相机9点标定手册
九点标定操作步骤(整理)
九点标定的操作步骤一. 标定的目的、方式以及数据传输方向：九点标定的目的：将像素坐标和物理坐标建立相应的关系，从而可以相互换算。
（因为相机拍出来的图片，是由一个个像素点组成。
而机器设备的运动是依靠物理坐标来运动的，所以需要标定将像素坐标换算成物理坐标后，传给机器设备使其进行对应的动作。
）大体过程：蓝色是相机中心的像素坐标点，值是固定不变的。
红色是匹配定位的模板的中心像素坐标然后利用标定得到的仿射矩阵分别出上述中心的实际物理坐标，算出两者的实际距离差，将距离差发送给运动平台，驱使让相机中心运动到模板中心。
即蓝色的坐标会移动到红色坐标处。
从左上角的的距离差可以看出，蓝色和红色基本是重合在一起的标定的方式：我们这边提供的九点标定平台，将检测物体作为Mark点，固定不动，通过移动相机的位置来进行标定。
按照九宫格的样式进行移动。
数据传输的方向：Halcon通过串口将数据发送给运动程序界面，在通过运动程序界面将数据发送给平台让相机进行相应的动作。
二. 开始标定前的准备：（由我们提供）1.一台完整的九点标定平台2.运动控制界面和Halcon九点标定代码运动控制界面：双击上图的CCarvingDemo应用程序，即可弹出运动控制程序界面如下：Halcon标定代码：3.安装电脑和九点标定的物理串口驱动4.用虚拟助手虚拟起码一组串口。
三. 运动控制程序界面的介绍：1.1 查看安装的物理串口的串口号。
方法：右击计算机属性，点击设备管理器，点击端口。
以上图的COM3为例。
1.2点动按钮。
1.3坐标信息框1.4信息提示框1.5输入坐标值运动1.6该串口用于和Halcon之间通讯。
四. 实操：1打开halcon的标定代码：首先我们先创建两个空的数组用于存储后续匹配到的模板中心的像素坐标（X和Y）。
相机每次移动的间隔，例如我每次移动的间隔是4个毫米，是根据实际情况来确定的。
（在移动相机的时候只要不让检测物体超出视野范围即可，只要合适都行，但走的九宫格最好尽量大点）。
OCV九点标定步骤
九点标定步骤此步骤顺序不能颠倒，否则标定会不成功1.打开捕捉图片软件调好CCD焦距与光源强度，以九点MASTER为基准。
调好后锁定2.打开ROBOT在线程序PH，确定PCCD位置，保存(PCCD位置图像如下，Z轴高度和九点MASTER放在光源上时的玻璃板一致）3.将机器人走到PCCD位置，Z轴向上抬些，把九点MASTER放到光源位置（尽量放到视觉中心）九点MASTER位置确定后不能动了，在视觉软件中将图片放大，用鼠标对准1-9各中心位置把像素坐标记下，一定不能抄错4.伺服OFF，真空打开将两个带尖MASTER，两尖相对，如下图5.伺服ON，确定两尖对准后，运行TLXY程序，此时机器人旋转头会转90度。
然后在电脑程序操作，直交方式下移动X、Y再次两尖对准。
点开始继续运行完程序，此时可以点程序操作面板+-C，机器人旋转头一直围绕下面的MASTER转，说明工具坐标做好了。
6.在工具坐标状态下，移动机器人旋转头,使尖端对准九点MASTER的1-9各点中心，在机器人程序里面一对一记录好各点坐标然后在CameraX、CameraY里面输入刚才记录好的像素坐标1-9对应，计算，写入机器人，此后可以把各MASTER拿走了在工具坐标状态下不要去校点（运行下PH程序会自动退出工具坐标）工具坐标查看方法见本页底部7.选择程序PH运行,机器人会走到PCCD位置，复位程序，吸一个电池，用视觉软件做用刚刚计算PH的电池去校正放货位（PUT），取料位（pick）保存到test1程序里面8.测试放货的准确度运行test1程序查看放货准确度，把电池按不同角度摆放看放货情况，每次都可以准确放置的话，说明九点标定准确完成工具坐标状态查看方法：如左图箭头指向XY有数字的话说明机器人在工具坐标状态，如为零则退出了最终做货程序里面的PCCD、PH位置数据要和九点标定确定下来的一致PUT位置如后面要调整，要以程序实际放货位置做相应调整。
C#EmguCV机械手相机9点坐标标定
C#EmguCV机械⼿相机9点坐标标定很多初学者，都对标定概念模糊不清，分不清坐标系之间的关系，搞不清相机标定和机械⼿相机标定有什么关系，想当初⾃⼰也是⼀个⼈摸索了很久，本⽂将尽量给⼤家解释。
我们通常所说的相机标定分为两种，⼀种是相机参数的标定，这⼀般⽤到张⽒标定法，标定的作⽤是校正相机⾃⾝的畸变，利⽤校正得到的参数对图形进⾏处理后再呈现出来。
关于这⽅⾯的资料，⽹上⼤把，我也不再此说明。
⼀般的机械⼿定位也不会进⾏这个标定，因为现在的相机畸变还是很⼩的，精度可以满⾜⼤多数要求。
本⽂要介绍的是第⼆种，相机和机械⼿之间的标定，作⽤：建⽴相机坐标系和机械⼿坐标系之间的关系，即给机械⼿装上眼睛，让它去哪就去哪。
