CN111815715B - 变焦云台摄像机的标定方法、装置及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种变焦云台摄像机的标定方法、装置及存储介质。其中，该标定方法包括：获取相同倍率下第一位置的第一图像和第二位置的第二图像，第一图像与第二图像具有重合视场；提取第一图像的多个第一特征点和第二图像的多个第二特征点，将多个第一特征点和多个第二特征点进行匹配，得到多组特征点对；根据多组特征点对及相机成像模型，构建多组以焦距初值为因变量的一元二次方程，以通过求解一元二次方程获得相同倍率下的标定参数。本发明提供的标定方法简化了求解过程，提高了标定的效率和灵活性。

Description

变焦云台摄像机的标定方法、装置及存储介质

技术领域

本发明涉及计算机视觉技术领域，特别是涉及一种变焦云台摄像机的标定方法、标定设备及存储装置。

背景技术

变焦云台摄像机(Pan-Tilt-Zoom，PTZ)能够对焦距、姿态、光圈等进行自动调节与控制，具有灵活、视场范围大、对光照条件适应能力强等特点，因此已在视频监控、电子安防、机器人导航、智能空间等各个领域中得到了广泛的应用。现有技术中变焦云台摄像机的标定往往需要依赖标定板等参照物，标定效率较低。

因此，为解决上述问题，必须提供一种新的变焦云台摄像机的标定方法、标定设备及存储介质。

发明内容

为实现上述目的，本发明提供了一种变焦云台摄像机的标定方法，所述标定方法包括：获取相同倍率下第一位置的第一图像和第二位置的第二图像，所述第一图像与所述第二图像具有重合视场；提取所述第一图像的多个第一特征点和所述第二图像的多个第二特征点，将所述多个第一特征点和所述多个第二特征点进行匹配，得到多组特征点对；根据多组所述特征点对及相机成像模型，构建多组以焦距初值为因变量的一元二次方程，以通过求解所述一元二次方程获得所述相同倍率下的标定参数。

作为本发明的进一步改进，所述根据多组所述特征点对及相机成像模型，构建以焦距初值为因变量的一元二次方程，以基于所述一元二次方程获得标定参数，包括：从多组所述特征点对中筛选出若干特征点对；根据若干特征点对中的每一特征点对及所述相机成像模型，构建对应所述每一特征点对的多个所述一元二次方程，以基于多个所述一元二次方程获得对应所述每一特征点对的多个焦距初值；根据所述第一特征点与所述第二特征点的映射误差，从多个所述焦距初值中筛选出优选焦距值；优化所述优选焦距值及所述相机成像模型的主点参数，以获得所述标定焦距及标定主点参数。

作为本发明的进一步改进，所述从多组所述特征点对中筛选出若干特征点对，包括：根据多组特征点对位于所述第一图像和所述第二图像的区域、以及多组特征点对的匹配度，从多组所述特征点对中筛选出若干特征点对。

作为本发明的进一步改进，所述根据若干特征点对中的每一特征点对及所述相机成像模型，构建对应所述每一特征点对的多个所述一元二次方程，以基于多个所述一元二次方程获得对应所述每一特征点对的多个焦距初值，包括：根据所述第一位置和所述第二位置，计算获得所述第一位置到所述第二位置的旋转参数；建立与所述第一位置的第一相机坐标系重合的世界坐标系，并基于所述相机成像模型及所述旋转参数，构建关于所述每一特征点对及所述焦距初值的关系式；将所述关系式转换为以焦距初值为因变量的所述一元二次方程。

作为本发明的进一步改进，所述基于所述相机成像模型及所述旋转参数，构建关于所述每一特征点对及所述焦距初值的关系式，包括：基于所述相机成像模型，将所述第一特征点的像点坐标转换为在所述第一相机坐标系下的第一坐标，并对所述第一坐标进行归一化，以获得关于所述焦距初值的第一参数；根据旋转参数，将所述第一参数转换为在所述第二位置的第二相机坐标系下的第二坐标，并对所述第二坐标进行归一化，以获得关于所述焦距初值的第二参数；基于所述第一参数和所述第二参数，推导获得所述关系式。

