halcon 中通过点找对应坐标
时间: 2023-09-17 19:12:52 浏览: 70
在Halcon中,可以使用find_nearest_shape_xld函数在XLD轮廓中查找距离给定点最近的点,并返回该点的坐标。以下是示例代码:
```
read_image(Image, 'test.png')
threshold(Image, Region, 128, 255)
connection(Region, ConnectedRegions)
select_shape(ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', [100, 10000])
gen_contour_selected_xld(SelectedRegions, Contours, 'border')
find_nearest_shape_xld(Contours, Row, Column, Distance, 100, 100)
```
在上述代码中,首先读取图像并进行二值化和连通区域分析,然后选择面积在一定范围内的连通区域,并生成对应的轮廓。接着使用find_nearest_shape_xld函数查找距离(100, 100)最近的轮廓点,并返回该点的行列坐标和距离。
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halcon中calibrateCamera
Halcon中的calibrateCamera函数用于相机标定。通过使用已知的世界坐标系和相机拍摄的图像坐标系之间的对应点,可以对相机进行标定以估计内部参数(例如焦距、畸变系数等)和外部参数(例如相机姿态、平移矩阵等)。这些参数可以用于后续的机器视觉应用,例如三维重建、测量和姿态估计。
calibrateCamera函数的基本语法如下:
calibrateCamera(ImagePoints, WorldPoints, CameraType, CalibrationMethod, Error, CameraParam)
其中,ImagePoints表示图像上的点坐标,WorldPoints表示对应的世界坐标系中的点坐标。CameraType指定了相机类型,可以是透视相机("area_scan_division")或者鱼眼相机("fisheye")。CalibrationMethod指定了标定方法,可以是基于棋盘格的标定("grid")或者非棋盘格的标定("points")。Error表示标定结果的误差,CameraParam表示输出的相机参数。
需要注意的是,在使用calibrateCamera函数之前,需要准备好一组已知的世界坐标系和相机拍摄的图像,以及对应点对的信息。
halcon九点标定
Halcon九点标定是一种机器视觉领域常用的相机标定方法。它通过获取相机与世界坐标系之间的几何关系,实现像素坐标到实际物理坐标的转换。
九点标定是指使用至少9个已知世界坐标的点和对应的图像坐标进行标定。这些已知世界坐标的点应该在空间中分布均匀,并且能够覆盖整个视野范围。
Halcon提供了一些函数和工具来执行九点标定,例如`calibrate_cameras`函数和`find_calib_object`工具。你可以通过提供已知世界坐标和对应的图像坐标,调用这些函数和工具来进行九点标定。
九点标定的结果将会给出相机的内参(如焦距、主点)和外参(如旋转矩阵、平移向量),这些参数可以用于后续的相机姿态估计、测量或者三维重建等任务。
需要注意的是,九点标定需要准备好已知世界坐标的点和对应的图像坐标,并且要确保数据质量和准确性,以获得较好的标定结果。