基于改进棋盘的角点自动检测与排序

考虑采用传统黑白棋盘进行相机自动标定时角点排序结果受标定模板旋转角度影响较大,本文设计了一种改进的棋盘标定模板及相应的角点自动检测与排序算法。新的标定模板通过增加4个长方形边界滤除复杂背景,增加沙漏状图形确定排序原点,从而使得排序结果适应于模板的旋转。针对新的标定模板提出了一种基于对称象限灰度交叉熵的角点检测算法,该算法通过抑制局部非极大值以及筛选矩形边界实现了角点的像素级定位,然后采用Frostner算子解算了角点的亚像素坐标。针对角点检测结果,采用曲线拟合并结合角点至原点的距离信息实现了角点自动排序。实验结果表明:得到的角点检测结果正确,亚像素解算坐标与Matlab标定工具箱的检测结果误差小于0.8pixel,排序结果对标定模板的旋转具有不变性,易于实现在线标定。

基于黑白环扇圆盘的角点自动识别与排序

采用传统棋盘格进行相机标定时,标定模板旋转角度对角点排序带来较大的影响,针对此设计了一种黑白环扇圆盘标定模板,并提出了与该标定模板相应的角点识别和排序算法。新的标定模板设计中心圆为1/4缺口的黑色圆,以此来消除标定模板旋转给角点排序带来的影响。通过模板区域分割算法实现标定模板的提取;创建圆形检测器剔除Harris算法提取的伪角点;利用向量积和角点几何特性完成角点排序。实验结果表明:该标定模板及其角点识别与排序算法可以有效剔除伪角点,角点排序具有良好的旋转不变性,能够实现自动相机标定。