KR20190051463A - Apparatus and method for detecting checkerboard corner point for camera calibration - Google Patents
Apparatus and method for detecting checkerboard corner point for camera calibration Download PDFInfo
- Publication number
- KR20190051463A KR20190051463A KR1020170147169A KR20170147169A KR20190051463A KR 20190051463 A KR20190051463 A KR 20190051463A KR 1020170147169 A KR1020170147169 A KR 1020170147169A KR 20170147169 A KR20170147169 A KR 20170147169A KR 20190051463 A KR20190051463 A KR 20190051463A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- corner point
- straight line
- corner
- image
- hough transform
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 30
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 17
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims description 5
- 239000003086 colorant Substances 0.000 claims description 4
- 230000001174 ascending effect Effects 0.000 claims 2
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 238000010276 construction Methods 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
- G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
- G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
- G06T7/74—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods involving reference images or patches
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/40—Image enhancement or restoration using histogram techniques
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/30—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
-
- 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
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20048—Transform domain processing
- G06T2207/20061—Hough transform
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
Description
본 발명은 카메라 캘리브레이션을 위한 체커보드 코너점 추출 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 차량용 카메라의 캘리브레이션에 사용되는 체커보드(checker board)를 촬영한 영상에서 흑과 백의 사각형영역이 교차되는 모서리에 해당하는 부분인 코너(corner)를 보다 정확하게 추출할 수 있도록 하는 카메라 캘리브레이션을 위한 체커보드 코너점 추출 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus and method for extracting checkerboard corner points for camera calibration, and more particularly, to an apparatus and method for extracting a checkerboard corner point from a captured image of a checker board used for calibration of a camera, And more particularly, to a checkerboard corner point extracting apparatus and method for camera calibration that can extract a corner that is a part corresponding to a checkerboard corner point.
최근 차량에는 운전자의 지원 기능을 위한 카메라가 많이 장착되고 있으나, 카메라 자체의 특성, 및 차량마다 카메라가 설치되는 위치나 자세가 다르기 때문에 카메라에 대한 캘리브레이션이 반드시 필요하며, 이러한 캘리브레이션 방법에 대한 다양한 방법이 연구되고 있다.In recent years, many cameras for the driver's support function have been installed in the vehicle. However, since the characteristics of the camera itself and the position and posture in which the camera is installed for each vehicle are different, calibration for the camera is indispensable. Has been studied.
이러한 카메라 캘리브레이션 방법 중 하나로서 체커보드(checkerboard)를 촬영하여 캘리브레이션 하는 방법이 많이 사용되는데, 그 이유는 체커보드는 체스판(서양 장기판) 형상이기 때문에 에지(또는 꼭짓점, 모서리)가 정확하게 보여서 카메라의 좌표를 정밀하게 트레킹 할 수 있기 때문이다.As one of these camera calibration methods, a method of photographing and calibrating a checkerboard is often used because the checkerboard is a chessboard, so that the edges (or corners and corners) This is because the coordinates can be precisely trekked.
그런데 기존에는 체커보드의 주변에 다른 물체들이 많은 경우 정상적으로 캘리브레이션이 수행되지 않으며, 또한 체커보드를 촬영한 영상에서 흑과 백의 대비가 뚜렷하지 않을 경우에도 정상적으로 캘리브레이션이 수행되지 않는 문제점이 있었다.Conventionally, when there are many objects in the vicinity of the checkerboard, the calibration is not normally performed. Also, even if the contrast of black and white is not clear in the image of the checkerboard, calibration is not normally performed.
본 발명의 배경기술은 대한민국 공개특허 10-2014-0054590호(2014.05.09. 공개, 카메라 캘리브레이션 방법 및 장치)에 개시되어 있다. BACKGROUND OF THE INVENTION [0002] The background art of the present invention is disclosed in Korean Patent Laid-Open Publication No. 10-2014-0054590 (published on May 05, 2019, camera calibration method and apparatus).
본 발명의 일 측면에 따르면, 본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 창작된 것으로서, 차량용 카메라의 캘리브레이션에 사용되는 체커보드(checker board)를 촬영한 영상에서 흑과 백의 사각형영역이 교차되는 모서리에 해당하는 부분인 코너(corner)를 보다 정확하게 추출할 수 있도록 하는 카메라 캘리브레이션을 위한 체커보드 코너점 추출 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다. According to an aspect of the present invention, there is provided an image processing apparatus, which is created to solve the above-described problems, is provided with a checker board used for calibration of a camera for a vehicle, And more particularly, to a checkerboard corner point extracting apparatus and method for camera calibration that can more accurately extract a corner that is a portion corresponding to a checkerboard corner point.
본 발명의 일 측면에 따른 카메라 캘리브레이션을 위한 체커보드 코너점 추출 장치는, 캘리브레이션을 위한 체커보드 영상을 촬영하는 카메라부; 상기 체커보드 영상의 코너점 추출에 사용할 템플릿(template) 제작용 마스크를 미리 생성하여 저장하는 마스크 저장부; 및 상기 마스크를 이용하여 적어도 둘 이상의 다양한 형태의 격자 모양 템플릿들을 미리 생성 해두고, 상기 체커보드 영상 내 각 픽셀을 중심으로 지정된 일정 크기의 윈도우를 생성한 후, 상기 생성된 템플릿과 매칭을 수행하여 체커보드의 코너점을 추출하는 제어부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a checkerboard corner point extracting apparatus for camera calibration, including: a camera section for photographing a checkerboard image for calibration; A mask storage unit for previously generating and storing a mask for template production to be used for corner point extraction of the checker board image; And generating at least two or more various types of lattice-shaped templates using the mask in advance, creating a window having a predetermined size centered on each pixel in the checker board image, and then matching the created template with the generated template And a control unit for extracting a corner point of the checker board.
본 발명의 다른 측면에 따른 카메라 캘리브레이션을 위한 체커보드 코너점 추출 방법은, 카메라부가 캘리브레이션을 위한 체커보드 영상을 촬영하는 단계; 제어부가 마스크 저장부에 상기 체커보드 영상의 코너점 추출에 사용할 템플릿(template) 제작용 마스크를 미리 생성하여 저장하는 단계; 및 상기 제어부가 상기 마스크를 이용하여 적어도 둘 이상의 다양한 형태의 격자 모양 템플릿들을 미리 생성 해두고, 상기 체커보드 영상 내 각 픽셀을 중심으로 지정된 일정 크기의 윈도우를 생성한 후, 상기 생성된 템플릿과 매칭을 수행하여 체커보드의 코너점을 추출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a checkerboard corner point extraction method for camera calibration, comprising: capturing a checker board image for calibration of a camera unit; Generating and storing in the mask storage unit a mask for template production to be used for corner point extraction of the checker board image in advance; And the controller generates at least two or more various types of lattice-shaped templates in advance using the mask, creates a window having a predetermined size centered on each pixel in the checker board image, And extracting a corner point of the checkerboard by performing the following steps.
