简述基于HALCON的四目标定方法
halcon单相机标定详细说明
XYZ
方向平移和旋转标定板，采集 18 张图像
图 9 Halcon 三维标定采集图像示例
3、Halcon 的二维标定，只在 XY 平面内平移和旋转标定板，采集 影响提高标定精度
18 张图像，减小 Z 的
实验数据：
方法一 方法二 方法三
图像坐标 X 方向像素物理距离 15.5618um 15.7575um
,
这就使得主点不一定在图像的帧存中心 ,故需要标定 ,,的值。
单个像元的高宽 ????,????，该数据可以在制造商提供的技术文档中查到，但是该数据不是 完全准确的。 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。
透镜的畸变失真系数前面讲到理想的透镜成像才满足线性关系
征点提取的算法了。 Halcon 的标定板如图 5 所示，黑色的边框中有阵列分布的原点，在边 框的左上角有个小三角用来确定其旋转的位置。
以 30*30mm 的标定板为例：
黑色原点： 7*7 边框长度： 30*30mm 内边框长度： 28.125mm*28.125mm 黑色原点半径： 0.9375mm 原点中心间距： 3.75mm 裁剪宽度： 30.75*30.75mm
针孔模型是理想透镜的成像模型，但是实际中相机的透镜不可能是理想的模型，透镜形
状的非理想特征造成像点会沿径向发生畸变。一个像点沿径向内缩叫负畸变
,或桶形畸变沿
径向外延叫正畸变 ,或枕形畸变。这种崎变相对于光轴严格对称的
,也是畸变的主要分量 [2] 。
（ X u ,Y u）为矫正后的坐标， （X d ,Y d）是受到镜头失真影响而偏移的像平面坐标，径向 径向畸变模型：
标定的方法从原理上主要分为三大类：线性标定、非线性标定和二次标定。 使用的标定板有棋盘格也有原点阵列，如图 4 所示。
一种基于Halcon的机器人视觉系统标定方法_CN109859277A
(51)Int .Cl . G06T 7/80(2017 .01)
(10)申请公布号 CN 109859277 A (43)申请公布日 2019.06.07
( 54 )发明 名称 一种基于Halcon的机器人视觉系统标定方
法 ( 57 )摘要
一种基于Halcon的可以较准确的求出斜切 角的工业机器人视觉系统的标定方法，首先对摄 相机采集的图片进行标定，从而获取摄像机的参 数和位资 ；通过机械手标定得到图像坐标系与机 械坐标系可进行相互换算的对应关系；将图像坐 标系对应的点经过旋转平移转换到机械坐标系， 由此便可根据识别得到的像素位置去引导机械 手抓取，实验结果表明该标定方法能够提高工业 机器人视觉系统的精度、实用性强。
( 19 )中华人民 共和国国家知识产权局
( 12 )发明专利申请
(21)申请号 201910055316 .3
(22)申请日 2019 .01 .21
(71)申请人 陕西科技大学 地址 710021 陕西省西安市未央区大学园 区陕西科技大学
(72)发明人 卢军 孙姝丽 宋岳秦 雷旺雄 李浩
(74)专利代理机构 西安智大知识产权代理事务 所 61215
权利要求书2页 说明书5页 附图2页
CN 109859277 A
CN 109859277 A
权 利 要 求 书
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1 .一种基于Halcon的机器人视觉系统标定方法，其特征在于，包括以下步骤； 首先对摄相机采集的图片进行标定[1]，从而获取摄像机的内参与外参； 内参一般包括镜头的焦距f、镜头畸变参数k、光轴中心坐标(Cx ,Cy)以及像元尺寸Sx , Sy； 外参是指摄像机坐标系与世界坐标系的转换参数主要是由旋转矩阵R和平移矩阵T组 成；
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四个顶点坐标排序
halcon四个顶点坐标排序摘要：1.引言2.Halcon四个顶点坐标排序的背景和意义3.Halcon四个顶点坐标排序的方法和步骤4.实例演示5.总结正文：Halcon是一种常用的机器视觉开发软件，它提供了丰富的图像处理和分析功能。
在实际应用中，我们常常需要对图像中的四个顶点坐标进行排序，以满足特定算法或功能的需求。
本篇文章将详细介绍Halcon四个顶点坐标排序的方法和步骤。
首先，我们需要了解Halcon四个顶点坐标排序的背景和意义。
在机器视觉领域，对四个顶点坐标进行排序可以帮助我们更好地处理和分析图像，例如在目标检测、识别和跟踪等任务中，需要根据四个顶点坐标对目标进行定位和描述。
此外，排序后的四个顶点坐标可以简化图像处理算法，提高算法的执行效率。
接下来，我们将介绍Halcon四个顶点坐标排序的方法和步骤。
整个过程可以分为以下几个部分：1.读取图像并进行预处理：使用Halcon的ReadImage函数读取图像，然后通过一系列图像处理操作对图像进行预处理，例如平滑、阈值处理等，以便更好地提取四个顶点坐标。
2.提取四个顶点坐标：使用Halcon的FindCorners函数提取图像中的四个顶点坐标。
这个函数可以根据用户设定的参数，如极值、阈值等，找到图像中满足条件的角点。
3.排序四个顶点坐标：使用Halcon的Sort function对提取到的四个顶点坐标进行排序。
排序可以根据用户设定的规则进行，例如按照横坐标或纵坐标进行升序或降序排列。
4.实例演示：为了更好地理解上述方法，我们提供一个实例演示。
假设我们有一张如下所示的图像：```1 1 11 1 11 1 11 1 1```假设我们使用以下代码对图像进行处理：```halconread_image (Image, "path/to/image")threshold (Image, Region, 128, 255)find_corners (Region, Corners)sort_function (Corners, "y", "asc")```执行以上代码后，我们可以得到按照纵坐标升序排列的四个顶点坐标。
