一种多深度相机标定方法、装置、3D试衣间及相关设备与流程

一种多深度相机标定方法、装置、3d试衣间及相关设备
技术领域
1.本发明涉及相机标定技术领域，尤其涉及的是一种多深度相机标定方法、装置、3d试衣间及相关设备。


背景技术：

2.随着科学技术的发展，三维重建、动作捕捉等技术也逐渐得到发展。深度相机是一种能够同时获取到环境色彩和深度信息的相机，被广泛用于动作捕捉、三维环境建模、表面重建等领域。在动作捕捉、表面重建等系统中，如何对多深度相机(或多rgbd相机)进行外参标定是一个重要的问题。
3.现有技术中，一般设置rgb标定板，通过获取rgb标定板对应的rgb图像，并基于rgb图像进行深度相机的标定。现有技术的问题在于，rgb标定板是二维的，获取的rgb图像也只能反映二维信息，基于rgb图像进行标定的精度较低。


技术实现要素：

4.本发明的主要目的在于提供一种多深度相机标定方法、装置、3d试衣间及相关设备，旨在解决现有技术中通过获取rgb标定板对应的rgb图像，从而基于rgb图像进行深度相机的标定的方案中只能利用二维信息，不利于提升标定精度的问题。
5.为了实现上述目的，本发明第一方面提供一种多深度相机标定方法，其中，上述方法包括：
6.获取由多个深度相机同步采集的多幅人体深度图像；
7.根据预设骨架点样本并通过骨架提取算法对多幅上述人体深度图像进行3d人体骨架提取，获取各上述深度相机对应的多个上述3d人体骨架；其中，上述预设骨架点样本包括多个样本骨架点，指示在上述3d人体骨架提取过程中需要识别获取的骨架点；
8.利用上述预设骨架点样本将各上述深度相机对应的上述3d人体骨架中各骨架点进行关联，获取各上述深度相机之间的外参。
9.本发明第二方面提供一种多深度相机标定装置，其中，上述装置包括：
10.人体深度图像获取模块，用于获取由多个深度相机同步采集的多幅人体深度图像；
11.3d人体骨架获取模块，用于根据预设骨架点样本并通过骨架提取算法对多幅上述人体深度图像进行3d人体骨架提取，获取各上述深度相机对应的多个上述3d人体骨架；其中，上述预设骨架点样本包括多个样本骨架点，指示在上述3d人体骨架提取过程中需要识别获取的骨架点；
12.标定模块，用于利用上述预设骨架点样本将各上述深度相机对应的上述3d人体骨架中各骨架点进行关联，获取各上述深度相机之间的外参。
13.本发明第三方面提供一种3d试衣间，包括多个深度相机及上述多深度相机标定装置，其中：
14.上述多个深度相机，用于同步采集人体深度图像；
15.上述多深度相机标定装置，用于利用各上述深度相机采集的上述人体深度图像获取各上述深度相机之间的外参。
16.本发明第四方面提供一种智能终端，上述智能终端包括存储器、处理器以及存储在上述存储器上并可在上述处理器上运行的多深度相机标定程序，上述多深度相机标定程序被上述处理器执行时实现上述任意一种多深度相机标定方法的步骤。
17.本发明第五方面提供一种计算机可读存储介质，上述计算机可读存储介质上存储有多深度相机标定程序，上述多深度相机标定程序被处理器执行时实现任意一项上述多深度相机标定方法的步骤。
18.由上可见，本发明方案中，获取由多个深度相机同步采集的多幅人体深度图像；根据预设骨架点样本并通过骨架提取算法对多幅上述人体深度图像进行3d人体骨架提取，获取各上述深度相机对应的多个上述3d人体骨架；利用上述预设骨架点样本将各上述深度相机对应的上述3d人体骨架中各骨架点进行关联，获取各上述深度相机之间的外参，实现多深度相机的标定。与现有技术中基于获取的rgb图像进行深度相机标定的方法相比，可以有效地利用三维信息(深度信息)，并且通过3d人体骨架来进行配准，从而实现多深度相机之间的标定，有利于提高多深度相机标定的精度，从而有利于提升后续的动作捕捉、表面重建等操作的效果。
附图说明
19.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
20.图1是本发明实施例提供的一种多深度相机标定方法的流程示意图；
21.图2是本发明实施例提供的一种人体深度图像示意图；
22.图3是本发明实施图1中步骤s200的具体流程示意图；
23.图4是本发明实施图3中步骤s201的具体流程示意图；
24.图5是本发明实施例提供的一种预设骨架点样本示意图；
25.图6是本发明实施例提供的一种根据图5所示的预设骨架点样本并通过骨架提取算法获取人体深度图像中3d人体骨架的骨架示意图；
26.图7是本发明实施图1中步骤s300的具体流程示意图；
27.图8是本实施例中提供的一种3d人体骨架点的集合示意图；
