halcon相机标定方法

halcon相机标定方法

【实用版3篇】

《halcon相机标定方法》篇1

Halcon相机标定方法可以采用以下步骤:

1. 确定畸变系数。畸变系数表示相机成像过程中的畸变程度,其值介于0和0.00001之间。在标定过程中,需要确定畸变系数。

2. 确定标定板。标定板是用于相机标定的已知几何信息的板状物体。标定板通常由一系列等边直角三角形组成,每条边上都有四个角,共12个点。这些角可以用于计算相机的内部参数和畸变系数。

3. 获取标定板图像。获取标定板图像并将其输入到Halcon中。

4. 提取角点信息。使用Halcon中的“find_features”函数来提取标定板图像中的角点信息。该函数将自动检测图像中的角点,并返回其坐标和类型。

5. 计算相机内部参数。使用提取的角点信息,结合Halcon中的“find_feature_points”函数和“find_feature_matches”函数,可以计算相机的内部参数和畸变系数。

6. 验证标定结果。为了验证标定结果,可以使用Halcon中的“check_calib”函数来检查相机内部参数和畸变系数是否正确。

以上是Halcon相机标定的基本步骤。

《halcon相机标定方法》篇2

Halcon相机标定方法有:

1. 传统六点标定法。这种方法是通过一个平面上的六个点的位

置来确定整个平面的几何参数,进而求得相机的内参数。

2. 棋盘格标定法。棋盘格标定法是通过棋盘格上两组对应点的

几何约束,解算出相机的畸变系数。

3. 标定板标定法。

《halcon相机标定方法》篇3

Halcon相机标定方法有以下几个步骤:

1. 建立棋盘格点在Halcon中,建立棋盘格点需要指定格点在图像中的实际坐标,这样可以正确计算出畸变系数。如果只指定棋盘格在图像中的尺寸和数量,那么在畸变计算时会返回默认的(通常是不可靠的)畸变系数。建立棋盘格点的方法如下:`2x2 to picture :诤友

棋盘格(squareSize:[20,20], gridNum:25)`

2. 确定相机位置和方向这里有两种方法:

方法一:建立一个动态的目标,不断改变目标与相机的距离和角度,然后计算目标的成像位置,从而得到相机的位置和方向。

方法二:用已知位置和方向的目标点进行标定。假设有三个已知位置和方向的点,它们在图像中的坐标分别为(x1,y1)、(x2,y2)、(x3,y3),那么它们的中心点在相机坐标系下的位置可以表示为(u1,v1)、

(u2,v2)、(u3,v3)。如果已知相机的(x,y) 坐标,也可以得到这三个点

的(u,v) 坐标。然后,可以计算出相机的位置和方向。

3. 进行相机标定根据上面建立棋盘格点和确定相机位置和方向

的方法,可以编写标定程序。

halcon9点标定例程

halcon9点标定例程 以下是Halcon 9点标定的详细例程: 1. 导入Halcon库: python import halcon as ha 2. 设置相机参数: python camera_params = ha.create_cam_par('area_scan_division', 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0) ha.set_framegrabber_param('Camera', 'camera_type', 'direct_show') ha.set_framegrabber_param('Camera', 'device', '0') ha.set_framegrabber_param('Camera', 'image_width', 1920) ha.set_framegrabber_param('Camera', 'image_height', 1080) ha.set_framegrabber_param('Camera', 'image_start_row', 0) ha.set_framegrabber_param('Camera', 'image_start_column', 0) ha.set_framegrabber_param('Camera', 'image_width', 1920) ha.set_framegrabber_param('Camera', 'image_height', 1080)

ha.set_framegrabber_param('Camera', 'image_start_row', 0) ha.set_framegrabber_param('Camera', 'image_start_column', 0) 3. 创建标定板模型: python calib_board = ha.create_calib_data('calibration_object', 'points', 9, 1, 1) ha.set_calib_data(calib_board, 'camera_type', 'area_scan_division') ha.set_calib_data(calib_board, 'camera_params', camera_params) ha.set_calib_data(calib_board, 'calib_object', 'points') ha.set_calib_data(calib_board, 'calib_object_pose', 'pose') ha.set_calib_data(calib_board, 'calib_object_model', 'calibration_object') ha.set_calib_data(calib_board, 'calib_object_num', 9) ha.set_calib_data(calib_board, 'calib_object_dim1', 1) ha.set_calib_data(calib_board, 'calib_object_dim2', 1)

