一种用于标定的方法和装置与流程

本发明涉及一种用于图像处理的方法和装置，具体地，涉及一种用于标定的方法和装置。

背景技术：

目前，对拍摄三维图像的相关技术研究已经发展了几十年时间。早期的拍摄三维图像的装置主要采用激光、结构光、大规模相机阵列等专业的传感器，重建三维模型的精度高，但是由于价格非常高昂，只适用于大型机构，而不适用于小型企业和家庭用户。近年来，随着技术发展，出现了许多低成本的拍摄三维图像的设备，如使用可以自动运动的深度摄像头，这类设备要求用户按照语音提示旋转若干角度进行拍摄，同时深度摄像头自动上下运动从而在各个角度拍摄被拍摄物体的深度图。最后，通过算法将各个角度拍摄的深度图合成一个被拍摄物体的完整的三维模型。

拍摄三维图像的装置在使用前需要标定，然而现有技术中对拍摄三维图像的装置进行标定的方法复杂，操作难度大。

技术实现要素：

本发明提供的一种用于标定的方法和装置，能够解决现有技术中对拍摄三维图像的装置进行标定的方法复杂，操作难度大的问题。

本发明的第一方面提供一种用于标定的方法，所述方法包括：获取带有标记点的标定物的第一二维图像以及所述标定物的第一深度图，并获取所述标定物的标定后的三维模型数据，所述第一二维图像中的像素与所述第一深度图中的像素对应；根据所述第一二维图像中的所述标记点确定所述第一深度图中与所述标记点对应的第一三维标记点，并根据所述第一二维图像中的所述标记点确定所述标定物的三维模型数据中与所述标记点对应的第二三维标记点；确定第一矩阵，所述第一矩阵用于对所述标定物的第一深度图与所述标定物的三维模型数据中的至少一个进行变换，使得所述第一三维标记点与所述第二三维标记点配准。

根据本发明的第一方面，在本发明的第一方面的第一可执行方式中，所述确定第一矩阵，包括：确定第二矩阵，所述第二矩阵用于对所述标定物的第一深度图与所述标定物的三维模型数据中的至少一个进行第一变换，使得所述第一三维标记点与所述第二三维标记点粗配准；确定第三矩阵，所述第三矩阵用于对进行所述第一变换后的所述标定物的第一深度图与进行所述第一变换后的所述标定物的三维模型数据中的至少一个进行第二变换，使得所述第一三维标记点与所述第二三维标记点精确配准。所述第一矩阵由所述第二矩阵以及所述第三矩阵计算得到。

根据本发明的第一方面的第一可执行方式，在本发明的第一方面的第二可执行方式中，所述确定第二矩阵，包括：通过随机采样一致算法确定所述第二矩阵；或，所述确定第三矩阵，包括：以所述第二矩阵为初始值通过迭代最近点算法确定所述第三矩阵。

根据本发明的第一方面，在本发明的第一方面的第三可执行方式中，所述确定第一矩阵，包括：确定第二矩阵，所述第二矩阵用于对所述标定物的第一深度图与所述标定物的三维模型数据中的至少一个进行第一变换，使得所述第一三维标记点与所述第二三维标记点粗配准；确定所述第一矩阵，所述第一矩阵为以所述第二矩阵为初始值进行第二变换得到，所述第二变换用于通过对进行所述第一变换后的所述标定物的第一深度图与进行所述第一变换后的所述标定物的三维模型数据中的至少一个进行所述第二变换以使得所述第一三维标记点与所述第二三维标记点精确配准。

根据本发明的第一方面的第三可执行方式，在本发明的第一方面的第四可执行方式中，所述确定第二矩阵，包括：通过随机采样一致算法确定所述第二矩阵；或，所述确定第一矩阵，包括：以所述第二矩阵为初始值通过迭代最近点算法确定所述第一矩阵。

根据本发明的第一方面或本发明的第一方面的第一可执行方式到第四可执行方式中任一可执行方式，在本发明的第一方面的第五可执行方式中，所述标记点为有颜色的标记点；所述根据所述第一二维图像中的所述标记点确定所述第一深度图中与所述标记点对应的第一三维标记点，包括：根据所述颜色确定所述第一二维图像中的表示所述标记点的像素的坐标，根据所述第一二维图像中的像素与所述第一深度图中的像素的对应关系确定所述第一深度图中与所述标记点对应的第一三维标记点的坐标；所述根据所述第一二维图像中的所述标记点确定所述标定物的三维模型数据中与所述标记点对应的第二三维标记点，包括：根据拍摄所述第一二维图像的第一二维摄像装置与拍摄所述标定物的三维模型数据的三维标定摄像装置的位置关系，以及所述第一二维图像中的所述标记点的像素的坐标确定所述标定物的三维模型数据中与所述标记点对应的第二三维标记点的坐标。

根据本发明的第一方面或本发明的第一方面的第一可执行方式到本发明的第一方面的第五可执行方式中任一可执行方式，在本发明的第一方面的第六可执行方式中，所述方法还包括：获取所述标定物的第二二维图像以及所述标定物的第二深度图，所述第二二维图像中的像素与所述第二深度图中的像素对应，拍摄所述第二二维图像和第二深度图的第二摄像装置与拍摄所述第一二维图像和第一深度图的第一摄像装置不同；根据所述第二二维图像中的所述标记点确定所述第二深度图中与所述标记点对应的第三三维标记点，并根据所述第二二维图像中的所述标记点确定所述标定物的三维模型数据中与所述标记点对应的第四三维标记点；确定第四矩阵，所述第四矩阵用于对所述标定物的第二深度图与所述标定物的三维模型数据中的至少一个进行变换，使得所述第三三维标记点与所述第四三维标记点配准；根据所述第一矩阵与所述第四矩阵确定第五矩阵，所述第五矩阵用于表示所述第一摄像装置与所述第二摄像装置的位置关系。

