CN107527368A - 基于二维码的三维空间姿态定位方法与装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及定位技术领域，公开了一种基于二维码的三维空间姿态定位方法，包括：通过摄像头获取三维对象的灰度图像；根据所述灰度图像获取第一二维码，以及所述第一二维码像素的坐标；当所述第一二维码与存储的第二二维码的码值匹配时，根据所述摄像头根据第二二维码标定的标定参数和所述第一二维码像素的坐标，获取所述三维对象的三维坐标数据。本发明还公开了一种基于二维码的三维空间姿态定位装置。

Description

基于二维码的三维空间姿态定位方法与装置

技术领域

本发明涉及定位技术领域，尤其涉及一种基于二维码的三维空间姿态定位方法与装置。

背景技术

自主移动机器人是指在完全未知环境下，集环境感知、动态决策和规划、行为控制和执行等功能于一体的具有高度自动化程度的智能化装置。导航是自主移动机器人的关键技术之一，使机器人能够依靠自身传感器，检测和分析环境信息，结合特定任务，规划自身运动轨迹。例如，无人驾驶汽车需要通过视觉和激光传感器识别道路和障碍物，并根据自身位置，来完成局部避障或是全局规划，就包括定位问题。

自主机器人定位系统已有广泛研究，一般通过传感器感知的信息实现可靠的定位。近年越来越多的定位系统使用了视觉传感器，因为视觉图像包含了目标及环境的丰富信息，如颜色、纹理、形状等。借助计算机视觉理论，视觉系统可以通过图像分析、目标识别等手段，理解环境信息，进而估计自身位置、姿态。

计算机视觉理论中常用的视觉定位算法是由均值偏移算法(MeanShift)改进而来的连续自适应的均值偏移算法(Continuously Adaptive MeanShift，CamShift)，其基本原理是将视频图像所有的帧作MeanShift运算，并将上一帧的结果作为下一帧MeanShift算法的初始值，如此迭代下去。该算法通过颜色特征进行目标物体识别，首先进行图像采集，采集的图片为RGB空间(红(Red，R)、绿(Green，G)、蓝(Blue，B))，然后将RGB空间转换成HSV颜色空间(色调(Hue，H)、饱和度(Saturation，S)、明度(Value，V))，然后选取目标的颜色模板，通过特征匹配和领域线性搜索等检测跟踪算法，最终实现对目标的识别和跟踪。

由于上述方法将颜色特征作为识别的唯一特征，在实际应用环境中，不仅面颜色特征容易重叠，而且摄像头拍摄的图像也会由于光照等原因的干扰，导致不能反映实际的颜色情况。因此，靠颜色特征并不能可靠地获取识别信息，容易产生误识别，进而导致定位的失败。

发明内容

本发明的发明目的在于：针对上述现有技术存在的问题，提供一种抗干扰能力强、精确度高，实时性高的三维空间姿态定位方法与装置。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种基于二维码的三维空间姿态定位方法，包括：

通过摄像头获取三维对象的灰度图像；

根据所述灰度图像获取第一二维码，以及所述第一二维码像素的坐标；

当所述第一二维码与存储的第二二维码的码值匹配时，根据所述摄像头根据第二二维码标定的标定参数和所述第一二维码像素的坐标，获取所述三维对象的三维坐标数据。

优选地，上述根据所述灰度图像获取第一二维码，以及所述第一二维码像素的坐标包括：

根据所述灰度图像的梯度方向，获取图像灰度边缘；对所获取的图像灰度边缘进行线性拟合，获取表征第一二维码边缘的直线段；对获取的表征第一二维码边缘的直线段进行筛选，根据其中首尾相接的表征第一二维码边缘的直线段，获取表征第一二维码的四边形图像；对所获取的表征第一二维码的四边形图像进行二值化，获取所述第一二维码，以及所述第一二维码像素的坐标。

优选地，上述通过摄像头获取三维对象的灰度图像之后，所述方法还包括：对所获取的灰度图像进行低通滤波处理。

优选地，上述对所获取的图像灰度边缘进行线性拟合，获取表征第一二维码边缘的直线段包括：通过最小二乘法对所获取的图像灰度边缘进行线性拟合，获取表征第一二维码边缘的直线段。

