以不相等，本申请对此不做限定。
[0105]本申请公开的标定模板中，设置的标定圆组和定位圆组的数量越多，模板检测的精度越高，而所述标定圆组和定位圆组的数量越多，模板检测所需的时间越长。在实际应用中，通常将标定圆组和定位圆组形成的多个同心圆对，设置为3x4到12x15的形式。
[0106]进一步的，在图3所示的标定模板中还设置有标定线，所述标定线的长度等与具有不同圆心的任意两个圆之间的圆心距。其中，该标定模板最下方的线段即为所述标定线。设定所述具有不同圆心的两个圆分别为第一圆和第二圆，如图3所示，该标定模板中包含有四条标定线，按照从左到右的顺序，第一条标定线对应的所述第一圆和第二圆分别为最后一行中的第一个圆组中的圆，以及第二个圆组中的圆，第二条标定线对应的所述第一圆和第二圆分别为最后一行中的第三个圆组中的圆，以及第四个圆组中的圆，第三条标定线对应的所述第一圆和第二圆分别为最后一行中的第五个圆组中的圆，以及第六个圆组中的圆，第四条标定线对应的所述第一圆和第二圆分别为最后一行中的第七个圆组中的圆，以及第八个圆组中的圆。该四条标定线分别设置在相应的第一圆和第二圆的下方，并且所述标定线的起点和终点在同一水平面上。当然，还可以选取其他圆作为第一圆和第二圆，并将标定线设置在标定模板的其他位置，本申请对此不做限定。
[0107]例如，在图4所不的另一种标定模板中，所述第一圆和第二圆分别为最后一行的第一个圆组中的圆，以及最后一行的最后一个圆组中的圆，并将该标定线设置在所述第一圆和第二圆的下方。参见图5所示的另一种标定模板，所述第一圆为标定模板第一行的第一个圆组中的圆，所述第二圆为标定模板第二行的第二个圆组中的圆，与所述第一圆和第二圆的圆心距长度相等的标定线设置在所述标定模板的左侧，若设定所述第一圆和第二圆的圆心之间的连线为圆心线，该标定线与所述圆心线平行。当然，也可将该标定线设置成竖直方向，本申请对此不做限定。
[0108]相应的，本申请还公开了一种模板检测方法。
[0109]参见图6所示的工作流程示意图，本申请公开的模板检测方法包括以下步骤:
[0110]步骤S11、获取待标定的拍摄装置拍摄的模板图像，所述模板图像中包含有预设标定模板，所述预设标定模块包括至少一个标定圆组和至少三个定位圆组，所述至少三个定位圆组的圆心不位于同一直线上，其中，每个所述标定圆组包括至少两个标定圆，同一标定圆组内全部的所述标定圆的圆心相同，并且，同一标定圆组内的至少两个标定圆形成圆环，且圆环与相邻区域的颜色不同；每个所述定位圆组包括至少两个定位圆，同一定位圆组内全部的所述定位圆的圆心相同，并且，同一定位圆组内的至少两个定位圆形成圆环，且圆环与相邻区域的颜色不同；每个所述定位圆组包括第一特征圆和第二特征圆，其中，所述第一特征圆的半径与所有所述定位圆组中的定位圆的半径均不相等；所述第二特征圆的半径与各个所述标定圆组中的标定圆的半径均不相等。
[0111]步骤S12、根据预设连通块覆盖范围，对所述模板图像中的连通块进行过滤，获取包含所述定位圆组和标定圆组的多个连通块。
[0112]拍摄装置在对预设标定模板拍照时，往往会拍摄到所述预设标定模板以外的其他物体，从而需要通过步骤S12对模板图像进行过滤。
[0113]在步骤S12中，对模板图像进行检测，获取模板图像中的连通块，然后根据预设的连通块覆盖范围对该连通块进行过滤，滤除覆盖面积不在所述预设的连通块覆盖范围内的连通块，剩余的覆盖面积在所述预设的连通块覆盖范围内的连通块即为定位圆组和标定圆组。
[0114]其中，设定每个所述标定圆组和定位圆组中最外侧的圆为第三圆，并设定所述第三圆的覆盖面积为单元连通块覆盖面积，则所述预设的连通块覆盖范围中的最小值不大于所述单元连通块覆盖面积中的最小值，并且所述预设的连通块覆盖范围中的最大值不小于所述单元连通块覆盖面积中的最大值。