本发明的第二方面提供一种用于标定的方法，所述方法包括：获取标定物的三维模型的第一部分，以及所述标定物的三维模型的第二部分，所述标定物的三维模型的第一部分由第三摄像装置拍摄得到，所述标定物的三维模型的第二部分由第四摄像装置拍摄得到，所述三维模型的第一部分所对应的标定物的第一部分与所述三维模型的第二部分所对应的标定物的第二部分在所述标定物的第三部分重合；确定第五矩阵，所述第五矩阵用于对所述标定物的三维模型的第一部分与所述标定物的三维模型的第二部分中的一个进行变换，使得所述三维模型的第一部分与所述三维模型的第二部分在所述标定物的第三部分所对应的三维模型上重合。

根据本发明的第二方面，在本发明的第二方面的第一可执行方式中，所述确定第五矩阵，包括：通过迭代最近点算法确定所述第五矩阵。

根据本发明的第二方面或本发明的第二方面的第一可执行方式中，在本发明的第二方面的第二可执行方式中，所述标定物为人体模型，所述标定物的三维模型的第一部分为所述人体模型的上段的三维模型，所述标定物的三维模型的第二部分为所述人体模型的中段的三维模型；所述第五矩阵用于对所述标定物的三维模型的第一部分与所述标定物的三维模型的第二部分中的一个进行变换，使得所述三维模型的第一部分与所述三维模型的第二部分在所述标定物的第三部分所对应的三维模型上重合，包括：所述第五矩阵用于对所述人体模型的中段的三维模型进行变换，使得所述人体模型的中段的三维模型与人体模型的上段的三维模型在所述标定物的第三部分所对应的三维模型上重合。

本发明的第三方面，提供一种用于标定的装置，该装置包括：第一获取模块，用于获取带有标记点的标定物的第一二维图像以及所述标定物的第一深度图，并获取所述标定物的标定后的三维模型数据，所述第一二维图像中的像素与所述第一深度图中的像素对应；第一确定模块，用于根据所述第一二维图像中的所述标记点确定所述第一深度图中与所述标记点对应的第一三维标记点，并根据所述第一二维图像中的所述标记点确定所述标定物的三维模型数据中与所述标记点对应的第二三维标记点；第二确定模块，用于确定第一矩阵，所述第一矩阵用于对所述标定物的第一深度图与所述标定物的三维模型数据中的至少一个进行变换，使得所述第一三维标记点与所述第二三维标记点配准。

根据本发明的第三方面，在本发明的第三方面的第一可执行方式中，所述第二确定模块，具体用于：确定第二矩阵，所述第二矩阵用于对所述标定物的第一深度图与所述标定物的三维模型数据中的至少一个进行第一变换，使得所述第一三维标记点与所述第二三维标记点粗配准；确定第三矩阵，所述第三矩阵用于对进行所述第一变换后的所述标定物的第一深度图与进行所述第一变换后的所述标定物的三维模型数据中的至少一个进行第二变换，使得所述第一三维标记点与所述第二三维标记点精确配准；所述第一矩阵由所述第二矩阵以及所述第三矩阵计算得到。

根据本发明的第三方面的第一可执行方式，在本发明的第三方面的第二可执行方式中，所述第二确定模块，具体用于：通过随机采样一致算法确定所述第二矩阵；或，以所述第二矩阵为初始值通过迭代最近点算法确定所述第三矩阵。

根据本发明的第三方面，在本发明的第三方面的第三可执行方式中，所述第二确定模块，具体用于：确定第二矩阵，所述第二矩阵用于对所述标定物的第一深度图与所述标定物的三维模型数据中的至少一个进行第一变换，使得所述第一三维标记点与所述第二三维标记点粗配准；确定所述第一矩阵，所述第一矩阵为以所述第二矩阵为初始值进行第二变换得到，所述第二变换用于通过对进行所述第一变换后的所述标定物的第一深度图与进行所述第一变换后的所述标定物的三维模型数据中的至少一个进行所述第二变换以使得所述第一三维标记点与所述第二三维标记点精确配准。

根据本发明的第三方面的第三可执行方式，在本发明的第三方面的第四可执行方式中，所述第二确定模块，具体用于：通过随机采样一致算法确定所述第二矩阵；或，以所述第二矩阵为初始值通过迭代最近点算法确定所述第一矩阵。

根据本发明的第三方面或本发明的第三方面的第一可执行方式到本发明的第三方面的第四可执行方式中任一可执行方式，在本发明的第三方面的第五可执行方式中，所述标记点为有颜色的标记点；所述第一确定模块，用于：根据所述颜色确定所述第一二维图像中的表示所述标记点的像素的坐标，根据所述第一二维图像中的像素与所述第一深度图中的像素的对应关系确定所述第一深度图中与所述标记点对应的第一三维标记点的坐标；根据拍摄所述第一二维图像的第一二维摄像装置与拍摄所述标定物的三维模型数据的三维标定摄像装置的位置关系，以及所述第一二维图像中的所述标记点的像素的坐标确定所述标定物的三维模型数据中与所述标记点对应的第二三维标记点的坐标。

根据本发明的第三方面或本发明的第三方面的第一可执行方式到本发明的第三方面的第五可执行方式中任一可执行方式，在本发明的第三方面的第六可执行方式中，所述装置还包括：第二获取模块，用于获取所述标定物的第二二维图像以及所述标定物的第二深度图，所述第二二维图像中的像素与所述第二深度图中的像素对应，拍摄所述第二二维图像和第二深度图的第二摄像装置与拍摄所述第一二维图像和第一深度图的第一摄像装置不同；第三确定模块，用于：根据所述第二二维图像中的所述标记点确定所述第二深度图中与所述标记点对应的第三三维标记点，并根据所述第二二维图像中的所述标记点确定所述标定物的三维模型数据中与所述标记点对应的第四三维标记点；确定第四矩阵，所述第四矩阵用于对所述标定物的第二深度图与所述标定物的三维模型数据中的至少一个进行变换，使得所述第三三维标记点与所述第四三维标记点配准；根据所述第一矩阵与所述第四矩阵确定第五矩阵，所述第五矩阵用于表示所述第一摄像装置与所述第二摄像装置的位置关系。