28.图9是本发明实施例提供的一种多深度相机标定装置的结构示意图；
29.图10是本发明实施例提供的一种智能终端的内部结构原理框图。
具体实施方式
30.以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况下，省略对众所周知的系统、装置、电
路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
31.应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
32.还应当理解，在本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
33.还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
34.如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当
…
时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似的，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述的条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
[0035]
下面结合本发明实施例的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
[0036]
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其它不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
[0037]
随着科学技术的发展，三维重建、动作捕捉等技术也逐渐得到发展。深度相机是一种能够同时获取到环境色彩和深度信息的相机，被广泛用于动作捕捉、三维环境建模、表面重建等领域。在动作捕捉、表面重建等系统中，如何对多深度相机(或多rgbd相机)进行外参标定是一个重要的问题。
[0038]
现有技术中，一般设置rgb标定板，通过获取rgb标定板对应的rgb图像，并基于rgb图像进行深度相机的标定。现有技术的问题在于，rgb标定板是二维的，获取的rgb图像也只能反映二维信息，基于rgb图像进行标定的精度较低。
[0039]
在一种应用场景中，还可以基于预先设定的3d标定物进行标定，例如，通过检测并拟合球形靶标得到3d中心和半径，从而实现标定。但对应的3d标定物需要特制，且存在制作成本高昂、运输条件苛刻、装配工艺复杂、对使用者专业度的要求较高等缺点，不利于实现快速搭建多相机系统并快速实现标定和使用。
[0040]
为了解决现有技术中存在的问题，本实施例中，提出一种多深度相机标定方法、装置、3d试衣间及相关设备，用于实现对多深度相机的标定。
[0041]
示例性方法
[0042]
如图1所示，本发明实施例提供一种多深度相机标定方法，具体地，上述方法包括如下步骤：
[0043]
步骤s100，获取由多个深度相机同步采集的多幅人体深度图像。
[0044]
其中，上述多个深度相机就是需要进行标定的多个深度相机，上述人体深度图像是获取的包含完整待测人体的深度信息的深度图像。需要说明的是，待测人体是在多个深
度相机对应的拍摄区域内的，因此获取的人体深度图像是与该拍摄区域对应的深度图像，图像中还包括该拍摄区域中的其它物体或环境对应的深度信息，并不仅仅只包含人体对应的深度信息。需要说明的是，此处对多个深度相机的放置方式可为并行放置、周边放置或有重叠视角，此处不作限制。同步是指在同一时刻对同一待测人体进行采集，获得的人体深度图像也是同步的，即不同深度相机同步获取的是同一时刻同一待测人体对应的人体深度图像。
[0045]
步骤s200，根据预设骨架点样本并通过骨架提取算法对多幅上述人体深度图像进行3d人体骨架提取，获取各上述深度相机对应的多个3d人体骨架。
[0046]
其中，预设骨架点样本包括多个样本骨架点，是在进行3d人体骨架提取过程中需要识别获取的骨架点(或关节点)，上述3d人体骨架是根据预设骨架点样本从人体深度图像中对人体进行提取获得的。一个深度相机对应的3d人体骨架是从该深度相机采集的人体深度图像获取的，分别对所有深度相机采集的人体深度图像进行提取，即可分别获得每一个深度相机对应的3d人体骨架。
[0047]
步骤s300，利用预设骨架点样本将各深度相机对应的3d人体骨架中各骨架点进行关联，获取各深度相机之间的外参。
