機(jī)器視覺陳兵旗陳思瑤王僑第1章緒論01第2章圖像數(shù)據(jù)及存儲(chǔ)與采集02第3章像素分布與圖像分割03第4章顏色空間及測量與變換04第5章幾何變換及單目測量05第6章傅里葉變換06第7章小波變換07第8章濾波增強(qiáng)08第9章二值運(yùn)算與參數(shù)測量09第10章雙目視覺測量10第11章二維三維運(yùn)動(dòng)圖像測量實(shí)踐11第12章模式識(shí)別12第13章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)13第14章深度學(xué)習(xí)14目錄第5章 幾何變換及單目測量5.1基礎(chǔ)知識(shí)幾何變換在許多場合都有應(yīng)用。比圖人造衛(wèi)星上用照相機(jī)拍攝的圖像，由于鏡頭的原因會(huì)變形，需要進(jìn)行幾何變換校正，所以我們在天氣預(yù)報(bào)中看到的云層圖像，就是經(jīng)過幾何變換后獲得的圖像。幾何變換的基本思路是改變像素的位置而不改變像素值?；诖?，幾何變換的圖像坐標(biāo)原點(diǎn)和像素取值方法有特定要求。適當(dāng)?shù)膸缀巫儞Q可以最大程度地消除由于成像角度、透視關(guān)系乃至鏡頭自身原因所造成的幾何失真所產(chǎn)生的負(fù)面影響。5.1基礎(chǔ)知識(shí)與實(shí)踐準(zhǔn)備

圖像處理的坐標(biāo)系一般以左上角為原點(diǎn)，向右及向下分別為X軸和Y軸的正方向，如圖5.1(a)所示，改為如圖5.1(b)所示的圖像，以中心為坐標(biāo)原點(diǎn)，這樣的坐標(biāo)系能夠讓圖像在放大的時(shí)候向四周放大，顯得更自然。

一、坐標(biāo)原點(diǎn)（a）圖像的左上角為原點(diǎn)

（b）圖像的中心為原點(diǎn)圖5.1坐標(biāo)系5.1基礎(chǔ)知識(shí)與實(shí)踐準(zhǔn)備二、變換后像素賦值方法

圖5.2雙線性內(nèi)插法（5.1）

變換后的圖像，由于像素的位置變化了，所以每個(gè)像素都需要重新賦值，對每個(gè)變換后圖像的像素位置，計(jì)算出其對應(yīng)原圖像的像素位置，然后利用原圖像的像素值，計(jì)算出變換后位置的像素值。計(jì)算出原圖像坐標(biāo)（x,y）后，一般采用被稱為雙線性內(nèi)插（bilinearinterpolationapproach）的方法，計(jì)算變換后像素值。如圖5.2所示，[x]和[y]分別是不超過x和y的整數(shù)值，（x,y）是計(jì)算出的像素位置，（x,y）位置的像素值d（x,y）用雙線性內(nèi)插公式（5.1）計(jì)算獲得，將該值賦給變換后圖像對應(yīng)位置的像素。5.2

單步變換

打開ImageSys軟件，讀入一幅圖像，然后依次點(diǎn)擊菜單：幾何變換——單步變換，打開單步變換窗口，如圖5.3所示。5.2.1實(shí)踐準(zhǔn)備圖5.3單步變換功能1．變換項(xiàng)目-平移，旋轉(zhuǎn)，放大縮小。2．輸出幀-設(shè)定執(zhí)行結(jié)果的輸出幀。3．背景顏色-選擇背景顏色?？蛇x：紅、綠、藍(lán)、白、黑，默認(rèn)為：黑。4．中心點(diǎn)-選擇旋轉(zhuǎn)或放大縮小時(shí)有效。（1）