本发明的第四方面提供一种用于标定的装置，所述装置包括：第三获取模块，用于获取标定物的三维模型的第一部分，以及所述标定物的三维模型的第二部分，所述标定物的三维模型的第一部分由第三摄像装置拍摄得到，所述标定物的三维模型的第二部分由第四摄像装置拍摄得到，所述三维模型的第一部分所对应的标定物的第一部分与所述三维模型的第二部分所对应的标定物的第二部分在所述标定物的第三部分重合；第四确定模块，用于确定第五矩阵，所述第五矩阵用于对所述标定物的三维模型的第一部分与所述标定物的三维模型的第二部分中的一个进行变换，使得所述三维模型的第一部分与所述三维模型的第二部分在所述标定物的第三部分所对应的三维模型上重合。

根据本发明的第四方面，在本发明的第四方面的第一可执行方式中，所述第四确定模块，具体用于通过迭代最近点算法确定所述第五矩阵。

根据本发明的第四方面或本发明的第四方面的第一可执行方式，在本发明的第四方面的第二可执行方式中，所述标定物为人体模型，所述标定物的三维模型的第一部分为所述人体模型的上段的三维模型，所述标定物的三维模型的第二部分为所述人体模型的中段的三维模型；所述第五矩阵用于对所述标定物的三维模型的第一部分与所述标定物的三维模型的第二部分中的一个进行变换，使得所述三维模型的第一部分与所述三维模型的第二部分在所述标定物的第三部分所对应的三维模型上重合，包括：所述第五矩阵用于对所述人体模型的中段的三维模型进行变换，使得所述人体模型的中段的三维模型与人体模型的上段的三维模型在所述标定物的第三部分所对应的三维模型上重合。

本发明的第五方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被第一处理器执行时实现如本发明的第一方面、本发明的第一方面的第一可执行方式到本发明的第一方面的第六可执行方式中任一可执行方式、本发明的第二方面、本发明的第二方面的第一可执行方式或本发明第二方面的第二可执行方式所述方法的步骤。

本发明的第六方面提供一种用于标定的装置，包括存储器、第二处理器以及存储在所述存储器中并可在所述第二处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如本发明的第一方面、本发明的第一方面的第一可执行方式到本发明的第一方面的第六可执行方式中任一可执行方式、本发明的第二方面、本发明的第二方面的第一可执行方式或本发明第二方面的第二可执行方式所述方法的步骤。

本发明提供的一种用于标定的方法和装置，能够使得在对拍摄三维图像的装置进行标定时，简单易行，操作难度小。

附图说明

图1为本发明实施例一提供的一种用于标定的方法的流程图；

图2为本发明实施例一提供的用于标定的装置的示意图；

图3为本发明实施例一提供的再一种用于标定的方法的示意图；

图4为本发明实施例二提供的一种用于标定的方法的流程图；

图5为本发明实施例二提供的一种用于标定的方法的示意图；

图6为本发明实施例三提供的一种用于标定的装置结构示意图；

图7为本发明实施例四提供的一种用于标定的装置结构示意图；

图8为本发明实施例五提供的一种用于标定的装置结构示意图；

图9为本发明实施例六提供的一种用于标定的装置结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行详细地描述。

本发明的说明书和权利要求书中上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于限定特定顺序。

其中，本发明实施例中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。

在本发明实施例中，“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本发明实施例中被描述为“示例性的”或“例如”的任何实施例或设计方案不应该被解释为比其他实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。

应当说明的是，为了图示的简洁和清楚起见，附图中所示的元件没有必要按照比例进行绘制。例如，为了清楚，可以相对于其他元件，增大一些元件的尺寸。另外，在认为合适的地方，可以在附图间重复附图标记，以指示相对应或类似的元件针对这一问题。

下面结合附图1对本发明实施例一提供的一种用于标定的方法进行详细阐述。如图1所示，该方法包括：

步骤101，获取带有标记点的标定物的第一二维图像以及所述标定物的第一深度图，并获取所述标定物的标定后的三维模型数据，所述第一二维图像中的像素与所述第一深度图中的像素对应。

可选的，上述的第一二维图像与第一深度图可以从存储装置中获取，该存储装置可以为ram(randomaccessmemory随机存取存储器)或闪存flashmemory等。可选的，拍摄所述第一二维图像可以为彩色摄像装置，如rgb摄像头，拍摄所述第一深度图的可以为深度摄像装置，该彩色摄像装置与深度摄像装置可以组成摄像装置组。

可选的，所述标记点为有颜色的标记点，如，可以为红色。该标记点也可以为具有某种形状或纹理的标记点。优选的，该标记点为至少两个。

可选的，该标定物可以为人体模型，也可以为其他的模型。

可选的，上述三维模型数据可以为不完全的三维模型，也就是说部分三维数据也可以进行上述标定工作。

可选的，上述的第一二维图像中的至少一个像素所对应的拍摄场景对应于上述第一深度图中像素所对应的拍摄场景，上述的第一二维图像中的至少一个像素的坐标可以映射到所述第一深度图中的像素的坐标，优选的，所述第一二维图像中的像素的坐标与所述第一深度图中的像素的坐标是一一对应的。

步骤102，根据所述第一二维图像中的所述标记点确定所述第一深度图中与所述标记点对应的第一三维标记点，并根据所述第一二维图像中的所述标记点确定所述标定物的三维模型数据中与所述标记点对应的第二三维标记点。

