专利名称：利用传统相机测量物体尺寸的方法和系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及用传统照相机来测量物体的尺寸或者物体部件之间的距离。
背景技术：
目前，利用照相机和带有软件的计算机来测量距离，需要从不同角度拍摄的两张照片。根据两张照片图像中的对应参考点以及参考点的真实距离信息，计算两次拍摄点的相应坐标，包括三维坐标系的X，Y，Z轴和原点，用三角测量法算出目标物的长度，角度，面积和体积。但是，用未校准的传统相机或者手动选择参考点是很难达到测量效果的。所以，这种方法需要人工手动选择参考点。拍摄者需要学习如何选择参考点来得到更精确的测量结果，这要求拍摄者经过长期艰难的学习过程。目前的技术和使用方法由于其局限性不能充分利用传统相机的潜能。
发明内容
本发明描述了测量目标物的尺寸和目标物部件间距的一种方法和一个系统。这样的方法和系统充分发掘了传统相机的潜力，无需任何额外的硬件，也无需拍摄者除了普通拍照技术之外的经验。该发明包括一个传统照相机、一个准确的测距装置和一个实施计算功能的软件。 拍摄者可以获得目标物的尺寸或目标物上任意两点之间的距离，无需手动测量或者其他任何测量工具。本发明使拍摄者可以仅用传统照相机达到测量尺寸或者距离的目的。具体步骤是分别在两个不同的地点对同一目标物拍摄照片。或者，也可以用两台传统相机来达到同一效果。本发明利用传统相机测量物体尺寸的方法，包括
a)校准装有测距装置的传统数码相机，测距装置例如激光测距仪；
b)给目标物体拍一张照片；
c)在目标物体的图像中选取至少8个参考点；
d)测量照相机到目标物的距离，并生成第二个拍摄点和第一个拍摄点的适当距离；
e)将生成的距离数据传给拍照者，在第二个拍摄点给相同目标物拍摄第二张照片； f )在第二张照片中识别该目标物相应的8个参考点；
g)再测量相机到目标物的距离；
h)分别计算8个对应参考点之间的距离。本发明的利用传统相机测量物体尺寸的系统，其特征在于包括
a)至少一台装有激光测距装置并校准过的照相机；
b)一份软件，功能有选择8个参考点；测量目标物和至少一台照相机之间的距离；生成第二拍摄点和第一拍摄点的合适距离；计算两张照片中相同8个参考点的对应距离。
本发明可以测量同一目标物上任意两点之间的距离，或者两目标物上任意两点间的距离。
为了使本发明的内容更容易被清楚的理解，下面根据的具体实施例并结合附图， 对本发明作进一步详细的说明，其中
图1说明了如何捕捉目标物的图像平面； 图2说明了在两张图中捕捉目标物的过程； 图3说明了在计算尺寸或距离时的数据流。
具体实施例方式以下根据附图进行详细说明。说明中的编号与附图中的编号尽量保持一致。除了这里所述的本发明的各项特征和实施例，其他按照同样的中心思想演变出的实施方案也是可行的。比如，替代，增加或者修改图中的部件，或者，这里公开的实施例也可以被替换，重组或添加步骤。所以，以下的说明并不局限本发明的范围。本发明的合适范围在附加的优先权声明中定义。本发明提供了一种根据传统相机拍摄的两张照片来测量尺寸和代表同一目标物中任意两点的两个像素之间距离的方法。不像对目标物使用实体的物理的测量工具，或者对物体的照片使用这类的测量方法，本发明所说的测量方法可以用传统相机在两个不同地点对同一物体拍照来达到测量目的。进一步详细的说，在需要测量一较大的目标物或者需要隔一段距离测量目标物的尺寸时，使用实体或物理的测量工具并不现实，本发明就可以达到测量目的。本发明延展了传统照相机的能力，而且不要求拍摄者有任何除了普通拍照常识的经验或者技巧。拍摄者使用一台传统数码相机。在首选的实施例中，传统相机配有一个激光测距装置，该装置通常被认为是可以测量较长的距离并帮助在毫米级获得更高的精确度，红外线可以测量超过5米到无穷远的物体，超声波由于受到多方因素的影响会不精确。图2说明了给目标物拍两张图像的过程。拍摄者可以用传统相机在任意方位为目标物拍摄第一张二维图片。图3说明了计算尺寸或距离的流程图。首先下载拍好的图片并把该图片从照相机传送到电脑上。在推荐的实施例中(In preferred embodiment)，相机自带有微处理器和可供电脑读取的记忆卡。然后，在该目标物上选择至少8个参考点。这8个点在数字图像中以8个确定的像素表示。这个选择过程可以手动完成，但是需要拍摄者经过长期的学习和经验积累。在推荐的实施例中，选择参考点是按照编辑好的程序自动完成的。所述的在一幅或两幅二维图中选取至少8个参考点的方法可参考约翰韦利所写的《实际的图像处理和计算机图形》(ISBN-10 :0470868546, ISBN-13 :9780470868546，出版社John Wiley & Sons hc，出版日期2007-10-26) —书中的《扇区视觉地标建筑和/或哈里斯角点》。
