【技术实现步骤摘要】
本申请涉及相机标定，特别是涉及一种用于远距离大透视畸变的标定板角点及角点编号确定方法、装置、系统、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、在双目或多目运动捕捉场景中，标定相机外参数矩阵时通常要求标定板平放在地板上。同时，为了可以让多个相机可以同时观察到标定板，要把标定板放到距离比较远的地方。目前最常用的标定板之一是棋盘格标定板，这种标定板包含许多黑白相间的正方形格子。因为距离相机比较远，所以标定板在图像上的成像非常小、标定板角点之间的距离也非常小。标定板平放在地板，那么相机成像平面和标定板几乎垂直，因此导致非常大的透视畸变，即标定板上正方形格子在图像上变成了不规则四边形。现有的标定板检测算法都要求标定板距离相机不能太远并且标定板和成像平面夹角不能太大，易导致非常大的透视畸变，存在准确性低的问题。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种用于远距离大透视畸变的标定板角点及角点编号确定方法、装置、系统、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种用于远距离大透视畸变的标定板角点及角点编号确定方法，应用于相机标定系统，所述相机标定系统包含相机标定板；所述相机标定板包含第一特征图案和第二特征图案；所述第二特征图案位于所述第一特征图案区域内；所述第一特征图案包含多个角点；所述第二特征图案的中心点与所述第一特征图案的各所述角点的距离不相同。所述方法包括：
3、获取待检测图像；所述待检测图像是基于所述相机标定系统包
4、获取所述待检测图像的二值化图像，并基于所述二值化图像，获取所述待检测图像对应的多个轮廓；
5、在所述多个轮廓中获取所述相机标定板图像中的所述第一特征图案的第一轮廓和所述第二特征图案的第二轮廓；
6、基于所述第一轮廓和所述第二轮廓，得到所述第一特征图案的多个角点，并获取所述第一特征图案的各所述角点的角点编号。
7、在其中一个实施例中，所述基于所述二值化图像，获取所述待检测图像对应的多个轮廓，包括：对所述二值化图像进行边缘检测，得到所述待检测图像对应的多个连续轮廓线；将所述多个连续轮廓线中满足预设筛选条件的连续轮廓线确定为所述待检测图像对应的轮廓，得到所述多个轮廓。
8、在其中一个实施例中，所述预设筛选条件包含第一预设筛选条件；所述第一预设筛选条件为连续轮廓线的轮廓区域凸度大于或者等于预设凸度阈值；所述将所述多个连续轮廓线中满足预设筛选条件的连续轮廓线确定为所述待检测图像对应的轮廓，得到所述多个轮廓，包括：获取各所述连续轮廓线的轮廓区域凸度；将所述轮廓区域凸度大于或者等于预设凸度阈值的连续轮廓线确定为所述待检测图像对应的轮廓，得到所述多个轮廓。
9、在其中一个实施例中，所述预设筛选条件包含第二预设筛选条件；所述第二预设筛选条件为连续轮廓线的长宽比小于预设长宽比阈值；所述将所述多个连续轮廓线中满足预设筛选条件的连续轮廓线确定为所述待检测图像对应的轮廓，得到所述多个轮廓，包括：获取各所述连续轮廓线的长宽比；将所述长宽比小于预设长宽比阈值的连续轮廓线确定为所述待检测图像对应的轮廓，得到所述多个轮廓。
10、在其中一个实施例中，所述在所述多个轮廓中获取所述相机标定板图像中的所述第一特征图案的第一轮廓和所述第二特征图案的第二轮廓，包括：获取各所述轮廓的包含关系和平均亮度；根据所述包含关系和所述平均亮度，获取所述第一特征图案的第一轮廓和所述第二特征图案的第二轮廓。
11、在其中一个实施例中，所述根据所述包含关系和所述平均亮度，获取所述第一特征图案的第一轮廓和所述第二特征图案的第二轮廓，包括：根据各所述轮廓的包含关系，在所述多个轮廓中获取包含一条被包含轮廓的包含轮廓，并在所述包含轮廓的平均亮度与所述被包含轮廓的平均亮度的亮度差值大于预设亮度阈值的情况下，将所述包含轮廓确定为所述第一特征图案的第一轮廓，以及将所述被包含轮廓确定为所述第二特征图案的第二轮廓；所述包含轮廓为所述多个轮廓中的任意一个；所述被包含轮廓为所述多个轮廓中除所述包含轮廓之外的其余轮廓中的任意一个；所述包含轮廓的轮廓面积大于所述被包含轮廓的轮廓面积。
12、在其中一个实施例中，所述多个角点包含四个角点；所述基于所述第一轮廓和所述第二轮廓，得到所述第一特征图案的多个角点，包括：获取所述第一轮廓的多个轮廓点，以及获取各所述轮廓点之间的距离；将所述距离最远的两个轮廓点确定为所述第一轮廓的两个候选轮廓点；将所述两个候选轮廓点的连接线段确定为所述第一轮廓的第一对角线；将距离所述第一对角线最远的两个轮廓点确定为所述第一轮廓的两个候选轮廓点；在所述第一轮廓的四个候选轮廓点满足预设条件的情况下，将所述四个候选轮廓点确定为所述第一特征图案的四个角点。
13、在其中一个实施例中，所述在所述第一轮廓的四个候选轮廓点满足预设条件的情况下，将所述四个候选轮廓点确定为所述第一特征图案的四个角点，包括：在所述四个候选轮廓点中获取所述第一轮廓的四组相邻轮廓点对；获取各所述相邻轮廓对的第一连接直线，以及获取各所述相邻轮廓对的第二连接直线；所述第一连接直线是直接连接各所述相邻轮廓对中的两个候选轮廓点得到的直线；所述第二连接直线是通过拟合各所述相邻轮廓对中的两个候选轮廓点之间的多个轮廓点得到的直线；在所述第一连接直线与所述第二连接直线的夹角余弦值大于预设偏差阈值的情况下，将所述四个候选轮廓点确定为所述第一特征图案的四个角点。
