halcon角点检测实例

halcon圆柱角点展平案例Halcon圆柱角点展平是一种常用的图像处理技术，用于将圆柱形状的物体的角点展平以便于后续处理。

下面是关于Halcon圆柱角点展平的一些案例。

1. 圆柱表面上的角点检测：Halcon可以使用边缘检测和角点检测算法来检测圆柱表面上的角点。

通过对图像进行边缘检测，可以得到圆柱的边缘信息，然后使用角点检测算法来检测圆柱表面上的角点。

2. 圆柱角点的定位：在得到圆柱表面上的角点后，Halcon可以使用图像处理算法来定位这些角点的位置。

通过对图像进行角点定位，可以得到角点的坐标信息，从而可以对圆柱进行进一步处理。

3. 圆柱角点的展平：Halcon可以使用圆柱角点展平算法将圆柱表面上的角点展平。

通过将圆柱表面上的角点进行展平处理，可以使得角点的位置更加准确，从而可以提高后续处理的精度。

4. 圆柱角点的特征提取：在展平圆柱角点后，Halcon可以使用特征提取算法来提取圆柱角点的特征。

通过对展平后的角点进行特征提取，可以得到角点的形状、大小等特征信息，从而可以对圆柱进行更加精细的处理。

5. 圆柱角点的匹配：在提取圆柱角点的特征后，Halcon可以使用特征匹配算法来匹配不同圆柱角点之间的关系。

通过对不同圆柱角点之间的特征进行匹配，可以得到圆柱的整体形状和位置信息，从而可以进行更加准确的定位和识别。

6. 圆柱角点的测量：在匹配圆柱角点后，Halcon可以使用测量算法来测量圆柱的各个参数。

通过对圆柱角点之间的距离、角度等进行测量，可以得到圆柱的直径、高度等参数信息，从而可以对圆柱进行更加精确的测量。

7. 圆柱角点的校正：在测量圆柱的参数后，Halcon可以使用校正算法来校正圆柱的形状。

通过对圆柱的角点进行校正处理，可以使得圆柱的形状更加准确，从而可以提高后续处理的精度。

8. 圆柱角点的分类：在校正圆柱的形状后，Halcon可以使用分类算法来对圆柱角点进行分类。

通过对圆柱角点的形状、大小等进行分类，可以得到不同类型的圆柱角点，从而可以对圆柱进行更加细致的分析和处理。

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圆柱角点展平案例Halcon圆柱角点展平是一种用于处理图像中圆柱体表面的技术。

