一种标定方法及装置、计算机可读存储介质与流程

1.本技术涉及数据处理技术领域，更具体地，涉及一种标定方法及装置、计算机可读存储介质。


背景技术：

2.深度相机是一种能够测量物体深度，即物体与相机原点相对距离的新式相机。光学导航仪可以通过附加的导航标记，利用近红外光(infrared radiation，ir)来实现实时跟踪。
3.在目前的医疗领域，尤其是经颅磁刺激(transcranial magnetic stimulation，tms)技术中，光学导航仪常用于靶点的精准定位。在使用时，患者头部需要佩戴反光球模型作为光学导航仪的导航标记，且保证头部与反光球模型保持相对不动，给患者带来不适。为了缓解患者的不适，现有技术中引入了深度相机来参与导航定位，移除了患者头部的模型。
4.在使用光学导航仪和深度相机之前，需要确定二者的坐标系之间的转换关系，即进行相机标定。相机标定是计算机视觉领域的常用技术，通常用来确定两个或者多个坐标系之间的转换关系。这些坐标系可能位于相机的内部，即相机内参，是由相机内部几何和光学特性决定的，主要包括焦距、主点坐标，以及镜头畸变参数等；相机外部参数指的是相机坐标系和相机外部某个坐标系(例如世界坐标系)的位置关系，包括旋转矩阵和平移矩阵。
5.虽然相机标定在上述场景中有较为成熟的技术，但目前用于光学导航仪和深度相机之间的标定方法还比较少见，且将现有的标定方法直接应用在光学导航仪和深度相机之间会导致标定结果发生较大偏差。


技术实现要素：

6.有鉴于此，本技术提供了一种标定方法及装置、计算机可读存储介质，用于在深度相机和光学导航仪之间进行相机标定，使得后续的导航定位更加准确，填补了此类相机标定的空白。
7.第一方面，本技术提供一种标定方法，应用于深度相机和光学导航仪之间，标定方法包括：
8.提供具有标定点的第一标定模型及第一标定模型的表面文件，获取标定点在表面文件坐标系中的坐标；
9.利用标定点在表面文件坐标系中的坐标和点云配准，获取标定点在深度相机坐标系中的坐标；
10.获取标定点在光学导航仪坐标系中的坐标；
11.利用标定点在深度相机坐标系中的坐标及标定点在光学导航仪中的坐标，获取深度相机坐标系和光学导航仪坐标系之间的转换矩阵；
12.其中，第一标定模型为具有特征信息的三维第一标定模型。
13.可选地，其中：
14.提供具有标定点的第一标定模型及第一标定模型的表面文件，获取标定点在表面文件坐标系中的坐标包括：
15.提供具有特征信息的初始第一标定模型；
16.在初始第一标定模型表面标记多个标定点，得到第一标定模型，并确定每个标定点在第一标定模型坐标系中的坐标；
17.根据第一标定模型，获取第一标定模型的表面文件；
18.根据标定点在第一标定模型坐标系中的坐标，获取标定点在表面文件坐标系中的坐标；
19.其中，初始第一标定模型为三维初始第一标定模型。
20.可选地，其中：
21.提供具有标定点的第一标定模型及第一标定模型的表面文件，获取标定点在表面文件坐标系中的坐标包括：
22.提供具有多个标定点的第一标定模型的表面文件，以及每个标定点在表面文件坐标系中的坐标；
23.根据表面文件，获取第一标定模型；
24.其中，第一标定模型为具有特征信息的第一标定模型。
25.可选地，其中：
26.利用标定点在表面文件坐标系中的坐标和点云配准，获取标定点在深度相机坐标系中的坐标包括：
27.通过点云配准获取表面文件坐标系和深度相机坐标系之间的转换矩阵；
28.利用标定点在表面文件坐标系中的坐标，以及表面文件坐标系和深度相机坐标系之间的转换矩阵，获取标定点在深度相机坐标系中的坐标。
29.可选地，其中：
30.通过点云配准获取表面文件坐标系和深度相机坐标系之间的转换矩阵包括：
31.当第一标定模型在深度相机的视野内静止时，获取第一标定模型在深度相机视野内的表面的图像信息；
32.利用图像信息，获取第一标定模型在深度相机视野内的表面的点云信息；
33.根据图像信息，截取表面文件中与图像信息相符合的局部表面文件；
34.对点云信息和局部表面文件进行配准，得到表面文件坐标系和深度相机坐标系之间的转换矩阵。
35.可选地，其中：
36.光学导航仪包括用于指向标定点的导航工具，获取标定点在光学导航仪坐标系中的坐标包括：
37.在光学导航仪的视野内，利用导航工具指向标定点，获取标定点在光学导航仪坐标系中的坐标。