简述基于HALCON的四目标定方法

简述基于HALCON的四目标定方法 摘要针对目前双目視觉标定技术中存在的不能覆盖目标整个视野和匹配过程中误差较大的情况而采用精度更高的四目标定技术对目标进行标定、图像采集继而三维重建。实验结果表明:该方法能够利用HALCON内丰富的算子进行精准,快速标定。突破了很多标定实验都需要依靠双目视觉标定技术而带来的一些问题,为以后的标定实验多了一个可参考方法。 关键词多目立体视觉;三维重建;HALCON标定 前言 近年来,随着计算机视觉技术的快速发展以及人们获取物体三维外形表面在诸多领域日益广泛的应用需求。本文基于视觉领域公认的性能最好的视觉软件HALCON提出了一种四目标定的方法,并验证了结果的准确性,利用该方法可以更精确的对目标进行标定。 1 双目视觉系统原理以及标定原理 1.1 双目视觉原理 双目立体视觉[1-2]是立体视觉的一种基本形式,它的原理是基于双目视差原理[2]并利用相机设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像,通过计算图像对应点的位之间的位置偏差来获取三维几何信息的方法。 双目立体视觉原理图如图(1)所示: 1.2 标定原理 在计算机视觉的应用和图像测量中,为了确定空间中的物体表面某一个点的几何三维位置与其图像对应点之间的相互关系,我们必须建立相机成像的几何模型,这些几何模型参数就是相机参数[3]。但是大多数条件下这些参数必须通过实验和计算才能得到,所以这个求解参数的过程就叫作相机的标定。 2 四目视觉扫描仪的设计方法 2.1 标定流程 利用HALCON里面完善的视觉集成开发环境和标准的视觉计算法[3],从而可以快速地对相机进行标定。用四个相机同时对标定板进行标定,必须保证标定板能够同时出现在四幅图像中。标定主要分为4个步骤:①建立四目相机的标定数据模型;②获取并筛选出合适的图片;③把四目相机的测试数据添加到数据模型中;④执行标定

halcon相机标定方法

halcon相机标定方法 【实用版3篇】 《halcon相机标定方法》篇1 Halcon相机标定方法可以采用以下步骤: 1. 确定畸变系数。畸变系数表示相机成像过程中的畸变程度,其值介于0和0.00001之间。在标定过程中,需要确定畸变系数。 2. 确定标定板。标定板是用于相机标定的已知几何信息的板状物体。标定板通常由一系列等边直角三角形组成,每条边上都有四个角,共12个点。这些角可以用于计算相机的内部参数和畸变系数。 3. 获取标定板图像。获取标定板图像并将其输入到Halcon中。 4. 提取角点信息。使用Halcon中的“find_features”函数来提取标定板图像中的角点信息。该函数将自动检测图像中的角点,并返回其坐标和类型。 5. 计算相机内部参数。使用提取的角点信息,结合Halcon中的“find_feature_points”函数和“find_feature_matches”函数,可以计算相机的内部参数和畸变系数。 6. 验证标定结果。为了验证标定结果,可以使用Halcon中的“check_calib”函数来检查相机内部参数和畸变系数是否正确。 以上是Halcon相机标定的基本步骤。 《halcon相机标定方法》篇2 Halcon相机标定方法有: 1. 传统六点标定法。这种方法是通过一个平面上的六个点的位

置来确定整个平面的几何参数,进而求得相机的内参数。 2. 棋盘格标定法。棋盘格标定法是通过棋盘格上两组对应点的 几何约束,解算出相机的畸变系数。 3. 标定板标定法。 《halcon相机标定方法》篇3 Halcon相机标定方法有以下几个步骤: 1. 建立棋盘格点在Halcon中,建立棋盘格点需要指定格点在图像中的实际坐标,这样可以正确计算出畸变系数。如果只指定棋盘格在图像中的尺寸和数量,那么在畸变计算时会返回默认的(通常是不可靠的)畸变系数。建立棋盘格点的方法如下:`2x2 to picture :诤友 棋盘格(squareSize:[20,20], gridNum:25)` 2. 确定相机位置和方向这里有两种方法: 方法一:建立一个动态的目标,不断改变目标与相机的距离和角度,然后计算目标的成像位置,从而得到相机的位置和方向。 方法二:用已知位置和方向的目标点进行标定。假设有三个已知位置和方向的点,它们在图像中的坐标分别为(x1,y1)、(x2,y2)、(x3,y3),那么它们的中心点在相机坐标系下的位置可以表示为(u1,v1)、 (u2,v2)、(u3,v3)。如果已知相机的(x,y) 坐标,也可以得到这三个点 的(u,v) 坐标。然后,可以计算出相机的位置和方向。 3. 进行相机标定根据上面建立棋盘格点和确定相机位置和方向 的方法,可以编写标定程序。

