本公开涉及一种用于图像的外参校准方法，包括：获取待校准外参对应的摄像头图像和雷达图像。将摄像头图像转换为预设的标准图像。摄像头图像的采集位置与标准图像的采集位置相一致。根据标准图像和雷达图像进行外参校准。本公开适用于摄像头所采集的摄像头图形和激光雷达所采集的雷达图像进行在线外参校准，对转换后的标准图像和雷达图像进行外参校准处理，得到校准后的与摄像头图像和雷达图像相匹配的外参。由此，本申请外参校准方法，通过引入标准图像，由标准图像结合雷达图像进行外参校准时，只需将摄像头所采集的摄像头图像转换为标准图像即可，不需要对标准图像和雷达图像的外参校准算法进行更新调整，从而提高了外参校准的适用范围。准的适用范围。准的适用范围。
【技术实现步骤摘要】
用于图像的外参校准方法和装置、设备及存储介质
[0001]本公开涉及多传感器信息融合
，尤其涉及一种用于图像的外 参校准方法和装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]在机器人和无人驾驶领域，摄像头和激光雷达都是被广泛采用的传感 器，为了更好的感知周围环境或便于对周围环境进行标注用于机器学习， 需要对多传感器的数据进行融合。不同的传感器被部署在不同的位置不同 朝向，为了融合数据，需要用外参来表示如何将某个传感器从一个位置和 朝向变换到另一个位置和朝向。如：将激光雷达传感器从原来的位置和朝 向变换到和摄像头传感器相同的位置和朝向，使激光雷达所采集数据和摄 像头所采集的数据相匹配。
[0003]目前，常使用外参校准算法对摄像头传感器所采集图像数据和激光雷 达所采集的点云数据进行处理，外参校准算法一般为神经网络，输出校准 后的外参用于进行数据融合。
[0004]配有摄像头和激光雷达传感器的系统车称之为采集系统。现有的外参 校准算法与采集系统中的摄像头规格相关。如果更换摄像头的规格，则需 要对算法进行调整重新训练神经网络，较为繁琐。
技术实现思路
[0005]有鉴于此，本公开提出了一种用于图像的外参校准方法，通过将摄像 头图像转换为预设的标准图像，再使用与标准图像和雷达图像相匹配的外 参校准算法，实现更换不同规格的摄像头后，不需要对外参校准算法进行 重新训练。
[0006]根据本公开的一方面，提供了一种用于图像的外参校准方法，包括：
[0007]获取待校准外参对应的摄像头图像和雷达图像；
[0008]将所述摄像头图像转换为预设的标准图像；
[0009]其中，所述摄像头图像的采集位置与所述标准图像的采集位置相一致；
[0010]根据所述标准图像和所述雷达图像进行外参校准。
[0011]在一种可能的实现方式中，将所述摄像头图像转换为预设的所述标准 图像时，根据预先构建的转换映射进行。
[0012]在一种可能的实现方式中，所述转换映射为：
[0013][0014]其中，(u1，v1)为所述标准图像的像素点坐标，(u2，v2)为所述 摄像头图像的像素
点坐标，和分别为所述标准图像和所述摄像头图像 所对应的摄像装置以水平像素为单位的焦距，和分别为所述标准图像 和所述摄像头图像所对应的摄像装置以垂直像素为单位的焦距，和分别为所述标准图像和所述摄像头图像所对应的摄像装置的主点在所采集 图像上的水平偏移，和分别为所述标准图像和所述摄像头图像所对应 的摄像装置的主点在所采集图像上的垂直偏移。
[0015]在一种可能的实现方式中，构建所述转换映射时，基于所述标准图像 所对应摄像装置内参矩阵和所述摄像头图像所对应的摄像装置内参矩阵进 行。
[0016]在一种可能的实现方式中，用于采集所述标准图像的摄像装置与用于 采集所述摄像头图像的摄像装置对应的相机模型相一致。
[0017]在一种可能的实现方式中，基于所述标准图像所对应摄像装置内参矩 阵和所述摄像头图像所对应的摄像装置内参矩阵进行构建所述转换映射时， 包括：
[0018]基于采集所述标准图像的摄像设备的以水平像素为单位的焦距和以垂 直像素为单位的焦距，以及采集所述标准图像的摄像设备的主点在所述标 准图像上的水平偏移和垂直偏移，得到所述标准图像所对应摄像装置内参 矩阵；
[0019]基于采集所述摄像头图像的摄像设备的以水平像素为单位的焦距和以 垂直像素为单位的焦距，以及采集所述摄像头图像的摄像设备的主点在所 述摄像头图像上的水平偏移和垂直偏移，得到所述摄像头图像所对应摄像 装置内参矩阵；
[0020]基于所述标准图像所对应摄像装置内参矩阵和所述摄像头图像所对应 的摄像装置内参矩阵进行构建所述转换映射。
[0021]根据本公开的另一方面，提供一种用于图像的外参校准装置，包括： 采集模块、转换模块和外参校准模块；
[0022]所述采集模块，被配置为获取待校准外参对应的所述摄像头图像和所 述雷达图像；
[0023]所述转换模块，被配置为将所述摄像头图像转换为预设的所述标准图 像；
[0024]所述外参校准模块，被配置为根据所述标准图像和所述雷达图像进行 外参校准。
