[发明专利]一种用于摄像机内外参数标定的方向性标定靶标

摘要

本发明公开了一种用于摄像机内外参数标定的方向性标定靶标，其特征包括由黑方格和白方格互相交替组成的棋盘格以及在棋盘格中央位置附近处设置的方向性标志图案，方向性标志图案为3个标志圆环或者为3个标志圆；以任意两个对角相连的黑方格的交点或任意两个对角相连的白方格的交点作为方向性标定靶标的特征角点，特征角点用于摄像机标定；方向性标志图案用于判断方向性标定靶标的旋转方向。本发明能在摄像机标定过程中计算机能够自动地判断出方向性标定靶标的旋转方向，提高摄像机标定的智能性和灵活性，降低标定的复杂性。

主权项

一种基于方向性标定靶标的旋转方向判断方法，所述方向性标定靶标，包括：由黑方格和白方格互相交替组成的棋盘格以及在所述棋盘格中央位置附近处设置的方向性标志图案组成的；以任意两个对角相连的黑方格的交点或任意两个对角相连的白方格的交点作为所述方向性标定靶标的特征角点，所述特征角点用于摄像机标定；所述方向性标志图案是由3个小标志图组成；所述方向性标志图案用于判断所述方向性标定靶标的旋转方向；所述棋盘格包含M行×N列个所述特征角点；M和N均为正整数；所述黑方格和白方格的边长均为W；W＞0；记所述3个小标志图分别为第一标志图、第二标志图和第三标志图，所述第一标志图、第二标志图和第三标志图分别位于所述黑方格的内部或白方格的内部；所述第一标志图的中心记为第一中心点o1、所述第二标志图的中心记为第二中心点o2、所述第三标志图的中心记为第三中心点o3；且所述第一中心点o1、第二中心点o2和第三中心点o3分别位于所述黑方格的中心位置处或白方格的中心位置处；在所述棋盘格中以所述第一中心点o1作为直角顶点并由所述第一中心点o1、第二中心点o2和第三中心点o3构成直角三角形Δo2o1o3；所述第一中心点o1和第二中心点o2位于由所述黑方格或白方格所组成的行中，且所述第一中心点o1和第三中心点o3位于由所述黑方格或白方格所组成的列中，或者，所述第一中心点o1和第二中心点o2位于由所述黑方格或白方格所组成的列中，且所述第一中心点o1和第三中心点o3位于由所述黑方格或白方格所组成的行中；由所述第一中心点o1和第二中心点o2构成的直角边以及由第一中心点o1和第三中心点o3构成的直角边满足且且其特征是，所述旋转方向判断方法按如下步骤进行：步骤1、利用摄像机拍摄位于三维空间中的所述方向性标定靶标，从而获得靶标图像以及所述第一中心点o1、第二中心点o2和所述第三中心点o3在所述靶标图像中的第一像点o1′(x1′,y1′)、第二像点o2′(x2′,y2′)和第三像点o3′(x3′,y3′)；步骤2、建立特征角点像素坐标系：以所述靶标图像的左上角为所述特征角点像素坐标系的原点o，自左向右为所述特征角点像素坐标系的x轴方向，自上向下为所述特征角点像素坐标系的y轴方向；从而建立所述特征角点像素坐标系o‑xy；步骤3、以所述摄像机的光心作为摄像机坐标系的原点Oc；以所述特征角点像素坐标系的x轴方向作为所述摄像机坐标系的Xc轴方向；以所述特征角点像素坐标系的y轴方向作为所述摄像机坐标系的Yc轴方向；所述摄像机坐标系的Xc轴、Yc轴和Zc轴满足右手定则，从而建立所述摄像机坐标系Oc‑XcYcZc；步骤4、利用角点检测算法提取所述靶标图像内棋盘格上各个特征角点在所述特征角点像素坐标系o‑xy下的像素坐标，从而获得所述靶标图像内棋盘格上所有特征角点的像素坐标集合；步骤5、在所述像素坐标集合中选取坐标y分量最大的像素坐标