不存在四条边相等的正方形,此时可以增大拟合多边形的阈值,如,可以按照3个像素点为拟合阈值再次进行正方形拟合,依次类推,直至拟合出所有可能的拟合多边形。可知,利用上述循环遍历的方式进行多边形拟合,避免了关键角点所在目标标定区域的漏检,提升了后续角点检测的鲁棒性。
需要说明的是,为了尽可能的提取出标定板上黑色区域的图像特征,本公开实施例除了可以进行上述诸如二值化处理和多边形拟合的图像处理,还可以进行其它图像处理。
例如,在对第一标定图像进行二值化处理之前,还可以对第一标定图像进行灰度化处理,而后利用二值化阈值对灰度图进行二值化处理。
除此之外,在得到第一标定图像的二值图像之后,可以进行图像膨胀处理,图像膨胀分离各个黑块四边形的衔接,由于膨胀的是白色像素点,因此能够缩小黑块四边形,从而断掉黑色像素点与白色像素点之间的连接,为进行多边形拟合做准备。
在拟合得到各个候选标定区域对应的拟合多边形之后,可以通过拟合多边形与标定板图案之间的对比分析结果,实现候选标定区域的筛选,进而基于筛选得到的目标标定区域,确定出标定板中的关键角点。
本公开实施例所提供的标定方法一方面可以基于候选标定区域对应的拟合多边形的相关属性实现目标标定区域的筛选,另一方面还可以基于重组后的候选标定区域组的有关属性实现目标标定区域的筛选。接下来通过如下两个方面进行说明。
第一方面:本公开实施例中,针对每个候选标定区域,可以通过该候选标定区域对应的拟合多边形的面积是否等于预设面积的判断结果来确定目标标定区域。这里,仍以黑白棋盘格图案作为标定板图案为例,其中的预设面积可以由黑白棋盘格中黑色区域的区域面积来确定。若拟合多边形的面积等于预设面积,则一定程度上可以认为这一候选标定区域为标定板上的黑色区域,即可确定为目标标定区域。
除此之外,本公开实施例还可以通过候选标定区域对应的拟合多边形的形状特征是否符合预设形状特征的判断结果来确定目标标定区域。这里,仍以黑白棋盘格图案作为标定板图案为例,其中的预设形状特征可以由黑白棋盘格中黑色区域所对应的形状特征(即正方形这一形状特征)来确定。若拟合多边形的形状特征符合预设形状特征,则一定程度上可以认为这一候选标定区域为标定板上的黑色区域,即可确定为目标标定区域。
需要说明的是,为了进一步提升目标标定区域的准确性,本公开实施例可以结合拟合多边形的面积以及形状特征进行目标标定区域的筛选,具体过程参见上述相关内容,在此不做赘述。
第二方面:本公开实施例可以按照如下步骤实现目标标定区域的筛选:
步骤一、将呈预设排列方式的预设数量个候选标定区域,确定为一个候选标定区域组;预设数量小于候选标定区域的总个数;
步骤二、针对每个候选标定区域组,基于该候选标定区域组包括的多个候选标定区域中每个候选标定区域对应的拟合多边形,确定与该候选标定区域组对应的构造多边形;
步骤三、基于各个候选标定区域组对应的构造多边形,从候选标定区域组中筛选出至少一个目标标定区域。
这里,首先可以将呈预设排列方式的预设数量个候选标定区域,确定为一个候选标定区域组,而后针对每个候选标定区域组,基于该候选标定区域组包括的多个候选标定区域中每个候选标定区域对应的拟合多边形,确定与该候选标定区域组对应的构造多边形,该构造多边形可以是基于拟合多边形的中心连线所得到的,这样,基于各个候选标定区域组对应的构造多边形,可以从候选标定区域组中筛选出至少一个目标标定区域。也即,本公开实施例可以结合候选标定区域组所对应的构造多边形进行目标标定区域的筛选。
在具体应用中所采用的标定板图案可以对称设置两个呈三角排列的黑色区域组,如图2所示为上述呈三角排列的两个黑色区域组的一种标定板图案的呈现方式。
这样,在进行目标标定区域筛选时,也可以按照上述排列方式进行候选标定区域组的确定。本公开实施例中,两个候选标定区域组可以包括呈三角排列方式的三个正方形候选标定区域所组成的第一候选标定区域组以及呈倒三角排列方式的三个正方形候选标定区域所组成的第二候选标定区域组。
这里,首先可以确定第一候选标定区域组所对应的第一构造三角形以第二候选标定区域组所对应的第二构造三角形,进而判断第一构造三角形、第二构造三角形是否为等腰直角三角形,且第一构造三角形的面积与第二构造三角形的面积差是否小于预设阈值,在第一候选标定区域组对应的第一构造三角形和第二候选标定区域组对应的第二构造三角形为等腰直角三角形,且第一构造三角形的面积与第二构造三角形的面积差小于预设阈值的情况下,可以将两个候选标定区域组中的每个候选标定区域分别确定为一个目标标定区域。
需要说明的是,本公开实施例可以结合上述两个方面实现目标标定区域的筛选。在实际应用中,可以首先基于第一方面所提供的筛选方法初步完成目标标定区域的筛选,尽可能的滤除一些因光照等噪声干扰所误检的标定区域,而后再利用第二方面所提供的筛选方法做进一步的筛选,在确保筛选结果准确性的前提下,还降低了计算量。
在按照上述目标标定区域的筛选方法确定出目标标定区域之后,即可以针对至少一个目标标定区域中任意相邻的两个目标标定区域,确定该相邻的两个目标标定区域中存在重叠的顶角,重叠的顶角一定程度上说明了被多个目标标定区域命中的概率较大,将较大概率的顶角作为关键角点所确定出的标定板的中心点的图像坐标信息也更为准确。
这里,以图2所示标定板图案为例,基于本公开实施例所提供的标定方法,检测出的关键角点,可以是对角设置的两个相邻的目标标定区域的交点,总计可以有4个关键角点,基于这4个关键角点在第一标定图像中的第一图像坐标的平均值,确定标定板的中心点在第一标定图像中的第一图像坐标从而实现待标定相机的外参标定。
