基于opencv的双目视觉影像测量标定方法优化设计

吴世迪++石成江++何万涛

摘 要：逆向工程技术采用了通过测量实际物体的尺寸转换为3D模型的方法。文章着眼于长距离广角度下相对低精度的视觉影像测量标定，对此进行了优化设计。通过CCD摄像机获得平面图像后使用opencv滤波处理，精确识别测量物外观轮廓和激光点，综合激光角度和光斑到像平面的距离求解相机在世界坐标系下的参数矩阵。

关键词：结构光测量；相机标定；opencv滤波；轮廓提取

1 绪论结构光测量原理及相机标定简介

光栅投影仪CCD相机安装位置如图1所示。从光栅投影仪发出的光栅投射到零坐标平面上经过物体表面轮廓阻挡产生包含高度信息的相位偏移信息的反射光，由CCD相机获取分时多帧图像识别分析后得到像点实际高度。

作为描述被测物体空间位置的绝对坐标系被称为世界坐标系，用来描述摄像机像素平面成像的2D位置关系的平面坐标系称为摄像机坐标系。摄像机坐标系与世界坐标系的相对位置关系可以用一个旋转矩阵和一个平移向量来描述。由于测量对象为较大尺寸和较大视角的情况，所以忽略透镜的径向轴向畸变可以得到透视变换矩阵A。

其中[XW YW ZW 1]T为世界坐标系下的三维坐标，[u v 1]T为对应的像平面坐标aij为透视变换矩阵A的元素，化简后得到一个线性方程组。

对于每个世界坐标系下已知其对应关系的图像点，由上述方程组可知，在不少于六个对应坐标点带入后可求解矩阵A。较多的对应点带入后可以得到更多更多的线性约束关系方程组，用最小二乘法求解矩阵A取值更精确，从而降低误差影响。基于以上取点需求，引入一种激光测距配合角度旋转的方式完成相机标定。

2 光斑图像采集

（1）图2中坐标原点位光源位置，由卡尺和激光测距度数配合安装调试为零位置。固定在可以水平旋转和竖直垂直于纸面方向旋转的两个旋转台上。当两个转台安不同角度旋转定位时，就可以分别取到图示网格状交点的各个位置。光源到物体表面距离已知，在两个转台上的转角已知，可以容易求得物体表面光点位置的三维坐标。尽可能多取点保证求值的准确性。

（2）激光由两道纵横交错的线激光组成，随着两个转台的转动，激光点随之移动，对于不同的光点位置分别拍照，获得每一点相同背景不同光点位置的平面图像。

3 opencv滤波与轮廓提取

由于高斯噪声在数学上的易处理性，故实践中常用这种噪声模型。在opencv中调用canny算子的高阶用法中，使用高斯滤波降噪，使用canny算子，检测出需要的轮廓线条，检测线激光十字坐标。主要代码功能流程为：

光标图像采集→创建Mat类载入图像→将原图转换为灰度图像→使用5*5内核降噪→调用canny算子→采集正交十字坐标。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 結束语

Canny算子检测后的图像矩阵中只保留了有用的轮廓信息的像素。遍历像素矩阵，识别垂直光标点即可获得像素坐标系中的激光点位置坐标。对于低精度要求的大视角对象整体轮廓识别可以实现快速测量快速标定的要求。

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