相机清晰度确定方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种相机清晰度确定方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：基于鱼眼相机对测试箱体的内表面进行图像拍摄，得到清晰度测试图像；对所述清晰度测试图像进行特征提取处理，得到所述清晰度测试图像上的不同色块的色块信息特征；根据所述色块信息特征，提取不同色块内的像素关键点，并对所述像素关键点进行排序，得到不同色块对应的排序关键点；基于所述排序关键点，获取所述清晰度测试图像上的不同色块区域的区域清晰度；根据所述区域清晰度，确定所述鱼眼相机的相机清晰度。本申请实施例可以提高鱼眼相机清晰度的测试精度。试精度。试精度。

【技术实现步骤摘要】
相机清晰度确定方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请实施例涉及鱼眼相机清晰度评测
，特别涉及一种相机清晰度确定方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]智能物联网行业的视觉技术迅速发展，依托于宽视场角的镜头、相机，环视监控、视觉设备可以达到高信息量、低硬件投入的目的。
[0003]虽然宽视角镜头能够帮助拓展视场，但是径向畸变带来的物体扭曲、变形问题也比较明显，这使得智能识别算法(人脸识别、跟踪、车牌检测等)适配能力大大降低。这种情况对于鱼眼镜头尤为严重。
[0004]而畸变引起的识别能力降低，除了形变以外，鱼眼相机靠近边界拍摄的内容清晰度也会受到影响，即便进行过校正，原始的清晰度也会被破坏。因此，鱼眼相机的清晰度评估对识别方案的选择与实施非常关键。
[0005]目前常用的鱼眼相机的清晰度评测方式有两种，一种是基于不同粗细的线条区分度的方式，另外一种是基于MTF(Modulation Transfer Function，调制传递函数)低通滤波截至频率区分的方式，这两种方式包含的主要评估要素是特殊的图像模式，比如线、块、斜劈图等，这种方式可以完美适配中心区域的清晰度评估，但是对于边界清晰度而言，由于畸变，线、块、斜劈的几何状态发生变化，从而加大了提取难度，造成清晰度评估结果存在较大误差，评估精度较低。