halcon标定详解

*创建标定板 gen_caltab(7,7,0.008,0.5,'48_48mm.descr','48_48mm.ps') *=======标定内参 dev_close_window () dev_open_window (0, 0, 652, 494, 'black', WindowHandle) dev_update_off () dev_set_draw ('margin') dev_set_line_width (3) OpSystem := environment('OS') set_display_font (WindowHandle, 14, 'mono', 'true', 'false') *标定相机 StartCamPar := [0.0,0.0,0.0000299,0.0000299,4896/2,3264/2,4896,3264] create_calib_data ('calibration_object', 1, 1, CalibDataID) set_calib_data_cam_param (CalibDataID, 0, 'area_scan_telecentric_divi sion', StartCamPar) set_calib_data_calib_object (CalibDataID, 0, '48_48mm.descr') * Note, we do not use the image from which the pose of the measuremen t plane can be derived for index := 1 to 13 by 1 ????read_image (Image, '标定20/' + index + '.png') ????get_image_size(Image, Width, Height) ????dev_display (Image) ????find_calib_object (Image, CalibDataID, 0, 0, index, [], []) ????get_calib_data_observ_contours (Caltab, CalibDataID, 'caltab', 0, 0, index) ????dev_set_color ('green') ????dev_display (Caltab) endfor calibrate_cameras (CalibDataID, Error) get_calib_data (CalibDataID, 'camera', 0, 'params', CamParam) get_calib_data (CalibDataID, 'calib_obj_pose', [0,1], 'pose', PoseCal ib) *输出计算的相机内参 write_cam_par (CamParam, 'camera_parameters.dat') Message:= '相机内参已经写入文件中' disp_message (WindowHandle, Message, 'window', 12, 12, 'red', 'false ') clear_calib_data (CalibDataID) stop() *=====标定外参 dev_set_draw ('margin') dev_set_line_width (1) set_display_font (WindowHandle, 14, 'mono', 'true', 'false') *从文件中读取内参存储文件:camera_parameters.dat

halcon九点标定例程 -回复

halcon九点标定例程-回复 Halcon九点标定例程是一种常用的机器视觉算法,用于自动化系统中对相机进行标定。相机标定是指确定相机内部参数和外部参数的过程,而九点标定法是一种简单且有效的相机标定算法。本文将以九点标定例程为主题,一步一步回答相关问题,并解释其原理和应用。 第一步:引言和背景知识介绍(200-250字) 相机标定在机器视觉系统中扮演着重要角色,可以提供准确的图像测量和三维重建结果。Halcon是一款流行的机器视觉软件,提供了丰富的相机标定工具和算法。九点标定法是Halcon中一种常用的相机标定算法,其原理基于相机的投影模型和校准板上已知的特征点。通过测量这些已知特征点在图像中的位置,我们可以计算相机的内部参数(例如焦距、主点等)和外部参数(例如相机的旋转和平移)。本文将详细介绍Halcon九点标定例程,并给出相应的代码示例。 第二步:九点标定原理简述(300-350字) 九点标定法基于一个简单的投影模型,该模型假设相机内部参数和外部参数对于所有图像均保持不变。在校准板上标记九个已知的特征点,例如角点或圆心。当我们用相机拍摄校准板时,这些特征点在图像上会形成相应的图案。利用这些已知的特征点和其在图像中的位置,我们可以推导出相机的内部参数和外部参数。

具体而言,根据相机拍摄的图像,我们可以提取出各个特征点的像素坐标。通过将像素坐标转换为相机坐标系或世界坐标系中的坐标,我们可以建立像素坐标与相机坐标之间的对应关系。然后,利用这些对应关系,我们可以计算出相机的内部参数和外部参数。 第三步:九点标定例程的步骤介绍(400-450字) Halcon九点标定例程的主要步骤如下: 1. 准备一块校准板,并在其上标记九个已知特征点。这些特征点可以是标定板的角点或圆心。 2. 使用Halcon的图像采集工具捕获多张校准板的图像。 3. 对每一张图像,使用Halcon的图像处理工具提取出标定板上已知特征点的像素坐标。 4. 构建像素坐标和相机坐标之间的对应关系。根据校准板的几何特性,可以将像素坐标与相机坐标进行关联。 5. 利用九点标定法推导出相机的内部参数和外部参数。通过计算像素坐标与相机坐标之间的转换矩阵,可以求解出相机的内外参数。 6. 进行误差评估和优化。使用得到的内外参数对其他图像进行投影重建,计算像素坐标与实际坐标之间的误差,进一步优化相机的标定结果。 第四步:九点标定例程的代码实现(400-450字) 下面是Halcon九点标定例程的主要代码示例:

halcon9点标定例程

Halcon 9点标定例程 简介 Halcon是一款功能强大的机器视觉软件,广泛应用于工业自动化、机器人视觉、 医疗影像等领域。其中,点标定是Halcon中常用的标定方法之一。本文将介绍Halcon中的9点标定例程,包括基本原理、步骤、代码示例以及注意事项。 基本原理 点标定是通过在图像中选取多个已知世界坐标和对应的像素坐标,建立世界坐标和像素坐标之间的转换关系。这样,在后续的图像处理中,就可以通过已知的世界坐标计算出像素坐标,或者通过已知的像素坐标计算出世界坐标。 Halcon的9点标定例程是一种基于透视变换的标定方法。透视变换是一种将三维 空间中的点映射到二维平面上的变换,可以用来描述相机成像的过程。通过选取多个已知世界坐标和对应的像素坐标,可以计算出透视变换的参数,从而建立世界坐标和像素坐标之间的转换关系。 步骤 1.准备标定板:选择一个平面上的标定板,标定板上有多个已知世界坐标的点, 一般选择9个点,可以是方形或圆形。 2.拍摄图像:使用相机拍摄多张含有标定板的图像,要求标定板在不同位置和 姿态下的图像都有。 3.提取角点:对每张图像进行角点提取,即找到标定板上的角点像素坐标。 4.建立世界坐标和像素坐标的对应关系:将每个角点的像素坐标与其对应的已 知世界坐标进行匹配,建立世界坐标和像素坐标的对应关系。 5.计算透视变换参数:使用Halcon提供的函数,根据已知的世界坐标和像素 坐标的对应关系,计算出透视变换的参数。 6.验证标定结果:使用标定结果对其他图像进行校正,计算校正后的像素坐标 与实际世界坐标的误差,以验证标定结果的准确性。 代码示例 下面是一个简单的Halcon代码示例,演示了如何进行9点标定: # 读取图像 read_image(Image, 'image.jpg')

halcon手眼标定例程详解

halcon手眼标定例程详解 Halcon手眼标定例程 介绍 本文将详细解释Halcon手眼标定例程的相关内容。手眼标定是一种重要的计算机视觉技术,用于确定相机和机器人末端执行器之间的关系,从而实现准确的机器人视觉定位和姿态控制。 步骤 以下是进行Halcon手眼标定的典型步骤: 1.提前准备:确保相机、机器人和标定物之间存在良好的通信和连 接。确定标定物的大小和形状,选择合适的标定方法。 2.数据采集:在机器人的工作空间内,通过控制机器人探针或相机 进行一系列的位姿采集。位姿采集应尽可能覆盖工作范围内的不同姿态。 3.数据处理:将采集到的位姿数据导入Halcon软件中,使用相应 的图像处理算法提取特征点,并关联每个特征点对应的机器人末端执行器位姿。 4.标定计算:通过使用Halcon的标定工具,根据采集到的位姿数 据计算出相机和机器人末端执行器之间的变换矩阵。

5.验证和调试:使用标定得到的变换矩阵进行机器人视觉定位和姿 态控制,进行验证和调试,确保标定结果的准确性和可靠性。 6.维护和更新:当环境、设备或应用需求发生变化时,需要重新进 行手眼标定。定期维护和更新手眼标定以确保系统的精度和性能。注意事项 在进行Halcon手眼标定时,需要注意以下几点: •标定物的合适性:标定物应具有高对比度、明确的特征和稳定的形状,以便于特征点的提取和匹配。 •位姿采集的准确性:机器人末端执行器位姿采集应准确无误,采集时要注意避免姿态重叠或重复采集的情况。 •数据处理的稳定性:在处理位姿数据时,要注意选择合适的图像处理算法和参数,保证特征点的稳定性和准确性。 •标定计算的可靠性:使用Halcon标定工具时,要选择合适的标定算法和参数,并进行恰当的结果验证和分析,确保标定结果的 可靠性和准确性。 •维护和更新的及时性:定期检查和更新手眼标定,特别是在环境、设备或应用发生变化时,要及时进行标定更新,以确保系统的稳 定性和性能。