在实际应用中,随着相机位姿等的变化,这时,即需要对相机重新进行标定。本公开实施例提供了一种利用初始的单应性矩阵、和标定板的中心点的第一图像坐标以及初始图像坐标进行第一单应性矩阵(即更新后的单应性矩阵)的确定方案。由于上述单应性矩阵的更新是在图像域内所实现的,无需进行坐标系之间的转换,操作简单,因此具有更高的实用性。
本公开实施例中可以按照如下步骤确定更新后的单应性矩阵:
步骤一、基于标定板的中心点在初始标定图像中的初始图像坐标、以及第一图像坐标,确定标定板的中心点的偏移量;
步骤二、利用标定板的中心点的偏移量、初始图像坐标、以及用于表示第一单应性矩阵的矩阵表示函数,确定用于表示标定板的中心点在世界坐标系下的世界坐标的坐标表示函数;以及,利用初始的单应性矩阵、初始图像坐标,确定标定板的中心点在世界坐标系下的世界坐标;
步骤三、基于确定的坐标表示函数和确定的世界坐标之间的对应关系,得到第一单应性矩阵。
为了便于理解上述第一单应性矩阵的更新过程,下面结合公式进一步进行说明。
在利用本公开实施例提供的标定方法确定出第一单应性矩阵之前,基于该初始的单应性矩阵所对应的图像坐标系和世界坐标系之间的映射关系,可知:
将上式展开可得:
X1=h11*x1+h12*y1+h13
Y1=h21*x1+h22*y1+h23
1=h31*x1+h32*y1+h33
由于相机位姿发生改变,更新后的映射关系如下所示:
X1=H11*(x1+Δx)+H12*(y1+Δy)+H13
Y1=H21*(x1+Δx)+H22*(y1+Δy)+H23
1=H31*(x1+Δx)+H32*(y1+Ay)+H33
通过上述两个公式左侧对应相等,可求解得到更新后的单应性矩阵。
本公开实施例中,利用更新后的单应性矩阵,可以确定待标定相机的外参。
在具体应用中,基于单应性矩阵以及获取的道路行驶过程中采集的包括前方车辆的图像,本公开实施例还可以实现车辆测距、车辆避障等相关应用,在此不做赘述。
本领域技术人员可以理解,在具体实施方式的上述方法中,各步骤的撰写顺序并不意味着严格的执行顺序而对实施过程构成任何限定,各步骤的具体执行顺序应当以其功能和可能的内在逻辑确定。
基于同一发明构思,本公开实施例中还提供了与标定方法对应的标定装置,由于本公开实施例中的装置解决问题的原理与本公开实施例上述标定方法相似,因此装置的实施可以参见方法的实施,重复之处不再赘述。
实施例二
参照图3所示,为本公开实施例提供的一种标定装置的结构示意图,上述装置包括:图像获取模块301、坐标确定模块302、矩阵确定模块303;其中,
图像获取模块301,用于获取第一标定图像;第一标定图像为待标定相机采集的包括标定板上的图案的图像,待标定相机设置在目标车辆上,目标车辆位于标定板前的预设位置处;
坐标确定模块302,用于根据第一标定图像,确定标定板的中心点在第一标定图像中的第一图像坐标;
矩阵确定模块303,用于基于初始的单应性矩阵、标定板的中心点在初始标定图像中的初始图像坐标以及第一图像坐标,确定待标定相机的第一单应性矩阵;初始的单应性矩阵根据标定板的中心点在世界坐标系中的世界坐标以及初始图像坐标确定。
上述标定装置利用图像处理方法从第一标定图像中确定出标定板的中心点的第一图像坐标,该标定板的中心点作为与消失点同等作用的点,因此可以基于标定板的中心点确定待标定相机的第一单应性矩阵。由于第一单应性矩阵用于表征的是图像坐标系与世界坐标系之间的转换关系,因此,基于第一单应性矩阵可以反推出待标定相机的外参。上述整个标定过程实现了对相机的自动标定,避免了人工标定所存在的标定效率和准确率均较低的问题,效率和准确率均较高,且避免了占用较大的标定场景而导致适用性较差的问题,适用性更佳。
在一种实施方式中,矩阵确定模块303,用于按照以下步骤确定第一单应性矩阵:
基于标定板的中心点在初始标定图像中的初始图像坐标、以及第一图像坐标,确定标定板的中心点的偏移量;
利用标定板的中心点的偏移量、初始图像坐标、以及用于表示第一单应性矩阵的矩阵表示函数,确定用于表示标定板的中心点在世界坐标系下的世界坐标的坐标表示函数;以及,
利用初始的单应性矩阵、初始图像坐标,确定标定板的中心点在世界坐标系下的世界坐标;
基于确定的坐标表示函数和确定的世界坐标之间的对应关系,得到第一单应性矩阵。
在一种实施方式中,坐标确定模块302,用于按照以下步骤根据第一标定图像,确定标定板的中心点在第一标定图像中的第一图像坐标:
对第一标定图像进行角点检测,提取出标定板中的关键角点;
基于标定板中的关键角点在第一标定图像中的第一图像坐标,确定标定板的中心点在第一标定图像中的第一图像坐标。
在一种实施方式中,坐标确定模块302,用于按照以下步骤对第一标定图像进行角点检测,提取出标定板中的关键角点:
对第一标定图像进行二值化处理,得到第一标定图像的二值图像;
遍历二值图像中的每个像素点,确定距离该像素点预设范围内的领域像素点的像素值是否为第一像素值,若是,则将该像素点的像素值置为第二像素值,并将像素值为第一像素值、且距离该像素点预设范围内的邻域像素点所在的区域作为一个候选标定区域;处于每个候选标定区域最***的像素点确定为该候选标定区域的边界像素点;
基于确定的边界像素点进行多边形拟合,得到每个候选标定区域对应的拟合多边形;
基于每个候选标定区域对应的拟合多边形,从各个候选标定区域中筛选出至少一个目标标定区域;
从至少一个目标标定区域的顶角中,筛选出标定板中的关键角点。
在一种实施方式中,坐标确定模块302,用于:
对第一标定图像进行二值化处理,得到第一标定图像的二值图像之前,对第一标定图像进行灰度化处理;
对第一标定图像进行二值化处理,得到第一标定图像的二值图像之后,对第一标定图像的二值图像进行图像膨胀处理;
