用Halcon写3d标定

在Halcon中进行3D标定需要执行以下步骤：

1. 获取标定板的特征点：使用Halcon中的find_surface_model函数识别标定板表面的特征点，或者使用find_marks函数来查找标定板上的标志点。

2. 构建3D空间点云：根据标定板的尺寸和特征点的位置，可以使用Halcon中的gen_object_model_3d函数生成标定板的三维模型，并使用create_pose函数计算模型在世界坐标系中的姿态。

3. 拍摄多张图像：使用相机拍摄多张不同姿态的图像，并保存这些图像的路径和相应的标定板姿态矩阵。

4. 进行标定：使用calibrate_cameras函数进行相机标定，输入拍摄的图像路径、相应的标定板姿态矩阵、标定板的尺寸和特征点位置等信息，该函数将返回相机内部参数和外部姿态信息。

下面是一个简单的示例程序，演示如何在Halcon中进行3D标定：

* 读取标定板的特征点
find_surface_model (Image, SurfaceModel, 1, 0.5)

* 生成3D模型
gen_object_model_3d (ObjectModel3D, SurfaceModel, 2, 0.5)
create_pose (ObjectModel3D, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 'Rp+T', 'gba', 'point', Pose)

* 读取多张图像并保存姿态矩阵
for I := 1 to NumImages
  read_image (Image, FilePath[I])
  find_surface_model (Image, SurfaceModel, 1, 0.5)
  find_marks (Image, Marks, 'large', 10, 0.5)
  get_object_model_3d_points (Marks, SurfaceModel, ObjectModel3DPoints, ObjectModel3DScore)
  find_object_pose (ObjectModel3DPoints, ObjectModel3DScore, ObjectModel3D, Pose)
  write_pose (Pose, PoseFile[I])
endfor

* 进行相机标定
calibrate_cameras (PoseFile, ObjectModel3D, ObjectModel3DPoints, ObjectModel3DScore, 0.01, CameraParam, CameraPose)

在这个示例程序中，我们使用了find_surface_model和find_marks函数获取标定板的特征点，使用gen_object_model_3d函数生成标定板的3D模型，并使用create_pose函数计算模型在世界坐标系中的姿态。然后，我们通过拍摄多张图像并使用find_object_pose函数获取每张图像的标定板姿态矩阵，并使用write_pose函数将这些矩阵保存到文件中。最后，我们使用calibrate_cameras函数进行相机标定，得到相机内部参数和外部姿态信息。