它可以通过识别圆柱体的角点，并将其展平为一个二维图像，从而方便后续的图像处理和分析。

下面将列举一些关于Halcon圆柱角点展平的案例，以帮助读者更好地理解这一技术的应用。

1. 检测圆柱瓶口位置在生产线上，经常需要对圆柱瓶的瓶口进行检测。

利用Halcon圆柱角点展平技术，可以准确地检测到瓶口的位置和形状，从而实现自动化的生产线控制。

2. 检测圆柱体表面缺陷圆柱体表面的缺陷对于某些行业来说非常重要，例如电子元器件的制造。

利用Halcon圆柱角点展平技术，可以对圆柱体表面的缺陷进行高精度的检测和分析，提高产品的质量和可靠性。

3. 圆柱体表面贴标检测在包装行业中，常常需要对圆柱体上的标签进行检测和识别。

利用Halcon圆柱角点展平技术，可以准确地检测到标签的位置和形状，从而实现自动化的包装生产线。

4. 圆柱体的三维重建通过多个角度拍摄圆柱体的图像，结合Halcon圆柱角点展平技术，可以实现对圆柱体的三维重建。

这对于一些需要对圆柱体进行形状分析和测量的应用非常有用。

5. 检测圆柱体的偏斜角度在一些工业应用中，需要对圆柱体的偏斜角度进行检测和测量。

利用Halcon圆柱角点展平技术，可以准确地测量圆柱体的偏斜角度，从而实现对产品的质量控制。

6. 圆柱体的表面缺陷分类在某些应用中，需要对圆柱体的表面缺陷进行分类。

利用Halcon圆柱角点展平技术，可以将圆柱体的表面缺陷分为不同的类别，从而实现对产品质量的评估和控制。

7. 圆柱体表面的纹理分析圆柱体表面的纹理对于某些应用来说非常重要，例如纺织品的质量检测。

利用Halcon圆柱角点展平技术，可以对圆柱体表面的纹理进行分析和识别，从而实现对产品质量的控制。

8. 圆柱体的形状匹配在一些应用中，需要将一个圆柱体与一个标准模板进行形状匹配。

利用Halcon圆柱角点展平技术，可以实现对圆柱体形状的高精度匹配，从而实现对产品的质量控制。

halcon目标检测案例Halcon是一款强大的机器视觉软件，拥有丰富的图像处理和分析功能。

其中，目标检测是Halcon的重要功能之一，能够帮助用户实现对图像中目标的自动检测和定位。

下面列举了十个关于Halcon目标检测的案例，以展示其在实际应用中的优势和灵活性。

1. 工业品质检测：在工业生产线上，Halcon可以通过目标检测技术实现对产品外观缺陷的检测，如表面瑕疵、颜色偏差等。

通过训练算法，Halcon能够快速准确地检测出产品中的异常情况，提高生产效率和产品质量。

2. 药品包装检测：在药品生产过程中，Halcon可以应用于药品包装的检测和识别。

通过目标检测算法，Halcon可以检测药品包装盒上的标签和二维码等信息，确保药品的包装符合规定标准，从而保证药品的质量和安全性。

3. 路标识别：在智能交通系统中，Halcon可以应用于路标的识别和检测。

通过训练模型，Halcon能够准确地识别出道路上的各种标识，如交通信号灯、限速标志等，为智能驾驶系统提供准确的环境感知能力。

4. 农作物病害检测：在农业领域，Halcon可以应用于农作物病害的检测和识别。

通过图像处理和机器学习算法，Halcon能够自动识别出农作物叶片上的病害，提前预警农民并采取相应的措施，保证农作物的健康生长。

5. 人脸识别：在安防领域，Halcon可以应用于人脸识别系统的开发。

通过目标检测和特征提取算法，Halcon能够对图像中的人脸进行准确的识别，实现对人员身份的自动判断，提高安全性和便利性。

6. 垃圾分类：在环境保护领域，Halcon可以应用于垃圾分类系统的开发。

通过目标检测和图像识别算法，Halcon能够自动识别垃圾中的有害物质，并将其分离出来，实现自动化的垃圾分类，提高垃圾处理的效率和准确性。

7. 医学影像分析：在医疗领域，Halcon可以应用于医学影像的分析和识别。

通过目标检测和图像分割算法，Halcon能够自动识别医学影像中的病变区域，并提供准确的测量和分析结果，帮助医生进行疾病的诊断和治疗。

Halcon单相机标定和测量示例相机标定有很多方式：九点标定法、棋盘格标定法、圆形阵列标定法；本次采用圆形阵列标定法。

1Halcon相机标定1.1标定板描述文件编制此次相机标定采用的是网购的标定板（直接在万能的某宝搜halcon标定板），如图1。

采购的时候卖家会提供标定板的相应参数，如图2。

图1标定板图 2 标定板参数用halcon标定助手标定的时候需要用到标定板的描述文件，此文件可以用gen_caltab算子自己编制。

如下为函数说明：gen_caltab( : : XNum, YNum, MarkDist, DiameterRatio, CalPlateDescr, CalPlatePSFile : ) 函数说明：创建一个标定文件和相应的脚本文件。

函数参数：Xnum：输入X方向标记（圆点）的数量，Xnum>1；Ynum：输入Y方向标记（圆点）的数量，Ynum>1；MarkDist：标记圆圆心间距离，单位“m”；（我看过一个资料翻译为标记点大小，差点被坑死）DiameterRatio：两标记点距离和标记直径的比值，默认：0.5。

0<DiameterRatio<1.0；CalPlateDescr：输入要保存的标定文件（此文件保存路径在算子窗口可更改），默认值: 'caltab.descr'，参考: 'caltab.descr', 'caltab_100mm.descr', 'caltab_10mm.descr', 'caltab_200mm.descr', 'caltab_30mm.descr'；CalPlatePSFile :标定板图像文件的文件路径（此文件保存路径在算子窗口可更改），默认: 'caltab.ps'，后缀：ps。

