[發明專利]一種相機的外參標定方法、裝置、存儲介質及終端設備

在審

• 申請號: 202111118318.6
• 申請日: 2021-09-23
• 公開（公告）號: CN113989377A
• 公開（公告）日: 2022-01-28
• 發明（設計）人: 陳英博
• 申請（專利權）人: 深圳市聯洲國際技術有限公司
• 主分類號: G06T7/80
• 分類號: G06T7/80;G06T7/73;G06V10/46;G06V10/75;G06K9/62
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 麥小嬋;郝傳鑫

1.一種相機的外參標定方法，其特征在于，包括：

通過待標定相機獲取第一圖像，對所述第一圖像進行特征點提取，獲取M個第一特征點，并獲取每一個第一特征點的第一圖像坐標值；其中，M0；

通過移動機器人上的相機獲取N個不同位置所對應的N張第二圖像，并獲取每一張第二圖像所對應的位姿參數；其中，N0；

分別對每一張第二圖像進行特征點提取，并將每一張第二圖像中的特征點與所述M個第一特征點進行匹配，獲取特征點匹配結果；

根據所述特征點匹配結果獲取每一個第一特征點在每一張第二圖像中對應的第二圖像坐標值；

根據所述N張第二圖像所對應的位姿參數、所述特征點匹配結果以及所述M個第一特征點在所述N張第二圖像中對應的第二圖像坐標值，分別獲取每一個第一特征點的三維空間坐標值；

根據所述M個第一特征點的第一圖像坐標值和三維空間坐標值，獲取所述待標定相機的位姿參數。

2.如權利要求1所述的相機的外參標定方法，其特征在于，所述分別對每一張第二圖像進行特征點提取，并將每一張第二圖像中的特征點與所述M個第一特征點進行匹配，獲取特征點匹配結果，具體包括：

采用SIFT算法或SURF算法分別對每一張第二圖像進行特征點提取；

分別將每一張第二圖像中的特征點與所述M個第一特征點進行匹配；

當第i個第一特征點在第j張第二圖像中有匹配特征點時，將對應的匹配結果設置為a_ij＝1；

當第i個第一特征點在第j張第二圖像中沒有匹配特征點時，將對應的匹配結果設置為a_ij＝0；其中，i＝1，2，…，M，j＝1，2，…，N；

根據所述M個第一特征點在所述N張第二圖像中的所有的匹配結果，相應獲得所述特征點匹配結果。

3.如權利要求1所述的相機的外參標定方法，其特征在于，所述方法還包括：

分別獲取每一個第一特征點在所述N張第二圖像中的匹配特征點的總數量；

當任意一個第一特征點的匹配特征點的總數量小于預設的數量閾值時，將該第一特征點從所述M個第一特征點中刪除。

4.如權利要求1所述的相機的外參標定方法，其特征在于，所述方法通過以下步驟根據所述特征點匹配結果獲取第i個第一特征點在第j張第二圖像中對應的第二圖像坐標值：

當第i個第一特征點在第j張第二圖像中有匹配特征點時，將第j張第二圖像中的匹配特征點的圖像坐標值作為第i個第一特征點在第j張第二圖像中對應的第二圖像坐標值；

當第i個第一特征點在第j張第二圖像中沒有匹配特征點時，將第i個第一特征點在第j張第二圖像中對應的第二圖像坐標值設置為p_ij＝(0，0)；其中，i＝1，2，…，M，j＝1，2，…，N。

5.如權利要求1所述的相機的外參標定方法，其特征在于，當移動機器人對應的機器人坐標系與移動機器人上的相機對應的相機坐標系重合時，所述方法通過以下步驟獲取第i個第一特征點的三維空間坐標值P_i：

根據公式進行求解，相應獲得第i個第一特征點的三維空間坐標值P_i；其中，a_ij表示第i個第一特征點在第j張第二圖像中的匹配結果，p_ij表示第i個第一特征點在第j張第二圖像中對應的第二圖像坐標值，表示將第i個第一特征點的三維空間坐標值P_i轉換到圖像平面后的圖像坐標值，K_s表示移動機器人上的相機的內參矩陣，H_j表示第j張第二圖像所對應的位姿參數。