一种相机参数标定优化方法及电子设备技术

本发明专利技术实施例涉及参数标定技术领域，尤其涉及一种相机参数标定优化方法及电子设备。首先，基于当前相机参数、当前前进方向和当前前进步长获得未来相机参数，基于未来相机参数和损失函数，获取未来损失函数的梯度，基于未来损失函数的梯度和当前损失函数的梯度，获取未来方向比重，然后，基于当前前进方向、未来损失函数的梯度和未来方向比重获取未来前进方向，基于未来损失函数的梯度和未来前进方向获取未来前进步长，循环执行上述步骤，直至损失函数的梯度收敛，获得损失函数的梯度收敛时的相机参数。该相机参数标定优化方法根据方向比重的数值，对前进方向进行调节，能够得到更快的收敛速度，同时兼得鲁棒性。同时兼得鲁棒性。同时兼得鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
一种相机参数标定优化方法及电子设备


[0001]本专利技术实施例涉及光学检测
，尤其涉及一种相机参数标定优化方法及电子设备。

技术介绍

[0002]在自动光学检测行业中，为了获取正确清晰的图像，相机矫正的重要性尤为突出。在数学上，一台相机可以被它的内参数、外参数以及畸变参数所表示为一个数学模型。相机矫正的主要思路是先算出相机的数学模型，再根据图像坐标数据与预测图像坐标数据对数学模型进行优化。
[0003]现在主流的非线性共轭梯度法主要有Fletcher
‑
Reeves（FR）法和Polak
‑
Ribi
è
re（PR）法两个变种。其中Fletcher
‑
Reeves法收敛速度要比Polak
‑
Ribi
è
re法快，但它的鲁棒性更弱；Polak
‑
Ribi
è
re法的鲁棒性要比Fletcher
‑
Reeves法更强，但其收敛速度往往是Fletcher
‑
Reeves法的数倍。无论哪一种方法，鲁棒性与收敛速度都没有兼得。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例主要解决的技术问题是提供一种相机参数标定的优化方法，能够得到更快的收敛速度，同时兼得鲁棒性。
[0005]为解决上述技术问题，第一方面，本专利技术实施例中提供给了一种相机参数标定优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：基于当前相机参数、当前前进方向和当前前进步长获得未来相机参数；基于未来相机参数和损失函数，获取未来损失函数的梯度；基于未来损失函数的梯度和当前损失函数的梯度，获取未来方向比重；基于当前前进方向、未来损失函数的梯度和未来方向比重获取未来前进方向，未来前进方向为未来方向比重与当前前进方向的乘积加上未来损失函数梯度的负值；基于未来损失函数的梯度和未来前进方向获取未来前进步长；循环执行上述步骤，直至损失函数的梯度收敛，获得损失函数的梯度收敛时的相机参数。
[0006]在一些实施例中，所述方法还包括：基于初始相机参数获取初始前进方向和初始前进步长。
[0007]在一些实施例中，未来相机参数为当前前进方向和当前前进步长的乘积与当前相机参数的和。
[0008]在一些实施例中，基于初始相机参数获取初始前进方向和初始前进步长，包括：基于初始相机参数和损失函数，获取初始损失函数的梯度；基于初始损失函数的梯度，获取初始前进方向，初始前进方向为损失函数的梯度的负值；基于初始前进方向和初始损失函数的梯度获得初始前进步长。
[0009]在一些实施例中，基于相机参数和损失函数获得损失函数的梯度，包括：获取至少一个样本数据对，所述样本数据对包括世界坐标数据和图像坐标数据；基于世界坐标数据和相机参数，获得预测图像坐标数据；将所述预测图像坐标数据和所述图像坐标数据构成的数据对代入损失函数，获取损失函数的梯度。
[0010]在一些实施例中，未来方向比重为未来损失函数的梯度与当前损失函数的梯度的差的平方除以当前损失函数的梯度的平方。
[0011]在一些实施例中，未来前进步长为未来损失函数的梯度的平方除以未来前进方向的平方。
[0012]在一些实施例中，损失函数的梯度小于第一阈值时，损失函数的梯度收敛。
[0013]在一些实施例中，损失函数为各预测图像坐标数据和对应的图像坐标数据差的平方之和。
[0014]为解决上述技术问题，第二方面，本专利技术实施例中提供给了一种电子设备，其特征在于，包括：处理器以及与所述处理器通信连接的存储器；所述存储器中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被所述处理器调用时，以使所述处理器执行上述任意一项所述的方法。
