【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，尤其是涉及一种标定数据验证方法、装置、采集设备及计算机存储介质。
技术介绍
1、在计算机视觉和图像处理中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，需要建立采集设备(例如，相机、摄影机)成像的几何模型，该几何模型参数即采集设备参数。一般情况下，采集设备参数须通过实验与计算得到，而求解采集设备参数的过程就称之为相机标定(或摄像机标定)。无论是在图像测量或者机器视觉应用中，采集设备参数的标定都是非常关键的环节，其标定结果的精度及算法的稳定性直接影响采集设备工作产生结果的准确性。
2、标定数据的准确和精度主要由图像中标定板的精度(噪点、光源和相机位置等都会出现标定板畸变、倾斜、缺失等现象)，而现有技术中直接使用标定板的标定点进行标定，会导致标定结果误差过大或者无法使用。因此，需要提供一种标定数据验证方法，用于验证标定结果是否正确。现有技术中的标定数据验证方法，通过测量标定板上参考点之间的距离，根据参考点生成参数矩阵得到标定结果。将标定结果与标定板是已知尺寸进行比较，当标定结果与已知尺寸相符合，则说明标定结果准确。其中，参考点是通过测量得到的，容易存在测量误差导致标定结果的验证不准确。
技术实现思路
1、鉴于以上内容，本申请提供一种标定数据验证方法、装置、采集设备及计算机存储介质，提高标定数据的精度和准确性及验证结果的可靠性。
2、本申请的第一方面提供一种标定数据验证方法，所述方法包括：
3、当接收到采集指令
4、对所述第一标定板图像进行角点检测，以得到n个角点，其中n为大于等于4的整数；
5、从所述n个角点中提取每个角点对应的角点坐标；
6、确定所述角点坐标对应的图像点坐标，并根据所述角点坐标及所述图像点坐标估算目标参数矩阵，将所述目标参数矩阵确定为标定完成的标定数据；
7、基于所述标定数据采集第二标定板图像，并确定所述第二标定板图像对应的实际测量值；
8、根据所述实际测量值和预期测量值验证所述标定数据是否满足测量需求。
9、在一个可选的实施方式中，所述根据所述实际测量值和预期测量值验证所述标定数据是否满足测量需求包括：
10、计算所述实际测量值与所述预期测量的msr；
11、判断所述msr是否大于预设偏差阈值；
12、当所述msr大于所述预设偏差阈值时，确定所述标定数据不满足所述测量需求，检测所述角点坐标及所述图像点坐标是否存在异常；
13、当所述msr不大于所述预设偏差阈值时，确定标定数据满足所述测量需求，利用所述标定数据将所述第二标定板图像进行映射。
14、在一个可选的实施方式中，所述确定所述角点坐标对应的图像点坐标包括：
15、将所述标定板的第一坐标系与采集设备的第二坐标系建立联系；
16、确定所述第一坐标系下的目标角点坐标在所述第二坐标系下的齐次坐标，其中所述目标角点坐标为n个所述角点坐标中的任意一个角点坐标；
17、利用所述采集设备的初始参数矩阵将所述齐次坐标进行投影，以得到所述图像点坐标。
18、在一个可选的实施方式中，所述利用所述采集设备的初始参数矩阵将所述齐次坐标进行投影，以得到所述图像点坐标包括：
19、通过如下公式，确定所述图像点坐标：
20、s*[u,v,1]t＝k*[r|t]*[x,y,z,1]t
21、其中，[u,v,1]t为所述图像点坐标，[x,y,z,1]t为所述齐次坐标，s为尺度因子，k为所述初始参数矩阵中的内参数矩阵，r为所述初始参数矩阵中的外参数矩阵，t为所述初始参数矩阵中的平移向量；
22、其中，f_x和f_y为所述采集设备的内参数中的焦距，c_x和c_y为所述采集设备的相机坐标点的坐标点坐标，s为所述采集设备的倾斜因子。
23、在一个可选的实施方式中，所述从所述n个角点中提取每个角点对应的角点坐标包括：
24、对所述n个角点进行非极大值抑制，以确定所述n个角点中的m个候选角点，其中m小于等于n；
25、遍历所述m个候选角点，利用图像处理算法或计算机视觉库提取所述m个候选角点中每个所述候选节点的坐标信息，以得到所述角点坐标。
26、在一个可选的实施方式中，所述根据所述角点坐标及所述图像点坐标估算目标参数矩阵包括：
27、获取所述采集设备采集的多个历史标定板图像，并确定每个所述历史标定板图像对应的历史角点坐标、历史图像点坐标及历史参数矩阵；
28、基于所述历史角点坐标、所述历史图像点坐标及所述历史参数矩阵预先训练一个目标估算模型；
29、将所述角点坐标及所述图像点坐标输入至训练完成的所述目标估算模型中，以输出所述目标参数矩阵。