优选地，在上述通过摄像头获取三维对象的灰度图像之前，所述方法还包括：根据第二二维码对摄像头进行标定，获取摄像头根据第二二维码标定的标定参数。

一种基于二维码的三维空间姿态定位装置，包括：

摄像头，用于获取三维对象的灰度图像；

存储器，用于存储所述摄像头根据第二二维码标定的标定参数、第二二维码的码值、以及三维对象的三维坐标数据；以及，

处理器，用于根据灰度图像获取第一二维码，以及所述第一二维码像素的坐标；以及，当所述第一二维码与存储的第二二维码的码值匹配时，根据所述摄像头根据第二二维码标定的标定参数和所述第一二维码像素的坐标，获取所述三维对象的三维坐标数据。

优选地，上述处理器还用于：

根据所述灰度图像的梯度方向，获取图像灰度边缘；对所获取的图像灰度边缘进行线性拟合，获取表征第一二维码边缘的直线段；对获取的表征第一二维码边缘的直线段进行筛选，根据其中首尾相接的表征第一二维码边缘的直线段，获取表征第一二维码的四边形图像；对所获取的表征第一二维码的四边形图像进行二值化，获取所述第一二维码，以及所述第一二维码像素的坐标。

优选地，上述处理器还用于：在所述摄像头获取三维对象的灰度图像之后，对所获取的灰度图像进行低通滤波处理。

优选地，上述装置还包括通信接口，用于将所述三维坐标数据发送给其他装置。

优选地，上述处理器还用于：在所述摄像头获取三维对象的灰度图像之前，根据第二二维码对摄像头进行标定，获取摄像头根据第二二维码标定的标定参数。

综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明至少具有以下有益效果：

通过采用二维码为图像识别特征，迅速地将目标图像从复杂的背景环境中识别出来，从而有效地提高二维码识别的抗干扰能力和精确度；通过对所获取的灰度图像进行低通滤波处理，能够进一步地提高二维码识别的精确度；通过摄像头根据第二二维码标定的标定参数对二维码的像素坐标进行转换，以获取三维对象的三维坐标数据，因此能够实时地对三维对象的三维空间姿态进行精确定位。

附图说明

图1是本发明一实施例公开的一种基于二维码的三维空间姿态定位方法的流程框图；

图2是本发明另一实施例公开的一种基于二维码的三维空间姿态定位方法的流程框图；

图3A～C是本发明一实施例公开的一种基于二维码的三维空间姿态定位方法中使用的二维码图；

图4是本发明一实施例公开的一种基于二维码的三维空间姿态定位方法中获取二维码的流程框图；

图5本发明一实施例公开的一种基于二维码的三维空间姿态定位装置的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明，以使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例一

如图1所述，本发明一实施例公开的一种基于二维码的三维空间姿态定位方法包括以下步骤，这些步骤可以分别单独执行，也可以并行执行或者按照预设的顺序来执行：

步骤101：通过摄像头获取三维对象的灰度图像；

其中，三维对象可以是移动的，也可以是静止的。当三维对象是移动的时，摄像头可以根据预设的时间间隔来获取多幅图像数据，也可以通过选取摄像头获取的视频数据中的特定帧来获取多幅图像数据；

当摄像头获取的图像数据不是灰度图像时，本步骤还可以包括：对所获取的图像数据进行灰度化处理，获取灰度图像；

步骤102：根据灰度图像获取第一二维码，以及所述第一二维码像素的坐标；

根据所获取的灰度图像的梯度方向，获取图像灰度边缘；对所获取的图像灰度边缘进行线性拟合，获取表征第一二维码边缘的直线段，优选地，可以通过最小二乘法对所获取的图像灰度边缘进行线性拟合，获取表征第一二维码边缘的直线段；对获取的表征第一二维码边缘的直线段进行筛选，根据其中首尾相接的表征第一二维码边缘的直线段，获取表征第一二维码的四边形图像；对所获取的表征第一二维码的四边形图像进行二值化，获取所述第一二维码，以及第一二维码像素的坐标；

