【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机视觉，特别是涉及一种拍摄设备的位姿估计方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、随着计算机视觉技术的发展，怎样根据拍摄设备拍摄的图像确定拍摄设备的位姿成为计算机视觉领域的重要问题，在机器人、增强现实、无人机和无人驾驶等领域都发挥着极为重要的作用。怎样提高拍摄设备位姿的计算速度成为制约计算机视觉技术发展的重要问题。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高计算速度的拍摄设备的位姿估计方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种拍摄设备的位姿估计方法。所述方法包括：
3、获取通过所述拍摄设备采集的第一图像上特征点与第二图像上特征点组成的至少三组匹配点对和所述拍摄设备在预设方向经过校正的旋转矩阵；所述旋转矩阵中包含待确定的旋转角度；所述旋转角度用于表示所述拍摄设备以所述预设方向为轴的旋转量；
4、根据所述旋转矩阵、待确定的平移向量和对极约束条件生成约束方程；
5、基于所有所述匹配点对在第一坐标系和第二坐标系中的坐标值以及所述约束方程，得到约束方程组；
6、求解所述约束方程组，确定所述旋转角度的值和所述平移向量中各元素的值，得到所述拍摄设备的位姿；所述位姿包括所述拍摄设备从拍摄所述第一图像的位置移动至拍摄所述第二图像的位置的平移向量与旋转角度。
7、在一个实施例中，所述根据所述旋转矩阵、待确定的平移向量和对
8、将所述旋转矩阵拆分为单位矩阵与由所述旋转角度构建的旋转向量；
9、根据所述单位矩阵、所述旋转向量、待确定的平移向量和对极约束条件生成约束方程。
10、在一个实施例中，所述匹配点对包括第一特征点与第二特征点；所述坐标值包括第一坐标值与第二坐标值；所述基于每个所述匹配点对在第一坐标系和第二坐标系中的坐标值以及所述约束方程，得到约束方程组包括：
11、获取所述拍摄设备在第一位置点对目标物进行拍摄所得的第一图像，以及所述拍摄设备在第二位置点对目标物进行拍摄所得的第二图像；
12、基于所述第一图像确定所述第一特征点在第一坐标系的第一坐标值，以及基于所述第二图像确定所述第二特征点在第二坐标系的第二坐标值；
13、基于所述第一坐标值、所述第二坐标值以及所述约束方程，得到约束方程组。
14、在一个实施例中，所述匹配点对包括第一特征点与第二特征点；所述坐标值包括所述第一特征点在所述第一坐标系的第一坐标值与所述第二特征点在所述第二坐标系的第二坐标值；所述基于所有所述匹配点对在第一坐标系和第二坐标系中的坐标值以及所述约束方程，得到约束方程组包括：
15、将每组所述匹配点对中第一特征点的第一坐标值与第二特征点的第二坐标值组成匹配坐标对；
16、分别将各组所述匹配坐标对传入所述约束方程；
17、基于传入了所述匹配坐标对的各所述约束方程组成约束方程组。
18、在一个实施例中，所述求解所述约束方程组，确定所述旋转角度的值和所述平移向量中各元素的值包括：
19、获取所述约束方程组的参数矩阵；
20、计算所述参数矩阵的行列式；
21、对所述行列式进行计算，得到所述旋转角度的值；
22、对所述旋转角度的值进行计算，得到平移向量中各元素的值。
23、在一个实施例中，所述基于所述旋转角度的值进行计算，得到平移向量中各元素的值包括：
24、将所述旋转角度的值传入所述约束方程组；
25、对传入了所述旋转角度的值的约束方程组进行计算，得到平移向量中各元素的值。
26、第二方面，本申请还提供了一种拍摄设备的位姿估计装置。所述装置包括：
27、获取模块，用于获取通过所述拍摄设备采集的第一图像上特征点与第二图像上特征点组成的至少三组匹配点对和所述拍摄设备在预设方向经过校正的旋转矩阵；所述旋转矩阵中包含待确定的旋转角度；所述旋转角度用于表示所述拍摄设备以所述预设方向为轴进行旋转的旋转量；
28、生成模块，用于根据所述旋转矩阵、待确定的平移向量和对极约束条件生成约束方程；
29、获得模块，用于基于所有所述匹配点对在第一坐标系和第二坐标系中的坐标值以及所述约束方程，得到约束方程组；
30、确定模块，用于求解所述约束方程组，确定所述旋转角度的值和所述平移向量中各元素的值，得到所述拍摄设备的位姿；所述位姿包括所述拍摄设备从拍摄所述第一图像的位置移动至拍摄所述第二图像的位置的平移向量与旋转角度。
31、在一个实施例中，所述生成模块，还用于：
32、将所述旋转矩阵拆分为单位矩阵与由所述旋转角度构建的旋转向量；
33、根据所述单位矩阵、所述旋转向量、待确定的平移向量和对极约束条件生成约束方程。
34、在一个实施例中，所述匹配点对包括第一特征点与第二特征点；所述坐标值包括第一坐标值与第二坐标值；所述获得模块，还用于：
