第11章 HALCON标定方法
halcon棋盘格标定方法
halcon棋盘格标定方法
Halcon棋盘格标定是非常流行的图像标定方法。
原理是检测图像中的棋盘格角点，并估计姿势参数相机内参和外参，从而实现三维空间点和二维图像点之间的映射，识别三维物体的形状和位置。
使用Halcon可以使棋盘格标定过程变得更加容易和便捷。
Halcon的棋盘格标定实现大致可分为以下几步：
1. 确定棋盘格大小：确定棋盘格的大小是棋盘格检测的第一步，使用者需要指定曲面上每一行和每一列的棋盘格的个数，这个参数将在棋盘格检测时使用。
2. 棋盘格检测：使用halcon的函数
find_checkerboard_corners()可以根据棋盘格参数检测棋盘格角点，返回棋盘格角点像素坐标。
3. 姿势估计：使用halcon的函数pose_ransac_single_greed()即可对棋盘格角点和已知实际坐标点进行姿势估计，估计出内参矩阵和外参矩阵。
4. 标定结果验证：使用halcon的函数pose_ms_error()可以根据估计出来的内参外参矩阵来计算实际坐标点和棋盘格像素坐标点的误差和拟合度，来验证标定的结果。
通过Halcon的棋盘格标定方法，可以轻松快捷地估计出相机的内参和外参，从而开启机器视觉的应用。
halcon标定计算像素的公式
halcon标定计算像素的公式
Halcon标定计算像素的公式主要涉及到相机的成像几何模型，具体如下：
1. 针孔相机模型：
假设相机内参已知，则像素坐标系中的点(x, y)可以通过以下
公式计算对应的空间坐标(X, Y, Z)：
X = (x - cx) * Z / fx
Y = (y - cy) * Z / fy
其中，(cx, cy)表示像素坐标原点的偏移量，(fx, fy)表示相机的焦距。
2. 多项式畸变模型：
在针孔相机模型的基础上，考虑到图像畸变的情况，可以使用多项式畸变模型来修正像素坐标。
具体公式如下：
x_corrected = x * (1 + k1 * r^2 + k2 * r^4 + k3 * r^6)
y_corrected = y * (1 + k1 * r^2 + k2 * r^4 + k3 * r^6)
其中，(x, y)为未校正的像素坐标，(x_corrected, y_corrected)为
校正后的像素坐标，k1、k2、k3为畸变系数，r为像素点到图
像中心的距离。
3. 其他模型：
除了针孔相机模型和多项式畸变模型，Halcon还提供了其他
的相机模型，如广角相机模型、鱼眼相机模型等。
每种相机模型对应的像素计算公式略有不同，具体使用时需要根据实际情况进行调整。
需要注意的是，以上公式仅为参考，具体的像素计算公式可以根据具体任务和实际情况进行调整和优化。
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。
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1Halcon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2Halcon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3Halcon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。
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。
Halcon-双目视觉系统标定
Halcon-双目视觉系统标定1.get_image_pointer1(Image: : : Pointer, Type, Width, Height)返回第一通道的点，图像数据类型，图像尺寸。
2.disp_image(Image : : WindowHandle : )在输出窗口显示灰度图像3.visualize_results_of_find_marks_and_pose (ImageL, WindowHandle1, RCoordL, CCoordL, StartPoseL, StartCamParL)内部函数，显示初步标定的坐标系和MARKS中心，MARKS中线用十字线标出。
4.set_calib_data_observ_points( : : CalibDataID, CameraIdx, CalibObjIdx, CalibObjPoseIdx, Row, Column, Index, Pose : ) 储存以点为基础的标定观测值，将观测值储存与标定数据句柄中。