본 발명의 일 측면에 따르면, 본 발명은 차량용 카메라의 캘리브레이션에 사용되는 체커보드(checker board)를 촬영한 영상에서 흑과 백의 사각형영역이 교차되는 모서리에 해당하는 부분인 코너(corner)를 보다 정확하게 추출할 수 있도록 한다. According to an aspect of the present invention, there is provided a method of correcting a corner, which is a corner corresponding to a corner where a rectangular area of black and white intersects with an image of a checker board used for calibrating a camera for a vehicle, So that it can be extracted.
또한 본 발명은 차량용 카메라의 캘리브레이션에 사용되는 체커보드 주변에 다른 물체들이 있거나 대비도가 떨어지는 저조도 환경에서도 보다 정확하게 코너를 자동으로 추출할 수 있도록 함으로써 성능을 향상시키며, 또한 카메라 캘리브레이션 과정에서 체커보드의 코너점을 수동으로 지정할 필요가 없기 때문에 작업 공정이 단순해져 작업 시간을 단축할 수 있도록 한다.In addition, the present invention improves performance by automatically extracting corners more accurately even in low-illuminance environments where there are other objects around the checkerboard used in the calibration of a car camera or in a low contrast environment where contrast is low, Since there is no need to specify the corner points manually, the work process is simplified and the work time can be shortened.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라 캘리브레이션을 위한 체커보드 코너점 추출 장치의 개략적인 구성을 보인 예시도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라 캘리브레이션을 위한 체커보드 코너점 추출 방법을 설명하기 위한 흐름도.
도 3은 상기 도 1에 있어서, X-코너 템플릿 제작을 위한 마스크 및 이 마스크를 이용하여 X-코너 템플릿을 생성하는 방법을 설명하기 위한 예시도.
도 4는 상기 도 1에 있어서, 제어부가 에지 각도 히스토그램 구축과 X-코너 템플릿 선정 방법을 설명하기 위하여 보인 예시도.
도 5는 상기 도 1에 있어서, A-NCC 맵의 생성과 A-NCC 맵의 이진화 영상을 생성하는 방법을 설명하기 위하여 보인 예시도.
도 6은 상기 도 5에 있어서, A-NCC 맵의 이진화 영상의 코너점에 대하여 허프 변환 시 각도 범위를 제한하는 것을 설명하기 위하여 보인 예시도.
도 7은 상기 도 6에 있어서, 허프 변환을 통해 수평 방향 직선에 대한 허프 공간과 수직 방향 직선에 대한 허프 공간이 구축되는 것을 설명하기 위하여 보인 예시도.
도 8은 본 실시예에 따라 어두운 환경에서 촬영된 영상으로부터 체커보드의 코너점을 자동으로 추출한 결과를 보인 예시도.
도 9는 본 실시예에 따라 체커보드 주변에 다른 물건들이 포함되어 촬영된 영상으로부터 체커보드의 코너점을 자동으로 추출한 결과를 보인 예시도.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 is a diagram illustrating a schematic configuration of a checkerboard corner point extracting apparatus for camera calibration according to an embodiment of the present invention; FIG.
FIG. 2 is a flowchart illustrating a checkerboard corner point extraction method for camera calibration according to an exemplary embodiment of the present invention. Referring to FIG.
FIG. 3 is an exemplary view for explaining a mask for producing an X-corner template and a method for generating an X-corner template using the mask in FIG. 1; FIG.
FIG. 4 is an exemplary diagram for explaining the construction of an edge angle histogram and a method of selecting an X-corner template in FIG. 1; FIG.
FIG. 5 is an exemplary diagram for explaining a method of generating an A-NCC map and a binary image of an A-NCC map in FIG. 1; FIG.
FIG. 6 is an exemplary diagram for explaining the limitation of the angular range when the Huff transform is performed on the corner point of the binarized image of the A-NCC map in FIG. 5; FIG.
FIG. 7 is an exemplary diagram for explaining how the Huff space with respect to the horizontal straight line and the Hough space with respect to the vertical straight line are established through the Hough transform in FIG.
8 is an exemplary view showing a result of automatically extracting a corner point of a checker board from an image photographed in a dark environment according to the present embodiment.
9 is an exemplary view showing a result obtained by automatically extracting a corner point of a checker board from an image captured by including other objects around the checker board according to the present embodiment.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 카메라 캘리브레이션을 위한 체커보드 코너점 추출 장치 및 방법의 일 실시예를 설명한다. Hereinafter, an embodiment of a checkerboard corner point extraction apparatus and method for camera calibration according to the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.
이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.In this process, the thicknesses of the lines and the sizes of the components shown in the drawings may be exaggerated for clarity and convenience of explanation. In addition, the terms described below are defined in consideration of the functions of the present invention, which may vary depending on the intention or custom of the user, the operator. Therefore, definitions of these terms should be made based on the contents throughout this specification.
