用于無人駕駛汽車的攝像機標定的方法和裝置與流程
本發(fā)明涉及圖像處理和計算機視覺技術領域，特別涉及一種用于無人駕駛汽車的攝像機標定的方法和裝置。
背景技術：
隨著人類科學技術的不斷發(fā)展和需要，攝像機的應用越來越廣泛，在社會生活方面發(fā)揮極其重要的作用。例如，在無人駕駛汽車上安裝一個攝像機，車載終端進行攝像機標定后，可以獲取攝像機位姿，進而確定無人駕駛汽車的位置。其中，攝像機標定是從攝像機拍攝的二維圖像獲取三維空間中幾何信息的重要過程。二維圖像與三維空間中幾何信息對應關系是由攝像機成像的幾何和光學特性決定的，攝像機標定就是求解攝像機的幾何和光學特性的過程，即求解攝像機的內參數(shù)和外參數(shù)。其中，攝像機內參數(shù)描述的是攝像機內部幾何和光學特性，包括攝像機的光心、焦距等，攝像機的外參數(shù)即攝像機在世界坐標系中的位置。
當前，攝像機標定的方法是，攝像機需要從不同角度拍攝同一場景的至少兩幅圖像，對至少兩幅圖像分別進行SIFT(Scale-invariant feature transform，尺度不變特征變換)特征點的提取和匹配，得到兩幅圖像中對應于同一個三維空間點的多個SIFT特征點的像素坐標，根據(jù)多個SIFT特征點的像素坐標和預設算法，分別計算多個SIFT特征點中的每個SIFT特征點的特征值，根據(jù)每個SIFT特征點的特征值，確定該攝像機的內參數(shù)和外參數(shù)。
在實現(xiàn)本發(fā)明的過程中，發(fā)明人發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有技術至少存在以下問題：
上述攝像機標定過程中，攝像機需要拍攝至少兩幅圖像，并且，對兩幅圖像均要進行SIFT特征點的提取和匹配，然而對圖像進行SIFT特征點的提取和匹配的計算量大，從而導致攝像機標定耗時較長，進而導致攝像機標定效率低。
技術實現(xiàn)要素：
為了解決現(xiàn)有技術的問題，本發(fā)明提供了一種用于無人駕駛汽車的攝像機標定的方法和裝置。技術方案如下：
第一方面，本發(fā)明提供了一種用于無人駕駛汽車的攝像機標定的方法，所述方法包括：
通過攝像機采集預設工作平面，得到圖像，所述圖像包括第一已知點和第二已知點；
在所述圖像中，建立圖像像素坐標系；
根據(jù)所述攝像機的光軸和所述圖像，建立攝像機坐標系；
確定所述攝像機坐標系和世界坐標系之間的第一位置關系，根據(jù)所述第一位置關系，確定所述攝像機的外參數(shù)；
獲取所述第一已知點和所述第二已知點分別在所述世界坐標系中的第一坐標和第二坐標；
確定所述攝像機坐標系和所述圖像像素坐標系之間的第二位置關系；
根據(jù)所述第一坐標、所述第二坐標和所述第二位置關系，確定所述攝像機的內參數(shù)。
在一種可能的設計中，所述根據(jù)所述攝像機的光軸和所述圖像，建立攝像機坐標系，包括：
獲取所述攝像機的光軸中心，以所述光軸中心為原點，以所述圖像的水平向右方向為X軸正方向，以平行于所述攝像機的光軸，且由所述攝像機指向所述預設工作平面的方向為Z軸正方向，以垂直于所述圖像，且豎直向上方向為Y軸正方向，建立所述攝像機坐標系。
在一種可能的設計中，所述根據(jù)所述第一位置關系，確定所述攝像機的外參數(shù)，包括：
根據(jù)所述第一位置關系，通過以下公式一，確定所述圖像的任一第一位置點在所述世界坐標系中的坐標與所述第一位置點在所述攝像機坐標系中的坐標的關系：
公式一：