halcon标定例子

halcon标定例子 Halcon标定是一种用于机器视觉系统中相机和图像采集设备的校准方法。通过标定,可以获得相机的内部参数和外部参数,从而提高图像处理和计算机视觉系统的精度和稳定性。下面是十个关于Halcon标定的例子: 1. Halcon标定的基本原理 Halcon标定是通过采集一系列已知位置和姿态的标定板图像,从而计算出相机的内部参数和外部参数。这些参数可以用于图像校正、三维重建等应用。 2. Halcon标定的步骤 Halcon标定的主要步骤包括:选择标定板、采集标定图像、提取标定板角点、计算相机参数、优化标定结果等。 3. Halcon标定的精度评估 Halcon标定的精度可以通过重投影误差来评估,即将标定板上的角点投影到图像上,然后计算投影点与实际角点之间的距离。 4. Halcon标定的误差来源 Halcon标定的误差来源主要包括相机畸变、标定板姿态误差、标定板角点检测误差等。这些误差会影响标定结果的精度。 5. Halcon标定的应用场景 Halcon标定广泛应用于机器视觉系统中的目标检测、定位、测量等

任务。通过标定,可以提高系统的测量精度和稳定性。 6. Halcon标定的优化方法 Halcon标定可以通过优化算法来提高标定结果的精度。常用的优化方法包括非线性最小二乘法、Bundle Adjustment等。 7. Halcon标定的注意事项 在进行Halcon标定时,需要注意选择合适的标定板、保证标定板的平整度、正确设置相机参数等。 8. Halcon标定的挑战和解决方案 Halcon标定在实际应用中可能面临光照变化、相机运动等挑战。针对这些问题,可以采用多视角标定、动态标定等方法来解决。 9. Halcon标定的未来发展趋势 随着机器视觉技术的不断发展,Halcon标定也在不断演进。未来的发展趋势包括更精确的标定方法、更高效的标定算法等。 10. Halcon标定的局限性 虽然Halcon标定可以提高机器视觉系统的精度和稳定性,但仍然存在一些局限性,如对标定板的要求较高、对标定图像的要求较严格等。 以上是关于Halcon标定的十个例子,通过这些例子可以了解Halcon标定的原理、步骤、应用场景以及相关的注意事项和挑战。

halcon自标定方法

halcon自标定方法 Halcon自标定方法 Halcon是一种常用的机器视觉软件,用于开发和实现各种图像处理和机器视觉应用。在机器视觉领域,相机的标定是非常重要的一步,它能够精确地确定相机的内部参数和外部参数,从而提高图像处理的精度和准确性。Halcon提供了自标定方法,使相机的标定过程更加简便和高效。 自标定方法基于相机的特征点,通过在图像中检测和匹配特征点来确定相机的内部参数和外部参数。下面将详细介绍Halcon的自标定方法。 1. 特征点提取 在自标定过程中,首先需要从图像中提取特征点。Halcon提供了多种特征点提取算法,如Harris角点检测、SIFT算法等。根据实际应用场景的需求,选择合适的算法进行特征点提取。 2. 特征点匹配 特征点提取后,需要进行特征点的匹配。Halcon提供了多种特征点匹配算法,如基于描述子的匹配算法、基于相似性变换的匹配算法等。通过计算特征点之间的相似性,确定它们之间的对应关系。 3. 相机标定

特征点匹配完成后,即可进行相机的标定。Halcon提供了基于特征点的标定方法,通过求解相机的内部参数和外部参数,得到相机的准确标定结果。标定过程中需要提供已知的标定板,通过测量标定板上的特征点坐标和图像中对应特征点的像素坐标,计算相机的内部参数和外部参数。 4. 标定结果评估 标定过程完成后,需要对标定结果进行评估。Halcon提供了多种评估方法,如重投影误差、畸变系数等。通过对比实际观测值和标定结果的差异,评估标定的准确性和精度。 5. 标定结果应用 标定结果可以应用于各种机器视觉应用中,如图像校正、目标检测和跟踪等。通过应用标定结果,可以提高图像处理和机器视觉算法的准确性和稳定性。 总结: Halcon的自标定方法是一种简便高效的相机标定方法,通过特征点提取和匹配,求解相机的内部参数和外部参数,从而实现对相机的准确标定。标定结果可以应用于各种机器视觉应用中,提高图像处理和算法的准确性和稳定性。使用Halcon的自标定方法,可以简化相机标定的过程,并提高标定结果的精度和准确性。