이하 본 실시예는 카메라 캘리브레이션을 위한 체커보드의 코너점을 추출하기 위하여 템플릿(template) 매칭 기법을 사용하는 방법에 관한 것으로서, 상기 템플릿 매칭 기법은 기 설정된 여러 가지 형태의 격자 모양 템플릿들을 미리 생성 해두고, 영상 내 각 픽셀을 중심으로 일정 크기의 윈도우를 생성하여 생성된 템플릿과 매칭을 수행하여 체커보드의 코너점을 추출하는 방식이다. 이때 매칭 유사도 척도로는 A-NCC(absolute normalized cross correlation)를 사용하고, 체커보드 코너점을 일정한 순서에 맞게 정렬시키기 위해 허프 변환(Hough Transform)을 통해 추정한 직선 정보를 사용한다.The present embodiment relates to a method of using a template matching technique for extracting a corner point of a checkerboard for camera calibration. The template matching technique previously generates various types of grid shape templates A window of a predetermined size centered around each pixel in the image is generated, and matching with the generated template is performed to extract a corner point of the checkerboard. At this time, absolute normalized cross correlation (A-NCC) is used as a matching similarity scale and linear information estimated by Hough Transform is used to align checker board corner points in a predetermined order.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라 캘리브레이션을 위한 체커보드 코너점 추출 장치의 개략적인 구성을 보인 예시도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라 캘리브레이션을 위한 체커보드 코너점 추출 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.FIG. 1 is a diagram illustrating a schematic configuration of a checkerboard corner point extracting apparatus for camera calibration according to an exemplary embodiment of the present invention. FIG. 2 is a block diagram of a checkerboard corner point extracting apparatus for camera calibration according to an exemplary embodiment of the present invention. And Fig.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 카메라 캘리브레이션을 위한 체커보드 코너점 추출 장치는, 카메라부(110), 마스크 저장부(200), 제어부(300), 및 보정부(400)를 포함한다.1, the checkerboard corner point extraction apparatus for camera calibration according to the present embodiment includes a camera unit 110, a
상기 카메라부(110)는 캘리브레이션을 위한 체커보드를 촬영한다. 즉, 상기 카메라부(110)는 캘리브레이션을 실시할 카메라를 이용하여 체커보드를 촬영한다.The camera unit 110 photographs a checker board for calibration. That is, the camera unit 110 photographs the checker board using a camera to be calibrated.
상기 마스크 저장부(200)는 체커보드의 코너점(즉, X-코너)을 추출하기 위한 템플릿(template)을 생성하기 위한 마스크를 미리 생성하여 저장한다(도 3 참조).The
상술한 바와 같이, 본 실시예는 체커보드의 코너점(즉, X-코너)을 추출하기 위하여 템플릿 매칭 기법을 사용하여, 상기 카메라부(110)를 통해 촬영한 영상에서 보여질 수 있는 코너점(즉, X-코너)의 템플릿들을 각도별로 생성한다.As described above, the present embodiment uses a template matching technique to extract a corner point (i.e., an X-corner) of a checkerboard, and a corner point that can be viewed from an image photographed through the camera unit 110 (I.e., X-corner) are generated for each angle.
도 3은 상기 도 1에 있어서, X-코너 템플릿 제작을 위한 마스크 및 이 마스크를 이용하여 X-코너 템플릿을 생성하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다. FIG. 3 is an exemplary view for explaining a mask for producing an X-corner template and a method for generating an X-corner template using the mask in FIG.
예컨대 도 3의 (a)에 도시된 바와 같이, 상기 X-코너 템플릿 제작을 위한 마스크는, 기 지정된 각도의 범위(0~180°)에서 미리 지정된 단위 각도(5°) 간격으로 2개의 영역(예 : 검정색 영역, 흰색 영역)으로 나누어진 36개의 마스크를 미리 생성하여 저장한다. 즉, 체커보드의 격자에 해당하는 사각형의 중심을 가로질러 두 개의 영역으로 양분하는 선분의 각도를 기 지정된 각도의 범위(0~180°)에서 미리 지정된 단위 각도(5°)로 회전시켜 도 3의 (a)에 도시된 바와 같은 36개의 마스크를 미리 생성하여 저장한다. For example, as shown in FIG. 3A, the mask for the X-corner template production is divided into two regions ((0 to 180 deg. For example, black area, white area). That is, the angle of the line segment bisecting the two regions across the center of the square corresponding to the grid of the checkerboard is rotated to a predetermined unit angle (5 deg.) In the predetermined range of angles (0 to 180 degrees) And 36 masks as shown in (a) of FIG.
이에 따라 상기 제어부(300)는 상기 36개의 마스크 중 어느 두 개의 마스크를 선택적으로 중첩시킨다.Accordingly, the
예컨대 도 3의 (b)에 도시된 바와 같이, 상기 마스크에서 격자의 영역을 양분하는 선분이 0°와 45°인 마스크를 중첩시킨다고 가정할 경우, 이 두 마스크(격자의 영역을 양분하는 선분이 0°와 45°인 마스크)가 중첩되면 상기 중첩되는 두 선분에 의해 격자의 영역이 사분된다(즉, 4개의 영역(①,②,③,④)으로 분할된다).For example, as shown in FIG. 3 (b), if it is assumed that the mask dividing the region of the lattice in the mask overlaps the mask of 0 DEG and 45 DEG, the two masks 0 ° and 45 °) are overlapped, the region of the grid is divided by the overlapping two line segments (that is, divided into four regions (①, ②, ③, ④)).
이때 상기 사분된 영역(①,②,③,④)에서 제1,3 영역(①,③)은 각기 검정색과 흰색(또는 흰색과 검정색)이 겹치는 영역이고, 제2,4 영역(②,④)은 동일한 색상(예 : 흰색과 흰색, 또는 검정색과 검정색)이 겹치는 영역이다.In this case, the first and third areas (①, ③) in the quadrant areas (①, ②, ③, ④) are regions where black and white (or white and black) overlap each other, ) Are areas where the same color (eg, white and white, or black and black) overlap.
이에 따라 상기 제어부(300)는 상기 두 개의 마스크를 중첩시켰을 때 사분되는 각 영역이 겹치는 색상에 따라, 도 3의 (c)에 도시된 바와 같이, 동일한 두 색상(예 : 흰색과 흰색, 또는 검정색과 검정색)이 겹치는 경우에는 흰색으로 표시하고, 서로 다른 두 색상(예 : 검정색과 흰색, 또는 흰색과 검정색)이 겹치는 경우에는 검정색으로 표시하는 X-코너(즉, 코너점) 템플릿을 생성한다.3 (c), the
또한 상기 제어부(300)는 상기 카메라부(100)를 통해 촬영된 영상에서 X-코너의 추출을 위하여 영상의 각 픽셀마다 매칭을 수행할 템플릿을 선택하여 A-NCC 값을 계산한다. 예컨대 상기 각 픽셀은 상기 템플릿에 대응하는 사이즈(예 : 5*5)의 중심 픽셀이 되어, 상기 템플릿에 대응하는 사이즈(예 : 5*5)에 매칭되는 템플릿을 선택하는 것이다. Further, the
이때 상기 A-NCC 값을 계산하는 이유는, 상기 영상 내의 각 픽셀을 중심으로 하는 사이즈의 영역(즉, 템플릿의 사이즈에 대응하는 윈도우)과 일치율이 가장 높은 템플릿을 선택하기 위한 것이다.At this time, the reason for calculating the A-NCC value is to select a template having the highest matching ratio with a region having a size centered on each pixel in the image (i.e., a window corresponding to the size of the template).