X-x方向的中心坐標(biāo)。默認(rèn)值為圖像中心的x坐標(biāo)。（2）Y-y方向的中心坐標(biāo)。默認(rèn)值為圖像中心的ｙ坐標(biāo)。5．旋轉(zhuǎn)角-選擇“旋轉(zhuǎn)”時(shí)有效，設(shè)定旋轉(zhuǎn)角后，窗口上自動(dòng)表示旋轉(zhuǎn)后的圖像。6．平移量-選擇“平移”時(shí)有效，設(shè)定平移量后，窗口上自動(dòng)表示平移后的圖像。（1）X-x方向平移量。（2）Y-y方向平移量。5.尺寸生成-選擇“放大縮小”時(shí)有效，按照所設(shè)定的比例，窗口上自動(dòng)表示尺寸生成后的圖像。8．運(yùn)行-執(zhí)行后，變換結(jié)果顯示到圖像窗口。沒有運(yùn)行之前，變換結(jié)果在下面預(yù)覽窗口顯示。9．關(guān)閉-關(guān)閉窗口。注：窗口關(guān)閉前，不能執(zhí)行窗口以外的命令。下面介紹各種幾何變換的具體方法以及實(shí)踐演示。5.2

單步變換5.2.2平移

如圖5.3所示，為了使圖像分別沿x坐標(biāo)和y坐標(biāo)向右下平移x0和y0，變換后像素坐標(biāo)設(shè)為X、Y，需要采用公式（5.2）進(jìn)行平移（translation）變換：（5.2）（5.3）逆變換公式如下所示：在單步變換窗口，選擇“平移”，背景默認(rèn)為黑色，“平移量x、y”都設(shè)為20，窗口下方自動(dòng)預(yù)覽變換結(jié)果，執(zhí)行“運(yùn)行”后，結(jié)果顯示到圖像窗口，如圖5.4（a）所示。（a）平移圖5.4單步變換預(yù)覽5.2

單步變換5.2.3放大縮小圖像的放大縮小（Zoom）。x、y方向分別放大縮小a和b倍，a、b大于0為放大，小于0為縮小。需要采用如下的變換公式：逆變換公式如下所示：在單步變換窗口，選擇“放大縮小”，“中心點(diǎn)”默認(rèn)為圖像中心，“尺寸生成”輸入200，窗口下方自動(dòng)預(yù)覽變換結(jié)果，圖5.4（b）所示。（b）放大縮小圖5.4單步變換預(yù)覽5.2

單步變換5.2.4旋轉(zhuǎn)

和平移、放大縮小一樣，將圖像讀到系統(tǒng)幀上進(jìn)行的圖像旋轉(zhuǎn)（rotation）。在單步變換窗口，選擇“旋轉(zhuǎn)”，設(shè)定旋轉(zhuǎn)角度45度，“中心點(diǎn)”默認(rèn)為圖像中心，（5.6）（5.7）一、一般圖像旋轉(zhuǎn)圖5.5為圖像逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)θo的示意圖，需要公式（5.6）變換：逆變換公式如（5.7）所示：（c）旋轉(zhuǎn)圖5.4單步變換預(yù)覽5.2

單步變換5.2.3旋轉(zhuǎn)打開ImageSys軟件，依次點(diǎn)擊菜單：文件——圖像/視頻旋轉(zhuǎn)。點(diǎn)擊“瀏覽”，讀入視頻文件，如圖5.6（a）所示，設(shè)定好“旋轉(zhuǎn)角度”，然后“執(zhí)行預(yù)覽”，可以預(yù)覽到原視頻和旋轉(zhuǎn)視頻；“執(zhí)行保存”，可以預(yù)覽到原視頻和旋轉(zhuǎn)視頻，同時(shí)將旋轉(zhuǎn)視頻保存成原視頻文件+1的視頻。例如，圖示的原視頻文件是VisualNavigation.avi,保存視頻為VisualNavigation1.avi。二、視頻/圖像文件旋轉(zhuǎn)（a）視頻文件

（b）圖像文件圖5.6視頻/圖像文件旋轉(zhuǎn)功能

在上述窗口中點(diǎn)擊“瀏覽”，讀入圖像文件時(shí),如圖5.6（b）所示，設(shè)定好“旋轉(zhuǎn)角度”、“最長線水平”或“最長線垂直”（選擇了“最長線水平”），然后“執(zhí)行預(yù)覽”，可以預(yù)覽到原圖像和旋轉(zhuǎn)圖像；“執(zhí)行保存”，可以預(yù)覽到原圖像和旋轉(zhuǎn)圖像，同時(shí)將旋轉(zhuǎn)圖像保存成原圖像文件+1的文件。5.3復(fù)雜變換5.3.1仿射變換