技术实现思路

[0006]本申请实施例提供了一种相机清晰度确定方法、装置、设备及存储介质，可用于提高鱼眼相机清晰度的测试精度。技术方案如下：
[0007]一方面，本申请实施例提供一种相机清晰度确定方法，所述方法包括：
[0008]基于鱼眼相机对测试箱体的内表面进行图像拍摄，得到清晰度测试图像；所述测试箱体为正方形箱体，所述测试箱体的第一侧面预留有图像采集孔，所述测试箱体的除所述第一侧面外的其它五个侧面的内表面为两种颜色交替均匀设置的表面，所述两种颜色包括白色和除白色外的其它颜色，且所述测试箱体正对的两个内表面的颜色相同，五个内表面的暗区打印RGB值包括三种，分别为：(0，0，255)、(255，0，0)和(0，0，0)，所述清晰度测试图像为包括所述五个内表面上的其它颜色的图像；
[0009]对所述清晰度测试图像进行特征提取处理，得到所述清晰度测试图像上的不同色块的色块信息特征；
[0010]根据所述色块信息特征，提取不同色块内的像素关键点，并对所述像素关键点进行排序，得到不同色块对应的排序关键点；
[0011]基于所述排序关键点，获取所述清晰度测试图像上的不同色块区域的区域清晰度；
[0012]根据所述区域清晰度，确定所述鱼眼相机的相机清晰度。
[0013]另一方面，本申请实施例提供一种相机清晰度确定装置，所述装置包括：
[0014]清晰度测试图像获取模块，用于基于鱼眼相机对测试箱体的内表面进行图像拍摄，得到清晰度测试图像；所述测试箱体为正方形箱体，所述测试箱体的第一侧面预留有图像采集孔，所述测试箱体的除所述第一侧面外的其它五个侧面的内表面为两种颜色交替均匀设置的表面，所述两种颜色包括白色和除白色外的其它颜色，且所述测试箱体正对的两个内表面的颜色相同，五个内表面的暗区打印RGB值包括三种，分别为：(0，0，255)、(255，0，0)和(0，0，0)，所述清晰度测试图像为包括所述五个内表面上的其它颜色的图像；
[0015]色块信息特征获取模块，用于对所述清晰度测试图像进行特征提取处理，得到所述清晰度测试图像上的不同色块的色块信息特征；
[0016]排序关键点获取模块，用于根据所述色块信息特征，提取不同色块内的像素关键点，并对所述像素关键点进行排序，得到不同色块对应的排序关键点；
[0017]区域清晰度获取模块，用于基于所述排序关键点，获取所述清晰度测试图像上的不同色块区域的区域清晰度；
[0018]相机清晰度确定模块，用于根据所述区域清晰度，确定所述鱼眼相机的相机清晰度。
[0019]再一方面，本申请实施例提供一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现上述方面所述的方法。
[0020]又一方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现上述方面所述的方法。
[0021]又一方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品，当该计算机程序产品被执行时，其用于执行上述方面所述的方法。
[0022]本申请实施例提供的技术方案中，通过提供测试箱体，可以实现对整个鱼眼相机成像范围进行清晰度评估，不会发生单个图像形变过大引起的提取误差的现象，进而可以降低清晰度评估结果的误差，提高了清晰度评估精度。
附图说明
[0023]图1是本申请实施例提供的一种相机清晰度确定方法的步骤流程图；
[0024]图2是本申请实施例提供的一种测试箱体的示意图；
[0025]图3是本申请实施例提供的一种测试箱体展开面的示意图；
[0026]图4是本申请实施例提供的一种测试箱体内表面成像的示意图；
[0027]图5是本申请实施例提供的一种清晰度测试图像的示意图；
[0028]图6是本申请实施例提供的一种相机清晰度确定装置的结构示意图；
[0029]图7是本申请一个实施例提供的计算机设备的结构框图。
具体实施方式
[0030]下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
[0031]参照图1，示出了本申请实施例提供的一种相机清晰度确定方法的步骤流程图，如图1所示，该相机清晰度确定方法可以包括如下步骤：
[0032]步骤101：基于鱼眼相机对测试箱体的内表面进行图像拍摄，得到清晰度测试图像。
[0033]本申请实施例可以应用于对鱼眼相机的清晰度进行测试的场景中。
[0034]本实施例提供了一种专用的测试箱体，该测试箱体可以结合图2和3进行如下详细描述。
[0035]参照图2，示出了本申请实施例提供的一种测试箱体的示意图，如图2所示，该测试箱体为正方体结构，测试箱体的长宽高参数可以鱼眼相机焦平面距离为准，例如，鱼眼相机的焦平面为0.5m，则该测试箱体的长宽高为0.5m等。在测试箱体的一个侧面(即第一侧面)预留有图像采集孔，该图像采集孔可以用于鱼眼相机对箱体内表面进行图像采集。
[0036]参照图3，示出了本申请实施例提供的一种测试箱体展开面的示意图，如图3所示，测试箱体上除第一侧面外的其它五个侧面的内表面为两种颜色交替均匀设置的表面，两种颜色包括白色和除白色外的其它颜色，且测试箱体正对的内表面的颜色相同，五个内表面的暗区打印RGB值包括三种，分别为：(0，0，255)、(255，0，0)和(0，0，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种相机清晰度确定方法，其特征在于，所述方法包括：基于鱼眼相机对测试箱体的内表面进行图像拍摄，得到清晰度测试图像；所述测试箱体为正方形箱体，所述测试箱体的第一侧面预留有图像采集孔，所述测试箱体的除所述第一侧面外的其它五个侧面的内表面为两种颜色交替均匀设置的表面，所述两种颜色包括白色和除白色外的其它颜色，且所述测试箱体正对的两个内表面的颜色相同，五个内表面的暗区打印RGB值包括三种，分别为：(0，0，255)、(255，0，0)和(0，0，0)，所述清晰度测试图像为包括所述五个内表面上的其它颜色的图像；对所述清晰度测试图像进行特征提取处理，得到所述清晰度测试图像上的不同色块的色块信息特征；根据所述色块信息特征，提取不同色块内的像素关键点，并对所述像素关键点进行排序，得到不同色块对应的排序关键点；基于所述排序关键点，获取所述清晰度测试图像上的不同色块区域的区域清晰度；根据所述区域清晰度，确定所述鱼眼相机的相机清晰度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述清晰度测试图像进行特征提取处理，得到所述清晰度测试图像上的不同色块的色块信息特征，包括：基于预置聚类算法，对所述清晰度测试图像的图像像素进行聚类处理；依据聚类结果，对所述清晰度测试图像进行二值化处理，生成二值化图像；对所述二值化图像进行形态学开处理，得到处理图像；获取所述处理图像中的凸包，并根据所述凸包的轮廓，确定不同色块的色块信息特征。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述色块信息特征，提取不同色块内的像素关键点，并对所述像素关键点进行排序，得到不同色块对应的排序关键点，包括：根据相同颜色的色块的色块信息特征，计算得到所述相同颜色的色块的色块中心点；获取所述相同颜色的色块上的关键点；基于所述关键点至所述色块中心点之间的欧式距离，确定所述关键点中的旋转关键点；基于所述旋转关键点对所有色块面上的关键点进行旋转校正处理；根据校正结果，获取校正中心点和校正关键点；基于所述校正中心点，获取所述校正关键点在行方向、列方向的关键点位置信息；基于所述关键点位置信息，确定所述排序关键点。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述排序关键点，获取所述清晰度测试图像上的不同色块区域的区域清晰度，包括：提取所述清晰度测试图像上的相同颜色的色块对应的区域图像；基于所述区域图像上相邻过渡块的过渡边的中心点，获取所述区域图像内的色块区域；利用最小二乘法，对所述色块区域的边界点坐标进行拟合处理，得到所述色块区域的拟合方程；基于所述拟合方程和所述排序关键点，获取所述清晰度测试图像上的不同色块区域的区域清晰度。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述拟合方程为拟合圆方程，所述基于所述拟合方程和所述排序关键点，获取所述清晰度测试图像上的不同色块区域的区域清晰度，包括：在所述色块区域的边界弧度大于设定值的情况下，基于所述拟合圆方程，获取不同色块区域的区域边界的边界点与...

【专利技术属性】
技术研发人员：董波，季良元，石景怡，丁悦，姜宇航，顾礼将，
申请(专利权)人：大连中科创达软件有限公司，
类型：发明
国别省市：