优选地，本步骤还可以包括：对所获取的灰度图像进行低通滤波处理；

步骤103：当所述第一二维码与存储的第二二维码的码值匹配时，根据所述摄像头根据第二二维码标定的标定参数和所述第一二维码像素的坐标，获取所述三维对象的三维坐标数据。

优选地，在步骤101之前，还可以根据第二二维码对摄像头进行标定，获取摄像头根据第二二维码标定的标定参数；

具体地，本步骤可以包括：设置摄像头与标定板的距离(例如，等于摄像头的焦距)，设置摄像头的光轴与标定板的角度(例如，分别呈30度，60度，90度)，根据摄像头在各个相应位置分别获取的标定板上的第二二维码图像，以及标定板上打印的第二二维码的物理尺寸数据，建立标定板表面上的点与摄像头获取的图像中相应像素的换算关系模型，获取摄像头根据第二二维码标定的标定参数。

上述实施例中，通过采用二维码为图像识别特征，能够迅速地将目标图像从复杂的背景环境中识别出来，从而有效地提高二维码识别的抗干扰能力和精确度；通过对所获取的灰度图像进行低通滤波处理，能够进一步地提高二维码识别的精确度；通过摄像头根据第二二维码标定的标定参数对二维码的像素坐标进行转换，以快速获取三维对象的三维坐标数据，因此能够实时地对三维对象进行精确定位。

实施例二

下文结合图2对本发明一实施例公开的一种基于二维码的三维空间姿态定位方法进行详细说明：

步骤201：开始阶段，包括对装置进行初始化、准备相应的软件、硬件资源、例如，初始化摄像头、通信接口，例如串行接口、并行接口、通用串行总线(Universal Serial Bus，USB)接口等；

步骤202：处理器向摄像头发送采集图像指令，其中，可以根据设置的摄像头种类发送不同的信号，例如，指令摄像头采集彩色图像、灰度图像、彩色视频或者灰度视频等；

步骤203：摄像头根据指令采集图像，获取灰度图像，优选地，还可以对所采集的灰度图像进行进一步处理，例如，进行低通滤波处理；

步骤204：根据灰度图像获取第一二维码，以及所述第一二维码像素的坐标，即根据灰度图像获取的第一二维码中的像素相在灰度图像中的坐标；

步骤205：判断第一二维码与存储的第二二维码的码值是否匹配；

在优选的实施例中，存储的第二二维码可以有多个，相应地，从而可以实现同时对多个三维对象进行定位；具体地，当第一二维码与存储器中存储的第二二维码的码值不匹配时，执行步骤202，向摄像头发送采集图像指令；

当第一二维码与存储的第二二维码的码值匹配时，执行步骤206；

步骤206：当第一二维码与存储的第二二维码的码值匹配时，根据摄像头根据第二二维码标定的标定参数和第一二维码像素的坐标，获取三维对象相对于摄像头的三维坐标数据；

步骤207：将获取的三维对象的三维坐标数据通过通信接口发送给其他装置；

在一实施例中，其他装置可以根据三维对象的三维坐标数据，以及摄像头的三维坐标数据，获取三维对象相对于该第三装置的三维坐标，以及姿态；

在另一实施例中，也可以根据三维对象的三维坐标数据，以及摄像头的三维坐标数据，获取三维对象的姿态数据之后，再发送给其他装置；

步骤208：判断三维坐标数据是否发送成功；

当发送不成功时，例如，接收到其他装置发送的接收失败信号，或者超过预设时间没有收到其他装置发送的接收成功信号，执行步骤202，向摄像头发送采集图像指令；

当发送成功时，执行步骤209，完成本次定位，如果根据预设指令，需要连续执行定位任务，则继续执行步骤201；如果根据预设指令，不需要在预设时间内连续执行定位任务，则释放对相应的软件、硬件资源的占有，例如，关闭摄像头、通信接口、应用进程等。

