一种基于多单应性矩阵的相机标定方法、系统及存储介质与流程

技术特征：
1.一种基于多单应性矩阵的相机标定方法，应用于平面板标定法,其特征在于，所述方法包括如下步骤：s10，获取平面标定板被拍摄所得到的n张姿态图像；s20，将每一张图像的图像平面分割成n个区域，每一区域内包含多个矩阵排列的标定图案；s30，分别提取每一图像每一区域内标定图案的多个角点，依据标定板的物体平面与相机成像的图像平面对应关系计算该区域的单应性矩阵，每张图像共得到n组单应性矩阵，分别为(h
i1
,h
i2
,h
i3
,......,h
in
)，i∈[1,n]；s40，依据n张图像中的同一区域的单应性矩阵进行内外部参数计算，k∈[1,n]，共得到n组内外部参数，并对每一组内外部参数进行第一次优化；s50，将第一次优化后的n组内外部参数分别引入畸变值进行畸变修正计算；s60，将所述n组经畸变修正计算后的内外参数进行合并及第二次优化，得到最终的内外参数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述标定板上的标定图案为棋盘码。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s40中的第一次优化采用如下公式：arg min f
k
；其中上式的目标函数为：目标函数中，k∈[1,n],表示n个区域中第k个区域，n表示图像数,m表示角点数，q为像点、q为物点，表示物点通过物理模型估算得到的像点位置，a为内部参数矩阵，r和t为外部参数矩阵中的参数。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤s40中的第一次优化前，还对n组内外部参数进行一致性检验，去除偏差较大的参数组。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s50的畸变修正计算采用如下公式：arg min f
k'
；其中上式的目标函数为：目标函数中，k∈[1,n],表示n个区域中第k个区域，n表示图像数,m表示角点数，q为像点、q为物点，表示物点通过物理模型估算得到的像点位置，k1、k2为径向畸变参考值、p1、p2为切向畸变参考值。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s60中的合并及第二次优化采用如下公式：如下公式：上式中，δ为(f
x
,f
y
,u0,v0,γ,k1,k2,p1,p2)变量，为优化后的得到最终优化的内外参数为：其中，a为内部参数矩阵，r和t为外部参数矩阵；内部参数矩阵中，f
x
、f
y
表示相机的像素焦距，u0、v0表示相机的光心位置，γ表示x和y轴的偏差。7.一种系统，其特征在于，所述系统还包括存储器、处理器及存储在所述存储器中并被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1
‑
6中任一项所述的方法。8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现如权利要求1
‑
6任一项所述的方法。

技术总结
本发明公开了一种基于多单应性矩阵的相机标定方法、系统及存储介质，所述方法包括：获取平面标定板被拍摄所得到的n张姿态图像；将每一张图像的图像平面分割成N个区域；分别提取每一图像每一区域内标定图案的多个角点，依据标定板的物体平面与相机成像的图像平面对应关系计算该区域的单应性矩阵；依据n张图像中的同一区域的单应性矩阵进行内外部参数计算，对每一组内外部参数进行第一次优化；将第一次优化后的N组内外部参数分别引入畸变值进行畸变修正计算；将所述N组经畸变修正计算后的内外参数进行合并及第二次优化，得到最终的内外参数。本发明减小了在使用平面标定法过程中由标定板发生形变而导致的误差，提高了标定结果的精度。结果的精度。结果的精度。


技术研发人员：李沛 吴英 黄辉 徐文宇
受保护的技术使用者：深圳臻像科技有限公司
技术研发日：2021.04.21
技术公布日：2021/10/19