38.可选地，其中：
39.在利用标定点在深度相机坐标系中的坐标及标定点在光学导航仪中的坐标，获取深度相机坐标系和光学导航仪坐标系之间的转换矩阵之后，标定方法还包括：
40.提供第二标定模型，将第二标定模型与深度相机固定连接；
41.实时获取第二标定模型在光学导航仪坐标系中的坐标；
42.利用第二标定模型在光学导航仪坐标系中的坐标，以及深度相机坐标系和光学导航仪坐标系之间的转换矩阵，得到第二标定模型坐标系和深度相机坐标系之间的转换矩阵。
43.第二方面，本技术还提供一种标定装置，包括处理器和存储器，所述存储器用于存储计算机程序代码，计算机程序代码包括计算机指令，当处理器执行计算机指令时，标定装置执行如第一方面所描述的标定方法。
44.第三方面，本技术还提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括计算机指令，当所述计算机指令在标定装置上运行时，使得所述标定装置执行如第一方面所描述的标定方法。
45.与现有技术相比，本技术提供的一种标定方法及装置、计算机可读存储介质，至少实现了如下的有益效果：
46.本技术实施例所提供的一种标定方法及装置、计算机可读存储介质，首先通过引入一个带有若干标定点的第一标定模型及其表面文件，获取第一标定模型上的标定点在表面文件坐标系中的坐标，之后利用标定点在表面文件坐标系中的坐标以及借助点云配准方法来获取标定点在深度相机坐标系中的坐标，然后获取标定点在光学导航仪坐标系中的坐标，利用分别获取到的标定点在深度相机坐标系中的坐标以及标定点在光学导航仪中的坐标，最终获取到深度相机坐标系和光学导航仪坐标系之间的转换矩阵，完成了深度相机和光学导航仪之间的相机标定。基于此，本技术提供的标定方法及装置、计算机可读存储介质可以通过建立起来的深度相机坐标系和光学导航仪坐标系之间的转换矩阵，实现世界坐标系中的点在深度相机坐标系和光学导航仪坐标系之间的转换，填补了目前关于深度相机和光学导航仪的相机标定方法的空白，使得后续利用深度相机和光学导航仪配合进行导航定位时可以避免因相机标定不准确造成的误差，提高了后续导航定位时的准确性。
47.其中，使用具有特征信息的三维第一标定模型取代了现有技术中常用的带有棋盘格的标定板，并在第一标定模型上设置标定点，提供了适用于深度相机和光学导航仪的标定物，解决了带有棋盘格的标定板在深度相机和光学导航仪中难以识别的问题，使得标定过程可以更加准确，进而提高了后续深度相机和光学导航仪在导航定位时的准确性及精度。
48.此外，当应用在tms领域中时，采用本技术所提供的标定方法，可以在引入深度相机来移除患者头部模型，减少患者的不适感的同时，提高了导航定位的准确性。
49.当然，实施本技术的任一产品必不特定需要同时达到以上所述的所有技术效果。
50.通过以下参照附图对本技术的示例性实施例的详细描述，本技术的其它特征及其优点将会变得清楚。
附图说明
51.被结合在说明书中并构成说明书的一部分的附图示出了本技术的实施例，并且连同其说明一起用于解释本技术的原理。
52.图1所示为本技术实施例所提供的标定方法的流程图；
53.图2所示为本技术实施例所提供的第一标定模型的示意图；
54.图3所示为本技术实施例所提供的第一标定模型的表面文件的示意图；
55.图4所示为本技术实施例所提供的导航工具的结构示意图；
56.图5所示为本技术实施例所提供的的第二标定模型的结构示意图；
57.图6所示为本技术实施例所提供的标定装置的一种结构示意图。
具体实施方式
58.现在将参照附图来详细描述本技术的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本技术的范围。
59.以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本技术及其应用或使用的任何限制。
60.对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。
61.在这里示出和讨论的所有例子中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它例子可以具有不同的值。