遍历图像膨胀处理后的二值图像中的每个像素点,确定距离该像素点预设范围内的领域像素点的像素值是否为第一像素值。
在一种实施方式中,坐标确定模块302,用于按照以下步骤基于每个候选标定区域对应的拟合多边形,从各个候选标定区域中筛选出至少一个目标标定区域:
针对每个候选标定区域,确定该候选标定区域对应的拟合多边形的面积是否等于预设面积,若是,则将该候选标定区域确定为一个目标标定区域;和/或,确定该候选标定区域对应的拟合多边形的形状特征是否符合预设形状特征,若是,则将该候选标定区域确定为一个目标标定区域。
在一种实施方式中,候选标定区域为多个;坐标确定模块302,用于按照以下步骤基于每个候选标定区域对应的拟合多边形,从各个候选标定区域中筛选出至少一个目标标定区域:
将呈预设排列方式的预设数量个候选标定区域,确定为一个候选标定区域组;预设数量小于候选标定区域的总个数;
针对每个候选标定区域组,基于该候选标定区域组包括的多个候选标定区域中每个候选标定区域对应的拟合多边形,确定与该候选标定区域组对应的构造多边形;
基于各个候选标定区域组对应的构造多边形,从候选标定区域组中筛选出至少一个目标标定区域。
在一种实施方式中,候选标定区域组为两个,两个候选标定区域组包括呈三角排列方式的三个正方形候选标定区域所组成的第一候选标定区域组以及呈倒三角排列方式的三个正方形候选标定区域所组成的第二候选标定区域组;
坐标确定模块302,用于按照以下步骤基于各个候选标定区域组对应的构造多边形,从候选标定区域组中筛选出至少一个目标标定区域:
在第一候选标定区域组对应的第一构造三角形和第二候选标定区域组对应的第二构造三角形为等腰直角三角形,且第一构造三角形的面积与第二构造三角形的面积差小于预设阈值的情况下,将两个候选标定区域组中的每个候选标定区域分别确定为一个目标标定区域。
在一种实施方式中,坐标确定模块302,用于按照以下步骤从至少一个目标标定区域的顶角中,筛选出标定板中的关键角点:
针对至少一个目标标定区域中任意相邻的两个目标标定区域,确定该相邻的两个目标标定区域中存在重叠的顶角,将确定的存在重叠的顶角确定为关键角点。
实施例三
基于上述实施例一提供的标定方法,本公开实施例还提供了一种标定***,该标定***包括设置在待检测车辆上的待标定相机、标定板、控制器和用于执行上述实施例一对应标定方法的处理器;其中,
待标定相机,用于采集图像;
控制器,用于在待检测车辆处于标定板前的预设位置处、且标定板的高度为标定高度时,控制待标定相机采集包含标定板上的图案的第一标定图像;
处理器,用于基于第一标定图像,确定标定板的中心点在第一标定图像中的第一图像坐标;以及基于初始的单应性矩阵、标定板的中心点在初始标定图像中的初始图像坐标以及第一图像坐标,确定待标定相机的第一单应性矩阵;初始的单应性矩阵根据标定板的中心点在世界坐标系中的世界坐标以及初始图像坐标确定。
本公开实施例提供的标定***利用控制器将车辆限定在预设位置,然后可以将标定板的高度控制在标定高度,最后控制待标定相机采集包含标定板上的图案的第一标定图像,这样,利用处理器与控制器之间的连接关系,处理器即可以通过对第一标定图像的处理确定待标定相机的第一单应性矩阵,以根据第一单应性矩阵进行相机标定,操作简单,效率和准确率得以提升,且无需占用较大的标定场景而具有较高的适用性。
有关上述处理器的图像处理过程可参照上述实施例一的相关描述,在此不再赘述。
如图4所示为本公开实施例提供的一种标定***的示意图,该标定***可以通过车辆限位组件11调整待检测车辆的位置和姿态,还可以通过标定板升降组件12调整标定板的高度,这样,控制器13可以控制车辆限位组件11将待检测车辆以预设姿态限定在标定板前的预设位置处,并控制标定板升降组件12将标定板调整至标定高度,以及在待检测车辆以预设姿态处于标定板前的预设位置处、且标定板的高度为标定高度时,控制设置在待检测车辆上的待标定相机采集包含标定板上的图案的第一标定图像。
本公开实施例中的车辆限位组件11可以将待检测车辆以预设姿态限定在标定板前的预设位置处,也即,车辆限位组件11一方面可以限定待检测车辆的姿态,另一方面可以是对待检测车辆进行位置限定。
在具体应用中,可以将车辆限位组件11设置在正对标定板、且与标定板所在平面垂直的方向上,这样,在车辆限位组件11将待检测车辆限定在预设的位姿状态时,待检测车辆的中轴线将垂直于标定板且标定板的中心点位于待检测车辆的中轴线所在的垂直于地面的平面中。在待检测车辆被车辆限位组件11限位之后,可以利用标定板升降组件12调整标定板的高度,在将标定板调整至标定高度之后,可以对待检测车辆的待标定相机进行标定。
接下来可以结合图5和图6对上述车辆限位组件11进行具体说明。
本公开实施例中的车辆限位组件11可以包括调整组件111和多个滑动轮组112,其中,多个滑动轮组112中的每个滑动轮组112承载待检测车辆的一个车轮,以用于调整待检测车辆的姿态,调整组件111则可以推动待检测车辆的车轮以带动滑动轮组112转动,或者推动待检测车辆的车轮在滑动轮组112上滑动,从而使车轮滑动到一定位置。
在具体应用中,在各个滑动轮组112上承载有车辆车轮的情况下,各个滑动轮组112在调整组件111推动车辆车轮的过程中随之转动或者车轮在滑动轮组上滑动,以使得车辆在垂直于车辆的中轴线的方向上移动,这样,车辆可以相对标定板进行左右两个方向的调整。例如,在待检测车辆的初始停靠位置相对调整组件111左偏时,待检测车辆的中轴面(即待检测车辆的中轴线所在的垂直于地面的平面)相对标定板的中轴线(即穿过标定板的中心点的垂直于标定板的直线)也发生左偏,此时,可以通过上述调整组件111和滑动轮组112的配合工作,将待检测车辆在垂直于车辆的中轴线的方向上向右调整。
