结合神经网络与虚拟靶标的立体视觉标定方法

摘要

本发明公开了一种结合神经网络与虚拟靶标的立体视觉标定方法，包括以下步骤：S1、利用单角点靶标构建立体虚拟靶标，在构建过程中获取角点图像并记录角点的世界三维坐标；S2、提取角点在图像中的像素坐标；S3、利用神经网络对角点的像素坐标与世界三维坐标进行训练；S4、将测试样本输入训练神经网络进行三维重建，计算重建误差；S5、改变神经网络的隐层节点数，使误差最小。本发明方法一方面利用单角点棋盘格构建范围可控的立体虚拟靶标，解决了大型靶标制作加工困难的问题；另一方面利用神经网络对像机进行标定，不需要建立复杂的非线性畸变模型，标定精度明显高于线性标定的方法。本发明切实可行、简单易操作并且精度高。

主权项

一种结合神经网络与虚拟靶标的立体视觉标定方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、利用单角点靶标构建立体虚拟靶标，在构建过程中获取角点图像并记录角点的世界三维坐标；S2、提取角点在图像中的像素坐标；S3、利用神经网络对角点的像素坐标与世界三维坐标进行训练；S4、将测试样本输入训练神经网络进行三维重建，计算重建误差；S5、改变神经网络的隐层节点数，使误差最小。