35、获取所述拍摄设备在第一位置点对目标物进行拍摄所得的第一图像，以及所述拍摄设备在第二位置点对目标物进行拍摄所得的第二图像；
36、基于所述第一图像确定所述第一特征点在第一坐标系的第一坐标值，以及基于所述第二图像确定所述第二特征点在第二坐标系的第二坐标值；
37、基于所述第一坐标值、所述第二坐标值以及所述约束方程，得到约束方程组。
38、在一个实施例中，所述匹配点对包括第一特征点与第二特征点；所述坐标值包括所述第一特征点在所述第一坐标系的第一坐标值与所述第二特征点在所述第二坐标系的第二坐标值；所述获得模块，还用于：
39、将每组所述匹配点对中第一特征点的第一坐标值与第二特征点的第二坐标值组成匹配坐标对；
40、分别将各组所述匹配坐标对传入所述约束方程；
41、基于传入了所述匹配坐标对的各所述约束方程组成约束方程组。
42、在一个实施例中，所述确定模块，还用于：
43、获取所述约束方程组的参数矩阵；
44、计算所述参数矩阵的行列式；
45、对所述行列式进行计算，得到所述旋转角度的值；
46、对所述旋转角度的值进行计算，得到平移向量中各元素的值。
47、在一个实施例中，所述确定模块，还用于：
48、将所述旋转角度的值传入所述约束方程组；
49、对传入了所述旋转角度的值的约束方程组进行计算，得到平移向量中各元素的值。
50、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
51、获取通过所述拍摄设备采集的第一图像上特征点与第二图像上特征点组成的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种拍摄设备的位姿估计方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述旋转矩阵、待确定的平移向量和对极约束条件生成约束方程包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述匹配点对包括第一特征点与第二特征点；所述坐标值包括第一坐标值与第二坐标值；所述基于每个所述匹配点对在第一坐标系和第二坐标系中的坐标值以及所述约束方程，得到约束方程组包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述匹配点对包括第一特征点与第二特征点；所述坐标值包括所述第一特征点在所述第一坐标系的第一坐标值与所述第二特征点在所述第二坐标系的第二坐标值；所述基于所有所述匹配点对在第一坐标系和第二坐标系中的坐标值以及所述约束方程，得到约束方程组包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述求解所述约束方程组，确定所述旋转角度的值和所述平移向量中各元素的值包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述旋转角度的值进行计算，得到平移向量中各元素的值包括：
7.一种拍摄设备的位姿
8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
9.一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6中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种拍摄设备的位姿估计方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述旋转矩阵、待确定的平移向量和对极约束条件生成约束方程包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述匹配点对包括第一特征点与第二特征点；所述坐标值包括第一坐标值与第二坐标值；所述基于每个所述匹配点对在第一坐标系和第二坐标系中的坐标值以及所述约束方程，得到约束方程组包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述匹配点对包括第一特征点与第二特征点；所述坐标值包括所述第一特征点在所述第一坐标系的第一坐标值与所述第二特征点在所述第二坐标系的第二坐标值；所述基于所有所述匹配点对在第一坐标系和第二坐标系中的坐标值以及所述约束方程，得到约束方程组包括：
5.根据权利要求1所...
【专利技术属性】
技术研发人员：孟强，袁文亮，
申请(专利权)人：影石创新科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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