Halcon标定文件的生成及标定板规格

Halcon标定文件的生成 Halcon标定文件的生成 图一 Halcon标定文件的生成,需要有以下几个步骤: 1.创建一个标定数据模板,由create_calib_data算来完成。 2.指定相机的类型,初始化相机内部参数,由set_calib_data_cam_param算子来完成。 3.指定标定板的描述文件,由set_calib_data_calib_object算子完成。 4.收集观察数据,有算子set_calib_data_observ_points完成。也就是收集标定板上圆点的中心坐标,跟各个校正板的位置姿态。 5.配置校正过程。由算子set_calib_data完成。 6.将数据整合进行标定计算。calibrate_cameras 7.获得标定参数。get_calib_data 8.记录标定参数,write_cam_par

StartCamPar := [, 0, , , 326, 247, 652, 494] 解释一下这个数组的意思。 面阵相机有14或18个参数(根据想相机的畸变模式),对于线阵相机有17个参数。这些参数可以分开为内部相机参数、外部相机参数。 面阵相机(division模式): Focus(焦距):远焦镜头镜头焦距的长度 Kappa:扭曲系数 Sx,Sy:两像素间距 Cx,Cy:中心点坐标 Whith,Height:图像的宽高 面阵相机(polynomia模式): Focus(焦距):远焦镜头镜头焦距的长度 K1, K2, K3, P1,P2:扭曲系数 Sx,Sy:两像素间距 Cx,Cy:中心点坐标 Whith,Height:图像的宽高 线阵相机不做具体介绍 Halcon标定板规格 2011-12-23 12:56 68人阅读评论(1) 收藏举报

c语言实现halcon九点标定算法

c语言实现halcon九点标定算法 以C语言实现Halcon九点标定算法 Halcon是一种常用的机器视觉软件库,具有强大的图像处理和分析功能。九点标定算法是Halcon中常用的一种相机标定方法,通过该算法可以准确地获取相机的内参和外参,从而实现图像的准确定位和测量。 九点标定算法的基本原理是利用已知的世界坐标系和相应的图像坐标系之间的关系,来推导出相机的内参和外参。在实际应用中,需要准备一组已知世界坐标系下的点和相应的图像坐标系下的点,然后通过最小二乘法来计算相机的内参和外参。 下面是使用C语言实现Halcon九点标定算法的步骤: 1. 定义相关的数据结构和变量 我们需要定义一些数据结构和变量来存储标定所需的数据。比如,我们可以定义一个结构体来表示图像坐标系下的点,包括x和y坐标,还可以定义一个数组来存储已知的世界坐标系下的点。 2. 读取图像并提取特征点 使用Halcon提供的函数,我们可以读取图像,并通过图像处理的方法提取出一些特征点。这些特征点将作为标定所需的图像坐标系下的点。

3. 输入已知的世界坐标系下的点 将已知的世界坐标系下的点输入到程序中。可以通过文件读取的方式,或者直接在程序中定义这些点。 4. 计算相机的内参和外参 通过最小二乘法计算相机的内参和外参。具体计算方法可以参考Halcon的官方文档或相关的教程。 5. 输出相机的内参和外参 将计算得到的相机的内参和外参输出到文件或在程序中显示出来。这些参数可以用于后续的图像处理和测量。 通过以上步骤,我们就可以使用C语言实现Halcon九点标定算法。当然,在实际的应用中,还需要考虑一些细节问题,比如异常处理、数据格式转换等。 总结 本文介绍了如何使用C语言实现Halcon九点标定算法。通过该算法,我们可以准确地获得相机的内参和外参,从而实现图像的准确定位和测量。在实际应用中,还可以根据具体需求对算法进行进一步的优化和扩展。希望本文对读者理解和应用Halcon九点标定算法有所帮助。