[0025]在一种可能的实现方式中，所述转换模块，在被配置为将所述摄像头 图像转换为预设的所述标准图像时，根据预先构建的转换映射进行。
[0026]根据本公开的另一方面，提供一种用于图像的外参校准设备，包括：
[0027]处理器；
[0028]用于存储处理器可执行指令的存储器；
[0029]其中，所述处理器被配置为执行所述可执行指令时实现上述任一的方 法。
[0030]根据本公开的另一方面，提供一种非易失性计算机可读存储介质，其 上存储有计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令被处理器执 行时实现上述任意一项所述的方法。
[0031]本公开适用于摄像头所采集的摄像头图形和激光雷达所采集的雷达图 像进行在线外参校准。获取待校准外参对应的摄像头图像和雷达图像，其 中雷达图像为点云数据。将摄像头图像转换为预设的标准图像，其中摄像 头图像的采集位置与标准图像的采集位
置相一致，即用于采集摄像头图像 的摄像装置和用于采集标准图像的摄像装置处于同一位置，用同样的角度 进行拍摄。对转换后的标准图像和雷达图像使用外参校准算法进行处理， 得到校准后的与摄像头图像和雷达图像相匹配的外参。其中，外参校准算 法经过预先训练与标准图像和雷达图像匹配，这样，在更换摄像头后，由 于所使用的外参校准算法是基于标准图像和雷达图像进行的，即使在摄像 头规格进行了更换，但是标准图像是没有进行更换的，因此不需要再对外 参建校准算法根据更换后的摄像头重新进行训练，只需将摄像头所采集的 摄像头图像转换为标准图像即可，相较于重新训练外参校准算法较为简单。
[0032]根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本公开的其它特征及 方面将变得清楚。
附图说明
[0033]包含在说明书中并且构成说明书的一部分的附图与说明书一起示出了 本公开的示例性实施例、特征和方面，并且用于解释本公开的原理。
[0034]图1示出本公开实施例的用于图像的外参校准方法的流程图；
[0035]图2示出本公开实施例中平面图像坐标系示意图；
[0036]图3示出本公开实施例中摄像装置坐标系示意图；
[0037]图4示出本公开实施例中摄像装置坐标系和平面图像坐标系与平面图像 坐标系位置关系示意图；
[0038]图5示出本公开实施例的用于图像的外参校准装置的主体结构图；
[0039]图6示出本公开实施例的用于图像的外参校准设备的主体结构图；
[0040]图7示出本公开实施例的外参校准算法的原理图。
具体实施方式
[0041]以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。 附图中相同的附本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用于图像的外参校准方法，其特征在于，包括：获取待校准外参对应的摄像头图像和雷达图像；将所述摄像头图像转换为预设的标准图像；其中，所述摄像头图像的采集位置与所述标准图像的采集位置相一致；根据所述标准图像和所述雷达图像进行外参校准。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述摄像头图像转换为预设的所述标准图像时，根据预先构建的转换映射进行。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述转换映射为：其中，(u1，v1)为所述标准图像的像素点坐标，(u2，v2)为所述摄像头图像的像素点坐标，和分别为所述标准图像和所述摄像头图像所对应的摄像装置以水平像素为单位的焦距，和分别为所述标准图像和所述摄像头图像所对应的摄像装置以垂直像素为单位的焦距，和分别为所述标准图像和所述摄像头图像所对应的摄像装置的主点在所采集图像上的水平偏移，和分别为所述标准图像和所述摄像头图像所对应的摄像装置的主点在所采集图像上的垂直偏移。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，构建所述转换映射时，基于所述标准图像所对应摄像装置内参矩阵和所述摄像头图像所对应的摄像装置内参矩阵进行。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，用于采集所述标准图像的摄像装置与用于采集所述摄像头图像的摄像装置对应的相机模型相一致。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述标准图像所对应摄像装置内参矩阵和所述摄像头图像所对应的摄像装置内参矩阵进行构建所述转换映射时，包括：基于采集所述标准...
【专利技术属性】
技术研发人员：纪大胜，刘世林，杜霖，
申请(专利权)人：杜霖，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。