62.应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
63.深度相机是一种能够测量物体深度，即物体与相机原点相对距离的新式相机，主要原理包括双目视觉、结构光和飞行时间技术(time of flight，tof)，可以应用在三维建模、无人驾驶、机器人导航，以及体感游戏等领域。
64.光学导航仪通过发出近红外光(infrared，ir)，结合特定材料制作的反光(或发光)小球，将红外光反射(或直射)至红外接收传感器中，以此来确定反光(或发光)小球的3d位置。光学导航仪可以实时追踪反光小球的具体位置，实现精准实时定位。
65.目前市面上的产品中，传统的经颅磁刺激(transcranial magnetic stimulation，tms)导航中只使用了光学导航仪用于靶点的精准定位，但这种方法需要患者在头上佩戴反光球模型，由于需要该模型相对头部保持不动，所以这种佩戴方式通常给患者带来不适感。深度相机的引入可以去除患者头上佩戴的模型。
66.相机标定是计算机视觉领域的常用技术，通常用来确定两个或者多个坐标系之间的转换关系。这些坐标系可能位于相机的内部，即相机内参，是由相机内部几何和光学特性决定的，主要包括焦距、主点坐标，以及镜头畸变参数等；相机外部参数指的是相机坐标系和相机外部某个坐标系(例如世界坐标系)的位置关系，包括旋转矩阵和平移矩阵。
67.相机标定应用场景广泛，例如单目相机标定可以获取相机内外参数；双目相机标定可以确定两个相机坐标系之间的转换关系，实现深度测量；多相机标定可以将多个独立相机坐标系转换到同一个坐标系下，实现监控范围的统一与扩充；机械臂中的手眼标定可以将相机坐标系和机械臂坐标系实现统一，等等。
68.虽然相机标定在上述场景中有较为成熟的技术，但是深度相机和光学导航仪的标定方法目前并不多见。主要难点有：现有标定技术大多数采用了带有棋盘格的标定板，而深度相机和光学导航仪光源均为近红外光(ir)，使得棋盘格在近红外光所生成的深度图像中是模糊的，视觉上无法辨别棋盘格上作为普通rgb相机标定关键特征的角点，导致棋盘格角
点在深度相机和光学导航仪中难以辨别，因此现有的相机标定技术难以满足深度相机和光学导航仪的标定。换句话说，棋盘格只适用于rgb相机的标定。
69.为了解决上述技术问题，本技术实施例提出了一种标定方法，用于在深度相机和光学导航仪之间进行相机标定，使得后续的导航定位更加准确，填补了此类相机标定的空白。以下结合附图和具体实施例进行详细说明。
70.图1所示为本技术实施例所提供的一种标定方法的流程图，图2所示为本技术实施例所提供的第一标定模型的示意图，图3所示为本技术实施例所提供的第一标定模型的表面文件的示意图。
71.请参阅图1～图3，本技术实施例所提供的标定方法包括：
72.s101，提供具有标定点101的第一标定模型10及第一标定模型10的表面文件11，获取标定点101在表面文件坐标系中的坐标。其中，第一标定模型10为具有特征信息的三维第一标定模型10。
73.如图1～图3所示，为了适应深度相机及光学导航仪，本技术实施例引入带有标定点101的三维第一标定模型10及其表面文件11来取代传统的带有棋盘格的二维标定板，利用三维物体可以在深度相机及光学导航仪所成的深度图像中清楚呈现的特性，使得深度相机和光学导航仪可以清楚地辨别第一标定模型10及其上的若干标定点101，解决了带有棋盘格的二维标定板在深度相机和光学导航仪中难以识别的问题，使得标定过程可以更加准确，进而提高了后续深度相机和光学导航仪在导航定位时的准确性及精度。
74.在一些示例中，如图2和图3所示，本技术实施例所提供的第一标定模型10所具有的标定点101需为能够在深度相机及光学导航仪所成的深度图像中被辨别出来的点，即标定点101需要位于第一标定模型10的表面，标定点101的存在形式可以为凹陷或凸起等形式，此处仅做举例，并不具体限定标定点101的存在形式。
75.在一些示例中，如图1～图3所示，由于后续在获取深度相机坐标系和光学导航仪坐标系上时需要进行计算和配准，第一标定模型10上所具有的标定点101的数量为至少三个，优选为四个及四个以上的标定点101，为了使得相机标定的结果更加准确，标定点101在第一标定模型10上的分布状态应为尽可能地平均分布，尽量避免所有标定点101共面。