14、在其中一个实施例中，所述获取所述第一特征图案的各所述角点的角点编号，包括：获取各所述角点与所述第一轮廓的中心点的第一连接向量；获取所述第一轮廓点的中心点与所述第二轮廓点的中心点的第二连接向量；获取各所述第一连接向量与所述第二连接向量的夹角余弦值，并将所述夹角余弦值最大的第一连接向量对应的角点的角点编号确定为第一角点；根据所述第一角点，依次确定其余角点的角点编号；所述其余角点为所述四个角点中除所述第一角点之外的其他角点。
15、第二方面，本申请提供了一种用于远距离大透视畸变的标定板角点及角点编号确定装置，其特征在于，应用于相机标定系统，所述相机标定系统包含相机标定板；所述相机标定板包含第一特征图案和第二特征图案；所述第二特征图案位于所述第一特征图案区域内；所述第一特征图案包含多个角点；所述第二特征图案的中心点与所述第一特征图案的各所述角点的距离不相同。所述装置包括：
16、图像处理模块，用于获取待检测图像；所述待检测图像是基于所述相机标定系统包含的待标定相机获取的采集图像得到；所述待检测图像包含所述相机标定板的相机标定板图像；
17、轮廓检测模块，用于获取所述待检测图像的二值化图像，并基于所述二值化图像，获取所述待检测图像对应的多个轮廓；
18、轮廓筛选模块，用于在所述多个轮廓中获取所述相机标定板图像中的所述第一特征图案的第一轮廓和本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于远距离大透视畸变的标定板角点及角点编号确定方法，其特征在于，应用于相机标定系统，所述相机标定系统包含相机标定板；所述相机标定板包含第一特征图案和第二特征图案；所述第二特征图案位于所述第一特征图案区域内；所述第一特征图案包含多个角点；所述第二特征图案的中心点与所述第一特征图案的各所述角点的距离不相同，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述二值化图像，获取所述待检测图像对应的多个轮廓，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设筛选条件包含第一预设筛选条件；所述第一预设筛选条件为连续轮廓线的轮廓区域凸度大于或者等于预设凸度阈值；
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设筛选条件包含第二预设筛选条件；所述第二预设筛选条件为连续轮廓线的长宽比小于预设长宽比阈值；
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在所述多个轮廓中获取所述相机标定板图像中的所述第一特征图案的第一轮廓和所述第二特征图案的第二轮廓，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个角点包含四个角点；
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述在所述第一轮廓的四个候选轮廓点满足预设条件的情况下，将所述四个候选轮廓点确定为所述第一特征图案的四个角点，包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述获取所述第一特征图案的各所述角点的角点编号，包括：
10.一种用于远距离大透视畸变的标定板角点及角点编号确定装置，其特征在于，应用于相机标定系统，所述相机标定系统包含相机标定板；所述相机标定板包含第一特征图案和第二特征图案；所述第二特征图案位于所述第一特征图案区域内；所述第一特征图案包含多个角点；所述第二特征图案的中心点与所述第一特征图案的各所述角点的距离不相同，所述装置包括：
...【技术特征摘要】
1.一种用于远距离大透视畸变的标定板角点及角点编号确定方法，其特征在于，应用于相机标定系统，所述相机标定系统包含相机标定板；所述相机标定板包含第一特征图案和第二特征图案；所述第二特征图案位于所述第一特征图案区域内；所述第一特征图案包含多个角点；所述第二特征图案的中心点与所述第一特征图案的各所述角点的距离不相同，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述二值化图像，获取所述待检测图像对应的多个轮廓，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设筛选条件包含第一预设筛选条件；所述第一预设筛选条件为连续轮廓线的轮廓区域凸度大于或者等于预设凸度阈值；
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设筛选条件包含第二预设筛选条件；所述第二预设筛选条件为连续轮廓线的长宽比小于预设长宽比阈值；
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在所述多个轮廓中获取所述相机标定板图像中的所述第一特征图案的第一轮廓和所...
【专利技术属性】
技术研发人员：张磊，李观喜，苏鹏，覃镇波，
申请(专利权)人：广州紫为云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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