CN110174088A - 一种基于单目视觉的目标测距方法 - Google Patents

Abstract

本发明披露了一种基于单目视觉的目标测距方法。首先根据摄像机标定原理，获得摄像机的内参矩阵；然后，采集含有目标的单帧图像，并识别出图像中目标所在区域，计算出该区域像素坐标纵坐标最大值，及其对应的横坐标的平均值，将组合得到的坐标作为观测点；最后，基于图像像素点获得观测点在体坐标系下的三维信息，根据观测点在体坐标系下的三维信息计算观测点的距离。本发明可以较为精确对观测点进行测距。

Description

一种基于单目视觉的目标测距方法

技术领域

本发明涉及目标测距方法，具体是一种基于单目视觉的目标测距方法。

背景技术

目前，在研究基于视觉的测距系统时，主要是研究单目视觉、双目和多目视觉系统。双目和多目系统中摄像机之间的协同性问题不好控制，单目视觉系统可以克服上述摄像机间的协同性问题。从生产成本上来看，单目视觉比双目和多目系统更加节省成本。由于单目视觉测距具有结构简单，运算速度快，成本低等优点，本发明提出了一种基于单目视觉的目标测距方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于单目视觉实现目标距离测量的方法。

本发明的技术方案是首先根据摄像机标定原理，获得摄像机的内参矩阵；然后，采集含有目标的单帧图像，并识别出图像中目标所在区域，计算出该区域像素坐标纵坐标最大值，及其对应的横坐标的平均值，将得到的坐标作为观测点；最后，基于图像像素点获得观测点在世界坐标系下的三维信息，根据观测点在体坐标系下的三维信息计算观测点的距离。包括以下步骤：

步骤一、对单目摄像机进行标定，获取摄像机的内参矩阵[f_x,0,u₀；0,f_y,v₀；0,0,1]；

步骤二、通过已标定的单目摄像机拍摄含有目标的单帧图像，并对获得的图像进行处理，提取目标区域，计算出该区域像素坐标纵坐标最大值，及其对应的横坐标的平均值，将组合得到的坐标作为观测点P；

步骤三、根据摄像机标定原理，由观测点的像素坐标P_p(u,v)可以获得观测点在体坐标系下的三维坐标值P_b(x_b,y_b,z_b)，进而可以计算出观测点的距离，具体方法如下所示：

步骤3.1、由步骤一可以获得摄像机的内参矩阵，由步骤二可以获得观测点的像素点，则

其中λ表示观测点处光线与摄像机光轴夹角，y表示观测点在图像坐标系下的纵坐标，y₀表示摄像机光心在图像坐标系的纵坐标，f表示摄像机焦距。

进一步化简为到像素坐标系，其关系如下：

其中v表示观测点在像素坐标系下的纵坐标，v₀表示摄像机光心在像素坐标系的纵坐标，dy表示在y方向上每个像素的物理尺寸，fy表示y轴上的归一化焦距；

步骤3.2、在三角几何关系中，O₁P₂距离表示如下：

公式(3)中，O₁O₂为摄像机距离测距平面的高度，P₁在摄像机光轴的投影点为P₂，O₁P₂表示深度信息即表示观测点在摄像机坐标系中点P_c(x_c,y_c,z_c)中z_c的值。

步骤3.3、将像素坐标转换到摄像机坐标下，像素坐标系与摄像机坐标系转换关系，如公式(4)所示：

将观测点的像素坐标和步骤3.2中获得的观测点在摄像机坐标系下的深度信息z_c带入公式(4)，即可求得观测点在摄像机坐标系中的坐标P_c(x_c,y_c,z_c)；

公式(5)为摄像机坐标系到体坐标系的转换公式，其中R_cb为摄像机坐标系到体坐标系的旋转矩阵，T_cb为摄像机坐标系到体坐标系的平移矩阵。

步骤3.4、观测点的距离D计算如公式(6)所示：

附图说明

图1.本发明基于单目视觉的目标测距方法的测距模型。

具体实施方式

为了加深对本发明的理解，下面结合实施例对本发明做进一步的详细描述。但是，本发明可以以不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实例。

图1中，xOy是图像坐标系，Zc表示相机坐标系的Z轴及光轴，XbO2Yb表示体坐标系下Z＝0平面(即测距平面)，O1表示相机镜头，a,b两条虚线表示视觉场范围，θ表示相机俯仰角，H表示相机到测距平面的高度，P1点为观测点，观测点P1点在图像平面成像点为P，在光轴上的投影点为P2，在X轴上的投影点为P3，P3点在图像平面成像点为P0。

