一种用于标定ptz摄像机的方法与设备技术

本申请的目的是提供一种用于标定ptz摄像机的方法与设备，该方法包括：获取待标定的ptz摄像机所采集的在相同焦距下不同角度拍摄的多张图像及每张图像对应的拍摄角度信息，其中，每两张图像之间均存在重叠区域；对于所述每两张图像，通过特征点匹配算法进行特征点匹配，得到该两张图像对应的多组匹配点；根据所述每两张图像对应的多组匹配点、所述每张图像对应的旋转矩阵、所述ptz摄像机的内参估计初始值，构建所述多张图像对应的重投影误差公式，通过非线性优化算法对所述内参估计初始值进行优化，获得所述ptz摄像机的内参标定值，其中，所述重投影误差公式在所述内参标定值下的重投影误差满足第一预定误差条件。重投影误差满足第一预定误差条件。重投影误差满足第一预定误差条件。

【技术实现步骤摘要】
一种用于标定ptz摄像机的方法与设备


[0001]本申请涉及通信领域，尤其涉及一种用于标定ptz摄像机的技术。

技术介绍

[0002]在现有技术中，目前相机标定的方法一般是使用标定物采集离线数据进行预先标定的方法，该方法能够获得较为精确的结果，但是需要标定物并且算法复杂。而ptz摄像机一般安装在室外场合，比如高楼的外墙或者路口的柱子上等，如果ptz摄像机在安装前未利用标定物进行标定，在这种场合下再利用标定物进行标定的话会非常麻烦。