halcon九点标定原理

halcon九点标定原理 Halcon是世界领先的机器视觉软件,被广泛应用于制造、医疗、安全监控和智能交通等领域。其中,九点标定原理是Halcon中常用的 一种标定方法。 标定是指确定相机的内参和外参,以便于机器视觉系统进行三维 重建、测量、定位和识别等操作。而九点标定原理就是在已知相机内 参的情况下,通过对标定板上九个已知点的像素坐标和实际坐标进行 对应,来求解相机的外参。 下面,我将详细介绍Halcon九点标定原理的具体步骤: 1. 准备标定板 首先,我们需要准备一个标定板。标定板可以是黑白底纹、格子 图案或者其他规则的图案,这里以黑白相间的格子为例。标定板上需 要标注出九个已知点的实际坐标。这里建议按照“从左到右、从上到下”的顺序依次标号,方便后续计算。 2. 摄像头拍摄标定板 将标定板固定在平面上,并使用相机对其进行拍摄。需要注意的是,拍摄时应保持相机固定不动,同时注意光照条件的稳定性,以避 免影响标定精度。 3. 识别标定板上的九个点 使用Halcon中的find_pattern函数对标定板上的九个点进行识别。该函数的作用是匹配标定板的模板图案,返回每个点的像素坐标 以及定位误差。 4. 求解相机的外参 通过对比标定板上的实际坐标和相机拍摄得到的像素坐标,使用Halcon中的calibrate_cameras函数来求解相机的外参。该函数会返 回相机的旋转矩阵和平移向量,即可确定相机在世界坐标系下的位置。 5. 验证标定结果 最后,我们需要对标定结果进行验证,以确保标定精度达到要求。

通常可以使用Halcon中的project_3d_point函数将三维对象投影到图像上,并与实际拍摄的图像进行对比,来判断标定误差是否在可接受的范围内。 总结: 九点标定原理是一种简单、快速、精度较高的标定方法,适用于大部分机器视觉应用。在实际操作过程中,需要注意拍摄条件的稳定性、标定板的精度以及标定结果的验证等问题,以确保标定精度达到要求。

halcon九点标定例程

halcon九点标定例程 halcon九点标定例程是一种广泛应用于机器视觉领域的图像标定方法。它通过选取九个特征点,对相机内外参进行同步标定,达到提高图像处理精度的目的。本文将对Halcon九点标定的原理、步骤、优势及优化方法进行详细解析。 一、概述Halcon九点标定原理 Halcon九点标定是基于张正友标定方法的一种改进。它要求在摄像机成像平面内选取三个非共线点、三个共线点和一个无穷远点,共计九个特征点。通过测量这九个点在图像中的坐标,结合相机内参(包括焦距、主点坐标等)和外参(包括旋转矩阵、平移向量等),实现对相机的精确标定。 二、详解九点标定步骤 1.选取特征点:在摄像机成像平面内选取三个非共线点、三个共线点和一个无穷远点,共计九个特征点。 2.测量特征点坐标:通过测量设备(如尺子、棋盘格等)测量九个特征点在图像中的坐标。 3.计算相机内参:利用测量得到的九个特征点坐标,通过最小二乘法等算法计算相机内参(包括焦距、主点坐标等)。 4.计算相机外参:通过测量设备提供的旋转矩阵和平移向量,计算相机的外参。 5.验证标定结果:将计算得到的相机内参和外参应用于实际图像处理,检验标定效果。

三、分析九点标定在实际应用中的优势 1.精度高:九点标定方法选取了足够多的特征点,使得标定结果具有较高的精度。 2.适用性广:九点标定方法适用于多种类型的相机和成像场景,如针孔相机、广角相机等。 3.操作简便:九点标定方法的操作步骤相对简单,易于上手。 四、探讨九点标定的优化方法 1.优化特征点选取:在选取特征点时,可以尝试采用更具代表性的点,以提高标定精度。 2.引入约束条件:在计算相机内参和外参时,可以引入一定的约束条件,以提高计算稳定性。 3.多次迭代:在进行九点标定时,可以多次迭代计算,以达到更高的精度。 总之,Halcon九点标定是一种实用性强、精度较高的图像标定方法。

halcon create_caltab用法

halcon create_caltab用法 Halcon中的create_caltab函数用于创建一个以灰度图像为输入的标定表(caltab),用于相机标定。 create_caltab函数的语法如下: caltab := create_caltab (Image, NX, NY, CamParam, WorldPoints, MeasurementPose) 参数说明: - Image: 输入的灰度图像. - NX: x方向上的标定图块数量. - NY: y方向上的标定图块数量. - CamParam: 相机参数,可以通过calibrate_cameras函数得到. - WorldPoints: 世界坐标系中的标定点位置,通常由generate_caltab_object_model函数生成. - MeasurementPose: 测量的姿态,通常由find_marks_pose函数得到. 返回值: - caltab: 创建的标定表,用于后续的标定。 示例用法: 1. 读取灰度图像: image := read_image('calibration_image.tif') 2. 相机标定: calibration_parameters := calibrate_cameras(image, 'calib_data', 5,

