CN111986270A - 一种全景泊车标定方法、装置及存储介质 - Google Patents
一种全景泊车标定方法、装置及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111986270A CN111986270A CN202010869752.7A CN202010869752A CN111986270A CN 111986270 A CN111986270 A CN 111986270A CN 202010869752 A CN202010869752 A CN 202010869752A CN 111986270 A CN111986270 A CN 111986270A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- panoramic
- coordinates
- coordinate
- fisheye
- 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.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 45
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 28
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 13
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 5
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 3
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
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
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
- G06T3/40—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
- G06T3/4038—Image mosaicing, e.g. composing plane images from plane sub-images
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
Abstract
本发明所提供的一种全景泊车标定方法、装置及存储介质,包括:控制摄像头采集对应区域的鱼眼源图,所述摄像头为目标车辆安装的前后左右四个摄像头,所述鱼眼源图中包括铺设在所述目标车辆车身四周的棋盘标定板;对每个所述鱼眼源图的中心点坐标进行标定,对每个所述鱼眼源图中棋盘标定板的四个预定角点坐标进行标定;根据所述中心点坐标、四个预定角点坐标以及预先输入的实际位置参数,生成鱼眼源图坐标点与全景图像坐标点之间的图像关系查找表,根据所述图像关系查找表生成全景图像。本发明通过标定中心点和四个角点,获得图像关系查找表后即可生成全景图像,简单快捷,耗时短。
Description
技术领域
本发明涉及电子技术领域,尤其涉及的是一种全景泊车标定方法、装置及存储介质。
背景技术
长期以来,驾驶者在将车辆泊入停车位时,只能依赖后视镜大致观察车身周围的环境情况,或者仅仅依赖单一的后视摄像头观察车身后方的障碍物情况,存在很大的视觉盲区。为解决泊车的安全问题,现在在车身前、后、左、右个安装一个超广角鱼眼摄像头,通过获取的图像合成一个从天空中往下看的合成鸟瞰图,驾驶者可以在车上通过显示屏上的鸟瞰图看到车身四周的实时图像,能清晰的展现障碍物和车身的相对位置。这样,如何从四个超广角鱼眼摄像头合成无盲区、拼接良好的鸟瞰图非常关键,这个过程称之为标定,目前的全景泊车的标定方法是使用黑白棋盘标定板角点的图像坐标,计算所有角点的空间三维坐标,从而确定鱼眼镜头的位置特性,标定过程复杂,耗时长。
因此,现有技术存在缺陷,有待改进与发展。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于,针对现有技术的上述缺陷,提供一种全景泊车标定方法、装置及存储介质,旨在解决现有技术中使用的全景泊车标定方法标定过程复杂,耗时长的问题。
本发明解决技术问题所采用的技术方案如下:
一种全景泊车标定方法,其中,包括:
控制摄像头采集对应区域的鱼眼源图,所述摄像头为目标车辆安装的前后左右四个摄像头,所述鱼眼源图中包括铺设在所述目标车辆车身四周的棋盘标定板;
对每个所述鱼眼源图的中心点坐标进行标定,对每个所述鱼眼源图中棋盘标定板的四个预定角点坐标进行标定;