其中，Mout為所述攝像機的外參數(shù)，(Xw，Yw，Zw)為所述圖像的任一第一位置點在所述世界坐標系中的坐標，(Xc，Yc，Zc)為所述第一位置點在所述攝像機坐標系中的坐標，R為旋轉矩陣，p為平移矩陣。
在一種可能的設計中，所述確定所述攝像機坐標系和所述圖像像素坐標系之間的第二位置關系，包括：
建立圖像物理坐標系，確定所述圖像像素坐標系和所述圖像物理坐標系之間的第三位置關系；
根據(jù)所述第三位置關系，通過以下公式二，確定所述圖像中的任一第二位置點在所述圖像像素坐標系中的坐標與所述第二位置點在所述攝像機坐標系中的坐標的關系：
公式二：
其中，(uc，vc)為所述圖像中的任一第二位置點在所述圖像像素坐標系中的坐標，(Xc，Yc，Zc)為所述第二位置點在所述攝像機坐標系中的坐標，kx為第一放大系數(shù)，ky為第二放大系數(shù)，(u0，v0)為所述圖像物理坐標系的坐標原點在所述圖像像素坐標系中的坐標。
在一種可能的設計中，所述根據(jù)所述第一坐標、所述第二坐標和所述第二位置關系，確定所述攝像機的內參數(shù)，包括：
根據(jù)所述第一坐標、所述第二坐標和所述第二位置關系，分別獲取所述第一已知點和所述第二已知點在所述圖像像素坐標系中的第三坐標和第四坐標；
根據(jù)所述第一坐標、所述第二坐標、所述第三坐標和所述第四坐標，通過以下公式三，確定所述攝像機的內參數(shù)：
公式三：
其中，(Xw1，Yw1，0)為所述第一已知點在所述世界坐標系中的第一坐標，(Xw2，Yw2，0)為所述第二已知點在所述世界坐標系中的第二坐標，(u1，v1)為所述第一已知點在所述圖像像素坐標系中的第三坐標，(u2，v2)為所述第二已知點在所述圖像像素坐標系中第四坐標。
第二方面，本發(fā)明提供了一種用于無人駕駛汽車的攝像機標定的裝置，所述裝置包括：
采集模塊，用于通過攝像機采集預設工作平面，得到圖像，所述圖像包括第一已知點和第二已知點；
第一建立模塊，用于在所述圖像中，建立圖像像素坐標系；
第二建立模塊，用于根據(jù)所述攝像機的光軸和所述圖像，建立攝像機坐標系；
第一確定模塊，用于確定所述攝像機坐標系和世界坐標系之間的第一位置關系，根據(jù)所述第一位置關系，確定所述攝像機的外參數(shù)；
獲取模塊，用于獲取所述第一已知點和所述第二已知點分別在所述世界坐標系中的第一坐標和第二坐標；
第二確定模塊，用于確定所述攝像機坐標系和所述圖像像素坐標系之間的第二位置關系；
第三確定模塊，用于根據(jù)所述第一坐標、所述第二坐標和所述第二位置關系，確定所述攝像機的內參數(shù)。
在一種可能的設計中，所述第二建立模塊，還用于獲取所述攝像機的光軸中心，以所述光軸中心為原點，以所述圖像的水平向右方向為X軸正方向，以平行于所述攝像機的光軸，且由所述攝像機指向所述預設工作平面的方向為Z軸正方向，以垂直于所述圖像，且豎直向上方向為Y軸正方向，建立所述攝像機坐標系。
在一種可能的設計中，所述第一確定模塊，還用于根據(jù)所述第一位置關系，通過以下公式一，確定所述圖像的任一第一位置點在所述世界坐標系中的坐標與所述第一位置點在所述攝像機坐標系中的坐標的關系：
公式一：
其中，Mout為所述攝像機的外參數(shù)，(Xw，Yw，Zw)為所述圖像的任一第一位置點在所述世界坐標系中的坐標，(Xc，Yc，Zc)為所述第一位置點在所述攝像機坐標系中的坐標，R為旋轉矩陣，p為平移矩陣。
在一種可能的設計中，所述第二確定模塊，包括：
第一確定單元，用于建立圖像物理坐標系，確定所述圖像像素坐標系和所述圖像物理坐標系之間的第三位置關系；