作为本发明的进一步改进，根据所述第一特征点与所述第二特征点的映射误差，从多个所述焦距初值中筛选出优选焦距值，包括：根据所述相机成像模型及所述第二特征点，计算与所述第二特征点匹配的对应第一特征点；基于所述对应第一特征点及所述第一特征点的差值，从多个所述焦距初值中筛选出优选焦距值。

作为本发明的进一步改进，所述优化所述优选焦距值及所述相机成像模型的主点参数，以获得所述标定焦距及标定主点参数，包括：基于LM非线性优化算法，对所述优选焦距值及所述主点参数进行非线性优化，以获得所述标定焦距及标定主点参数。

作为本发明的进一步改进，所述提取所述第一图像的多个第一特征点和所述第二图像的多个第二特征点，将所述多个第一特征点和所述多个第二特征点进行匹配，得到多组特征点对，包括：基于SURF或ORB特征提取及匹配算法，提取所述多个第一特征点及所述多个第二特征点并进行匹配，得到多组特征点对。

本发明还提供了一种变焦云台摄像机装置，包括：处理器、存储器和通信电路，所述处理器分别藕接所述存储器和所述通信电路；所述处理器、所述存储器和所述通信电路工作时可实现上述所述的标定方法。

本发明还提供了一种存储装置，存储有能够被处理器运行的程序指令，所述程序指令用于实现上述所述的标定方法。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

本发明提供的变焦云台摄像机的标定方法，利用多组特征点及相机成像模型，即可构建对应特征点且以焦距初值为因变量的一元二次方程，通过求解该一元二次方程便可直接计算得出焦距初值，无需计算单应矩阵，简化了求解过程，提高了标定的效率和灵活性；并且，本发明提供的变焦云台摄像机的标定方法实现了变焦云台摄像机标定参数的在线自动标定，标定过程不依赖标定板等参照物，进一步简化了标定流程，提高了标定效率；同时，本发明的变焦云台摄像机适用于焦距连续变化情况下的参数标定。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。其中：

图1为本发明变焦云台摄像机的标定方法整体流程示意图；

图2为本发明图1中S13步骤一实施方式的流程示意图；

图3为本发明变焦云台摄像机的标定方法一具体实施方式的流程示意图；

图4为本发明变焦云台摄像机装置一实施方式的结构示意图；

图5为本发明存储装置一实施方式的结构示意图。

具体实施方式

下面结合说明书附图，对本申请实施例的方案进行详细说明。

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、接口、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请。

本文中术语“系统”和“网络”在本文中常被可互换使用。本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。此外，本文中的“多”表示两个或者多于两个。

变焦云台摄像机包含球机、含云台的枪机等设备，此类设备可通过云台的旋转调节监控区域，具有使用灵活的特点。具体地，云台能实现上下和左右移动，将摄像机搭载在上面，便能够实现摄像机的多角度监控，云台根据旋转的角度不同可以分为水平型云台和全向型云台。

在实际应用场景中，为了获取场景的局部细节信息，变焦云台摄像机还需要调节相机的倍率，也即调节相机的焦距，在变倍的同时，与之相对应的图像主点也会随之发生变化，而焦距及主点参数在枪球联动、球机定位、三维重建中往往不可或缺，因此相机参数的标定是非常关键的环节，其标定结果的精度及算法的稳定性直接影响相机工作产生结果的准确性。

基于此，本发明提供了一种变焦云台摄像机的标定方法，可实现参数在线高效高精度的标定，该标定方法采用变焦云台摄像机获取相同倍率下第一位置的第一图像和第二位置的第二图像，且第一图像与第二图像具有重合视场；提取第一图像的多个第一特征点和第二图像的多个第二特征点，将多个第一特征点和多个第二特征点进行匹配，得到多组特征点对；根据多组特征点对及相机成像模型，构建多组以焦距初值为因变量的一元二次方程，以基于该一元二次方程获得该相同倍率下的标定参数。