技术实现思路

[0003]本申请的一个目的是提供一种用于标定ptz摄像机的方法与设备。
[0004]根据本申请的一个方面，提供了一种用于标定ptz摄像机的方法，该方法包括：获取待标定的ptz摄像机所采集的在相同焦距下不同角度拍摄的多张图像及每张图像对应的拍摄角度信息，其中，每两张图像之间均存在重叠区域；对于所述每两张图像，通过特征点匹配算法进行特征点匹配，得到该两张图像对应的多组匹配点；根据所述每两张图像对应的多组匹配点、所述每张图像对应的旋转矩阵、所述ptz摄像机的内参估计初始值，构建所述多张图像对应的重投影误差公式，通过非线性优化算法对所述内参估计初始值进行优化，获得所述ptz摄像机的内参标定值，其中，所述重投影误差公式在所述内参标定值下的重投影误差满足第一预定误差条件，所述每张图像对应的旋转矩阵是根据所述每张图像对应的拍摄角度信息确定的。
[0005]根据本申请的一个方面，提供了一种用于标定ptz摄像机的第一设备，该设备包括：一一模块，用于获取待标定的ptz摄像机所采集的在相同焦距下不同角度拍摄的多张图像及每张图像对应的拍摄角度信息，其中，每两张图像之间均存在重叠区域；一二模块，用于对于所述每两张图像，通过特征点匹配算法进行特征点匹配，得到该两张图像对应的多组匹配点；一三模块，用于根据所述每两张图像对应的多组匹配点、所述每张图像对应的旋转矩阵、所述ptz摄像机的内参估计初始值，构建所述多张图像对应的重投影误差公式，通过非线性优化算法对所述内参估计初始值进行优化，获得所述ptz摄像机的内参标定值，其中，所述重投影误差公式在所述内参标定值下的重投影误差满足第一预定误差条件，所述每张图像对应的旋转矩阵是根据所述每张图像对应的拍摄角度信息确定的。
[0006]根据本申请的一个方面，提供了一种用于标定ptz摄像机的设备，其中，该设备包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处
理器执行如下操作：获取待标定的ptz摄像机所采集的在相同焦距下不同角度拍摄的多张图像及每张图像对应的拍摄角度信息，其中，每两张图像之间均存在重叠区域；对于所述每两张图像，通过特征点匹配算法进行特征点匹配，得到该两张图像对应的多组匹配点；根据所述每两张图像对应的多组匹配点、所述每张图像对应的旋转矩阵、所述ptz摄像机的内参估计初始值，构建所述多张图像对应的重投影误差公式，通过非线性优化算法对所述内参估计初始值进行优化，获得所述ptz摄像机的内参标定值，其中，所述重投影误差公式在所述内参标定值下的重投影误差满足第一预定误差条件，所述每张图像对应的旋转矩阵是根据所述每张图像对应的拍摄角度信息确定的。
[0007]根据本申请的一个方面，提供了一种存储指令的计算机可读介质，所述指令在被执行时使得系统进行如下操作：获取待标定的ptz摄像机所采集的在相同焦距下不同角度拍摄的多张图像及每张图像对应的拍摄角度信息，其中，每两张图像之间均存在重叠区域；对于所述每两张图像，通过特征点匹配算法进行特征点匹配，得到该两张图像对应的多组匹配点；根据所述每两张图像对应的多组匹配点、所述每张图像对应的旋转矩阵、所述ptz摄像机的内参估计初始值，构建所述多张图像对应的重投影误差公式，通过非线性优化算法对所述内参估计初始值进行优化，获得所述ptz摄像机的内参标定值，其中，所述重投影误差公式在所述内参标定值下的重投影误差满足第一预定误差条件，所述每张图像对应的旋转矩阵是根据所述每张图像对应的拍摄角度信息确定的。
[0008]根据本申请的一个方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，执行如下方法：获取待标定的ptz摄像机所采集的在相同焦距下不同角度拍摄的多张图像及每张图像对应的拍摄角度信息，其中，每两张图像之间均存在重叠区域；对于所述每两张图像，通过特征点匹配算法进行特征点匹配，得到该两张图像对应的多组匹配点；根据所述每两张图像对应的多组匹配点、所述每张图像对应的旋转矩阵、所述ptz摄像机的内参估计初始值，构建所述多张图像对应的重投影误差公式，通过非线性优化算法对所述内参估计初始值进行优化，获得所述ptz摄像机的内参标定值，其中，所述重投影误差公式在所述内参标定值下的重投影误差满足第一预定误差条件，所述每张图像对应的旋转矩阵是根据所述每张图像对应的拍摄角度信息确定的。
[0009]与现有技术相比，本申请通过获取待标定的ptz摄像机所采集的在相同焦距下不同角度拍摄的多张图像及每张图像对应的拍摄角度信息，对于所述每两张图像，通过特征点匹配算法进行特征点匹配，得到该两张图像对应的多组匹配点，根据所述每两张图像对应的多组匹配点、所述每张图像对应的旋转矩阵、所述ptz摄像机的内参估计初始值，构建所述多张图像对应的重投影误差公式，通过非线性优化算法对所述内参估计初始值进行优化，获得所述ptz摄像机的内参标定值，充分利用了ptz摄像机绕固定轴旋转并可以获取旋转信息这一特点，能够提升标定的鲁棒性，标定精度较高，且标定步骤不需要标定板，能够
自动标定，较为简单，可以明显提高标定效率。
附图说明
