一种相机标定方法、装置和无人机制造方法及图纸

本发明专利技术实施例涉及一种相机标定方法、装置和无人机，所述方法包括：获取第一标定图像和第二标定图像；从第一标定图像和第二标定图像中提取特征点；对第一标定图像和第二标定图像进行特征点匹配，获得特征点对；确定所述特征点对位于图像区域中的子区域，所述图像区域包括至少两个子区域；继续获取第一标定图像和第二标定图像并进行特征点提取和匹配，直至图像区域中的每个子区域均具有预设数量以上的特征点对；基于各子区域内的各特征点对进行相机标定。本发明专利技术实施例将图像区域分成多个子区域，并使图像区域中每个子区域均具有预设数量以上的特征点对，确保了特征点对的均匀而全面的分布，从而利用这些特征点对进行相机标定时标定精度更高。而且无需标定物，成本低。

A Camera Calibration Method, Device and UAV

【技术实现步骤摘要】
一种相机标定方法、装置和无人机
本专利技术实施例涉及无人飞行器
，特别涉及一种相机标定方法、装置和无人机。
技术介绍
相机标定是机器视觉的一项基础问题，单个相机由于生产加工以及自身特性的原因会存在误差，双目相机及多目相机在装配过程中亦会产生误差。这些误差对视觉测量算法有不良影响，所以，在进行视觉测量时都需要首先进行相机标定，正确标定后，才能保证后续测量工作的正确性。相机的标定方法包括基于标定物的标定方法和基于图像序列的自标定方法。基于标定物的标定方法是利用标定物上的特征点和其在图像上对应点之间的关系，求解相机参数，完成标定。这类方法标定结果精度高，但是需要专门定制精密加工的标定物，成本高。基于图像序列的自标定方法是利用场景的几何约束关系或者摄像头自身运动产生的约束关系，建立不同图像中的对应点满足的约束方程，求解相机参数，完成标定。这类方法不需要定制标定物，但是标定精度低。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的是提供一种标定成本低且精度高的相机标定方法、装置和无人机。第一方面，本专利技术实施例提供了一种相机标定方法，所述方法包括：获取第一标定图像和第二标定图像；从所述第一标定图像和所述第二标定图像中提取特征点；对所述第一标定图像和所述第二标定图像进行特征点匹配，获得特征点对；确定所述特征点对位于图像区域中的子区域，其中，所述图像区域包括至少两个子区域；继续获取第一标定图像和第二标定图像并进行特征点提取和匹配，直至图像区域中的每个子区域均具有预设数量以上的特征点对；基于各子区域内的各特征点对进行相机标定。在一些实施例中，所述子区域具有多个用于确定所述子区域边界的顶点，多个所述顶点均具有顶点坐标；则，所述确定所述特征点对位于图像区域中的子区域，包括：当所述特征点对的两个坐标均位于由所述子区域的顶点坐标围成的区域内时，则所述特征点对位于该子区域。在一些实施例中，所述子区域为均匀分布于所述图像区域中的矩形分区。在一些实施例中，所述从所述第一标定图像和所述第二标定图像中提取特征点，包括：基于尺度不变特征变换算法从所述第一标定图像和所述第二标定图像中提取特征点。在一些实施例中，所述对所述第一标定图像和所述第二标定图像进行特征点匹配，获得特征点对，包括：基于暴力匹配算法对所述第一标定图像和所述第二标定图像进行双向交叉匹配。第二方面，本专利技术实施例提供了一种相机标定装置，所述装置包括：图像获取模块，用于获取第一标定图像和第二标定图像；特征点提取模块，用于从所述第一标定图像和所述第二标定图像中提取特征点；特征点匹配模块，用于对所述第一标定图像和所述第二标定图像进行特征点匹配，获得特征点对；特征点位置确定模块，用于确定所述特征点对位于图像区域中的子区域，其中，所述图像区域包括至少两个子区域；所述图像采集模块还用于继续获取第一标定图像和第二标定图像，直至图像区域中的每个子区域均具有预设数量以上的特征点对；相机标定模块，用于基于各子区域内的各特征点对进行相机标定。在一些实施例中，所述子区域具有多个用于确定所述子区域边界的顶点，多个所述顶点均具有顶点坐标；则，所述特征点位置确定模块具体用于：当所述特征点对的两个坐标均位于由所述子区域的顶点坐标围成的区域内时，则所述特征点对位于该子区域。在一些实施例中，所述子区域为均匀分布于所述图像区域中的矩形分区。在一些实施例中，所述特征点提取模块具体用于：基于尺度不变特征变换算法从所述第一标定图像和所述第二标定图像中提取特征点。在一些实施例中，所述特征点匹配模块具体用于：基于暴力匹配算法对所述第一标定图像和所述第二标定图像进行双向交叉匹配。第三方面，本专利技术实施例提供了一种无人机，所述无人机包括机身、与所述机身相连的机臂、设于所述机臂的动力系统以及设于机身的第一摄像装置和第二摄像装置，其中所述第一摄像装置用于获得第一标定图像，所述第二摄像装置用于获得第二标定图像；所述无人机还包括分别与所述第一摄像装置和所述第二摄像装置通信连接的控制器，所述控制器包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的方法。第四方面，本专利技术实施例提供了一种非易失性计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，当所述计算机可执行指令被无人机执行时，使所述无人机执行上述的方法。第五方面，本专利技术实施例提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非易失性计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被无人机执行时，使所述无人机执行上述的方法。本专利技术实施例将图像区域分成多个子区域，然后重复采集第一标定图像和第二标定图像并基于所述第一标定图像和所述第二标定图像获得匹配的特征点对，直至图像区域中每个子区域均具有预设数量以上的特征点对。本专利技术实施例使图像区域中每个子区域均具有预设数量以上的特征点对，确保了特征点对的均匀而全面的分布，从而利用这些特征点对进行相机标定时标定精度更高。而且无需标定物，成本低。附图说明一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。图1是本专利技术实施例无人机的结构示意图；图2是本专利技术实施例相机标定方法和装置的一个应用场景示意图；图3是本专利技术相机标定方法的一个实施例的流程示意图；图4是本专利技术实施例中图像区域的分区示意图；图5是本专利技术相机标定装置的一个实施例的结构示意图；图6是本专利技术实施例无人机中控制器的硬件结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术实施例提供的相机标定方法和装置可以用于无人机或电子设备，其中，无人机可以为合适的无人飞行器包括固定翼无人飞行器和旋转翼无人飞行器，例如直升机、四旋翼机和具有其它数量的旋翼和/或旋翼配置的飞行器。无人机还可以是其他可移动物体，例如载人飞行器、航模、无人飞艇和无人热气球等。电子设备例如智能手机、平板电脑、电脑、遥控器等。其中，在一些实施例中，请参照图1，无人机100包括机身11、与所述机身11相连的机臂、设于机臂的动力系统(机臂和动力系统图中未示出)。动力系统用于提供无人机100飞行的推力、升力等。无人机100还包括第一摄像装置12、第二摄像装置13和控制器14，第一摄像装置12和第二摄像装置13均与控制器14电性连接，其中，第一摄像装置12和第二摄像装置13用于拍摄目标位置或无人机周围环境的图像，控制器14用于根据该图像获得目标的位置或者无人机周围的环境地图等。其中，第一摄像装置12和第二摄像装置13可以为高清数码相机或其他摄像装置，可以设置于任何利于拍摄的合适位置，在一些实施例中，第一摄像装置12和第二摄像装置13通过云台安装于无人机机身的底部，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种相机标定方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一标定图像和第二标定图像；从所述第一标定图像和所述第二标定图像中提取特征点；对所述第一标定图像和所述第二标定图像进行特征点匹配，获得特征点对；确定所述特征点对位于图像区域中的子区域，其中，所述图像区域包括至少两个子区域；继续获取第一标定图像和第二标定图像并进行特征点提取和匹配，直至图像区域中的每个子区域均具有预设数量以上的特征点对；基于各子区域内的各特征点对进行相机标定。

