基于HALCON的双目视觉系统标定

Halcon标定文件的生成Halcon标定文件的生成图一Halcon标定文件的生成，需要有以下几个步骤：1.创建一个标定数据模板，由create_calib_data算来完成。

2.指定相机的类型，初始化相机内部参数，由set_calib_data_cam_param算子来完成。

3.指定标定板的描述文件，由set_calib_data_calib_object算子完成。

4.收集观察数据，有算子set_calib_data_observ_points完成。

也就是收集标定板上圆点的中心坐标，跟各个校正板的位置姿态。

5.配置校正过程。

由算子set_calib_data完成。

6.将数据整合进行标定计算。

calibrate_cameras7.获得标定参数。

get_calib_data8.记录标定参数，write_cam_parStartCamPar :=[0.016, 0, 0.0000074, 0.0000074, 326, 247, 652,494]解释一下这个数组的意思。

面阵相机有14或18个参数（根据想相机的畸变模式），对于线阵相机有17个参数。

这些参数可以分开为内部相机参数、外部相机参数。

面阵相机（division模式）：Focus（焦距）:远焦镜头镜头焦距的长度Kappa:扭曲系数Sx，Sy：两像素间距Cx，Cy：中心点坐标Whith，Height：图像的宽高面阵相机（polynomia模式）：Focus（焦距）:远焦镜头镜头焦距的长度K1, K2, K3, P1,P2:扭曲系数Sx，Sy：两像素间距Cx，Cy：中心点坐标Whith，Height：图像的宽高线阵相机不做具体介绍Halcon标定板规格2011-12-23 12:56 68人阅读评论(1) 收藏举报图一：30*30 规格的标定板的规格黑色圆点行数： 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：黑色边框线宽为一个圆点半径（0.9375）黑色圆点半径： 0.9375mm圆点中心间距： 3.75mm裁剪宽度： 30.75mm*30.75mm 即：由黑色边框向外延伸0.375mm 边角：由黑色外边框向内缩进一个中心边距的长度40*40 规格的标定板的规格黑色圆点行数： 7黑色圆点列数： 7外边框长度： 40mm*40mm内边框长度： 37.5mm*37.5mm 即：黑色边框线宽为一个圆点半径（0.125）黑色圆点半径： 0.125mm圆点中心间距： 5mm裁剪宽度： 21mm*21mm 即：由黑色边框向外延伸0.5mm边角：由黑色外边框向内缩进一个中心边距的长度50*50 规格的标定板的规格黑色圆点行数： 7黑色圆点列数： 7外边框长度： 50mm*50mm内边框长度： 46.875mm*46.875mm 即：黑色边框线宽为一个圆点半径（1.5625）黑色圆点半径： 1.5625mm圆点中心间距： 6.25mm裁剪宽度： 51.25mm*51.25mm 即：由黑色边框向外延伸0.625mm 边角：由黑色外边框向内缩进一个中心边距的长度60*60 规格的标定板的规格黑色圆点行数： 7黑色圆点列数： 7外边框长度： 60mm*60mm内边框长度： 56.25mm*56.25mm 即：黑色边框线宽为一个圆点半径（1.875）黑色圆点半径： 1.875mm圆点中心间距： 7.5mm裁剪宽度： 61.5mm*61.5mm 即：由黑色边框向外延伸0.75mm边角：由黑色外边框向内缩进一个中心边距的长度Halcon如何制作标定板分类：Halcon 2011-12-23 12:51 151人阅读评论(2) 收藏举报图1上图即为我自行制作的标定板的图样。