实施例三

下文结合图3A、图3B、图3C以及图4对本发明一实施例公开的一种基于二维码的三维空间姿态定位方法中获取第一二维码，以及第一二维码像素的坐标的步骤进行详细说明：

步骤401：通过摄像头采集图像；

步骤402：判断所采集的图像是否为灰度图像；

其中，当所采集的图像不是灰度图像时，执行步骤403；当所采集的图像是灰度图像时，执行步骤404；

步骤403：对所采集的图像进行灰度化处理，获取灰度图像；

步骤404：对所获取的灰度图像进行低通滤波处理；

在优选的实施例中，可以采用高斯滤波实现低通滤波处理，对灰度图像进行线性平滑滤波，消除灰度图像中的高斯噪声，从而有效地提高二维码识别的精确度；具体地，可以采用卷积或者掩模模板扫描整幅灰度图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值替代模板中心像素点的值。

步骤405：获取灰度图像的梯度方向；

具体地，灰度图像可以存储为二维数组，例如，I(i，j)，其中，I为灰度图像中像素的灰度值，(i，j)为像素的分别在x轴和y轴的坐标，即灰度图像可以表示为二维离散函数；

其中，灰度图像的二维离散函数在x轴的增量dx(i，j)＝I(i+1，j)-I(i，j)；在y轴的增量dy(i，j)＝I(i，j+1)-I(i，j)；

灰度图像的梯度可以通过对灰度图像的二维离散函数求导获得，因此，灰度图像的梯度G(x，y)＝dx(i，j)+dy(i，j)；

根据所获取的灰度图像的梯度G(x，y)计算出图像灰度的变化率，在图像灰度最大变化率上可以确定灰度图像的梯度方向。

步骤406：根据所获取的灰度图像的梯度方向，获取图像灰度边缘；

由于灰度图像的梯度方向可以反映出图像上的灰度边缘变化情况，因此可以通过灰度图像的梯度方向获取图像灰度边缘；

步骤407：对所获取的图像灰度边缘进行线性拟合，获取表征第一二维码边缘的直线段；

优选地，可以通过最小二乘法对所获取的图像灰度边缘进行线性拟合，获取表征第一二维码边缘的直线段；具体地，可以根据整幅灰度图像的加权平均灰度值设置拟合阈值，从图像灰度边缘中筛选出表征第一二维码边缘的直线段

步骤408：对获取的表征第一二维码边缘的直线段进行筛选，根据其中首尾相接的表征第一二维码边缘的直线段，获取表征第一二维码的四边形图像；

具体地，根据所获取的各个表征第一二维码边缘的直线段的首、尾点的坐标，以及预设的首尾距离阈值，将首、尾点的距离小于或者等于首尾距离阈值的表征第一二维码边缘的直线段确定为首尾相接的表征第一二维码边缘的直线段；进一步地，将所有的首尾相接的表征第一二维码边缘的直线段组合通过散列算法，变换为散列值后存入哈希Hash表中，从Hash表中筛选出值为四的表征第一二维码边缘的直线段组合，确定出第一二维码对应的表征第一二维码的四边形图像；

步骤409：对所获取的表征第一二维码的四边形图像进行二值化，获取第一二维码；

具体地，可以根据表征第一二维码的四边形图像确定的灰度图像的加权平均灰度值设置二值化阈值，对表征第一二维码的四边形图像确定的灰度图像进行二值化，从而获得只有黑、白两种颜色的第一二维码，如图3A所示，当摄像头与被拍摄的三维对象为特定的距离和角度时，所获取的第一二维码可以是对应不同形状的表征第一二维码的四边形图像，具体的第一二维码像素的坐标也有所不同；但是，可以根据获取的第一二维码，计算出标识其内容的二维码码值，例如110101；

步骤410：判断第一二维码与存储的第二二维码的码值是否匹配；

其中，存储的第二二维码可以有多个，例如，如图3B和图3C所示的分别具有不同的码值的二维码(例如，分别为110101和110111)；具体地，通过将获取的第一二维码的码值与存储的第二二维码的码值进行一一比对；

