[发明专利]一种标定点的识别方法和存储介质

说明书

本公开涉及图像处理技术领域，公开了一种标定点的识别方法：处理图像数据，生成图像中标定物的外接矩形；外接矩形的下边向下延伸预设像素坐标长度，生成感兴趣区域；遍历感兴趣区域，生成标定物相关的预设标记物的标记区域；遍历标记区域，生成中线，中线的上端点的像素坐标即为标定点的像素坐标。本公开的一些技术效果在于：减少人工交互，实现标定点的有效自动识别。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，特别涉及图像处理领域的标定点识别技术。

背景技术

视觉是人类观察世界和认识世界的重要手段，占人类从外界环境获取信息的70％。人类利用眼睛获取周围物体反射或自身发出的光线，光线在视网膜上形成图像，经过神经纤维传送到大脑，大脑对视觉信息进行处理与理解，最终形成视觉。计算机视觉模拟人类视觉的功能，利用摄像机获取周围环境的图像，利用计算机处理图像。计算机视觉可以完成人类视觉不能胜任的工作，例如对待测物体的大小、远近进行精确的测量。计算机视觉技术可以广泛运用于测绘领域、视觉检测、自动驾驶等领域。

计算机视觉的基本任务之一是从摄像机获取的图像信息出发来计算三维空间中物体的几何信息,并由此重建或识别物体,并进一步认知现实世界。其中,摄像机标定是完成该任务的必经途径。通过识别标定物来获取标定点的坐标信息。按照是否需要标定物,摄像机标定方法可分为传统标定方法和自标定方法。传统的摄像机标定方法是将具有己知形状和尺寸的标定物作为摄像机的拍摄对象,然后对拍摄到的图像进行相关处理,并利用一系列的数学变换求取摄像机模型的内外参数。摄像机自标定法不需要标定物,仅仅依靠多幅图像对应点之间的关系直接进行标定。到目前为止,自标定方法较为灵活,但由于标定时涉及到的未知参数过多,很难得到稳定的结果。反之，传统标定方法较为成熟,且标定结果精度较高,得到了较为广泛的应用。

针对传统摄像机标定技术而言，标定物上特征点坐标的提取是不可回避的步骤，同时特征点的定位精度对最终的标定结果有着重要的影响。随着摄像机标定技术适用范围的扩展，应用的现场环境出现了多样化的趋势，比如工厂环境，户外大背景环境或者多标定物共存等情况，导致了在处理图像时，特征点提取精度不足或者根本无法有效完成提取等问题。传统摄像机标定方法中，标定物是必不可少的组件。通常情况下作为参照物的标定物应满足如下基本要求：其一，在图像处理中，标定物的图像特征部分应易于识别，即对比背景环境，参照物应与其存在较鲜明的差别；其二,参照物的特征部分在进行图像处理时,应易于提取。标定参照物通常分为两大类：三维立体标定物与二维平面标定物。三维立体标定物通常是正方体的单色小方块。传统摄像机标定方法还存在一个易用性问题,目前较为流行方法往往需要人工交互参与才能够完成。人工参与的步骤主要集中在标定物需手工点选和手工测量，且重复性低，标定一次需要重复一次人工步骤。

综上可知，现有技术中，摄像机标定缺少一种自动简便的识别标定点的解决方案。

发明内容

为实现简便可行的识别标定点，本公开提出了标定物的识别方法，其技术方案如下：

标定物的识别方法，包括如下步骤：处理图像数据，生成图像中标定物的外接矩形；外接矩形的下边向下延伸预设像素坐标长度，生成感兴趣区域；遍历感兴趣区域，生成标定物相关的预设标记物的标记区域；遍历标记区域，生成中线，中线的上端点的像素坐标即为标定点的像素坐标。

优选地，通过深度学习的语义分割方法处理图像数据，并通过外接矩形法生成标定物。

优选地，预设像素坐标长度范围：10像素≤预设像素坐标长度≤20像素。

优选地，预设像素坐标长度为15像素。

优选地，标定物相关的预设标记物为矩形条；矩形条的上边连接标定物的下边，矩形条的上边中点和标定点重合，矩形条的左右两条边不超过标定物的左右两条底边。