位姿标定方法、点云融合方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例涉及一种位姿标定方法、点云融合方法及装置，其中位姿标定方法包括：获取至少两台相机在同一时刻采集的彩色图像和深度图像；根据每台所述相机采集的所述彩色图像，确定每相邻两台相机之间的第一相对位姿；根据每台所述相机采集的所述深度图像，对所述每相邻两台相机之间的第一相对位姿进行优化，得到所述每相邻两台相机之间的第二相对位姿，将对应的所述第二相对位姿确定为所述相邻两台相机之间的相对位姿。由此，可以实现提高位姿标定结果的准确性。姿标定结果的准确性。姿标定结果的准确性。

【技术实现步骤摘要】
位姿标定方法、点云融合方法及装置


[0001]本专利技术实施例涉及计算机视觉领域，尤其涉及一种位姿标定方法、点云融合方法及装置。

技术介绍

[0002]点云是描述三维场景的常用手段，而实时的点云生成能及时地描述三维场景中事物的变化情况。进一步的，为实现实时的点云生成，常需要提前标定好相机的位姿。
[0003]目前，常用的相机位姿标定手段是利用相机采集到的彩色图像进行相机姿态标定。
[0004]然而，基于彩色图像测出的距离和深度相机测出的距离是有差距的，因此使用普通的相机位姿标定方法标定出的位姿不够准确，进而导致出现点云不能对齐的情况，导致三维场景中的对象有重影，从而影响点云融合效果。

技术实现思路

[0005]鉴于此，为解决上述的技术问题，本专利技术实施例提供一种位姿标定方法、点云融合方法及装置。
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供一种位姿标定方法，包括：
[0007]获取至少两台相机在同一时刻采集的彩色图像和深度图像；
[0008]根据每台所述相机采集的所述彩色图像，确定每相邻两本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种位姿标定方法，其特征在于，包括：获取至少两台相机在同一时刻采集的彩色图像和深度图像；根据每台所述相机采集的所述彩色图像，确定每相邻两台相机之间的第一相对位姿；根据每台所述相机采集的所述深度图像，对所述每相邻两台相机之间的第一相对位姿进行优化，得到所述每相邻两台相机之间的第二相对位姿，将对应的所述第二相对位姿确定为所述相邻两台相机之间的相对位姿。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每台所述相机采集的所述深度图像，对所述每相邻两台相机之间的第一相对位姿进行优化，得到所述每相邻两台相机之间的第二相对位姿，包括：针对所述每相邻两台相机执行以下处理：根据所述相邻两台相机各自采集的所述深度图像，生成所述相邻两台相机各自对应的点云数据集；对所述相邻两台相机各自采集的所述彩色图像进行特征点匹配，得到所述相邻两台相机对应的匹配特征点集；从所述相邻两台相机各自对应的所述点云数据集中，确定与所述匹配特征点集对应的匹配特征点云数据集；基于所述匹配特征点云数据集，对所述相邻两台相机之间的第一相对位姿进行优化，得到所述相邻两台相机之间的第二相对位姿。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述基于所述匹配特征点云数据集，对所述相邻两台相机之间的第一相对位姿进行优化之后，还包括：基于所述相邻两台相机各自对应的所述点云数据集，对基于所述匹配特征点云数据集优化后的第一相对位姿再次进行优化。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述对基于所述匹配特征点云数据集优化后的第一相对位姿再次进行优化之后，还包括：确定基于所述点云数据集再次优化后的第一相对位姿与基于所述匹配特征点云数据集优化后的第一相对位姿之间的位姿差；将所述位姿差与预设的误差阈值进行比较；若比较出所述位姿差小于或者等于所述误差阈值，则将基于所述点云数据集再次优化后的第一相对位姿确定为所述第二相对位姿；若比较出所述位姿差大于所述误差阈值，则返回执行所述基于所述相邻两台相机各自对应的所述点云数据集，对基于所述匹配特征点云数据集优化后的第一相对位姿再次进行优化的步骤。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每台所述相机采集的所述彩色图像，确定每相邻两台相机之间的第一相对位姿，包括：从所述至少两台相机中选择第一相机和第二相机，所述第一相机和所述第二相机相邻；对所述第一相机和所述第二相机各自采集的所述彩色图像进行特征点匹配，得到所述第一相机和所述第二相机对应的匹配特征点集；根据所述匹配特征点集确定所述第一相机和所述第二相机之间的单应性矩阵；
根据所述单应性矩阵确定...

【专利技术属性】
技术研发人员：李成，龙翔，
申请(专利权)人：北京奇艺世纪科技有限公司，
类型：发明
国别省市：