当第一二维码与存储器中存储的第二二维码的码值不匹配时，可以执行步骤401，向摄像头发送采集图像指令，重新采集图像；

当第一二维码的码值(例如，110101)与存储的第二二维码的码值(例如，如图3B所示的二维码，码值为110101)匹配时，执行步骤411；

步骤411：根据摄像头的标定参数和第一二维码像素的坐标，获取三维对象的三维坐标数据，从而实现对三维对象的空间姿态定位。

实施例四

下文对本发明一实施例公开的一种基于二维码的三维空间姿态定位方法中获取三维坐标数据的步骤进行详细说明：

在通过摄像头采集图像之前，可以根据第二二维码对摄像头进行标定，获取摄像头根据第二二维码标定的标定参数：

具体地，可以结合MATLAB软件将一选定的第二二维码打印在标定板上，设置摄像头与标定板的距离，例如设置为1米，在摄像头的光轴与标定板的分别呈30度、60度、90度、120度以及150度时，分别通过摄像头采集灰度图像，获取多个第一二维码，并获取各个灰度图像中第一二维码像素的坐标；

根据标定板上打印的第二二维码的物理尺寸数据、设置的摄像头与标定板的距离、以及摄像头的光轴与标定板的角度数据，建立标定板表面上打印的第二二维码的点与摄像头获取的各个灰度图像中第一二维码像素的一一对应换算关系模型，获取摄像头根据第二二维码标定的标定参数；具体地，可基于标定参数通过开源计算机视觉库(OpenSource Computer Vision Library，OpenCV)来实现第一二维码像素坐标与三维坐标的对应换算，例如，既可以通过支持多种编程范式的C++编程语言，或者诸如Python、Ruby、Java等编程语音调用OpenCV提供的接口来实现，同时可以运行在Linux、Windows、MacOS等操作系统上。

在具体的应用中，可以将第二二维码印制在需要定位的三维对象上，例如，移动的汽车上，当汽车改变位置后，通过摄像头拍摄汽车图像，从汽车图像中获取第一二维码，将第一二维码像素坐标通过摄像头的标定参数，换算得出汽车相对于摄像头的三维坐标数据，进一步地，可以根据三维坐标数据计算出汽车与摄像头的距离，以及汽车印有二维码的一面相对于摄像光轴旋转的角度，获取汽车相对于摄像头的三维坐标数据和姿态角度数据，从而实时地实现对汽车三维空间姿态的精确定位。

实施例五

下文结合图5对本发明一实施例公开的一种基于二维码的三维空间姿态定位装置进行详细说明。如图5所示，该装置包括：

摄像头501，用于获取三维对象的灰度图像；

具体地，摄像头可以为具有USB接口的摄像头、具备二维码识别功能的扫描装置、手机摄像头等；

存储器502，用于存储所述摄像头根据第二二维码标定的标定参数、第二二维码的码值、以及三维对象的三维坐标数据；以及，

处理器503，用于根据灰度图像获取第一二维码，以及所述第一二维码像素的坐标；以及，当所述第一二维码与存储的第二二维码的码值匹配时，根据所述摄像头根据第二二维码标定的标定参数和所述第一二维码像素的坐标，获取所述三维对象的三维坐标数据。

优选地，该装置还包括通信接口504，用于将所获取的三维坐标数据发送给其他装置。

在优选的实施例中，处理器503还可以用于：根据所述灰度图像的梯度方向，获取图像灰度边缘；对所获取的图像灰度边缘进行线性拟合，获取表征第一二维码边缘的直线段；对获取的表征第一二维码边缘的直线段进行筛选，根据其中首尾相接的表征第一二维码边缘的直线段，获取表征第一二维码的四边形图像；对所获取的表征第一二维码的四边形图像进行二值化，获取所述第一二维码；在摄像头501获取三维对象的灰度图像之后，对所获取的灰度图像进行低通滤波处理；以及，在摄像头501获取三维对象的灰度图像之前，根据第二二维码对摄像头501进行标定，获取摄像头501根据第二二维码标定的标定参数。

在具体的应用中，摄像头501、存储器502、处理器503、通信接口504可以由具有计算机能力的功能的电子设备分别实现，也可以集成到一个电子设备中，例如，通用计算机系统、具有特定功能的单片机系统、手机、平板电脑等。

