基于opencv的雙目視覺影像測量標定方法優化設計

吳世迪++石成江++何萬濤

摘 要：逆向工程技術采用了通過測量實際物體的尺寸轉換為3D模型的方法。文章著眼于長距離廣角度下相對低精度的視覺影像測量標定，對此進行了優化設計。通過CCD攝像機獲得平面圖像后使用opencv濾波處理，精確識別測量物外觀輪廓和激光點，綜合激光角度和光斑到像平面的距離求解相機在世界坐標系下的參數矩陣。

關鍵詞：結構光測量；相機標定；opencv濾波；輪廓提取

1 緒論結構光測量原理及相機標定簡介

光柵投影儀CCD相機安裝位置如圖1所示。從光柵投影儀發出的光柵投射到零坐標平面上經過物體表面輪廓阻擋產生包含高度信息的相位偏移信息的反射光，由CCD相機獲取分時多幀圖像識別分析后得到像點實際高度。

作為描述被測物體空間位置的絕對坐標系被稱為世界坐標系，用來描述攝像機像素平面成像的2D位置關系的平面坐標系稱為攝像機坐標系。攝像機坐標系與世界坐標系的相對位置關系可以用一個旋轉矩陣和一個平移向量來描述。由于測量對象為較大尺寸和較大視角的情況，所以忽略透鏡的徑向軸向畸變可以得到透視變換矩陣A。

其中[XW YW ZW 1]T為世界坐標系下的三維坐標，[u v 1]T為對應的像平面坐標aij為透視變換矩陣A的元素，化簡后得到一個線性方程組。

對于每個世界坐標系下已知其對應關系的圖像點，由上述方程組可知，在不少于六個對應坐標點帶入后可求解矩陣A。較多的對應點帶入后可以得到更多更多的線性約束關系方程組，用最小二乘法求解矩陣A取值更精確，從而降低誤差影響。基于以上取點需求，引入一種激光測距配合角度旋轉的方式完成相機標定。

2 光斑圖像采集

（1）圖2中坐標原點位光源位置，由卡尺和激光測距度數配合安裝調試為零位置。固定在可以水平旋轉和豎直垂直于紙面方向旋轉的兩個旋轉臺上。當兩個轉臺安不同角度旋轉定位時，就可以分別取到圖示網格狀交點的各個位置。光源到物體表面距離已知，在兩個轉臺上的轉角已知，可以容易求得物體表面光點位置的三維坐標。盡可能多取點保證求值的準確性。

（2）激光由兩道縱橫交錯的線激光組成，隨著兩個轉臺的轉動，激光點隨之移動，對于不同的光點位置分別拍照，獲得每一點相同背景不同光點位置的平面圖像。

3 opencv濾波與輪廓提取

由于高斯噪聲在數學上的易處理性，故實踐中常用這種噪聲模型。在opencv中調用canny算子的高階用法中，使用高斯濾波降噪，使用canny算子，檢測出需要的輪廓線條，檢測線激光十字坐標。主要代碼功能流程為：

光標圖像采集→創建Mat類載入圖像→將原圖轉換為灰度圖像→使用5*5內核降噪→調用canny算子→采集正交十字坐標。核心程序如下

Mat dst，edge，gray；dst.create（ src1.size（）， src1.type（） ）； cvtColor（ src1，gray， COLOR_BGR2GRAY ）；blur（ gray，edge，Size（3，3） ）；Canny（ edge，edge，3，9，3）；dst=Scalar：：all（0）；src1.copyTo（dst，edge）；

4 結束語

Canny算子檢測后的圖像矩陣中只保留了有用的輪廓信息的像素。遍歷像素矩陣，識別垂直光標點即可獲得像素坐標系中的激光點位置坐標。對于低精度要求的大視角對象整體輪廓識別可以實現快速測量快速標定的要求。

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