相机内参和外参估算方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了相机内参和外参估算方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：分别建立相机坐标系、世界坐标系和像素坐标系，并构建所述相机坐标系和世界坐标系之间的变换矩阵；拍摄至少一张包含同一人行横道线的图像，从图像中提取人行横道线上的多个特征点和多条特征线；确定多个特征点以及多条特征线的几何关系；确定特征点以及特征线两端端点的世界坐标，建立特征点和特征线的几何方程；利用迭代优化方法和/或联立方程方法对几何方程进行求解，并将求解结果作为相机的内参和外参。本发明专利技术实施例可以在不需要标定相机内参且不需要测量相机外参的情况下实现对相机内参和外参的估算。参的估算。参的估算。

【技术实现步骤摘要】
相机内参和外参估算方法、装置、计算机设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及相机标定
，特别涉及相机内参和外参估算方法、装置、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]在计算机视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型，这些几何模型参数就是相机参数。在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数的过程就称之为相机标定(或摄像机标定)。相机标定的参数包括内参和外参两部分，内参描述了相机内部的一些参数，用于确定如何将相机坐标转化到图像坐标，包括相机焦距、畸变参数等；外参描述了相机在某个三维空间中的位置和朝向，用于确定如何将世界坐标转化到相机坐标，通常包括空间位置坐标、俯仰角、导航角和翻滚角等。在图像测量或者机器视觉应用中，相机参数的标定都是非常关键的环节，其标定结果的精度及算法的稳定性直接影响相机工作产生结果的准确性。
[0003]目前相机标定的常用的方法是基于标定板的标定，该方法要求相机对于特定的标定板进行一系列清晰的拍摄。然而实际情况中，由于相机安装高度、安装位置、相机数量的限定，很难一一使用该类方法进行标定，因此，该类方法耗时耗力，难以进行大规模的推广应用。例如对于视频监控相机，一般具有较高的安装高度，拍摄到的标定板在图像中面积很小导致无法识别，且该方法对于相机焦距可变的情况下难以适用。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供了一种相机内参和外参估算方法、装置、计算机设备及存储介质，旨在不需要对相机进行标定即可确定相机的内参和外参。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种相机内参和外参估算方法，包括：
[0006]分别建立相机坐标系、世界坐标系和像素坐标系，并构建所述相机坐标系和世界坐标系之间的变换矩阵；
[0007]拍摄至少一张包含同一人行横道线的图像，然后从所述图像中提取人行横道线上的多个特征点和多条特征线，并记录每一特征点以及每一特征线两端端点在所述像素坐标系中的像素坐标；
[0008]确定所述多个特征点之间的几何关系以及所述多条特征线之间的几何关系；
[0009]确定每一特征点以及每一特征线两端端点在所述世界坐标系中的世界坐标，根据所述几何关系建立多个特征点和多条特征线的几何方程；
[0010]基于所述变换矩阵以及所述像素坐标与世界坐标的对应关系，利用迭代优化方法和/或联立方程方法对所述几何方程进行求解，并将求解结果作为相机的内参和外参。
[0011]第二方面，本专利技术实施例提供了一种相机内参和外参估算装置，包括：
[0012]坐标系建立单元，用于分别建立相机坐标系、世界坐标系和像素坐标系，并构建所
述相机坐标系和世界坐标系之间的变换矩阵；
[0013]图像拍摄单元，用于拍摄至少一张包含同一人行横道线的图像，然后从所述图像中提取人行横道线上的多个特征点和多条特征线，并记录每一特征点以及每一特征线两端端点在所述像素坐标系中的像素坐标；
[0014]几何关系确定单元，用于确定所述多个特征点之间的几何关系以及所述多条特征线之间的几何关系；
[0015]几何方程建立单元，用于确定每一特征点以及每一特征线两端端点在所述世界坐标系中的世界坐标，根据所述几何关系建立多个特征点和多条特征线的几何方程；
[0016]求解单元，用于基于所述变换矩阵以及所述像素坐标与世界坐标的对应关系，利用迭代优化方法和/或联立方程方法对所述几何方程进行求解，并将求解结果作为相机的内参和外参。
[0017]第三方面，本专利技术实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面所述的相机内参和外参估算方法。
[0018]第四方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的相机内参和外参估算方法。
[0019]本专利技术实施例提供了一种相机内参和外参估算方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：分别建立相机坐标系、世界坐标系和像素坐标系，并构建所述相机坐标系和世界坐标系之间的变换矩阵；拍摄至少一张包含同一人行横道线的图像，然后从所述图像中提取人行横道线上的多个特征点和多条特征线，并记录每一特征点以及每一特征线两端端点在所述像素坐标系中的像素坐标；确定所述多个特征点之间的几何关系以及所述多条特征线之间的几何关系；确定每一特征点以及每一特征线两端端点在所述世界坐标系中的世界坐标，根据所述几何关系建立多个特征点和多条特征线的几何方程；基于所述变换矩阵以及所述像素坐标与世界坐标的对应关系，利用迭代优化方法和/或联立方程方法对所述几何方程进行求解，并将求解结果作为相机的内参和外参。本专利技术实施例通过拍摄人行横道线图像以估算相机的内参和外参，从而在不需要出厂时或安装之前标定相机内参且不需要现场实地测量相机外参的情况下对相机内参和外参进行估算，从而提高相机内参和外参的估算效率。
