深度相机标定方法、系统、设备及介质与流程

1.本发明涉及相机标定，具体地，涉及一种深度相机标定方法、系统、设备及介质。


背景技术：

2.在图像测量过程以及机器视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型，这些几何模型参数就是相机参数。在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数的过程就称之为相机标定。
3.在相机进行标定时，通常使用标定板进行标定。通过相机拍摄带有固定间距图案阵列平板、经过标定算法的计算，可以得出相机的几何模型，从而得到高精度的测量和重建结果。
4.常用的标定版包括棋盘格标定板、圆形标记点标定板、二维码标定板以及编码标记点标定板等。当使用棋盘格标定板进行相机标定时，需要对采集的棋盘格图像角点，在现有技术中一般通过手动进行标记或当棋盘格图像的格子数量较少时，仅占相机视野的部分时，能够通过图像识别的方式进行角点检测以对棋盘格图像的角点进行识别。但是当棋盘格图像充满整个相机的视野时，此时进行角点的识别时常常会出现错误，以无法对棋盘格图中的每一格子区域进行标号。


技术实现要素：

5.针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种深度相机标定方法、系统、设备及介质。
6.根据本发明提供的深度相机标定方法，包括如下步骤：
7.步骤s1：获取棋盘格图像，对所述棋盘格图像进行二值化处理，生成第一棋盘格二值化图像；
8.步骤s2：在所述第一棋盘格二值化图像提取出多个第一轮廓，根据所述第一轮廓确定所述棋盘格图像的中心棋盘格区域，所述中心棋盘格区域具有预设置的标记物；
9.步骤s3：将所述标记物区域反色后，生成目标棋盘格图像，对所述目标棋盘格图像进行二值化处理，生成第二棋盘格二值化图像，在所述第二棋盘格二值化图像提取出多个第二轮廓；
10.步骤s4：在多个所述第二轮廓中筛选出格子轮廓，进而确定每一格子轮廓的中心点，根据相邻四个格子轮廓的中心点，确定每一格子区域的角点；
11.步骤s5：根据每一格子区域的角点，以所述中心棋盘格区域为中心，对每一所述格子区域进行标号，根据所述角点和所述标号确定深度相机的内外参数。
12.优选地，所述步骤s2包括如下步骤：
13.步骤s201：获取每一所述第一轮廓的中心点与距离该中心点曼哈顿距离为l的上下左右四点的灰度值，其中，所述中心棋盘格为黑色，所述标记物预设置为白色；
14.步骤s202：判断所述上下左右四点的灰度值与所述中心点的灰度值比值是否大于预设置的比例阈值，当大于预设置的距离阈值时，认定该轮廓为中心棋盘格区域；
15.步骤s203：重复执行步骤s201至步骤s202直至确定出所述中心棋盘格区域。
16.优选地，所述步骤s3包括如下步骤：
17.步骤s301：通过预设置的第一灰度值阈值对所述目标棋盘格图像进行二值化处理生成第二棋盘格二值化图像a，所述第二棋盘格二值化图像a中白色棋盘格区域的轮廓被黑色棋盘格区域的轮廓孤立出，而黑色棋盘格区域相连形成一整体区域；
18.步骤s302：通过预设置的第二灰度值阈值对所述棋盘格图像进行二值化处理生成第二棋盘格二值化图像b，所述第二棋盘格二值化图像b中黑色棋盘格区域的轮廓被白色棋盘格区域的轮廓孤立出，而白色棋盘格区域相连形成一整体区域；
19.步骤s303：在所述第一棋盘格二值化图像a中提取每一白色棋盘格区域的第二轮廓，在所述第二棋盘格二值化图像b中提取每一黑色棋盘格区域的第二轮廓。
20.优选地，所述步骤s4包括如下步骤：
21.步骤s401：计算每一第二轮廓的面积a；
22.步骤s402：将面积a在区间[0.2a
median
，a
median
]内的第二轮廓提取出，a
median
为所有第二轮廓面积的中值；
[0023]
步骤s403：根据预设置的面积筛选公式对提取出的第二轮廓进行筛选确定所述格子轮廓，所述面积筛选公式为：
[0024]amedian-2σ＜a＜a
median
+2σ，σ
x
＜0.02
×
l3，σy＜0.02
×
l3；
[0025]
其中，σ
x
为一第二轮廓x方向的方差，σy为一第二轮廓y方向的方差，σ为所有第二轮廓面积的方差，
[0026]
优选地，还包括如下步骤：
[0027]
步骤s6：根据所述角点和所述标号确定所述棋盘格图像的像素距离和对应的棋盘格标定板的空间距离，根据所述棋盘格的空间距离和所述深度相机的内外参数确定所述棋盘格标定板距离所述深度相机的参考距离。
[0028]
优选地，所述步骤s4包括如下步骤：
[0029]
步骤s401：在多个所述第二轮廓中筛选出格子轮廓，根据所述格子轮廓确定每一格子轮廓的中心点；
[0030]
步骤s402：根据相邻四个格子轮廓中心点的重心确定每一格子区域的粗角点；
[0031]
步骤s403：提取每一粗角点的亚像素，根据粗角点的亚像素确定每一格子区域的角点。
[0032]
