halcon圆柱角点展平案例

Halcon坐标变换放射变换带角度1. 引言Halcon是一款强大的机器视觉软件，广泛应用于工业自动化领域。

坐标变换是Halcon中常用的操作之一，可以将图像中的对象从一个坐标系转换到另一个坐标系。

放射变换是一种常见的坐标变换方法，可以通过旋转、缩放和平移等操作，将一个图像从一个坐标系映射到另一个坐标系。

本文将介绍在Halcon中如何进行坐标变换放射变换带角度的操作。

2. Halcon坐标系统在Halcon中，坐标系统采用右手坐标系，原点位于图像的左上角。

x轴正方向向右，y轴正方向向下。

坐标系的单位可以是像素或者毫米，取决于具体的应用场景。

3. 坐标变换函数Halcon提供了丰富的坐标变换函数，可以实现不同坐标系之间的转换。

其中，最常用的函数是affine_trans_point_2d，该函数可以对二维点进行放射变换。

其函数原型如下：affine_trans_point_2d(HomMat2D : AffineMatrix, Row : Y, Column : X, RowTrans :YTrans, ColumnTrans : XTrans)•HomMat2D：输入参数，表示放射变换的矩阵，可以通过hom_mat2d_rotate、hom_mat2d_scale和hom_mat2d_translate等函数生成。

•Row：输入参数，表示原始点的y坐标。

•Column：输入参数，表示原始点的x坐标。

•RowTrans：输出参数，表示变换后点的y坐标。

•ColumnTrans：输出参数，表示变换后点的x坐标。

4. 放射变换带角度放射变换可以通过旋转、缩放和平移等操作实现。

其中，旋转操作可以通过hom_mat2d_rotate函数实现，缩放操作可以通过hom_mat2d_scale函数实现，平移操作可以通过hom_mat2d_translate函数实现。

下面以一个例子来说明如何进行放射变换带角度的操作。

halcon矩形实例-回复Halcon矩形实例在本文中，我们将重点介绍Halcon库中矩形实例及其用法。

Halcon是一种功能强大的机器视觉库，用于开发和部署高性能图像处理应用程序。

该库提供了丰富的图像处理算法，并提供了易于使用的API，使用户能够轻松地创建各种视觉应用。

1. 什么是Halcon矩形实例？Halcon矩形实例是Halcon库中的一个重要概念，它代表了图像中的矩形对象。

矩形实例包含了矩形的位置、大小和角度等信息，可以用于定位和识别矩形形状。

Halcon提供了一系列的函数和操作符，可以用来创建、操作和分析矩形实例。

2. 如何创建矩形实例？在Halcon中，可以通过多种方式来创建矩形实例。

最常用的方法是使用矩形的宽度、高度和中心点位置来创建矩形实例。

例如，可以使用以下代码来创建一个宽度为100，高度为50，中心点位于(200, 100)的矩形实例：rectangle := create_rectangle1(200, 100, 100, 50)此外，还可以使用矩形的边界框坐标来创建矩形实例。

例如，可以使用以下代码来创建一个边界框坐标为(100, 50, 300, 200)的矩形实例：rectangle := create_rectangle2(100, 50, 300, 200)3. 如何获取矩形实例的属性？Halcon提供了一系列的函数和操作符，可以用来获取矩形实例的各种属性。

