【技术实现步骤摘要】
相机标定方法、装置及可读存储介质
[0001]本专利技术涉及相机标定
，尤其涉及一种相机标定方法、装置及可读存储介质。
技术介绍
[0002]在机器视觉等领域，相机标定是众多视觉应用中最基础的环节。通过相机标定可以实现视觉测量、三维重建、SLAM等重要功能。
[0003]相机标定主要用于求解相机的内参，包括焦距(fx,fy)，主点(cx,cy)以及镜头畸变参数(k1,k2,k3)。镜头的径向畸变模型如下所示：
[0004][0005]其中，(u,v)是原始图像坐标，为变换后的图像坐标，r＝||(u,v)
‑
(c
x
,c
y
)||2表示图像坐标到畸变中心的距离，D(r)表示镜头的径向畸变模型。镜头的径向畸变模型包括但不限于多项式模型和除法模型，多项式模型如下：
[0006]D(r)＝1+k1r2+k2r4+k3r6ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0007]除法模型法如下：
[0008][0009]现有技术中...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种相机标定方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取相机分别绕N个旋转轴旋转的N组图像序列，其中，N≥1；S2、追踪所述N组图像序列上有效特征点的原始像素轨迹；S3、通过拟合所述原始像素轨迹的二次曲线优化求解所述相机的主点和畸变参数。2.如权利要求1所述的相机标定方法，其特征在于，所述S2具体包括：S21、对所述N组图像序列的第k组图像序列包含的I
k
张图像分别提取特征点，其中，k＝1,2,3
…
N；S22、追踪所述I
k
张图像中的相同特征点，记录所述相同特征点出现在所述I
k
张图像中的像素坐标；S23、选择所述像素坐标数量超过设定阈值的相同特征点作为所述第k组图像序列上的有效特征点，并以所述有效特征点的像素坐标为所述第k组图像序列上有效特征点的原始像素轨迹。3.如权利要求1或2所述的相机标定方法，其特征在于，所述S3具体包括：S31、以所述相机的主点和畸变参数构造第一优化变量，利用镜头的径向畸变模型对所述N组图像序列上有效特征点的原始像素轨迹进行畸变矫正，获得在所述第一优化变量下N组图像序列上有效特征点的矫正像素轨迹；S32、对所述N组图像序列上有效特征点的矫正像素轨迹进行二次曲线拟合，得到所述N组图像序列上有效特征点的拟合二次曲线；S33、计算所述N组图像序列上有效特征点的矫正像素轨迹和所述N组图像序列上有效特征点的拟合二次曲线的第一拟合误差；S34、计算所述N组图像序列上有效特征点的拟合二次曲线的第一共线误差；S35、以所述第一拟合误差和所述第一共线误差定义第一优化目标函数，采用优化算法使所述第一优化目标函数达到全局最小，以所述第一优化变量的最优解作为所述相机的主点和畸变参数。4.如权利要求3所述的相机标定方法，其特征在于，所述拟合二次曲线为圆、椭圆或双曲线或抛物线。5.如权利要求1所述的相机标定方法，其特征在于，所述相机标定方法还包括：S4、以求解得到的相机的主点和畸变参数对所述原始像素轨迹进行畸变矫正以获取无畸变的像素轨迹；S5、通过对所述无畸变的像素轨迹重投影并拟合圆曲线优化求解相机的焦距和旋转轴方向向量。6.如权利要求5所述的相机标定方法，其特征在于，所述S5具体包括：S51、以相机焦距f和N个旋转轴的方向向量构造第二优化变量，计算所述N个旋转轴对应的N个重投影旋转向量，利用罗德里格斯变换将所述N个重投影旋转向量转换为N个重投影旋转矩阵；S52、利用所述相机的焦距f和所述相机的主点以及所述N个重投影旋转矩阵对所述N组图像序列上有效特征点的无畸变的像素轨迹进行重投影变换，获得所述N组图像序列上有效特征点的重投影的像素轨迹；S53、对所述N组图像序列上有效特征点的重投影的像素轨迹进行圆曲线拟合，得到所
述N组图像序列上有效特征点的重投影的拟合圆曲线；S54、计算所述N组图像序列上有效特征点的重投影的像素轨迹和所述拟合圆曲线的第二拟合误差；S55、计算所述N组图像序列上有效特征点的重投影的拟合圆曲线的第二共线误差；S56、以所述N组图像序列上有效特征点的重...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨冬冬，张晓林，王磊，李嘉茂，王开放，
申请(专利权)人：安徽爱观视觉科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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