[发明专利]无重叠区域下多相机的标定与坐标统一方法

说明书

本发明公开了无重叠区域下多相机的标定与坐标统一方法，包括操作方法，操作方法包括步骤一：内参标定，获得相机的内参矩阵和畸变系数；步骤二：获得特征点的图像坐标；步骤三：获得特征点的世界坐标；步骤四：获得该相机坐标系与世界坐标系得旋转矩阵和平移向量；步骤五：得到各个相机坐标系与世界坐标系的旋转与平移关系；步骤六：以一个相机为基准相机，将其他相机统一到基准相机的相机坐标系。本发明无重叠区域下多相机的标定与坐标统一方法考虑了大型复杂标定装置的高成本和使用不便的现实因素，选择更容易获得的标定板进行相机标定，并且坐标系的统一无需经过繁琐的计算过程。

技术领域

本发明涉及计算机视觉技术领域，具体为无重叠区域下多相机的标定与坐标统一方法。

背景技术

机器视觉在工业的应用中，高精度的工业设备需要机器视觉具备高精度和大视野的特性，这就需要使用到多个相机，且要求我们在无重叠区域的情况下将多个相机统一到同一个坐标系下。目前，多相机系统全局标定的方法和原理大致分为以下几类：

①基于大型测量装置法：例如采用激光跟踪仪直接测量图像坐标系中像素点在参考坐标系的三维坐标，获取所有相机在参考坐标系的相对位置，并将其统一转换到参考的坐标系中。②基于反射镜法：例如使用平面标定板和反射镜，求解相机之间的转换关系。③基于运动模型法：比如利用机器人的精确运动和非重叠视场相机观测到的图像序列，来弥补相机之间的无重叠区域。

目前，在现有技术具有标定装置复杂，标定结果不稳定的问题。大型测量装置对于一般的实验场景是不容易获得的，而且成本较高。

基于此，本发明设计了无重叠区域下多相机的标定与坐标统一方法，以解决上述问题。

发明内容

本发明的目的在于提供无重叠区域下多相机的标定与坐标统一方法，以解决上述背景技术中提出的目前，在现有技术具有标定装置复杂，标定结果不稳定的问题。大型测量装置对于一般的实验场景是不容易获得的，而且成本较高的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

无重叠区域下多相机的标定与坐标统一方法，包括操作方法，所述操作方法包括步骤一：内参标定，获得相机的内参矩阵和畸变系数；步骤二：获得特征点的图像坐标；步骤三：获得特征点的世界坐标；步骤四：获得该相机坐标系与世界坐标系得旋转矩阵和平移向量；步骤五：得到各个相机坐标系与世界坐标系的旋转与平移关系；步骤六：以一个相机为基准相机，将其他相机统一到基准相机的相机坐标系。

作为本发明的进一步方案，所述步骤一中，利用张正友相机标定方法，将相机调整到合适的光圈和焦距，并且在标定过程中不能改变光圈和焦距。选取对称的圆形标定板，每个相机拍摄至少20张合格的标定图片进行内参标定，获得该相机的内参矩阵和畸变系数。

作为本发明的进一步方案，所述步骤二中，相机拍摄到大尺寸chAruCo标定板的一部份区域，利用aruco自带的检测标记点的函数aruco::detectMarkers来检测角点，将检测出的标记点作为特征点，该函数可以返回角点的图像坐标。

作为本发明的进一步方案，所述步骤三中，世界坐标系的原点是自己定义的，可以定义一个方便计算特征点世界坐标的坐标原点，将chAruCo标定板贴在水平桌面上，以右下角第一个标记的顶点为世界坐标系的原点，取Z=0（向上为Z轴），按照标记的排列规律和标记点的id计算出所有标记点的右下角顶点坐标，即标记点的世界坐标。

作为本发明的进一步方案，所述步骤四中，利用OpenCV中的单目相对位置估计函数cv.solvePnP, 输入相机内参数矩阵、相机畸变系数、特征点相对于世界系的坐标和特征点相对于相机图像坐标系的坐标，即可输出该世界坐标系相对于该相机的相机坐标系的旋转向量和平移向量，利用罗德里格斯公式将旋转向量转换为旋转矩阵即可。

作为本发明的进一步方案，所述步骤五中，对于每一个相机，重复步骤一至步骤四，得到各个相机的相机坐标的外参，此时得到了各个相机坐标系到世界坐标系的转换关系。