[发明专利]一种多深度相机标定方法、装置、设备和介质

说明书

本申请公开了一种多深度相机标定方法、装置、设备和介质，方法包括：根据多台深度相机拍摄的标定板图像，通过PnP算法计算各深度相机到标定板的第一变换矩阵；将各标定板图像中标定板的像素转换为三维点云数据，并将各深度相机对应的三维点云数据与标定板的预置三维模型进行匹配，得到误差矩阵；基于各深度相机对应的误差矩阵和第一变换矩阵计算各深度相机之间的第二变换矩阵，解决了现有技术采用PnP算法对相机之间进行标定，存在计算得到的相机之间的位姿误差较大的技术问题。

技术领域

本申请涉及相机标定技术领域，尤其涉及一种多深度相机标定方法、装置、设备和介质。

背景技术

随着机器视觉应用的范围越来越广，多相机视觉系统的需求也越来越多。躲相机视觉系统的难点在于多相机之间的标定。目前，常用的相机标定方法为采用PnP算法对相机之间进行标定，但计算出来的相机之间的位姿存在较大的误差。

发明内容

本申请提供了一种多深度相机标定方法、装置、设备和介质，用于解决现有技术采用PnP算法对相机之间进行标定，存在计算得到的相机之间的位姿误差较大的技术问题。

有鉴于此，本申请第一方面提供了一种多深度相机标定方法，包括：

根据多台深度相机拍摄的标定板图像，通过PnP算法计算各所述深度相机到标定板的第一变换矩阵；

将各所述标定板图像中标定板的像素转换为三维点云数据，并将各所述深度相机对应的所述三维点云数据与所述标定板的预置三维模型进行匹配，得到误差矩阵；

基于各所述深度相机对应的所述误差矩阵和所述第一变换矩阵计算各所述深度相机之间的第二变换矩阵。

可选的，所述将各所述深度相机对应的三维点云数据与所述标定板的预置三维模型进行匹配，得到误差矩阵，之前还包括：

对所述标定板进行三维建模，得到所述标定板的预置三维模型。

可选的，所述将各所述标定板图像中标定板的像素转换为三维点云数据，包括：

对各所述标定板图像进行识别，得到所述标定板在各所述标定板图像中的像素位置，并将所述像素位置对应的像素点转换为三维点云数据。

可选的，所述将各所述深度相机对应的所述三维点云数据与所述标定板的预置三维模型进行匹配，得到误差矩阵，包括：

将各所述深度相机对应的所述三维点云数据转换到所述标定板的坐标系下；

将转换后的各所述深度相机对应的所述三维点云数据与所述标定板的预置三维模型进行ICP匹配，得到误差矩阵。

可选的，所述基于各所述深度相机对应的所述误差矩阵和所述第一变换矩阵计算各所述深度相机之间的第二变换矩阵，包括：

基于预置公式，通过各所述深度相机对应的所述误差矩阵和所述第一变换矩阵计算各所述深度相机之间的第二变换矩阵，所述预置公式为：

其中，[R_i，T_i]为深度相机i到标定板的第一变换矩阵，[R_ie，T_ie]为深度相机i对应的误差矩阵，[R_j，T_j]为深度相机j到标定板的第一变换矩阵，[R_je，T_je]为深度相机j对应的误差矩阵，[R_ij，T_ij]为深度相机i到深度相机j之间的第二变换矩阵。

本申请第二方面提供了一种多深度相机标定装置，包括：

第一计算单元，用于根据多台深度相机拍摄的标定板图像，通过PnP算法计算各所述深度相机到标定板的第一变换矩阵；