組合上述的平移、放大縮小、旋轉(zhuǎn)，就可以實(shí)現(xiàn)各種各樣的變形。例如，以(x0,y0)為中心旋轉(zhuǎn)，如圖5.7所示，首先平移(-x0,-y0)，使(x0,y0)回到原點(diǎn)后，旋轉(zhuǎn)θo角，最后再平移(x0,y0)就可以了。一、原理圖5.7以(x0,y0)為中心旋轉(zhuǎn)5.3復(fù)雜變換5.3.1仿射變換一、原理這種方法需要不斷地計(jì)算地址和存取像素來計(jì)算像素的灰度值，所以要耗費(fèi)許多時(shí)間。為了節(jié)省時(shí)間，可以用下式先集中計(jì)算地址：逆變換公式：集中計(jì)算完地址后，讀取一次像素，即可計(jì)算出變換結(jié)果的灰度值。這種幾何變換被稱為二維仿射變換（twodimensionalaffinetransformation）。二維仿射變換的一般如公式表示如下：逆變換公式：雖然參數(shù)不同但形式相同。前面所說明的平移、放大縮小和旋轉(zhuǎn)公式都包含在公式（5.10)和（5.11）中。5.3復(fù)雜變換5.3.1仿射變換

打開ImageSys軟件，讀入一幅圖像，依次點(diǎn)擊菜單：幾何變換——復(fù)雜變換，打開復(fù)雜變換窗口。

二、功能實(shí)踐

（a）放射變換圖5.8復(fù)雜變換功能

選擇“仿射變換”功能，設(shè)定“擴(kuò)大率”、“移動(dòng)量”、“z軸”回轉(zhuǎn)角度，執(zhí)行“變換”，就可以在窗口下方預(yù)覽變換結(jié)果。圖5.8（a）是默認(rèn)參數(shù)的仿射變換示例，執(zhí)行“確定”后，變換結(jié)果輸出到“輸出幀”號（2）上，并顯示到圖像窗口。一、原理

如圖5.9所示，從一點(diǎn)（視點(diǎn)）觀看一個(gè)物體時(shí)，物體在成像平面上的投影圖像就是透視變換（perspectivetransform）圖像。這種透視變換用式（5.12）來表達(dá)：（5.12）逆變換公式如（5.13）所示：（5.13）正逆變換的形式相同。a、b、c與A、B、C等是變換系數(shù)，決定于視點(diǎn)的位置、成像平面的位置、以及物體的大小。圖5.9透視變換5.3復(fù)雜變換5.3.2透視變換二、功能實(shí)踐5.3復(fù)雜變換5.3.2透視變換（b）透視變換圖5.8復(fù)雜變換功能在復(fù)雜變換窗口上，選擇“透視變換”功能。設(shè)定參數(shù)后，執(zhí)行“變換”，就可以在窗口下方預(yù)覽變換結(jié)果，如圖5.8（b）所示，執(zhí)行“確定”后，變換結(jié)果圖像就顯示在圖像窗口上。