其中,上述调整组件111包括固定座1111以及多个伸缩杆1112,多个伸缩杆1112中的每个伸缩杆1112对应一个待检测车辆的一个车轮,在伸缩杆1112伸出至设定长度的过程时,接触到对应的车轮后推动对应的车轮直至伸出到设定长度,即可以推动待检测车辆到预设姿态。
本公开实施例提供的标定***还可以通过压力传感器和控制器13的配合工作实现对上述伸缩杆1112的控制。
其中,压力传感器可以设置在滑动轮组112中,滑动轮组112则可以在承载有车辆车轮时触发压力传感器,也即,在确定待检测车辆的各个车轮已停靠至对应的滑动轮组112的情况下,对应滑动轮组112设置的压力传感器得以被触发,控制器13基于与压力传感器之间的电连接关系,在确定压力传感器被触发之后,即可以控制多个伸缩杆1112伸出至设定长度。
本公开实施例所提供的标定***在各个伸缩杆1112均伸出到设定长度后标定板的中心点将处于待检测车辆的中轴面上,也即,上述标定***所要达到的标定位可以使得标定板的中心点落入通过车辆限位组件11限位后的待检测车辆的中轴面上,从而确保标定结果的准确性。
为了将待检测车辆按照预设姿态限制在预设位置以进行后续的相机标定,本公开实施例可以基于待检测车辆的车轮间距对伸缩杆1112所伸出的长度进行预先设置。例如,在确定一辆待检测车辆的车轮间距为1.5m时,可以将两个车轮中的每个车轮所对应伸缩杆1112的设定长度设置为0.75m,两个伸缩杆1112所对应两个车轮的设定长度即为1.5m。需要说明的是,车前轮间距和车后轮间距可以不同,可以结合待检测车辆的相关属性进行具体设定。
在各个伸缩杆1112推动待检测车辆的车轮到预设姿态的调整过程中,各个伸缩杆1112可以单独进行长度调整,还可以两两进行调整,还可以同步进行调整,在具体应用中可以采用不同的调整方式,本公开实施例对此不做具体的限制。
其中,每个伸缩杆1112可以对应一个滑动轮组112,在伸缩杆1112运动的过程中,可以带动车轮在滑动轮组112上运动。例如,承载前轮的滑动轮组112可以沿着伸缩杆1112伸出的方向转动,以使得前轮在左右运动时可以带动承载前轮的滑动轮组112转动;承载后轮的滑动轮组112可以垂直于伸缩杆1112伸出的方向转动,因此后轮在左右运动时可以在承载后轮的滑动轮组112上滑动,后轮在前后运动时可以带动承载后轮的滑动轮组112转动。因此,利用滑动轮组112和各个伸缩杆1112的配合工作可以实现待检测车辆在横向(即沿着伸缩杆1112伸出的方向)和纵向(即垂直于伸缩杆1112伸出的方向)两个方向的姿态调整,因此,本公开实施例中的滑动轮组112具有调整车辆姿态的作用。
为了便于对车辆进行限位,可以采用图3所示的限位凹槽113与前轮设置的第一滑动轮组1121之间的配合结构进行限位,前轮设置的第一滑动轮组1121设置在对应的限位凹槽113内,该限位凹槽113用于限定待检测车辆与标定板之间的沿着待检测车辆的中轴线方向的距离,在具体应用中,车辆稍微抖动下,即可以利用限位凹槽113的限位功能将车轮滑入到指定的纵向位置。
此外,为了兼顾各种车辆长度,本公开实施例所提供的车辆限位组件11中后轮所设置的两个第二滑动轮组1122中滑轮的个数可以大于或等于前轮所设置的两个第一滑动轮组1121中滑轮的个数。
在具体应用中,滑动轮组112可以是由多个滑轮单元组成的,每个滑轮单元包括多个交错设置的滑轮,这样,滑动轮组112的长度可以对应于滑轮单元的数量,也即,滑轮单元的数量越多,所对应滑动轮组112的长度越长,可知的是,在后轮所设置的滑轮个数及滑轮单元比较多的情况下,其所能够兼顾的车辆长度范围也较大,如图2和3所示,后轮所对应的第二滑动轮组1122可以兼顾更大的车辆长度范围。
接下来可以结合图7对上述标定板升降组件12进行具体说明。
本公开实施例中的标定板升降组件12可以包括升降器121和电机122,这样,控制器13在确定多个伸缩杆1112伸出到设定长度时,可以将生成的控制指令发送至电机122,电机122在基于控制指令确定转动的转数之后,可以驱动升降器121上下移动,升降器121随之带动标定板运动。
在具体应用中,控制器13可以控制升降器121将标定板的中心点调整到与待标定相等高的位置。这主要是考虑到在标定板与待标定相机的设置高度相同的情况下,相机标定的结果才具有足够的参考价值。
本公开实施例所提供的标定***,一旦在确定标定板中心点的高度与待标定相机等高(此时标定板的高度为标定高度),上述控制器13即可以控制待标定相机对准标定板进行拍摄,以采集包含标定板的图像,从而可以基于采集的该图像实现对待标定相机的标定,也即,在标定板处于工作位,即标定板的高度为标定高度,也即标定板的中心点与待标定相机等高的位置时,可以自动触发相机标定,进一步节约了标定时间,提升了标定效率。
可知的是,本公开实施例提供的标定***首先通过升降器121和电机122的配合将标定板的高度调整至标定高度,而后再基于待标定相机对处于工作位的标定板进行标定操作,整个过程自动完成,无需人工参与,省时省力,且无需占用较大的标定场景而具有较高的适用性。
另外,本公开实施例所提供的标定***中的处理器基于第一标定图像确定待标定相机的第一单应性矩阵的具体实施过程可以参照本公开实施例提供的标定方法,此处不再赘述。
实施例四
