halcon标定误差

### Halcon 标定误差解决方案

在使用Halcon进行相机标定时，可能会遇到由于内参计算错误或畸变系数不准确而导致的误差问题[^1]。为了有效减少这些误差并提高标定精度，可以从以下几个方面着手：

#### 优化标定过程

采用更加可靠的自标定方法能够显著提升标定准确性。Halcon提供的自标定功能允许在无需额外设备的情况下自动获取相机内部参数，简化了传统意义上依赖特定标定物的操作流程[^2]。

#### 提高数据质量

确保用于标定的数据集具有足够的多样性和代表性至关重要。这包括但不限于：
- 使用高质量图像作为输入；
- 尽量覆盖不同视角下的拍摄样本；
- 避免极端条件（如过亮或过暗环境）影响成像效果；

#### 调整算法参数

对于某些复杂应用场景而言，默认设置可能无法满足需求。此时可以根据实际情况微调相关参数来改善最终结果。例如，在处理圆形图案时适当调节阈值范围有助于更好地识别目标特征点位置[^3]。

#### 参考开源项目经验

借鉴其他开发者分享的成功案例也是一种有效的途径。许多基于OpenCV和Halcon实现的圆点标定板校准工具都经过充分测试，并附带详细的文档说明，可供参考学习以改进自身的实施方案。

import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt

def calibrate_camera(images_path):
    criteria = (cv.TERM_CRITERIA_EPS + cv.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)

    objp = np.zeros((6*9,3), np.float32)
    objp[:,:2] = np.mgrid[0:9,0:6].T.reshape(-1,2)*25 # 假设方格边长为25mm
    
    objpoints = []  
    imgpoints = []

    images = glob.glob(f'{images_path}/*.jpg')
    
    for fname in images:
        img = cv.imread(fname)
        gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)

        ret,corners=cv.findChessboardCorners(gray,(9,6),None)

        if ret==True:
            objpoints.append(objp)

            corners2 = cv.cornerSubPix(gray,corners,(11,11),(-1,-1),criteria)
            imgpoints.append(corners2)

            img = cv.drawChessboardCorners(img, (9,6), corners2,ret)
            
    ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None)
    
    return mtx,dist,rvecs,tvecs


if __name__=='__main__':
    matrix,distortion,_ ,_ =calibrate_camera('./chessboards/')
    print('Intrinsic Matrix:\n',matrix,'\nDistortion Coefficients:',distortion)