如图2所示，该发明然后计算相片中的目标物到相机的距离。在推荐的实施例中， 用激光测距装置可以达到更精确的测量结果。接下来，拍摄者移动到下一个拍摄点，用同样的相机对同样的目标物拍摄一张辅助照片。相机将指示拍摄者此处到第二个拍摄点的推荐距离。指示信号可以是“哔”声或者在相机屏幕上显示。测量两个拍摄点距离的技术是已知的。在可能的实施例中，带有GPS 装置的传统相机可以辅助这项功能。在拍完第二张照片后，重复定位过程，对同一目标物取同样的8个参考点，以及计算第二个拍摄点到目标物间的距离。然后，软件用三角定位法自动生成8个对应的参考点之间的尺寸或距离。本发明可以进一步帮助拍摄者在两张照片中选取同一目标物的任意对应的点或者像素。这个功能可以通过计算这两点与8个参考点的距离并使用基准点算法实现。在三维坐标系中确定原点和X^轴并用三角法推算长度，角度，面积和体积的算法是众所周知的。图1为所拍摄得的所述物体的图片，图中的Y为图片上的实际尺寸，X为图片与相机的实际间距。α为相机视角的一半，是固有已知常量。因此，Y所对应的实际物体的长度即X的投影长度为xSin α。采用比例计算的方法，用户可以得出所述物体的水平投影的实际尺寸。此外，所述图片可以实现三维校准。三维校准是在由两张二维图片生成的三维图片上完成的计量方法。其需要采用一些已知的技术手段，例如“结构源于运动”。作为优化的实施方式，它需要对镜片、相机的失真补偿作标定。通过拍摄一个预设景物的方法，用户可以对相机的内、外在参数进行校准；
一个编程相机能帮助用户实现所述参数校准过程。为便于普通拍摄者使用，所述参数校准过程可以由手工完成。所述参数校准的手段是已知的(参照由Forsyth和Ponce所著的 ((Computer Vision A Modern Approach》，出版社Prentice Hall，出版日期 2002-8-24，， ISBN-10: 013085198，ISBN-13: 978-0130851987 ；或参照《实际的图像处理和计算机图形》，ISBN-10 :0470868546, ISBN-13 :9780470868546，出版社 John Wiley & Sons Inc，出版日期 2007-10-26)。在另一个推荐的实施例中，本发明也可以测量两个目标物的距离或者两个目标物上两点间的距离。拍摄者可以选择任意两点。选择至少8个参考点的过程，选择任意两点的过程和基准点算法在这里同样适用。又或者，两名拍摄者可以用两台相机在大约相同的时间拍照。在一个实施例中，相机中的GPS装置可以在两台相机之间通信方位坐标。本发明用三角测量法进行计算并向用户显示两个目标物或一个目标物上任意两个需求点即像素之间的距离。推荐的情况是，本发明包含一个系统，其中传统相机装有计算机可读记忆产品，该记忆产品能指示计算机计算尺寸或距离信息并能存储程序，程序功能是指示计算机接收至少两个目标点即像素，用三角测量法计算并给出测量结果。在推荐的实施例中，传统相机带有激光测距装置。在另一个实施例中，本发明含两台传统相机。除了这里叙述的本发明的特征和实施例，业内人士可以从配置角度或者实施角度很容易的给出本发明的其他实施例。
技术附加说明
通过在多幅图中寻找匹配点，可以确定场景的三维结构和照相机的位置。若相机已被校准过或者在同时使用激光测距仪，可以用两幅二维图像达到同样的效果。在两幅图中寻找对应的点叫做立体匹配。两幅图立体匹配的第一步是计算图像间的基本矩阵。这一步使对应点的位置是在同一条直线上的，这样的直线称作极线。计算一对图像间的基础矩阵，我们首先要在两个图片中找出对应的至少8个参考点，这常通过人工完成，但也可以采用兴趣点方法来自动完成，所述兴趣点方法参见 ((International Journal of Computer Vision)) ([JBiK日 2004—1—5)巾白勺〈〈Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints》，或参考 1988 年出版的《In Alvey Vision Conference》巾白勺H 147 - 151 M白勺《A combined corner and edge detector〉〉。实际中，需要至少15对参考点来得出精确而稳定的测量结果。所述计算一对图像间的基础矩阵的方法有多种，如8点的归一化方法(参见1997 ￥干1j名为〈〈In IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence))^! 580-593 页中的《In defense of the 8-point algorithm》)，刊号730B0001TPA，ISSN 0162-8828)，其在计算前测量所有数据，其往往具有较高的精确度。具有更强的鲁棒性方法经常包括一个在先的阶段“共识随机抽样”(参见Μ. Α. Fischler and R. C. Bolles. Random sample consensus: A paradigm for model fitting with applications to image analysis and automated cartography. In Comm. Assoc. Comp. Mach.，24(6), pages 381 - 395，1981.)，其采用了去除错误匹配的步骤。其他鲁棒性方法包括非线性禾口估计式(参见Z. Zhang. Determining the epipolar geometry and its uncertainty: a review. In The International Journal of Computer Vision, 27(2), pages 161-195，1998.)，以及方形匹配中的最小方块(参见P. Rousseeuw and A. Leroy. Robust Regression and Outlier Detection. John Wiley & Sons, New York, 1987)。算完基本矩阵后，下一步是图像校正。这一步转换图像使极线变成水平。这意味着，在第一幅图中的点与第二幅图中与之对应的点是水平的。这一步大大简化了立体匹配的最后一步。得到校正过的立体图像后，最后一步是将两幅图中的每一个点进行匹配。这是过程中最慢的一步，有很多技术可以实现。比如
