一种用于全自动泊车的相机高精度自动标定方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种用于全自动泊车的相机高精度自动标定方法及装置，包括：在批量相机中，随机选取固定数量的相机作为样本相机；针对样本相机，采集多幅原始图像，并标定相机，以及利用所有样本相机的内参数构建内参集；在原始图像上获取标定布的角点；遍历内参集，进行相机外参标定，并选取角点反投影误差作为指标，将误差最小的一组内外参作为相机内外参初始值；基于内外参初始值，将鱼眼相机图像转到俯视图中，在俯视图中提取角点的初始值，并将角点的初始值转换到鱼眼图像上，进行亚像素级别角点提取，得到高精度的角点信息；利用高精度的角点信息，对内外参初始值进行优化，得到优化的标定结果。本发明专利技术能够有效的对相机进行高精度自动标定。

【技术实现步骤摘要】
一种用于全自动泊车的相机高精度自动标定方法及装置
本专利技术涉及全自动泊车
，尤其涉及一种用于全自动泊车的相机高精度自动标定方法及装置。
技术介绍
目前，对于批量相机的标定而言，由于内参标定比较耗时，因此会采用固定相机内参(包括光心，焦比，畸变系数)，仅进行外参标定。对于角点提取而言，通常会采用直接在鱼眼图像上直接粗提取角点初始坐标，再进行亚像素级别角点提取。由此可以看出，虽然批量相机工艺相差不大，但是相机内参不可能完全相同，若批量相机均采用同一组参数显然会引入较大误差，而自动泊车对相机参数精度要求相对较高。另外，由于鱼眼相机畸变较大，直接在鱼眼相机原始图像中精确的提取图像非中间位置的角点初始值会比较困难。因此，在全自动泊车时，如何高精度的对相机进行自动标定，是一项亟待解决的问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了一种用于全自动泊车的相机高精度自动标定方法，能够通过构建内参集，在内参集中选取最合适的参数，以及将鱼眼相机图象转换为俯视图，在俯视图中提取角点，再将提取到的角点转换到鱼眼相机图象，实现高精度的对相机进行自动标定。本专利技术提供了一种用于全自动泊车的相机高精度自动标定方法，包括：在批量相机中，随机选取固定数量的相机作为样本相机；针对每个样本相机，采集多幅原始图像，并标定相机，以及利用所有样本相机的内参数构建内参集；在原始图像上获取标定布的角点；遍历所述内参集，进行相机外参标定，并选取角点反投影误差作为指标，将误差最小的一组内外参作为相机内外参初始值；基于所述内外参初始值，将鱼眼相机图像转到俯视图中，在俯视图中提取角点的初始值，并将所述角点的初始值转换到鱼眼图像上，进行亚像素级别角点提取，得到高精度的角点信息；利用得到的所述高精度的角点信息，对所述内外参初始值进行优化，得到优化的标定结果。优选地，所述方法还包括：构建鱼眼相机图形与俯视图之间相互转换的表。优选地，所述基于所述内外参初始值，将鱼眼相机图像转到俯视图中，在俯视图中提取角点的初始值，并将所述角点的初始值转换到鱼眼图像上，进行亚像素级别角点提取，得到高精度的角点信息包括：基于所述内外参初始值，将鱼眼相机图像转到俯视图中，在俯视图中提取角点的初始值，并通过查询鱼眼相机图形与俯视图之间相互转换的表，将所述角点的初始值转换到鱼眼图像上，进行亚像素级别角点提取，得到高精度的角点信息。优选地，所述利用得到的所述高精度的角点信息，对所述内外参初始值进行优化，得到优化的标定结果包括：利用得到的所述高精度的角点信息，选取标定板距离相机最远最近点连线的长度及方向作为目标函数，采用智能优化算法，对所述内外参初始值进行优化，得到优化的标定结果。优选地，所述智能优化算法包括：粒子群算法。一种用于全自动泊车的相机高精度自动标定装置，包括：选取模块，用于在批量相机中，随机选取固定数量的相机作为样本相机；第一处理模块，用于针对每个样本相机，采集多幅原始图像，并标定相机，以及利用所有样本相机的内参数构建内参集；获取模块，用于在原始图像上获取标定布的角点；第二处理模块，用于遍历所述内参集，进行相机外参标定，并选取角点反投影误差作为指标，将误差最小的一组内外参作为相机内外参初始值；提取模块，用于基于所述内外参初始值，将鱼眼相机图像转到俯视图中，在俯视图中提取角点的初始值，并将所述角点的初始值转换到鱼眼图像上，进行亚像素级别角点提取，得到高精度的角点信息；优化模块，用于利用得到的所述高精度的角点信息，对所述内外参初始值进行优化，得到优化的标定结果。优选地，所述装置还包括：构建模块，用于构建鱼眼相机图形与俯视图之间相互转换的表。优选地，所述提取模块具体用于：基于所述内外参初始值，将鱼眼相机图像转到俯视图中，在俯视图中提取角点的初始值，并通过查询鱼眼相机图形与俯视图之间相互转换的表，将所述角点的初始值转换到鱼眼图像上，进行亚像素级别角点提取，得到高精度的角点信息。优选地，所述优化模块具体用于：利用得到的所述高精度的角点信息，选取标定板距离相机最远最近点连线的长度及方向作为目标函数，采用智能优化算法，对所述内外参初始值进行优化，得到优化的标定结果。优选地，所述智能优化算法包括：粒子群算法。