此算子“XNum, YNum, MarkDist, DiameterRatio”这四个参数根据图2所示的标定板参数设置。

halcon圆柱角点展平案例Halcon圆柱角点展平是一种在机器视觉领域常用的图像处理技术，用于提取圆柱体的角点并将其展平。

以下是一些关于Halcon圆柱角点展平的案例，以帮助读者更好地理解这个概念。

1.案例一：汽车零部件检测在汽车零部件生产过程中，常需要对圆柱体进行检测，以确保其尺寸和位置的准确性。

通过Halcon圆柱角点展平技术，可以快速准确地提取圆柱体的角点，并进行测量和判断，从而实现自动化检测。

2.案例二：工业机器人导航在工业机器人的导航中，需要识别和定位环境中的圆柱体，以辅助机器人的运动和操作。

通过Halcon圆柱角点展平技术，可以提取圆柱体的角点信息，并将其用于机器人的路径规划和导航，从而实现高效准确的自动化操作。

3.案例三：医学影像分析在医学影像分析中，常需要对圆柱体进行测量和分析，以辅助医生的诊断和治疗。

通过Halcon圆柱角点展平技术，可以快速准确地提取圆柱体的角点，并进行测量和分析，从而帮助医生做出更准确的诊断和治疗决策。

4.案例四：物体识别和跟踪在物体识别和跟踪的应用中，常需要提取物体的角点信息，以实现物体的定位和跟踪。

通过Halcon圆柱角点展平技术，可以提取圆柱体的角点，并将其用于物体的识别和跟踪，从而实现高效准确的物体定位和跟踪。

5.案例五：机器人装配在机器人装配过程中，常需要对零部件进行定位和对齐，以实现精确的装配。

通过Halcon圆柱角点展平技术，可以提取圆柱体的角点信息，并将其用于机器人的定位和对齐，从而实现高效准确的装配操作。

6.案例六：工业质检在工业质检中，常需要对产品进行尺寸和位置的检测，以确保产品的质量和一致性。

通过Halcon圆柱角点展平技术，可以快速准确地提取产品中的圆柱体角点，并进行测量和判断，从而实现自动化质检。

7.案例七：机器视觉导航在机器视觉导航中，常需要对环境中的物体进行识别和定位，以实现机器人的导航和路径规划。

通过Halcon圆柱角点展平技术，可以提取物体的角点信息，并将其用于机器人的导航和路径规划，从而实现高效准确的自主导航。

halcon中求矩形的四个角坐标在Halcon中，可以通过find_rectangles()函数来检测图像中的矩形，并获取其四个角坐标。

该函数返回的结果为一个包含矩形信息的元组，其中包括矩形的中心坐标、长度、宽度、角度等信息。

为了获取矩形的四个角坐标，可以利用其角度信息，将矩形旋转到水平方向，然后计算矩形四个角的坐标。

具体实现可参考如下代码段：rectangles := find_rectangles(image) // 检测图像中的矩形for i := 1 to |rectangles| dorect := rectangles[i]angle := rect.Angle // 获取矩形角度cos_angle := cos(angle)sin_angle := sin(angle)x := rect.Row // 矩形中心点横坐标y := rect.Column // 矩形中心点纵坐标width := rect.Width // 矩形宽度length := rect.Length // 矩形长度// 将矩形旋转到水平方向x1 := x - width/2*cos_angle - length/2*sin_angley1 := y - width/2*sin_angle + length/2*cos_anglex2 := x + width/2*cos_angle - length/2*sin_angley2 := y + width/2*sin_angle + length/2*cos_anglex3 := x + width/2*cos_angle + length/2*sin_angley3 := y + width/2*sin_angle - length/2*cos_anglex4 := x - width/2*cos_angle + length/2*sin_angley4 := y - width/2*sin_angle - length/2*cos_angleendfor上述代码中，x1、y1、x2、y2、x3、y3、x4、y4分别表示矩形的四个角的坐标。

