本申请提出了低分辨率TOF面阵内参标定方法、装置、设备及介质，包括将待标定的TOF相机模组与白墙平行设置，并向白墙发射光线；TOF相机模组在设定位置采集深度图像，并获得设定像素点在深度图像中的测量距离dm；利用最小二乘法，拟合出二次函数公式，计算出该函数的极值点；根据极坐标系与笛卡尔坐标系之间的转换关系，得到设定像素点在笛卡尔坐标系中的坐标；计算TOF相机模组的焦距。本申请不需要高分辨率图像，对于低分率的应用场合有巨大的优势，并且，不需要通过多种姿态拍摄特征图片来提高算法的鲁棒性，仅需要在设定位置拍摄，即可完成高精度计算。成高精度计算。成高精度计算。
【技术实现步骤摘要】
低分辨率TOF面阵内参标定方法、装置、设备及介质
[0001]本申请涉及深度相机
，具体涉及低分辨率TOF面阵内参标定方法、装置、设备及介质。
技术介绍
[0002]TOF(飞行时间)是Timeofflight的缩写，直译是飞行时间的意思。TOF成像，是通过向目标发射调制光，用传感器接收从物体返回的光，计算时间差来得到目标距离。深度图像反映物体到相机传感器的距离，通过内参矩阵，可以转换为点云。
[0003]在很多的应用场景中，需要使用到点云，因此，TOF相机内参的求解精度显得非常重要。但是在实际应用中，目前的标定方法主要存在以下问题：
[0004](1)目前的标定方法基本上是基于图像特征的，提取图像特征，往往需要高分辨图像，这样才能比较好地提取到。对于低分辨率图像，无法精确地提取，造成误差比较大。另外，低分辨率图像能提取到的特征数量比较少，也满足不了拟合所需要的数量。
[0005](2)实际中，需要拍摄数十张不同摆放位置、姿态的标定板图片。这种方法需要机械运动，比较耗费时间，降低了量产效率。
技术实现思路
[0006]鉴于上述问题，提出了本申请实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种人脸检测的方法、装置、设备及介质。
[0007]为了解决上述问题，本申请实施例公开了一种低分辨率TOF面阵内参标定方法，方法包括：将待标定的TOF相机模组与白墙平行设置，并向白墙发射光线；TOF相机模组在设定位置采集深度图像，并获得设定像素点在深度图像中的测量距离dm；利用最小二乘法，拟合出二次函数公式：dm＝a(i
‑
cy)2+b(j
‑
cx)2+c，计算出该函数的极值点，即TOF相机模组的光心坐标(cx，cy)，其中，(i，j)为设定像素点的坐标；根据极坐标系与笛卡尔坐标系之间的转换关系，得到设定像素点在笛卡尔坐标系中的坐标(x、y、z)，其中，(i，j)为设定像素的坐标位置，(cx,cy)为光心坐标，fx、fy分别为设定像素在x方向和y方向上的焦距；计算TOF相机模组的焦距，具体为，通过以下公式：derr＝dm/dep，ds＝derr*derr
‑
1，beta＝(i
‑
cy)*(i
‑
cy)+(j
‑
cx)*(j
‑
cx)；得到derr、dsq、beta的值，其中，dm为光心到设定像素点的距离，dep为TOF相机模组在笛卡尔坐标系下的深度，然后利用最小二乘法拟合直线方程公式：beta＝k*dsq+b，斜率为k，焦距大小为f＝sqrt(k)。
[0008]可选的，在TOF相机模组在设定位置采集深度图像，并获得设定像素点在深度图像中的测量距离d
m
步骤中，包括：TOF相机模组在第一设定位置采集设定张数的第一深度图像，并获得设定像素点在第一深度图像中的第一测量距离d
m1
；TOF相机模组在第二设定位置采集设定张数的第二深度图像，并获得设定像素点在第二深度图像中的第二测量距离d
m2
；
计算第一测量距离和第二测量距离的差值，获得深度图像的测量距离:d
m
＝d
m1
‑
d
m2
。
[0009]本申请实施例还公开了一种低分辨率TOF面阵内参标定装置，装置包括：发射控制模块：用于将待标定的TOF相机模组与白墙平行设置，并向白墙发射光线；距离测量模块：用于TOF相机模组在设定位置采集深度图像，并获得设定像素点在深度图像中的测量距离d
m
；光心坐标计算模块：用于利用最小二乘法，拟合出二次函数公式：d
m
＝a(i
‑
cy)2+b(j
‑
cx)2+c，计算出该函数的极值点，即TOF相机模组的光心坐标(cx，cy)，其中，(i，j)为设定像素点的坐标；坐标转换模块，用于根据极坐标系与笛卡尔坐标系之间的转换关系，得到设定像素点在笛卡尔坐标系中的坐标(x、y、z)，
[0010][0011]其中，(i，j)为设定像素的坐标位置，(cx,cy)为光心坐标，fx、fy分别为设定像素在x方向和y方向上的焦距；焦距计算模块：用于计算TOF相机模组的焦距，具体为，通过以下公式：derr＝dm/dep，ds＝derr*derr
‑
1，beta＝(i
‑
cy)*(i
‑
cy)+(j
‑
