halcon标准标定板制作
Halcon标定板制作
Halcon标定板
什么是Halcon
Halcon是来自德国的一款图像处理软件,在世界范围内广泛使用的机器视觉软件。
是公认的、具有最佳效果的一种图像处理软件。
它源自学术界，有别于市面上一般的商用软件包，事实上这一套软件是由一千多个各自独立的函数，以及底层的数据管理核心构成。
其中包含了各类滤波，色彩以及几何、数学转换，型态学计算分析、校正，分类辨识。
halcon的应用范围几乎没有限制，涵盖医学，遥感探测，监控，到工业上的各类自动化检测。
促成了高科技业，电子业产能的大幅提升。
也是机器视觉用的最多的一种软件。
如何制作Halcon标定板？
以63*63mm的规格举例：
黑色圆点行数：7
黑色圆点列数：7
外边框长度：63mm*63mm
内边框长度：59.0625mm*59.0625mm
即：黑色边框线为一个圆点半径（3.9375）
黑色圆点半径： 3.9375mm
圆点中心间距：7.875mm
裁剪宽度63.875mm*63.875mm
即：由黑色边框向外延伸0.875mm
边角：由黑色外边框向内缩进一个中心边距的长度（7.875mm）
这个就是halcon标定描述文件生成的一个的标定板规格。
Halcon标定板的中心距就是外形尺寸
桂庆光电粟工135-49414687。
Halcon标定文件资料地生成及标定板规格
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_cameras7.获得标定参数。
get_calib_data8.记录标定参数，write_cam_parStartCamPar :=[0.016, 0, 0.0000074, 0.0000074, 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) 收藏举报图一：30*30 规格的标定板的规格黑色圆点行数： 7黑色圆点列数： 7外边框长度： 30mm*30mm内边框长度： 28.125mm*28.125mm 即：黑色边框线宽为一个圆点半径（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40*40 规格的标定板的规格黑色圆点行数： 7黑色圆点列数： 7外边框长度： 40mm*40mm内边框长度： 37.5mm*37.5mm 即：黑色边框线宽为一个圆点半径（0.125）黑色圆点半径： 0.125mm圆点中心间距： 5mm裁剪宽度： 21mm*21mm 即：由黑色边框向外延伸0.5mm边角：由黑色外边框向内缩进一个中心边距的长度50*50 规格的标定板的规格黑色圆点行数： 7黑色圆点列数： 7外边框长度： 50mm*50mm内边框长度： 46.875mm*46.875mm 即：黑色边框线宽为一个圆点半径（1.5625）黑色圆点半径： 1.5625mm圆点中心间距： 6.25mm裁剪宽度： 51.25mm*51.25mm 即：由黑色边框向外延伸0.625mm 边角：由黑色外边框向内缩进一个中心边距的长度60*60 规格的标定板的规格黑色圆点行数： 7黑色圆点列数： 7外边框长度： 60mm*60mm内边框长度： 56.25mm*56.25mm 即：黑色边框线宽为一个圆点半径（1.875）黑色圆点半径： 1.875mm圆点中心间距： 7.5mm裁剪宽度： 61.5mm*61.5mm 即：由黑色边框向外延伸0.75mm边角：由黑色外边框向内缩进一个中心边距的长度Halcon如何制作标定板分类：Halcon 2011-12-23 12:51 151人阅读评论(2) 收藏举报图1上图即为我自行制作的标定板的图样。
Halcon标定板规格
Halcon標定板規格圖一：30*30 規格的標定板的規格黑色圓點行數：7黑色圓點列數：7外邊框長度：30mm*30mm內邊框長度：28.125mm*28.125mm 即：黑色邊框線寬為一個圓點半徑（0.9375）黑色圓點半徑：0.9375mm圓點中心間距： 3.75mm裁剪寬度：30.75mm*30.75mm 即：由黑色邊框向外延伸0.375mm邊角：由黑色外邊框向內縮進一個中心邊距的長度40*40 規格的標定板的規格黑色圓點行數：7黑色圓點列數：7外邊框長度：40mm*40mm內邊框長度：37.5mm*37.5mm 即：黑色邊框線寬為一個圓點半徑（0.125）黑色圓點半徑：0.125mm圓點中心間距：5mm裁剪寬度：21mm*21mm 即：由黑色邊框向外延伸0.5mm邊角：由黑色外邊框向內縮進一個中心邊距的長度50*50 規格的標定板的規格黑色圓點行數：7黑色圓點列數：7外邊框長度：50mm*50mm內邊框長度：46.875mm*46.875mm 即：黑色邊框線寬為一個圓點半徑（1.5625）黑色圓點半徑： 1.5625mm圓點中心間距： 6.25mm裁剪寬度：51.25mm*51.25mm 即：由黑色邊框向外延伸0.625mm邊角：由黑色外邊框向內縮進一個中心邊距的長度60*60 規格的標定板的規格黑色圓點行數：7黑色圓點列數：7外邊框長度：60mm*60mm內邊框長度：56.25mm*56.25mm 即：黑色邊框線寬為一個圓點半徑（1.875）黑色圓點半徑： 1.875mm圓點中心間距：7.5mm裁剪寬度：61.5mm*61.5mm 即：由黑色邊框向外延伸0.75mm邊角：由黑色外邊框向內縮進一個中心邊距的長度。