(a)、平方差求和SSD。该方法将两幅图中对应像素点灰度值的平方差求和。最小的和值意味着最正确的匹配(参见T. Kanada and Μ. Okutomi. A stereo matching algorithm with an adaptive window: theory and experiment. In IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 16(9)，pages 920 - 932，1994)。(b)、边缘匹配边缘匹配有很多算法完成，比如边缘图匹配。这种方法用边和边的连接来表达数据，寻找图之间的最优匹配。(参见N. Ayache and B. Faverjon. Efficient registration of stereo images by matching graph descriptions of edge images. In International Journal of Computer Vision, pages 107 - 131, 1987)。(C)、动态规划动态规划。这个算法递归的将问题划分为子问题来解决。例如，在两幅图中先找到2个边缘匹配点，然后往该点左边和右边延伸寻找匹配点作为两个子问题。然后重复以上过程参见:S. Intille and A. Bobick. Disparity space images and large occlusion stereo. In European Conference on Computer Vision, Stockholm, Sweden, pages 179 - 186，May 1994)。 (d)、图切割该算法将像素数据表示为图，用一个价值函数来表达匹配。算法使用标准的数学图论理论来寻找最优匹配。常用的价值函数是“波特(potts)模型”，常用的算法是“扩展移动”算法。(参见V. Kolmogorov and R. Zabih. What energy functions can be minimized by graph cuts. In IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 26(2), pages 147 - 159, 2004)。
权利要求
1.一种利用传统相机测量物体尺寸的方法，其特征在于包括a)校准装有测距装置的传统数码相机，测距装置例如激光测距仪；b)给目标物体拍一张照片；c)在目标物体的图像中选取至少8个参考点；d)测量照相机到目标物的距离，并生成第二个拍摄点和第一个拍摄点的适当距离；e)将生成的距离数据传给拍照者，在第二个拍摄点给相同目标物拍摄第二张照片；f )在第二张照片中识别该目标物相应的8个参考点；g)再测量相机到目标物的距离；h)分别计算8个对应参考点之间的距离。
2.根据权利要求1所述的利用传统相机测量物体尺寸的方法，其特征在于的图像中选取两个目标像素，可计算两个像素之间的距离。
3.根据权利要求1所述的利用传统相机测量物体尺寸的方法，其特征在于体拍照，选取至少8个参考点，计算相应的参考点之间的距离。
4.根据权利要求1所述的利用传统相机测量物体尺寸的方法，其特征在于照片的校准结果生成三维图像，并在该三维图像上进行测量。
5.根据权利要求1至4之一所述的利用传统相机测量物体尺寸的方法，其特征在于 校准另一个装有测距装置的传统数码相机；测量任一一台相机到目标物的距离；生成第二个拍摄点和第一个拍摄点的适当距离；两台相机共享该距离信息；当拍摄者移动到该距离时显示相应指示。
6.根据权利要求5所述的利用传统相机测量物体尺寸的方法，其特征在于所述的选择至少8个参考点的过程，采用软件自动完成。
7.一种利用传统相机测量物体尺寸的系统，其特征在于包括a)至少一台装有激光测距装置并校准过的照相机；b)一份软件，功能有选择8个参考点；测量目标物和至少一台照相机之间的距离；生成第二拍摄点和第一拍摄点的合适距离；计算两张照片中相同8个参考点的对应距离。
8.根据权利要求7所述的利用传统相机测量物体尺寸的系统，其特征在于软件还可以配准两幅照片并生成三维图像，在该三维图像上进行测量。
9.根据权利要求7所述的利用传统相机测量物体尺寸的系统，其特征在于在两台照相机之间的通信功能；并在照相者移动到合适的第二拍摄点时发出通知。在目标物 给两个物 根据两张
全文摘要
本发明涉及一种利用传统相机测量物体尺寸的方法，包括校准装有测距装置的传统数码相机，测距装置例如激光测距仪；给目标物体拍一张照片；在目标物体的图像中选取至少8个参考点；测量照相机到目标物的距离，并生成第二个拍摄点和第一个拍摄点的适当距离；将生成的距离数据传给拍照者，在第二个拍摄点给相同目标物拍摄第二张照片；在第二张照片中识别该目标物相应的8个参考点；再测量相机到目标物的距离；分别计算8个对应参考点之间的距离。
文档编号G01B11/26GK102564311SQ20121000951
公开日2012年7月11日 申请日期2012年1月13日 优先权日2012年1月13日
发明者欧思乐, 金声 申请人:常州环视高科电子科技有限公司