可选的，所述标记点为有颜色的标记点，所述根据所述第一二维图像中的所述标记点确定所述第一深度图中与所述标记点对应的第一三维标记点，包括：根据所述颜色确定所述第一二维图像中的表示所述标记点的像素的坐标，根据所述第一二维图像中的像素与所述第一深度图中的像素的对应关系确定所述第一深度图中与所述标记点对应的第一三维标记点的坐标。所述根据所述第一二维图像中的所述标记点确定所述标定物的三维模型数据中与所述标记点对应的第二三维标记点，包括：根据拍摄所述第一二维图像的第一二维摄像装置与拍摄所述标定物的三维模型数据的三维标定摄像装置的位置关系，以及所述第一二维图像中的所述标记点的像素的坐标确定所述标定物的三维模型数据中与所述标记点对应的第二三维标记点的坐标。具体的，第一二维图像可以为rgb图像，标定物的颜色可以为白色，所述标记点的颜色可以为红色，可以通过搜索上述第一二维图像中的标定物上的红色的像素来确定标记点在第一二维图像中的坐标。由于第一二维摄像装置与三维标定摄像装置之间的位置关系以及其坐标系的变换关系，或映射关系，可以通过摄像装置本身的内部参数和/或外部参数表示，因此可以得到三维标定摄像装置拍摄的上述标定物的三维模型数据中对应于上述第一二维图像中的所述标记点的第二三维标记点。

可选的，标定物的三维模型数据为标定前由三维标定摄像装置拍摄该标定物获得，并且三维标定摄像装置与第一二维摄像装置以及拍摄所述第一深度图的深度摄像装置之间的空间位置关系是已知的，则他们的坐标系之间的变换关系是已知的，可以通过矩阵表示。

可选的，上述方法是通过标记点的颜色去帮助识别标记点，也可以通过标记点的形状或标记点的纹理来进行识别，如设置标记点为三角形，通过在第一二维图像上搜索三角形来确定标记点的坐标，也可以将让标记点具有特别的纹理，通过在第一二维图像上搜索该纹理来确定标记点的坐标。

步骤103，确定第一矩阵，所述第一矩阵用于对所述标定物的第一深度图与所述标定物的三维模型数据中的至少一个进行变换，使得所述第一三维标记点与所述第二三维标记点配准。

可选的，所述确定第一矩阵，包括：确定第二矩阵，所述第二矩阵用于对所述标定物的第一深度图与所述标定物的三维模型数据中的至少一个进行第一变换，使得所述第一三维标记点与所述第二三维标记点粗配准；确定第三矩阵，所述第三矩阵用于对进行所述第一变换后的所述标定物的第一深度图与进行所述第一变换后的所述标定物的三维模型数据中的至少一个进行第二变换，使得所述第一三维标记点与所述第二三维标记点精确配准；所述第一矩阵由所述第二矩阵以及所述第三矩阵计算得到。可选的，上述的粗配准可以为所述第一三维标记点与所述第二三维标记点在较大的误差范围内重合或近似重合，上述的精确配准可以为所述第一三维标记点与所述第二三维标记点在较小的误差范围内重合或近似重合。可选的，所述第一矩阵也可以通过进行两次以上不同精度的配准而获得的至少两个矩阵计算获得。可选的，上述粗配准可以由第一深度图进行第一变换向三维模型数据配准，也可以由三维模型数据进行第一变换向第一深度图配准，也可以第一深度图与三维模型数据均进行上述的第一变换，向对方逼近以配准，向对方逼近的第一变换包括两方的子变换。可选的，上述的精确配准可以由进行所述第一变换后的所述标定物的第一深度图向进行所述第一变换后的所述标定物的三维模型数据配准，也可以由进行所述第一变换后的所述标定物的三维模型数据向进行所述第一变换后的所述标定物的第一深度图配准，也可以进行所述第一变换后的所述标定物的第一深度图与进行所述第一变换后的所述标定物的三维模型数据均进行上述的第二变换，向对方逼近以配准，向对方逼近的第二变换包括两方的子变换。

上述进行所述第一变换后的所述标定物的第一深度图与进行所述第一变换后的所述标定物的三维模型数据包括进行了由第一深度图进行第一变换向三维模型数据配准、或由三维模型数据进行第一变换向第一深度图配准，或第一深度图与三维模型数据均进行上述的第一变换向对方逼近，的操作后的第一深度图与三维模型数据，而不论逼近的方向为何。

可选的，所述确定第二矩阵，包括：通过随机采样一致(ransac，randomsampleconsensus)算法确定所述第二矩阵。可选的，所述确定第三矩阵，包括：以所述第二矩阵为初始值通过迭代最近点(icp，iterativeclosestpoint)算法确定所述第三矩阵。

可选的，所述确定第一矩阵，包括：确定第二矩阵，所述第二矩阵用于对所述标定物的第一深度图与所述标定物的三维模型数据中的至少一个进行第一变换，使得所述第一三维标记点与所述第二三维标记点粗配准；确定所述第一矩阵，所述第一矩阵为以所述第二矩阵为初始值进行第二变换得到，所述第二变换用于通过对进行所述第一变换后的所述标定物的第一深度图与进行所述第一变换后的所述标定物的三维模型数据中的至少一个进行所述第二变换以使得所述第一三维标记点与所述第二三维标记点精确配准。可选的，上述粗配准可以由第一深度图进行第一变换向三维模型数据配准，也可以由三维模型数据进行第一变换向第一深度图配准，也可以第一深度图与三维模型数据均进行上述的第一变换，向对方逼近以配准，向对方逼近的第一变换包括两方的子变换。可选的，上述精确配准可以由进行所述第一变换后的所述标定物的第一深度图进行第二变换向进行所述第一变换后的所述标定物的三维模型数据配准，也可以由进行所述第一变换后的所述标定物的三维模型数据进行第二变换向进行所述第一变换后的所述标定物的第一深度图配准，也可以由进行所述第一变换后的所述标定物的第一深度图与进行所述第一变换后的所述第一深度图均进行上述的第一变换，向对方逼近以配准，向对方逼近的第一变换包括两方的子变换。

