【技术实现步骤摘要】
一种多相机图像坐标转换方法和装置
本专利技术涉及图像处理
，具体而言，涉及一种多相机图像坐标转换方法以及一种多相机图像坐标转换装置。
技术介绍
随着图像处理技术的发展，采用相机作为一种检测设备已日渐广泛，由于单个相机的视场无法覆盖整个检测区域，通常需要将多个相机拍摄到的图像进行拼接处理，以得到良好的检测效果。由于不同相机拍摄图像中目标点的像素坐标是基于自身图像坐标系的，为了后续计算的方便快捷，一般需要将所有相机拍摄图像的坐标系转换为同一个坐标系，因此，需要以其中一个相机的图像坐标系为参考标准坐标系，对相机拍摄的图像进行坐标系的变换。而现有技术中，通常是是采用棋盘格标定板进行角点特征提取，然后进行角点匹配，该方法中角点提取和匹配的算法复杂度高，耗时较长，对硬件的运算性能要求较高，进而增加了图像检测设备的生产成本。且由于受光环境影响，角点提取和匹配的计算结果并不稳定，容易出现误检测和误匹配的情况，对应用场地适应性较差。因此，需要一种能够对相机拍摄图像进行快速、简便地坐标系变换方法，以提高使用相机检测设备的便捷性。
技术实现思路
本专利技术的目的在于：提供一种多相机图...
【技术保护点】
1.一种多相机图像坐标转换方法，其特征在于，该方法包括：步骤10，对由不同相机拍摄的第一图像和第二图像进行连通域分析，分别得到第一连通域图像和第二连通域图像；步骤20，根据所述第一连通域图像、所述第二连通域图像和预设面积阈值，确定第一标记点坐标组和第二标记点坐标组；步骤30，根据所述第一标记点坐标组和所述第二标记点坐标组，确定图像匹配点组；步骤40，根据所述图像匹配点组和最小二乘法计算公式，计算坐标变换矩阵。
【技术特征摘要】
1.一种多相机图像坐标转换方法，其特征在于，该方法包括：步骤10，对由不同相机拍摄的第一图像和第二图像进行连通域分析，分别得到第一连通域图像和第二连通域图像；步骤20，根据所述第一连通域图像、所述第二连通域图像和预设面积阈值，确定第一标记点坐标组和第二标记点坐标组；步骤30，根据所述第一标记点坐标组和所述第二标记点坐标组，确定图像匹配点组；步骤40，根据所述图像匹配点组和最小二乘法计算公式，计算坐标变换矩阵。2.如权利要求1所述的多相机图像坐标转换方法，其特征在于，在步骤2中，具体包括：步骤21，根据所述第一连通域图像和所述第二连通域图像，生成第一连通域组和第二连通域组；步骤22，提取所述第一连通域组和所述第二连通域组中像素点个数大于预设面积阈值的像素组元素，记作所述第一标记点坐标组和所述第二标记点坐标组。3.如权利要求2所述的多相机图像坐标转换方法，其特征在于，在步骤2中，具体还包括：步骤23，判断所述第一标记点坐标组和所述第二标记点坐标组中的特征点个数是否等于预设点数，当判定所述第一标记点坐标组中的所述特征点个数等于预设点数且所述第二标记点坐标组中的所述特征点个数等于所述预设点数时，计算所述第一标记点坐标组和所述第二标记点坐标组的特征点坐标，执行所述步骤30；否则，重新执行所述步骤10，其中，一个特征点对应于所述第一标记点坐标组或所述第二标记点坐标组中的一个所述像素组元素。4.如权利要求1所述的多相机图像坐标转换方法，其特征在于，在步骤3中，具体还包括：步骤31，分别选取所述第一标记点坐标组和所述第二标记点坐标组中直线距离最大的两个特征点，记作最大距离点；步骤32，选取连接线与所述最大距离点构成的直线相互垂直的两个所述特征点，记作垂直点；步骤33，将所述第一标记点坐标组和所述第二标记点坐标组中剩余的所述特征点标记为方向点；步骤34，根据所述方向点，将距离所述方向点直线距离小的一个所述最大距离点记作第一匹配点，将另一个所述最大距离点记作第二匹配点；步骤35，根据所述方向点，将距离所述方向点直线距离小的一个所述垂直点记作第三匹配点，将另一个所述垂直点记作第四匹配点；步骤36，根据所述第一匹配点、所述第二匹配点、所述第三匹配点、所述第四匹配点和所述方向点，生成所述图像匹配点组。...
【专利技术属性】
技术研发人员：古佩强，宋伟铭，周中亚，李润锋，刘敏，刘强强，
申请(专利权)人：北京大恒图像视觉有限公司，中国大恒集团有限公司北京图像视觉技术分公司，
类型：发明
国别省市：北京,11
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