[发明专利]相机姿态追踪过程的重定位方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种相机姿态追踪过程的重定位方法，其特征在于，应用于AR应用场景中具有相机的设备中，所述设备用于按序执行多个标记图像的相机姿态追踪，所述方法包括：

获取所述多个标记图像中第i个标记图像之后采集的当前图像，i为大于1的整数；

当所述当前图像符合重定位条件时，获取所述多个标记图像中的第一个标记图像的初始特征点和初始位姿参数，所述初始位姿参数用于指示所述相机采集所述第一个标记图像时的相机姿态，所述第一个标记图像是指所述相机在平移和/或旋转过程中，按照预设时间间隔采集一帧帧图像形成图像序列，将所述图像序列中的前几帧图像中符合预定条件的一帧图像确定为所述第一个标记图像；

将所述当前图像相对于所述第一个标记图像进行特征点追踪，得到与所述初始特征点匹配的目标特征点；

根据所述初始特征点和所述目标特征点，计算所述相机从所述第一相机姿态改变至目标相机姿态时的位姿变化量，所述目标相机姿态是所述相机在采集所述当前图像时的相机姿态；

根据所述初始位姿参数和所述位姿变化量，重定位得到所述目标相机姿态对应的目标位姿参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设备中还设置有惯性测量单元IMU；

所述将所述当前图像相对于所述第一标记图像进行特征点追踪，得到与所述初始特征点匹配的目标特征点，包括:

对所述当前图像提取候选特征点；

通过所述IMU获取所述相机采集所述当前图像时的参考位姿变化量；

根据所述参考位姿变化量将所述第一个标记图像中的所述初始特征点进行旋转平移投影，得到所述当前图像中与所述初始特征点对应的投影特征点；

在以所述投影特征点为中心的第一范围内，从所述候选特征点中搜索与所述初始特征点匹配的目标特征点。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述参考位姿变化量将所述第一个标记图像中的所述初始特征点进行旋转平移投影，得到所述当前图像中与所述初始特征点对应的投影特征点，包括：

获取所述第一个标记图像中的所述初始特征点的二维坐标；

对所述初始特征点的二维坐标进行反投影，得到所述初始特征点在三维空间中的第一三维坐标X_born；

将所述第一三维坐标X_born通过如下公式进行三维旋转平移，得到所述初始特征点在所述当前图像上对应的第二三维坐标X_current；

X_current＝R*X_born+T；

将所述第二三维坐标X_current投影至所述当前图像，得到所述投影特征点在所述当前图像中的二维坐标；

其中，R是所述参考位姿变化量中的旋转矩阵，T是所述参考位姿变化量中的位移参数。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述以所述投影特征点为中心的第一范围内，搜索与所述初始特征点匹配的目标特征点之后，还包括：

当搜索到的所述目标特征点数量少于预设阈值时，在以所述投影特征点为中心的第二范围内，重新搜索与所述初始特征点匹配的目标特征点；

其中，所述第二范围大于所述第一范围。

5.根据权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述第一个标记图像对应的n个尺度不同的金字塔图像，n为大于1的整数；

对每个所述金字塔图像提取所述初始特征点，并记录所述初始特征点在所述金字塔图像缩放至原始尺寸时的二维坐标。

6.根据权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始特征点和所述目标特征点，计算所述相机从所述第一相机姿态改变至目标相机姿态时的位姿变化量，包括：

根据所述初始特征点和所述目标特征点计算所述相机在相机姿态改变过程时的单应性矩阵；

对所述单应性矩阵进行分解，得到所述相机从所述第一相机姿态改变至目标相机姿态时的位姿变化量R_relocalize和T_relocalize。