보다 구체적으로, 상기 제어부(300)의 A-NCC 맵 생성부(310)는 상기 카메라부(100)를 통해 입력된 영상(도 5의 (a) 참조)(즉, 각 픽셀을 중심으로 템플릿의 사이즈에 대응하는 윈도우)의 그레디언트(gradient)를 계산해서 상기 각 윈도우에 대한 에지의 크기와 각도를 구한다. 즉, 매칭할 픽셀을 중심으로 하는 윈도우(즉, 템플릿의 사이즈에 대응하는 윈도우)를 설정하고(도 4의 (a) 참조), 상기 윈도우 내의 모든 픽셀을 대상으로 에지의 각도에 대한 히스토그램을 생성한다(도 4의 (b) 참조)(도 2의 S101 참조).More specifically, the A-NCC
이때 상기 히스토그램은 기 지정된 각도 범위(0~180°)의 에지 각도를 미리 설정된 단위 각도(5°) 간격으로 나누어 36개의 빈(bin)으로 설정하고, 상기 윈도우 내의 픽셀의 에지 크기를 히스토그램에 누적한다. 그리고 도 4의 (b)에 도시된 바와 같이, 에지 및 각도 히스토그램에서 국부적인 피크(peak) 두 개를 검출하고, 상기 두 개의 피크에 맞는(즉, 일치하는) 템플릿(즉, X-코너 템플릿)을 선택한다(도 4의 (c) 참조)(도 2의 S102 참조).At this time, the histogram is set to 36 bins by dividing an edge angle of a predefined angle range (0 to 180) by predetermined unit angle (5 DEG) intervals, and the edge size of pixels in the window is accumulated in the histogram do. As shown in Fig. 4 (b), two local peaks are detected in the edge and angle histograms, and a template corresponding to the two peaks (i.e., matching) (i.e., X- (See Fig. 4 (c)) (see S102 in Fig. 2).
그리고 상기 제어부(300)는 상기 각 픽셀을 중심으로 하는 윈도우 영역과 상기 선택한 템플릿(즉, X-코너 템플릿) 간의 유사도(또는 매칭 여부)를 판단하기 위해서 A-NCC값을 계산한다(도 2의 S103 참조). The
이 과정(S101 ~ S103)은 영상의 모든 픽셀에 대해서 반복 수행하여, 도 5의 (b)에 도시된 바와 같은, A-NCC 맵(map)을 생성한다.This process (S101 to S103) is repeated for all the pixels of the image to generate an A-NCC map as shown in FIG. 5 (b).
다음 상기 제어부(300)는 상기 A-NCC 맵(map)에 이진화를 수행하여, 도 5의 (c)에 도시된 바와 같은, A-NCC 맵의 이진화 영상을 산출한다(도 2의 S104 참조). Next, the
즉, 영상처리에서 이진화는 어떤 주어진 임계값보다 밝은 픽셀들은 모두 흰식으로, 그렇지 않은 픽셀들은 모두 검은색으로 바꾸는 것을 의미한다.In other words, in image processing, binarization means that pixels lighter than a given threshold value are all whitened, and pixels that are not so bright are all changed to black.
다음 상기 제어부(300)는 상기 A-NCC 맵의 이진화 영상에서 값이 1인 픽셀(즉, 흰색 픽셀에 해당하는 X-코너)들에 대해 허프 변환(Hough Transform)을 실시한다(도 2의 S105 참조).Next, the
여기서 상기 허프 변환은 한 평면 위에 놓여 있는 픽셀들의 집합의 각 픽셀을 지나는 모든 직선을 파악하기 위한, 즉, 이미지 혹은 영상에서 직선을 찾기 위해서(즉, 직선을 추출하기 위해서) 사용되는 방법들 중 하나이다.Here, the Hough transform is one of the methods used to grasp all the straight lines passing through each pixel of a set of pixels lying on one plane, i.e. to find a straight line in an image or an image (i.e., to extract a straight line) .
이때 에지 각도 히스토그램의 피크점을 이용하여 허프 변환의 각도 범위를 제한한다(도 6 참조).At this time, the angular range of the Hough transform is limited by using the peak point of the edge angle histogram (see FIG. 6).
도 6에 도시된 바와 같이, 각도 히스토그램의 피크점을 이용하여 허프 변환의 각도 범위를 제한함으로써, 체커보드의 격자를 이루지 않는 직선이 추출되는 것을 방지할 수 있다.As shown in Fig. 6, by limiting the angular range of the Hough transform using the peak points of the angle histogram, it is possible to prevent the extraction of straight lines which do not form the lattice of the checker board.
한편 상기와 같이 허프 변환을 실시하면, 도 7에 도시된 바와 같이, 각도 범위에 따라 두 개의 허프 공간(즉, (a)수평 방향 직선에 대한 허프 공간, (b)수직 방향 직선에 대한 허프 공간)이 각각 구축된다.On the other hand, when the Hough transform is performed as described above, as shown in Fig. 7, two huff spaces (i.e., (a) a Huff space for a horizontal straight line, (b) Respectively.
도 7에 도시된 허프 공간(즉, (a)수평 방향 직선에 대한 허프 공간, (b)수직 방향 직선에 대한 허프 공간)에서 검정색 부분은 선택(보팅)된 점들이 표현된 것이다. 이때 각각의 허프 공간에서 보팅이 가장 많은 직선을 추출한다. 이때, 추출한 직선에 임계 영역을 설정하여 상기 보팅했던 값을 빼면서 보팅 값이 2이상인 위치가 없을 때까지 반복하여 직선을 추출하는 것이다(도 2의 S106 참조).The black portion is represented by selected (botched) points in the huff space shown in Fig. 7 (i.e., (a) the Huff space for the horizontal straight line and (b) the Huff space for the vertical straight line). In this case, the straight line with the greatest number of votes is extracted from each Huff space. At this time, a critical region is set to the extracted straight line, and the straight line is extracted by subtracting the boarding value and repeating until there is no position having a value of 2 or more (refer to S106 in FIG. 2).
상기와 같이 오 검출된 X-코너(즉, 코너점)를 제거하고 코너의 순서를 정렬하기 위하여 허프 변환을 통해 직선을 추출한다.In order to remove the erroneously detected X-corners (i.e., corner points) and align the order of the corners, a straight line is extracted through Hough transform.