HALCON编程及工程应用 第11章 HALCON标定方法
以30*30 规定的标定板的规格为例： 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
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。
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
HALCON编程及工程应用第11章 HALCON标定方法图文模板
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 HA变LC换ON到编图程像基像础素与坐工标程系应，用中间大致分为以下几个步骤：
的相机成像模型。在相机的 成像模型中，包含有几个坐 标系：世界坐标系、相机坐 标系、图像坐标系。相机成 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。
HALCON编程基础与工程应用
三种坐标系定义
在计算机视觉中常采用右手定则来定义上图中的坐标系。图中
存在三个不同层次坐标系，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 HA字LCO图N编像程，基是础行与和工列程）应分用别平行于成像平面坐标系的横、纵坐标
图像像素坐标系的转化关系
HALCON编程基础与工程应用
基于HALCON软件的摄像机标定的研究报告
基于HALCON软件的摄像机标定的研究报告摄像机标定是计算机视觉中最基础而又最重要的问题之一，通过标定可以实现摄像机畸变矫正、三维重建、轨迹跟踪等诸多操作。
HALCON是一款流行的计算机视觉和机器视觉开发工具，其自带的摄像机标定模块可以实现对相机内外部参数的计算和优化，并可生成标定文件以供后续操作使用。
本文将介绍HALCON软件的摄像机标定原理和流程，并使用实验数据进行验证。
一、HALCON摄像机标定原理HALCON摄像机标定基于Perspective Projection Model（透视投影模型），即传统的针孔相机模型。
根据这个模型，每个点在图像平面上的位置可以用其在三维空间中的坐标（x,y,z）和摄像机参数（focal length、principal point、radial distortion、tangential distortion等）计算得出。
因此，摄像机标定的主要目的是测量这些摄像机参数，以实现对图像的畸变矫正。
二、HALCON摄像机标定流程HALCON摄像机标定流程包含以下几个步骤：1. 准备标定板：使用一张精确已知的标定板（如棋盘格）作为标定物体。
标定板上应该有一定数量的格子，并且格线应该较为清晰，以便识别。
2. 拍摄标定板照片：摄像机需要从至少两个不同角度拍摄标定板的照片，以获得足够的信息来计算摄像机参数。
拍摄时应注意保持标定板与摄像机位置、光照等条件的一致性。
3. 提取标定板角点：使用HALCON提供的Corner Detection（角点检测）算法，对标定板照片中的角点进行提取。
提取的角点应该较为准确，并尽可能地覆盖整个标定板。
4. 生成初始参数：对提取的角点进行3D-to-2D转换，生成摄像机的初始内外部参数。
这些参数可以作为优化算法的初始值。
5. 优化参数：使用HALCON自带的Optimize Calibration Object Parameters（标定参数优化）算法，对摄像机内外部参数进行优化。
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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
2.2 建立四目相机的标定数据模型
在建立标定数据模型之前，首先得调试各个相机的性能，包括相机的焦距，光圈大小等，保证每部相机在实验开始时都在最好的状态[4]。
利用HALCON中自带的单目标定程序先对每部相机进行标定实验，用每一部相机对固定的2D标定板进行标定，然后调试相机直至标定成功为止。
2.3 获取图像
同时打开四部相机对物体进行采集，在四目立体视觉系统中，每一部相机都要拍摄多张标定板在不同方向、不同位置的图片。
在拍摄、标定的过程中，必须保证标定板表面干净，并且所拍摄的每幅图片都应该要包含标定板。
2.4 读取标定参数
在采集图像的同时，有些因素会影响图像的质量，例如噪音，光线等。
这时候我们就需要对图像进行处理和优化，此时就要用到和来进行采集的参数然后输入到标定数据模型中。
2.5 执行标定
在读取好标定参数后，就进行执行标定。
我们用算子，就可以执行标定。
在执行玩这个算子之后我们就可以得到纠正后的相机的主距、镜头畸变、图像中心点的坐标值，以及四部相机的相对位置，而且仍然可以通过算子进行调用。
3 结束语
本文提出了一种基于最高效的视觉软件HALCON利用四目相机标定物体的标定方法，并对此方法进行了深入研究。
实验结果表明该方法相对于双目立体视觉技术精度较高，在多目立体视觉中具有很强的可行性。
为以后人们做标定实验的方法多了一个可选择性。
参考文献
[1] 李哲，项辉宇，韩宝安，等.基于HALCON的双目视觉系统标定[J].机电产品开发与创新，2013，26（3）：95-97.
[2] 成小龙，徐友春，李华，等.基于Halcon软件的双目立体视觉系统标定[J].军事交通学院学报，2011，13（9）：44-48.
[3] 吴文琪，孙增圻.机器视觉中的摄像机定标方法综述[J].计算机应用研究，
2004，21（2）：4-6.
[4] 孙楠.四目立体测量中的关键技术研究[D].南京：南京航空航天大学，2011.。