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。

跟我学机器视觉-HALCON学习例程中文详解-测量圆环脚宽间距* This example program demonstrates the basic usage of a circular measure object.* Here, the task is to determine the width of the cogs.*首先读取图像，获取图像的宽度和高度* First, read in the image and initialize the program.read_image (Image, 'rings_and_nuts')dev_close_window ()dev_open_window_fit_image (Image, 0, 0, 640, 640, WindowHandle)set_display_font (WindowHandle, 14, 'mono', 'true', 'false')get_image_size (Image, Width, Height)*读到的图像如下：* Extract the rings.*******************自动阈值分割,此时为一个区域，如图**************************** bin_threshold (Image, Region)connection (Region, ConnectedRegions)***************************填充区域内的孔洞,效果如图************************** fill_up (ConnectedRegions, RegionFillUp)*******************计算区域的紧性，机器视觉算法与应用第168页***************** compactness (RegionFillUp, Compactness)************通过紧性特征进行区域筛选，在1.5到2.5之间的为需要测量的圆环******** for i := 0 to |Compactness|-1 by 1if (Compactness[i] > 1.5 and Compactness[i] < 2.5)select_obj (RegionFillUp, ObjectSelected, i+1)** Determine the size and position of the rings.**************计算选择区域的最小外接圆和最大内接圆，存储圆心和半径************** *两个半径的均值作为测量圆弧半径，AnnulusRadius 为测量圆弧宽度******************* smallest_circle (ObjectSelected, Row, Column, RadiusMax)inner_circle (ObjectSelected, CenterRow, CenterCol, RadiusMin)Radius := (RadiusMax+RadiusMin)/2.0AnnulusRadius := (RadiusMax-RadiusMin)/4.0** Determine the position between two cogs.* This position is then used as the start angle for the circular ROI.********多边形近似逼近区域,存储多边形角点的坐标值，机器视觉算法与应用第252页get_region_polygon (ObjectSelected, AnnulusRadius, RowsBorder, ColumnsBorder)********计算每个角点到最大内接圆圆心的距离，然后进行排序********************* SqrDistanceBorder := (RowsBorder-CenterRow)*(RowsBorder-CenterRow) + (ColumnsBorder-CenterCol)*(ColumnsBorder-CenterCol)****************************************从小到大排序*************************** tuple_sort_index (SqrDistanceBorder, Indices)****************计算直线的角度,圆心和到圆心最近的多边形角点所确定的直线******** ********************************将该角度作为测量圆弧的起始角度***************** line_orientation (CenterRow, CenterCol, RowsBorder[Indices[0]], ColumnsBorder[Indices[0]], AngleStart)*************我认为检测圆开始角度直接设为0度也可以*************************** * AngleStart := rad(0)AngleExtent := rad(360)* Create the measure for a circular ROI.Interpolation := 'bilinear'**********************生成测量圆弧,为完整圆环（360度）************************* gen_measure_arc (CenterRow, CenterCol, Radius, AngleStart, AngleExtent, AnnulusRadius, Width, Height, Interpolation, MeasureHandle)** Determine all edge pairs that have a negative transition, i.e., edge pairs* that enclose dark regions.* Note that the output parameters IntraDistance and InterDistance are given as arc lengths.Sigma := 1.0Threshold := 30Transition := 'negative'Select := 'all'********进行边缘对测量，RowEdgeFirst, ColumnEdgeFirst，RowEdgeSecond, ********ColumnEdgeSecond为检测圆弧检测到的边界的中心点的坐标，IntraDistance, ********InterDistance分别为边缘对间的距离和边缘对的弧线距离********************* ********如有疑问，请咨询qiuqiu：1613985351****************************** measure_pairs (Image, MeasureHandle, Sigma, Threshold, Transition, Select, RowEdgeFirst, ColumnEdgeFirst, AmplitudeFirst, RowEdgeSecond, ColumnEdgeSecond, AmplitudeSecond, IntraDistance, InterDistance)** Determine the number of cogs.NumCogs := |RowEdgeFirst|** Determine the linear distance between the two edges of each edge pair ('Linear cog size')* as well as the angular distance of the edge pairs ('Angular cog size').**************************计算边缘对的直线距离和弧度*************************** distance_pp (RowEdgeFirst, ColumnEdgeFirst, RowEdgeSecond, ColumnEdgeSecond, LinearDistance)AngularDistance := deg(IntraDistance/Radius)Visualize the determined edges.******************将边缘对的起始终止点画出，并显示测量结果**********************gen_empty_obj (Crosses)for i := 0 to |RowEdgeFirst|-1 by 1gen_cross_contour_xld (Cross, RowEdgeFirst[i], ColumnEdgeFirst[i], AnnulusRadius*2.0, atan2(RowEdgeFirst[i]-CenterRow,ColumnEdgeFirst[i]-CenterCol)) concat_obj (Crosses, Cross, Crosses)gen_cross_contour_xld (Cross, RowEdgeSecond[i], ColumnEdgeSecond[i], AnnulusRadius*2.0, atan2(RowEdgeSecond[i]-CenterRow,ColumnEdgeSecond[i]-CenterCol)) concat_obj (Crosses, Cross, Crosses)endfordev_display (Image)dev_set_line_width (4)dev_set_color ('black')dev_display (Crosses)dev_set_line_width (1)dev_set_color ('white')dev_display (Crosses)** Display the measured size of the cogs.disp_message (WindowHandle, 'Number of cogs: '+|RowEdgeFirst|+' ', 'window', 260, 10, 'black', 'true')disp_message (WindowHandle, 'Mean cog size: ', 'window', 286, 10, 'black', 'true')disp_message (WindowHandle, '- Arc length: '+mean(IntraDistance)$'.2f'+' +/- '+deviation(IntraDistance)$'.2f'+' pixel', 'window', 310, 10, 'black', 'true')disp_message (WindowHandle, '- Linear: '+mean(LinearDistance)$'.2f'+' +/- '+deviation(LinearDistance)$'.2f'+' pixel', 'window', 334, 10, 'black', 'true')disp_message (WindowHandle, '- Angular: '+mean(AngularDistance)$'.2f'+' +/- '+deviation(AngularDistance)$'.2f'+' deg ', 'window', 358, 10, 'black', 'true')** Close the measureclose_measure (MeasureHandle)disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')stop ()endif***************************for循环，测量其他圆环******************************** endfor。