本公开实施例还提供了一种电子设备,如图8所示,为本公开实施例提供的电子设备的结构示意图,包括:处理器、存储器、和总线存储器存储有处理器可执行的机器可读指令(如图3所示标定装置中,图像获取模块301、坐标确定模块302和矩阵确定模块303所对应执行的指令),当电子设备运行时,处理器与存储器之间通过总线通信,机器可读指令被处理器执行时执行本公开实施例一所提供的标定方法。
本公开实施例还提供一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器运行时执行上述方法实施例中的标定方法的步骤。其中,该存储介质可以是易失性或非易失的计算机可读取存储介质。
本公开实施例所提供的标定方法的计算机程序产品,包括存储了程序代码的计算机可读存储介质,程序代码包括的指令可用于执行上述方法实施例中的标定方法的步骤,具体可参见上述方法实施例,在此不再赘述。
本公开实施例还提供一种计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现前述实施例的任意一种方法。该计算机程序产品可以具体通过硬件、软件或其结合的方式实现。在一个可选实施例中,所述计算机程序产品具体体现为计算机存储介质,在另一个可选实施例中,计算机程序产品具体体现为软件产品,例如软件开发包(Software DevelopmentKit,SDK)等等。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的***和装置的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。在本公开所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的***、装置和方法,可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,又例如,多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本公开各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本公开的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台电子设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本公开各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-OnlyMemory,ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是:以上所述实施例,仅为本公开的具体实施方式,用以说明本公开的技术方案,而非对其限制,本公开的保护范围并不局限于此,尽管参照前述实施例对本公开进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:任何熟悉本技术领域的技术人员在本公开揭露的技术范围内,其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改、变化或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本公开实施例技术方案的精神和范围,都应涵盖在本公开的保护范围之内。因此,本公开的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
Claims (20)
1.一种标定方法,其特征在于,包括:
获取第一标定图像;所述第一标定图像为待标定相机采集的包括标定板上的图案的图像,所述待标定相机设置在目标车辆上,所述目标车辆位于所述标定板前的预设位置处;
根据所述第一标定图像,确定所述标定板的中心点在所述第一标定图像中的第一图像坐标;
基于初始的单应性矩阵、所述标定板的中心点在初始标定图像中的初始图像坐标以及所述第一图像坐标,确定待标定相机的第一单应性矩阵;所述初始的单应性矩阵根据所述标定板的中心点在世界坐标系中的世界坐标以及所述初始图像坐标确定。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于初始的单应性矩阵、所述标定板的中心点在初始标定图像中的初始图像坐标以及所述第一图像坐标,确定所述第一单应性矩阵,包括:
基于所述标定板的中心点在初始标定图像中的初始图像坐标、以及第一图像坐标,确定所述标定板的中心点的偏移量;
利用所述标定板的中心点的偏移量、所述初始图像坐标、以及用于表示所述第一单应性矩阵的矩阵表示函数,确定用于表示标定板的中心点在世界坐标系下的世界坐标的坐标表示函数;以及,
利用所述初始的单应性矩阵、所述初始图像坐标,确定标定板的中心点在世界坐标系下的世界坐标;
基于确定的所述坐标表示函数和确定的所述世界坐标之间的对应关系,得到所述第一单应性矩阵。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,根据所述第一标定图像,确定所述标定板的中心点在所述第一标定图像中的第一图像坐标,包括:
对所述第一标定图像进行角点检测,提取出所述标定板中的关键角点;
基于所述标定板中的关键角点在所述第一标定图像中的第一图像坐标,确定所述标定板的中心点在所述第一标定图像中的第一图像坐标。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述对所述第一标定图像进行角点检测,提取出所述标定板中的关键角点,包括:
对所述第一标定图像进行二值化处理,得到所述第一标定图像的二值图像;