[0115]步骤S13、对所述连通块进行检测，获取所述连通块对应的轮廓边缘组。
[0116]其中，所述定位圆组和标定圆组均为圆形的连通块，拍摄装置在对标定模板拍照时，受到投影的影响，模板图像中的定位圆组和标定圆组往往呈现椭圆，因此在对各个连通块进行检测时，可通过椭圆拟合的方法获取所述连通块对应的轮廓边缘组。
[0117]另外，还可以通过椭圆检测的方法，获取所述连通块对应的轮廓边缘组，本申请对此不作限定。
[0118]在对连通块进行边缘拟合后，即可获取与连通块相对应的轮廓边缘组。例如，若所述标定模板如图3所示，则每个轮廓边缘组包括两个椭圆的轮廓边缘。
[0119]步骤S14、根据所述轮廓边缘组中各个轮廓边缘的中心，确定所述轮廓边缘组的中心，并根据所述轮廓边缘组中各个轮廓边缘的大小，确定所述轮廓边缘组的类型，所述类型包括:标定圆组和定位圆组，其中，所述定位圆组的中心为所述定位点，所述标定圆组的中心为所述标定点。
[0120]由于所述定位圆组中包含第二特征圆，所述第二特征圆的半径与各个所述标定圆组中的标定圆的半径均不相等，则可根据轮廓边缘的大小区分各个轮廓边缘组的类型，由于轮廓边缘组的类型包括标定圆组和定位圆组，从而将所述各个轮廓边缘组划分为标定圆组和定位圆组。
[0121]步骤S15、根据所述定位点在所述模板图像中的分布位置，确定标定点在所述模板图像中的分布位置，并根据所述定位点和标定点在所述模板图像中的分布位置，确定所述模板图像的模板坐标。
[0122]由于每个定位圆组中均包括第一特征圆，所述第一特征圆的半径与其他各个所述定位圆组中的定位圆的半径均不相等，因此，可通过定位圆组中的各个轮廓边缘的大小，将各个定位圆组区分开来，从而确定所述定位点在所述模板图像中的分布位置。根据所述定位点在所述模板图像中的分布位置，即可确定各个标定点在所述模板图像中的分布位置。
[0123]若本次模块检测针对的所述模板图像中包含的标定模板如图3所示，各个定位圆组中的第一特征圆即为内圆，通过内圆对应的轮廓边缘的大小，可将三个定位圆组区分开来，从而确定定位点在所述模板图像中的分布位置。然后，通过所述定位点进行定位，例如，若将分布在左上的定位点右侧的第一个标定点确定为第一标定点，则可确定分布在左上的定位点右侧的第二个标定点为第二标定点，从而依次获取各个标定点在模板图像中的分布位置。
[0124]本申请的步骤Sll至步骤S15公开一种模板检测方法。通过本申请公开的方法进行模板检测时，通过每个标定圆组中的至少两个标定圆确定该标定圆组的圆心，从而获取标定点，通过每个定位圆组中的至少两个定位圆确定该定位圆组的圆心，从而获取定位点，并通过所述定位点确定各个标定点在图像中的分布情况，进一步获取模板坐标。与现有技术中的棋盘格标定板相比，本申请公开的标定模板在获取标定点时，不易受到外界环境的干扰，提尚了标定点获取的稳定性和正确性，相应提尚t旲板检测的精度，并且能够进一步提尚后续的标定精度。
[0125]另外，本申请公开的标定模板中，每个标定圆组和定位圆组均由至少两个圆心相同的圆组成，和棋盘格标定板相比，圆形受拍摄装置投影变化的影响较小，鲁棒性较强。
[0126]在步骤S14中，公开根据所述轮廓边缘组中各个轮廓边缘的中心，确定所述轮廓边缘组的中心这一步骤，该步骤可通过多种方式实现。
[0127]在其中一种实现方式中，所述根据所述轮廓边缘组中各个轮廓边缘的中心，确定所述轮廓边缘组的中心，包括:
[0128]计算所述轮廓边缘组中各个轮廓边缘的中心的平均值，并将所述平均值作为所述轮廓边缘组的中心。