优选地，所述步骤s5包括如下步骤：
[0033]
步骤s501：以所述中心棋盘格区域为中心区域查找与所述中心棋盘格区域近邻的白色棋盘格区域，并对近邻的白色棋盘格区域进行标号，其中近邻的白色棋盘格区域数量小于四个，近邻的白色棋盘格区域中心与所述中心棋盘格区域中心的距离小于l，小于四个，近邻的白色棋盘格区域中心与所述中心棋盘格区域中心的距离小于l，其中，area为中心区域的面积；
[0034]
步骤s502：将查找的每一所述近邻的白色棋盘格区域作为中心区域查找近邻的黑色棋盘格区域并对近邻的黑色棋盘格区域进行标号，进而将查找的每一所述近邻的黑色棋
盘格区域作为中心区域查找近邻的白色棋盘格区域并对近邻的白色棋盘格区域进行标号；
[0035]
步骤s503：重复执行步骤s502直至查找不到可以生长的白色棋盘格区域或黑色棋盘格区域。
[0036]
根据本发明提供的深度相机标定系统，包括如下模块：
[0037]
二值化处理模块，用于获取棋盘格图像，对所述棋盘格图像进行二值化处理，生成第一棋盘格二值化图像；
[0038]
中心确定模块，用于在所述第一棋盘格二值化图像提取出多个第一轮廓，根据所述第一轮廓确定所述棋盘格图像的中心棋盘格区域，所述中心棋盘格区域具有预设置的标记物；
[0039]
轮廓提取模块：将所述标记物区域反色后，生成目标棋盘格图像，对所述目标棋盘格图像进行二值化处理，生成第二棋盘格二值化图像，在所述第二棋盘格二值化图像提取出多个第二轮廓；
[0040]
角点提取模块，用于在多个所述第二轮廓中筛选出格子轮廓，进而确定每一格子轮廓的中心点，根据相邻四个格子轮廓的中心点，确定每一格子区域的角点；
[0041]
参数计算模块，用于根据每一格子区域的角点，以所述中心棋盘格区域为中心，对每一所述格子区域进行标号，根据所述角点和所述标号确定深度相机的内外参数。
[0042]
根据本发明提供的深度相机标定设备，包括：
[0043]
处理器；
[0044]
存储器，其中存储有所述处理器的可执行指令；
[0045]
其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行所述深度相机标定方法的步骤。
[0046]
根据本发明提供的计算机可读存储介质，用于存储程序，所述程序被执行时实现任意一项所述深度相机标定方法的步骤。
[0047]
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
[0048]
本发明中可以通过自动控制的导轨，搭载需要校准的相机，自动拍摄棋盘格图像后，在所述摄棋盘格图像自动提取每个格子区域的角点，对每一所述格子区域进行标号，从而能够得到相机的内外参数，实现深度相机的自动标定；
[0049]
本发明还可以根据内外参数得到棋盘格标定板距离深度相机的参考距离，该参考距离可以作为棋盘格标定板距离深度相机的真实距离，能够作为深度相机的校准的参考距离，解决了一般深度相机评估中真实距离不能得到的难题；
[0050]
本发明中在棋盘格二值化图像提取出多个的轮廓，多个所述轮廓中筛选出格子轮廓，进而确定每一格子轮廓的中心点，从而能够确定每个格子区域的粗角点，进而确定目标角点，从而实现自动的提取棋盘格的角点，且不需要知道棋盘格中棋盘格的数目。
附图说明
[0051]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，
本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
[0052]
图1为本发明实施例中深度相机标定方法的步骤流程图；
[0053]
图2为本发明变形例中深度相机标定方法的步骤流程图；
[0054]
图3为本发明实施例中确定中心棋盘格区域的步骤流程图；
[0055]
图4为本发明实施例中提取出多个的第二轮廓的步骤流程图；
[0056]
图5为本发明实施例中在多个所述第二轮廓中筛选出格子轮廓的步骤流程图；
[0057]
图6为本发明实施例中确定每一格子区域的角点的步骤流程图；
[0058]
图7为本发明实施例中对多个所述格子区域进行标号的步骤流程图；
[0059]
图8为本发明实施例中深度相机标定系统的模块示意图；
[0060]
图9为本发明实施例中深度相机标定设备的结构示意图；以及
[0061]
图10为本发明实施例中计算机可读存储介质的结构示意图。
具体实施方式
[0062]
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进。这些都属于本发明的保护范围。
[0063]
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例，例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0064]
下面以具体地实施例对本发明的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。