第二確定單元，用于根據(jù)所述第三位置關系，通過以下公式二，確定所述圖像中的任一第二位置點在所述圖像像素坐標系中的坐標與所述第二位置點在所述攝像機坐標系中的坐標的關系：
公式二：
其中，(uc，vc)為所述圖像中的任一第二位置點在所述圖像像素坐標系中的坐標，(Xc，Yc，Zc)為所述第二位置點在所述攝像機坐標系中的坐標，kx為第一放大系數(shù)，ky為第二放大系數(shù)，(u0，v0)為所述圖像物理坐標系的坐標原點在所述圖像像素坐標系中的坐標。
在一種可能的設計中，所述第三確定模塊，包括：
獲取單元，用于根據(jù)所述第一坐標、所述第二坐標和所述第二位置關系，分別獲取所述第一已知點和所述第二已知點在所述圖像像素坐標系中的第三坐標和第四坐標；
第三確定單元，用于根據(jù)所述第一坐標、所述第二坐標、所述第三坐標和所述第四坐標，通過以下公式三，確定所述攝像機的內參數(shù)：
公式三：
其中，(Xw1，Yw1，0)為所述第一已知點在所述世界坐標系中的第一坐標，(Xw2，Yw2，0)為所述第二已知點在所述世界坐標系中的第二坐標，(u1，v1)為所述第一已知點在所述圖像像素坐標系中的第三坐標，(u2，v2)為所述第二已知點在所述圖像像素坐標系中第四坐標。
本發(fā)明中，計算機通過獲取攝像機拍攝的一張圖像，建立攝像機坐標系、圖像像素坐標系和圖像物理坐標系，分別獲取第一已知點和第二已知點在世界坐標系中的第一坐標和第二坐標，以及第一已知點和第二已知點在圖像像素坐標系中的第三坐標和第四坐標，將代入根據(jù)攝像機坐標系、世界坐標系和圖像像素坐標系之間的位置關系確定的公式中，即可求出該攝像機的外參數(shù)和內參數(shù)，省略了繁瑣的計算過程，操作簡捷，提高了攝像機標定的工作效率。
附圖說明
圖1是本發(fā)明實施例提供的一種用于無人駕駛汽車的攝像機標定的方法流程圖；
圖2是本發(fā)明實施例提供的一種用于無人駕駛汽車的攝像機標定的方法流程圖；
圖3是本發(fā)明實施例提供的一種圖像像素坐標系和圖像物理坐標系示意圖；
圖4是本發(fā)明實施例提供的一種攝像機坐標系和世界坐標系示意圖；
圖5是本發(fā)明實施例提供的一種用于無人駕駛汽車的攝像機標定的裝置結構示意圖。
具體實施方式
為使本發(fā)明的目的、技術方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結合附圖對本發(fā)明實施方式作進一步地詳細描述。
本發(fā)明實施例提供了一種用于無人駕駛汽車的攝像機標定的方法，該方法的執(zhí)行主體可以為計算機，計算機可以為車載終端。
參見圖1，該方法包括：
步驟101：通過攝像機采集預設工作平面，得到圖像，圖像包括第一已知點和第二已知點。
步驟102：在該圖像中，建立圖像像素坐標系。
步驟103：根據(jù)攝像機的光軸和圖像，建立攝像機坐標系。
步驟104：確定該攝像機坐標系和世界坐標系之間的第一位置關系，根據(jù)該第一位置關系，確定該攝像機的外參數(shù)。
步驟105：獲取該第一已知點和該第二已知點分別在世界坐標系中的第一坐標和第二坐標。
步驟106：確定該攝像機坐標系和該圖像像素坐標系之間的第二位置關系。
步驟107：根據(jù)該第一坐標、該第二坐標和該第二位置關系，確定攝像機的內參數(shù)。
可選的，根據(jù)攝像機的光軸和圖像，建立攝像機坐標系，包括：
獲取攝像機的光軸中心，以光軸中心為原點，以圖像的水平向右方向為X軸正方向，以平行于攝像機的光軸，且由攝像機指向預設工作平面的方向為Z軸正方向，以垂直于圖像，且豎直向上方向為Y軸正方向，建立攝像機坐標系。