Halcon相机标定简介
Halcon相机标定简介相机标定简介⾸先镜头有畸变，也就是说照出的图像与实际不符产⽣了形变。
即使⼯业镜头也是有千分之⼏的畸变率的。
上个图告诉⼤家畸变这个图⾥，第⼀个图就是我们相机下的真实的形状，后边两个就是照出来有畸变的图⽚。
其次镜头与相机⽆论你的机械结构精度多⾼，也不容易或者说没办法将相机安装的特别正，那相机安装不正也是会导致误差的。
⼤家想知道具体数学模型的话可以搜⼀下相机标定的理论⽅⾯的知识，我侧重怎么做。
标定就是把上述两个东西转化成正常的。
⽆论是在图像测量或者机器视觉应⽤中，相机参数的标定都是⾮常关键的环节，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。
深度说明1、相机标定参数介绍内参：确定摄像机从三维空间到⼆维空间的投影关系。
针孔相机（FA镜头相机）模型为6个参数（f,kSx,Sy,Cx,Cy）;远⼼镜头相机模型为5个参数（f,Sx,Sy,Cx,Cy）;线阵相机为11个参数（f,k,Sx,Sy,Cx,Cy,Width,Highth,Vx,Vy,Vz）。
其中：f为焦距；k表⽰径向畸变量级。
如果k为负值，畸变为桶形畸变，如果为正值，那么畸变为枕形畸变。
Sx,Sy是缩放⽐例因⼦。
对于相机（FA镜头）表⽰图像传感器⽔平和垂直⽅向上相邻像素之间的距离，初始值与真实值越接近计算速度越快。
对于远⼼摄像机模型，表⽰像素在世界坐标系中的尺⼨。
Cx,Cy是图像的主点，对于相机，这个点是投影中⼼在成像平⾯上的垂直投影，同时也是径向畸变的中⼼。
对于远⼼摄像机模型，只表⽰畸变的中⼼。
Vx,Vy,Vz：线阵相机必须与被拍摄物体之间有相对移动才能拍摄到⼀幅有⽤的图像。
这是运动向量。
Sx,Sy对于线阵相机是相邻像元的⽔平和垂直距离。
2、标定板详细介绍问题1：halcon是否只能使⽤halcon专⽤的标定板？halcon提供了简便、精准的标定算⼦与标定助⼿，这在实际使⽤中极⼤地⽅便了使⽤者在halcon中有两种标定⽅式：halcon⾃带例程中出现的，⽤halcon定义的标定板，如下图：⽤户⾃定义标定板，⽤户可以制作任何形状、形式的标定板，如下图：所以，halcon并⾮只能使⽤专⽤标定板，也可以使⽤⾃定义标定板就可以进⾏标定。
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单相机标定板标定
Halcon单相机标定板标定⾸先得到相机的内参gen_cam_par_area_scan_division (0.012, 0, 0.00000375, 0.00000375, 640, 480, 1280, 960, StartCamPar)普通的畸变:’area_scan_division’ [’area_scan_division’, Focus, Kappa, Sx, Sy, Cx, Cy, ImageWidth, ImageHeight⾼精度畸变(多项式⼦):’area_scan_polynomial’ [’area_scan_polynomial’, Focus, K1, K2, K3, P1, P2, Sx, Sy, Cx, Cy, ImageWidth, ImageHeight然后建⽴标定对象:create_calib_data ('calibration_object', 1, 1, CalibDataID)//建⽴标定对象set_calib_data_cam_param (CalibDataID, 0, [], StartCamPar)//设置相机的参数set_calib_data_calib_object (CalibDataID, 0, 'calplate_80mm.cpd')//设置标定板的⽂件//查找标定板NumImages := 7for I := 1 to NumImages by 1read_image (Image, ImgPath + 'calib_image_' + I$'02d')dev_display (Image)find_calib_object (Image, CalibDataID, 0, 0, I, [], [])get_calib_data_observ_contours (Caltab, CalibDataID, 'caltab', 0, 0, I)get_calib_data_observ_points (CalibDataID, 0, 0, I, Row, Column, Index, StartPose)//获取标定板的位姿dev_set_color ('green')dev_display (Caltab)dev_set_color ('red')disp_circle (WindowHandle, Row, Column, gen_tuple_const(|Row|,1.5))endfor//纠正实际世界坐标位姿set_origin_pose (Pose, 0, 0, 0.002, Pose)//由于标定板的厚度是0.02,所以Z平移到相机坐标需要加上0.02//标定相机calibrate_cameras (CalibDataID, Errors)//标定相机get_calib_data (CalibDataID, 'camera', 0, 'params', CamParam)//得到相机标定后的相机内参，这个内参包含了畸变参数get_calib_data (CalibDataID, 'calib_obj_pose', [0,1], 'pose', Pose)//以第⼀张图作为参考平⾯，得到参考平⾯的坐标位姿//坐标转换image_points_to_world_plane (CamParam, Pose, Row, Col, 'mm', X1, Y1)//将相机平⾯映射到实际坐标位置位姿：描述是世界坐标转换到相机坐标的旋转平移参数，也就是该点在相机坐标系下的位姿。