또한 상기 제어부(300)는 상기 A-NCC 맵의 이진화 영상(도 5의 (c) 참조)에서 지역 최대점을 X-코너(즉, 코너점)로 선택한다.Also, the
그리고 두 개 이상의 X-코너(즉, 코너점)를 공유하는 직선이 여러 개 있을 때, 직선들이 공유하는 X-코너(즉, 코너점)들과 각각의 직선과의 거리를 구해 거리의 합이 최소인 직선을 선택한다(즉, 직선의 교점을 추출한다)(도 2의 S107 참조).Then, when there are a plurality of straight lines sharing two or more X-corners (i.e., corner points), the distance between each straight line and the X-corner (i.e., corner points) (I.e., the intersection of the straight line is extracted) (see S107 in Fig. 2).
상기와 같이 수직 및 수평 직선의 교점에 X-코너(즉, 코너점)가 존재하는 경우, X-코너(즉, 코너점)의 A-NCC값을 각 직선에 누적하여, 이 누적된 점수가 높은 순서대로 미리 알고 있는 직선의 개수만큼 뽑는다. 그리고 상기 수직 및 수평 직선의 교점에 번호를 부여하여 정렬한다. When the X-corner (i.e., corner point) exists at the intersection of the vertical and horizontal straight lines as described above, the A-NCC value of the X-corner (i.e., the corner point) is accumulated in each straight line, Draw the number of straight lines you know in advance in the highest order. Then, the intersections of the vertical and horizontal straight lines are numbered and aligned.
그리고 각 교점과 가장 가까운 X-코너(즉, 코너점)를 체커보드의 X-코너(즉, 코너점)로 정하고, 이때 상기 교점 주변에 X-코너(즉, 코너점)가 없다면 해당 교점을 X-코너(즉, 코너점)로 확정한다(도 2의 S108 참조).Corner (i.e., corner point) closest to each intersection is defined as an X-corner (i.e., corner point) of the checkerboard. If there is no X-corner (i.e., corner point) around the intersection, X-corner (i.e., a corner point) (see S108 in FIG. 2).
다음 각각의 X-코너(즉, 코너점)를 중심으로 서브픽셀(sub-pixel) 단위의 정확도로 X-코너(즉, 코너점) 위치를 계산한다(도 2의 S109 참조).The X-corner (i.e., corner point) position is calculated with an accuracy of a sub-pixel unit around each X-corner (i.e., corner point) (see S109 in FIG. 2).
따라서 상기와 같은 과정(S101 ~ S109)을 수행한 결과, 도 8에 도시된 바와 같이, 체커보드의 코너점(도 8의 파란색 원)이 추출된다. 이때 파란색 코너점 옆의 붉은색 숫자는 코너점을 정렬한 번호이다. Therefore, as a result of performing the above-described processes (S101 to S109), the corner point (blue circle in FIG. 8) of the checker board is extracted as shown in FIG. The red number next to the blue corner point is the number of the corner point.
도 8에 도시된 바와 같이, 본 실시예는 어두운 조명 환경에서도 순서에 맞게 정렬된 코너점이 추출되는 것을 확인할 수 있다. 또한 도 9에 도시된 바와 같이 체커보드 주변에 여러 가지 물건들이 있어도 체커보드의 코너점이 순서에 맞게 추출되는 것을 확인할 수 있다.As shown in Fig. 8, the present embodiment can confirm that corner points arranged in order are extracted even in a dark lighting environment. Also, as shown in FIG. 9, it can be seen that the corner points of the checkerboard are extracted in order even if there are various objects around the checkerboard.
상기와 같이 어두운 조명 화경이나 주변이 여러 가지 물건들이 있는 상황에서도 체커보드의 코너점에 순서에 맞게 정확하게 추출됨에 따라, 상기 제어부(300)는 상기 보정부(400)를 통해 상기 추출된 코너점 정보에 기초하여 카메라의 캘리브레이션을 수행할 수 있게 된다.The
상기와 같이 본 실시예는 체커보드 주변에 다른 물체들이 있거나 대비도가 떨어지는 저조도 환경에서도 보다 정확하게 코너를 자동으로 추출할 수 있도록 함으로써 성능이 향상되며, 또한 카메라 캘리브레이션 과정에서 체커보드의 코너점을 수동으로 지정할 필요가 없기 때문에 작업 공정이 단순해져 작업 시간이 단축되는 효과가 있다.As described above, this embodiment improves performance by automatically extracting corners more accurately even in a low-illuminance environment where there are other objects around the checkerboard or in a low contrast environment, and in addition, the corner points of the checker board are manually It is possible to simplify the work process and shorten the work time.
이상으로 본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의해서 정하여져야 할 것이다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but, on the contrary, I will understand the point. Accordingly, the technical scope of the present invention should be defined by the following claims.
100 : 카메라부 200 : 마스크 저장부
300 : 제어부 400 : 보정부100: camera unit 200: mask storage unit
300: control unit 400:
Claims (13)
상기 체커보드 영상의 코너점 추출에 사용할 템플릿(template) 제작용 마스크를 미리 생성하여 저장하는 마스크 저장부; 및
상기 마스크를 이용하여 적어도 둘 이상의 다양한 형태의 격자 모양 템플릿들을 미리 생성 해두고, 상기 체커보드 영상 내 각 픽셀을 중심으로 지정된 일정 크기의 윈도우를 생성한 후, 상기 생성된 템플릿과 매칭을 수행하여 체커보드의 코너점을 추출하는 제어부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 카메라 캘리브레이션을 위한 체커보드 코너점 추출 장치.
A camera unit for photographing a checker board image for calibration;
A mask storage unit for previously generating and storing a mask for template production to be used for corner point extraction of the checker board image; And
At least two or more various types of grid-shaped templates are generated in advance using the mask, a window having a predetermined size centered around each pixel in the checkerboard image is generated, and matching with the generated template is performed, And a control unit for extracting a corner point of the board based on the detected corner point.
상기 윈도우의 템플릿의 매칭 유사도를 산출하기 위하여 A-NCC(absolute normalized cross correlation)를 사용하고,
상기 체커보드 영상에서 코너점을 일정한 순서로 정렬시키기 위해 허프 변환(Hough Transform)을 사용하는 것을 특징으로 하는 카메라 캘리브레이션을 위한 체커보드 코너점 추출 장치.
The apparatus of claim 1,
An absolute normalized cross correlation (A-NCC) is used to calculate the similarity degree of the template of the window,
Wherein the Hough Transform is used to align the corner points in the checkerboard image in a predetermined order.