应当理解，说明书中提到的“一实施例”或“优选的实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此，在说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在优选的实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定的特征、结构或特性可以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。应理解，在本发明的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅是示意性的，例如，用于各种目的功能单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。

上述作为分离部件说明的单元器件可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各实施例中的单元器件(例如，各功能单元、处理器、存储器等)可以全部集成在一个单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

本领域技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

当本发明上述集成的单元以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于二维码的三维空间姿态定位方法，其特征在于，所述方法包括：

通过摄像头获取三维对象的灰度图像；

根据所述灰度图像获取第一二维码，以及所述第一二维码像素的坐标；

当所述第一二维码与存储的第二二维码的码值匹配时，根据所述摄像头根据第二二维码标定的标定参数和所述第一二维码像素的坐标，获取所述三维对象的三维坐标数据。

2.如权利要求1所述的基于二维码的三维空间姿态定位方法，其特征在于，所述根据所述灰度图像获取第一二维码，以及所述第一二维码像素的坐标包括：

根据所述灰度图像的梯度方向，获取图像灰度边缘；对所获取的图像灰度边缘进行线性拟合，获取表征第一二维码边缘的直线段；对获取的表征第一二维码边缘的直线段进行筛选，根据其中首尾相接的表征第一二维码边缘的直线段，获取表征第一二维码的四边形图像；对所获取的表征第一二维码的四边形图像进行二值化，获取所述第一二维码，以及所述第一二维码像素的坐标。

3.如权利要求1所述的基于二维码的三维空间姿态定位方法，其特征在于，在所述通过摄像头获取三维对象的灰度图像之后，所述方法还包括：对所获取的灰度图像进行低通滤波处理。

4.如权利要求2所述的基于二维码的三维空间姿态定位方法，其特征在于，所述对所获取的图像灰度边缘进行线性拟合，获取表征第一二维码边缘的直线段包括：通过最小二乘法对所获取的图像灰度边缘进行线性拟合，获取表征第一二维码边缘的直线段。

5.如权利要求1至4任一项所述的基于二维码的三维空间姿态定位方法，其特征在于，在所述通过摄像头获取三维对象的灰度图像之前，所述方法还包括：根据第二二维码对摄像头进行标定，获取摄像头根据第二二维码标定的标定参数。

6.一种基于二维码的三维空间姿态定位装置，其特征在于，所述装置包括：

摄像头，用于获取三维对象的灰度图像；

存储器，用于存储所述摄像头根据第二二维码标定的标定参数、第二二维码的码值、以及三维对象的三维坐标数据；以及，

处理器，用于根据灰度图像获取第一二维码，以及所述第一二维码像素的坐标；以及，当所述第一二维码与存储的第二二维码的码值匹配时，根据所述摄像头根据第二二维码标定的标定参数和所述第一二维码像素的坐标，获取所述三维对象的三维坐标数据。

7.如权利要求6所述的基于二维码的三维空间姿态定位装置，其特征在于，所述处理器还用于：

根据所述灰度图像的梯度方向，获取图像灰度边缘；对所获取的图像灰度边缘进行线性拟合，获取表征第一二维码边缘的直线段；对获取的表征第一二维码边缘的直线段进行筛选，根据其中首尾相接的表征第一二维码边缘的直线段，获取表征第一二维码的四边形图像；对所获取的表征第一二维码的四边形图像进行二值化，获取所述第一二维码，以及所述第一二维码像素的坐标。

8.如权利要求6所述的基于二维码的三维空间姿态定位装置，其特征在于，所述处理器还用于：在所述摄像头获取三维对象的灰度图像之后，对所获取的灰度图像进行低通滤波处理。

9.如权利要求6所述的基于二维码的三维空间姿态定位装置，其特征在于，所述装置还包括通信接口，用于将所述三维坐标数据发送给其他装置。

10.如权利要求6至9任一项所述的基于二维码的三维空间姿态定位装置，其特征在于，所述处理器还用于：在所述摄像头获取三维对象的灰度图像之前，根据第二二维码对摄像头进行标定，获取摄像头根据第二二维码标定的标定参数。