根据所述中心点坐标、四个预定角点坐标以及预先输入的实际位置参数,生成鱼眼源图坐标点与全景图像坐标点之间的图像关系查找表,根据所述图像关系查找表生成全景图像。
在进一步地实现方式中,所述根据所述中心点坐标、四个预定角点坐标以及预先输入的实际位置参数,生成鱼眼源图坐标点与全景图像坐标点之间的图像关系查找表的步骤具体包括:
对所述中心点坐标、四个预定角点坐标进行畸变校正,并根据预先输入的实际位置参数,计算每个鱼眼源图的单应性矩阵;
根据前方摄像头拍摄的鱼眼源图的单应性矩阵生成前方鱼眼源图坐标点与全景图像坐标点之间的前方图像关系查找表;
根据后方摄像头拍摄的鱼眼源图的单应性矩阵生成后方鱼眼源图坐标点与全景图像坐标点之间的后方图像关系查找表。
在进一步地实现方式中,所述计算每个鱼眼源图的单应性矩阵的步骤之后还包括:
根据左侧摄像头拍摄的鱼眼源图的单应性矩阵生成左侧鱼眼源图坐标点与全景图像坐标点之间的左侧图像关系查找表;
根据右侧摄像头拍摄的鱼眼源图的单应性矩阵生成右侧鱼眼源图坐标点与全景图像坐标点之间的右侧图像关系查找表。
在进一步地实现方式中,所述根据所述图像关系查找表生成全景图像的步骤具体包括:
根据所述图像关系查找表将每个鱼眼源图坐标处的图像分量复制到全景图像坐标处,生成全景图像。
在进一步地实现方式中,所述计算每个鱼眼源图的单应性矩阵的步骤具体包括:
根据每个鱼眼源图的中心点坐标和四个预定角点坐标计算投影半径;
根据摄像头的入射角与投影半径关系表获得与所述投影半径相对应的入射角;
根据焦距和入射角计算对应的校正图像的半径,并计算四个预定角点坐标在校正图像上的坐标点;
根据四个预定角点坐标和校正图像上的坐标点之间的关系计算单应性矩阵。
在进一步地实现方式中,所述实际位置参数包括:标定长度、标定宽度和偏移位置。
在进一步地实现方式中,所述棋盘标定板为黑白棋盘标定板,所述四个预定角点坐标为黑白棋盘标定板的左上角坐标、右上角坐标、左下角坐标和右下角坐标。
在进一步地实现方式中,根据所述图像关系查找表将每个鱼眼源图坐标处的图像分量复制到全景图像坐标处,生成全景图像的步骤还包括:
当鱼眼源图的图像与全景图像的位置坐标不是整数向量时,利用双线性插值法方法来获得图像分量信息。
本发明还提供了一种装置,其中,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的全景泊车标定程序,所述全景泊车标定程序被所述处理器执行时实现如上所述的全景泊车标定方法的步骤。
本发明还提供了一种存储介质,其中,所述存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序能够被执行以用于实现如上所述的全景泊车标定方法的步骤。
本发明所提供的一种全景泊车标定方法、装置及存储介质,包括:控制摄像头采集对应区域的鱼眼源图,所述摄像头为目标车辆安装的前后左右四个摄像头,所述鱼眼源图中包括铺设在所述目标车辆车身四周的棋盘标定板;对每个所述鱼眼源图的中心点坐标进行标定,对每个所述鱼眼源图中棋盘标定板的四个预定角点坐标进行标定;根据所述中心点坐标、四个预定角点坐标以及预先输入的实际位置参数,生成鱼眼源图坐标点与全景图像坐标点之间的图像关系查找表,根据所述图像关系查找表生成全景图像。本发明通过标定中心点和四个角点,获得图像关系查找表后即可生成全景图像,简单快捷,耗时短。
附图说明
图1是本发明中全景泊车标定方法较佳实施例的流程图。
图2是本发明中全景泊车标定方法的较佳实施例中棋盘标定板的位置示意图。
图3是本发明中装置的较佳实施例的功能原理框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明确,以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
目前全景泊车标定使用黑白棋盘标定板角点的图像坐标,计算所有角点的空间三维坐标,从而确定鱼眼镜头的位置特性(偏移、半径),存在标定过程复杂、耗时长的问题,并且需要接受专业培训才能完成标定。
为了能大范围推广使用全景泊车,本发明提供一种标定简单、快速、精度高、易操作的标定方法。
请参见图1,图1是本发明中全景泊车标定方法的流程图。如图1所示,本发明实施例所述的全景泊车标定方法包括以下步骤:
S100、控制摄像头采集对应区域的鱼眼源图,所述摄像头为目标车辆安装的前后左右四个摄像头,所述鱼眼源图中包括铺设在所述目标车辆车身四周的棋盘标定板。
具体的,所述棋盘标定板为黑白棋盘标定板。本发明是通过车载装置进行标定,所述车载装置可以为四路车载录像机。在标定前,准备黑白棋盘标定板,在目标车辆车身四周铺设棋盘标定板。前后左右四个摄像头均为鱼眼摄像头。
S200、对每个所述鱼眼源图的中心点坐标进行标定,对每个所述鱼眼源图中棋盘标定板的四个预定角点坐标进行标定。