步骤一、对单目摄像机进行标定，获取摄像机的内参矩阵；

步骤二、通过固定在无人水面艇上的已标定的单目摄像机拍摄含有水面目标的单帧图像，并对获得的图像进行处理，提取水面目标区域，计算出距离无人水面艇最近的像素点，将该点作为观测点P；

步骤三、根据摄像机标定原理，由观测点的像素坐标P_I(u,v)可以获得观测点在体坐标系下的三维坐标值P_b(x_b,y_b,z_b)，进而可以计算出观测点到无人水面艇的距离，具体方法如下所示：

步骤3.1、由步骤一可以获得摄像机的内参矩阵，由步骤二可以获得观测点的像素点，则

其中λ表示观测点处光线与摄像机光轴夹角，y表示观测点在图像坐标系下的纵坐标，y₀表示摄像机光心在图像坐标系的纵坐标，f表示摄像机焦距。

进一步化简为到像素坐标系，其关系如下：

其中λ表示观测点处光线与摄像机光轴夹角，v表示观测点在像素坐标系下的纵坐标，v₀表示摄像机光心在像素坐标系的纵坐标，dy表示在y方向上每个像素的物理尺寸，fy表示y轴上的归一化焦距；

步骤3.2、在三角几何关系中，O1P2距离表示如下：

公式(3)中，O1O2为摄像机距离测距平面的高度，P1在摄像机光轴的投影点为P2，O1P2表示深度信息即表示观测点在摄像机坐标系中点P_c(x_c,y_c,z_c)中z_c的值。

步骤3.3、将像素坐标转换到摄像机坐标下，像素坐标系与摄像机坐标系转换关系，如公式(4)所示：

将观测点的像素坐标和步骤3.2中获得的观测点在摄像机坐标系下的深度信息z_c带入公式(4)，即可求得观测点在摄像机坐标系中的坐标P_c(x_c,y_c,z_c)；

公式(5)为摄像机坐标系到体坐标系的转换公式，其中R_cb为摄像机坐标系到体坐标系的旋转矩阵，T_cb为摄像机坐标系到体坐标系的平移矩阵。本文中的摄像机坐标系与体坐标系的关系为相机坐标系绕X轴逆时针旋转θ度，Y轴方向取反之后向下平移H个单位，即：

将公式(6)中的R_cb和T_cb带入公式(5)

由公式(7)得到的三维坐标为观测点在体坐标系下的三维坐标P_S；

步骤3.4、观测点的距离计算如公式(8)所示：

Claims (1)

1.一种基于单目视觉实时测量观测点距离的方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤一、对单目摄像机进行标定，获取摄像机的内参矩阵[f_x,0,u₀；0,f_y,v₀；0,0,1]；

步骤二、通过已标定的单目摄像机拍摄含有目标的单帧图像，并对获得的图像进行处理，提取目标区域，计算出该区域像素坐标纵坐标最大值，及其对应的横坐标的平均值，将组合得到的坐标作为观测点P；

步骤三、根据摄像机标定原理，由观测点的像素坐标P_p(u,v)可以获得观测点在体坐标系下的三维坐标值P_b(x_b,y_b,z_b)，进而可以计算出观测点的距离，具体方法如下所示：

步骤3.1、由步骤一可以获得摄像机的内参矩阵，由步骤二可以获得观测点的像素点，则

其中λ表示观测点处光线与摄像机光轴夹角，y表示观测点在图像坐标系下的纵坐标，y₀表示摄像机光心在图像坐标系的纵坐标，f表示摄像机焦距；

进一步化简为到像素坐标系，其关系如下：

其中v表示观测点在像素坐标系下的纵坐标，v₀表示摄像机光心在像素坐标系的纵坐标，dy表示在y方向上每个像素的物理尺寸，fy表示y轴上的归一化焦距；

步骤3.2、在三角几何关系中，O₁P₂距离表示如下：

公式(3)中，O₁O₂为摄像机距离测距平面的高度，P₁在摄像机光轴的投影点为P₂，O₁P₂表示深度信息即表示观测点在摄像机坐标系中点P_c(x_c,y_c,z_c)中z_c的值；

步骤3.3、将像素坐标转换到摄像机坐标下，像素坐标系与摄像机坐标系转换关系，如公式(4)所示：

将观测点的像素坐标和步骤3.2中获得的观测点在摄像机坐标系下的深度信息z_c带入公式(4)，即可求得观测点在摄像机坐标系中的坐标P_c(x_c,y_c,z_c)；

公式(5)为摄像机坐标系到体坐标系的转换公式，其中R_cb为摄像机坐标系到体坐标系的旋转矩阵，T_cb为摄像机坐标系到体坐标系的平移矩阵。

步骤3.4、观测点的距离D计算如公式(6)所示：