76.在一些示例中，如图1～图3所示，为了使得后续的点云配准方法得到的配准结果更加精确，本技术实施例所提供的第一标定模型10为具有特征信息的第一标定模型10，且由于点云配准方法对标定物的特征信息较为敏感，第一标定模型10的特征信息越明显，标定的结果就越准确，因此第一标定模型10优选为特征信息更多的三维不规则模型。如果选择三维规则模型作为第一标定模型10，则需要具有明显的边、角等特征信息，与之相比，球或者圆盘等就是较差的标记模型，因为没有明显的特征点，即使旋转后也无法识别。
77.在一些示例中，为了提高标定精度，第一标定模型10的具体形状同实际的使用场景相结合最佳。例如图2和图3所示，在tms导航系统中可以采用人头模型。
78.示例性的，如图2和图3所示，本技术实施例提供的第一标定模型10为三维人头模型，其上的标定点101以凹陷的形式存在，均匀分布在第一标定模型10的表面。
79.可以理解的是，本技术实施例所提供的标定方法不仅适用于tms领域，也可以引申到其他需要精准定位的应用场景中，本技术实施例仅以在tms领域中的导航作为举例，并不具体限定应用领域及场景。
80.其中，如图2和图3所示，提供具有标定点101的第一标定模型10及第一标定模型10的表面文件11，获取标定点101在表面文件坐标系中的坐标可以包括：
81.提供具有特征信息的初始第一标定模型10；
82.在初始第一标定模型10表面标记多个标定点101，得到第一标定模型10，并确定每个标定点101在第一标定模型坐标系中的坐标；
83.根据第一标定模型10，获取第一标定模型10的表面文件11；
84.根据标定点101在第一标定模型坐标系中的坐标，获取标定点101在表面文件坐标系中的坐标；
85.其中，初始第一标定模型10为三维初始第一标定模型10。
86.基于此，如图2和图3所示，在制作具有标定点101的第一标定模型10及其表面文件11，获取标定点101在表面文件坐标系中的坐标时，可以先制作具有标定点101的第一标定模型10，再获取第一标定模型10的表面文件11，具体为在提供的具有特征信息的三维初始第一标定模型10上标记出多个标定点101，得到可以被深度相机和光学导航仪清楚识别的第一标定模型10；之后根据第一标定模型10及其上的标定点101，获取第一标定模型10的表面文件11及标定点101在表面文件坐标系中的坐标，具体可以采用扫描等方法来实现，例如激光扫描、放射扫描(如电子计算机断层扫描，computed tomography，ct)和核磁扫描等等，此处仅做举例，并不具体限定获取表面文件11的方法。
87.可以理解的是，如图2和图3所示，上述根据标定点101在第一标定模型坐标系中的坐标，获取标定点101在表面文件坐标系中的坐标中，标定点101在第一模型坐标系上的坐标并不需要确定出精准坐标值，在利用扫描等方法获取第一标定模型10的表面文件11后，根据标定点101在第一标定模型10上的位置以及呈现在表面文件11中的位置，再在表面文件坐标系中确定出标定点101的精确坐标即可。也可以将第一标定模型坐标系和表面文件坐标系理解为同一坐标系。
88.示例性的，如图2和图3所示，当标定点101为凹陷时，在具有特征信息的三维初始第一标定模型10上标记出多个标定点101时可以采用在初始第一标定模型10上凿出若干标定点101的方法，此处仅做举例，并不具体限定制作标定点101的方法。
89.可选地，如图2和图3所示，提供具有标定点101的第一标定模型10及第一标定模型10的表面文件11，获取标定点101在表面文件坐标系中的坐标还可以包括：
90.提供具有多个标定点101的第一标定模型10的表面文件11，以及每个标定点101在表面文件坐标系中的坐标；
91.根据表面文件11，获取第一标定模型10；
92.其中，第一标定模型10为具有特征信息的第一标定模型10。
93.基于此，如图2和图3所示，在制作具有标定点101的第一标定模型10及其表面文件11，获取标定点101在表面文件坐标系中的坐标时，可以先制作具有标定点101的第一标定模型10的表面文件11，再获取第一标定模型10，具体为首先在计算机中制作出具有标定点101的第一标定模型10的表面文件11，同时获取到每个标定点101在表面文件坐标系中的坐标，之后根据制作的表面文件11来获取第一标定模型10，为后续的配准及坐标转换做准备。