具体的,所述四个预定角点坐标可以为黑白棋盘标定板的左上角坐标、右上角坐标、左下角坐标和右下角坐标。通过人机交互逐个标定四个鱼眼镜头的中心点,分别标定四个鱼眼源图上的四个角点坐标。
S300、根据所述中心点坐标、四个预定角点坐标以及预先输入的实际位置参数,生成鱼眼源图坐标点与全景图像坐标点之间的图像关系查找表,根据所述图像关系查找表生成全景图像。
所述实际位置参数包括:标定长度、标定宽度和偏移位置;请参阅图2,所述标定长度为车型长度L,所述标定宽度为车型宽度D,所述偏移位置是指左右偏移距离D。其中,黑白棋盘标定板在放置时,前后方向的标定板放置在车型宽度的中央位置,即A1=A2,B1=B2,左右方向的标定板放置的位置相对应,即偏移位置D1=D2。也就是说,识别出中心点、四个角点的坐标后,再根据标定长度、标定宽度和偏移位置等实际位置参数,软件就能够根据这些信息进行校正,生成鱼眼源图坐标点与全景图像坐标点之间的图像关系查找表,并存储到硬盘中。这样,本发明只需标定中心点和四个角点,获得图像关系查找表后即可生成全景图像,无需计算所有角点,简单快捷,耗时短。此操作方法简单快捷,用户只需通过遥控器和预定的标定板即可快速完成标定,标定时间短、易于理解。
在一种实现方式中,所述步骤S300中的“根据所述中心点坐标、四个预定角点坐标以及预先输入的实际位置参数,生成鱼眼源图坐标点与全景图像坐标点之间的图像关系查找表”具体包括:
S310、对所述中心点坐标、四个预定角点坐标进行畸变校正,并根据预先输入的实际位置参数,计算每个鱼眼源图的单应性矩阵;
S320、根据前方摄像头拍摄的鱼眼源图的单应性矩阵生成前方鱼眼源图坐标点与全景图像坐标点之间的前方图像关系查找表;
S330、根据后方摄像头拍摄的鱼眼源图的单应性矩阵生成后方鱼眼源图坐标点与全景图像坐标点之间的后方图像关系查找表。
S340、根据左侧摄像头拍摄的鱼眼源图的单应性矩阵生成左侧鱼眼源图坐标点与全景图像坐标点之间的左侧图像关系查找表;
S350、根据右侧摄像头拍摄的鱼眼源图的单应性矩阵生成右侧鱼眼源图坐标点与全景图像坐标点之间的右侧图像关系查找表。
也就是说,建立目标图像到源图像的映射关系使用单应性矩阵来完成,由于单应性矩阵有8个未知数,需要4个已知数对应鱼眼源图上的四个角点。分别对前方、后方、左侧、右侧的图像标定点进行畸变校正,从而计算出每个鱼眼源图的单应性矩阵,生成前方图像关系查找表、后方图像关系查找表、左侧图像关系查找表、右侧图像关系查找表。具体可以为左、前10*10的图像查找表、右、前10*10的图像查找表、左、后10*10的图像查找表、右、后10*10的图像查找表。
在一种实现方式中,所述步骤S300中的“根据所述图像关系查找表生成全景图像”的步骤具体包括:
S360、根据所述图像关系查找表将每个鱼眼源图坐标处的图像分量复制到全景图像坐标处,生成全景图像。
具体的,当鱼眼源图的图像与全景图像的位置坐标不是整数向量时,利用双线性插值法方法来获得图像分量信息。生成全景图像即为全景拼接过程,首先从硬盘加载标定过程生成的图像关系查找表,由全景图像的坐标经过映射变换求出对应的鱼眼源图坐标。将鱼眼源图坐标处的图像分量复制到全景图像坐标处,由于变换前后图像的位置坐标一般不是整数向量,对于小数坐标,必须用双线性插值法方法来获得图像分量信息。分量复制是指图像是YUV420格式的,复制时先复制Y分量,再复制U和V分量。
在进一步地实现方式中,所述步骤S310中“计算每个鱼眼源图的单应性矩阵”的步骤具体包括:
S311、根据每个鱼眼源图的中心点坐标和四个预定角点坐标计算投影半径;
S312、根据摄像头的入射角与投影半径关系表获得与所述投影半径相对应的入射角;
S313、根据焦距和入射角计算对应的校正图像的半径,并计算四个预定角点坐标在校正图像上的坐标点;
S314、根据四个预定角点坐标和校正图像上的坐标点之间的关系计算单应性矩阵。
也就是说,由已知的4个标定角点坐标和中心坐标计算投影半径,入射角和投影半径的关系表可由摄像头厂商提供,根据关系表获得对应的入射角,由焦距和入射角根据小孔成像原理求标定角点坐标对应校正图像的半径,计算4个标定点在校正图像的坐标,使用以上的4对坐标点求单应性矩阵。
这样,通过4个角点计算单应性矩阵,获得映射变换关系,生成目标图像到原图的查找表方法,可以使用自动提取角点信息的方法替代手动标定角点,减少了人工干预。
本发明还提供了一种装置,请参阅图3,所述装置可以为四路车载录像机,包括存储器20、处理器10及存储在所述存储器20上并可在所述处理器10上运行的全景泊车标定程序,所述全景泊车标定程序被所述处理器10执行时实现如上所述的全景泊车标定方法的步骤;具体如上所述。
本发明还提供了一种存储介质,其中,所述存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序能够被执行以用于实现如上所述的全景泊车标定方法的步骤;具体如上所述。