需要注意的是，透視變換的參數(shù)很多，如果設(shè)置參數(shù)不合適，變換后會(huì)看不到結(jié)果圖像，也就是變換結(jié)果圖像會(huì)超出畫面以外。5.4齊次坐標(biāo)表示幾何變換采用矩陣處理更方便。二維平面(x,y)的幾何變換能夠用二維向量[x,y]和2×2矩陣來表現(xiàn)，但是卻不能表現(xiàn)平移。因此，為了能夠同樣地處理平移，增加一個(gè)虛擬的維1，即通常使用三維向量[x,y,1]T和3×3的矩陣。這個(gè)3維空間的坐標(biāo)(x,y,1）被稱為（x,y）的齊次坐標(biāo)。5.4齊次坐標(biāo)表示式（5.15）、式（5.16）、式（5.17）分別與前述的式（5.2）、式（5.4）、式（5.6）一致。組合這些矩陣能夠表示各種各樣的仿射變換。例如，以(x0,y0)為中心旋轉(zhuǎn)，可以表示為如下所示的平移和旋轉(zhuǎn)矩陣乘積的形式：上式展開后與式（5.8）是一致的。透視變換是三維空間的變換，用4維向量和4×4的矩陣來表現(xiàn)。如空間中一點(diǎn)分別在兩個(gè)坐標(biāo)系的坐標(biāo)為（X,Y,Z）和（x,y,z），則其坐標(biāo)變換公式用旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移矩陣t可描述為：其中，R為3×3的旋轉(zhuǎn)矩陣（rotationmatrix）；t為三維平移向量（translationvector）；0=(0，0，0)T。這種透視變換經(jīng)常應(yīng)用在相機(jī)測量、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)（computergraphics）等領(lǐng)域。5.5單目測量在機(jī)器視覺中，攝像機(jī)成像是典型的透視變換模型。物體在世界坐標(biāo)系下的三維空間位置到成像平面的投影可以用一種幾何模型來表示，這種幾何模型將圖像的2D坐標(biāo)與現(xiàn)實(shí)空間中的3D坐標(biāo)聯(lián)系在一起，這就是常說的攝像機(jī)模型。5.5.1參考坐標(biāo)系在攝像機(jī)模型中，一般要涉及四種坐標(biāo)系：世界坐標(biāo)系、攝像機(jī)坐標(biāo)系、圖像物理坐標(biāo)系、圖像像素坐標(biāo)系。了解這四個(gè)坐標(biāo)系的意義及其關(guān)系對圖像恢復(fù)和信息重構(gòu)有重要作用。1.圖像像素坐標(biāo)系：數(shù)字圖像在計(jì)算機(jī)中以離散化的像素點(diǎn)的形式表示，圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的亮度值或灰度值以數(shù)組的形式存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)中。以圖像左上角的像素點(diǎn)為坐標(biāo)原點(diǎn)，建立以像素為單位的平面直角坐標(biāo)系，為圖像像素坐標(biāo)系，每個(gè)像素點(diǎn)在該坐標(biāo)系下的坐標(biāo)值表示了該點(diǎn)在圖像平面中與圖像左上角像素點(diǎn)的相對位置。2.圖像物理坐標(biāo)系：在圖像中建立的以相機(jī)光軸與圖像平面的交點(diǎn)(一般位于圖像中心處)為原點(diǎn)、以物理單位(如毫米)表示的平面直角坐標(biāo)系，如圖5.10中的坐標(biāo)系XO1Y。像素點(diǎn)在該坐標(biāo)系下的坐標(biāo)值可以體現(xiàn)該點(diǎn)在圖像中的物理位置。3.攝像機(jī)坐標(biāo)系：圖5.10中，坐標(biāo)原點(diǎn)Oc與Xc軸、Yc軸、Zc軸構(gòu)成的三維坐標(biāo)系為攝像機(jī)坐標(biāo)系，其中，Oc為相機(jī)的光心，Xc軸、Yc軸與圖像坐標(biāo)系的X軸、Y軸平行，Zc軸為相機(jī)光軸，與圖像平面垂直。4.世界坐標(biāo)系：根據(jù)現(xiàn)實(shí)環(huán)境選擇的三維坐標(biāo)系，相機(jī)和場景的真實(shí)位置坐標(biāo)都是相對于該坐標(biāo)系的，世界坐標(biāo)系一般用Ow點(diǎn)和Xw軸、Yw軸、Zw軸來描述，可根據(jù)實(shí)際情況任意選取。