例如，可以使用rectangle_width函数来获取矩形实例的宽度，使用rectangle_height函数来获取矩形实例的高度。

此外，还可以使用rectangle_center_x和rectangle_center_y函数来获取矩形实例的中心点的x和y坐标。

4. 如何在图像中定位矩形实例？Halcon提供了多种图像处理算法，可以用来定位图像中的矩形实例。

其中，最常用的方法是使用模板匹配算法。

模板匹配算法可以根据给定的模板图像，在目标图像中查找与模板图像最相似的区域，并返回匹配区域的位置和得分。

halcon矩形实例-回复Halcon是一款广泛应用于机器视觉领域的强大软件工具。

它提供了丰富的图像处理和识别功能，帮助用户快速准确地完成各种视觉任务。

在Halcon中，矩形是一种常用的形状，它可以用于检测和描述各种物体。

在本文中，我们将以Halcon中的矩形实例为主题，一步一步地介绍如何在Halcon中使用矩形进行物体检测和测量。

首先，让我们了解一下Halcon中的矩形是如何定义和表示的。

在Halcon 中，矩形可以由矩形的中心坐标、宽度和高度来确定。

通过这些参数，我们可以在图像中创建一个矩形区域。

接下来，我们将详细介绍如何使用矩形进行物体检测和测量。

第一步是加载图像。

在Halcon中，我们可以使用read_image函数加载图像文件。

假设我们要加载一张名为"image.bmp"的图像，可以使用以下代码：read_image(Image, 'image.bmp')第二步是对图像进行预处理。

在进行物体检测之前，通常需要对图像进行一些预处理操作，以提高算法的准确性。

在这个例子中，我们将使用smooth_image函数对图像进行平滑处理，以减少噪声干扰。

代码如下：smooth_image(Image, SmoothedImage, 'gauss')第三步是进行物体检测。

在Halcon中，我们可以使用find_shape_models 函数来寻找与预定义模型匹配的物体。

在这个例子中，我们将使用矩形作为模型，并设置一些参数来定义匹配的准确性和稳定性。

代码如下：create_rectangle2(Model, Row, Column, Phi, Length1, Length2)find_shape_model(SmoothedImage, Model, AngleStart, AngleExtent, MinScore, 1, 0, SubPixel, NumMatches, Angle, Score)在这个例子中，我们使用create_rectangle2函数创建一个矩形模型，并通过find_shape_model函数在平滑图像中寻找与该模型匹配的矩形物体。

Halcon-依据点关系计算物体三维位姿1.set_origin_pose( : : PoseIn, DX, DY, DZ : PoseNewOrigin)平移POSEIN的原点，输出为新的原点。

注意，平移沿着OBJ的坐标新进⾏，⽽⾮沿着摄像机的坐标系进⾏。

2.disp_3d_coord_system (WindowHandle, CamParam, Pose, 0.02)内部函数，显⽰世界坐系的坐标轴3.determine_control_points (Image, Intersection, RowCenter, ColCenter)内部函数，找到两个圆形洞，⼀个矩形洞的交点中⼼坐标。

4.gen_cross_contour_xld( : Cross : Row, Col, Size, Angle : )在输出点处产⽣⼗字交叉的XLD轮廓。

5.dev_clear_window( : : : )关闭活动窗⼝6.affine_trans_point_3d( : : HomMat3D, Px, Py, Pz : Qx, Qy, Qz)点到点的三维变换，输⼊控制为其次变换矩阵，输出为新坐标系下的点坐标。

7.project_3d_point( : : X, Y, Z, CameraParam : Row, Column)把摄像机坐标下的点投影到图像坐标系，输出为图像坐标系下的⾏列坐标。