综上所述,本发明公开的一种全景泊车标定方法、装置及存储介质,包括:控制摄像头采集对应区域的鱼眼源图,所述摄像头为目标车辆安装的前后左右四个摄像头,所述鱼眼源图中包括铺设在所述目标车辆车身四周的棋盘标定板;对每个所述鱼眼源图的中心点坐标进行标定,对每个所述鱼眼源图中棋盘标定板的四个预定角点坐标进行标定;根据所述中心点坐标、四个预定角点坐标以及预先输入的实际位置参数,生成鱼眼源图坐标点与全景图像坐标点之间的图像关系查找表,根据所述图像关系查找表生成全景图像。本发明通过标定中心点和四个角点,获得图像关系查找表后即可生成全景图像,简单快捷,耗时短。
应当理解的是,本发明的应用不限于上述的举例,对本领域普通技术人员来说,可以根据上述说明加以改进或变换,所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。
Claims (10)
1.一种全景泊车标定方法,其特征在于,包括:
控制摄像头采集对应区域的鱼眼源图,所述摄像头为目标车辆安装的前后左右四个摄像头,所述鱼眼源图中包括铺设在所述目标车辆车身四周的棋盘标定板;
对每个所述鱼眼源图的中心点坐标进行标定,对每个所述鱼眼源图中棋盘标定板的四个预定角点坐标进行标定;
根据所述中心点坐标、四个预定角点坐标以及预先输入的实际位置参数,生成鱼眼源图坐标点与全景图像坐标点之间的图像关系查找表,根据所述图像关系查找表生成全景图像。
2.根据权利要求1所述的全景泊车标定方法,其特征在于,所述根据所述中心点坐标、四个预定角点坐标以及预先输入的实际位置参数,生成鱼眼源图坐标点与全景图像坐标点之间的图像关系查找表的步骤具体包括:
对所述中心点坐标、四个预定角点坐标进行畸变校正,并根据预先输入的实际位置参数,计算每个鱼眼源图的单应性矩阵;
根据前方摄像头拍摄的鱼眼源图的单应性矩阵生成前方鱼眼源图坐标点与全景图像坐标点之间的前方图像关系查找表;
根据后方摄像头拍摄的鱼眼源图的单应性矩阵生成后方鱼眼源图坐标点与全景图像坐标点之间的后方图像关系查找表。
3.根据权利要求2所述的全景泊车标定方法,其特征在于,所述计算每个鱼眼源图的单应性矩阵的步骤之后还包括:
根据左侧摄像头拍摄的鱼眼源图的单应性矩阵生成左侧鱼眼源图坐标点与全景图像坐标点之间的左侧图像关系查找表;
根据右侧摄像头拍摄的鱼眼源图的单应性矩阵生成右侧鱼眼源图坐标点与全景图像坐标点之间的右侧图像关系查找表。
4.根据权利要求1所述的全景泊车标定方法,其特征在于,所述根据所述图像关系查找表生成全景图像的步骤具体包括:
根据所述图像关系查找表将每个鱼眼源图坐标处的图像分量复制到全景图像坐标处,生成全景图像。
5.根据权利要求2所述的全景泊车标定方法,其特征在于,所述计算每个鱼眼源图的单应性矩阵的步骤具体包括:
根据每个鱼眼源图的中心点坐标和四个预定角点坐标计算投影半径;
根据摄像头的入射角与投影半径关系表获得与所述投影半径相对应的入射角;
根据焦距和入射角计算对应的校正图像的半径,并计算四个预定角点坐标在校正图像上的坐标点;
根据四个预定角点坐标和校正图像上的坐标点之间的关系计算单应性矩阵。
6.根据权利要求2所述的全景泊车标定方法,其特征在于,所述实际位置参数包括:标定长度、标定宽度和偏移位置。
7.根据权利要求1所述的全景泊车标定方法,其特征在于,所述棋盘标定板为黑白棋盘标定板,所述四个预定角点坐标为黑白棋盘标定板的左上角坐标、右上角坐标、左下角坐标和右下角坐标。
8.根据权利要求4所述的全景泊车标定方法,其特征在于,根据所述图像关系查找表将每个鱼眼源图坐标处的图像分量复制到全景图像坐标处,生成全景图像的步骤还包括:
当鱼眼源图的图像与全景图像的位置坐标不是整数向量时,利用双线性插值法方法来获得图像分量信息。
9.一种装置,其特征在于,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的全景泊车标定程序,所述全景泊车标定程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-8任意一项所述的全景泊车标定方法的步骤。
10.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序能够被执行以用于实现如权利要求1-8任意一项所述的全景泊车标定方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010869752.7A CN111986270A (zh) | 2020-08-26 | 2020-08-26 | 一种全景泊车标定方法、装置及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010869752.7A CN111986270A (zh) | 2020-08-26 | 2020-08-26 | 一种全景泊车标定方法、装置及存储介质 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111986270A true CN111986270A (zh) | 2020-11-24 |