遍历所述二值图像中的每个像素点,确定距离该像素点预设范围内的领域像素点的像素值是否为第一像素值,若是,则将该像素点的像素值置为第二像素值,并将像素值为第一像素值、且距离该像素点预设范围内的邻域像素点所在的区域作为一个候选标定区域;处于每个候选标定区域最***的像素点确定为该候选标定区域的边界像素点;
基于确定的所述边界像素点进行多边形拟合,得到每个所述候选标定区域对应的拟合多边形;
基于每个所述候选标定区域对应的拟合多边形,从所述各个候选标定区域中筛选出至少一个目标标定区域;
从所述至少一个目标标定区域的顶角中,筛选出所述标定板中的关键角点。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,对所述第一标定图像进行二值化处理,得到所述第一标定图像的二值图像之前,还包括:
对所述第一标定图像进行灰度化处理;
对所述第一标定图像进行二值化处理,得到所述第一标定图像的二值图像之后,还包括:
对所述第一标定图像的二值图像进行图像膨胀处理;
遍历所述二值图像中的每个像素点,确定距离该像素点预设范围内的领域像素点的像素值是否为第一像素值,包括:
遍历图像膨胀处理后的二值图像中的每个像素点,确定距离该像素点预设范围内的领域像素点的像素值是否为第一像素值。
6.根据权利要求4或5所述的方法,其特征在于,所述基于每个所述候选标定区域对应的拟合多边形,从所述各个候选标定区域中筛选出至少一个目标标定区域,包括:
针对每个所述候选标定区域,确定该候选标定区域对应的拟合多边形的面积是否等于预设面积,若是,则将该候选标定区域确定为一个目标标定区域;和/或,确定该候选标定区域对应的拟合多边形的形状特征是否符合预设形状特征,若是,则将该候选标定区域确定为一个目标标定区域。
7.根据权利要求4~6任一所述的方法,其特征在于,所述候选标定区域为多个;所述基于每个所述候选标定区域对应的拟合多边形,从所述各个候选标定区域中筛选出至少一个目标标定区域,包括:
将呈预设排列方式的预设数量个候选标定区域,确定为一个候选标定区域组;所述预设数量小于所述候选标定区域的总个数;
针对每个候选标定区域组,基于该候选标定区域组包括的所述多个候选标定区域中每个候选标定区域对应的拟合多边形,确定与该候选标定区域组对应的构造多边形;
基于各个候选标定区域组对应的构造多边形,从所述候选标定区域组中筛选出至少一个目标标定区域。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述候选标定区域组为两个,两个所述候选标定区域组包括呈三角排列方式的三个正方形候选标定区域所组成的第一候选标定区域组以及呈倒三角排列方式的三个正方形候选标定区域所组成的第二候选标定区域组;
所述基于各个候选标定区域组对应的构造多边形,从所述候选标定区域组中筛选出至少一个目标标定区域,包括:
在所述第一候选标定区域组对应的第一构造三角形和第二候选标定区域组对应的第二构造三角形为等腰直角三角形,且所述第一构造三角形的面积与所述第二构造三角形的面积差小于预设阈值的情况下,将所述两个候选标定区域组中的每个候选标定区域分别确定为一个所述目标标定区域。
9.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述从所述至少一个目标标定区域的顶角中,筛选出所述标定板中的关键角点,包括:
针对所述至少一个目标标定区域中任意相邻的两个目标标定区域,确定该相邻的两个目标标定区域中存在重叠的顶角,将确定的所述存在重叠的顶角确定为所述关键角点。
10.一种标定装置,其特征在于,所述装置包括:
图像获取模块,用于获取第一标定图像;所述第一标定图像为待标定相机采集的包括标定板上的图案的图像,所述待标定相机设置在目标车辆上,所述目标车辆位于所述标定板前的预设位置处;
坐标确定模块,用于根据所述第一标定图像,确定所述标定板的中心点在所述第一标定图像中的第一图像坐标;
矩阵确定模块,用于基于初始的单应性矩阵、所述标定板的中心点在初始标定图像中的初始图像坐标以及所述第一图像坐标,确定所述第一单应性矩阵;所述初始的单应性矩阵根据所述标定板的中心点在世界坐标系中的世界坐标以及所述初始图像坐标确定。
11.一种标定***,其特征在于,包括设置在待检测车辆上的待标定相机、标定板、控制器和处理器;
所述待标定相机,用于采集图像;
所述控制器,用于在所述待检测车辆处于所述标定板前的预设位置处、且所述标定板的高度为标定高度时,控制所述待标定相机采集包含所述标定板上的图案的第一标定图像;
所述处理器,用于基于所述第一标定图像,确定所述标定板的中心点在所述第一标定图像中的第一图像坐标;以及基于初始的单应性矩阵、所述标定板的中心点在初始标定图像中的初始图像坐标以及所述第一图像坐标,确定待标定相机的第一单应性矩阵;所述初始的单应性矩阵根据所述标定板的中心点在世界坐标系中的世界坐标以及所述初始图像坐标确定。
12.根据权利要求11所述的***,其特征在于,所述***还包括:
车辆限位组件,用于调整待检测车辆的位置和姿态;
标定板升降组件,用于调整标定板的高度;
所述控制器,用于控制所述车辆限位组件将所述待检测车辆以预设姿态限定在所述标定板前的预设位置处,并控制所述标定板升降组件将所述标定板调整至标定高度,以及在所述待检测车辆以预设姿态处于所述标定板前的预设位置处、且所述标定板的高度为标定高度时,控制设置在所述待检测车辆上的待标定相机采集包含所述标定板上的图案的第一标定图像。
13.根据权利要求12所述的***,其特征在于,所述车辆限位组件包括:
多个滑动轮组,每个滑动轮组用于承载所述待检测车辆的一个车轮,并调整所述待检测车辆的姿态;
调整组件,用于推动所述待检测车辆的车轮,以调整所述待检测车辆的中轴面的位置;其中,所述待检测车辆的中轴面为所述待检测车辆的中轴线所在的垂直于地面的平面。
14.根据权利要求13所述的***,其特征在于,所述多个滑动轮组包括承载所述待检测车辆的前轮的第一滑动轮组,以及承载所述待检测车辆的后轮的第二滑动轮组;其中,
所述第一滑动轮组中滑轮的个数小于所述第二滑动轮组中滑轮的个数。
15.根据权利要求14所述的***,其特征在于,所述车辆限位组件还包括限位凹槽;
每个第一滑动轮组设置在对应的限位凹槽内,所述限位凹槽用于限定所述待检测车辆与所述标定板之间的沿着所述待检测车辆的中轴线方向的距离。
16.根据权利要求13~15任一所述的***,其特征在于,所述标定装置还包括压力传感器;
所述压力传感器设置在所述滑动轮组中,且所述滑动轮组承载车轮时能够触发所述压力传感器;
所述调整组件包括:固定座,以及与所述固定座滑动连接的多个伸缩杆,所述多个伸缩杆与所述待检测车辆的车轮一一对应;
所述控制器,还用于在所述压力传感器被触发后,控制所述多个伸缩杆伸出至设定长度;
各个伸缩杆,用于在伸出至预设长度的过程中,接触到对应的车轮后推动对应的车轮直至伸出到设定长度;其中,在各个伸缩杆均伸出到设定长度后所述标定板的中心点处于待检测车辆的中轴面上。
17.根据权利要求16所述的***,其特征在于,
所述控制器,还用于在所述多个伸缩杆伸出到设定长度时,控制所述标定板升降组件将所述标定板的中心点调整至与所述待标定相机等高。
18.根据权利要求17所述的***,其特征在于,
所述控制器,还用于在所述标定板升降组件将所述标定板的中心点调整至与所述待标定相机等高时,控制设置在所述待检测车辆上的待标定相机采集包含所述标定板上的图案的第一标定图像。
19.一种电子设备,其特征在于,包括:处理器、存储器和总线,所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令,当电子设备运行时,所述处理器与所述存储器之间通过总线通信,所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1至9任一所述的标定方法的步骤。
20.一种计算机可读存储介质,其特征在于,该计算机可读存储介质上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至9任一所述的标定方法的步骤。
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Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111681285A (zh) * | 2020-06-09 | 2020-09-18 | 商汤集团有限公司 | 一种标定方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN112419423A (zh) * | 2020-10-30 | 2021-02-26 | 上海商汤临港智能科技有限公司 | 一种标定方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN112489136A (zh) * | 2020-11-30 | 2021-03-12 | 商汤集团有限公司 | 标定方法、位置确定方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN113066135A (zh) * | 2021-04-26 | 2021-07-02 | 深圳市商汤科技有限公司 | 图像采集设备的标定方法及装置、电子设备和存储介质 |
CN113077522A (zh) * | 2021-03-24 | 2021-07-06 | 中移智行网络科技有限公司 | 自动标定装置、自动标定方法、电子设备和可读存储介质 |
CN113192145A (zh) * | 2021-05-08 | 2021-07-30 | 深圳市商汤科技有限公司 | 设备标定方法及装置、电子设备和存储介质 |
CN113822950A (zh) * | 2021-11-22 | 2021-12-21 | 天远三维(天津)科技有限公司 | 标定板的标定点分布确定方法、装置、设备及存储介质 |
WO2022062893A1 (zh) * | 2020-09-25 | 2022-03-31 | 深圳市道通科技股份有限公司 | Adas标定设备的定位方法、***、装置及可读存储介质 |
WO2022141324A1 (zh) * | 2020-12-30 | 2022-07-07 | 华为技术有限公司 | 摄像头的硬件在环标定、靶点设置方法、***及相关设备 |
CN115268086A (zh) * | 2022-09-28 | 2022-11-01 | 合肥疆程技术有限公司 | 一种挡位标定方法及***、控制装置 |
WO2022257569A1 (zh) * | 2021-06-09 | 2022-12-15 | 上海商汤智能科技有限公司 | 图像采集装置的标定 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106815868A (zh) * | 2015-11-30 | 2017-06-09 | 深圳佑驾创新科技有限公司 | 摄像头实时标定方法、***和装置 |