[0015]本专利技术实施例的有益效果：区别于现有的非线性共轭梯度法，本专利技术提供了一种相机参数标定优化方法，首先，基于当前相机参数、当前前进方向和当前前进步长获得未来相机参数，基于未来相机参数和损失函数，获取未来损失函数的梯度，基于未来损失函数的梯度和当前损失函数的梯度，获取未来方向比重，然后，基于当前前进方向、未来损失函数的梯度和未来方向比重获取未来前进方向，未来前进方向为未来方向比重与当前前进方向的乘积加上未来损失函数梯度的负值，最后，基于未来损失函数的梯度和未来前进方向获取未来前进步长，循环执行上述步骤，直至损失函数的梯度收敛，获得损失函数的梯度收敛时的相机参数。该相机参数标定优化方法根据方向比重的数值，对前进方向进行调节，能够得到更快的收敛速度，同时兼得鲁棒性。
附图说明
[0016]一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。
[0017]图1是本专利技术一实施例提供的相机参数标定优化方法的流程示意图；图2是本专利技术一实施例提供的Rosenbrock函数3D示意图；图3是本专利技术一实施例提供的Rosenbrock函数2D示意图；图4是本专利技术一实施例提供的Rosenbrock函数轨迹的2D示意图；图5是本专利技术一实施例提供的Rosenbrock函数轨迹的起点示意图；图6是本专利技术一实施例提供的Rosenbrock函数轨迹的终点示意图；图7是本专利技术一实施例提供的相机参数标定优化方法的流程示意图；图8是本专利技术一实施例提供的一种电子设备的结构框图。
具体实施方式
[0018]下面结合具体实施例对本专利技术进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本专利技术，但不以任何形式限制本专利技术。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本专利技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进。这些都属于本专利技术的保护范围。
[0019]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0020]需要说明的是，如果不冲突，本专利技术实施例中的各个特征可以相互结合，均在本申请的保护范围之内。另外，虽然在装置示意图中进行了功能模块划分，在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于装置中的模块划分，或流程图中的顺序执行所示出或描述的步骤。此外，本文所采用的“第一”、“第二”、“第三”等字样并不对数据和执行次序进行限定，仅是对功能和作用基本相同的相同项或相似项进行区分。
[0021]除非另有定义，本说明书所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。本说明书中在本专利技术的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施方式的目的，不是用于限制本专利技术。本说明书所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
[0022]此外，下面所描述的本专利技术各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
[0023]为便于对本申本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种相机参数标定优化方法，其特征在于，所述方法包括：基于当前相机参数、当前前进方向和当前前进步长获得未来相机参数；基于未来相机参数和损失函数，获取未来损失函数的梯度；基于未来损失函数的梯度和当前损失函数的梯度，获取未来方向比重；基于当前前进方向、未来损失函数的梯度和未来方向比重获取未来前进方向，未来前进方向为未来方向比重与当前前进方向的乘积加上未来损失函数梯度的负值；基于未来损失函数的梯度和未来前进方向获取未来前进步长；循环执行上述步骤，直至损失函数的梯度收敛，获得损失函数的梯度收敛时的相机参数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：基于初始相机参数获取初始前进方向和初始前进步长。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，未来相机参数为当前前进方向和当前前进步长的乘积与当前相机参数的和。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于初始相机参数获取初始前进方向和初始前进步长，包括：基于初始相机参数和损失函数，获取初始损失函数的梯度；基于初始损失函数的梯度，获取初始前进方向，初始前进方向为所述梯度的负值；基于初始前进方向和初始损失函数的梯度获得初始前进步长。5.根据权利要求1所述的方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢文翰，冀运景，贾秉坤，
申请(专利权)人：深圳明锐理想科技有限公司，
类型：发明
国别省市：