[0048]
其中，上述深度相机的外参是用于描述各个深度相机之间的位置关系的参数，获得所有深度相机对应的外参后，就可以获知所有深度相机之间的关系，从而实现对深度相机的标定。所有深度相机是同步获取人体深度图像的，提取获得的各个3d人体骨架也是对应同步的，是同一待测人体在同一时刻(或对应的多个时刻)在不同角度拍摄后提取获得的3d人体骨架，需要说明的是，由于人体的结构化特性，各个不同视角下的完整的人体骨架，其每个点的语义是固定的，因此可以利用预设骨架点样本将各深度相机对应的3d人体骨架中各骨架点进行关联，即基于各个3d人体骨架的骨架点(骨架中的关节点)之间的对应关系来获取对应的外参，从而实现标定。
[0049]
在一个实施例中，上述获取由多个深度相机同步采集的多幅人体深度图像，包括：控制多个深度相机在至少一个时刻对待测人体同步进行图像采集，获取各上述深度相机在至少一个时刻对应的人体深度图像。
[0050]
需要说明的是，本实施例中只设置一个待测人体，在同一时刻对同一待测人体进行深度图像采集，以获得同步的人体深度图像。在另一个实施例中，可以设置多个待测人体，获得的人体深度图像中可以包括多个待测人体对应的深度信息，但相同待测人体对应的深度信息之间是对应匹配的，可以视为采集数据的增加。在其它实施例中，还可以在多个时刻对同一待测人体进行深度图像采集，其中，同一深度相机在多个时刻获得的所有人体深度图像可以作为该深度相机对应的人体深度图像，且不同深度相机在同一时刻获得的人体深度图像是关联对应的。
[0051]
进一步地，基于本实施例的多深度相机标定方法，可以对至少两个深度相机进行标定，本实施例中，以对三个深度相机进行标定为例进行说明，但不作为具体限定。
[0052]
需要说明的是，可以只控制3个深度相机在同一时刻进行一次图像采集，也可以控制3个深度相机在多个不同时刻进行同步图像采集；另，本技术中的同一时刻还可为通过记录每幅人体深度图像对应的时间戳，将时间戳进行关联对应并通过插值等后处理实现深度图像的同步获取，在此不作限制。
[0053]
本实施例中，以控制3个深度相机在3个不同的时刻分别对同一待测人体同步进行图像采集为例进行说明，但不作为具体限定。具体的，3个深度相机分别记为相机a、b和c，在3个时刻分别同步采集包括完整3d人体骨架的人体深度图像分别为d_a1，d_b1，d_c1；d_a2，d_b2，d_c2；d_a3，d_b3，d_c3；其中，d_a1代表相机a在时刻1所采集的包含待测人体的人体深度图像，d_b1代表相机b在时刻1所采集的包含待测人体的人体深度图像，以此类推，不再赘述。
[0054]
图2是本发明实施例提供的一种人体深度图像示意图，如图2所示，上述人体深度示意图中包括待测人体对应的图形(体现深度信息)，同时还包括环境(拍摄区域)中其它物体对应的图形。在一种应用场景中，可以减少环境中的其它物体，以减少其它物体的影响。在另一种应用场景中，还可以在环境中设置其它用于辅助判断的物体，例如矩形平面等，以结合人体深度图像中矩形平面对应的图形提升标定的精度。
[0055]
在一个实施例中，上述步骤s200更具体地包括如图3所示的步骤：
[0056]
步骤s201，根据预设骨架点样本并通过骨架提取算法对每个上述深度相机在每个时刻采集获得的人体深度图像分别进行3d人体骨架提取。
[0057]
步骤s202，获取各个深度相机在各个时刻对应的3d人体骨架，其中，不同深度相机在同一时刻的3d人体骨架是关联对应的。
[0058]
其中，上述骨架提取算法可以是预先设置或获取的，可选的，可以采用基于体数据的骨架提取方法、基于3d面片的骨架提取方法或基于深度学习的骨架提取方法，还可以采用其它方法，在此不作具体限定。基于骨架提取算法对各个深度图像分别进行3d人体骨架提取，获取各个深度相机在各个时刻对应的3d人体骨架。具体地，同一时刻，不同深度相机同步采集的是同一待测人体在不用角度的深度图像，因此提取后获得的也是同一待测人体在不同角度的3d人体骨架，即不同深度相机在同一时刻的3d人体骨架是关联对应的，且提取获得的3d人体骨架中，相同关节点的绝对位置(相对世界坐标系的位置)是不变的，因此可以用来进行深度相机的标定。
[0059]
本实施例中，利用骨架提取算法，对每个深度相机(相机a、b和c)的每次拍摄图像(时刻1、2和3拍摄的图像)进行提取，获得不同时刻各个相机对应的3d人体骨架：s_a1，s_b1，s_c1；s_a2，s_b2，s_c2；s_a3，s_b3，s_c3；其中，s_a1代表相机a在时刻1所采集的人体深度图像中包含的人体的3d骨架，s_b1代表相机b在时刻1所采集的人体深度图像中包含的人体的3d骨架，以此类推，不再赘述。