因此，在本发明中，通过求解该一元二次方程便可直接计算得出焦距初值，无需计算单应矩阵，简化了求解过程，提高了标定的效率和灵活性；并且，相较于现有技术中需要借助立体或者平面标定物的传统离线标定方法，即通过离线采集标定物图片数据，结合成像模型对相机的内外参数进行标定的方法，例如Tsai的两步标定法，张正友的平面标定法等，本发明提供的标定方法实现了变焦云台摄像机标定参数的在线自动标定，标定过程不依赖标定板等参照物，进一步简化了标定流程，提高了标定效率；同时，本发明的变焦云台摄像机适用于焦距连续变化情况下的参数标定。

结合图1，以下对本发明提供的变焦云台摄像机的标定方法进行进一步描述，该标定方法具体包括：

S11：获取相同倍率下第一位置的第一图像和第二位置的第二图像，第一图像与第二图像具有重合视场。

具体地，在一实施方式中，变焦云台摄像机先在第一位置抓拍获得第一图像，然后通过转动云台且不改变倍率的情况下，使得变焦云台摄像机再在第二位置抓拍获得第二图像，其中第一图像与第二图像具有重合视场。在另一实施方式中，也可以为变焦云台摄像机先在第二位置抓拍获得第二图像，然后通过转动云台且不改变倍率的情况下，使得变焦云台摄像机再在第一位置抓拍获得第一图像，其中第一图像与第二图像具有重合视场。换言之，抓拍第一图像和第二图像的先后顺序本发明在此不作限制，无论是先抓拍第一图像后抓拍第二图像，或是先抓拍第二图像后抓拍第一图像均在本发明的保护范围之内，只需保证第一图像与第二图像具有重合视场即可。

S12：提取第一图像的多个第一特征点和第二图像的多个第二特征点，将多个第一特征点和多个第二特征点进行匹配，得到多组特征点对。

具体地，由于多个第一特征点与多个第二特征点具有一一对应匹配的关系，因此相互匹配的第一特征点和第二特征点为一组特征点对，从而，多个第一特征点与多个第二特征点进行匹配即可得到多组特征点对。在一具体实施方式中，本发明基于SURF(SpeededUp Robust Features,加速稳健特征)或ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征提取及匹配算法，提取所述多个第一特征点及所述多个第二特征点并进行匹配，得到多组特征点对。当然，在本发明的其他实施例中，也可采用其他特征提取及匹配算法，例如SIFT等，只要达到对第一特征点及第二特征点进行匹配以得到特征点对的效果，即可实现本发明的目的。为了下文方便描述，多个第一特征点记为其中i＝1…n，多个第二特征点记为其中i＝1…n。

S13：根据多组特征点对及相机成像模型，构建多组以焦距初值为因变量的一元二次方程，以通过求解一元二次方程获得相同倍率下的标定参数。

根据一组特征点对及相机成像模型，即可构建一个以焦距初值为因变量的一元二次方程，通过求解该一元二次方程即可获得一个焦距初值，无需计算单应矩阵，计算过程更加简单，提高了标定效率。因此，在本发明中，根据多组特征点对及相机成像模型，即可构建多个以焦距初值为因变量的一元二次方程，通过求解多个一元二次方程即可获得多个焦距初值。

结合图2，在一具体实施方式中，上述S13步骤具体包括:

S131：从多组特征点对中筛选出若干特征点对。

考虑到在S12步骤中，第一特征点与第二特征点的提取及匹配易受误匹配及镜头畸变的影响，仅通过任意一个特征点对计算得到的焦距误差较大，本发明根据多组特征点对位于第一图像和第二图像的区域、以及多组特征点对的匹配度，从多组特征点对中筛选出若干特征点对，从而减小误匹配及镜头畸变产生的影响。