[0129]例如，若本次模板检测针对的标定模板如图3所示，即每个标定圆组和定位圆组均由2个同心圆组成，在通过边缘拟合，获取轮廓边缘组后，可检测到每个轮廓边缘组中包含有两个轮廓边缘，然后检测每个轮廓边缘组中包含的两个轮廓边缘的中心，所述两个轮廓边缘的中心的平均值即为该轮廓边缘组的中心。
[0130]在另一种实现方式中，所述根据所述轮廓边缘组中各个轮廓边缘的中心，确定所述轮廓边缘组的中心，包括:
[0131]首先，在获取所述轮廓边缘组中各个轮廓边缘的中心后，判断所述各个轮廓边缘的中心之间的距离差是否在预设的距离范围内；然后，若所述距离差在所述预设的距离范围内，则计算所述轮廓边缘组中各个轮廓边缘的中心的平均值，并将所述平均值作为所述轮廓边缘组的中心。
[0132]上述步骤中，在获取到轮廓边缘组中各个轮廓边缘的中心后，判断所述各个轮廓边缘的中心之间的距离差是否在预设的距离范围内，若所述距离差超过所述预设的距离范围，则说明同一轮廓边缘组中的各个轮廓边缘的中心距离较远，这种情况下，认为该轮廓边缘组出现误差，在后续步骤中不再考虑该轮廓边缘组；若所述各个轮廓边缘的中心之间的距离差在预设的距离范围内，则说明同一轮廓边缘组中的各个轮廓边缘的中心距离较近，则通过该轮廓边缘组中各个轮廓边缘的中心的平均值确定所述轮廓边缘组的中心。
[0133]通过上述步骤，能够减少误差，进一步提高模板检测的精度。
[0134]根据所述各个定位点和标定点在所述模板图像中的分布位置，即可确定所述模板图像的模板坐标。其中，确定所述模板图像的模板坐标的实现方式包括多种。
[0135]在其中一种实现方式中，所述根据定位点和标定点在所述模板图像中的分布位置，确定所述模板图像的模板坐标包括:
[0136]首先，根据所述定位点和标定点在所述模板图像中的分布位置，将所述待标定图像上的各个定位点和标定点，与已知坐标系的标定模板上的各个定位点和标定点建立映射关系;
[0137]然后，根据所述映射关系，以及所述已知坐标系的标定模板上的定位点和标定点的坐标，确定所述模板图像的模板坐标。
[0138]在上述实现方式中，需要预先获取已知坐标系的标定模板，该标定模板中各个标定点和定位点的坐标是已知的，这种情况下，根据所述待标定图像上的各个定位点和标定点，与已知坐标系的标定模板上的各个定位点和标定点之间的映射关系，以及所述已知坐标系的标定模板上的各个标定点的坐标，即可确定所述模板图像的模板坐标。其中，所述已知坐标系可以为世界坐标系，或者，可以为其他形式的图像坐标系。
[0139]在另一种实现方式中，可预先存储分布在不同位置的各个定位点和标定点的坐标，在获取到各个定位点和标定点在所述模板图像中的分布位置后，查询预先存储的坐标信息，即可确定所述模板图像的模板坐标。
[0140]例如，若本次模板检测针对的标定模板如图3所示，将分布在左上的定位点右侧的第一个标定点确定为第一标定点，确定分布在左上的定位点右侧的第二个标定点为第二标定点，并预先存储了第一标定点和第二标定点的坐标。在进行模板检测时，通过定位点，可确定模板图像中的第一标定点和第二标定点的分布位置，并查询预先存储的坐标信息，即可确定第一标定点和第二标定点的坐标，相同的，还可以获取其他标定点和定位点在模板图像中的坐标，根据所述坐标，即可确定模块图像的模板坐标。
[0141]进一步的，本申请公开的模板检测方法还包括:在根据预设连通块覆盖范围，对所述模板图像中的连通块进行过滤之前，对所述模板图像进行去噪处理。
[0142]这种情况下，步骤S12中所述根据预设连通块覆盖范围，对所述模板图像中的连通块进行过滤，包括:在获取去噪处理后的模板图像后，根据预设连通块覆盖范围，对所述去噪处理后的模板图像进行过滤。
[0143]其中，去噪处理可采用中值滤波或高斯滤波等方法，能够减少图像噪声的影