halcon圆柱角点展平案例Halcon圆柱角点展平是一种常见的图像处理技术，它可以将圆柱体表面的角点展平，使得图像更加清晰、易于处理。

下面我们将介绍一些关于Halcon圆柱角点展平的案例，以帮助读者更好地理解这一技术。

1. 圆柱体表面缺陷检测在制造业中，圆柱体表面的缺陷检测是一个非常重要的任务。

通过使用Halcon圆柱角点展平技术，可以将圆柱体表面的角点展平，从而更容易检测表面缺陷。

例如，可以使用Halcon的边缘检测算法来检测表面缺陷，并使用Halcon的形态学算法来修复缺陷。

2. 机器人视觉导航在机器人导航中，Halcon圆柱角点展平技术可以用于识别机器人周围的环境。

例如，可以使用Halcon的角点检测算法来识别圆柱体表面的角点，并使用展平技术将其展平。

这样，机器人就可以更容易地识别周围的环境，并进行导航。

3. 三维重建在三维重建中，Halcon圆柱角点展平技术可以用于处理圆柱体表面的角点。

例如，可以使用Halcon的三维重建算法来重建圆柱体的三维模型，并使用展平技术将其展平。

这样，可以更容易地处理圆柱体表面的角点，并生成更准确的三维模型。

4. 机器视觉检测在机器视觉检测中，Halcon圆柱角点展平技术可以用于处理圆柱体表面的角点。

例如，可以使用Halcon的形态学算法来检测圆柱体表面的缺陷，并使用展平技术将其展平。

这样，可以更容易地检测圆柱体表面的缺陷，并生成更准确的检测结果。

5. 机器人抓取在机器人抓取中，Halcon圆柱角点展平技术可以用于处理圆柱体表面的角点。

例如，可以使用Halcon的角点检测算法来识别圆柱体表面的角点，并使用展平技术将其展平。

这样，机器人就可以更容易地抓取圆柱体，并进行精确的操作。

6. 机器人定位在机器人定位中，Halcon圆柱角点展平技术可以用于处理圆柱体表面的角点。

例如，可以使用Halcon的角点检测算法来识别圆柱体表面的角点，并使用展平技术将其展平。

这样，机器人就可以更容易地定位圆柱体，并进行精确的操作。

halcon中逆时针获取矩形的四个角坐标
在Halcon中，可以使用gen_contour_polygon_xld函数将矩形转换为轮廓，并使用对应的工具获取其角点坐标。

具体步骤如下：
1. 使用gen_rectangle2函数生成矩形。

2. 使用gen_contour_polygon_xld函数将矩形转换为轮廓。

3. 使用get_contour_global_attrib_xld函数获取轮廓的几何属性。

4. 使用get_contour_point_xld函数获取轮廓的点坐标。

获取左上角坐标的代码示例：
gen_rectangle2(Rectangle, Row1, Column1, Row2, Column2) gen_contour_polygon_xld(Rectangle, Contour, 1)
get_contour_global_attrib_xld(Contour, 'cont_approx', ContourType)
get_contour_point_xld(Contour, PointOrder, Row, Column) 其中，Rectangle为输入的矩形，Contour为输出的轮廓，ContourType为轮廓类型，PointOrder为点的顺序，Row和Column分别是点的横纵坐标。