在一实施方式中，可以通过设置预设坐标范围阈值及预设匹配度阈值，筛选出若干特征点对。其中，通过设置预设坐标范围阈值，保证若干特征点对取自图像中间部分，进而降低镜头畸变的影响；通过设置预设匹配度阈值，保证若干特征点对具有较高的匹配度，进而降低误匹配的影响。当然，在本发明的其他实施例中，也可采用除设置阈值之外的其他方式进行筛选，只要达到减小特诊点对误匹配及镜头畸变影响的效果，即可实现本发明的目的。

S132：根据若干特征点对的每一特征点对及相机成像模型，构建对应每一特征点对的多个一元二次方程，以基于多个一元二次方程获得对应每一特征点对的多个焦距初值。

具体地，根据第一位置和第二位置，计算获得第一位置到第二位置的旋转参数；建立与第一位置的第一相机坐标系重合的世界坐标系，并基于所述相机成像模型及所述旋转参数，构建关于每一特征点对及焦距初值的关系式；将关系式转换为以焦距初值为因变量的一元二次方程。

其中，基于相机成像模型及旋转参数，构建关于每一特征点对及焦距初值的关系式具体包括：首先，基于相机成像模型，将第一特征点的像点坐标转换为再第一相机坐标系下的第一坐标，并对第一坐标进行归一化，以获得关于焦距初值的第一参数；而后，根据旋转参数，将第一参数转换为在第二位置的第二相机坐标系下的第二坐标，并对第二坐标进行归一化，以获得关于焦距初值的第二参数；基于第一参数和第二参数，推导获得上述关系式。

在一具体实施方式中，在第一位置时，变焦云台摄像机的PT值(P代表水平方向方位角，T代表述竖直方向方位角，P和T统称为相机的方位角，用PT值表示)记为P0、T0；在第二位置时，变焦云台摄像机的PT值记为P1、T1。其中，变焦云台摄像机从第一位置到第二位置的过程中，俯仰角的变化量记为ΔP，对应的旋转矩阵记为R_pitch；偏航角的变化量记为ΔT，对应的旋转矩阵记为R_Yaw；第一位置到第二位置的旋转向量记为R，即旋转参数为R，因此上述参数之间存在如下关系：

ΔP＝P₀-P₁，ΔT＝T₀-T₁

R＝R_Pitch*R_Yaw

进一步地，以第一位置为基准，将世界坐标系建立在与第一位置的第一相机坐标系重合的位置。根据相机成像模型，即匹配点对应相同的物点构建一元二次方程，以通过求解该一元二次方程获得焦距初值。

以一个特征点对为例，取相机主点为图像中心点(u₀v₀)，焦距记为f。首先，将第一特征点的像点坐标转换到第一相机坐标系下，并进行归一化以获得关于焦距初值的第一参数：

而后，通过旋转参数R将第一参数转换为在第二位置的第二相机坐标系下的第二坐标：

对第二坐标进行归一化以获得关于焦距初值的第二参数：

基于第一参数和第二参数推导获得如下关系式：

由于焦距不能为负值，再结合焦距大概范围信息进行简单筛选即可获得焦距初值。在一实施方式中，根据上述内容算出的焦距初值为差值较大的三组数据，其中第一组数据为负值，第二组数据非常小，第三组数据位于2000-3000范围内，此时结合焦距大概范围信息(例如枪机或球机的焦距大概范围在2000-3000之间)，即可筛选出一个焦距初值。

由此，根据一个特征点对，即可通过上述推导获得一个焦距初值。基于本发明提供的多组特征点对，即可推导获得多个焦距初值。

S133：根据第一特征点与第二特征点的映射误差，从多个焦距初值中筛选出优选焦距值。

具体地，S133步骤包括：根据相机成像模型及第二特征点，计算与该第二特征点匹配的对应第一特征点；基于对应第一特征点及前文通过特征提取及匹配算法得出的第一特征点的差值，从多个焦距初值中筛选出优选焦距值。其中，对应第一特征点及第一特征点的差值即为映射误差。由此，根据映射误差的大小，筛选出映射误差较小的优选焦距值，以减小映射误差对标定参数的影响。

