Halcon 基于双目视觉的手眼标定 程序
时间: 2023-09-14 14:14:59 浏览: 78
Halcon支持基于双目视觉的手眼标定,以下是一个简单的手眼标定程序:
1. 获取双目摄像头的图像,并将它们转换为Halcon图像对象。
2. 手动或自动选择一些标志物,例如棋盘格或球体,用于标定。
3. 使用Halcon的find_calib_object函数寻找标志物在图像中的位置,并将它们的坐标保存到一个标定对象中。
4. 将机械臂末端的位置和姿态(手眼)与标定对象的位置和姿态(眼在手上)进行匹配。
5. 使用Halcon的calibrate_hand_eye函数计算手眼标定矩阵,并将其保存到文件中以备后续使用。
需要注意的是,手眼标定的精度受到标志物选择、摄像头质量、标定程序和环境光线等多种因素的影响。因此,在实际应用中,需要进行适当的实验和调整来提高标定精度。
相关问题
halcon 双目视觉标定
Halcon双目视觉标定可以通过以下步骤完成:
1. 准备双目相机并进行硬件连接。
2. 安装Halcon并打开Halcon的开发环境。
3. 在Halcon的菜单栏中选择“Calibration”-“Stereo Camera Calibration”打开标定向导。
4. 在向导中选择标定板类型,比如常用的棋盘格标定板。
5. 拍摄标定板图像,保证标定板在左右相机中都有足够的视野,且左右相机拍摄的标定板图像对应的点数相同。
6. 在向导中输入标定板的物理尺寸和标定板上特征点的尺寸。
7. 在向导中选择标定算法,比如常用的张正友标定算法。
8. 点击“Run Calibration”开始标定。
9. 标定完成后,在向导中查看标定结果,包括相机内参、畸变参数以及外参等。
10. 在程序中调用标定结果,以进行后续的双目视觉测量、定位等任务。
需要注意的是,在标定过程中需要保证标定板的平整度、光照条件等,以及保证左右相机的同步。同时,标定结果的精度也与标定板的质量、标定图像的质量等因素有关。
基于halcon的双目立体视觉系统实现
基于Halcon的双目立体视觉系统可以实现对三维场景的深度感知和物体识别。双目视觉系统由两个相机构成,分别拍摄同一个场景的两个不同视角的图像,通过对图像的处理和分析,可以得到场景中物体的三维信息。
首先,需要对双目相机进行标定。通过在场景中放置已知空间位置的标定物体,拍摄标定图像,可以计算出相机的内外参数,包括焦距、畸变等参数,以及相机的相对位置和姿态。
接下来,通过对左右两个摄像机的图像进行匹配,可以得到两个视点下的像素点对应关系,进而确定匹配点的像素坐标。利用匹配点的像素坐标和已知的相机参数,可以计算得到匹配点的世界坐标。
然后,可以根据匹配点的世界坐标计算场景中物体的深度信息,即物体距离相机的距离。这可以通过三角测量等方法来实现。深度信息可以用于避障、定位和物体测量等应用。
最后,可以通过对匹配点的颜色、纹理、形状等特征进行分析和识别,来实现对场景中的物体进行检测和识别。这可以通过机器学习方法、特征提取算法等来实现。
综上所述,基于Halcon的双目立体视觉系统可以实现对三维场景的深度感知和物体识别。这种系统在自动驾驶、机器人导航、工业检测等领域有着广泛的应用前景。