可選的，根據(jù)第一位置關系，確定攝像機的外參數(shù)，包括：
根據(jù)所述第一位置關系，通過以下公式一，確定所述圖像的任一第一位置點在所述世界坐標系中的坐標與所述第一位置點在所述攝像機坐標系中的坐標的關系：
公式一：
其中，Mout為攝像機的外參數(shù)，(Xw，Yw，Zw)為圖像的任一第一位置點在世界坐標系中的坐標，(Xc，Yc，Zc)為第一位置點在攝像機坐標系中的坐標，R為旋轉矩陣，p為平移矩陣。
可選的，確定攝像機坐標系和圖像像素坐標系之間的第二位置關系，包括：
建立圖像物理坐標系，確定圖像像素坐標系和圖像物理坐標系之間的第三位置關系；
根據(jù)第三位置關系，通過以下公式二，確定圖像中的任一第二位置點在圖像像素坐標系中的坐標與第二位置點在攝像機坐標系中的坐標的關系：
公式二：
其中，(uc，vc)為圖像中的任一第二位置點在圖像像素坐標系中的坐標，(Xc，Yc，Zc)為第二位置點在攝像機坐標系中的坐標，kx為第一放大系數(shù)，ky為第二放大系數(shù)，(u0，v0)為圖像物理坐標系的坐標原點在圖像像素坐標系中的坐標。
可選的，根據(jù)第一坐標、第二坐標和第二位置關系，確定攝像機的內參數(shù)，包括：
根據(jù)第一坐標、第二坐標和第二位置關系，分別獲取第一已知點和第二已知點在圖像像素坐標系中的第三坐標和第四坐標；
根據(jù)第一坐標、第二坐標、第三坐標和第四坐標，通過以下公式三，確定攝像機的內參數(shù)：
公式三：
其中，(Xw1，Yw1，0)為第一已知點在世界坐標系中的第一坐標，(Xw2，Yw2，0)為第二已知點在世界坐標系中的第二坐標，(u1，v1)為第一已知點在圖像像素坐標系中的第三坐標，(u2，v2)為第二已知點在圖像像素坐標系中第四坐標。
本發(fā)明實施例中，計算機通過獲取攝像機拍攝的一張圖像，建立攝像機坐標系、圖像像素坐標系和圖像物理坐標系，分別獲取第一已知點和第二已知點在世界坐標系中的第一坐標和第二坐標，以及第一已知點和第二已知點在圖像像素坐標系中的第三坐標和第四坐標，將代入根據(jù)攝像機坐標系、世界坐標系和圖像像素坐標系之間的位置關系確定的公式中，即可求出該攝像機的外參數(shù)和內參數(shù)，省略了繁瑣的計算過程，操作簡捷，提高了攝像機標定的工作效率。
本發(fā)明實施例提供了一種用于無人駕駛汽車的攝像機標定的方法，該方法的執(zhí)行主體可以為計算機，計算機可以為車載終端。
參見圖2，該方法包括：
步驟201：計算機通過攝像機采集預設工作平面，得到圖像，該圖像包括第一已知點和第二已知點。
需要說明的是，預設工作平面是用于確定攝像機的內參數(shù)和外參數(shù)的工作平面，預設工作平面內包括至少兩個位置已知點，分別稱為第一景物點和第二景物點。攝像機光軸與該預設工作平面垂直，且攝像機位置與該預設工作平面的位置固定，通過攝像機拍攝該預設工作平面，得到圖像；計算機從該攝像機中獲取該圖像。
其中，預設工作平面中第一景物點、第二景物點分別對應該圖像中的第一已知點和第二已知點。
步驟202：在該圖像中，計算機建立圖像像素坐標系。
參見圖3，計算機獲取該圖像左上角頂點o0，以該左上角頂點o0為圖像像素坐標系的坐標原點，以水平向右的方向為圖像像素坐標系的u軸正方向，以垂直向下的方向為圖像像素坐標系的v軸正方向，建立圖像像素坐標系uo0v。
進一步的，由于預設工作平面與攝像機的位置固定，計算機采集該預設平面在攝像機中的圖像后，需先建立攝像機坐標系，根據(jù)攝像機坐標系和世界坐標系的位置關系，確定攝像機的外參數(shù)，具體通過以下步驟203-204實現(xiàn)。