可选的，所述确定第二矩阵，包括：通过随机采样一致算法确定所述第二矩阵。可选的，所述确定第一矩阵，包括：以所述第二矩阵为初始值通过迭代最近点算法确定所述第一矩阵。

可选的，所述方法还包括：获取所述标定物的第二二维图像以及所述标定物的第二深度图，所述第二二维图像中的像素与所述第二深度图中的像素对应，拍摄所述第二二维图像和第二深度图的第二摄像装置与拍摄所述第一二维图像和第一深度图的第一摄像装置不同；根据所述第二二维图像中的所述标记点确定所述第二深度图中与所述标记点对应的第三三维标记点，并根据所述第二二维图像中的所述标记点确定所述标定物的三维模型数据中与所述标记点对应的第四三维标记点；确定第四矩阵，所述第四矩阵用于对所述标定物的第二深度图与所述标定物的三维模型数据中的至少一个进行变换，使得所述第三三维标记点与所述第四三维标记点配准；根据所述第一矩阵与所述第四矩阵确定第五矩阵，所述第五矩阵用于表示所述第一摄像装置与所述第二摄像装置的位置关系。上述的第一摄像装置与第二摄像装置为包括普通摄像装置与深度摄像装置的摄像装置组。

可选的，所述方法还包括：获取所述标定物的第二二维图像以及所述标定物的第二深度图，所述第二二维图像中的像素与所述第二深度图中的像素对应，拍摄所述第二二维图像和第二深度图的第二摄像装置与拍摄所述第一二维图像和第一深度图的第一摄像装置不同；根据所述第二二维图像中的所述标记点确定所述第二深度图中与所述标记点对应的第三三维标记点，并根据所述第二二维图像中的所述标记点确定所述标定物的三维模型数据中与所述标记点对应的第四三维标记点；确定第四矩阵，所述第四矩阵用于对所述标定物的第二深度图与所述标定物的三维模型数据中的至少一个进行变换，使得所述第三三维标记点与所述第四三维标记点配准；根据所述第一矩阵与所述第四矩阵确定第五矩阵，所述第五矩阵用于表示所述第一摄像装置与所述第二摄像装置的位置关系。可选的，第一摄像装置为包括拍摄第一二维图像的摄像装置和拍摄第一深度图的摄像装置组成的摄像装置组，第二摄像装置为包括拍摄第二二维图像的摄像装置和拍摄第二深度图的摄像装置组成的摄像装置组。不仅根据第一矩阵与所述第四矩阵能够获得所述第一摄像装置与所述第二摄像装置的位置关系，也能够知道所述第一摄像装置的坐标系与所述第二摄像装置的坐标系与三维标定摄像装置的坐标系之间的关系。关于本段的其他详细描述可以参见上面相关的介绍。

具体地，如图2所示，201为上述第一摄像装置、202为所述第二摄像装置和203为第三摄像装置，204为放置上述标定物的转台，图2未示出三维标定摄像装置，三维标定摄像装置包括拍摄二维图像的二维标定摄像装置以及拍摄深度图的深度标定摄像装置。上述介绍的标定方法可以对上述201、202以及203三个摄像装置进行标定，也可以对其中两个进行标定。如图3所示，301为标定物，305为标定物301上的标记点。标记点305被二维标定摄像装置302拍摄到后，利用二维标定摄像装置302和深度标定摄像装置303之间的位置关系以及摄像装置自身的内参数，可以被映射到三维模型数据304中成为三维标记点306。得到这些三维标记点306集合和三维模型数据304之后，再使用摄像装置201、202以及203对标定物301进行拍摄，分别得到摄像装置201、202以及203采集到的三段未经标定的深度图或点云307、308和309，之后即可通过将307、308和309分别与304进行配准，得到三个摄像装置201、202以及203的变换矩阵，使得三段深度图或点云307、308和309被映射到正确的位置310、311及312，达到重建模特301的效果。

根据二维标定摄像装置302与深度标定摄像装置303的位置关系以及其各自内参数都可以预先得到，则302拍摄的每一帧二维图像中的点都可以映射到对应的303拍摄的深度图像中。因此可以通过这种单帧对齐的坐标映射方式将二维图像上检测出可见的二维标记点集305映射到三维模型数据304上，成为三维标记点306的集合。通过同样的方法，之后在摄像装置201采集到的第一深度图像中找到对应的三维标记点与三维模型数据304上的三维标定点306集合进行基于ransac(randomsampleconsensus)的粗配准得到第二矩阵。之后再以第二矩阵为初始值，使用迭代最近点算法进行精确配准，实现三个模型段307与对三维模型数据304中的310段进行精确配准。在标定时，分别对上述三个摄像装置201、202以及203进行上述的标定，不仅获得三个摄像装置201、202以及203中每两个摄像装置之间的空间位置关系，也通过配准，将这些摄像相机的坐标系映射到了三维模型数据304的坐标系中。

通过上述本发明提供的一种用于标定的方法，能够使得在对拍摄三维图像的装置进行标定时，简单易行，操作难度小。由于采用多个摄像头进行扫描，比由一个运动摄像头进行扫描的头部和底部的三维成像效果更好，也更容易标定，比使用多个摄像头环绕被拍摄物的三维拍摄和标定方法占地更小。

