散斑图的质量评价方法、装置、电子设备和存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114255233A(43)申请公布日2022.03.29(21)申请号202210189640.6(22)申请日2022.03.01(71)申请人合肥的卢深视科技有限公司地址230091安徽省合肥市高新区习友路3333号中国（合肥）国际智能语音产业园研发中心楼611-217室(72)发明人刘祺昌王海彬化雪诚李东洋户磊(74)专利代理机构北京智晨知识产权代理有限公司11584代理人张婧(51)Int.Cl.G06T7/00(2017.01)G06T7/557(2017.01)权利要求书3页说明书9页附图3页(54)发明名称散斑图的质量评价方法、装置、电子设备和存储介质(57)摘要本申请实施例涉及质量检测领域，公开了一种散斑图的质量评价方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：获取待评价散斑图；其中，待评价散斑图包括相机在最近工作距离处对目标平面拍摄的第一散斑图，以及相机在最远工作距离处对目标平面拍摄的第二散斑图；根据局部二值化算法，提取待评价散斑图中的散斑粒；根据最近工作距离、最远工作距离、相机的基线的长度和相机的焦距，确定第一散斑图与第二散斑图之间的偏移量；根据偏移量对待评价散斑图进行对齐，并根据散斑粒计算待评价散斑图的散度；若散度大于预设的散度阈值，则确定待评价散斑图异常，从应用层面出发对结构光相机的质量进行把控，保证相机获取目标场景的深度信息的精度。CN114255233ACN114255233A权利要求书1/3页1.一种散斑图的质量评价方法，其特征在于，包括：获取待评价散斑图；其中，所述待评价散斑图包括相机在最近工作距离处对目标平面拍摄的第一散斑图，以及所述相机在最远工作距离处对所述目标平面拍摄的第二散斑图；根据局部二值化算法，提取所述待评价散斑图中的散斑粒；根据所述最近工作距离、所述最远工作距离、所述相机的基线的长度和所述相机的焦距，确定所述第一散斑图与所述第二散斑图之间的偏移量；根据所述偏移量对所述待评价散斑图进行对齐，并根据所述散斑粒计算所述待评价散斑图的散度；若所述散度大于预设的散度阈值，则确定所述待评价散斑图异常。2.根据权利要求1所述的散斑图的质量评价方法，其特征在于，所述散斑粒包括所述第一散斑图中的第一散斑粒和所述第二散斑图中的第二散斑粒，所述根据所述偏移量对所述待评价散斑图进行对齐，并根据所述散斑粒计算所述待评价散斑图的散度，包括：将所述第二散斑图整体向右平移d个像素，得到与所述第一散斑图对齐的第二散斑图；其中，d为所述偏移量；从d+1列开始搜索所述第一散斑图中的第一散斑粒，确定搜索到的所述第一散斑粒中像素点的数量和质心点；其中，所述质心点为搜索到的所述第一散斑粒的外接矩形的中心点；根据所述质心点在所述对齐的第二散斑图中的同名点，确定与搜索到的所述第一散斑粒对应的第二散斑粒，并确定所述对应的第二散斑粒中像素点的数量；根据搜索到的所述第一散斑粒的总数，以及搜索到的各所述第一散斑粒中像素点的数量与各所述对应的第二散斑粒中像素点的数量之间的差值的绝对值之和，计算所述待评价散斑图的散度。3.根据权利要求2所述的散斑图的质量评价方法，其特征在于，通过以下公式，根据搜索到的所述第一散斑粒的总数，以及搜索到的各所述第一散斑粒中像素点的数量与各所述对应的第二散斑粒中像素点的数量之间的差值的绝对值之和，计算所述待评价散斑图的散度：div=(Σ|N1i‑N2i|)/t，i=1,2,…,t其中，t为搜索到的所述第一散斑粒的总数，N1i为搜索到的第i个第一散斑粒中像素点的数量，N2i为搜索到的第i个第一散斑粒对应的第二散斑粒中像素点的数量，div为所述待评价散斑图的散度。4.根据权利要求1所述的散斑图的质量评价方法，其特征在于，所述根据所述最近工作距离、所述最远工作距离、所述相机的基线的长度和所述相机的焦距，确定所述第一散斑图与所述第二散斑图之间的偏移量，包括：在所述第一散斑图中确定第一目标点，并在所述第二散斑图中确定与所述第一目标点同名的第二目标点；其中，所述第一目标点与所述相机的散斑投射器之间的距离为所述最近工作距离，所述第二目标点与所述相机的散斑投射器之间的距离为所述最远工作距离；根据所述最远工作距离、所述基线的长度和所述最远工作距离与所述最近工作距离之间的差值，确定第一目标直线段的长度；其中，所述基线为所述相机的散斑投射器和所述相机的红外镜头之间的直线段，所述第一目标直线段与所述基线平行，所述第一目标直线段2CN114255233A权利要求书2/3页的第一端点为所述第一目标点，所述第一目标直线段的第二端点在所述第二目标点与所述相机的红外镜头之间的直线段上；确定所述第一目标点在所述相机的像平面上的第一投影点，并确定所述第二目标点在所述相机的像