综上所述，本专利技术公开了一种用于全自动泊车的相机高精度自动标定方法，当需要实现在全自动泊车时对相机进行高精度自动标定时，首先在批量相机中，随机选取固定数量的相机作为样本相机；针对每个样本相机，采集多幅原始图像，并标定相机，以及利用所有样本相机的内参数构建内参集；在原始图像上获取标定布的角点；遍历内参集，进行相机外参标定，并选取角点反投影误差作为指标，将误差最小的一组内外参作为相机内外参初始值；基于内外参初始值，将鱼眼相机图像转到俯视图中，在俯视图中提取角点的初始值，并将角点的初始值转换到鱼眼图像上，进行亚像素级别角点提取，得到高精度的角点信息；利用得到的高精度的角点信息，对内外参初始值进行优化，得到优化的标定结果。本专利技术能够通过构建内参集，在内参集中选取最合适的参数，以及将鱼眼相机图象转换为俯视图，在俯视图中提取角点，再将提取到的角点转换到鱼眼相机图象，实现高精度的对相机进行自动标定。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，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的附图。图1为本专利技术公开的一种用于全自动泊车的相机高精度自动标定方法实施例1的流程图；图2为本专利技术公开的棋盘格标定布示意图；图3为本专利技术公开的一种用于全自动泊车的相机高精度自动标定方法实施例2的流程图；图4为本专利技术公开的一种用于全自动泊车的相机高精度自动标定装置实施例1的结构示意图；图5为本专利技术公开的一种用于全自动泊车的相机高精度自动标定装置实施例2的结构示意图。具体实施方式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，所描述的实施例仅仅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做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。如图1所示，为本专利技术公开的一种用于全自动泊车的相机高精度自动标定方法实施例1的方法流程图，所述方法可以包括以下步骤：S101、在批量相机中，随机选取固定数量的相机作为样本相机；当需要在全自动泊车时对相机进行高精度自动标定时，首先在批量相机中，随机选取固定数量的相机作为样本相机。相机内参标定依赖覆盖相机全视场的大量图片，对于批量相机标定而言，若采用这种传统方式将非常耗时，由于同一型号相机工艺相差不大，因此随机选取固定本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于全自动泊车的相机高精度自动标定方法，其特征在于，包括：/n在批量相机中，随机选取固定数量的相机作为样本相机；/n针对每个样本相机，采集多幅原始图像，并标定相机，以及利用所有样本相机的内参数构建内参集；/n在原始图像上获取标定布的角点；/n遍历所述内参集，进行相机外参标定，并选取角点反投影误差作为指标，将误差最小的一组内外参作为相机内外参初始值；/n基于所述内外参初始值，将鱼眼相机图像转到俯视图中，在俯视图中提取角点的初始值，并将所述角点的初始值转换到鱼眼图像上，进行亚像素级别角点提取，得到高精度的角点信息；/n利用得到的所述高精度的角点信息，对所述内外参初始值进行优化，得到优化的标定结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种用于全自动泊车的相机高精度自动标定方法，其特征在于，包括：
在批量相机中，随机选取固定数量的相机作为样本相机；
针对每个样本相机，采集多幅原始图像，并标定相机，以及利用所有样本相机的内参数构建内参集；
在原始图像上获取标定布的角点；
遍历所述内参集，进行相机外参标定，并选取角点反投影误差作为指标，将误差最小的一组内外参作为相机内外参初始值；
基于所述内外参初始值，将鱼眼相机图像转到俯视图中，在俯视图中提取角点的初始值，并将所述角点的初始值转换到鱼眼图像上，进行亚像素级别角点提取，得到高精度的角点信息；
利用得到的所述高精度的角点信息，对所述内外参初始值进行优化，得到优化的标定结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
构建鱼眼相机图形与俯视图之间相互转换的表。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述内外参初始值，将鱼眼相机图像转到俯视图中，在俯视图中提取角点的初始值，并将所述角点的初始值转换到鱼眼图像上，进行亚像素级别角点提取，得到高精度的角点信息包括：
基于所述内外参初始值，将鱼眼相机图像转到俯视图中，在俯视图中提取角点的初始值，并通过查询鱼眼相机图形与俯视图之间相互转换的表，将所述角点的初始值转换到鱼眼图像上，进行亚像素级别角点提取，得到高精度的角点信息。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用得到的所述高精度的角点信息，对所述内外参初始值进行优化，得到优化的标定结果包括：
利用得到的所述高精度的角点信息，选取标定板距离相机最远最近点连线的长度及方向作为目标函数，采用智能优化算法，对所述内外参初始值进行优化，得到优化的标定结果。


5.根据权利要求4所述的方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：史钰玲，张宾，王敏燕，李鸿琳，
申请(专利权)人：北京四维智联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11