作为第0行第0列像素坐标(x00,y00)，所述第0行第0列像素坐标(x00,y00)对应的特征角点记为第0行第0列特征角点C00(x00,y00)；步骤6、在所述像素坐标集合中选取距离所述第0行第0列像素坐标(x00,y00)最近的三个像素坐标，分别记为第一像素坐标(x1,y1)、第二像素坐标(x2,y2)和第三像素坐标(x3,y3)，所述第一像素坐标(x1,y1)对应的特征角点记为第一特征角点C1(x1,y1)，所述第二像素坐标(x2,y2)对应的特征角点记为第二特征角点C2(x2,y2)，所述第三像素坐标(x3,y3)对应的特征角点记为第三特征角点C3(x3,y3)，其中，所述第0行第0列特征角点C00(x00,y00)、第一特征角点C1(x1,y1)、第二特征角点C2(x2,y2)和第三特征角点C3(x3,y3)分别为4个互不相同的特征角点；步骤7、所述第0行第0列特征角点C00(x00,y00)与所述第一特征角点C1(x1,y1)之间的倾斜度记为第一倾斜度k1，所述第0行第0列特征角点C00(x00,y00)与所述第二特征角点C2(x2,y2)之间的倾斜度记为第二倾斜度k2，所述第0行第0列特征角点C00(x00,y00)与所述第三特征角点C3(x3,y3)之间的倾斜度记为第三倾斜度k3，利用式(1)、式(2)和式(3)分别计算所述第一倾斜度k1、所述第二倾斜度k2和所述第三倾斜度k3：k1＝(x1‑x00)/(y1‑y00)   (1)k2＝(x2‑x00)/(y2‑y00)  (2)k3＝(x3‑x00)/(y3‑y00)   (3)步骤8、选取所述第一倾斜度k1、所述第二倾斜度k2以及所述第三倾斜度k3中最小值所对应的特征角点记为第0行第1列特征角点C01(x01,y01)、最大值所对应的特征角点记为第1行第0列特征角点C10(x10,y10)；步骤9、利用式(4)和式(5)分别计算出行方向搜索向量和列方向搜索向量步骤10、定义变量i和变量j；i和j均为整数；建立特征角点像素坐标三维数组cor[M][N][2]；以及建立特征角点靶标坐标三维数组wor[M][N][3]；步骤11、初始化i＝0；步骤12、初始化j＝0；步骤13、将第i行第j列特征角点Cij(xij,yij)的像素坐标x分量、像素坐标y分量分别存入所述特征角点像素坐标三维数组cor[M][N][2]中的元素cor[i][j][0]和元素cor[i][j][1]中；步骤14、以所述靶标图像内棋盘格上的第i行第j列特征角点Cij(xij,yij)为搜索起点，在所述行方向搜索向量的方向上搜索与所述第i行第j列特征角点Cij(xij,yij)相距最近的第i行第j+1列配对特征角点；步骤15、若搜索到所述第i行第j+1列配对特征角点，则将所述第i行第j+1列配对特征角点另记为第i行第j+1列特征角点Ci(j+1)(xi(j+1),yi(j+1))，并将所述第i行第j+1列特征角点Ci(j+1)(xi(j+1),yi(j+1))的像素坐标x分量、像素坐标y分量分别存入所述特征角点像素坐标三维数组cor[M][N][2]中的元素cor[i][j+1][0]和元素cor[i][j+1][1]中，并将j+1赋值给j后，返回步骤14；否则，将j+1赋值给靶标图像内棋盘格上特征角点的列数N1，执行步骤16；步骤16、初始化j＝0；步骤17、以所述第i行第j列特征角点Cij(xij,yij)作为搜索起点，在所述列方向搜索向量的方向上搜索与所述第i行第j列特征角