체커보드의 격자에 해당하는 사각형의 중심을 가로질러 흑 백의 두 영역으로 양분하는 선분의 각도를 기 지정된 각도의 범위에서 미리 지정된 단위 각도로 회전시켜 생성되는 것을 특징으로 하는 카메라 캘리브레이션을 위한 체커보드 코너점 추출 장치.
The lithographic apparatus according to claim 1,
Wherein the checker board corner is formed by rotating an angle of a line segment bisecting to two regions of black and white across a center of a rectangle corresponding to a grid of the checkerboard, to a predetermined unit angle in a predefined angle range. Point extraction device.
상기 미리 생성된 마스크 중 어느 두 개의 마스크를 선택적으로 중첩시키고,
상기 중첩되는 마스크의 영역을 각기 양분하는 두 선분에 의해 상기 중첩된 격자의 영역이 사분될 때,
상기 사분되는 각 영역이 겹치는 색상에 따라, 동일한 두 색상이 겹치는 경우에는 흰색으로 표시하고, 서로 다른 두 색상이 겹치는 경우에는 검정색으로 표시하여 생성되는 것을 특징으로 하는 카메라 캘리브레이션을 위한 체커보드 코너점 추출 장치.
The method according to claim 1,
Selectively overlapping any two of the pre-generated masks,
When the area of the overlapping grid is quadranted by two line segments bisecting the area of the overlapping mask,
Wherein when the two identical colors overlap each other, white is displayed, and when two different colors are overlapped, black is displayed. The checkerboard corner point extraction Device.
상기 체커보드 영상의 각 픽셀을 중심으로 하는 지정된 크기의 윈도우와 유사도가 높은 템플릿을 매칭한 후 A-NCC 맵을 생성하고,
상기 A-NCC 맵의 이진화 영상을 생성한 후 이 A-NCC 맵의 이진화 영상에서 값이 1인 픽셀들에 대한 허프 변환(Hough Transform)을 실시하고,
상기 허프 변환을 실시하여 추출한 수평과 수직 방향의 직선에 대한 교점을 추출하여, 상기 교점의 A-NCC값을 각 직선에 누적하고,
상기 누적된 점수가 높은 순서대로 미리 알고 있는 직선의 개수만큼 교점을 추출하여 번호를 부여하여 정렬하고,
상기 교점이나 이 교점과 가장 가까운 코너점을 최종 코너점으로 확정하여 각 코너점을 중심으로 서브픽셀(sub-pixel) 단위의 정확도로 코너점의 위치를 계산하는 것을 특징으로 하는 카메라 캘리브레이션을 위한 체커보드 코너점 추출 장치.
The apparatus of claim 1,
An A-NCC map is generated after matching a template having a similar degree to a window of a designated size centered on each pixel of the checkerboard image,
After generating a binarized image of the A-NCC map, a Hough Transform is performed on pixels having a value of 1 in the binarized image of the A-NCC map,
Extracting an intersection point on a straight line in the horizontal direction and the vertical direction extracted by performing the Hough transform, accumulating the A-NCC value of the intersection point on each straight line,
Extracting the intersection points by the number of known straight lines in the ascending order of the accumulated points,
The corner point closest to the intersection or the intersection point is determined as the final corner point, and the position of the corner point is calculated with a sub-pixel accuracy centered on each corner point. Board corner point extraction device.
상기 이진화 영상에서 값이 1인 픽셀들에 대한 허프 변환 시,
에지 각도 히스토그램의 피크점을 이용하여 허프 변환의 각도 범위를 제한하여 체커보드의 격자를 이루지 않는 직선이 추출되는 것을 방지하는 것을 특징으로 하는 카메라 캘리브레이션을 위한 체커보드 코너점 추출 장치.
6. The apparatus of claim 5,
In the Hough transform for pixels having a value of 1 in the binarized image,
Wherein the angle range of the Hough transform is limited by using the peak point of the edge angle histogram to prevent extraction of a non-lattice straight line of the checker board.
체커보드의 격자를 이루지 않는 직선이 추출되는 것을 방지하기 위하여, 상기 허프 변환 시, 에지 각도 히스토그램의 피크점을 이용하여 허프 변환의 각도 범위를 제한하는 것을 특징으로 하는 카메라 캘리브레이션을 위한 체커보드 코너점 추출 장치.
6. The apparatus of claim 5,
The angle range of the Hough transform is limited by using the peak point of the edge angle histogram at the time of the Hough transform in order to prevent the extraction of the non-lattice straight line of the checker board. Extraction device.
상기 허프 변환의 실시를 통해 수평 방향 직선에 대한 허프 공간, 및 수직 방향 직선에 대한 허프 공간을 각기 구축하여, 상기 각 허프 공간에서 보팅이 가장 많은 직선을 추출하고,
상기 추출한 직선에 임계 영역을 설정하여 상기 보팅했던 값을 빼면서 보팅 값이 2이상인 위치가 없을 때까지 반복하여 직선을 추출하는 것을 특징으로 하는 카메라 캘리브레이션을 위한 체커보드 코너점 추출 장치.
6. The apparatus of claim 5,
A Hough space transformation unit configured to construct a Hough space with respect to a horizontal straight line and a Hough space with respect to a vertical straight line through execution of the Hough transform,
Wherein a line is extracted by repeating the steps of setting a critical region on the extracted straight line and subtracting the voting value and there is no position having a voting value of 2 or more.
제어부가 마스크 저장부에 상기 체커보드 영상의 코너점 추출에 사용할 템플릿(template) 제작용 마스크를 미리 생성하여 저장하는 단계; 및
상기 제어부가 상기 마스크를 이용하여 적어도 둘 이상의 다양한 형태의 격자 모양 템플릿들을 미리 생성 해두고, 상기 체커보드 영상 내 각 픽셀을 중심으로 지정된 일정 크기의 윈도우를 생성한 후, 상기 생성된 템플릿과 매칭을 수행하여 체커보드의 코너점을 추출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 카메라 캘리브레이션을 위한 체커보드 코너점 추출 방법.
Photographing a checkerboard image for camera calibration;
Generating and storing in the mask storage unit a mask for template production to be used for corner point extraction of the checker board image in advance; And
The control unit may generate at least two or more various types of grid-shaped templates in advance using the mask, generate a window having a predetermined size centered on each pixel in the checkerboard image, And extracting a corner point of the checkerboard by performing the step of extracting a corner point of the checker board.