获取其它三个角点的坐标同理，只需修改获取点的顺序即可。

需要注意的是，获取点的顺序应与矩形的顺时针或逆时针顺序一致。

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。

Halcon例子说明Halcon实例说明1、inspect_bottle_mouth.hdev:易拉管缺陷检测。

用到了极坐标变换2、circular_barcode.hdev:一维条码检测，用到坐标变换。

弧形拉直。

用到了极坐标变换3、surface_scratch.hdev:表面划伤检测。

4、ball.hdev:PCB板焊锡点检测。

用到常用算子及开运算opening。

5、best_match_rot_mg_clip1.hdev:带方向的基本模版匹配 6、bin_threshold.hdev:计算图片中的灰度直方图7、bin_threshold2.hdev:程序说明怎样bin_threshold与threshold之间的相等转换计算。

8、bottle.hdev:OCR字符的检测 9、bottlet.hdev:OCR字符的检测10、check_blister.hdev:药品颗粒检测。

用一些常用算子及坐标变换，图片旋转。

11、check_bottle_crate.hdev:圆孔检测。

用到opening_circle、select_shape等常用处理算子。

12、check_hazelnut_wafers.hdev:检测物体表面缺陷。

很好的用到了开运算算子opening_circle和闭运算算子closing_circle13、check_smd_tilt.hdev:检测SMD用到算子sobel_amp边缘检测，measure_projection 14、check_soft_cheese.hdev:用到算子有彩色图转换为灰度图（rgb1_to_gray），模版匹配 15、create_shape_model、find_shape_models，图像坐标变转vector_angle_to_rigid 、 affine_trans_contour_xld等算子。

16、circles.hdev:圆拟合算子(fit_circle_contour_xld)，边缘检测(edges_sub_pix)。

Halcon学习（十五）角点检测* This program compares the result of different operators* which detect points of interest*dev_update_off ()Dark := 100Background := 175Light := 250Angle := rad(45)Size := 3create_test_image (Image, Background, Light, Dark)dev_close_window ()get_image_size (Image, Width, Height)dev_open_window (0, 0, 512, 512, 'black', WindowHandle)set_display_font (WindowHandle, 16, 'mono', 'true', 'false')dev_set_color ('black')dev_set_line_width (3)** Foerstner interest points detectorpoints_foerstner (Image, 1, 2, 3, 200, 0.3, 'gauss', 'true', RowJunctions, ColJunctions, CoRRJunctions, CoRCJunctions, CoCCJunctions, RowArea, ColArea, CoRRArea, CoRCArea, CoCCArea)gen_cross_contour_xld (CrossFoerstner, RowJunctions, ColJunctions, Size, Angle)dev_display (Image)dev_display (CrossFoerstner)disp_message (WindowHandle, 'Foerstner interest points detector', 'window', 12, 12, 'black', 'true') disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')stop ()** Harris interest points detectorpoints_harris (Image, 0.7, 2, 0.04, 0, RowHarris, ColHarris)gen_cross_contour_xld (CrossHarris, RowHarris, ColHarris, Size, Angle)dev_display (Image)dev_display (CrossHarris)disp_message (WindowHandle, 'Harris interest points detector', 'window', 12, 12, 'black', 'true') disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')stop ()** Harris binomial interest points detectorpoints_harris_binomial (Image, 5, 15, 0.04, 1000, 'on', RowHarrisBinomial, ColHarrisBinomial) gen_cross_contour_xld (CrossHarrisBinom, RowHarrisBinomial, ColHarrisBinomial, Size, Angle)dev_display (Image)dev_display (CrossHarrisBinom)disp_message (WindowHandle, 'Harris binomial interest points detector', 'window', 12, 12, 'black', 'true')disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')stop ()** Sojka interest points detectorpoints_sojka (Image, 9, 2.5, 0.75, 30, 90, 0.5, 'true', RowSojka, ColSojka)gen_cross_contour_xld (CrossSojka, RowSojka, ColSojka, Size, Angle)dev_display (Image)dev_display (CrossSojka)disp_message (WindowHandle, 'Sojka interest points detector', 'window', 12, 12, 'black', 'true') disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')stop ()** Lepetit interest points detectorpoints_lepetit (Image, 3, 1, 20, 35, 'interpolation', RowLepetit, ColLepetit)gen_cross_contour_xld (CrossLepetit, RowLepetit, ColLepetit, Size, Angle)dev_display (Image)dev_display (CrossLepetit)disp_message (WindowHandle, 'Lepetit interest points detector', 'window', 12, 12, 'black', 'true')红色的create_test_image (Image, Background, Light, Dark)这个函数为外部函数（即自己所写函数）具体的过程创建见下一节。