以上攝像機(jī)模型所涉及的4個(gè)坐標(biāo)系中，最受關(guān)注的是世界坐標(biāo)系和圖像像素坐標(biāo)系。圖5.10參考坐標(biāo)系5.5單目測量5.5.2攝像機(jī)模型分析攝像機(jī)成像模型一般分為線性攝像機(jī)模型和非線性攝像機(jī)模型兩種。線性相機(jī)模型也被稱為針孔模型，是透視投影中最常用的成像模型，該模型是一種理想狀態(tài)下的成像模型，并沒有考慮相機(jī)鏡頭畸變對成像帶來的影響。因此，在鏡頭畸變較大的場合，非線性模型更能準(zhǔn)確地描述相機(jī)成像過程。但隨著相機(jī)鏡頭制作工藝的提高，現(xiàn)代許多相機(jī)的鏡頭畸變幾乎可以忽略不計(jì)，在這種情況下，線性模型與非線性模型的差別并不大，并且，線性模型求解簡單，使用方便，因此在視覺測量中有著更廣泛的應(yīng)用。本節(jié)基于線性攝像機(jī)模型，介紹空間點(diǎn)到其像點(diǎn)之間的映射關(guān)系。在線性模型中，物點(diǎn)、相機(jī)光心、像點(diǎn)三點(diǎn)共線，如圖5.10所示?？臻g點(diǎn)、光心的連線與成像平面的交點(diǎn)就是其對應(yīng)的像點(diǎn)，一個(gè)物點(diǎn)在像平面上有唯一的像點(diǎn)與之對應(yīng)。場景中任意點(diǎn)P的圖像像素坐標(biāo)與世界坐標(biāo)之間的關(guān)系可用齊次坐標(biāo)和矩陣的形式表示為式(5.20)。其中，(u,v)為點(diǎn)P在圖像平面上投影點(diǎn)的圖像像素坐標(biāo)，Xw=[Xw,Yw,Zw,1]T，描述其世界坐標(biāo)。fx=f/dx，為相機(jī)在x方向上的焦距；fy=f/dy，為相機(jī)在y方向上的焦距，M1中的參數(shù)fx、fy、u0、v0都與相機(jī)自身的內(nèi)部結(jié)構(gòu)相關(guān)，因此，稱為內(nèi)部參數(shù)，M1為內(nèi)參矩陣。M2中的旋轉(zhuǎn)矩陣R與平移向量T表現(xiàn)的是相機(jī)相對于世界坐標(biāo)系的位置，因此稱為外部參數(shù)，M2為外參矩陣。M為M1與M2的乘積，是一個(gè)3×4的矩陣，稱為投影矩陣，該矩陣可體現(xiàn)任意空間點(diǎn)的圖像像素坐標(biāo)與世界坐標(biāo)之間的關(guān)系。通過式(5.20)可知，若已知投影矩陣M和空間點(diǎn)世界坐標(biāo)Xw，則可求得空間點(diǎn)的圖像坐標(biāo)(u,v)，因此，在線性模型中，一個(gè)物點(diǎn)在成像平面上對應(yīng)唯一的像點(diǎn)。但反過來，若已知像點(diǎn)坐標(biāo)(u,v)和投影矩陣M，代入式(5.20)，只能得到關(guān)于Xw的兩個(gè)線性方程，這兩個(gè)線性方程表示的是像點(diǎn)和光心的連線，即連線上所有點(diǎn)都對應(yīng)著該像點(diǎn)。要獲取待測目標(biāo)的距離參數(shù)，關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一是從二維圖像中還原待測目標(biāo)在三維場景中的坐標(biāo)信息，而由以上討論可知，在線性模型中，一個(gè)像點(diǎn)對應(yīng)的物點(diǎn)并不具有唯一性，因此，只通過一幅圖像對圖像場景進(jìn)行三維重建是不現(xiàn)實(shí)的。但是，在許多場景下，待測目標(biāo)都可近似看成位于同一平面，這時(shí)，只需建立待測目標(biāo)所在平面(以下簡稱“世界平面”)與圖像平面之間的對應(yīng)關(guān)系即可實(shí)現(xiàn)對待測目標(biāo)的三維重建，線性攝像機(jī)模型也可簡化成平面攝像機(jī)模型，如圖5.11所示。圖5.11平面攝像機(jī)模型5.5單目測量5.5.2攝像機(jī)模型分析在圖5.11中，C為相機(jī)光心，即針孔成像中的針孔，空間點(diǎn)X在像平面上的對應(yīng)點(diǎn)為像點(diǎn)x，令X=[X,Y,Z,1]，x=[x,y,1]分別表示空間點(diǎn)在世界坐標(biāo)系和像素坐標(biāo)系下的齊次坐標(biāo)，則根據(jù)式(5.20)變換可得以下關(guān)系式：