halcon九点标定例程
halcon九点标定例程【原创版】目录1.介绍 halcon 九点标定例程2.详述 halcon 九点标定的具体步骤3.分析 halcon 九点标定的优点与不足4.总结 halcon 九点标定例程的重要性正文一、介绍 halcon 九点标定例程Halcon 九点标定例程是工业自动化领域中常用的一种标定方法，主要用于精确测量物体的尺寸和位置。
该方法通过在一个平面上选取九个特征点，然后利用特定的算法对这些特征点进行处理，从而实现对物体的精确测量。
这种方法具有操作简便、精度高、抗干扰能力强等优点，因此在工业生产中得到了广泛的应用。
二、详述 halcon 九点标定的具体步骤1.准备工作：首先，需要确保相机、光源等硬件设备已经正确安装并正常运行。
此外，还需要选择合适的标定板（通常为正方形，上面印有九个特征点），并将其放置在相机可拍摄的范围内。
2.拍摄照片：在确保标定板放置正确的情况下，启动相机拍摄包含九个特征点的照片。
需要注意的是，拍摄时需要保证光线充足、照片清晰，以确保后续处理效果。
3.特征点提取：通过图像处理软件（如 Halcon）对拍摄到的照片进行处理，提取出九个特征点。
这一步通常包括边缘检测、轮廓提取、特征点筛选等操作。
4.建立坐标系：在照片上选取一个点作为原点，然后利用相机的内参数（如焦距、像素尺寸等）和已知的物距（即特征点到相机的距离），计算出其他特征点在三维空间中的坐标。
这样，就建立了一个以原点为基准的二维坐标系。
5.计算相机参数：通过九点标定算法，计算出相机的外参数（如旋转矩阵、平移矩阵等），从而实现对物体在三维空间中的精确定位。
三、分析 halcon 九点标定的优点与不足1.优点：（1）操作简便：九点标定方法所需设备和操作步骤较为简单，易于上手。
（2）精度高：该方法利用多个特征点进行标定，提高了测量的精度和可靠性。
（3）抗干扰能力强：九点标定方法对光照、摄像头晃动等干扰因素具有较强的抗干扰能力。
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halcon标准标定板的自制方法
zsxm2009 发表于- 2011-4-23 18:19:00
halcon中标准标定板的自制方法
1.找到halcon标定板描述文件（后缀名是.descr），目录是：D:\Program Files\MVTec\HALCON-10.0\calib（具体的视个人安装位置所定）。
2.用“写字板”打开所需规格的标定板描述文件，这里强调一下：用“写字板”打开文件可以很清晰的看到里面描述的内容，如果用记事本打开的话，很混乱而且又很多字符无法识别。
我这里需要制作6mm×6mm的标定板。
3.打开“caltab_6mm.descr”文件，内容如下（中文部分为我所翻译，如有错误敬请指正）：
# Plate Deion Version 2
# HALCON Version 7.1 -- Fri Jul 22 16:25:19 2005
# Deion of the standard calibration plate
# used for the CCD camera calibration in HALCON
# (generated by gen_caltab)
#
#
# 7 rows x 7 columns
#7行×7列
# Width, height of calibration plate [meter]: 0.006, 0.006
#标定板的宽与高【单位：米】：0.006,0.006
# Distance between mark centers [meter]: 0.00075
#各个圆点中心之间的距离【单位：米】：0.00075
# Number of marks in y-dimension (rows)
#y轴上圆点的数目，注意这里的y轴的正方向是竖直向下的（行数）
r 7
#7行
# Number of marks in x-dimension (columns)
#x轴上圆点的数目，注意这里的x轴正方向是水平向右的（列数）
c 7
#7列
# offset of coordinate system in z-dimension [meter] (optional):
#坐标系在z轴方向上的偏移【单位：米】（可选）：
z 0
#z轴偏移为0，即在z轴上不偏移，图像位于xy平面上
# Rectangular border (rim and black ) of calibration plate
#标定板的矩形边框（边界和黑框）
# rim of the calibration plate (min x, max y, max x, min y) [meter]:
#标定板边界（x轴最小值，y轴最大值，x轴最大值，y轴最小值）【单位：米】，制作
#标定板的时候，按照此线裁剪