双目立体视觉的研究一直是机器视觉中的热点和难点。

使用双目立体视觉系统可以确定任意物体的三维轮廓，并且可以得到轮廓上任意点的三维坐标。

因此双目立体视觉系统可以应用在多个领域。

现说明介绍如何基于HALCON实现双目立体视觉系统，以及立体视觉的基本理论、方法和相关技术，为搭建双目立体视觉系统和提高算法效率。

双目立体视觉是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并由多幅图像获取物体三维几何信息的方法。

双目立体视觉系统一般由双摄像机从不同角度同时获得被测物的两幅数字图像，或由单摄像机在不同时刻从不同角度获得被测物的两幅数字图像，并基于视差原理恢复出物体的三维几何信息，重建物体三维轮廓及位置。

双目立体视觉系统在机器视觉领域有着广泛的应用前景。

HALCON是在世界范围内广泛使用的机器视觉软件。

它拥有满足您各类机器视觉应用需求的完善的开发库。

HALCON也包含Blob分析、形态学、模式识别、测量、三维摄像机定标、双目立体视觉等杰出的高级算法。

HALCON支持Linux和Windows，并且可以通过C、C++、C#、Visual Basic和Delphi语言访问。

另外HALCON与硬件无关，支持大多数图像采集卡及带有DirectShow和IEEE 1394驱动的采集设备，用户可以利用其开放式结构快速开发图像处理和机器视觉应用软件。

一．双目立体视觉相关基本理论说明1．1 双目立体视觉原理双目立体视觉三维测量是基于视差原理，图1所示为简单的平视双目立体成像原理图，两摄像机的投影中心的连线的距离，即基线距为b。

摄像机坐标系的原点在摄像机镜头的光心处，坐标系如图1所示。

事实上摄像机的成像平面在镜头的光心后，图1中将左右成像平面绘制在镜头的光心前f处，这个虚拟的图像平面坐标系O1uv的u轴和v轴与和摄像机坐标系的x轴和y轴方向一致，这样可以简化计算过程。

左右图像坐标系的原点在摄像机光轴与平面的交点O1和O2。

空间中某点P在左图像和右图像中相应的坐标分别为P1(u1,v1)和P2(u2,v2)。

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。

基于HALCON的机器视觉系统的研究和实现摘要近年来，机器视觉系统以其高效率、高可靠、低成本的特点在国外取得了广泛的使用。

机器视觉系统适用于众多领域，例如工业自动化、医药业、制造业、农业等，弥补了人类视觉的很多不足。

本文采用德国MVTec公司的专业机器视觉软件HALCON来开发机器视觉系统，提出了相关机器视觉实现方法，并且在机器视觉实验平台上完成了一个弹簧片检测任务。

目前关注较多的是机器视觉系统的硬件部分，而机器视觉软件部分关注较少，一个先进的机器视觉系统除了具有高性能的硬件外，还需要有高性能的软件，虽然说许多常见的开发软件例如Mircosoft的Visual Studio、NI的LabWindows\CVI 等等都可以开发机器视觉系统，但是开发周期比较长，针对性较弱，程序的复杂程度较高。

而采用HALCON作为机器视觉和图像处理核心软件，不仅大大缩短了开发周期，降低了开发难度，而且可以参考HALCON提供的众多机器视觉和图像处理例程来针对具体的任务做具体开发。

文章的第一章研究了机器视觉系统的组成、使用现状和发展，并且对机器视觉软件HALCON做了概述。

第二章根据相关要求，选择合适的硬件单元，设计和搭建了VS-ZM1200机器视觉实验平台。

第三章研究了机器视觉中常用的一些图像处理技术，重点讨论了在弹簧片检测任务中所采用的图像处理技术和算法，如图像的增强，分割，边缘检测等。

第四章研究了机器视觉软件，重点研究了HALCON，并且对在Visual C++开发环境下如何使用HALCON编写的程序做了讨论。

第五章介绍了在VS-ZM1200机器视觉实验平台上，使用HALCON和Visual C++开发的一套弹簧片检测系统，该系统完成关于弹簧片的尺寸参数测量和外观参数判别的任务。

第一章：绪论1.1机器视觉概述人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中,为了克服自身能力、能量的局限性,发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。

