【技术实现步骤摘要】
鱼眼相机图片中目标检测矫正的方法与系统
本专利技术涉及图像处理
,具体而言涉及一种鱼眼相机图片中目标检测矫正的方法与系统。
技术介绍
在目前安防领域中,因为鱼眼镜头视角范围广,通常会使用其作为视频流采集工具。但在实际应用鱼眼镜头过程中存在图像畸变的问题,并且越远离图片中心畸变越严重。同时,鱼眼镜头中的目标旋转角度各异,旋转的目标不便于识别。这两种问题带来了一定的识别困难。目前最常见的解决办法是使用标定方法获取鱼眼镜头相机内参后将鱼眼畸变图片矫正,再使用矫正后的图片进行处理。该解决方法的缺点在于矫正的结果并非完全将畸变图片矫正正确,同时不同的相机镜头因安装不一致会导致内参存在差异,使得不同的相机不能复用同一套标定参数。同时,对矫正后的图片的深度学习图像检测和识别方法是基于图像的像素值,矫正后的图片并没有增加额外的目标像素信息,因此就算使用矫正后的图片进行检测和识别,基本没有增益。在识别任务中,目标为正向的识别通过率一般比其他旋转角度高,为提升识别精度,需将目标旋转至正向。
技术实现思路
本专利技术目的在于提供一种鱼眼相机图片中目标检测矫正的方法与系统,利用鱼眼相机图片的特性,根据目标在图片中的位置,将目标旋转正向将旋转的目标矫正正向,便于目标的识别,尤其是行人检测与识别。为实现上述目的,本专利技术的第一方面提出一种鱼眼相机图片中目标检测矫正的方法,包括以下步骤:步骤1、接收鱼眼相机的视频流输入,通过帧处理获得检测用鱼眼图片;步骤2、检测鱼眼中照片中的行人 ...
【技术保护点】
1.一种鱼眼相机图片中目标检测矫正的方法,其特征在于,包括以下步骤:/n步骤1、接收鱼眼相机的视频流输入,通过帧处理获得检测用鱼眼图片;/n步骤2、检测鱼眼中照片中的行人目标;/n步骤3、以检测结果的目标框为基础,将目标框进行扩边抠取,作为感兴趣区域ROI;/n步骤4、获取目标框中心点与鱼眼图片中心点的竖向夹角;/n步骤5、根据所述竖向夹角和旋转中心确定旋转矩阵,其中以所述目标框中心点作为旋转中心;/n步骤6、利用旋转矩阵对感兴趣区域ROI进行仿射变换获得新的感兴趣区域new_ROI;/n步骤7、获取目标框在新的感兴趣区域new_ROI中位置;以及/n步骤8、对新的感兴趣区域new_ROI中的目标框再次抠取,输出新的图片作为目标识别的输入图片。/n
【技术特征摘要】
1.一种鱼眼相机图片中目标检测矫正的方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1、接收鱼眼相机的视频流输入,通过帧处理获得检测用鱼眼图片;
步骤2、检测鱼眼中照片中的行人目标;
步骤3、以检测结果的目标框为基础,将目标框进行扩边抠取,作为感兴趣区域ROI;
步骤4、获取目标框中心点与鱼眼图片中心点的竖向夹角;
步骤5、根据所述竖向夹角和旋转中心确定旋转矩阵,其中以所述目标框中心点作为旋转中心;
步骤6、利用旋转矩阵对感兴趣区域ROI进行仿射变换获得新的感兴趣区域new_ROI;
步骤7、获取目标框在新的感兴趣区域new_ROI中位置;以及
步骤8、对新的感兴趣区域new_ROI中的目标框再次抠取,输出新的图片作为目标识别的输入图片。
2.根据权利要求1所述的鱼眼相机图片中目标检测矫正的方法,其特征在于,所述步骤3中,对于框检测中心点坐标为(x1,y1),宽为w,高为h,则对目标框扩边抠取,作为感兴趣区域ROI,其中所述的扩边抠取的操作包括:保持目标框中心点不变,将宽w和高h分别扩展至原来的N倍。
3.根据权利要求1所述的鱼眼相机图片中目标检测矫正的方法,其特征在于,所述步骤3中,宽w和高h的扩展倍数N取值在3-5之间。
4.根据权利要求1所述的鱼眼相机图片中目标检测矫正的方法,其特征在于,所述步骤4中,根据鱼眼图片中心点(x2,y2),计算目标框中心点和鱼眼图片中心点的连线与竖直线的竖向夹角θ,其中先分别计算前述两个中心点的水平距离dx和竖直距离dy:
dx=x2-x1
dy=y2-y1
然后,根据反正切公式,可计算出θ:
θ=arctan(dx/dy)。
5.根据权利要求1所述的鱼眼相机图片中目标检测矫正的方法,其特征在于,所述步骤5中,根据竖向夹角θ计算目标框的旋转矩阵M,其中旋转过程以原目标框中心点为旋转中心,将旋转中心作为新坐标(0,0)点,旋转矩阵M计算公式为:
6.根据权利要求5所述的鱼眼相机图片中目标检测矫正的方法,其特征在于,在所述步骤6中,对于感兴趣区域ROI中的任意一像素点C坐标(x,y),经旋转后得到新的点C′坐标(x′,y′),旋转前后两点之间的关系为C′=C×M,具体关系如下:
x′=xcosθ+ysinθ
y'=-xsinθ+ycosθ
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【专利技术属性】
技术研发人员:杨帆,王瀚洋,胡建国,白立群,陈凯琪,
申请(专利权)人:南京甄视智能科技有限公司,
类型:发明
国别省市:江苏;32
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