步驟203：計算機根據(jù)攝像機的光軸和該圖像，建立攝像機坐標系。
具體地，計算機獲取攝像機的光軸中心，以光軸中心為原點，以圖像的水平向右方向為X軸正方向，以平行于攝像機的光軸，且由攝像機指向預設工作平面的方向為Z軸正方向，以垂直于圖像，且豎直向上方向為Y軸正方向，建立攝像機坐標系。
為了便于與后續(xù)的世界坐標系進行區(qū)分，將攝像機坐標系的X軸、Y軸和Z軸分別稱為Xc軸、Yc軸和Zc軸；將世界坐標系的X軸、Y軸和Z軸分別稱為Xw軸、Yw軸和Zw軸。
參見圖4，計算機獲取該攝像機的光軸中心Oc以及穿過該攝像機光軸中心Oc的光軸，光軸中心Oc即該攝像機中透鏡的中心，計算機以Oc為攝像機坐標系的原點，以圖像的水平向右方向為攝像機坐標系的Xc軸正方向，以平行于攝像機的光軸，且由攝像機指向預設工作平面的方向為攝像機坐標系的Zc軸正方向，以垂直于圖像，且豎直向上方向為攝像機坐標系的Yc軸正方向，建立攝像機坐標系OcXcYcZc。
參見圖4，計算機獲取攝像機的光軸與預設工作平面的交點Ow，獲取該攝像機坐標系的Xc軸正方向，Yc軸正方向，Zc軸正方向，選取Ow為世界坐標系的原點，選取攝像機坐標系的Xc軸正方向、Yc軸正方向、Zc軸正方向為世界坐標系的Xw軸正方向、Yw軸正方向、Zw軸正方向，確定世界坐標系OwXwYwZw。
其中，攝像機坐標系中的Xc軸、Yc軸分別平行于世界坐標系中的Xw軸、Yw軸，攝像機坐標系中的Zc軸和世界坐標系中的Zw軸均在攝像機光軸上，且方向一致。
步驟204：計算機確定攝像機坐標系和世界坐標系之間的第一位置關系，根據(jù)第一位置關系，確定攝像機的外參數(shù)。
需要說明的是，由于攝像機光軸垂直于預設工作平面，且攝像機與預設工作平面位置均固定不變，因此，攝像機的外參數(shù)確定，步驟204可以為：
計算機根據(jù)該第一位置關系，通過以下公式一，確定所述圖像的任一第一位置點在所述世界坐標系中的坐標與所述第一位置點在所述攝像機坐標系中的坐標的關系：
公式一：
其中，Mout為攝像機的外參數(shù)，(Xw，Yw，Zw)為圖像的任一第一位置點在世界坐標系中的坐標，(Xc，Yc，Zc)為第一位置點在攝像機坐標系中的坐標，R為旋轉矩陣，p為平移矩陣。
需要說明的是，攝像機的外參數(shù)用于描述攝像機在世界坐標系中的位置，即攝像機坐標系和世界坐標系的第一位置關系，由于攝像機坐標系和世界坐標系確定，因此，攝像機的外參數(shù)確定，具體的，由步驟2022可知攝像機坐標系中的Xc軸、Yc軸分別平行于世界坐標系中的Xw軸、Yw軸，且攝像機坐標系中的Xc軸、Yc軸與世界坐標系中的Xw軸、Yw軸方向一致，攝像機坐標系中的Zc軸和世界坐標系中的Zw軸均在攝像機光軸上，且方向一致，因此，攝像機的外參數(shù)其中，R為旋轉矩陣，p為平移矩陣，p＝[0 0 d]，d為光軸中心到工作平面的距離。
因此，可得到圖像中任一第一位置點在世界坐標系中的坐標(Xw，Yw，Zw)與第一位置點在攝像機坐標系中的坐標(Xc，Yc，Zc)的關系為：
進一步的，計算機確定攝像機的外參數(shù)之后，還需確定攝像機的內參數(shù)，攝像機內參數(shù)描述的是攝像機的光學和幾何特性，即攝像機的焦距、光軸中心等，由于攝像機的內參數(shù)只與攝像機的內部結構有關，因此，計算機確定攝像機坐標系和圖像像素坐標系的第二位置關系，獲取預設工作平面中的第一已知點、第二已知點在世界坐標系中的坐標，根據(jù)該第二位置關系和該坐標，進而確定攝像機的內參數(shù)，具體的，可以通過以下步驟205-207實現(xiàn)。