下面结合附图4对本发明实施例二提供的一种用于标定的方法进行详细阐述。如图4所示，该方法包括：

步骤401，获取标定物的三维模型的第一部分，以及所述标定物的三维模型的第二部分，所述标定物的三维模型的第一部分由第三摄像装置拍摄得到，所述标定物的三维模型的第二部分由第四摄像装置拍摄得到，所述三维模型的第一部分所对应的标定物的第一部分与所述三维模型的第二部分所对应的标定物的第二部分在所述标定物的第三部分重合；

可选的，所述三维模型的第一部分可以为标定物的上半部分的三维模型，所述三维模型的第二部分可以为标定物的中间部分的三维模型，该上半部分的三维模型与该中间部分的三维模型有部分重合，也可以说该上半部分的三维模型所对应的标定物的第一部分与所述三维模型的第二部分所对应的标定物的第二部分在所述标定物的第三部分重合。

步骤402，确定第五矩阵，所述第五矩阵用于对所述标定物的三维模型的第一部分与所述标定物的三维模型的第二部分中的一个进行变换，使得所述三维模型的第一部分与所述三维模型的第二部分在所述标定物的第三部分所对应的三维模型上重合。

可选的，可以所述标定物的三维模型的第一部分进行变换向所述标定物的三维模型的第二部分配准，也可以所述标定物的三维模型的第二部分进行变换向所述标定物的三维模型的第一部分进行配准。

可选的，通过迭代最近点算法确定所述第五矩阵。

可选的，所述标定物为人体模型，所述标定物的三维模型的第一部分为所述人体模型的上段的三维模型，所述标定物的三维模型的第二部分为所述人体模型的中段的三维模型；所述第五矩阵用于对所述标定物的三维模型的第一部分与所述标定物的三维模型的第二部分中的一个进行变换，使得所述三维模型的第一部分与所述三维模型的第二部分在所述标定物的第三部分所对应的三维模型上重合，包括：所述第五矩阵用于对所述人体模型的中段的三维模型进行变换，使得所述人体模型的中段的三维模型与人体模型的上段的三维模型在所述标定物的第三部分所对应的三维模型上重合。

示例性的，如图5所示，以标定物的三段三维模型为例进行说明，标定物的三维模型的第一部分、三维模型的第二部分，以及三维模型的第三部分可以从存储器中获取，该存储器可以是ram、rom或flash。501表示标定物的三维模型的第一部分,502表示标定物的三维模型的第二部分，503表示标定物的三维模型的第三部分，上述的三维模型的第一部分和第二部分可以从上述存储器中读取，上述的501和/或502可以为深度图、标定物的旋转部分角度的深度图融合后的三维模型、或标定物旋转360度得到的不同角度的深度图融合后的三维模型。图5中，502进行变换，通过icp向501进行配准，得到505,505与504(即501)部分重合，并且得到相应的变换矩阵。同样的，在502与501配准后，503通过icp向502进行配准,得到506,506与505部分重合，并且得到相应的变换矩阵。可选的，也可以由501进行变换，通过icp向502进行配准，503通过icp向502进行配准。

本实施例提供的方法相对于现有技术中相比于需要人体模型的标定方式，本实施例提供的标定方法不依赖于标定物，简化了标定流程和标定方法，减少了标定的复杂性。

下面结合附图6对本发明实施例三提供的一种用于标定的装置600进行详细阐述。如图6所示，该装置600包括：第一获取模块601、第一确定模块602以及第二确定模块603。

第一获取模块601，用于获取带有标记点的标定物的第一二维图像以及所述标定物的第一深度图，并获取所述标定物的标定后的三维模型数据，所述第一二维图像中的像素与所述第一深度图中的像素对应。

可选的，上述的第一二维图像与第一深度图可以从存储装置中获取，该存储装置可以为ram(randomaccessmemory随机存取存储器)或闪存flashmemory等。可选的，拍摄所述第一二维图像可以为彩色摄像装置，如rgb摄像头，拍摄所述第一深度图的可以为深度摄像装置，该彩色摄像装置与深度摄像装置可以组成摄像装置组。

可选的，所述标记点为有颜色的标记点，如，可以为红色。该标记点也可以为具有某种形状或纹理的标记点。优选的，该标记点为至少两个。

可选的，该标定物可以为人体模型，也可以为其他的模型。

可选的，上述三维模型数据可以为不完全的三维模型，也就是说部分三维数据也可以进行上述标定工作。

可选的，上述的第一二维图像中的至少一个像素所对应的拍摄场景对应于上述第一深度图中像素所对应的拍摄场景，上述的第一二维图像中的至少一个像素的坐标可以映射到所述第一深度图中的像素的坐标，优选的，所述第一二维图像中的像素的坐标与所述第一深度图中的像素的坐标是一一对应的。

第一确定模块602，用于根据所述第一二维图像中的所述标记点确定所述第一深度图中与所述标记点对应的第一三维标记点，并根据所述第一二维图像中的所述标记点确定所述标定物的三维模型数据中与所述标记点对应的第二三维标记点。

可选的，所述标记点为有颜色的标记点；所述第一确定模块，具体用于：

根据所述颜色确定所述第一二维图像中的表示所述标记点的像素的坐标，根据所述第一二维图像中的像素与所述第一深度图中的像素的对应关系确定所述第一深度图中与所述标记点对应的第一三维标记点的坐标；根据拍摄所述第一二维图像的第一二维摄像装置与拍摄所述标定物的三维模型数据的三维标定摄像装置的位置关系，以及所述第一二维图像中的所述标记点的像素的坐标确定所述标定物的三维模型数据中与所述标记点对应的第二三维标记点的坐标。具体的，第一二维图像可以为rgb图像，标定物的颜色可以为白色，所述标记点的颜色可以为红色，可以通过搜索上述第一二维图像中的标定物上的红色的像素来确定标记点在第一二维图像中的坐标。由于第一二维摄像装置与三维标定摄像装置之间的位置关系以及其坐标系的变换关系，或映射关系，可以通过摄像装置本身的内部参数和/或外部参数表示，因此可以得到三维标定摄像装置拍摄的上述标定物的三维模型数据中对应于上述第一二维图像中的所述标记点的第二三维标记点。

