halcon9点标定例程
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。
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。
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。
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。
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。
9点标定算法
9点标定算法摘要：1.引言2.9点标定算法的概念和原理3.9点标定算法在计算机视觉中的应用4.9点标定算法的优缺点分析5.总结正文：【引言】9点标定算法是一种在计算机视觉中用于相机标定的方法，通过该算法可以确定相机的内部参数和外部参数，从而实现对场景的准确三维重建。
本文将对9点标定算法进行详细介绍，包括其原理、应用、优缺点等方面的内容。
【9点标定算法的概念和原理】9点标定算法是一种基于棋盘格（Checkerboard）的标定方法。
首先，需要在待标定场景中放置一个棋盘格，棋盘格上有一定数量的已知几何关系的点。
然后，通过拍摄多张包含棋盘格的照片，利用这些已知点的位置信息，来求解相机的内部参数（如焦距、光心坐标等）和外部参数（如旋转矩阵、平移矩阵等）。
9点标定算法的原理可以分为两个阶段：第一阶段是求解相机的内部参数，第二阶段是求解相机的外部参数。
在第一阶段，通过拍摄棋盘格的照片，可以得到棋盘格上点的二维坐标。
将这些二维坐标与棋盘格上点的实际三维坐标进行对比，可以建立一个线性方程组。
解这个线性方程组，就可以得到相机的内部参数。
在第二阶段，利用已知的相机内部参数和棋盘格上点的实际三维坐标，可以得到另一个线性方程组。
解这个线性方程组，就可以得到相机的旋转矩阵和平移矩阵。
【9点标定算法在计算机视觉中的应用】9点标定算法在计算机视觉领域有广泛的应用，如三维重建、机器人导航、无人驾驶等。
在三维重建中，通过使用9点标定算法，可以准确地获取场景的三维信息，为场景的建模和渲染提供基础。
在机器人导航和无人驾驶中，准确的相机标定有助于提高视觉里程计和SLAM算法的精度，从而提高导航的准确性。
【9点标定算法的优缺点分析】9点标定算法的优点是计算量较小，对于棋盘格尺寸较小的情况，可以获得较高的标定精度。
此外，该算法对光照条件、棋盘格纹理等因素的适应性较强。
然而，9点标定算法也存在一定的局限性。
首先，对于棋盘格尺寸较大的情况，标定精度可能会降低。
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.标定目标2.标定方法三、9点标定算法的实现步骤1.准备阶段2.拍摄阶段3.处理阶段四、9点标定算法的应用领域1.计算机视觉2.机器人视觉3.虚拟现实五、9点标定算法的发展趋势与展望正文：一、引言随着科技的发展，计算机视觉和机器人视觉等领域越来越受到人们的关注。
在这些领域中，图像标定技术是关键性的技术之一，它能够使计算机或机器人对所处环境中的物体进行识别和定位。
9点标定算法作为图像标定技术中的一种，具有较高的精度和稳定性，被广泛应用于各种实际场景中。
二、9点标定算法的概念和原理1.标定目标：在待标定的图像中选择9个具有显著特征的点，作为标定目标点。
这些点应该在图像中有较好的重复性和一致性，例如边缘点、角点等。
2.标定方法：通过拍摄包含标定目标点的图像，并利用标定算法求解图像中的内外参，从而实现图像的标定。
三、9点标定算法的实现步骤1.准备阶段：选择合适的标定目标点，并确保这些点在图像中具有较好的重复性和一致性。
2.拍摄阶段：拍摄包含标定目标点的图像，并确保目标点在图像中的位置和数量准确无误。
3.处理阶段：利用9点标定算法对拍摄到的图像进行处理，求解图像中的内外参，实现图像的标定。
四、9点标定算法的应用领域1.计算机视觉：在计算机视觉领域，9点标定算法可以用于对图像进行预处理，提高图像识别和定位的精度和稳定性。
2.机器人视觉：在机器人视觉领域，9点标定算法可以帮助机器人对所处环境中的物体进行识别和定位，从而提高机器人的导航和避障能力。
3.虚拟现实：在虚拟现实领域，9点标定算法可以用于对虚拟物体进行精确建模，提高虚拟现实的真实感和沉浸感。
五、9点标定算法的发展趋势与展望随着计算机视觉、机器人视觉和虚拟现实等领域的发展，对图像标定技术的需求越来越高。
未来，9点标定算法将继续优化和改进，以适应更广泛的应用场景。
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。
结论Halcon手眼标定例程是实现机器人视觉定位和姿态控制的重要工具。
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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')
# 提取角点
find_calib_object(Image, CalibModelID, 9, 1, 0.02, 6, 0, 'all', 'all')
# 建立世界坐标和像素坐标的对应关系
create_calib_data('calib_data', CalibModelID, [], [])
# 计算透视变换参数
calibrate_cameras('calib_data', [], [], 'calib_param', Error)
# 验证标定结果
gen_cross_contour_xld(Cross, 100, 100, 10, 0)
project_cross_contour_xld(Cross, CrossProject, 'calib_param')
dev_display(Image)
dev_display(CrossProject)
注意事项
1.标定板的选取：标定板应该是平面的，并且上面的点要尽量均匀分布。
标定
板的大小应适中，既不要太小以至于无法提取到角点，也不要太大以至于导
致图像失真。
2.图像的拍摄：要求标定板在不同位置和姿态下的图像都有，以覆盖尽可能多
的工作场景。
同时，要确保图像质量良好，避免图像模糊、过曝或欠曝等问
题。
3.角点提取：角点提取是标定的关键步骤，要保证提取到的角点准确无误。
可
以使用Halcon提供的函数进行角点提取，也可以根据具体情况自行开发。
4.世界坐标和像素坐标的对应关系：建立世界坐标和像素坐标的对应关系时，
要确保每个角点的像素坐标与其对应的已知世界坐标匹配正确。
可以使用标
定板上已知点的坐标进行匹配，也可以通过其他方法进行匹配。
5.标定结果的验证：标定结果的准确性可以通过对其他图像进行校正来验证。
校正后的像素坐标与实际世界坐标的误差应尽可能小，以保证标定结果的准
确性。
结论
本文介绍了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。
通过使用9点标定，可以建立世界坐标和像素坐标之间的转换关系，为后续的图像处理提供准确的坐标信息。
在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的标定板和图像，以及进行角点提取和标定结果的验证，以确保标定的准确性和可靠性。