常⽤的⽅法是9点标定，所⽤到函数是EstimateRigidTransform，⽹上关于 estimateRigidTransform 的详细说明很少，Emgucv的⼏乎没有。
当时找了N久，⼀度以为opencv没有坐标系转换的算法，差点就投奔halcon去了，不得不说，opencv在机器视觉⽅⾯的应⽤是完全不如halcon的。
EstimateRigidTransform有两个⽅法。
⽅法⼀：Mat EstimateRigidTransform(PointF[] sourcePoints, PointF[] destinationPoints, bool fullAffine);返回的是⼀个2*3的double的矩阵。
第⼀个参数sourcePoints：换之前图像上的点（相机坐标系下的点）第⼆个参数destinationPoints：换之后图像上的点（机械⼿坐标系下的点）第三个参数fullAffine： TRUE（全仿射变换,包括：rotation, translation, scaling,shearing,reflection）FALSE（带有约束的仿射变换）⽅法⼆：Mat EstimateRigidTransform(IInputArray src, IInputArray dst, bool fullAffine); //返回的是图像第⼀个参数src：变换之前的图像第⼆个参数dst：变换之前的图像第三个参数fullAffine： TRUE（全仿射变换,包括：rotation, translation, scaling,shearing,reflection）FALSE（带有约束的仿射变换）因为我们需要的是坐标点，所以选⽤第⼀个函数。
9点标定算法
9点标定算法摘要：1.9 点标定算法的概述2.9 点标定算法的原理3.9 点标定算法的实现步骤4.9 点标定算法的优缺点5.9 点标定算法的应用实例正文：一、9 点标定算法的概述9 点标定算法，又称作Tsai 算法，是一种广泛应用于计算机视觉和机器人领域的算法，主要用于通过一组已知的点来标定摄像机内外参数，即确定摄像机的旋转和平移矩阵。
该算法是由Tsai 在1986 年提出的，其优点是计算简单且精度较高，因此在实际应用中具有广泛的应用价值。
二、9 点标定算法的原理9 点标定算法的原理可以概括为：通过在平面上选取9 个不共线的点，利用这9 个点在摄像机图像上的投影点和实际世界坐标的映射关系，建立一个包含6 个未知数的线性方程组，然后求解这个方程组，得到摄像机的旋转和平移矩阵。
具体来说，首先需要确定摄像机的成像平面，然后选取这个平面上的9 个不共线的点。
在摄像机成像过程中，这9 个点在图像上的投影点分别为(x1, y1)，(x2, y2)，...，(x9, y9)。
同时，这9 个点在实际世界坐标系中的坐标分别为(X1, Y1)，(X2, Y2)，...，(X9, Y9)。
通过这些坐标，可以建立一个包含6 个未知数的线性方程组，进而求解出摄像机的旋转和平移矩阵。
三、9 点标定算法的实现步骤1.选择9 个不共线的点，这些点应尽可能分布在摄像机成像平面的各个区域，以提高标定精度。
2.在摄像机图像中找到这9 个点的投影点，并记录这些点的坐标(x1,y1)，(x2, y2)，...，(x9, y9)。
3.在实际世界坐标系中找到这9 个点的坐标，并记录这些点的坐标(X1, Y1)，(X2, Y2)，...，(X9, Y9)。
4.根据上述坐标建立线性方程组，求解出摄像机的旋转和平移矩阵。
四、9 点标定算法的优缺点优点：1.计算简单，易于实现。
2.标定精度较高，适用于大多数场景。
缺点：1.对选取的9 个点分布要求较高，如果点分布不合理，可能导致标定结果不准确。
9点标定算法
9点标定算法摘要：一、引言二、9 点标定算法的概念和原理1.相机标定的背景和意义2.9 点标定算法的原理和流程三、9 点标定算法的方法和步骤1.选择标定物体2.设计标定棋盘格3.拍摄标定图像4.提取图像特征点5.匹配两幅图像中的特征点6.计算单应性矩阵7.求解相机的内部和外部参数四、9 点标定算法的优缺点分析1.优点1.精度高2.计算效率高3.对环境光照影响较小2.缺点1.对棋盘格的设计要求较高2.需要高质量的图像五、9 点标定算法在计算机视觉领域的应用1.三维重建2.机器人视觉3.自动驾驶六、总结正文：一、引言随着计算机视觉技术的快速发展，图像处理和分析在各个领域得到了广泛应用。
为了使计算机能够更好地理解图像，需要对图像进行准确的校准，即确定相机的内部和外部参数。
9 点标定算法是一种常用的相机标定方法，具有较高的精度和计算效率。
本文将对9 点标定算法进行详细介绍和分析。