5.calibrate_cameras( : : CalibDataID : Error)根据标定数据模型中的值标定摄像机。
6.get_calib_data( : : CalibDataID, ItemType, ItemIdx, DataName : DataValue)查询储存或计算得到的标定模型中的数据。
7.write_cam_par( : : CameraParam, CamParFile : )把相机内参数写入TXT文件8.write_pose( : : Pose, PoseFile : )把相机的位姿写入TXT文件9.gen_binocular_rectification_map( : Map1, Map2: CamParam1, CamParam2, RelPose, SubSampling, Method, MapType: CamParamRect1, CamParamRect2, CamPoseRect1, CamPoseRect2, RelPoseRect)把相机参数和姿态作为输入，输出为校正图像和矫正后的参数和姿态。
halcon单相机标定详细说明
相机标定1 相机标定基本原理1.1 相机成像模型目前大多数相机模型都是基于针孔成像原理建立的，因为针孔成像原理简单，并且能满足建模的要求。
除此之外还有基于应用歪斜光线追踪法和近轴光线追踪法的成像模型[1]。
针孔成像虽然已经展示出了相机的成像原理，但是由于针孔成像是理想的物理模型，没有考虑相机本身的尺寸、镜头与相机轴心的偏斜等因素的影响，因此精度很低，不能满足工业机器视觉的要求。
为了使相机模型能高精度的反应相机的实际成像过程，需要再针孔成像模型的基础上考虑镜头畸变等的因素。
图1 针孔成像基于针孔成像原理建立的相机的成像模型，如下图所示。
在相机的成像模型中，包含有几个坐标系分别是世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系，相机的成像过程的数学模型就是目标点在这几个坐标系中的转化过程。
图2 针孔成像模型（1）世界坐标系(X w,Y w,Z w)，就是现实坐标系，是实际物体在现实世界中的数学描述，是一个三维的坐标空间。
（2）摄像机坐标系（X c, Y c），以针孔相机模型的聚焦中心为原点，以摄像机光学轴线为Z c轴（3）图像坐标系：分为图像像素坐标系和图像物理坐标系为了便于数学描述将图像平面移动到针孔与世界坐标系之间。
如下图所示。
图3 将相机平面移至针孔与目标物体之间后的模型1.2 坐标系间转换从世界坐标系到相机坐标系：P(X c ，Y c ，Z c )=R(α，β，γ)∗P(X w ，Y w ，Z w )+T每一个世界坐标的对象都可以通过旋转和平移转移到相机坐标系上。
将目标点旋转θ角度，等价于将坐标系方向旋转θ。
如下图所示，是二维坐标的旋转变换，对于三维坐标而言，旋转中绕某一个轴旋转，原理实际与二维坐标旋转相同。
如果，世界坐标分别绕X ，Y 和Z 轴旋转α，β，γ，那么旋转矩阵分别为R (α)，R (β)，R (γ)图4 坐标旋转原理R (α)=[1000cosα−sinα0sinαcosα] （1-1） R (β)=[cosβ0sinβ010−sinβ0cosβ] （1-2）R (γ)=[cosγsinγ0−sinγcosγ0001] （1-3）总的旋转矩阵就是三者的乘积：R(α，β，γ)=R (α)∗R (β)∗R(γ)平移矩阵T =(t x ，t y ，t z )，t x ，t y ，t z 是世界坐标系原点与摄相机坐标系原点之间的差值。
halcon 单目相机 标定例程
HALCON是一个强大的机器视觉软件，它支持各种相机的标定。
单目相机标定的主要目的是完成像素坐标到世界坐标之间的转换。
此外，标定还能帮助我们进行畸变矫正和一维二维图像测量，因为相机成像后往往会产生畸变和缩放。
在HALCON中，你可以使用标定助手来完成单相机的标定。
具体的步骤如下：
1. 打开HALCON并新建一个程序。
2. 在程序编辑中输入算子gen_caltab，然后右击打开算子窗口，输入相关参数，点击确定。
这一步会生成两个文件，一个是后缀为.descr的标定板描述文件，另一个是标定板的图像文件。
3. 打开助手里的标定助手。
4. 进入到标定助手界面，更改描述文件、摄像机模型以及相机相关参数。
5. 点击标定选项卡，然后点击图像采集助手，会立刻弹出图像采集助手对话框（如果之前打开过图像采集助手，在这里就不会弹出），接下里进行相机的连接。
点击自动检测接口，可以选择halcon自带的接口或者是相机的接口。
通过以上步骤，你便可以使用HALCON对单目相机进行标定了。
请注意，这只是一个基本流程，实际操作可能需要根据你的具体需求和设备进行调整。