상기 제어부는,
체커보드 영상의 각 픽셀을 중심으로 하는 지정된 크기의 윈도우와 유사도가 높은 템플릿을 매칭한 후 A-NCC 맵을 생성하는 단계;
상기 A-NCC 맵의 이진화 영상을 생성한 후 이 A-NCC 맵의 이진화 영상에서 값이 1인 픽셀들에 대한 허프 변환(Hough Transform)을 실시하는 단계;
상기 허프 변환을 실시하여 추출한 수평과 수직 방향의 직선에 대한 교점을 추출하여, 상기 교점의 A-NCC값을 각 직선에 누적하는 단계;
상기 누적된 점수가 높은 순서대로 미리 알고 있는 직선의 개수만큼 교점을 추출하여 번호를 부여하여 정렬하는 단계; 및
상기 교점이나 이 교점과 가장 가까운 코너점을 최종 코너점으로 확정하여 각 코너점을 중심으로 서브픽셀(sub-pixel) 단위의 정확도로 코너점의 위치를 계산하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 카메라 캘리브레이션을 위한 체커보드 코너점 추출 방법.
The method of claim 9, wherein, in order to extract a corner point of the checker board,
Wherein,
Generating an A-NCC map after matching a template having a high degree of similarity with a window of a designated size centered on each pixel of the checker board image;
Performing a Hough Transform on pixels having a value of 1 in the binarized image of the A-NCC map after generating a binarized image of the A-NCC map;
Extracting an intersection point on a straight line in a horizontal direction and a vertical direction extracted by performing the Hough transform and accumulating the A-NCC value of the intersection on each straight line;
Extracting intersection points by the number of known straight lines in the ascending order of the accumulated points, assigning numbers, and arranging the intersections; And
Determining a corner point closest to the intersection or the intersection point as a final corner point and calculating a position of the corner point with an accuracy of a sub-pixel unit around each corner point; A checkerboard corner point extraction method for camera calibration.
상기 이진화 영상에서 값이 1인 픽셀들에 대한 허프 변환 시,
상기 제어부는,
에지 각도 히스토그램의 피크점을 이용하여 허프 변환의 각도 범위를 제한하여 체커보드의 격자를 이루지 않는 직선이 추출되는 것을 방지하는 것을 특징으로 하는 카메라 캘리브레이션을 위한 체커보드 코너점 추출 방법.
11. The method of claim 10,
In the Hough transform for pixels having a value of 1 in the binarized image,
Wherein,
Wherein a peak point of the edge angle histogram is used to limit the angular range of the Hough transform so that a straight line which does not form the lattice of the checker board is prevented from being extracted.
체커보드의 격자를 이루지 않는 직선이 추출되는 것을 방지하기 위하여,
상기 제어부는,
에지 각도 히스토그램의 피크점을 이용하여 허프 변환의 각도 범위를 제한하는 것을 특징으로 하는 카메라 캘리브레이션을 위한 체커보드 코너점 추출 방법.
11. The method of claim 10,
In order to prevent the extraction of the non-lattice straight line of the checker board,
Wherein,
Wherein the angle range of the Hough transform is limited by using the peak point of the edge angle histogram.
상기 허프 변환을 실시하는 단계를 통해 직선을 추출하기 위하여,
상기 제어부는,
상기 허프 변환의 실시를 통해 수평 방향 직선에 대한 허프 공간, 및 수직 방향 직선에 대한 허프 공간을 각기 구축하여, 상기 각 허프 공간에서 보팅이 가장 많은 직선을 추출하고,
상기 추출한 직선에 임계 영역을 설정하여 상기 보팅했던 값을 빼면서 보팅 값이 2이상인 위치가 없을 때까지 반복하여 직선을 추출하는 것을 특징으로 하는 카메라 캘리브레이션을 위한 체커보드 코너점 추출 방법.11. The method of claim 10,
In order to extract a straight line through the step of performing the Hough transform,
Wherein,
A Hough space transformation unit configured to construct a Hough space with respect to a horizontal straight line and a Hough space with respect to a vertical straight line through execution of the Hough transform,
Wherein the step of extracting a straight line includes extracting a straight line by setting a critical region on the extracted straight line, subtracting the value from the voting, and repeating the calculation until there is no position having a value of 2 or more.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020170147169A KR102462025B1 (en) | 2017-11-07 | 2017-11-07 | Apparatus and method for detecting checkerboard corner point for camera calibration |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020170147169A KR102462025B1 (en) | 2017-11-07 | 2017-11-07 | Apparatus and method for detecting checkerboard corner point for camera calibration |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20190051463A true KR20190051463A (en) | 2019-05-15 |
KR102462025B1 KR102462025B1 (en) | 2022-11-02 |
Family
ID=66579543
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020170147169A KR102462025B1 (en) | 2017-11-07 | 2017-11-07 | Apparatus and method for detecting checkerboard corner point for camera calibration |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR102462025B1 (en) |
Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111630566A (en) * | 2019-09-23 | 2020-09-04 | 香港应用科技研究院有限公司 | System and method for obtaining templates for checkerboard images |
CN111640157A (en) * | 2020-05-28 | 2020-09-08 | 华中科技大学 | Checkerboard corner detection method based on neural network and application thereof |
CN111815685A (en) * | 2020-09-09 | 2020-10-23 | 季华实验室 | Checkerboard angular point positioning method and device and electronic equipment |
CN111833405A (en) * | 2020-07-27 | 2020-10-27 | 北京大华旺达科技有限公司 | Calibration identification method and device based on machine vision |
CN111932631A (en) * | 2020-06-12 | 2020-11-13 | 北京中科慧眼科技有限公司 | ArucoInChess calibration board and binocular camera calibration method thereof |
CN112001917A (en) * | 2020-09-04 | 2020-11-27 | 南京大学金陵学院 | Machine vision-based geometric tolerance detection method for circular perforated part |
CN112465916A (en) * | 2020-11-27 | 2021-03-09 | 浙江光珀智能科技有限公司 | RGBD binocular calibration method and system based on full-view-field plane calibration plate |
CN112465760A (en) * | 2020-11-19 | 2021-03-09 | 深圳惠牛科技有限公司 | Checkerboard corner point identification method, device, equipment and storage medium |
CN112651261A (en) * | 2020-12-30 | 2021-04-13 | 凌云光技术股份有限公司 | Calculation method for conversion relation between high-precision 2D camera coordinate system and mechanical coordinate system |
CN112907677A (en) * | 2019-12-04 | 2021-06-04 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | Camera calibration method and device for single-frame image and storage medium |
CN113658261A (en) * | 2020-05-12 | 2021-11-16 | 武汉Tcl集团工业研究院有限公司 | Checkerboard angular point position detection method and device, intelligent terminal and storage medium |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005003463A (en) * | 2003-06-10 | 2005-01-06 | Topcon Corp | Calibration chart image display device, calibration apparatus, and calibration method |
JP2009146150A (en) * | 2007-12-13 | 2009-07-02 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Method and device for detecting feature position |