Family
ID=73439577
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010869752.7A Pending CN111986270A (zh) | 2020-08-26 | 2020-08-26 | 一种全景泊车标定方法、装置及存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111986270A (zh) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113221833A (zh) * | 2021-06-01 | 2021-08-06 | 深圳市天双科技有限公司 | 一种后视摄像头实现全景泊车的方法 |
CN113255468A (zh) * | 2021-05-06 | 2021-08-13 | 东风汽车集团股份有限公司 | 车载全景影像标定块识别优化方法、***及可读存储介质 |
CN113263978A (zh) * | 2021-05-17 | 2021-08-17 | 深圳市天双科技有限公司 | 一种车底透视的全景泊车***及其方法 |
CN113674361A (zh) * | 2021-08-21 | 2021-11-19 | 深圳普捷利科技有限公司 | 一种车载环视校准实现方法及*** |
CN114399557A (zh) * | 2021-12-25 | 2022-04-26 | 深圳市全景达科技有限公司 | 一种全景标定方法、***及计算机设备 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2017112602A (ja) * | 2015-11-06 | 2017-06-22 | トッパノ カンパニ, リミテッド.Toppano Co., Ltd. | パノラマ魚眼カメラの画像較正、スティッチ、および深さ再構成方法、ならびにそのシステム |
CN109816732A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-05-28 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 标定方法、标定***、矫正方法、矫正***及车辆 |
CN110264395A (zh) * | 2019-05-20 | 2019-09-20 | 深圳市森国科科技股份有限公司 | 一种车载单目全景***的镜头标定方法及相关装置 |
CN110766762A (zh) * | 2019-10-22 | 2020-02-07 | 广州四为电子科技有限公司 | 一种全景泊车的标定方法及标定*** |
-
2020
- 2020-08-26 CN CN202010869752.7A patent/CN111986270A/zh active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2017112602A (ja) * | 2015-11-06 | 2017-06-22 | トッパノ カンパニ, リミテッド.Toppano Co., Ltd. | パノラマ魚眼カメラの画像較正、スティッチ、および深さ再構成方法、ならびにそのシステム |
CN109816732A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-05-28 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 标定方法、标定***、矫正方法、矫正***及车辆 |
CN110264395A (zh) * | 2019-05-20 | 2019-09-20 | 深圳市森国科科技股份有限公司 | 一种车载单目全景***的镜头标定方法及相关装置 |
CN110766762A (zh) * | 2019-10-22 | 2020-02-07 | 广州四为电子科技有限公司 | 一种全景泊车的标定方法及标定*** |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