94.在一些示例中，在制作具有标定点的第一标定模型的表面文件时，可以利用cad等绘图软件进行制作，在根据制作的表面文件来获取第一标定模型时，可以通过3d打印等技
术手段来制作，此处仅做举例，并不具体限定。
95.示例性的，如图2和图3所示，在本技术所提供的第一标定模型10及其表面文件11中，图2所示的第一标定模型10上的带有数字的标定点101和图3所示的表面文件11上用凹陷表示的标定点101一一对应。
96.s102，利用标定点在表面文件坐标系中的坐标和点云配准，获取标定点在深度相机坐标系中的坐标。
97.具体地，如图1～图3所示，利用标定点101在表面文件坐标系中的坐标和点云配准，获取标定点101在深度相机坐标系中的坐标可以包括：
98.通过点云配准获取表面文件坐标系和深度相机坐标系之间的转换矩阵；具体可以包括：
99.当第一标定模型10在深度相机的视野内静止时，获取第一标定模型10在深度相机视野内的表面的图像信息；
100.利用图像信息，获取第一标定模型10在深度相机视野内的表面的点云信息；
101.根据图像信息，截取表面文件11中与图像信息相符合的局部表面文件；
102.对点云信息和局部表面文件进行配准，得到表面文件坐标系和深度相机坐标系之间的转换矩阵。
103.基于此，如图1～图3所示，在获取标定点101在深度相机坐标系中的坐标时，首先可以利用点云配准来获取表面文件坐标系和深度相机坐标系之间的转换矩阵，具体可以为，首先将具有标定点101的第一标定模型10放置在深度相机视野中进行拍摄，当第一标定模型10在深度相机的视野内静止时，进行拍摄，获取深度相机视野内第一标定模型10表面的图像信息，即在拍摄第一标定模型10的图像时，只需要拍摄深度相机视野内第一标定模型10朝向深度相机的部分的表面图像即可，即为获取到的图像信息；之后可以利用获取到的图像信息，通过深度相机获取第一标定模型10在深度相机视野内的表面的点云信息，即获取到的点云信息的范围也与图像信息相同，为深度相机视野内第一标定模型10朝向深度相机的部分的表面点云，即为获取到的点云信息；然后根据获取到的图像信息，将表面文件11中与图像信息和点云信息范围相同的部分截取出来，得到局部表面文件；之后将点云信息和局部表面文件进行点云配准，就得到了表面文件坐标系和深度相机坐标系之间的转换矩阵，用公式表达可以为：
104.t_marker_depth＝icp(cloud_marker，marker_surface)
105.其中，t_marker_depth为表面文件坐标系和深度相机坐标系之间的转换矩阵，也就是点云配准的结果，cloud_marker为点云信息，marker_surface为表面文件，迭代最近点法(iterative closest point，icp)为本技术实施例所选用的点云配准的具体方法，此处仅做举例，并不仅限于icp一种，还可以为快速点特征直方图(fast point feature histogram，fpfh)、加速4点法(super 4-points congruent sets，super4pcs)、鲁棒点匹配算法(robust point matching，rpm)、核心相关算法(kernel correlation，kc)、相干点漂移算法(coherent point drift，cpd)、正态分布点云算法(normal distribution transform，ndt)等等配准方法，此处不一一列举。
106.示例性的，点云配准还可以选用frfh+icp的配准方法，先进行点云的粗配准，再进行点云的精配准，以获得更精确的点云配准结果。
107.之后，利用标定点在表面文件坐标系中的坐标和点云配准，获取标定点在深度相机坐标系中的坐标还包括：利用标定点在表面文件坐标系中的坐标，以及表面文件坐标系和深度相机坐标系之间的转换矩阵，获取标定点在深度相机坐标系中的坐标。基于此，通过前面得到的表面文件坐标系和深度相机坐标系之间的转换矩阵，以及标定点在表面文件坐标系中的坐标，可以将标定点的坐标从表面文件坐标系转移到深度相机坐标系，得到标定点在深度相机坐标系中的坐标。用公式表达可以为：
108.depth_points＝marker_points*t_marker_depth
