基于圆柱形自识别标记物的多相机标定方法、装置及设备制造方法及图纸

本公开提供一种基于圆柱形自识别标记物的多相机标定方法、装置及设备。该方法包括：使用高精度相机对该圆柱形自识别标记物进行三维模型重建，建立视觉标记真实尺寸的坐标系作为标定时的世界坐标系，得到该圆柱形自识别标记物中每个视觉标记点在该坐标系下的三维坐标；将该圆柱形自识别标记物放在环形设置的多个待标定相机的中央，所述多个待标定相机均对该圆柱形自识别标记物进行拍摄，从拍摄的图片中提取每个视觉标记点的二维像素位置；根据多个视觉标记点的三维坐标和二维像素位置，计算每个待标定相机参数的标定结果。利用本公开，实现了对重叠视场有限或无重叠视场的环形多相机系统的内参和外参进行快速标定。相机系统的内参和外参进行快速标定。相机系统的内参和外参进行快速标定。

【技术实现步骤摘要】
基于圆柱形自识别标记物的多相机标定方法、装置及设备


[0001]本公开涉及相机标定
，尤其涉及一种基于圆柱形自识别标记物的多相机标定方法、装置及设备，主要应用于环形多相机系统的快速标定。

技术介绍

[0002]多相机系统广泛应用于三维计算机视觉，如对某个物体进行多个角度的测量、物体模型三维重建、虚拟现实或增强现实的场景重建等。多相机系统的标定方法对视觉测量的准确性至关重要，关键是找到合适的标定参照物。
[0003]相机标定是一种几何标定，用以确定相机的一系列几何参数，比如镜头的实际焦距、镜头畸变系数、相机的方位等。相机标定的目的主要跟精准成像与精确测量有关。例如：如果要矫正相机的镜头畸变，则需要通过相机标定来确定相应的畸变系数；如果想通过图像来度量一个物体的大小，则需要首先利用相机标定来确定相机系统的像距和相机的方位；如果想使用相机来实现三维视觉成像，则需要事先依赖于相机标定得到所需要的几何参数。
[0004]近些年来，计算机与机器视觉的蓬勃发展使得相机标定的需求日益增多。传统的相机标定方法一般用张正友的棋盘格标定法，这种方法对于单相机或重叠视场较大的多相机系统来说方便且准确，对于重叠视场有限或无重叠视场的环形多相机系统来说会比较麻烦，需要多次标定板，保证所有相机都能看到完整的棋盘格。目前，已有一些技术也可用于环形多相机系统的标定，但一般都要求看到较完整的标定参照物，专利申请公开号CN108765494A中的标定参照物是棋盘格+编码图案的组合，但要求每张图像中必须包含编码图案，只看到某棋盘格无法得到棋盘格内交叉点的编号，专利申请公开号CN108717714A中的标定参照物是一个移动的棋盘格标定板，也要求每张图片完整地包含标定参照物。
[0005]考虑到多相机系统标定时存在的操作步骤繁琐、要求标定参照物大部分出现在相机视野中等问题，有必要研制一种既方便，对标定参照物出现在视野中的完整性也要求不高的标定方法。