步驟205：計算機獲取第一已知點和第二已知點分別在世界坐標系中的第一坐標和第二坐標。
例如，計算機分別獲取第一已知點和第二已知點在世界坐標系中的第一坐標為(Xw1，Yw1，0)、第二坐標為(Xw2，Yw2，0)。
步驟206：計算機確定攝像機坐標系和圖像像素坐標系之間的第二位置關系。
本步驟通過以下步驟2061-2062實現(xiàn)。
步驟2061：計算機建立圖像物理坐標系，確定圖像像素坐標系和圖像物理坐標系之間的第三位置關系。
需要說明的是，在計算機獲取的預設工作平面對應的圖像中，由于圖像像素坐標系uo0v的u軸和v軸均以該圖像的像素為單位，即圖像像素坐標系中的任意一點的坐標(u，v)只表示該點位于像素數(shù)組中的列數(shù)和行數(shù)，計算機不能通過該圖像像素坐標系描述該像素點在圖像中的物理位置。因此，需要在圖像中建立以物理單位表示的圖像物理坐標系，該圖像物理坐標系中坐標軸的單位為毫米。
該圖像物理坐標系中坐標軸的單位可以根據(jù)需要進行設置并更改，在本發(fā)明實施例中對該圖像物理坐標系中坐標軸的單位不作具體限定；例如，該圖像物理坐標系中坐標軸的單位還可以為厘米、微米等。
其中，計算機建立圖像物理坐標系的步驟可以為：
參見圖3，計算機獲取攝像機的光軸中心與該圖像的交點o1，以o1為圖像物理坐標系的原點，以圖像像素坐標系的u軸正方向為圖像物理坐標系x軸的正方向，以圖像像素坐標系的v軸正方向為圖像物理坐標系y軸的正方向，建立圖像物理坐標系xo1y。
因此，可以通過確定圖像中的任一第三位置點在圖像像素坐標系中的坐標(u，v)與該第三位置點在圖像物理坐標系中的坐標(x，y)的關系，進而確定圖像像素坐標系和圖像物理坐標系之間的第三位置關系如下:
其中，αx和αy分別為圖像從圖像像素坐標系到圖像物理坐標系中在圖像物理坐標系的x軸和y軸方向的放大倍數(shù)，即攝像機在圖像物理坐標系的x軸和y軸方向上的采樣頻率，(u0，,v0)為圖像物理坐標系的坐標原點在圖像像素坐標系中的坐標，同時，(u0，,v0)也是攝像機光軸中心在圖像像素坐標系中的坐標。
步驟2062：計算機根據(jù)第三位置關系，通過以下公式二，確定圖像中的任一第二位置點在圖像像素坐標系中的坐標與第二位置點在攝像機坐標系中的坐標的關系：
公式二：
其中，(uc，vc)為圖像中的任一第二位置點在圖像像素坐標系中的坐標，(Xc，Yc，Zc)為第二位置點在攝像機坐標系中的坐標，kx為第一放大系數(shù)，ky為第二放大系數(shù)，(u0，v0)為圖像物理坐標系的坐標原點在圖像像素坐標系中的坐標。
需要說明的是，計算機獲取攝像機的成像幾何模型，即小孔模型，根據(jù)該小孔模型，確定攝像機坐標系與圖像物理坐標系的比例關系如下：其中，f為攝像機的焦距。
將代入中，通過確定圖像中的任一第二位置點在圖像像素坐標系中的坐標與第二位置點在攝像機坐標系中的坐標的關系，進而，確定攝像機坐標系和圖像像素坐標系之間的第二位置關系如下：
公式二：
其中，(uc，vc)為圖像中的任一第二位置點在圖像像素坐標系中的坐標，(Xc，Yc，Zc)為第二位置點在攝像機坐標系中的坐標，kx為第一放大系數(shù)，ky為第二放大系數(shù)，(u0，v0)為圖像物理坐標系的坐標原點在圖像像素坐標系中的坐標。
207：計算機根據(jù)第一坐標、第二坐標和第二位置關系，確定攝像機的內參數(shù)。