【技术特征摘要】
1.一种相机标定方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一标定图像和第二标定图像；从所述第一标定图像和所述第二标定图像中提取特征点；对所述第一标定图像和所述第二标定图像进行特征点匹配，获得特征点对；确定所述特征点对位于图像区域中的子区域，其中，所述图像区域包括至少两个子区域；继续获取第一标定图像和第二标定图像并进行特征点提取和匹配，直至图像区域中的每个子区域均具有预设数量以上的特征点对；基于各子区域内的各特征点对进行相机标定。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述子区域具有多个用于确定所述子区域边界的顶点，多个所述顶点均具有顶点坐标；则，所述确定所述特征点对位于图像区域中的子区域，包括：当所述特征点对的两个坐标均位于由所述子区域的顶点坐标围成的区域内时，则所述特征点对位于该子区域。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述子区域为均匀分布于所述图像区域中的矩形分区。4.根据权利要求1-3任意一项所述的方法，其特征在于，所述从所述第一标定图像和所述第二标定图像中提取特征点，包括：基于尺度不变特征变换算法从所述第一标定图像和所述第二标定图像中提取特征点。5.根据权利要求1-4任意一项所述的方法，其特征在于，所述对所述第一标定图像和所述第二标定图像进行特征点匹配，获得特征点对，包括：基于暴力匹配算法对所述第一标定图像和所述第二标定图像进行双向交叉匹配。6.一种相机标定装置，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和第二标定图像；特征点提取模块，用于从所述第一标定图像和所述第二标定图像中提取特征点；特征点匹配模块，用于对所述第一标定图像和所述第二标定图像进行特征点匹配，获得特征点对；特征点位置确定模块，用于确定所述特征点对位于图像区域中的子区域，其中，所述图像区域包括至少两个子区...

【专利技术属性】
技术研发人员：代真佑，
申请(专利权)人：深圳市道通智能航空技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44