cx)*(j
‑
cx)；得到derr、dsq、beta的值，其中，dm为光心到设定像素点的距离，dep为TOF相机模组在笛卡尔坐标系下的深度，然后利用最小二乘法拟合直线方程公式：beta＝k*dsq+b，斜率为k，焦距大小为f＝sqrt(k)。
[0012]本申请实施例还公开了一种电子设备，包括处理器、存储设备及存储在存储设备上并能够在处理器上运行的计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上所述的方法。
[0013]本申请实施例还公开了一种非易失性可读存储介质，非易失性可读存储介质上存储计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至2中任一项的方法。
[0014]本申请实施例包括以下优点：
[0015]在本申请实施例中，根据光心坐标和设定像素坐标点的关系拟合出二次函数方程，再通过极值计算出光心坐标，又通过设定像素点在笛卡尔坐标系中坐标，并转化为线性方程，即可求得焦距，本申请不需要提取图像特征，因此不需要高分辨率图像，对于低分率的应用场合有巨大的优势，并且，不需要通过多种姿态拍摄特征图片来提高算法的鲁棒性，仅需要在设定位置拍摄，即可完成高精度计算。
附图说明
[0016]图1是本申请的低分辨率TOF面阵内参标定方法实施例的步骤示意图；
[0017]图2是图1中的步骤S20的示意图图；
[0018]图3是本申请的低分辨率TOF面阵内参标定装置的示意图。
具体实施方式
[0019]为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步详细的说明。
[0020]由于现有的TOF相机内参标定方法是基于图像特征的，对于低分辨率图像，无法进行精确提取，容易造成较大的误差，并且需要获取非常多的图片，这样就又耗费时间，降低了量产效率，基于此，本申请提出一种低分辨率TOF面阵内参标定方法的实施例，如图1至图
2所示，其步骤如下：
[0021]步骤S10：将待标定的TOF相机模组与白墙平行设置，并向白墙发射光线。
[0022]本实施例中，选择白墙，是因为白墙对光线有90％的反射率，能够更容易获得深度图像。
[0023]步骤S20：TOF相机模组在设定位置采集深度图像，并获得设定像素点在深度图像中的测量距离d
m
。
[0024]本实施例中，步骤S20包括：本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种低分辨率TOF面阵内参标定方法，其特征在于，所述方法包括：将待标定的TOF相机模组与白墙平行设置，并向所述白墙发射光线；所述TOF相机模组在设定位置采集深度图像，并获得所述TOF相机模组的设定像素点在所述深度图像中的测量距离d
m
；利用最小二乘法，拟合出二次函数公式：d
m
＝a(i
‑
cy)2+b(j
‑
cx)2+c，计算出该函数的极值点，即得所述TOF相机模组的光心坐标(cx，cy)，其中，(i，j)为所述设定像素点的坐标；根据极坐标系与笛卡尔坐标系之间的转换关系，得到所述设定像素点在笛卡尔坐标系中的坐标(x、y、z)，y＝z*(i
‑
cy)/fy，x＝z*(j
‑
cx)/fx，其中，(i，j)为所述设定像素的坐标位置，(cx,cy)为光心坐标，fx、fy分别为所述设定像素在x方向和y方向上的焦距；计算所述TOF相机模组的焦距，具体为，通过以下公式：derr＝dm/dep，dsq＝derr*derr
‑
1，beta＝(i
‑
cy)*(i
‑
cy)+(j
‑
cx)*(j
‑
cx)；得到derr、dsq、beta的值，其中，dm为所述光心到所述设定像素点的距离，dep为所述TOF相机模组在笛卡尔坐标系下的深度，然后利用最小二乘法拟合直线方程公式：beta＝k*dsq+b，斜率为k，焦距大小为f＝sqrt(k)。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述TOF相机模组在设定位置采集深度图像，并获得设定像素点在所述深度图像中的测量距离d
m
步骤中，包括：所述TOF相机模组在第一设定位置采集设定张数的第一深度图像，并获得设定像素点在所述第一深度图像中的第一测量距离d
m1
；所述TOF相机模组在第二设定位置采集设定张数的第二深度图像，并获得所述设定像素点在所述第二深度图像中的第二测量距离d
m2
；计算所述第一测量距离和第二测量距离的差值，获得所述深度图像的测量距离:d
【专利技术属性】
技术研发人员：邱超明，郑阳浩，姚浩东，徐渊，
申请(专利权)人：光微信息科技合肥有限公司，
类型：发明
国别省市：
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