[0065]
本发明提供的深度相机标定方法，旨在解决现有技术中存在的问题。
[0066]
下面以具体地实施例对本发明的技术方案以及本技术的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本发明的实施例进行描述。
[0067]
图1为本发明实施例中深度相机标定方法的步骤流程图，如图1所示，本发明提供的深度相机标定方法，包括如下步骤：
[0068]
步骤s1：获取棋盘格图像，对所述棋盘格图像进行二值化处理，生成第一棋盘格二值化图像；
[0069]
步骤s2：在所述第一棋盘格二值化图像提取出多个第一轮廓，根据所述第一轮廓确定所述棋盘格图像的中心棋盘格区域，所述中心棋盘格区域具有预设置的标记物；
[0070]
步骤s3：将所述标记物区域反色后，生成目标棋盘格图像，对所述目标棋盘格图像进行二值化处理，生成第二棋盘格二值化图像，在所述第二棋盘格二值化图像提取出多个第二轮廓；
[0071]
步骤s4：在多个所述第二轮廓中筛选出格子轮廓，进而确定每一格子轮廓的中心点，根据相邻四个格子轮廓的中心点，确定每一格子区域的角点；
[0072]
步骤s5：根据每一格子区域的角点，以所述中心棋盘格区域为中心，对每一所述格子区域进行标号，根据所述角点和所述标号确定深度相机的内外参数。
[0073]
本发明实施例中可以通过自动控制的导轨，搭载需要校准的相机，自动拍摄棋盘格图像后，在所述摄棋盘格图像自动提取每个格子区域的角点，对每一所述格子区域进行标号，从而能够得到相机的内外参数，实现深度相机的自动标定。
[0074]
在本发明实施例中，根据相邻四个格子轮廓的中心点形成区域的重心确定所述粗角点。
[0075]
图2为本发明变形例中深度相机标定方法的步骤流程图，如图2所示，本发明提供的深度相机标定方法，还包括如下步骤：
[0076]
步骤s6：根据所述角点和所述标号确定所述棋盘格图像的像素距离和对应的棋盘格标定板的空间距离，根据所述棋盘格的空间距离和所述深度相机的内外参数确定所述棋盘格标定板距离所述深度相机的参考距离。
[0077]
本发明还可以根据内外参数得到棋盘格标定板距离深度相机的参考距离，该参考距离可以作为棋盘格标定板距离深度相机的真实距离，能够作为深度相机的校准的参考距离，解决了一般深度相机评估中真实距离不能得到的难题。
[0078]
图3为本发明实施例中确定所述棋盘格二值化图像的中心棋盘格区域的步骤流程图，如图3所示，所述步骤s2包括如下步骤：
[0079]
步骤s201：获取每一所述第一轮廓的中心点与距离该中心点曼哈顿距离为l的上下左右四点的灰度值，其中，所述中心棋盘格为黑色，所述标记物预设置为白色；
[0080]
步骤s202：判断所述上下左右四点的灰度值与所述中心点的灰度值比值是否大于预设置的比例阈值，当大于预设置的距离阈值时，认定该轮廓为中心棋盘格区域；
[0081]
步骤s203：重复执行步骤s201至步骤s202直至确定所述中心棋盘格区域。
[0082]
在本发明实施例中，所述比例阈值为2。所述标记物预设置为白色，粘贴在黑色棋盘格上，所述标记物的面积小于所述黑色棋盘格，且被所述黑色棋盘格所包含。为了保证该中心点的上下左右四点的灰度值也比较大，防止该中心点是盐噪声点。要保证该中心点的灰度值i大于100,并且周围四个点的强度之和大于2i，当得到所有满足这一条件的中心点，最后得到一个质心，该质心就是中心点位置。
[0083]
图4为本发明实施例中提取出多个的第二轮廓的步骤流程图，如图4所示，所述步骤s3包括如下步骤：
[0084]
步骤s301：通过预设置的第一灰度值阈值对所述目标棋盘格图像进行二值化处理生成第二棋盘格二值化图像a，所述第二棋盘格二值化图像a中白色棋盘格区域的轮廓被黑色棋盘格区域的轮廓孤立出，而黑色棋盘格区域相连形成一整体区域；
[0085]
步骤s302：通过预设置的第二灰度值阈值对所述棋盘格图像进行二值化处理生成第二棋盘格二值化图像b，所述第二棋盘格二值化图像b中黑色棋盘格区域的轮廓被白色棋盘格区域的轮廓孤立出，而白色棋盘格区域相连形成一整体区域；
[0086]
步骤s303：在所述第一棋盘格二值化图像a中提取每一白色棋盘格区域的第二轮廓，在所述第二棋盘格二值化图像b中提取每一黑色棋盘格区域的第二轮廓。
[0087]
在本发明实施例中，所述第一灰度值阈值可以设置为200，所述第二灰度值阈值可以设置为50。
[0088]
图5为本发明实施例中在多个第二轮廓中筛选出格子轮廓的步骤流程图，如图5所示，所述步骤s4包括如下步骤：
[0089]
步骤s401：计算每一第二轮廓的面积a；
[0090]
步骤s402：将面积a在区间[0.2a
median
，a
median
]内的轮廓提取出，a
median
为所有第二轮廓面积的中值；
[0091]
步骤s403：根据预设置的面积筛选公式对提取出的第二轮廓进行筛选确定所述格子轮廓，所述面积筛选公式为：