[0060]
在一个实施例中，上述步骤s201更具体地包括如图4所示的步骤：
[0061]
步骤s2011，获取预设骨架点样本中多个样本骨架点。
[0062]
步骤s2012，根据多个样本骨架点，通过骨架提取算法对每个上述深度相机在每个时刻采集获得的人体深度图像分别进行3d人体骨架提取，其中，提取获得的各3d人体骨架中的骨架点与上述样本骨架点一一对应。
[0063]
其中，上述样本骨架点可以预先设置，也可以由用户实时输入或选取。图5是本发明实施例提供的一种预设骨架点样本示意图，图5中示出了人体各个关节点、部位或器官的位置及名称，例如knee_left代表左膝，其它部位同理，在此不再赘述。
[0064]
优选地，可以基于图5所示的预设骨架点样本预先选取部分点作为样本骨架点，从中选取24个或32个点作为样本骨架点。如此，在每个人体深度图像中对应的人体上选取24
或32个骨架点组成3d人体骨架，每个3d人体骨架中包括24或32个骨架点，且每一个骨架点与一个样本骨架点对应。
[0065]
图6是本发明实施例提供的一种根据图5所示的预设骨架点样本并通过骨架提取算法获取人体深度图像中3d人体骨架的骨架示意图，其中包括32个骨架点，图6中的横坐标和纵坐标仅用于体现某骨架点在对应的人体深度图像中的坐标。由于人体的结构化特性，各个不同视角下的完整的人体骨架，其每个点的语义是固定的，即人体骨架中每一个骨架点都可以准确地对应一个人体关节。利用此对应关系，可以获知各个人体骨架点集合间点到点的对应关系。
[0066]
具体地，在同一个时刻，不同的相机采集到的同一个人体骨架应该是对应一致的。例如，在同一个时刻，同一关节点(如左膝)在3个不同的深度相机采集的人体深度图像中位置可能不同，但有对应关系(都代表左膝)，即s_a1，s_b1，s_c1中的左膝关节点是分别一一对应的。根据3d人体骨架中同样识别出是左膝的点，即可获得不同相机之间点到点的对应关系。
[0067]
在一个实施例中，上述步骤s300更具体地包括如图7所示的步骤：
[0068]
步骤s301，根据预设骨架点样本中的样本骨架点与各3d人体骨架中的骨架点的对应关系，将不同深度相机在同一时刻的3d人体骨架进行配准。
[0069]
步骤s302，基于上述配准结果获取各上述深度相机的外参。
[0070]
其中，上述各上述深度相机的外参用于体现各上述深度相机相对于参考坐标系的位姿变换关系，上述参考坐标系是任一上述深度相机对应的坐标系。
[0071]
在一个实施例中，在同一时刻采集到的同一个人体，在采集的瞬间是不动的，各深度相机在至少一个时刻获取待测人体对应的完整3d骨架组成各自对应的点云集合，根据预设骨架点样本中的样本骨架点与各3d人体骨架中的骨架点的对应关系，将同一时刻不同深度相机获取的3d人体骨架的各个独立关节点的进行配准，计算不同3d人体骨架的刚体变换矩阵，从而获取各上述深度相机的外参。
[0072]
在一实施例中，各深度相机获取三个不同时刻待测人体对应的完整3d骨架并组成各自对应的点云集合，更具体地，一深度相机a在时刻1获取的骨架点集合可视为子点云集合s_a1，在时刻2获取的骨架点集合可视为子点云集合s_a2，在时刻3获取的骨架点集合可视为子点云集合s_a3，所有子点云集合可组成深度相机a不同时刻得到的点云集合s_a，其他依次类推，此处不再赘述。
[0073]
进一步地，将不同深度相机在同一时刻的3d人体骨架分别进行配准，例如，对s_a1，s_b1，s_c1进行配准；对s_a2，s_b2，s_c2进行配准；对s_a3，s_b3，s_c3进行配准；分别对3个不同时刻的3d人体骨架进行配准，并结合3个不同时刻的配准结果获取对应的外参，并基于3个不同时刻的配准结果获取3组外参，计算其均值作为最终结果，以降低误差影响，提高标定精度。
[0074]
需要说明的是，由于系统中，各个深度相机的绝对位置不发生变化，同一个深度相机在不同时刻下采集的人体深度图，及其对应的3d人体骨架点的集合，可以视为同一时刻下同时采集的不同人体对应的人体深度图以及对应的3d人体骨架点的集合。本实施例中，将不同时刻对应的人体骨架点放在一起，组成同一深度相机下的人体骨架点云。同一个深度相机在不同时刻下对同一待测人体进行采集(不同时刻对应的姿势可以相同也可以不
同)，可以视为在同一时刻对不同的人体进行采集，从而获得更多的计算数据，有利于提供更可靠的3d人体骨架，由这些3d人体骨架关节点组成的点云质量也更高，可提高标定的精度。
[0075]