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。

当我们谈论机器视觉时，标定是一个非常重要的概念。

在机器视觉领域中，Halcon是一个非常知名的软件评台，而标定计算像素的公式就是在Halcon中经常被提及的一个重要概念。

在这篇文章中，我们将深入探讨Halcon标定计算像素的公式，以及它在机器视觉中的作用和应用。

我们将从简单的概念和原理开始，逐步深入到更复杂和高级的应用场景，以便读者能够更全面地理解这一重要主题。

1. 概念和原理在Halcon中，标定计算像素的公式是基于相机的内参和外参进行计算的。

相机的内参包括焦距、主点和畸变参数等，而外参包括相机的旋转和平移矩阵。

通过这些参数，我们可以计算出相机的视场和像素坐标之间的关系，从而实现像素坐标到世界坐标的转换。

2. 应用和意义标定计算像素的公式在机器视觉中具有非常重要的应用和意义。

它可以帮助我们实现相机的空间定位和姿态估计，从而实现对目标的精确定位和跟踪。

在工业自动化、无人驾驶和智能制造等领域，这一技术都有着重要的应用价值。

3. 个人观点和理解从个人角度来看，我认为标定计算像素的公式是机器视觉中的一项非常重要的技术。

它不仅可以帮助我们实现对物体的精确定位和跟踪，还可以为智能制造和自动化生产提供重要支持。

通过深入学习和理解这一技术，我们可以更好地应用它来解决实际问题，并推动机器视觉技术的发展。

总结回顾通过这篇文章的阅读，相信读者已经对Halcon标定计算像素的公式有了更全面和深入的理解。

从概念和原理到应用和意义，再到个人观点和理解，我们已经对这一重要主题进行了全面的探讨和分析。

希望读者能够通过本文的阅读，对这一技术有着更深刻和灵活的理解，进而更好地应用它来解决实际问题。

Halcon标定计算像素的公式在机器视觉领域中扮演着极为重要的角色。

它不仅仅是一个计算公式，更是机器视觉技术的核心之一。

在实际应用中，标定计算像素的公式被广泛应用于工业自动化、无人驾驶、智能制造等领域。

下面我们将进一步探讨Halcon标定计算像素的公式在这些领域中的具体应用和意义。

一.halcon单摄像机标定从今天起，每天坚持学习10-15个halcon个算子，例程序，写做视觉项目的点滴心得。

说明：In the reference manual，operator signatures are visualized in the following way: operator ( iconic input : iconic output : control input : control output )在HALCON所有算子中，变量皆是如上格式，即：图像输入：图像输出：控制输入：控制输出，其中四个参数任意一个可以为空。

控制输入量可以是变量、常量、表达式，控制输出以及图像输入和输入必须是变量，以存入算子计算结果中。

1.caltab_points：从标定板中读取marks中心坐标，该坐标值是标定板坐标系统里的坐标值，该坐标系统以标定板为参照，向右为X正，下为Y正，垂直标定板向下为Z正。

该算子控制输出为标定板中心3D坐标。

2.create_calib_data：创建Halcon标定数据模型。

输出一个输出数据模型句柄。

3.set_calib_data_cam_param：设定相机标定数据模型中设置相机参数的原始值和类型。

设置索引，类型，以及相机的原始内参数等。

4.set_calib_data_calib_object:在标定模型中设定标定对象。

设定标定对象句柄索引，标定板坐标点储存地址。

5.find_caltab：分割出图像中的标准标定板区域。

输出为标准的标定区域，控制6.find_marks_and_pose：抽取标定点并计算相机的内参数。

输出MARKS坐标数组，以及估算的相机外参数。

即标定板在相机坐标系中的位姿，由3个平移量和3个旋转量构成。

7.set_calib_data_observ_points( : : CalibDataID, CameraIdx, CalibObjIdx, CalibObjPoseIdx, Row, Column, Index, Pose : )收集算子6的标定数据，将标定数据储存在标定数据模型中。