JP2009205421A (en) * | 2008-02-27 | 2009-09-10 | Dainippon Printing Co Ltd | Object detection system |
JP2014230215A (en) * | 2013-05-24 | 2014-12-08 | 京セラ株式会社 | Camera calibration device and camera calibration method |
-
2017
- 2017-11-07 KR KR1020170147169A patent/KR102462025B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005003463A (en) * | 2003-06-10 | 2005-01-06 | Topcon Corp | Calibration chart image display device, calibration apparatus, and calibration method |
JP2009146150A (en) * | 2007-12-13 | 2009-07-02 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Method and device for detecting feature position |
JP2009205421A (en) * | 2008-02-27 | 2009-09-10 | Dainippon Printing Co Ltd | Object detection system |
JP2014230215A (en) * | 2013-05-24 | 2014-12-08 | 京セラ株式会社 | Camera calibration device and camera calibration method |
Cited By (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111630566B (en) * | 2019-09-23 | 2023-09-29 | 香港应用科技研究院有限公司 | System and method for obtaining templates for checkerboard images |
CN111630566A (en) * | 2019-09-23 | 2020-09-04 | 香港应用科技研究院有限公司 | System and method for obtaining templates for checkerboard images |
CN112907677A (en) * | 2019-12-04 | 2021-06-04 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | Camera calibration method and device for single-frame image and storage medium |
CN112907677B (en) * | 2019-12-04 | 2023-07-25 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | Camera calibration method and device for single-frame image and storage medium |
CN113658261A (en) * | 2020-05-12 | 2021-11-16 | 武汉Tcl集团工业研究院有限公司 | Checkerboard angular point position detection method and device, intelligent terminal and storage medium |
CN111640157A (en) * | 2020-05-28 | 2020-09-08 | 华中科技大学 | Checkerboard corner detection method based on neural network and application thereof |
CN111640157B (en) * | 2020-05-28 | 2022-09-20 | 华中科技大学 | Checkerboard corner detection method based on neural network and application thereof |
CN111932631A (en) * | 2020-06-12 | 2020-11-13 | 北京中科慧眼科技有限公司 | ArucoInChess calibration board and binocular camera calibration method thereof |
CN111833405A (en) * | 2020-07-27 | 2020-10-27 | 北京大华旺达科技有限公司 | Calibration identification method and device based on machine vision |
CN111833405B (en) * | 2020-07-27 | 2023-12-08 | 北京大华旺达科技有限公司 | Calibration and identification method and device based on machine vision |
CN112001917A (en) * | 2020-09-04 | 2020-11-27 | 南京大学金陵学院 | Machine vision-based geometric tolerance detection method for circular perforated part |
CN111815685A (en) * | 2020-09-09 | 2020-10-23 | 季华实验室 | Checkerboard angular point positioning method and device and electronic equipment |
CN112465760A (en) * | 2020-11-19 | 2021-03-09 | 深圳惠牛科技有限公司 | Checkerboard corner point identification method, device, equipment and storage medium |
CN112465916A (en) * | 2020-11-27 | 2021-03-09 | 浙江光珀智能科技有限公司 | RGBD binocular calibration method and system based on full-view-field plane calibration plate |
CN112651261A (en) * | 2020-12-30 | 2021-04-13 | 凌云光技术股份有限公司 | Calculation method for conversion relation between high-precision 2D camera coordinate system and mechanical coordinate system |
CN112651261B (en) * | 2020-12-30 | 2023-11-10 | 凌云光技术股份有限公司 | Calculation method for conversion relation between high-precision 2D camera coordinate system and mechanical coordinate system |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR102462025B1 (en) | 2022-11-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
KR20190051463A (en) | Apparatus and method for detecting checkerboard corner point for camera calibration | |
US20170359573A1 (en) | Method and apparatus for camera calibration using light source | |
CN107993263B (en) | Automatic calibration method for panoramic system, automobile, calibration device and storage medium | |
JP5699788B2 (en) | Screen area detection method and system | |
TWI500925B (en) | Check the device, check the method and check the program | |
US7613355B2 (en) | Image processing device and registration data generation method in image processing | |
WO2014156429A1 (en) | Visual collation assistance device and method for controlling same | |
US20130058526A1 (en) | Device for automated detection of feature for calibration and method thereof | |
US10861173B2 (en) | Hole-based 3D point data alignment | |
EP1783685A3 (en) | Image processing for point extraction | |
CN105023265A (en) | Checkerboard angular point automatic detection method under fish-eye lens | |
US20190132560A1 (en) | Method for calibrating image capturing sensor consisting of at least one sensor camera, using time coded patterned target | |
CN111932571B (en) | Image boundary identification method and device and computer readable storage medium | |
CN112085708B (en) | Method and equipment for detecting defects of straight line edges in outer contour of product | |
CN104423142B (en) | Calibration data collection method and system for optical proximity correction model | |
CN104282010A (en) | Vehicle multi-fisheye-camera 360-degree overhead-view image splicing curve calibration method | |
CN103778607A (en) | Image correction method | |
JP2007212187A (en) | Stereo photogrammetry system, stereo photogrammetry method, and stereo photogrammetry program | |
CN106488204B (en) | Have the depth camera of self-aligning and self-aligning method | |
CN105718929B (en) | The quick round object localization method of high-precision and system under round-the-clock circumstances not known | |
KR100808536B1 (en) | Method for calibration using by pattern image | |
KR101574195B1 (en) | Auto Calibration Method for Virtual Camera based on Mobile Platform | |
JP6262610B2 (en) | Information registration device, information continuation registration device, method and program | |
CN113160259B (en) | Edge detection method, edge detection device, computer equipment and storage medium | |
CN110035279B (en) | Method and device for searching SFR test area in checkerboard test pattern |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A201 | Request for examination | ||
E902 | Notification of reason for refusal | ||
E701 | Decision to grant or registration of patent right |