[0010]通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：图1示出根据本申请一个实施例的一种用于标定ptz摄像机的方法流程图；图2示出根据本申请一个实施例的一种用于标定ptz摄像机的第一设备结构图；图3示出可被用于实施本申请中所述的各个实施例的示例性系统；附图中相同或相似的附图标记代表相同或相似的部件。
具体实施方式
[0011]下面结合附图对本申请作进一步详细描述。
[0012]在本申请一个典型的配置中，终端、服务网络的设备和可信方均包括一个或多个处理器(例如，中央处理器（Central Processing Unit，CPU）)、输入/输出接口、网络接口和内存。
[0013]内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(Read Only Memory，ROM)或闪存(Flash Memory)。内存是计算机可读介质的示例。
[0014]计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存（Phase<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于标定ptz摄像机的方法，其中，所述方法包括：获取待标定的ptz摄像机所采集的在相同焦距下不同角度拍摄的多张图像及每张图像对应的拍摄角度信息，其中，每两张图像之间均存在重叠区域；对于所述每两张图像，通过特征点匹配算法进行特征点匹配，得到该两张图像对应的多组匹配点；根据所述每两张图像对应的多组匹配点、所述每张图像对应的旋转矩阵、所述ptz摄像机的内参估计初始值，构建所述多张图像对应的重投影误差公式，通过非线性优化算法对所述内参估计初始值进行优化，获得所述ptz摄像机的内参标定值，其中，所述重投影误差公式在所述内参标定值下的重投影误差满足第一预定误差条件，所述每张图像对应的旋转矩阵是根据所述每张图像对应的拍摄角度信息确定的。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括在所述对于所述每两张图像，通过特征点匹配算法进行特征点匹配，得到该两张图像对应的多组匹配点，之后执行：对于所述每两张图像，对该两张图像对应的多组匹配点进行误匹配剔除操作，从所述多组匹配点中获得该两张图像对应的匹配内点组；其中，所述根据所述每两张图像对应的多组匹配点、所述每张图像对应的旋转矩阵、所述ptz摄像机的内参估计初始值，构建所述多张图像对应的重投影误差公式，通过非线性优化算法对所述内参估计初始值进行优化，获得所述ptz摄像机的内参标定值，包括：根据所述每两张图像对应的匹配内点组、所述每张图像对应的旋转矩阵、所述ptz摄像机的内参估计初始值，构建所述多张图像对应的重投影误差公式，通过非线性优化算法对所述内参估计初始值进行优化，获得所述ptz摄像机的内参标定值，其中，所述重投影误差公式在所述内参标定值下的重投影误差满足第一预定误差条件，所述每张图像对应的旋转矩阵是根据所述每张图像对应的拍摄角度信息确定的。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述对于所述每两张图像，对该两张图像对应的多组匹配点进行误匹配剔除操作，从所述多组匹配点中获得该两张图像对应的匹配内点组，包括：对于所述每两张图像，获得用于描述该两张图像对应的多组匹配点中的至少一组匹配点之间对应关系的目标关键矩阵，并从所述多组匹配点中获得所述目标关键矩阵对应的匹配内点，根据所述匹配内点确定该两张图像对应的匹配内点组，其中，所述目标关键矩阵对应的匹配内点相对于所述目标关键矩阵的重投影误差小于或等于第一预定误差阈值。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述对于所述每两张图像，获得用于描述该两张图像对应的多组匹配点中的至少一组匹配点之间对应关系的目标关键矩阵，并从所述多组匹配点中获得所述目标关键矩阵对应的匹配内点，根据所述匹配内点确定该两张图像对应的匹配内点组，包括：对于所述每两张图像，从该两张图像对应的多组匹配点中随机选取预定数量的匹配点，获得用于描述所述预定数量的匹配点之间对应关系的一个关键矩阵，并从所述多组匹配点中获得该一个关键矩阵对应的匹配内点，然后获得用于描述该一个关键矩阵对应的匹配内点之间对应关系的另一个关键矩阵，迭代执行上述操作，直至满足预定的迭代结束条件，从当前获得的多个关键矩阵中将对应的匹配内点满足预定数量条件的关键矩阵确定为该两张图像对应的目标关键矩阵并将其对应的匹配内点确定为该两张图像对应的匹配内
点组，其中，该一个关键矩阵对应的匹配内点相对于该一个关键矩阵的重投影误差小于或等于第一预定误差阈值。5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述对于所述每两张图像，获得用于描述该两张图像对应的多组匹配点中的至少一组匹配点之间对应关系的目标...

【专利技术属性】
技术研发人员：周俊颖，刘理想，侯晓辉，
申请(专利权)人：亮风台上海信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：