技术实现思路

[0006](一)要解决的技术问题
[0007]针对目前存在的技术问题，本公开提出一种基于圆柱形自识别标记物的多相机标定方法、装置及设备。
[0008](二)技术方案
[0009]为解决上述技术问题，本公开采用的技术方案如下：
[0010]本公开提供了一种基于圆柱形自识别标记物的多相机标定方法，包括：
[0011]使用高精度相机对该圆柱形自识别标记物进行三维模型重建，建立视觉标记真实尺寸的坐标系作为标定时的世界坐标系，得到该圆柱形自识别标记物中每个视觉标记点在该坐标系下的三维坐标；
[0012]将该圆柱形自识别标记物放在环形设置的多个待标定相机的中央，所述多个待标定相机均对该圆柱形自识别标记物进行拍摄，从拍摄的图片中提取每个视觉标记点的二维像素位置；以及
[0013]根据多个视觉标记点的三维坐标和二维像素位置，计算每个待标定相机参数的标定结果。
[0014]上述方案中，所述圆柱形自识别标记物，在展开成平面时，中间是由m
×
n块黑白方块交替排布形成的长方形棋盘格，其中m和n为自然数，m
×
n小于200，在该长方形棋盘格的外围包裹一圈由长方形黑白块交替排布形成的棋盘格，该长方形黑白块的长边边长等于该黑白方块的边长，该长方形黑白块的短边边长是该黑白方块边长的1/3；在中间由m
×
n块黑白方块交替排布形成的长方形棋盘格中，一定数目的圆点按某种规律分布在一些黑白方块的中心，黑白方块之间的交叉点是视觉标记点，一共(m+1)
×
(n+1)个视觉标记点，该圆点的作用是编码这些视觉标记点，每个视觉标记点都有唯一的编号。
[0015]上述方案中，所述使用高精度相机对该圆柱形自识别标记物进行三维模型重建，包括：
[0016]S101：高精度相机的标定；
[0017]S102：使用标定后的该高精度相机从各个角度分别对该圆柱形自识别标记物进行完整拍摄；
[0018]S103：从拍摄的每张图片中提取的视觉标记点，对各相邻帧之间的相机位姿进行估计，得到各相邻帧之间的相机位姿；
[0019]S104：各相邻帧之间的相机位姿确定之后，采用三角测量方法得到所有视觉标记点的三维坐标；
[0020]S105：根据视觉标记点已知的几何信息，确定视觉标记点三维模型的真实尺度；
[0021]S106：使用光束平差法优化相机位姿和视觉标记点的位置。
[0022]上述方案中，步骤S101中所述高精度相机的标定，包括：准备一台高精度相机，使用该高精度相机对已知尺寸的平面棋盘格标定板进行多个角度的拍摄，对拍摄得到的图片使用标定工具进行标定，得到该高精度相机的内参矩阵和畸变参数。
[0023]上述方案中，步骤S102中所述使用标定后的该高精度相机从各个角度分别对该圆柱形自识别标记物进行完整拍摄，包括：固定该高精度相机，拍摄一个角度的图片后，以一个能保证相邻两帧图像间重叠区域占3/4以上的微小角度转动圆柱体，拍摄下一个角度的图片，如此往复地旋转一周，每次旋转的角度相同，保证该圆柱形自识别标记物上所有的视觉标记点都被相机拍摄到两次以上。
[0024]上述方案中，步骤S103中所述从拍摄的每张图片中提取的视觉标记点，对各相邻帧之间的相机位姿进行估计，得到各相邻帧之间的相机位姿，包括：通过相邻帧之间的同一视觉标记点的像素位置，估计基础矩阵，并通过基础矩阵分解，得到一个未知尺度下相机的相对位姿；以第一个角度的相机的光心坐标系作为基准坐标系，增量式地求解后续每个角度相对于第一个角度的相机位姿。
[0025]上述方案中，步骤S104中所述各相邻帧之间的相机位姿确定之后，采用三角测量方法得到所有视觉标记点的三维坐标，包括：相邻帧之间相机的位姿确定之后，通过三角测量方法解得两个角度共同视觉标记点集的三维坐标，依次求出每个标记点的三维坐标。
[0026]上述方案中，步骤S105中所述根据视觉标记点已知的几何信息，确定视觉标记点三维模型的真实尺度，包括：将视觉标记点之间的棋盘格的尺寸这一几何信息赋予重建的三维模型中，相当于对原有的三维模型放大或缩小一定尺度到它的真实尺度，进而确定视觉标记点三维模型的真实尺度。
[0027]上述方案中，所述建立视觉标记真实尺寸的坐标系作为标定时的世界坐标系，是以圆柱体的中心为坐标系的圆点，Z轴与圆柱体的轴线方向一致，按右手定则建立笛卡尔坐标系。
[0028]上述方案中，所述多个待标定相机均对该圆柱形自识别标记物进行拍摄，拍摄次数仅需一次即可，转动圆柱形自识别标记物让每个待标定相机拍摄圆柱形自识别标记物的多个角度，得使标定结果更精确，每张拍摄的图片中仅需保证包含3
×
3个完整的色块，其中色块中包含有视觉标记点，检测到的视觉标记点越多，标定结果越精确。