可选的，标定物的三维模型数据为标定前由三维标定摄像装置拍摄该标定物获得，并且三维标定摄像装置与第一二维摄像装置以及拍摄所述第一深度图的深度摄像装置之间的空间位置关系是已知的，则他们的坐标系之间的变换关系是已知的，可以通过矩阵表示。

可选的，上述方法是通过标记点的颜色去帮助识别标记点，也可以通过标记点的形状或标记点的纹理来进行识别，如设置标记点为三角形，通过在第一二维图像上搜索三角形来确定标记点的坐标，也可以将让标记点具有特别的纹理，通过在第一二维图像上搜索该纹理来确定标记点的坐标。

第二确定模块603，用于确定第一矩阵，所述第一矩阵用于对所述标定物的第一深度图与所述标定物的三维模型数据中的至少一个进行变换，使得所述第一三维标记点与所述第二三维标记点配准。

可选的，所述第二确定模块，具体用于：确定第二矩阵，所述第二矩阵用于对所述标定物的第一深度图与所述标定物的三维模型数据中的至少一个进行第一变换，使得所述第一三维标记点与所述第二三维标记点粗配准；确定第三矩阵，所述第三矩阵用于对进行所述第一变换后的所述标定物的第一深度图与进行所述第一变换后的所述标定物的三维模型数据中的至少一个进行第二变换，使得所述第一三维标记点与所述第二三维标记点精确配准；所述第一矩阵由所述第二矩阵以及所述第三矩阵计算得到。

可选的，上述的粗配准可以为所述第一三维标记点与所述第二三维标记点在较大的误差范围内重合或近似重合，上述的精确配准可以为所述第一三维标记点与所述第二三维标记点在较小的误差范围内重合或近似重合。可选的，所述第一矩阵也可以通过进行两次以上不同精度的配准而获得的至少两个矩阵计算获得。可选的，上述粗配准可以由第一深度图进行第一变换向三维模型数据配准，也可以由三维模型数据进行第一变换向第一深度图配准，也可以第一深度图与三维模型数据均进行上述的第一变换，向对方逼近以配准，向对方逼近的第一变换包括两方的子变换。可选的，上述的精确配准可以由进行所述第一变换后的所述标定物的第一深度图向进行所述第一变换后的所述标定物的三维模型数据配准，也可以由进行所述第一变换后的所述标定物的三维模型数据向进行所述第一变换后的所述标定物的第一深度图配准，也可以进行所述第一变换后的所述标定物的第一深度图与进行所述第一变换后的所述标定物的三维模型数据均进行上述的第二变换，向对方逼近以配准，向对方逼近的第二变换包括两方的子变换。

上述进行所述第一变换后的所述标定物的第一深度图与进行所述第一变换后的所述标定物的三维模型数据包括进行了由第一深度图进行第一变换向三维模型数据配准、或由三维模型数据进行第一变换向第一深度图配准，或第一深度图与三维模型数据均进行上述的第一变换向对方逼近，的操作后的第一深度图与三维模型数据，而不论逼近的方向为何。

所述第二确定模块，具体用于：通过随机采样一致算法确定所述第二矩阵；或，以所述第二矩阵为初始值通过迭代最近点算法确定所述第三矩阵。

可选的，所述第二确定模块，具体用于：确定第二矩阵，所述第二矩阵用于对所述标定物的第一深度图与所述标定物的三维模型数据中的至少一个进行第一变换，使得所述第一三维标记点与所述第二三维标记点粗配准；确定所述第一矩阵，所述第一矩阵为以所述第二矩阵为初始值进行第二变换得到，所述第二变换用于通过对进行所述第一变换后的所述标定物的第一深度图与进行所述第一变换后的所述标定物的三维模型数据中的至少一个进行所述第二变换以使得所述第一三维标记点与所述第二三维标记点精确配准。可选的，上述粗配准可以由第一深度图进行第一变换向三维模型数据配准，也可以由三维模型数据进行第一变换向第一深度图配准，也可以第一深度图与三维模型数据均进行上述的第一变换，向对方逼近以配准，向对方逼近的第一变换包括两方的子变换。可选的，上述精确配准可以由进行所述第一变换后的所述标定物的第一深度图进行第二变换向进行所述第一变换后的所述标定物的三维模型数据配准，也可以由进行所述第一变换后的所述标定物的三维模型数据进行第二变换向进行所述第一变换后的所述标定物的第一深度图配准，也可以由进行所述第一变换后的所述标定物的第一深度图与进行所述第一变换后的所述第一深度图均进行上述的第一变换，向对方逼近以配准，向对方逼近的第一变换包括两方的子变换。

所述第二确定模块，具体用于：通过随机采样一致算法确定所述第二矩阵；或，以所述第二矩阵为初始值通过迭代最近点算法确定所述第一矩阵。

所述装置还包括：第二获取模块，用于获取所述标定物的第二二维图像以及所述标定物的第二深度图，所述第二二维图像中的像素与所述第二深度图中的像素对应，拍摄所述第二二维图像和第二深度图的第二摄像装置与拍摄所述第一二维图像和第一深度图的第一摄像装置不同；第三确定模块，用于：根据所述第二二维图像中的所述标记点确定所述第二深度图中与所述标记点对应的第三三维标记点，并根据所述第二二维图像中的所述标记点确定所述标定物的三维模型数据中与所述标记点对应的第四三维标记点；确定第四矩阵，所述第四矩阵用于对所述标定物的第二深度图与所述标定物的三维模型数据中的至少一个进行变换，使得所述第三三维标记点与所述第四三维标记点配准；根据所述第一矩阵与所述第四矩阵确定第五矩阵，所述第五矩阵用于表示所述第一摄像装置与所述第二摄像装置的位置关系。可选的，第一摄像装置为包括拍摄第一二维图像的摄像装置和拍摄第一深度图的摄像装置组成的摄像装置组，第二摄像装置为包括拍摄第二二维图像的摄像装置和拍摄第二深度图的摄像装置组成的摄像装置组。不仅根据第一矩阵与所述第四矩阵能够获得所述第一摄像装置与所述第二摄像装置的位置关系，也能够知道所述第一摄像装置的坐标系与所述第二摄像装置的坐标系与三维标定摄像装置的坐标系之间的关系。关于本段的其他详细描述可以参见上面相关的介绍。

