本公开涉及图像处理领域，特别涉及一种确定相机位姿的方法和装置。
背景技术：
1、从图像中估计相机的位姿在许多应用中都是必不可少的，这些应用例如包括虚拟现实、增强现实和自动驾驶等。
2、在一些相关技术中，在图像上设置aruco标记，通过检测aruco标记，识别相机和aruco标记之间的位姿转换关系。
3、但是，这种方法根据单张图像估计相机位姿，存在比较明显的偏差，尤其是在图像的纵向方向上的偏差一般较大，利用存在偏差的相机位姿将采集的图像重新投影后，呈现效果会出现左右偏转，如图1所示。
技术实现思路
1、本公开实施例，获取拍摄对象在相机的不同拍摄视角下的多张二维图像，拍摄对象包括至少一个图形标记；基于相机内参的参考值、相机位姿的变量，构建每张二维图像中图形标记的角点在二维图像中的坐标与图形标记的角点在三维世界坐标系中的坐标之间的多组对应关系；根据每张二维图像相应的多组对应关系，计算每张二维图像相应的相机位姿的参考值；在待优化参数的参考值的基础上，通过最小化多张二维图像的二维投影点与二维真实点之间的误差，确定待优化参数的值，其中：待优化参数包括相机位姿参数，二维投影点通过图形标记的角点在三维世界坐标系中的坐标基于相机内参、相机位姿在二维图像进行投影得到，二维真实点为图形标记的角点在二维图像中的坐标。从而，利用多张图像定位的相机位姿对当前图像的相机位姿进行矫正，获得比较准确地相机位姿，改善利用相机位姿将采集的图像重新投影后呈现的左右偏转的现象。
2、本公开一些实施例提出一种确定相机位姿的方法，包括：
3、获取拍摄对象在相机的不同拍摄视角下的多张二维图像，所述拍摄对象包括至少一个图形标记；
4、基于相机内参的参考值、相机位姿的变量，构建每张二维图像中图形标记的角点在二维图像中的坐标与图形标记的角点在三维世界坐标系中的坐标之间的多组对应关系；
5、根据每张二维图像相应的多组对应关系，计算每张二维图像相应的相机位姿的参考值；
6、在待优化参数的参考值的基础上，通过最小化多张二维图像的二维投影点与二维真实点之间的误差，确定待优化参数的值，其中：所述待优化参数包括相机位姿参数，所述二维投影点通过图形标记的角点在三维世界坐标系中的坐标基于相机内参、相机位姿在二维图像进行投影得到，所述二维真实点为图形标记的角点在二维图像中的坐标。
7、在一些实施例中，所述待优化参数还包括畸变系数参数、相机内参参数中的一个或多个，在所述待优化参数包括畸变系数参数的情况下，所述二维投影点通过图形标记的角点在三维世界坐标系中的坐标基于相机内参、相机位姿在二维图像进行投影、然后基于畸变系数进行畸变得到。
8、在一些实施例中，所述畸变系数参数包括径向畸变系数参数。
9、在一些实施例中，还包括：
10、确定每张二维图像相应的第一相机位姿和第二相机位姿；
11、根据两张二维图像的第一相机位姿，确定相机的第一平移量；
12、根据所述两张二维图像的第二相机位姿，确定相机的第二平移量；
13、根据相机的第一平移量和第二平移量，确定图形标记的尺度信息；
14、将图形标记的尺度信息应用到图形标记的三维世界坐标系中，以确定图形标记的各角点在三维世界坐标系中的坐标。
15、在一些实施例中，所述第一相机位姿是利用arkit方法确定的相机位姿；所述第二相机位姿是利用aruco方法确定的相机位姿。
16、在一些实施例中，根据相机的第一平移量和第二平移量，确定图形标记的尺度信息包括：
17、根据构建的相机的第一平移量和第二平移量的相等关系以及第二平移量与单位尺度的数量关系，确定单位尺度的长度信息；
18、根据图形标记与单位尺度的数量关系以及单位尺度的长度信息，确定图形标记的尺度信息。
19、在一些实施例中，计算每张二维图像相应的相机位姿的参考值包括：根据每张二维图像相应的多组对应关系，利用pnp算法，计算每张二维图像相应的相机位姿的参考值。
20、在一些实施例中，获取拍摄对象在相机的不同拍摄视角下的多张二维图像包括：将相机位姿的变化大于变化阈值的二维图像添加到滑动窗口，如果滑动窗口饱和，将最早进入滑动窗口的二维图像丢弃，然后加入新的二维图像，将滑动窗口内的多张二维图像，作为获取到的拍摄对象在相机的不同拍摄视角下的多张二维图像。