由上式可知，三維空間平面上的點(diǎn)與圖像平面上的點(diǎn)之間的關(guān)系可通過一個(gè)3×3的齊次矩陣H=[P1,P2,P3]來描述，H即為單應(yīng)矩陣，世界坐標(biāo)可通過式(5.22)轉(zhuǎn)換成圖像像素坐標(biāo)，相反地，圖像像素坐標(biāo)可通過式(5.23)轉(zhuǎn)換成世界坐標(biāo)。

5.5單目測量5.5.3攝像機(jī)標(biāo)定攝像機(jī)標(biāo)定的目的在于為世界坐標(biāo)系的三維物點(diǎn)和圖像坐標(biāo)系中的二維像點(diǎn)之間建立一種映射關(guān)系，而空間物體表面某點(diǎn)的三維幾何位置與其在圖像中對應(yīng)點(diǎn)之間的相互關(guān)系是由攝像機(jī)成像的幾何模型決定的。在線性模型中，三維物點(diǎn)與對應(yīng)像點(diǎn)之間的投影關(guān)系與攝像機(jī)的內(nèi)外參數(shù)相關(guān)，用3×4的投影矩陣M來描述，攝像機(jī)標(biāo)定的過程就是求解攝像機(jī)內(nèi)外參數(shù)的過程，即求取投影矩陣M的過程。在線性攝像機(jī)模型--平面攝像機(jī)模型中，世界坐標(biāo)系與像素坐標(biāo)系之間的投影關(guān)系用單應(yīng)矩陣H進(jìn)行描述，當(dāng)待測目標(biāo)位于同一平面上時(shí)，待測平面與圖像平面之間的關(guān)系可以用單應(yīng)矩陣H(H-1)來表示，只要能求得H-1，便可將待測目標(biāo)的像素坐標(biāo)轉(zhuǎn)換成待測平面上的世界坐標(biāo)，再進(jìn)一步計(jì)算距離等參數(shù)。對單應(yīng)矩陣H-1的求取就是攝像機(jī)標(biāo)定過程。求取單應(yīng)矩陣的算法主要有點(diǎn)對應(yīng)算法、直線對應(yīng)算法以及利用兩幅圖像之間的單應(yīng)關(guān)系進(jìn)行約束的算法等。以下介紹點(diǎn)對應(yīng)算法。假定在平面相機(jī)模型中，存在N對對應(yīng)點(diǎn)，其世界坐標(biāo)和圖像坐標(biāo)都已知，設(shè)其中某一點(diǎn)的世界坐標(biāo)和圖像坐標(biāo)分別為[Xi,Yi,1]T和[xi,yi,1]T，則根據(jù)式(5.23)可得到如式(5.24)所示的兩個(gè)線性方程。其中，h=(h0,h1,h2,h3,h4,h5,h6,h7,h8)T，是矩陣H-1的矢量形式。那么，N對對應(yīng)點(diǎn)可以得到2N個(gè)關(guān)于h的線性方程，由于H-1是一個(gè)齊次矩陣，它的9個(gè)元素只有8個(gè)獨(dú)立，換言之，雖然它有9個(gè)參數(shù)，實(shí)際上只有8個(gè)未知數(shù)，因此，當(dāng)N>=4時(shí)，即可得到足夠的方程，實(shí)現(xiàn)單應(yīng)矩陣H-1的估計(jì)，完成攝像機(jī)標(biāo)定。5.6應(yīng)用案例——交通事故現(xiàn)場快速圖像檢測及視頻演示一、硬件構(gòu)成本案例旨在開發(fā)一種在室外環(huán)境下對圖像中目標(biāo)物進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別和定位的圖像檢測算法。為了方便自動(dòng)檢測標(biāo)定尺和標(biāo)識(shí)點(diǎn)，設(shè)計(jì)了藍(lán)、黃、紅色組合的標(biāo)定尺（圖5.12（a））和作為檢測目標(biāo)的標(biāo)識(shí)點(diǎn)（圖5.12（b））。標(biāo)定尺的藍(lán)黃邊界為長、寬各80cm的正方形，檢測出該正方形4個(gè)角作為標(biāo)定數(shù)據(jù)。