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HALCON编程基础与工程应用
相机坐标系到图像坐标系
从相机坐标系到图像坐标系属于透视投影变换关系，即将3D图像信 息转换成2D图像信息。其中点P是相机坐标系中的点，点p（x，y）是像 极坐标系中的点P在图像坐标系上的投影点。
ABOC ~ oCOC
AB AOC PB XC ZC YC oC oOC pC x f y
R(
)
0
1
0
sin 0 cos
cos sin 0
R( ) sin cos 0
0
0 1
总的旋转矩阵，也就是三者的乘积。
R(, , ) R()R( )R( )
平移矩阵T (tx,ty ,tz ) ，tx、ty、tz 是世界坐标系原点与相机坐标系目标点
第11章 HALCON标定方法
◆ 11.1 标定的目的 ◆ 11.2 标定理论 ◆ 11.3 HALCON标定流程 ◆ 11.4 HALCON标定助手 ◆ 11.5 标定应用例程之二维测量
HALCON编程基础与工程应用
11.1 标定的目的
相机需要标定的原因之一就是镜头畸变。所有光学相机镜头都存 在畸变的问题，畸变属于成像的几何失真，它是由于焦平面上不同 区域对影像的放大率不同而形成的画面扭曲变形现象，这种变形的 程度从画面中心至画面边缘依次递增，主要在画面边缘反映的较为 明显。所以相机标定就是为了消除相机镜头在拍摄过程中产生的畸 变。和梯 形畸变。
HALCON编程基础与工程应用
11.3 HALCON标定流程 相机参数确定 HALCON标定板规格 生成标定板
HALCON编程基础与工程应用
1、相机参数确定
相机分两种，一种是面扫描相机，也称面阵相机（Area Scan Camera），一 种是线扫描相机，也称线阵相机（Line Scan Camera）。准确来说，所谓的面扫 描摄像系统是指可以通过单纯曝光取得面积影像，而线扫描摄像系统，必须保证 相机和目标是相对运动的，然后利用相对运动速度才能取得影像。
HALCON编程基础与工程应用
成像平面上的投影点（点q）的变化过程
上图是将相机平面移至针孔与目标物体之间后的模型示意图，描述 的是在这个移动过程中，成像平面上的投影点（点q）的变化情况。
根据空间一点成像到图像平面上的路线，先由世界坐标系变换到相机 坐标系，然后又由相机坐标系变换到成像坐标系，但是这个过程有畸变， 需要进行变换处理，再由成像平面坐标系变换到图像像素坐标系，中间 大致分为以下几个步骤：
X
f
Yf
Xd dx
Cx
Yd dy
Cy
图像像素坐标系的转化关系
HALCON编程基础与工程应用
2、标定的内外参数
外部参数：由前面可知，相机的外部参数是用来描述相机坐标系与世 界坐标系的关系，它表明相机在世界坐标系中的位置和方位，可用旋 转矩阵和平移向量来表示。实质上旋转矩阵只有三个独立参数，加上 平移向量的三个参数，故一共有6个独立的外部参数。
gen_caltab生成。
HALCON编程基础与工程应用
（3）find_caltab，找到标定板的位置。 （4）find_marks_and_pose，输出标定点的位置和外参startpose。 （5）camera_calibration，输出内参和所有外部参数。
HALCON编程基础与工程应用
2、HALCON标定板规格
HALCON编程基础与工程应用
图像成像坐标系到图像像素坐标系
图像像素坐标系u-v是以图像左上角为原点，以图像互为直角的两个边 缘为坐标轴，满足右手准则而建立的。图像由一个个小的像素点组成，图 像像素坐标系的横纵坐标正是以像素点为单位，用来描述图像中每一个像 素点在图像中的位置。图像成像坐标系以光轴与像平面交点为原点建立， 图像成像坐标系的两个坐标轴分别与图像像素坐标系的坐标轴平行，并且 方向相同，如图所示，图像成像坐标系是以毫米为单位的直角坐标系 X-Y。 用（Xf ，Yf）来描述图像像素坐标系中的点，用（Xd ，Yd）来描述图像 成像坐标系中的点。图像成像坐标系的原点O在图像像素坐标系中的坐标为 (Cx, Cy)，用 dx、dy 来表示相邻像素点中心在 X 轴方向和Y轴方向的实 际物理距离。
HALCON编程基础与工程应用
标定板图像
（a）
（b）
（c）
HALCON编程基础与工程应用
（d）
2、 HALCON标定助手标定过程
步骤1: 打开标定助手，设定描 述文件，标定板厚度，相机类 型、焦距等参数。