角點檢測的幾種基本方法 .角點檢測(Corner Detection)是計算機視覺系統中用來獲得圖像特徵的一種方法，廣泛應用於運動檢測、圖像匹配、視頻跟蹤、三維建模和目標識別等領域中。

也稱為特徵點檢測。

角點通常被定義為兩條邊的交點，更嚴格的說，角點的局部鄰域應該具有兩個不同區域的不同方向的邊界。

而實際應用中，大多數所謂的角點檢測方法檢測的是擁有特定特徵的圖像點，而不僅僅是「角點」。

這些特徵點在圖像中有具體的坐標，並具有某些數學特徵，如局部最大或最小灰度、某些梯度特徵等。

現有的角點檢測算法並不是都十分的魯棒。

很多方法都要求有大量的訓練集和冗餘數據來防止或減少錯誤特徵的出現。

角點檢測方法的一個很重要的評價標準是其對多幅圖像中相同或相似特徵的檢測能力，並且能夠應對光照變化、圖像旋轉等圖像變化。

Moravec角點檢測算法Moravec角點檢測算法是最早的角點檢測算法之一。

該算法將角點定義為具有低「自相關性」的點。

算法會檢測圖像的每一個像素，將像素周邊的一個鄰域作為一個patch，並檢測這個patch和周圍其他patch的相關性。

這種相關性通過兩個patch間的平方差之和(SSD)來衡量，SSD值越小則相似性越高。

如果像素位於平滑圖像區域內，周圍的patch都會非常相似。

如果像素在邊緣上，則周圍的patch在與邊緣正交的方向上會有很大差異，在與邊緣平行的方向上則較為相似。

而如果像素是各個方向上都有變化的特徵點，則周圍所有的patch都不會很相似。

Moravec會計算每個像素patch和周圍patch的SSD最小值作為強度值，取局部強度最大的點作為特徵點。

Harris角點檢測算法Moravec角點檢測算法有幾個很明顯的缺陷：1，強度值的計算並不是各向同性的，只有離散的8個45度角方向被考慮。

因為patch的評議比較最多只有8個方向；2，由於窗口是方形並且二元的，因此相應函數會有噪聲；3，對邊緣的相應太簡單，因為強度值盡取SSD的最小值；FAST角點檢測算法Smith 和Brady在1997年提出了一種完全不同的角點提取方法，即「SUSAN (Smallest UnivalueSegment AssimilatingNucleus)」提取算子。

halcon中的points_foerstner算子原理Halcon中的points_foerstner算子用于提取图像中的角点。

该算子基于Foerstner算法，通过分析图像的梯度和曲率来检测角点。

以下是该算子的原理概述：
1. 输入图像：首先，输入一幅图像，该图像将作为提取角点的源。

2. 预处理：对输入图像进行预处理，包括平滑和滤波等操作，以减少噪声和增强图像特征。

3. 计算梯度和曲率：使用特定的滤波器（如高斯滤波器）计算图像的梯度和曲率。

这些计算涉及到像素及其邻域，以确定像素点处的边缘和纹理信息。

4. 角点检测：基于计算出的梯度和曲率，通过特定的阈值和条件判断像素点是否为角点。

这些条件可能包括梯度幅度、曲率值、非均匀性等。

5. 后处理：对检测到的角点进行后处理，如消除重复的角点、平滑角点的位置等。

6. 输出结果：最后，输出提取到的角点信息，包括角点的坐标、方向、区域大小等。

该算子具有可调节的参数，如SigmaGrad（梯度平滑的标准差）、SigmaInt（图像平滑的标准差）、SigmaPoints（角点平滑的标准差）等，
这些参数可以控制角点提取的质量和数量。