[0029]上述方案中，所述根据多个视觉标记点的三维坐标和二维像素位置，计算每个待标定相机参数的标定结果，包括：...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于圆柱形自识别标记物的多相机标定方法，其特征在于，包括：使用高精度相机对该圆柱形自识别标记物进行三维模型重建，建立视觉标记真实尺寸的坐标系作为标定时的世界坐标系，得到该圆柱形自识别标记物中每个视觉标记点在该坐标系下的三维坐标；将该圆柱形自识别标记物放在环形设置的多个待标定相机的中央，所述多个待标定相机均对该圆柱形自识别标记物进行拍摄，从拍摄的图片中提取每个视觉标记点的二维像素位置；以及根据多个视觉标记点的三维坐标和二维像素位置，计算每个待标定相机参数的标定结果。2.根据权利要求1所述的基于圆柱形自识别标记物的多相机标定方法，其特征在于，所述圆柱形自识别标记物，在展开成平面时，中间是由m
×
n块黑白方块交替排布形成的长方形棋盘格，其中m和n是自然数，m
×
n小于200，在该长方形棋盘格的外围包裹一圈由长方形黑白块交替排布形成的棋盘格，该长方形黑白块的长边边长等于该黑白方块的边长，该长方形黑白块的短边边长是该黑白方块边长的1/3；在中间由m
×
n块黑白方块交替排布形成的长方形棋盘格中，一定数目的圆点按某种规律分布在一些黑白方块的中心，黑白方块之间的交叉点是视觉标记点，一共(m+1)
×
(n+1)个视觉标记点，该圆点的作用是编码这些视觉标记点，每个视觉标记点都有唯一的编号。3.根据权利要求2所述的基于圆柱形自识别标记物的多相机标定方法，其特征在于，所述使用高精度相机对该圆柱形自识别标记物进行三维模型重建，包括：S101：高精度相机的标定；S102：使用标定后的该高精度相机从各个角度分别对该圆柱形自识别标记物进行完整拍摄；S103：从拍摄的每张图片中提取的视觉标记点，对各相邻帧之间的相机位姿进行估计，得到各相邻帧之间的相机位姿；S104：各相邻帧之间的相机位姿确定之后，采用三角测量方法得到所有视觉标记点的三维坐标；S105：根据视觉标记点已知的几何信息，确定视觉标记点三维模型的真实尺度；S106：使用光束平差法优化相机位姿和视觉标记点的位置。4.根据权利要求3所述的基于圆柱形自识别标记物的多相机标定方法，其特征在于，步骤S101中所述高精度相机的标定，包括：准备一台高精度相机，使用该高精度相机对已知尺寸的平面棋盘格标定板进行多个角度的拍摄，对拍摄得到的图片使用标定工具进行标定，得到该高精度相机的内参矩阵和畸变参数。5.根据权利要求3所述的基于圆柱形自识别标记物的多相机标定方法，其特征在于，步骤S102中所述使用标定后的该高精度相机从各个角度分别对该圆柱形自识别标记物进行完整拍摄，包括：固定该高精度相机，拍摄一个角度的图片后，以一个能保证相邻两帧图像间重叠区域占3/4以上的微小角度转动圆柱体，拍摄下一个角度的图片，如此往复地旋转一周，每次旋转的角度相同，保证该圆柱形自识别标记物上所有的视觉标记点都被相机拍摄到两次以
上。6.根据权利要求3所述的基于圆柱形自识别标记物的多相机标定方法，其特征在于，步骤S103中所述从拍摄的每张图片中提取的视觉标记点，对各相邻帧之间的相机位姿进行估计，得到各相邻帧之间的相机位姿，包括：通过相邻帧之间的同一视觉标记点的像素位置，估计基础矩阵，并通过基础矩阵分解，得到一个未知尺度下相机的相对位姿；以第一个角度的相机的光心坐标系作为基准坐标系，增量式地求解后续每个角度相对于第一个角度的相机位姿。7.根据权利要求3所述的基于圆柱形自识别标记物的多相机标定方法，其特征在于，步骤S104中所述各相邻帧之间的相机位姿确定之后，采用三角测量方法得到所有视觉标记点的三维坐标，包括：相邻帧之间相机的位姿确定之后，通过三角测量方法解得两个角度共同视觉标记点集的三维坐标，依次求出每个标记点的三维坐标。8.根据权利要求3所述的基于圆柱形自识别标记物的多相机标定方法，其特征在于，步骤S105中所述根据视觉标记点已知的几何信息，确定视觉标记点三维模型的真实尺度，包括：将视觉标记点之间的棋盘格的尺寸这一几何信息赋予重建的三维模型中，相当于对原有的三维模型放大或缩小一定尺度到它的真实尺度，进而确定视觉标记点三维模型的真实尺度。9.根据权利要求3所述的基于圆柱形自识别标记物的多相机标定方法，其特征在于，所述建立视觉标记真实尺寸的坐标系作为标定时的世界坐标系，是以圆柱体的中心为坐标系的圆点，Z轴与圆柱体的轴线方向...

【专利技术属性】
技术研发人员：喻俊志，胡耀清，朱明珠，王绍安，李东岳，原福松，
申请(专利权)人：北京大学，
类型：发明
国别省市：