[0092]amedian-2σ＜a＜a
median
+2σ，σ
x
＜0.02
×
l3，σy＜0.02
×
l3；
[0093]
其中，σ
x
为一第二轮廓x方向的方差，σy为一第二轮廓y方向的方差，σ为所有第二轮廓面积的方差，
[0094]
在本发明实施例中，公式a
median-2σ＜a＜a
median
+2σ用于对第二轮廓进行面积筛选，公式σ
x
＜0.02
×
l3，σy＜0.02
×
l3用于判断第二轮廓是否是一个矩形。
[0095]
图6为本发明实施例中确定每一格子区域的角点的步骤流程图，如图6所示，所述步骤s4包括如下步骤：
[0096]
步骤s401：在多个所述第二轮廓中筛选出格子轮廓，根据所述格子轮廓确定每一格子轮廓的中心点；
[0097]
步骤s402：根据相邻四个格子轮廓中心点的重心确定每一格子区域的粗角点；
[0098]
步骤s403：提取每一粗角点的亚像素，根据粗角点的亚像素确定每一格子区域的角点。
[0099]
在本发明实施例中，可以将所述标记物区域反色成黑色，也可以将所述标记物区域涂成黑色，生成目标棋盘格图像，然后对所述目标棋盘格图像进行二值化处理生成第一棋盘格二值化图像和第二棋盘格二值化图像。
[0100]
图7为本发明实施例中对多个所述格子区域进行标号的步骤流程图，如图7所示，所述步骤s5包括如下步骤：
[0101]
步骤s501：以所述中心棋盘格区域为中心区域查找与所述中心棋盘格区域近邻的白色棋盘格区域，并对近邻的白色棋盘格区域进行标号，其中近邻的白色棋盘格区域数量小于四个，近邻的白色棋盘格区域中心与所述中心棋盘格区域中心的距离小于l，小于四个，近邻的白色棋盘格区域中心与所述中心棋盘格区域中心的距离小于l，其中，area为中心区域的面积；
[0102]
步骤s502：将查找的每一所述近邻的白色棋盘格区域作为中心区域查找近邻的黑色棋盘格区域并对近邻的黑色棋盘格区域进行标号，进而将查找的每一所述近邻的黑色棋盘格区域作为中心区域查找近邻的白色棋盘格区域并对近邻的白色棋盘格区域进行标号；
[0103]
步骤s503：重复执行步骤s502直至查找不到可以生长的白色棋盘格区域或黑色棋盘格区域。
[0104]
在本发明实施例中，棋盘格的大小为31
×
31，近邻的黑色棋盘格区域和近邻的白色棋盘格区域的数量小于等于四个。在进行标号时，对于坐标为(m,n)的棋盘格区域，则key＝31*m+n，key是该棋盘格区域的标号。
[0105]
图8为本发明实施例中深度相机标定系统的模块示意图，如图8所示，本发明提供的深度相机标定系统，包括如下模块：
[0106]
二值化处理模块，用于获取棋盘格图像，对所述棋盘格图像进行二值化处理，生成第一棋盘格二值化图像；
[0107]
中心确定模块，用于在所述第一棋盘格二值化图像提取出多个第一轮廓，根据所述第一轮廓确定所述棋盘格图像的中心棋盘格区域，所述中心棋盘格区域具有预设置的标记物；
[0108]
轮廓提取模块：将所述标记物区域反色后，生成目标棋盘格图像，对所述目标棋盘格图像进行二值化处理，生成第二棋盘格二值化图像，在所述第二棋盘格二值化图像提取出多个第二轮廓；
[0109]
角点提取模块，用于在多个所述第二轮廓中筛选出格子轮廓，进而确定每一格子轮廓的中心点，根据相邻四个格子轮廓的中心点，确定每一格子区域的角点；
[0110]
参数计算模块，用于根据每一格子区域的角点，以所述中心棋盘格区域为中心，对每一所述格子区域进行标号，根据所述角点和所述标号确定深度相机的内外参数。
[0111]
本发明实施例中还提供一种深度相机标定设备，包括处理器。存储器，其中存储有处理器的可执行指令。其中，处理器配置为经由执行可执行指令来执行的深度相机标定方法的步骤。
[0112]
如上，该实施例中本发明通过在棋盘格二值化图像提取出多个的轮廓，多个所述轮廓中筛选出格子轮廓，进而确定每一格子轮廓的中心点，从而能够确定每个格子区域的粗角点，进而确定目标角点，从而实现自动的提取棋盘格的角点，且不需要知道棋盘格中棋盘格的数目。
[0113]
所属技术领域的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“平台”。
[0114]
图9是本发明的深度相机标定设备的结构示意图。下面参照图9来描述根据本发明的这种实施方式的电子设备600。图9显示的电子设备600仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
[0115]
如图9所示，电子设备600以通用计算设备的形式表现。电子设备600的组件可以包括但不限于：至少一个处理单元610、至少一个存储单元620、连接不同平台组件(包括存储单元620和处理单元610)的总线630、显示单元640等。
[0116]