S134：优化优选焦距值及相机成像模型的主点参数，以获得标定焦距及标定主点参数。

为了进一步地提高标定精度，采用LM非线性优化算法，对优选焦距值及主点参数进行非线性优化，以获得该相同倍率下的标定焦距及标定主点参数。对于其他倍率下的标定参数，重复上述步骤即可。因此，相较适用于焦距固定情况下的现有标定方法，本发明的变焦云台摄像机实现了适用于焦距连续变化情况下参数标定的效果。

结合图3，本发明提供的变焦云台摄像机的标定方法一具体实施方式的主要工作流程为：标定开始，变焦云台摄像机于第一位置捕获第一图像；接着，转动云台，变焦云台摄像机于第二位置捕获第二图像；而后，对第一图像和第二图像进行特征点提取及匹配，并通过设置预设坐标范围阈值及预设匹配度阈值筛选出若干特征点对；计算得到多个焦距初值，并根据映射误差筛选出优选焦距值；最后，对优选焦距值及主点参数进行非线性优化，以获得标定参数，标定结束。

综上所述，本发明提供的变焦云台摄像机的标定方法，利用多组特征点及相机成像模型，即可构建对应特征点且以焦距初值为因变量的一元二次方程，通过求解该一元二次方程便可直接计算得出焦距初值，无需计算单应矩阵，简化了求解过程，提高了标定的效率和灵活性；并且，本发明提供的变焦云台摄像机的标定方法实现了变焦云台摄像机标定参数的在线自动标定，标定过程不依赖标定板等参照物，进一步简化了标定流程，提高了标定效率；同时，本发明的变焦云台摄像机适用于焦距连续变化情况下的参数标定。

本发明还提供了一种标定设备，包括获取模块、提取模块及构建模块。具体地，获取模块用于获取相同倍率下第一位置的第一图像和第二位置的第二图像，且第一图像与第二图像具有重合视场；提取模块用于提取第一图像的多个第一特征点和第二图像的多个第二特征点，将多个第一特征点和多个第二特征点进行匹配，得到多组特征点对；构建模块用于根据多组特征点对及相机成像模型，构建多组以焦距初值为因变量的一元二次方程，以通过求解该一元二次方程获得上述相同倍率下的标定参数。

请参阅图4，本发明还提供了一种变焦云台摄像机装置，包括处理器41、存储器42和通信电路43，处理器41分别耦接存储器42和通信电路43，且处理器41、存储器42和通信电路43工作时可实现上述任一实施例中的标定方法。

具体而言，处理器41用于控制其自身以及存储器42以实现上述任一标定方法实施例中的步骤。处理器41还可以称为CPU(Central Processing Unit，中央处理单元)。处理器41可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。处理器41还可以是通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit,ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。另外，处理器41可以由多个集成电路芯片共同实现。

此外，请参阅图5，本发明还提供了一种存储装置，该存储装置60存储有能够被处理器运行的程序指令600，程序指令600用于实现上述任一实施例中的标定方法。即上述标定方法以软件形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可存储在一个电子设备可读取的存储装置60中，该存储装置60可以是U盘、光盘或者服务器等。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法和装置，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施方式仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，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，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的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，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性、机械或其它的形式。

作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者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者全部单元来实现本实施方式方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，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，也可以采用软件功能单元的形式实现。

集成的单元如果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，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，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或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)或处理器(processor)执行本申请各个实施方式方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅为本申请的实施方式，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (9)