7) 3. 生成标定模型: caltab_object_model := generate_caltab_object_model('calibration_object', 21, 21, 5.0, 7.0) 4. 在标定图像中查找标定点的姿态: find_marks_pose(image, caltab_object_model, calibration_parameters, Pose, NumberOfMarkersFound) 5. 创建标定表: caltab := create_caltab(image, 21, 21, calibration_parameters, caltab_object_model, Pose) 以上是create_caltab函数的基本用法,根据具体的应用场景和需求,可以调整函数的参数和使用方法。

Halcon算子笔记3_相机标定+矫正图像

Map_image.hdev: 矫正图像 *关闭窗口 dev_close_window () dev_close_window () *打开指定大小、颜色背景的窗口 dev_open_window (0, 0, 768/2, 576/2, 'black', WindowHandle1) dev_update_pc ('off') dev_update_window ('off') dev_update_var ('off') dev_update_time ('off') dev_set_draw ('margin') dev_set_line_width (3) * * Calibrate the camera.(标定相机)步骤一 * * 标定板描述文件 CaltabName := 'caltab_big.descr' * make sure that the file 'CaltabDescrName' is in the current directory, * the HALCONROOT/calib directory, or use an absolut path *初始相机参数:焦距、畸变系数Kappa,Sx,Sy,Cx,Cy,ImageWidth,ImageHeight StartCamPar := [0.008,0,0.0000086,0.0000086,384,288,768,576] *物体在空间坐标系中的位姿数组 NStartPose := [] *行角点数组 NRow := [] *列角点数组 NCol := [] *X、Y、Z从标定表文件获取计算值 caltab_points (CaltabName, X, Y, Z) *创建空的图像元组 gen_empty_obj (Images) *图像的数目 NumImages := 10 *接下来for循环,依次读取、处理NumImages张图像 for I := 1 to NumImages by 1 *读取图像:Image得到图像数据 read_image (Image, 'calib/calib-3d-coord-'+I$'02d') *将单个Image加入元组Images中 concat_obj (Images, Image, Images) *显示Image dev_display (Image) *在图像中找到标定板的区域:图像,标定板描述文件,滤波核大小,二值化值 find_caltab (Image, Caltab, CaltabName, 3, 112, 5)

halcon标定计算像素的公式

halcon标定计算像素的公式 摘要: 1.HALCON 相机标定的概念和方法 2.HALCON 标定计算像素的公式 3.实际应用和优势 4.总结 正文: 一、HALCON 相机标定的概念和方法 HALCON 是一种广泛应用于工业领域的机器视觉软件库,它能够帮助用户快速构建图像处理和分析系统。在实际应用中,由于摄像头拍出来的原始图片存在畸变,我们需要通过标定来矫正这种畸变。标定分为内参和外参,内参和相机本身的材质等有关,和其它无关,正常情况下只需标定一次即可。外参和位姿(摄像头和成像平面的相对位置)有关,每次改变都需要重新标定。 二、HALCON 标定计算像素的公式 在HALCON 中,标定计算像素的公式主要包括以下几个部分: 1.畸变校正:通过设置相机内部参数(如焦距、畸变、像素尺寸等),可以对原始图像进行畸变校正,从而减少图像畸变。 2.创建标定板:在HALCON 中,需要创建一个标定板,用于设置标定板的数据,包括标定板的尺寸、标定板的网格点等。 3.设置相机内部参数的初始值:不同镜头的初始值可能不同,需要根据实际情况设置。 4.计算像素当量:通过放置一个参考物,可以计算出像素当量,从而构建

XY 世界坐标系,用于测量、定位等应用。 三、实际应用和优势 HALCON 的自标定算子可以在不用标定板的情况下,标定出相机内参(无焦距),相对于多幅标定无法获取相机的外参。这样设备在现场更容易操作、维护。此外,HALCON 的自标定算子具有速度快、精度高等优势,可以有效地提高图像处理的准确性和效率。 四、总结 总之,HALCON 标定计算像素的公式是一种高效、准确的图像处理方法,它可以帮助用户快速地进行图像标定,提高图像处理的精度和速度。

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