109.其中，marker_points为标定点在表面文件坐标系中的坐标，t_marker_depth为表面文件坐标系和深度相机坐标系之间的转换矩阵，depth_points为标定点在深度相机坐标系中的坐标，通过向量与矩阵的乘法，将每个标定点的坐标marker_points与t_marker_depth相乘，即可得到每个标定点在深度相机坐标系下中的坐标depth_points。
110.图4所示为本技术实施例所提供的导航工具的结构示意图。
111.s103，获取标定点在光学导航仪坐标系中的坐标。
112.具体地，如图2～图4所示，光学导航仪包括用于指向标定点的导航工具12，获取标定点101在光学导航仪坐标系中的坐标包括：在光学导航仪的视野内，利用导航工具12指向标定点101，获取标定点101在光学导航仪坐标系中的坐标。基于此，利用光学导航仪可以获取导航工具12指向的点的坐标的特性，可以通过将导航工具12指向第一标定模型10上的每个标定点101，来获取标定点101在光学导航仪坐标系中的坐标，记为navigation_points。
113.其中，如图4所示，导航工具12上具有用于反射ir光线的多个标定球121，多个定标球共同构成了一个导航模型。标定球121的数量根据选用的光学导航仪不同有所改变，此处不一一列举。常用的导航工具12上具有3～5个标定球121。
114.示例性的，如图4所示，本技术实施例所选用的导航工具12上具有4个标定球121。
115.在一些示例中，深度相机、第一标定模型和光学导航仪三者的位置关系只需要满足第一标定模型在一定距离范围内正对深度相机，使得深度相机能够获取第一标定模型的清晰的点云图像，且光学导航仪放置在能够识别第一标定模型的位置即可。
116.s104，利用标定点在深度相机坐标系中的坐标及标定点在光学导航仪中的坐标，获取深度相机坐标系和光学导航仪坐标系之间的转换矩阵。用公式表达可以为：
117.t_depth_navigation＝svd(depth_points，navigation_points)
118.其中，depth_points为标定点在深度相机坐标系中的坐标，navigation_points为标定点在光学导航仪坐标系中的坐标，t_depth_navigation为深度相机坐标系和光学导航仪坐标系之间的转换矩阵，即为本技术实施例相机标定的结果，奇异值分解(singular value decomposition，svd)为本技术实施例选用的计算深度相机坐标系和光学导航仪坐标系之间的转换矩阵的一种算法，此处仅以常用的svd算法进行举例，并不具体限定转换矩阵的计算方法。
119.目前的相机标定要求被标定的坐标系在标定后不可发生相对位移，若发生位移则需要重新标定；若深度相机和光学导航仪相距较远，使用中二者之间不可避免会发生轻微的相对位移，最终会影响到整个系统的定位精度。
120.图5所示为本技术实施例所提供的的第二标定模型的结构示意图。
121.为了避免相机标定后深度相机和光学导航仪发生位移降低整个系统的精度，结合
了光学导航仪的特点，在一些示例中，如图5所示，在利用标定点在深度相机坐标系中的坐标及标定点在光学导航仪中的坐标，获取深度相机坐标系和光学导航仪坐标系之间的转换矩阵之后，标定方法还包括：
122.提供第二标定模型13，将第二标定模型13与深度相机固定连接；
123.实时获取第二标定模型13在光学导航仪坐标系中的坐标；
124.利用第二标定模型13在光学导航仪坐标系中的坐标，以及深度相机坐标系和光学导航仪坐标系之间的转换矩阵，得到第二标定模型坐标系和深度相机坐标系之间的转换矩阵。
125.具体地，如图4和图5所示，在获取深度相机坐标系和光学导航仪坐标系之间的转换矩阵之后，可以在深度相机上固定一个第二标定模型13，之后利用光学导航仪可以借助导航工具12获取导航工具12指向的点的坐标的特点，实时获取第二标定模型13在光学导航仪坐标系中的坐标，同时也可以获取第二标定模型坐标系和光学导航仪坐标系之间的转换矩阵，因此允许光学导航仪和3d模型存在相对位移，提升了整个系统的灵活性；最终利用第二标定模型13在光学导航仪坐标系中的坐标，以及深度相机坐标系和光学导航仪坐标系之间的转换矩阵，可以得到第二标定模型坐标系和深度相机坐标系之间的转换矩阵。用公式表示可以为：