图8是本实施例中提供的一种3d人体骨架点的集合示意图，如图8所示，可以基于s_a1、s_a2和s_a3组成s_a(即3d人体骨架点的集合)，s_a中包括了不同时刻采集的同一待测人体对应的3d人体骨架，但可以视为在同一时刻通过深度相机a采集的不同待测人体的3d人体骨架，从而有利于增大数据量，且可以避免实际同时采集不同待测人体的方案中由于拍摄区域有限引起的不同待测人体之间的遮挡、碰撞问题，有利于提高数据获取的有效性，提升配准精度。同理可以获得s_b和s_c，在此不再赘述。
[0076]
对于一套3d人体骨架，可以获知其是深度相机在哪一个时刻采集的，也可以直接得到，和该时刻对应的其它深度相机采集的同一个人的骨架的对应关系，因此可以获知人体骨架点云之间的对应关系，通过直接对这些人体骨架点云进行全局点云配准，可以获取各个深度相机的外参rta，rtb和rtc。其中，rta指相机a相对于参考坐标系的位姿变换关系，其位姿变换关系可通过旋转矩阵及平移矩阵表示，rtb和rtc同理。
[0077]
具体地，点云配准过程中，可以通过两个互相对应的点云集合，计算去中心化后的两个点云集合的协方差矩阵，在对该协方差矩阵进行数值分解，实现配准。可选地，可以使用最近点迭代算法(icp，iterative closest point)，还可以使用其它算法，在此不作具体限定。
[0078]
进一步地，本实施例中，在上述待测人体对应的区域内还设有预设的矩形平面，各上述深度相机获取的人体深度图像中还包括上述矩形平面对应的图形，在上述利用上述预设骨架点样本将各上述深度相机对应的上述3d人体骨架中各骨架点进行关联，获取各上述深度相机之间的外参之后，上述方法还包括：基于所有上述人体深度图像中上述矩形平面对应的图形对各上述深度相机进行精细配准，更新各上述深度相机的外参。
[0079]
其中，上述矩形平面可以作为一种简易的平板形状的3d标定物，通过在采集到的人体深度图像中拟合对应的平面，然后向已知结构的标定物上配准，可以对基于3d人体骨架进行标定获得的结果进行优化，从而进一步提升标定精度。
[0080]
需要说明的是，上述外参是多个深度相机之间的位姿。在一种应用场景中，各个深度相机的外参可以用于体现各深度相机相对于世界坐标系(用户建立的世界坐标系)的位姿变换关系。本实施例中，上述各上述深度相机的外参用于体现各上述深度相机相对于参考坐标系的位姿变换关系，上述参考坐标系是任一上述深度相机对应的坐标系，从而可以减少计算量，且能更好的体现各个相机间的位置关系。
[0081]
应当理解的是，上述多深度相机标定方法不仅可以用于深度相机的标定，还可以用于其它配备有深度相机的装置或设备之间的标定，在此不作具体限定。
[0082]
示例性设备
[0083]
如图9中所示，对应于上述多深度相机标定方法，本发明实施例还提供一种多深度相机标定装置，上述多深度相机标定装置包括：
[0084]
人体深度图像获取模块410，用于获取由多个深度相机同步采集的多幅人体深度图像。
[0085]
其中，上述多个深度相机就是需要进行标定的多个深度相机，上述人体深度图像
是获取的包含待测人体的深度信息的深度图像。需要说明的是，待测人体是在多个深度相机对应的拍摄区域内的，因此获取的人体深度图像是与该拍摄区域对应的深度图像，图像中还包括该拍摄区域中的其它物体或环境对应的深度信息，并不仅仅只包含人体对应的深度信息。
[0086]
同步是指在同一时刻对同一待测人体进行采集，获得的人体深度图像也是同步的，即不同深度相机同步获取的是同一时刻同一待测人体对应的人体深度图像。
[0087]
3d人体骨架获取模块420，用于根据预设骨架点样本并通过骨架提取算法对多幅人体深度图像进行3d人体骨架提取，获取各深度相机对应的多个3d人体骨架；其中，预设骨架点样本包括多个样本骨架点，指示在3d人体骨架提取过程中需要识别获取的骨架点。
[0088]
其中，上述3d人体骨架是从人体深度图像中对人体进行提取获得的。一个深度相机对应的3d人体骨架是从该深度相机采集的人体深度图像获取的，分别对所有深度相机采集的人体深度图像进行提取，即可分别获得每一个深度相机对应的3d人体骨架。
[0089]
标定模块430，用于利用预设骨架点样本将各深度相机对应的3d人体骨架中各骨架点进行关联，获取各深度相机之间的外参。
[0090]
其中，上述深度相机的外参是用于描述各个深度相机之间的位置关系的参数，获得所有深度相机对应的外参后，就可以获知所有深度相机之间的关系，从而实现对深度相机的标定。所有深度相机是同步获取的人体深度图像，提取获得的各个3d人体骨架也是对应同步的，是同一待测人体在同一时刻(或对应的多个时刻)在不同角度拍摄后提取获得的3d人体骨架，因此可以基于各个3d人体骨架3d点(骨架中的关节点)之间的对应关系来获取对应的外参，从而实现标定。