点Cij(xij,yij)相距最近的第i+1行第j列配对特征角点；步骤18、若搜索到所述第i+1行第j列配对特征角点，则将所述第i+1行第j列配对特征角点另记为第i+1行第j列特征角点C(i+1)j(x(i+1)j,y(i+1)j)，并将所述第i+1行第j列特征角点C(i+1)j(x(i+1)j,y(i+1)j)的像素坐标x分量、像素坐标y分量分别存入所述特征角点像素坐标三维数组cor[M][N][2]中的元素cor[i+1][j][0]和元素cor[i+1][j][1]中，并将i+1赋值给i后，返回步骤14；否则，将i+1赋值给靶标图像内棋盘格上特征角点的行数M1，并执行步骤19；步骤19、在所述棋盘格上选取与所述第一中心点o1的空间距离、与第二中心点o2的空间距离以及与第三中心点o3的空间距离之和最小的特征角点作为靶标坐标系的原点O1；以所述第一中心点o1和所述第三中心点o3所构成的空间向量的方向作为所述靶标坐标系的X1轴方向；以所述第一中心点o1和所述第二中心点o2所构成的空间向量的方向作为所述靶标坐标系的Y1轴方向，所述靶标坐标系的X1轴、Y1轴和Z1轴满足右手定则，从而建立所述靶标坐标系O1‑X1Y1Z1；步骤20、对所述靶标图像上的3个小标志图进行定位和辨别，获得所述第一像点o1′(x1′,y1′)、第二像点o2′(x2′,y2′)和第三像点o3′(x3′,y3′)分别在所述特征角点像素坐标系o‑xy上的像素坐标；所述第一像点o1′(x1′,y1′)在所述特征角点像素坐标系o‑xy上的像素坐标记为第一像点像素坐标(x1′,y1′)，所述第二像点o2′(x2′,y2′)在所述特征角点像素坐标系o‑xy上的像素坐标记为第二像点像素坐标(x2′,y2′)，所述第三像点o3′(x3′,y3′)在所述特征角点像素坐标系o‑xy上的像素坐标记为第三像点像素坐标(x3′,y3′)；步骤21、选取在所述特征角点像素坐标三维数组cor[M][N][2]中存储的最近特征角点像素坐标(cor[m0][n0][0],cor[m0][n0][1])；所述最近特征角点像素坐标(cor[m0][n0][0],cor[m0][n0][1])与所述第一像点像素坐标的距离、与所述第二像点像素坐标的距离以及与所述第三像点像素坐标距离之和最小，并且所述最近特征角点像素坐标(cor[m0][n0][0],cor[m0][n0][1])为所述靶标坐标系的原点O1在所述靶标图像内所成像点的像素坐标；0≤m0＜M1；0≤n0＜N1；m0和n0均为整数；步骤22、利用式(6)和式(7)获得余弦值cosα和cosβ：式(6)和式(7)中，和步骤23、根据所述余弦值cosα和cosβ，并且判断向量组和向量组之间的关系，从而获得所述靶标图像中棋盘格上的任意特征角点像素坐标(cor[p][q][0],cor[p][q][1])在所述靶标坐标系O1‑X1Y1Z1下所匹配的靶标坐标(wor[p][q][0],wor[p][q][1],wor[p][q][2])并依次存入所述特征角点靶标坐标三维数组wor[M][N][3]中；0≤p＜M1；0≤q＜N1；p和q均为整数，从而获得所述特征角点像素坐标和与其对应的靶标坐标的匹配关系；步骤24、根据所述特征角点像素坐标和与其对应的靶标坐标的匹配关系，利用平面靶标空间姿态估算算法获得从所述靶标坐标系O1‑X1Y1Z1变换到所述摄像机坐标系Oc‑XcYcZc的旋转矩阵R和平移矩阵T，从而实现所述方向性标定靶标的旋转方向判断。