[发明专利]一种AR双目摄像头标定方法

权利要求书

1.一种AR双目摄像头标定方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、在光线较差的环境下，采用棋盘格作为标定模版，进行角点提取；

S2、读取AR双目摄像头的左摄像头和右摄像头的图像数据，将图像信息经过哈瑞斯算法进行角点检测，将图像进行梯度阈值算法，读入图像数据到函数FindCorners，输出结果为1,检测到的数量与哈瑞斯算法检测到的数量之和与设置值相符，保存图像；

S3、输出结果为0,检测到的数量与哈瑞斯算法检测到的数量之和与设置值不相符，角点检测失败，将图像信息送入到Threshold重新设置阈值，直到检测到的数量与哈瑞斯算法检测到的数量之和与设置值相符；

S4、以0.5-1.5为单位对阈值进行递增或者递减，直到所有角点被检测出来将成功提取出来的角点的图像信息读取到FindCornerSubPix函数，得到更加准确的亚像素坐标；

S5、读取角点坐标，得出左右摄像头的内外部参数矩阵及畸变参数，并保存结果；

S6、计算双目摄像头之间的相对参数；

S7、利用针孔模型把现实中的图像通过该模型投影到摄像头内，设该针孔点为X点，投影到摄像头内的是Y点，对应于坐标系有四个参数，分别是x1，x2，x3，x4；

S8、在确认现实中与摄像头的参数后把参数反应到摄像头内，这时摄像头就可以计算出相应的图像坐标，然后把坐标标记出来；

S9、通过变换矩阵将投射的像素点非线性化，然后再通过数学模型计算出具体的解；

S10、利用现实坐标系与摄像头坐标系及其对应的点的坐标，计算x1，x2，x2，x4，算出摄像头内对应的点y1，y2，y3，y4，计算出摄像头对应的参数之后矩阵分解，把矩阵分解成摄像头能够识别的状态。

2.根据权利要求1所述的一种AR双目摄像头标定方法，其特征在于：所述S3中，Threshold输出数据为0时，放弃该图像，重新制作。

3.根据权利要求1所述的一种AR双目摄像头标定方法，其特征在于：所述S1-S10中，操作均在Windows10平台上，以Visualstudio2012和opencv2.0为实验工具，对AR双目摄像头进行标定。

4.根据权利要求1所述的一种AR双目摄像头标定方法，其特征在于：所述S1-S10中，视觉系统采用低噪声且灵敏度极高的CMOS成像仪，并使用支持1280*960和640*480分辨率的接口IEEE1394来传输数据。

5.根据权利要求1所述的一种AR双目摄像头标定方法，其特征在于：所述S1-S10中，AR双目摄像头的参数为3200万像素，感光面积为4.86*3.42平方毫米。

6.根据权利要求1所述的一种AR双目摄像头标定方法，其特征在于：所述S1-S10中，均使用最小二乘法计算标定参数。

7.根据权利要求1所述的一种AR双目摄像头标定方法，其特征在于：所述步骤S2中，读取AR双目摄像头的左摄像头和右摄像头的图像数据，将图像信息经过哈瑞斯算法进行角点检测，将图像进行梯度阈值算法，读入图像数据到函数FindCorners，输出结果为1,检测到的数量与哈瑞斯算法检测到的数量之和与设置值相符，保存图像，保存图像利用存储器进行存储。

8.根据权利要求1所述的一种AR双目摄像头标定方法，其特征在于：所述步骤S7中，利用针孔模型把现实中的图像通过该模型投影到摄像头内，设该针孔点为X点，投影到摄像头内的是Y点，对应于坐标系有四个参数，分别是x1，x2，x3，x4，且x1，x2，x3，x4作为摄像头坐标系的坐标点。