21、在一些实施例中，在所述拍摄对象包括多个图形标记的情况下，所述多个图形标记等间隔排布成矩形。
22、在一些实施例中，所述图形标记包括aruco标记。
23、本公开一些实施例提出一种确定相机位姿的装置，包括：
24、获取模块，被配置为获取拍摄对象在相机的不同拍摄视角下的多张二维图像，所述拍摄对象包括至少一个图形标记；
25、构建模块，被配置为基于相机内参的参考值、相机位姿的变量，构建每张二维图像中图形标记的角点在二维图像中的坐标与图形标记的角点在三维世界坐标系中的坐标之间的多组对应关系；
26、计算模块，被配置为根据每张二维图像相应的多组对应关系，计算每张二维图像相应的相机位姿的参考值；
27、优化模块，被配置为在待优化参数的参考值的基础上，通过最小化多张二维图像的二维投影点与二维真实点之间的误差，确定待优化参数的值，其中：所述待优化参数包括相机位姿参数，所述二维投影点通过图形标记的角点在三维世界坐标系中的坐标基于相机内参、相机位姿在二维图像进行投影得到，二维真实点为图形标记的角点在二维图像中的坐标。
28、在一些实施例中，所述待优化参数还包括畸变系数参数、相机内参参数中的一个或多个，在所述待优化参数包括畸变系数参数的情况下，所述二维投影点通过图形标记的角点在三维世界坐标系中的坐标基于相机内参、相机位姿在二维图像进行投影、然后基于畸变系数进行畸变得到。
29、在一些实施例中，还包括坐标确定模块，被配置为：
30、确定每张二维图像相应的第一相机位姿和第二相机位姿；
31、根据两张二维图像的第一相机位姿，确定相机的第一平移量；
32、根据所述两张二维图像的第二相机位姿，确定相机的第二平移量；
33、根据相机的第一平移量和第二平移量，确定图形标记的尺度信息；
34、将图形标记的尺度信息应用到图形标记的三维世界坐标系中，以确定图形标记的各角点在三维世界坐标系中的坐标。
35、本公开一些实施例提出一种确定相机位姿的装置，包括：存储器；以及耦接至所述存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器中的指令，执行确定相机位姿的方法。
36、本公开一些实施例提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现确定相机位姿的方法的步骤。
1.一种确定相机位姿的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，所述待优化参数还包括畸变系数参数、相机内参参数中的一个或多个，
3.根据权利要求2所述的方法，所述畸变系数参数包括径向畸变系数参数。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其中：所述第一相机位姿是利用arkit方法确定的相机位姿；所述第二相机位姿是利用aruco方法确定的相机位姿。
6.根据权利要求4所述的方法，根据相机的第一平移量和第二平移量，确定图形标记的尺度信息包括：
7.根据权利要求1-3任一项所述的方法，计算每张二维图像相应的相机位姿的参考值包括：
8.根据权利要求1-3任一项所述的方法，获取拍摄对象在相机的不同拍摄视角下的多张二维图像包括：
9.根据权利要求1-3任一项所述的方法，在所述拍摄对象包括多个图形标记的情况下，所述多个图形标记等间隔排布成矩形。
10.根据权利要求1-3任一项所述的方法，所述图形标记包括aruco标记。
11.一种确定相机位姿的装置，包括：
12.根据权利要求11所述的装置，所述待优化参数还包括畸变系数参数、相机内参参数中的一个或多个，
13.根据权利要求11-12任一项所述的装置，还包括坐标确定模块，被配置为：
14.一种确定相机位姿的装置，包括：
15.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现权利要求1-10中任一项所述的确定相机位姿的方法的步骤。