其中，存储单元存储有程序代码，程序代码可以被处理单元610执行，使得处理单元610执行本说明书上述深度相机标定方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，处理单元610可以执行如图1中所示的步骤。
[0117]
存储单元620可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(ram)6201和/或高速缓存存储单元6202，还可以进一步包括只读存储单元(rom)6203。
[0118]
存储单元620还可以包括具有一组(至少一个)程序模块6205的程序/实用工具6204，这样的程序模块6205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
[0119]
总线630可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
[0120]
电子设备600也可以与一个或多个外部设备700(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备600交互的设备通信，和/或与使得该电子设备600能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口650进行。并且，电子设备600还可以通过网络适配器660与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器660可以通过总线630与电子设备600的其它模块通信。应当明白，尽管图9中未示出，可以结合电子设备600使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储平台等。
[0121]
本发明实施例中还提供一种计算机可读存储介质，用于存储程序，程序被执行时实现的深度相机标定方法的步骤。在一些可能的实施方式中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当程序产品在终端设备上运行时，程序代码用于使终端设备执行本说明书上述深度相机标定方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。
[0122]
如上所示，该实施例的计算机可读存储介质的程序在执行时，本发明通过在棋盘格二值化图像提取出多个的轮廓，多个所述轮廓中筛选出格子轮廓，进而确定每一格子轮廓的中心点，从而能够确定每个格子区域的粗角点，进而确定目标角点，从而实现自动的提取棋盘格的角点，且不需要知道棋盘格中棋盘格的数目。
[0123]
图10是本发明的计算机可读存储介质的结构示意图。参考图10所示，描述了根据本发明的实施方式的用于实现上述方法的程序产品800，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
[0124]
程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
[0125]
计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
[0126]
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序
代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、c++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(lan)或广域网(wan)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
[0127]
本发明实施例中可以通过自动控制的导轨，搭载需要校准的相机，自动拍摄棋盘格图像后，在所述摄棋盘格图像自动提取每个格子区域的角点，对每一所述格子区域进行标号，从而能够得到相机的内外参数，实现深度相机的自动标定；本发明实施例中还可以根据内外参数，可以得到棋盘格标定板距离深度相机的参考距离，该参考距离可以作为棋盘格标定板距离深度相机的真实距离，能够作为深度相机的校准的参考距离，解决了一般深度相机评估中真实距离不能得到的难题；本发明实施例中在棋盘格二值化图像提取出多个的轮廓，多个所述轮廓中筛选出格子轮廓，进而确定每一格子轮廓的中心点，从而能够确定每个格子区域的粗角点，进而确定目标角点，从而实现自动的提取棋盘格的角点，且不需要知道棋盘格中棋盘格的数目。
[0128]
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
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以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变形或修改，这并不影响本发明的实质内容。