附图说明
[0020]为了更清楚地说明本专利技术实施例技术方案，下面将对实施例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。
[0021]图1为本专利技术实施例提供的一种相机内参和外参估算方法的流程示意图；
[0022]图2为本专利技术实施例提供的一种相机内参和外参估算方法的子流程示意图；
[0023]图3为本专利技术实施例提供的一种相机内参和外参估算方法中的示例示意图；
[0024]图4为本专利技术实施例提供的一种相机内参和外参估算方法中的另一示例示意图；
[0025]图5为本专利技术实施例提供的一种相机内参和外参估算装置的示意性框图；
[0026]图6为本专利技术实施例提供的一种相机内参和外参估算装置的子示意性框图。
具体实施方式
[0027]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。
[0028]应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
[0029]还应当理解，在此本专利技术说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本专利技术。如在本专利技术说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
[0030]还应当进一步理解，在本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种相机内参和外参估算方法，其特征在于，包括：分别建立相机坐标系、世界坐标系和像素坐标系，并构建所述相机坐标系和世界坐标系之间的变换矩阵；拍摄至少一张包含同一人行横道线的图像，然后从所述图像中提取人行横道线上的多个特征点和多条特征线，并记录每一特征点以及每一特征线两端端点在所述像素坐标系中的像素坐标；确定所述多个特征点之间的几何关系以及所述多条特征线之间的几何关系；确定每一特征点以及每一特征线两端端点在所述世界坐标系中的世界坐标，根据所述几何关系建立多个特征点和多条特征线的几何方程；基于所述变换矩阵以及所述像素坐标与世界坐标的对应关系，利用迭代优化方法和/或联立方程方法对所述几何方程进行求解，并将求解结果作为相机的内参和外参。2.根据权利要求1所述的相机内参和外参估算方法，其特征在于，所述分别建立相机坐标系、世界坐标系和像素坐标系，并构建所述相机坐标系和世界坐标系之间的变换矩阵，包括：以相机为中心，以相机光心的向前的射线为z轴，相机正下方方向为y轴，相机右手方向为x轴，建立所述相机坐标系；以相机在地面的投影为中心，相机光心前向射线在地面的投影为y轴，地面垂直向上为z轴，相机右手方向为x轴，建立所述世界坐标系；以图像左上角为中心，水平向右为u轴，竖直向下为v轴，建立所述像素坐标系；按下式构建所述相机坐标系和世界坐标系之间的变换矩阵：式中，(X
w
,Y
W
,Z
W
)
T
代表所述世界坐标系中的一点，(x
c
,y
c
,z
c
,1)在所述相机坐标系下的齐次坐标，R是3
×
3的正交矩阵，表示相机的旋转矩阵，t是相机的三维平移向量，为相机的外参矩阵，K为相机的内参矩阵，所述内参矩阵K为：3.根据权利要求1所述的相机内参和外参估算方法，其特征在于，所述拍摄至少一张包含同一人行横道线的图像，然后从所述图像中提取人行横道线上的多个特征点和多条特征线，并记录每一特征点以及每一特征线两端端点在所述像素坐标系中的像素坐标，包括：通过计算机视觉方法对每一所述图像进行预处理；利用关键点检测算法提取人行横道线上角点，并作为特征点和特征线的两端端点；记录每一特征点以及每一特征线两端端点在所述像素坐标系中的像素坐标。4.根据权利要求1所述的相机内参和外参估算方法，其特征在于，所述多个特征点均为所述人行横道线中白线的角点，所述多条特征线均为所述人行横道线中白线的边线；
所述基于人行横道线的设置参数确定所述多个特征点之间的几何关系以及所述多条特征线之间的几何关系，包括：在所述多个特征点中任意选取一个作为目标特征点，并将所述目标特征点的世界坐标设置为(0,0)，以及将所述目标特征点所属白线设置为目标白线；将所述目标白线的长度方向作为x轴，以及将所述目标白线的宽度方向作为y轴，以此获取所述目标白线上的另外三个特征点的坐标分别为(0,d)、(l,0)、(l,d)，以及与所述目标白线相邻的白线上的四个特征点坐标分别为(0,d+s)、(0,2d+s)、(l,d+s)和(l,2d+s)，以此类推，直至确定所有特征点的坐标；将所述白线上相交的长边特征线与短边特征线设置垂直关系，以及将所述白线上的两条长边特征线、两条短边特征线分别设置为平行关系。5.根据权利要求2所述的相机内参和外参估算方法，其特征在于，所述确定每一特征点以及每一特征线两端端...

【专利技术属性】
技术研发人员：林丕成，杨元弢，宋开银，叶春雨，
申请(专利权)人：深研人工智能技术深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：