二、9 点标定算法的概念和原理相机标定是计算机视觉领域中的一个重要环节，其目的是确定相机的内部和外部参数，使图像能够准确地转换为现实世界的坐标系。
9 点标定算法是一种基于棋盘格特征点的标定方法，其基本原理是通过拍摄包含已知特征点的图像，利用图像中的特征点匹配和单应性矩阵求解相机的内部和外部参数。
三、9 点标定算法的方法和步骤9 点标定算法主要包括以下步骤：1.选择标定物体：通常选择具有较高对比度和清晰度的棋盘格作为标定物体。
2.设计标定棋盘格：根据相机的视场角和分辨率设计合适的棋盘格尺寸和位置。
3.拍摄标定图像：在不同的角度和距离下拍摄多幅包含棋盘格的图像。
4.提取图像特征点：使用特征检测算法（如SIFT、SURF）提取图像中的特征点。
5.匹配两幅图像中的特征点：利用特征点匹配算法（如暴力匹配、FLANN）找到两幅图像中的对应特征点。
6.计算单应性矩阵：根据匹配的特征点计算单应性矩阵，描述两幅图像之间的几何变换关系。
7.求解相机的内部和外部参数：利用单应性矩阵和标定物体已知的三维坐标求解相机的内部和外部参数。
halcon九点及旋转标定流程
halcon九点及旋转标定流程一、啥是九点标定和旋转标定呀。
咱先唠唠这九点标定和旋转标定是个啥玩意儿。
九点标定呢，就像是给相机和要测量的物体之间建立一种特殊的联系，就好比是两个人互相认识得有个介绍过程一样。
通过九个特定的点，让相机知道这个物体在它眼里的位置关系，这样相机就能更准确地测量这个物体啦。
那旋转标定呢，这就更酷了。
想象一下，物体在空间里可能会转来转去的，旋转标定就是让相机能明白这个物体不管怎么转，它都能准确地知道物体的状态。
这就好比你和小伙伴玩捉迷藏，不管小伙伴怎么转着躲，你都能找到他一样。
二、准备工作。
1. 硬件准备。
咱们得有个好相机呀，这相机就像是我们的眼睛一样。
要确保相机安装得稳稳当当的，要是相机晃来晃去的，那可就像近视眼没戴眼镜看东西，肯定不准。
然后呢，要有一个标定板，这个标定板上面有那些个用来标定的点，它可是很重要的哦。
就像考试的试卷一样，上面的题目就是那些点，相机得好好“答题”。
2. 软件准备。
当然得有halcon软件啦。
打开这个软件就像打开一个魔法盒子，里面有各种神奇的功能等着我们去探索。
在软件里要设置好一些基本的参数，比如说图像的分辨率呀，这些参数就像是做菜时候的调料，放得合适了，做出来的菜才美味，图像才清晰准确。
三、九点标定流程。
1. 采集图像。
让相机对着标定板，就像小朋友看黑板一样，要看得清清楚楚的。
然后采集标定板的图像，这时候要注意啦，采集的图像质量要好，如果图像模糊不清，那就像是雾里看花，后面的标定肯定会出问题的。
多采集几张图像，就像多做几次实验一样，这样更保险。
2. 找角点。
在采集到的图像里，要找到标定板上的那些角点。
这可有点像寻宝游戏，在一幅图里找到那些隐藏的宝贝角点。
halcon有专门的函数可以用来找角点，用起来还挺方便的，就像用魔法棒一点，角点就出现了。
3. 计算标定参数。
找到角点之后呢，就可以根据这些角点的信息来计算标定参数啦。
这个过程有点复杂，就像做一道很难的数学题，不过好在halcon会帮我们完成大部分的计算工作。
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。
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。
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第一步：放置好标定板，开真空吸稳标定板后设备回零
第二步：启动桌面上的标定程序
第三步：调整好相机图像后，锁紧相机
第四步：切换到“相机标定”页
第五步：点击“加载”
第六步：移动十字靶标到图像中心,点击“Pix增加”添加一个点到左侧表框中1第七步：向Y+方向移动4MM,点击“Pix增加”添加一个点到左侧表框中2第八步：向X+方向移动6MM,点击“Pix增加”添加一个点到左侧表框中3第九步：向Y-方向移动4MM,点击“Pix增加”添加一个点到左侧表框中4第十步：向Y-方向移动4MM,点击“Pix增加”添加一个点到左侧表框中5第十一步：向X-方向移动6MM,点击“Pix增加”添加一个点到左侧表框中6第十二步：向X-方向移动6MM,点击“Pix增加”添加一个点到左侧表框中7
第十三步：向Y+方向移动4MM,点击“Pix增加”添加一个点到左侧表框中8第十四步：向Y+方向移动4MM,点击“Pix增加”添加一个点到左侧表框中9第十五步：点击“标定测试”
第十五步：点击“保存标定”
第十六步：点击“加载”
第十七步：切换到“相机参数”页核对坐标是否一致。