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文档简介
202111526560.72021.12.15道西丽社区同发南路万科云城六期二倾斜像平面坐标系到非倾斜像平面坐标系的变2根据特征点的图像坐标和对应的世界坐标计算单根据预设的由世界坐标到图像坐标的转换模型,对单应性矩阵进行ww平面坐标系到图像坐标系的变换矩阵,sx和sy分别为非同轴相机水平方向上和垂直方向上为旋转矩阵Q中的元素,旋转矩阵Q表示所述倾斜像平面相对于原3对非同轴相机的畸变系数和分解得到的内参、外参进行非线性优4根据计算得到的旋转矩阵R,获得等效旋转轴k和等效轴角θ,其中旋转矩阵R与等效旋转轴k和等效轴角θ的变换关系如下:表示由图像坐标系到倾斜像平面坐标系的变换,其中包括利用内参将图像坐el,rk,ik)表示由世界坐标系到倾斜像平面坐标系的变换,其中包括利用外参将世界坐标得到的畸变系数对特征点的倾斜像平面坐标进行6.如权利要求4所述的标定方法,其特征在于,根据公式qk+1=qk+ε确定,其中ε为当前次迭代时各相机拍摄的各个标定板图像中所有的特征点对应的5对圆形特征点进行边缘提取以获得圆形特征点的边缘点,利用边缘且0和U满足其中λ1根据以下目标函数求解得到误差校正后圆形特征点的6i处理器执行以实现如权利要求1至9中任一项所述7征点的坐标以及与世界坐标的对应关系后即可以进行后续8w斜像平面坐标系到图像坐标系的变换矩阵,sx和sy分别为非同轴相机水平方向上和垂直方向上的像素尺寸,(cx,cy)为主光轴点,为内参部分,9[0026]一种实施例中,所述非同轴相机的外参还包括等效旋转轴[0035]根据计算得到的旋转矩阵R,获得等效旋转轴k和jkl为第k个相机拍摄的第l个标定板图像中第j个特征点的图像坐标,vjkl取值为0表示由图像坐标系到倾斜像平面坐标系的变换,其中包括利用内参将图像坐算得到的畸变系数对特征点的倾斜像平面坐为[0061]其中i、Λ0和U满足[0065]其中λ1、λ2和λ3为椭圆方程矩阵D的特征值,U为由相应的特征向量构成的矩阵,i用非同轴相机的过程中所产生的工作结果的[0088]图7为一种实施例中对标定板图像进行图像处理以获得其中的圆形特征点的流程[0089]图8为另一种实施例中对标定板图像进行图像处理以获得其中的圆形特征点的流根据说明书中的描述以及本领域的一般技术知识即可完[0097]当前主要使用的相机中镜头的光轴和成像平面的光轴(也就是成像平面的法向[0101](3)采用LM(Levenberg-Marquardt,列文伯格-马夸尔特)算法对初始参数进行非[0102]然而张正友标定法中,主要考虑的是镜头的光轴和成像所有点的z坐标为正数,其中图像的c轴方向为图像的水平方向,r轴方向为图像的垂直方w[0120]其中sx和sy分别为相机水平方向上和垂直方向上的像素尺寸,(cx,cy)为主光轴[0124]在非同轴相机中,由于像平面的光[0129]步骤120:获取标定板图像中的特征点,以及特征点的图像坐标和对应的世界坐[0131]可以根据标定板的参数信息来构建世界坐标系从而得到和ρ,倾斜像平面可视为相对非倾斜像平面(即非同轴相机的像平面)平移距离d,绕原始坐标系的X轴旋转角度τ,绕Z轴旋转角度ρ得到,其中原始坐标系的X轴为非倾斜像平面的水平分。内参部分,相机焦距f,像素尺寸sx和sy,主光轴点(cx,cy)可以事先知晓,再根据可以计算得到倾斜矩阵Htilt。轴k和等效轴角θ可视为外参的一部分。旋转矩阵R与等效旋转轴k和等效轴角θ的变换关系t=A-1h3计算得到矩阵[r1r2t]后就得到了旋转矩阵[0154]可以利用LM算法进行迭代计算,迭代过程中参数的更新中qk表示第k次迭代时非同轴相机的内参、外参和畸变系数组成的向量,δ由公式Jδ=ε确则旋转矩阵R可以表示为:2=[0,0,,于公式(3)中涉及的是图像坐标系到非倾斜像平面坐标系的变换,因此是[0180]令则旋转矩阵Q中[0200]由于在步骤140中计算内参和外参时没有考虑畸变,因此可以在非线性优化的过[0204]因此校正后的坐标可以表示为为了计算fd可以对其进行泰勒展开,[0209](1)将图像坐标(r,c)T变换到倾斜像平面坐标(a,.[0211]初始化计算和然后根据下式更到图像坐标的转换模型时,考虑了非同轴相机镜头的光轴与成像平面的光轴不同轴的情度τ,绕Z轴的旋转角度ρ来表示倾斜像平面和非倾斜像平面之间的变换,能够很好地描述非[0216]下面介绍步骤120中提及的用于圆阵列标定板的特征点高精度坐标提取方法,请用圆阵列标定板的参数信息可以确定圆形特征点的图像坐标与世界坐标之间的一一对应一来也就可以确定其他簇中的圆形特征点与基准簇的相基准坐标系后可得到圆形特征点在基准坐标系下的位置,将基准坐标与世界坐标对应上,利用圆阵列标定板的参数信息可以确定圆形特征点的图像坐标与世界坐标之间的一一对[0254]其中λ1、λ2和λ3为椭圆方程矩阵D的特征值,U为由相应的特征向量构成的矩阵,ii
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