陈鹏展: "《个体行为的机器识别与决策协同》", 31 July 2018, pages: 219 - 221 * |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113255468A (zh) * | 2021-05-06 | 2021-08-13 | 东风汽车集团股份有限公司 | 车载全景影像标定块识别优化方法、***及可读存储介质 |
CN113263978A (zh) * | 2021-05-17 | 2021-08-17 | 深圳市天双科技有限公司 | 一种车底透视的全景泊车***及其方法 |
CN113221833A (zh) * | 2021-06-01 | 2021-08-06 | 深圳市天双科技有限公司 | 一种后视摄像头实现全景泊车的方法 |
CN113221833B (zh) * | 2021-06-01 | 2023-05-26 | 深圳市天双科技有限公司 | 一种后视摄像头实现全景泊车的方法 |
CN113674361A (zh) * | 2021-08-21 | 2021-11-19 | 深圳普捷利科技有限公司 | 一种车载环视校准实现方法及*** |
CN113674361B (zh) * | 2021-08-21 | 2022-04-26 | 深圳普捷利科技有限公司 | 一种车载环视校准实现方法及*** |
CN114399557A (zh) * | 2021-12-25 | 2022-04-26 | 深圳市全景达科技有限公司 | 一种全景标定方法、***及计算机设备 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111986270A (zh) | 一种全景泊车标定方法、装置及存储介质 | |
CN111223038B (zh) | 一种车载环视图像的自动拼接方法及显示装置 | |
CN110336987B (zh) | 一种投影仪畸变校正方法、装置和投影仪 | |
CN109741455B (zh) | 一种车载立体全景显示方法、计算机可读存储介质及*** | |
JP2022095776A (ja) | リアビュー可視化のためのリアスティッチされたビューパノラマ | |
US9858639B2 (en) | Imaging surface modeling for camera modeling and virtual view synthesis | |
JP5739584B2 (ja) | 車両周辺視角化のための3次元映像合成装置およびその方法 | |
US10434877B2 (en) | Driver-assistance method and a driver-assistance apparatus | |
JP4495041B2 (ja) | ピンホール投影により表示面上のレーザポイントと関連付けられるプロジェクタ画素を求める方法 | |
US10089538B2 (en) | Vehicle 360° surround view system having corner placed cameras, and system and method for calibration thereof | |
JP5944687B2 (ja) | 外因パラメータのみのサラウンドビューカメラ自動較正 | |
JP5455124B2 (ja) | カメラ姿勢パラメータ推定装置 | |
US8134608B2 (en) | Imaging apparatus | |
JP5456330B2 (ja) | 画像表示装置及びそのカメラ取り付け角度算出方法 | |
WO2011090163A1 (ja) | パラメータ決定装置、パラメータ決定システム、パラメータ決定方法、及び記録媒体 | |
JP2011182236A (ja) | カメラキャリブレーション装置 | |
JP2008187564A (ja) | カメラ校正装置及び方法並びに車両 | |
KR101912396B1 (ko) | 가상 카메라 기반의 임의 시점 영상 생성 장치 및 방법 | |
CN113490879A (zh) | 使用实时光线跟踪以用于透镜重新映射 | |
JP2007150658A (ja) | 車載周辺画像表示装置 | |
WO2022126430A1 (zh) | 辅助对焦方法、装置及*** | |
CN106060427A (zh) | 基于单摄像头的全景成像方法及其装置 | |
JP2018533098A (ja) | パネル変換 | |
US20160037154A1 (en) | Image processing system and method | |
CN110784693A (zh) | 投影机校正方法与使用此方法的投影*** |
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 |