需要說明的是，通過步驟205，計算機分別獲取第一已知點和第二已知點在世界坐標系中的第一坐標(Xw1，Yw1，0)、第二坐標(Xw2，Yw2，0)，通過步驟206，計算機獲取攝像機坐標系和圖像像素坐標系之間的第二位置關系，然后，計算機根據(jù)第一坐標、第二坐標、第二位置關系，確定攝像機內參數(shù)。具體的，本步驟可以通過以下步驟2071-2072實現(xiàn)：
步驟2071：計算機根據(jù)第一坐標、第二坐標和第二位置關系，分別獲取第一已知點和第二已知點在圖像像素坐標系中的第三坐標和第四坐標；
計算機根據(jù)第一坐標(Xw1，Yw1，0)和第二坐標(Xw2，Yw2，0)，分別確定第一已知點和第二已知點在圖像中的第一位置和第二位置；根據(jù)第一位置和第二位置，確定第一已知點和第二已知點在圖像像素坐標系中的第三坐標(u1，v1)和第四坐標(u2，v2)。
步驟2072：計算機根據(jù)第一坐標、第二坐標、第三坐標和第四坐標，通過以下公式三，確定攝像機的內參數(shù)：
公式三：
其中，(Xw1，Yw1，0)為第一已知點在世界坐標系中的第一坐標，(Xw2，Yw2，0)為第二已知點在世界坐標系中的第二坐標，(u1，v1)為第一已知點在圖像像素坐標系中的第三坐標，(u2，v2)為第二已知點在圖像像素坐標系中第四坐標。
需要說明的是，由于計算機已經分別獲取第一已知點和第二已知點在世界坐標系中的第一坐標(Xw1，Yw1，0)、第二坐標(Xw2，Yw2，0)，第一已知點和第二已知點在圖像像素坐標系中的第三坐標(u1，v1)、第四坐標(u2，v2)，因此，將第一坐標(Xw1，Yw1，0)，第二坐標(Xw2，Yw2，0)，第三坐標(u1，v1)和第四坐標(u2，v2)分別代入公式三，即可確定攝像機的內參數(shù)。攝像機的內參數(shù)包括：第一放大系數(shù)kx、第二放大系數(shù)ky、攝像機光軸中心在圖像像素坐標系中的坐標(u0，v0)。
其中，第一放大系數(shù)kx，第二放大系數(shù)ky分別為：kx＝αx×f，ky＝αy×f，f為攝像機的焦距，因此，kx、ky用于描述攝像機外參數(shù)中的焦距。
本發(fā)明實施例中，計算機通過獲取攝像機拍攝的一張圖像，建立攝像機坐標系、圖像像素坐標系和圖像物理坐標系，分別獲取第一已知點和第二已知點在世界坐標系中的第一坐標和第二坐標，以及第一已知點和第二已知點在圖像像素坐標系中的第三坐標和第四坐標，將代入根據(jù)攝像機坐標系、世界坐標系和圖像像素坐標系之間的位置關系確定的公式中，即可求出該攝像機的外參數(shù)和內參數(shù)，省略了繁瑣的計算過程，操作簡捷，提高了攝像機標定的工作效率。
本發(fā)明實施例提供了一種用于無人駕駛汽車的攝像機標定的裝置，該裝置可以應用在計算機上，計算機可以為車載終端。用于執(zhí)行上述攝像機標定的方法。
參見圖5，該裝置包括：
采集模塊301，用于通過攝像機采集預設工作平面，得到圖像，圖像包括第一已知點和第二已知點；
第一建立模塊302，用于在圖像中，建立圖像像素坐標系；
第二建立模塊303，用于根據(jù)攝像機的光軸和圖像，建立攝像機坐標系；
第一確定模塊304，用于確定攝像機坐標系和世界坐標系之間的第一位置關系，根據(jù)第一位置關系，確定攝像機的外參數(shù)；
獲取模塊305，用于獲取第一已知點和第二已知點分別在世界坐標系中的第一坐標和第二坐標；
第二確定模塊306，用于確定攝像機坐標系和圖像像素坐標系之間的第二位置關系；
第三確定模塊307，用于根據(jù)第一坐標、第二坐標和第二位置關系，確定攝像機的內參數(shù)。