* Set image path and nameImgPath := '3d_machine_vision/pose/' //设定读取图像的路径//ImgName := 'metal_part' //设定图像名称//* Read reference imageread_image (ImageRef, ImgPath+'calib') //读取图像//* Define camera parameters (the exterior camera parameters define the world coordinate system)CamParam := [1.222445e-002,-2.610410e+003,7.395958e-006,7.400000e-006,3.031241e+002,2.341259e+002,640,480] //设定已知相机内参数//* Reopen the window to get the WindowHandledev_close_window ()get_image_size (ImageRef, Width, Height)dev_open_window (0, 0, Width, Height, 'black', WindowHandle)* Define WCSfind_caltab (ImageRef, Caltab, 'caltab_30mm.descr', 3, 112, 5) //输出标定板区域//find_marks_and_pose (ImageRef, Caltab, 'caltab_30mm.descr', CamParam, 128, 10, 18, 0.9, 15, 100, RCoord, CCoord, PoseOfWCS) //输出标定点的图像坐标及标定板在摄像机坐标系下的初步位姿//** Modify the pose of the WCS in order to modify the world coordinate system*if (true)* If the pose is only to be shifted, you can use set_origin_poseset_origin_pose (PoseOfWCS, -0.0568, 0.0372, 0, PoseOfWCS)* But you may also rotate the respective coordinate system, or apply other transformations. * This can be done based on homogenous transformation matricespose_to_hom_mat3d (PoseOfWCS, camHwcs)//输出世界坐标相对于摄像机坐标的齐次变换矩阵//hom_mat3d_rotate_local (camHwcs, rad(180), 'x', camHwcs)//世界坐标绕着⾃⾝X轴转180，输出为齐次变换矩阵//hom_mat3d_to_pose (camHwcs, PoseOfWCS)//输出世界坐标系在摄像机坐标系中的位姿// endifdev_display (ImageRef)hom_mat3d_to_pose (camHwcs, Pose))//输出世界坐标系在摄像机坐标系中的位姿//disp_3d_coord_system (WindowHandle, CamParam, Pose, 0.02)//显⽰世界坐系的坐标轴//** Select an image (1, 2, or 3)*ImgNum := 1*read_image (Image, ImgPath+ImgName+'_'+ImgNum$'02d')* Define object coordinates of control pointsShiftXObj := 5.5/1000.0 //世界坐标系中控制点距离原点X⽅向的距离//ShiftYObj := 5.15/1000.0 //世界坐标系中控制点距离原点Y⽅向的距离//ControlX := [18.73,-5.35,13.05, 0.00]/1000.0+ShiftXObjControlY := [27.52,27.68, 0.00, 0.00]/1000.0+ShiftYObjControlZ := [ 0.00, 0.00, 0.00, 0.00] //控制点的世界坐标//dev_set_color ('green')* Determine the image coordinates of the control points (here: via find_caltab andfind_marks_and_pose)determine_control_points (Image, Intersection, RowCenter, ColCenter)* Visualize control pointdisp_message (WindowHandle, 'Extracted control points', 'window', -1, -1, 'green', 'false')gen_cross_contour_xld (Cross, RowCenter, ColCenter, 6, 0.785398)//在输出点坐标处输出XLD 轮廓//dev_display (Cross) //显⽰XLD轮廓//disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')//窗⼝显⽰F5继续//stop () //程序暂停，等待继续执⾏按钮//* Determine the pose of the object ...vector_to_pose (ControlX, ControlY, ControlZ, RowCenter, ColCenter, CamParam, 'iterative', 'error', PoseOfObject, Errors) //根据4个控制点在世界坐标和图像坐标之间的关系，得到物体坐标系在摄像机坐标系下的位姿//* Transform the poses into homogeneous transformation matricespose_to_hom_mat3d (PoseOfWCS, camHwcs)//世界坐标在摄像机坐标下的齐次变换矩阵// pose_to_hom_mat3d (PoseOfObject, camHobj)//物体坐标系在摄像机坐标系下的齐次变换矩阵//* Determine the transformation matrix from object coordinates into world coordinateshom_mat3d_invert (camHwcs, wcsHcam) //求世界坐标在摄像机坐标坐标系下矩阵的逆矩阵// hom_mat3d_compose (wcsHcam, camHobj, wcsHobj)//相机对世界坐标矩阵乘以物体系对世界坐标系矩阵，得到物体对世界坐标系的齐次变换矩阵//* Visualize the resultsdev_clear_window () //关闭活动窗⼝//dev_display (Image)dev_set_color ('green') //设置接下来要显⽰部分的颜⾊//disp_coordinate_system_3d (WindowHandle, CamParam, camHwcs, 'WCS') //显⽰世界坐标系，为绿⾊//dev_set_color ('red')disp_coordinate_system_3d (WindowHandle, CamParam, camHobj, 'OBJ')//显⽰物体坐标系，红⾊//* Define some 3D object coordinates of points (here: the four corners of the rectangular hole) CornersXObj := [0.89, 0.77, 12.12, 12.18]/1000.0+ShiftXObj //⾓点物体坐标系下的X坐标// CornersYObj := [21.63, 8.47, 8.45, 21.51]/1000.0+ShiftYObj//⾓点在物体坐标系下的Y坐标// CornersZObj := [0,0,0,0] //⾓点在物体坐标系下的Z坐标//。