o -0.003075 0.003075 0.003075 -0.003075
# outer border of the black (min x, max y, max x, min y)[meter]:
#黑框的外轮廓（x轴最小值，y轴最大值，x轴最大值，y轴最小值）【单位：米】，标
#定的时候，首先检测此线
i -0.003 0.003 0.003 -0.003
# triangular corner mark given by two corner points (x,y, x,y) [meter] # (optional):
#通过两转角点创建拐角标记(x,y, x,y）【单位：米】（可选）
t -0.003 -0.00225 -0.00225 -0.003
#一般是在图形的左上角在cad里通过不修剪倒角创建的
# width of the black [meter]:
#黑框的线宽【单位：米】
w 0.0001875
#线宽0.0001875m，画图的时候需要设置cad画图的精度，如果以mm为单位则精度就是
#：0.0000，以描述内容中精度最大的数字为准
# calibration marks: x y radius [meter]
#标定标记（圆点：画圆，然后填充）：x坐标值 y坐标值半径【单位：米】# calibration marks at y = -0.00225 m
#在y=-0.00225这一行上的7个圆点的坐标和半径，后面依次类推
-0.00225 -0.00225 0.0001875
-0.0015 -0.00225 0.0001875
-0.00075 -0.00225 0.0001875
0 -0.00225 0.0001875
0.00075 -0.00225 0.0001875
0.0015 -0.00225 0.0001875
0.00225 -0.00225 0.0001875
# calibration marks at y = -0.0015 m
-0.00225 -0.0015 0.0001875
-0.0015 -0.0015 0.0001875
-0.00075 -0.0015 0.0001875
0 -0.0015 0.0001875
0.00075 -0.0015 0.0001875
0.0015 -0.0015 0.0001875
0.00225 -0.0015 0.0001875
# calibration marks at y = -0.00075 m
-0.00225 -0.00075 0.0001875
-0.0015 -0.00075 0.0001875
-0.00075 -0.00075 0.0001875
0 -0.00075 0.0001875
0.00075 -0.00075 0.0001875
0.0015 -0.00075 0.0001875
0.00225 -0.00075 0.0001875
# calibration marks at y = 0 m
-0.00225 0 0.0001875
-0.0015 0 0.0001875
-0.00075 0 0.0001875
0 0 0.0001875
0.00075 0 0.0001875
0.0015 0 0.0001875
0.00225 0 0.0001875
# calibration marks at y = 0.00075 m
-0.00225 0.00075 0.0001875
-0.0015 0.00075 0.0001875
-0.00075 0.00075 0.0001875
0 0.00075 0.0001875
0.00075 0.00075 0.0001875
0.0015 0.00075 0.0001875
0.00225 0.00075 0.0001875
# calibration marks at y = 0.0015 m
-0.00225 0.0015 0.0001875
-0.0015 0.0015 0.0001875
-0.00075 0.0015 0.0001875
0 0.0015 0.0001875
0.00075 0.0015 0.0001875
0.0015 0.0015 0.0001875
0.00225 0.0015 0.0001875
# calibration marks at y = 0.00225 m
-0.00225 0.00225 0.0001875
-0.0015 0.00225 0.0001875
-0.00075 0.00225 0.0001875
0 0.00225 0.0001875
0.00075 0.00225 0.0001875
0.0015 0.00225 0.0001875
0.00225 0.00225 0.0001875
4.用cad画标定板。
打开cad首先设置绘图精度，然后绘制图形界限，再依次画出如上所述标定板。
至于绘图，方法各异，用偏移，阵列很容易就画出来了。
5.打印标定板。
打印机的精度会影响标定板的精度，特别是标定板的尺寸非常小的时候，打印出来的圆点可能不是圆形的。
打印时候按照1:1打印。
6.制作标定板粘贴板。
可用有机玻璃，裁剪成与上述描述内容中标定板的边界尺寸大小的形状。
然后将标定板用双面胶或者固体胶粘贴上去即可。
7.由于无法上传图片，自己制作的标定板就无法让大家看到了。