可選的，第二建立模塊303，還用于獲取攝像機的光軸中心，以光軸中心為原點，以圖像的水平向右方向為X軸正方向，以平行于攝像機的光軸，且由攝像機指向預設工作平面的方向為Z軸正方向，以垂直于圖像，且豎直向上方向為Y軸正方向，建立攝像機坐標系。
可選的，第一確定模塊304，還用于根據(jù)該第一位置關系，通過以下公式一，確定所述圖像的任一第一位置點在所述世界坐標系中的坐標與所述第一位置點在所述攝像機坐標系中的坐標的關系：
公式一：
其中，Mout為攝像機的外參數(shù)，(Xw，Yw，Zw)為圖像的任一第一位置點在世界坐標系中的坐標，(Xc，Yc，Zc)為第一位置點在攝像機坐標系中的坐標，R為旋轉矩陣，p為平移矩陣。
可選的，第二確定模塊306，包括：
第一確定單元，用于建立圖像物理坐標系，確定圖像像素坐標系和圖像物理坐標系之間的第三位置關系；
第二確定單元，用于根據(jù)第三位置關系，通過以下公式二，確定圖像中的任一第二位置點在圖像像素坐標系中的坐標與第二位置點在攝像機坐標系中的坐標的關系：
公式二：
其中，(uc，vc)為圖像中的任一第二位置點在圖像像素坐標系中的坐標，(Xc，Yc，Zc)為第二位置點在攝像機坐標系中的坐標，kx為第一放大系數(shù)，ky為第二放大系數(shù)，(u0，v0)為圖像物理坐標系的坐標原點在圖像像素坐標系中的坐標。
可選的，第三確定模塊307，包括：
獲取單元，用于根據(jù)第一坐標、第二坐標和第二位置關系，分別獲取第一已知點和第二已知點在圖像像素坐標系中的第三坐標和第四坐標；
第三確定單元，用于根據(jù)第一坐標、第二坐標、第三坐標和第四坐標，通過以下公式三，確定攝像機的內參數(shù)：
公式三：
其中，(Xw1，Yw1，0)為第一已知點在世界坐標系中的第一坐標，(Xw2，Yw2，0)為第二已知點在世界坐標系中的第二坐標，(u1，v1)為第一已知點在圖像像素坐標系中的第三坐標，(u2，v2)為第二已知點在圖像像素坐標系中第四坐標。
本發(fā)明實施例中，計算機通過獲取攝像機拍攝的一張圖像，建立攝像機坐標系、圖像像素坐標系和圖像物理坐標系，分別獲取第一已知點和第二已知點在世界坐標系中的第一坐標和第二坐標，以及第一已知點和第二已知點在圖像像素坐標系中的第三坐標和第四坐標，將代入根據(jù)攝像機坐標系、世界坐標系和圖像像素坐標系之間的位置關系確定的公式中，即可求出該攝像機的外參數(shù)和內參數(shù)，省略了繁瑣的計算過程，操作簡捷，提高了攝像機標定的工作效率。
需要說明的是：上述實施例提供的用于無人駕駛汽車的攝像機標定的裝置在用于無人駕駛汽車的攝像機標定時，僅以上述各功能模塊的劃分進行舉例說明，實際應用中，可以根據(jù)需要而將上述功能分配由不同的功能模塊完成，即將裝置的內部結構劃分成不同的功能模塊，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述實施例提供的用于無人駕駛汽車的攝像機標定的裝置與用于無人駕駛汽車的攝像機標定的方法實施例屬于同一構思，其具體實現(xiàn)過程詳見方法實施例，這里不再贅述。
本領域普通技術人員可以理解實現(xiàn)上述實施例的全部或部分步驟可以通過硬件來完成，也可以通過程序來指令相關的硬件完成，所述的程序可以存儲于一種計算機可讀存儲介質中，上述提到的存儲介質可以是只讀存儲器，磁盤或光盤等。
以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發(fā)明的保護范圍之內。
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