通过调整这些参数，可以在不同情况下获得最佳的角点检测效果。

需要注意的是，points_foerstner算子在提取角点时可能会受到图像中其他噪声和干扰的影响。

因此，在实际应用中，可能需要对输入图像进行适当的预处理和后处理，以获得更准确和可靠的角点检测结果。

OpenCV⾓点检测的实现⽰例⽬录Harris ⾓点检测算法1. ⾓点⾓点检测算法的基本思想：2. 流程3. 实现Harris ⾓点检测算法1. ⾓点⾓点是⽔平⽅向、垂直⽅向变化都很⼤的像素。

⾓点检测算法的基本思想：使⽤⼀个固定窗⼝在图像上进⾏任意⽅向上的滑动，⽐较滑动前与滑动后两种情况，窗⼝中的像素灰度变化程度，如果存在任意⽅向上的滑动，都有着较⼤灰度变化，那么我们可以认为该窗⼝中存在⾓点。

⽬前，⾓点检测算法还不是⼗分完善，许多算法需要依赖⼤量的训练集和冗余数据来防⽌和减少错误的特征的出现。

对于⾓点检测算法的重要评价标准是：其对多幅图像中相同或者相似特征的检测能⼒，并且能够应对光照变化、或者图像旋转等影响。

关于⾓点的具体描述可以有⼏种：⼀阶导数(即灰度的梯度)的局部最⼤所对应的像素点；两条及两条以上边缘的交点；图像中梯度值和梯度⽅向的变化速率都很⾼的点；⾓点处的⼀阶导数最⼤，⼆阶导数为零，指⽰物体边缘变化不连续的⽅向。

三类⾓点检测算法：基于⼆值图像的⾓点检测；基于轮廓曲线的⾓点检测；基于灰度图像的⾓点检测：基于梯度、基于模板和基于模板和梯度组合三类⽅法；常见的基于模板的⾓点检测算法有：Kitchen-Rosenfeld⾓点检测算法，Harris⾓点检测算法，KLT⾓点检测算法及SUSAN⾓点检测算法。

基于模板的⽅法主要是考虑像素领域点灰度的变化，即亮度的变化。

2. 流程（1）找出⾓点⽤⾼斯算⼦求出像素⽔平⽅向和垂直⽅向的梯度dx, dy，–> 对梯度的平⽅dxdx ,dydy, dxdy滤波得到Wxx ,Wxy,Wyy --> 在求的（WxxWyy - Wxy**2）/（Wxx + Wyy）作为候选⾓点。

（2）筛选⾓点根据阈值筛选⾓点–> 取得⾓点的坐标 -->根据⾓点坐标得到⾓点所在的⾏ --> 在⾓点周围，删除掉其他⾓点。

–> result（3）标记⾓点3. 实现from PIL import Imageimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.ndimage import filters## 1.找出⾓点### 1.1 步骤：img求导 --> imx ,imy 滤波-->Wxx ,Wxy,Wyy --> （Wxx*Wyy - Wxy**2）/（Wxx + Wyy）def compute_harris_response(img,sigma=3):# 求梯度imgx,imgy = np.zeros(img.shape),np.zeros(img.shape)filters.gaussian_filter(img,(sigma,sigma),(0,1),imgx)filters.gaussian_filter(img,(sigma,sigma),(1,0),imgy) # [260,263]# 对梯度进⾏⾼斯滤波wxx = filters.gaussian_filter(imgx**2,sigma)wyy = filters.gaussian_filter(imgy**2,sigma) # [260,263]wxy = filters.gaussian_filter(imgx*imgy,sigma)# [260,263]## 求⾏列式和迹wdet = wxx*wyy -wxy**2wtr = wxx + wyyreturn wdet/wtr## 2 筛选⾓点### 2.1 步骤：根据阈值筛选⾓点--> 取得⾓点的坐标 -->根据⾓点坐标得到⾓点所在的⾏ --># --> 在⾓点周围，删除掉其他⾓点def get_harris_points(harri,min_dist=4,threshold=0.1):corner_thre = harri.max()*threshold # ⾓点阈值mask = (harri > corner_thre)*1 # 取出⼤于阈值的点为候选⾓点cords = np.array(mask.nonzero()).T # 取候选⾓点的坐标values = [harri[i[0],i[1]] for i in cords] # 候选⾓点的值cls = np.argsort(values) # 对⾓点排序得到排序后的序列号，序列号也是候选⾓点所在的⾏loc = np.zeros(harri.shape) # 划出可⾏性区域loc[min_dist:-min_dist,min_dist:-min_dist] = 1re_cords = []for i in cls: # 筛选⾓点。