KR20180068022A (ko) * | 2016-12-13 | 2018-06-21 | 현대자동차주식회사 | 스테레오 카메라 영상 실시간 자동 캘리브레이션 장치, 그를 포함한 시스템 및 그 방법 |
CN108898148A (zh) * | 2018-06-27 | 2018-11-27 | 清华大学 | 一种数字图像角点检测方法、***及计算机可读存储介质 |
CN110567469A (zh) * | 2018-06-05 | 2019-12-13 | 北京市商汤科技开发有限公司 | 视觉定位方法、装置、电子设备及*** |
CN110599548A (zh) * | 2019-09-02 | 2019-12-20 | Oppo广东移动通信有限公司 | 摄像头的标定方法、装置、相机及计算机可读存储介质 |
-
2020
- 2020-06-09 CN CN202010526555.5A patent/CN111681286B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106815868A (zh) * | 2015-11-30 | 2017-06-09 | 深圳佑驾创新科技有限公司 | 摄像头实时标定方法、***和装置 |
KR20180068022A (ko) * | 2016-12-13 | 2018-06-21 | 현대자동차주식회사 | 스테레오 카메라 영상 실시간 자동 캘리브레이션 장치, 그를 포함한 시스템 및 그 방법 |
CN110567469A (zh) * | 2018-06-05 | 2019-12-13 | 北京市商汤科技开发有限公司 | 视觉定位方法、装置、电子设备及*** |
CN108898148A (zh) * | 2018-06-27 | 2018-11-27 | 清华大学 | 一种数字图像角点检测方法、***及计算机可读存储介质 |
CN110599548A (zh) * | 2019-09-02 | 2019-12-20 | Oppo广东移动通信有限公司 | 摄像头的标定方法、装置、相机及计算机可读存储介质 |
Cited By (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111681285A (zh) * | 2020-06-09 | 2020-09-18 | 商汤集团有限公司 | 一种标定方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN111681285B (zh) * | 2020-06-09 | 2024-04-16 | 商汤集团有限公司 | 一种标定方法、装置、电子设备及存储介质 |
WO2022062893A1 (zh) * | 2020-09-25 | 2022-03-31 | 深圳市道通科技股份有限公司 | Adas标定设备的定位方法、***、装置及可读存储介质 |
CN112419423A (zh) * | 2020-10-30 | 2021-02-26 | 上海商汤临港智能科技有限公司 | 一种标定方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN112489136B (zh) * | 2020-11-30 | 2024-04-16 | 商汤集团有限公司 | 标定方法、位置确定方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN112489136A (zh) * | 2020-11-30 | 2021-03-12 | 商汤集团有限公司 | 标定方法、位置确定方法、装置、电子设备及存储介质 |
WO2022141324A1 (zh) * | 2020-12-30 | 2022-07-07 | 华为技术有限公司 | 摄像头的硬件在环标定、靶点设置方法、***及相关设备 |
CN113077522A (zh) * | 2021-03-24 | 2021-07-06 | 中移智行网络科技有限公司 | 自动标定装置、自动标定方法、电子设备和可读存储介质 |
CN113066135A (zh) * | 2021-04-26 | 2021-07-02 | 深圳市商汤科技有限公司 | 图像采集设备的标定方法及装置、电子设备和存储介质 |
CN113192145A (zh) * | 2021-05-08 | 2021-07-30 | 深圳市商汤科技有限公司 | 设备标定方法及装置、电子设备和存储介质 |
CN113192145B (zh) * | 2021-05-08 | 2023-02-28 | 深圳市商汤科技有限公司 | 设备标定方法及装置、电子设备和存储介质 |
WO2022257569A1 (zh) * | 2021-06-09 | 2022-12-15 | 上海商汤智能科技有限公司 | 图像采集装置的标定 |
CN113822950A (zh) * | 2021-11-22 | 2021-12-21 | 天远三维(天津)科技有限公司 | 标定板的标定点分布确定方法、装置、设备及存储介质 |
CN115268086A (zh) * | 2022-09-28 | 2022-11-01 | 合肥疆程技术有限公司 | 一种挡位标定方法及***、控制装置 |
Also Published As
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