126.t_depth_model＝t_depth_navigation*t_navigation_model
127.其中，t_depth_navigation为深度相机坐标系和光学导航仪坐标系之间的转换矩阵，t_navigation_model为第二标定模型坐标系和光学导航仪坐标系之间的转换关系，t_depth_model为第二标定模型坐标系和深度相机坐标系之间的转换矩阵，即为最终的标定结果。
128.基于此，如图5所示，在标定过程中引入第二标定模型13，能够将深度相机和光学导航仪之间的标定转化为深度相机和第二标定模型13的标定，由于深度相机和第二标定模型13之间为固定连接，相对位移较为稳定，提升了系统精度的鲁棒性；同时，完成标定后，光学导航仪相对深度相机可以灵活摆放，只需要第二标定模型13位于光学导航仪视野中即可，提升了系统的灵活性。此外，由于光学导航仪自带的功能，第二标定模型坐标系和光学导航仪坐标系之间的转换关系可以通过光学导航仪来获取，因此最终的相机标定结果可以在深度相机和光学导航仪或者第二标定模型13之间任意转换。
129.其中，如图5所示，第二标定模型13可以为设有可反射ir光线的3d标定球131的三维标定模型。
130.图6所示为本技术实施例所提供的标定装置的一种结构示意图。
131.基于同一发明构思，如图6所示，本技术还提供一种标定装置200，包括处理器201和存储器202，所述存储器202用于存储计算机程序代码203，计算机程序代码203包括计算机指令，当处理器201执行计算机指令时，标定装置200执行如上述方法实施例所示的方法流程中标定装置200执行的各个步骤。
132.基于同一发明构思，本技术还提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括计算机指令，当所述计算机指令在标定装置上运行时，使得所述标定装置执行如上述方法实施例所示的方法流程中标定装置执行的各个步骤。
133.基于同一发明构思，本发明实施例还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产
品包括计算机指令，当计算机指令在标定装置上运行时，使得所述标定装置执行如上述方法实施例所示的方法流程中标定装置执行的各个步骤。
134.综上，本技术提供的一种标定方法及装置、计算机可读存储介质，至少实现了如下的有益效果：
135.本技术实施例所提供的一种标定方法及装置、计算机可读存储介质，首先通过引入一个带有若干标定点的第一标定模型及其表面文件，获取第一标定模型上的标定点在表面文件坐标系中的坐标，之后利用标定点在表面文件坐标系中的坐标以及借助点云配准方法来获取标定点在深度相机坐标系中的坐标，然后获取标定点在光学导航仪坐标系中的坐标，利用分别获取到的标定点在深度相机坐标系中的坐标以及标定点在光学导航仪中的坐标，最终获取到深度相机坐标系和光学导航仪坐标系之间的转换矩阵，完成了深度相机和光学导航仪之间的相机标定。基于此，本技术提供的标定方法及装置、计算机可读存储介质可以通过建立起来的深度相机坐标系和光学导航仪坐标系之间的转换矩阵，实现世界坐标系中的点在深度相机坐标系和光学导航仪坐标系之间的转换，填补了目前关于深度相机和光学导航仪的相机标定方法的空白，使得后续利用深度相机和光学导航仪配合进行导航定位时可以避免因相机标定不准确造成的误差，提高了后续导航定位时的准确性。
136.其中，使用具有特征信息的三维第一标定模型取代了现有技术中常用的带有棋盘格的标定板，并在第一标定模型上设置标定点，提供了适用于深度相机和光学导航仪的标定物，解决了带有棋盘格的标定板在深度相机和光学导航仪中难以识别的问题，使得标定过程可以更加准确，进而提高了后续深度相机和光学导航仪在导航定位时的准确性及精度。
137.此外，当应用在tms领域中时，采用本技术所提供的标定方法，可以在引入深度相机来移除患者头部模型，减少患者的不适感的同时，提高了导航定位的准确性。
138.虽然已经通过例子对本技术的一些特定实施例进行了详细说明，但是本领域的技术人员应该理解，以上例子仅是为了进行说明，而不是为了限制本技术的范围。本领域的技术人员应该理解，可在不脱离本技术的范围和精神的情况下，对以上实施例进行修改。本技术的范围由所附权利要求来限定。