不同层次坐标系，以下是对这三种坐标系的定义。 1.世界坐标系（Xw，Yw，Zw） 就是现实坐标系，或全局坐标系，它是客观世界的绝对坐标，由用户任 意定义的三维空间坐标系，一般的3D场景用的就是这种坐标（HALCON 标定中以标定板为参考坐标系基准）。 2.相机坐标系（Xc，Yc） 以小孔相机模型针孔平面上的聚焦中心为原点，以相机光轴为Zc构成三 维坐标系，其中Xc、Yc与成像平面坐标系平行。 3.图像坐标系：分为成像平面坐标系和图像像素坐标系。 成像平面坐标系（x，y）：其原点为透镜光轴与成像平面交点，X、Y轴 分别平行于相机坐标系Xc轴和Yc轴，是平面直角坐标系，单位mm。 图像像素坐标系（u，v）：固定在图像上的以像素为单位的平面直角坐 标系，其原点位于图像左上角，其横纵两轴（对于数字图像，是行和列） 分别平行于成像平面坐标系的横、纵坐标轴X、Y，这个也是HALCON中 表示图像坐标系的方法。
HALCON编程基础与工程应用
11.4 HALCON标定助手
1、标定注意事项 HALCON中的标定助手为图像处理提供了一种很简便的标定方式，不仅简 化了标定步骤，也省去了繁琐的编程过程，我们只需要采集到符合标定 标准的标定板图像，了解设备的参数信息，比如相机类型、标定板厚度 等。 （1）标定板材质选用玻璃或者陶瓷材质为最好； （2）光源尽量在标定板前方，在与相机相反的方向； （3）标定板采集图像尽量在12幅以上，数量越多，所得的参数就越精确； （4）为了保证参数的精确性，要保证标定板的四角全部在视野范围内。 主要是因为一般标定板的四角畸变量比较大，需要通过四角的畸变程度 获得准确的畸变系数； （5）要保证标定板的标志点灰度值与其背景灰度值的差值在100以上， 否则HALOCN会提示有品质问题。
（1）初始相机参数：
startCamPar：＝[f,k,Sx,Sy,Cx,Cy,NumCol,NumRow]
f-焦距 k-初始为0.0195 Sx-两个相邻像素点的水平距离 Sy-两个相邻像素点的垂直距离 Cx、Cy-图像中心点的位置 NumCol、NumRow-图像长和宽 （2）caltab_points，读取标定板描述文件里面描述的点(X,Y,Z)，描述文件由
宽为一个圆点半径（0.9375） 黑色圆点半径：0.9375mm 圆点中心间距：3.75mm 裁剪宽度：30.75mm*30.75mm ，即由黑色边框向外
延伸0.375mm 边角：由黑色外边框向内缩进一个中心边距的长度
HALCON编程基础与工程应用
3、生成标定板
（1）方法一：用HALCON软件自动生成的.ps文件来制作标定板 这个也是最简单有效的方法。打开HALCON 软件，调用算子： gen_caltab( : :XNum,YNum,MarkDist,DiameterRatio,CalTabDescrFile,CalTabPSFile : )， 具体参数如下： XNum：每行黑色标志圆点的数量； YNum：每列黑色标志圆点的数量； MarkDist ：两个就近黑色圆点中心之间的距离； DiameterRatio：黑色圆点半径与圆点中心距离的比值； CalTabDescrFile： 标定板描述文件的文件路径（.descr标定板描述文件）； CalTabPSFile：标定板图像文件的文件路径（.ps标定板图形文件）。 例：生成一个30*30的标准标定板的HALCON源代码： gen_caltab(7，7，0.00375，0.5，’F:/HALCON程序/gencaltab/30_30.descr’)
转矩阵分别为 R()、R( )、R( ) 。
HALCON编程基础与工程应用
x' cos sin x
y'
s in
c
os
y
1 R( ) 0
0
0 c os sin
0
sin
cos
cos 0 sin
内部参数：内部参数只与相机内部结构有关，而与相机位置参数无关，
主个要像包元括的图高像宽主sx点、坐s标y ，（相c机x，的cy有）（效图焦像距与f相和机透光镜轴的相畸交变的失点真）系，数单k
等。主点坐标 ，理论上位于图像中心处，但实际上由于相机制作的 精度和使用过程中相机镜头可以转动和拆卸等原因，使得面阵相机并 不能保证其中心为透镜光轴，且图像采集数字化窗口的中心不一定与 光学中心重合，这就使得主点不一定在图像的中心，故而需要标定。。 单个像元的高、宽理论上应该是相等的，但是由于制造的误差，两者 不可能完全相等，因此需要根据实际情况对其进行修正。
HALCON编程基础与工程应用
从世界坐标系到相机坐标系
空间点Pw(Xw,Yw,Zw)转换到点 P(Xc,Yc,Zc)：
P RPω
式中，R是旋转矩阵，T是平移向量。 每一个世界坐标的对象都可以通过旋转和平移变换到相机坐标
系上（旋转过程如下图）。将目标点旋转θ 角度，等价于将坐标系 按相反的方向旋转θ 角度。如下图所示，是二维坐标的旋转变换， 对于三维坐标而言，旋转中绕某一个轴旋转，原理与二维坐标旋转 相同。如果世界坐标分别绕 X、Y 和 Z轴旋转α 、β 、γ ，那么旋