怎么对多张图像畸变矫正Halcon

可以使用Halcon中的`calibrate_cameras`和`undistort_image`函数来对多张图像进行畸变矫正。

首先，使用`calibrate_cameras`函数对相机进行标定，得到相机的内参和畸变系数。具体步骤如下：

1. 采集多张不同姿态、不同焦距、不同位置的标定板图像，并对图像进行预处理，如灰度化、边缘检测等处理。

2. 提取标定板上的角点坐标，可以使用`find_calib_object_corners`函数进行提取。

3. 使用`gen_cam_par_intermediate_model`函数生成相机内部参数的中间模型。

4. 使用`calibrate_cameras`函数进行标定，得到相机的内参和畸变系数。

得到相机的内参和畸变系数后，就可以使用`undistort_image`函数对图像进行畸变矫正。具体步骤如下：

1. 读入需要矫正的图像。

2. 使用`read_image`函数读入需要矫正的图像。

3. 使用`undistort_image`函数对图像进行畸变矫正。

4. 使用`write_image`函数将矫正后的图像保存下来。

以上就是使用Halcon进行多张图像畸变矫正的基本流程。

相关问题

halcon畸变矫正

Halcon是一种先进的视觉处理软件，提供了多种图像处理算法和工具，其中包括畸变矫正。畸变矫正可以使图像中的物体保持真实形状和尺寸，而不会因为镜头的畸变而发生变形。通常情况下，畸变矫正需要用到相机的参数，比如焦距、畸变系数等。

在Halcon中，畸变矫正有多种方法，其中最常见的是使用相机标定工具进行标定，获取相机的内参和畸变系数，然后使用内参和畸变系数对图像进行矫正。除此之外，Halcon还提供了其他畸变矫正方法，比如基于点或者线的畸变矫正等。

如果您需要对图像进行畸变矫正，可以使用Halcon提供的相关工具和算法来实现。同时，在使用时需要注意选择合适的方法和参数，以达到最佳效果。

halcon相机畸变矫正

### Halcon 中相机畸变校正方法

#### 准备工作
为了成功执行相机畸变校正，在Halconc中需准备一个合适尺寸的标定板。该标定板应占据视场的大约三分之二区域，确保其上的图案具有足够的对比度以便于检测特征点[^3]。

#### 获取多视角图像数据集
通过改变标定板的位置和角度来获取至少十二张不同姿态下的图像集合。这些图片用于后续的参数估计过程，保证每次拍摄时圆形标记完全可见并清晰可辨认。

#### 计算初始内部参数与失真系数
利用`gen_caltab()`函数创建描述文件，并调用`camera_calibration_multi_image.hdev`脚本中的相应功能模块完成初步内参及径向畸变项求解：

* 创建棋盘格模型定义
gen_caltab (7, 7, 0.02, 0.5, 'caltab.descr', 'caltab.ps')

* 执行多幅图象联合标定操作
CameraParameters := [0.00215877,-71840.1,2.40109e-006,2.4e-006,615.65,374.782,1280,720]
CameraPose := [-0.00269218,0.000937579,0.0294799,359.216,2.38824,2.2624,0]

上述代码片段展示了如何设置标定模板以及初始化摄像机内外部参数[^2]。

#### 实施逐帧在线矫正处理
对于实时应用场合下捕获到的新一帧输入影像 `Image` ，采用自适应方式调整后的摄像机配置 `CameraChange` 来构建转换关系表 `Map` 。随后借助双线性插值技术实施像素级映射变换从而得到无扭曲效果的目标输出 `ResultImage` ：

change_radial_distortion_cam_par('adaptive', CameraParameters, 0, CameraChange)

gen_radial_distortion_map(Map, CameraParameters, CamParamChange,'bilinear')

map_image(Image, Map, ResultImage)

此部分实现了针对每一张新接收的画面即时去除镜头弯曲形变影响的功能[^1]。