30、在一个可选的实施方式中，在所述对所述第一标定板图像进行角点检测之前，所述方法还包括：
31、对所述第一标定图像进行图像增强，以提高所述第一标定板图像的清晰度和对比度，具体包括：
32、利用高斯函数对所述第一标定板图像中的邻阈像素进行加权平均，以得到平滑标定板图像；
33、将所述平滑标定板图像转换成灰度图像，并确定所述灰度图像的均值灰度值和原始灰度值；
34、根据所述均值灰度值和所述原始灰度值对所述平滑标定板图像进行滤波处理。
35、本申请第二方面提供一种标定数据验证装置，所述装置包括：
36、采集模块，用于当接收到采集指令时，根据所述采集指令采集标定板的第一标定板图像；
37、检测模块，用于对所述第一标定板图像进行角点检测，以得到n个角点，其中n为大于等于4的整数；
38、提取模块，用于从所述n个角点中提取每个角点对应的角点坐标；
39、第一确定模块，用于确定所述角点坐标对应的图像点坐标，并根据所述角点坐标及所述图像点坐标估算目标参数矩阵，将所述目标参数矩阵确定为标定完成的标定数据；
40、第二确定模块，用于基于所述标定数据采集第二标定板图像，并确定所述第二标定板图像对应的实际测量值；
41、验证模块，用于根据所述实际测量值和预期测量值验证所述标定数据是否满足测量需求。
42、本申请第三方面提供一种采集设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述标定数据验证方法的步骤。
43、本申请第四方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述标定数据验证方法的步骤。
44、综上所述，本申请提供的标定数据验证方法、装置、采集设备及计算机存储介质，通过在接收到采集指令时，采集标定板的第一标定板图像，对第一标定板图像进行角点检测，以得到n个角点，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种标定数据验证方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的标定数据验证方法，其特征在于，所述根据所述实际测量值和预期测量值验证所述标定数据是否满足测量需求包括：
3.根据权利要求1所述的标定数据验证方法，其特征在于，所述确定所述角点坐标对应的图像点坐标包括：
4.根据权利要求3所述的标定数据验证方法，其特征在于，所述利用所述采集设备的初始参数矩阵将所述齐次坐标进行投影，以得到所述图像点坐标包括：
5.根据权利要求1所述的标定数据验证方法，其特征在于，所述从所述N个角点中提取每个角点对应的角点坐标包括：
6.根据权利要求1所述的标定数据验证方法，其特征在于，所述根据所述角点坐标及所述图像点坐标估算目标参数矩阵包括：
7.根据权利要求1至6个任意一项所述的标定数据验证方法，其特征在于，在所述对所述第一标定板图像进行角点检测之前，所述方法还包括：
8.一种标定数据验证装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种采集设备，其特征在于，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的标定数据验证方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种标定数据验证方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的标定数据验证方法，其特征在于，所述根据所述实际测量值和预期测量值验证所述标定数据是否满足测量需求包括：
3.根据权利要求1所述的标定数据验证方法，其特征在于，所述确定所述角点坐标对应的图像点坐标包括：
4.根据权利要求3所述的标定数据验证方法，其特征在于，所述利用所述采集设备的初始参数矩阵将所述齐次坐标进行投影，以得到所述图像点坐标包括：
5.根据权利要求1所述的标定数据验证方法，其特征在于，所述从所述n个角点中提取每个角点对应的角点坐标包括：
6.根据权利要求1所述的标定数据验证方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：李艳，
申请(专利权)人：深圳市维谱科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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