標(biāo)識(shí)點(diǎn)為邊長20cm的正方形，標(biāo)識(shí)點(diǎn)藍(lán)黃邊界指向下方的交點(diǎn)，作為檢測的目標(biāo)點(diǎn)。在測量時(shí)，將斜向下的黃色角點(diǎn)放在待測目標(biāo)的位置，通過在圖像中檢測該黃色角點(diǎn)的位置，完成對待測目標(biāo)的定位。圖5.12標(biāo)尺與標(biāo)識(shí)點(diǎn)圖像圖像采集和處理采用如圖5.13所示的平板電腦，其攝像頭解像度為4096×3072像素，配置Pentium(R)Dual-Core處理器、主頻2.6GHz、內(nèi)存2.00GB。利用MicrosoftVisualC++進(jìn)行算法的研究開發(fā)。圖5.13單目攝像測量系統(tǒng)5.6應(yīng)用案例——交通事故現(xiàn)場快速圖像檢測及視頻演示二、標(biāo)定尺與標(biāo)識(shí)點(diǎn)檢測1.標(biāo)定尺檢測由于當(dāng)實(shí)際空間和圖像空間有4個(gè)以上對應(yīng)的已知點(diǎn)，就可以計(jì)算出單應(yīng)矩陣。因此，通過自動(dòng)檢測出圖5.12（a）標(biāo)定尺上的4個(gè)角點(diǎn)，就可以計(jì)算出單應(yīng)矩陣H-1的各個(gè)參數(shù)。標(biāo)定尺上角點(diǎn)的圖像檢測，簡單來說主要分為3步驟。1）將標(biāo)定尺放在實(shí)際測量區(qū)域垂直方向中心附近，拍攝圖像；2）在圖像上，讀取垂直中心線一列像素，通過對紅色（R）、綠色（G）和藍(lán)色（B）分量的顏色分析，找到藍(lán)色和黃色的交點(diǎn)；3）以該交點(diǎn)為起始點(diǎn)，對藍(lán)色和黃色分界線進(jìn)行跟蹤處理，記錄跟蹤軌跡每一點(diǎn)的位置坐標(biāo)，通過查找跟蹤軌跡的拐點(diǎn)獲得標(biāo)定尺4個(gè)角點(diǎn)坐標(biāo)。2.標(biāo)識(shí)點(diǎn)檢測本系統(tǒng)利用設(shè)計(jì)的標(biāo)識(shí)點(diǎn)（圖5.12（b）），將不確定的待測目標(biāo)轉(zhuǎn)換成了確定的標(biāo)識(shí)點(diǎn)，有利于自動(dòng)檢測。檢測出標(biāo)識(shí)點(diǎn)后，就可以計(jì)算出標(biāo)識(shí)點(diǎn)間的距離和面積。標(biāo)識(shí)點(diǎn)檢測步驟如下。1）通過對整幅圖像進(jìn)行掃描，檢測標(biāo)識(shí)點(diǎn)中底部斜邊上的像素點(diǎn)。由于標(biāo)識(shí)點(diǎn)的面積較小，并且在拍攝場景中是任意擺放的，可能出現(xiàn)在圖像中的任何位置，因此追蹤起始點(diǎn)的定位采用以xsize/200為固定步長（xsize為圖像寬度），從左至右對整幅圖像進(jìn)行從下到上的線掃描，并分析像素值。2）掃描遇到黃、藍(lán)像素交點(diǎn)，以該交點(diǎn)為起點(diǎn)，對黃、藍(lán)分界線進(jìn)行跟蹤處理，記錄軌跡點(diǎn)的像素位置。3）通過分析軌跡線的變化角度，確定尖角位置，作為標(biāo)識(shí)點(diǎn)（即測量點(diǎn)）。5.6應(yīng)用案例——交通事故現(xiàn)場快速圖像檢測及視頻演示二、標(biāo)定尺與標(biāo)識(shí)點(diǎn)檢測3.檢測結(jié)果圖5.14（a）～（d）為一些典型環(huán)境下拍攝的彩色圖像及處理后的結(jié)果，其中處理結(jié)果直接繪制到了原彩色圖像上，圖中紅線為輪廓追蹤的結(jié)果，青色十字線表示標(biāo)識(shí)點(diǎn)頂點(diǎn)及標(biāo)尺各邊等分點(diǎn)的位置（為了顯示清晰，一些細(xì)節(jié)采用了局部放大處理）。圖5.14（