具体地，关于本实施例提供的装置的具体结构、功能或是其他结构、功能可以参见实施例一中的图2和/或图3中相关描述。

通过上述本发明提供的一种用于标定的装置，能够使得在对拍摄三维图像的装置进行标定时，简单易行，操作难度小。由于采用多个摄像头进行扫描，比由一个运动摄像头进行扫描的头部和底部的三维成像效果更好，也更容易标定，比使用多个摄像头环绕被拍摄物的三维拍摄和标定方法占地更小。

下面结合附图7对本发明实施例四提供的一种用于标定的装置700进行详细阐述。如图7所示，该装置700包括：

第三获取模块701，用于获取标定物的三维模型的第一部分，以及所述标定物的三维模型的第二部分，所述标定物的三维模型的第一部分由第三摄像装置拍摄得到，所述标定物的三维模型的第二部分由第四摄像装置拍摄得到，所述三维模型的第一部分所对应的标定物的第一部分与所述三维模型的第二部分所对应的标定物的第二部分在所述标定物的第三部分重合。

可选的，所述三维模型的第一部分可以为标定物的上半部分的三维模型，所述三维模型的第二部分可以为标定物的中间部分的三维模型，该上半部分的三维模型与该中间部分的三维模型有部分重合，也可以说该上半部分的三维模型所对应的标定物的第一部分与所述三维模型的第二部分所对应的标定物的第二部分在所述标定物的第三部分重合。

第四确定模块702，用于确定第五矩阵，所述第五矩阵用于对所述标定物的三维模型的第一部分与所述标定物的三维模型的第二部分中的一个进行变换，使得所述三维模型的第一部分与所述三维模型的第二部分在所述标定物的第三部分所对应的三维模型上重合。

可选的，可以所述标定物的三维模型的第一部分进行变换向所述标定物的三维模型的第二部分配准，也可以所述标定物的三维模型的第二部分进行变换向所述标定物的三维模型的第一部分进行配准。

可选的，所述第四确定模块，具体用于通过迭代最近点算法确定所述第五矩阵。

可选的，所述标定物为人体模型，所述标定物的三维模型的第一部分为所述人体模型的上段的三维模型，所述标定物的三维模型的第二部分为所述人体模型的中段的三维模型；所述第五矩阵用于对所述标定物的三维模型的第一部分与所述标定物的三维模型的第二部分中的一个进行变换，使得所述三维模型的第一部分与所述三维模型的第二部分在所述标定物的第三部分所对应的三维模型上重合，包括：所述第五矩阵用于对所述人体模型的中段的三维模型进行变换，使得所述人体模型的中段的三维模型与人体模型的上段的三维模型在所述标定物的第三部分所对应的三维模型上重合。

关于本实施例提供的装置的具体结构、功能或是其他的结构、功能可以参见实施例二中关于图5的相关描述。

本实施例提供的装置相对于现有技术中相比于需要人体模型的标定方式，本实施例提供的标定装置不依赖于标定物，简化了标定流程和标定方法，减少了标定的复杂性。

下面结合图8具体描述本发明实施例五提供的一种用于图像处理的装置800，该装置包括一种计算机可读存储介质801，所述计算机可读存储介质801存储有计算机程序，所述计算机程序被第一处理器802执行时实现如实施例一或实施例二的方法的步骤。如图8所示，可选的，该装置800可以包括总线。

本发明实施例提供的一种用于标定的装置，能够使得在对拍摄三维图像的装置进行标定时，简单易行，操作难度小。由于采用多个摄像头进行扫描，比由一个运动摄像头进行扫描的头部和底部的三维成像效果更好，也更容易标定，比使用多个摄像头环绕被拍摄物的三维拍摄和标定方法占地更小。

下面结合图9具体描述本发明实施例六提供的一种用于标定的装置900，该装置包括存储器901、第二处理器902以及存储在所述存储器901中并可在所述第二处理器902上运行的计算机程序，所述计算机程序被第二处理器902执行时实现如实施例一或实施例二所述方法的步骤。可选的，如图所示，该装置900还包括总线。

本实施例提供的方法相对于现有技术中相比于需要人体模型的标定方式，本实施例提供的标定方法不依赖于标定物，简化了标定流程和标定方法，减少了标定的复杂性。

示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器中，并由所述处理器执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述装置/终端设备中的执行过程。

所述装置/终端设备可以是手机、平板电脑、桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述装置/终端设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，本发明的示意图仅仅是装置/终端设备的示例，并不构成对装置/终端设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述装置/终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

上述处理器可以是中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述装置/终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个装置/终端设备的各个部分。

所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述装置/终端设备的各种功能。所述存储器可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如视频数据、图像等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(smartmediacard,smc)，安全数字(securedigital,sd)卡，闪存卡(flashcard)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

所述装置/终端设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。

上述各个实施例中的目标物体的成像可以目标物体的局部成像，也可以整体成像。无论是局部成像，或整体成像都适用或对局部成像，或整体成像相应做出调整后适用本发明提供的方法或装置，上述调整本领域普通技术人员不需要付出创造性劳动，应属于本发明的保护范围。