halcon九点标定例程-回复Halcon九点标定例程是一种常用的机器视觉算法，用于自动化系统中对相机进行标定。

相机标定是指确定相机内部参数和外部参数的过程，而九点标定法是一种简单且有效的相机标定算法。

本文将以九点标定例程为主题，一步一步回答相关问题，并解释其原理和应用。

第一步：引言和背景知识介绍（200-250字）相机标定在机器视觉系统中扮演着重要角色，可以提供准确的图像测量和三维重建结果。

Halcon是一款流行的机器视觉软件，提供了丰富的相机标定工具和算法。

九点标定法是Halcon中一种常用的相机标定算法，其原理基于相机的投影模型和校准板上已知的特征点。

通过测量这些已知特征点在图像中的位置，我们可以计算相机的内部参数（例如焦距、主点等）和外部参数（例如相机的旋转和平移）。

本文将详细介绍Halcon九点标定例程，并给出相应的代码示例。

第二步：九点标定原理简述（300-350字）九点标定法基于一个简单的投影模型，该模型假设相机内部参数和外部参数对于所有图像均保持不变。

在校准板上标记九个已知的特征点，例如角点或圆心。

当我们用相机拍摄校准板时，这些特征点在图像上会形成相应的图案。

利用这些已知的特征点和其在图像中的位置，我们可以推导出相机的内部参数和外部参数。

具体而言，根据相机拍摄的图像，我们可以提取出各个特征点的像素坐标。

通过将像素坐标转换为相机坐标系或世界坐标系中的坐标，我们可以建立像素坐标与相机坐标之间的对应关系。

然后，利用这些对应关系，我们可以计算出相机的内部参数和外部参数。

第三步：九点标定例程的步骤介绍（400-450字）Halcon九点标定例程的主要步骤如下：1. 准备一块校准板，并在其上标记九个已知特征点。

这些特征点可以是标定板的角点或圆心。

2. 使用Halcon的图像采集工具捕获多张校准板的图像。

3. 对每一张图像，使用Halcon的图像处理工具提取出标定板上已知特征点的像素坐标。

4. 构建像素坐标和相机坐标之间的对应关系。

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代码案例Halcon是一种用于工业视觉和机器视觉应用的软件开发工具，具有强大的图像处理和分析功能。

在下面的代码案例中，我将介绍一些常见的Halcon代码示例，以帮助读者更好地了解和使用Halcon。

1. 图像读取和显示```read_image(Image, 'image.jpg')disp_image(Image)```以上代码片段展示了如何读取一张图像，并在屏幕上显示出来。

首先使用read_image函数将图像文件加载到内存中，然后使用disp_image函数将图像显示出来。

2. 图像预处理-灰度化```rgb_to_gray(Image, GrayImage)```这段代码将RGB图像转换为灰度图像，通过rgb_to_gray函数实现。

灰度图像在很多图像处理任务中都是常用的输入格式。

3. 图像预处理-滤波```gauss_filter(Image, FilteredImage, 5)```以上代码对图像进行高斯滤波，通过gauss_filter函数实现。

滤波可以去除图像中的噪声，并平滑图像。

4. 图像特征提取-边缘检测```edges_image(Image, Edges)```这段代码使用edges_image函数对图像进行边缘检测，将边缘检测结果保存在Edges变量中。

边缘检测是很多图像分析任务的基础步骤。

5. 图像特征提取-形状匹配```find_shape_model(Image, Model, Result, Angle, Scale)```以上代码使用find_shape_model函数进行形状匹配，将匹配结果保存在Result变量中。

形状匹配是在图像中寻找指定形状的重要任务。

6. 目标检测-模板匹配```find_template(Image, Template, Result)```这段代码使用find_template函数进行模板匹配，将匹配结果保存在Result变量中。

halcon代码案例摘要：1.引言2.Halcon代码案例介绍3.案例一：图像读取与显示4.案例二：图像处理与分析5.案例三：图像识别与定位6.案例四：Halcon与其他编程语言的结合应用7.总结正文：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、医疗影像处理等领域。

本文将通过四个案例，向大家展示Halcon在实际应用中的魅力。

首先，我们来看一个简单的图像读取与显示案例。

在这个案例中，我们将使用Halcon读取一张图片，并将其显示在屏幕上。

代码如下：```read_image (Image, "path/to/image")display (Image)```接下来，我们通过一个图像处理与分析案例，来了解如何使用Halcon对图像进行处理。

在这个案例中，我们将实现图像的灰度化、滤波、边缘检测等操作。

代码如下：```read_image (Image, "path/to/image")convert_to_gray (Image, GrayImage)filter_by_laplacian (GrayImage, LaplacianImage)threshold (LaplacianImage, Region, 0, 128)```在第三个案例中，我们将利用Halcon进行图像识别与定位。

这个案例将通过训练一个SVM分类器，来实现对图像中特定目标的识别与定位。

代码如下：```train_svm (Data, Classifier)detect_objects (Image, Classifier, Region)```最后，我们来看一个Halcon与其他编程语言结合应用的案例。

在这个案例中，我们将使用C++与Halcon相互调用，实现一个简单的实时图像处理程序。

代码如下：```#include <iostream>#include <HalconCpp.h>int main(){// 初始化HalconHalconCpp::Halcon::init(".");// 读取图像Halcon::Image Image;read_image (Image, "path/to/image");// 处理图像Halcon::Image GrayImage;convert_to_gray (Image, GrayImage);// 释放资源HalconCpp::Halcon::exit();return 0;}```综上所述，Halcon在机器视觉领域具有广泛的应用，通过本文提供的四个案例，相信大家对Halcon的使用已经有了初步了解。

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。