[0091]
具体地，本实施例中，上述多深度相机标定装置及其各个模块的具体功能还可以参照上述多深度相机标定方法中的对应描述，在此不再赘述。
[0092]
基于上述实施例，本发明还提供了一种3d试衣间，包括多个深度相机及如图9所述的多深度相机标定装置，其中，多个深度相机，用于同步采集人体深度图像；多深度相机标定装置，用于利用各深度相机采集的人体深度图像获取各上述深度相机之间的外参。
[0093]
需要说明的是，基于上述3d试衣间，可以实时对试衣间内的用户进行深度图像采集，并通过上述多深度相机标定装置对试衣间的各个深度相机进行实时标定，然后根据用户的姿态为用户提供3d虚拟试衣服务，即为用户显示试穿指定的服装的图像。
[0094]
基于上述实施例，本发明还提供了一种智能终端，其原理框图可以如图10所示。上述智能终端包括通过处理器及存储器。该智能终端的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和多深度相机标定程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和多深度相机标定程序的运行提供环境。该多深度相机标定程序被处理器执行时实现上述任意一种多深度相机标定方法的步骤。
[0095]
本领域技术人员可以理解，图10中示出的原理框图，仅仅是与本发明方案相关的部分结构的框图，并不构成对本发明方案所应用于其上的智能终端的限定，具体地智能终端可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
[0096]
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，上述计算机可读存储介质上存储有多深度相机标定程序，上述多深度相机标定程序被处理器执行时实现本发明实施例提供的任意一种多深度相机标定方法的步骤。
[0097]
应理解，上述实施例中各步骤的序号大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
[0098]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将上述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0099]
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
[0100]
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各实例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟是以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
[0101]
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，上述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以由另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。
[0102]
上述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，上述计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，上述计算机程序包括计算机程序代码，上述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。上述计算机可读介质可以包括：能够携带上述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，上述计算机可读存储介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减。
[0103]
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解；其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不是相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。