1.一种变焦云台摄像机的标定方法，其特征在于，所述标定方法包括：

获取相同倍率下第一位置的第一图像和第二位置的第二图像，所述第一图像与所述第二图像具有重合视场；

提取所述第一图像的多个第一特征点和所述第二图像的多个第二特征点，将所述多个第一特征点和所述多个第二特征点进行匹配，得到多组特征点对；

根据多组所述特征点对及相机成像模型，构建多组以焦距初值为因变量的一元二次方程，以通过求解所述一元二次方程获得所述相同倍率下的标定参数；

其中，根据多组所述特征点对及相机成像模型，构建以焦距初值为因变量的一元二次方程，以基于所述一元二次方程获得标定参数，包括：

从多组所述特征点对中筛选出若干特征点对；

根据若干特征点对中的每一特征点对及所述相机成像模型，构建对应所述每一特征点对的多个所述一元二次方程，以基于多个所述一元二次方程获得对应所述每一特征点对的多个焦距初值；

根据所述第一特征点与所述第二特征点的映射误差，从多个所述焦距初值中筛选出优选焦距值；

优化所述优选焦距值及所述相机成像模型的主点参数，以获得标定焦距及标定主点参数。

2.根据权利要求1所述的标定方法，其特征在于，所述从多组所述特征点对中筛选出若干特征点对，包括：

根据多组特征点对位于所述第一图像和所述第二图像的区域、以及多组特征点对的匹配度，从多组所述特征点对中筛选出若干特征点对。

3.根据权利要求1所述的标定方法，其特征在于，所述根据若干特征点对中的每一特征点对及所述相机成像模型，构建对应所述每一特征点对的多个所述一元二次方程，以基于多个所述一元二次方程获得对应所述每一特征点对的多个焦距初值，包括：

根据所述第一位置和所述第二位置，计算获得所述第一位置到所述第二位置的旋转参数；

建立与所述第一位置的第一相机坐标系重合的世界坐标系，并基于所述相机成像模型及所述旋转参数，构建关于所述每一特征点对及所述焦距初值的关系式；

将所述关系式转换为以焦距初值为因变量的所述一元二次方程。

4.根据权利要求3所述的标定方法，其特征在于，所述基于所述相机成像模型及所述旋转参数，构建关于所述每一特征点对及所述焦距初值的关系式，包括：

基于所述相机成像模型，将所述第一特征点的像点坐标转换为在所述第一相机坐标系下的第一坐标，并对所述第一坐标进行归一化，以获得关于所述焦距初值的第一参数；

根据旋转参数，将所述第一参数转换为在所述第二位置的第二相机坐标系下的第二坐标，并对所述第二坐标进行归一化，以获得关于所述焦距初值的第二参数；

基于所述第一参数和所述第二参数，推导获得所述关系式。

5.根据权利要求1所述的标定方法，其特征在于，根据所述第一特征点与所述第二特征点的映射误差，从多个所述焦距初值中筛选出优选焦距值，包括：

根据所述相机成像模型及所述第二特征点，计算与所述第二特征点匹配的对应第一特征点；

基于所述对应第一特征点及所述第一特征点的差值，从多个所述焦距初值中筛选出优选焦距值。

6.根据权利要求1所述的标定方法，其特征在于，所述优化所述优选焦距值及所述相机成像模型的主点参数，以获得所述标定焦距及标定主点参数，包括：

基于LM非线性优化算法，对所述优选焦距值及所述主点参数进行非线性优化，以获得所述标定焦距及标定主点参数。

7.根据权利要求1所述的标定方法，其特征在于，所述提取所述第一图像的多个第一特征点和所述第二图像的多个第二特征点，将所述多个第一特征点和所述多个第二特征点进行匹配，得到多组特征点对，包括：

基于SURF或ORB特征提取及匹配算法，提取所述多个第一特征点及所述多个第二特征点并进行匹配，得到多组特征点对。

8.一种变焦云台摄像机装置，其特征在于，包括：处理器、存储器和通信电路，所述处理器分别耦接所述存储器和所述通信电路；

所述处理器、所述存储器和所述通信电路工作时可实现权利要求1-7任一项所述的标定方法。

9.一种存储装置，其特征在于，存储有能够被处理器运行的程序指令，所述程序指令用于实现权利要求1-7任一项所述的标定方法。