Halcon标定教程:实例演示与参数设置
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更新于2024-09-11
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Halcon 是一种广泛应用于机器视觉领域的高级图像处理软件,它提供了强大的特征检测、形状分析、识别和测量功能。本文档主要介绍了如何对 Halcon 进行标定,以便于实现精确的相机校准和图像分析。标定过程通常涉及以下几个关键步骤:
1. 初始化操作系统和窗口设置:
首先,通过 `OpSystem` 变量获取当前的操作系统环境,并使用 `dev_open_window` 和 `dev_set_draw` 等函数设置一个黑色背景的窗口,设置线条宽度和字体大小,以便于显示结果。
2. 定义相机参数:
建立一个标定对象 `StartCamPar`,包含了相机的内部参数(焦距、主点坐标等)以及图像尺寸(像素分辨率)。这对于确定物体在图像中的位置至关重要。
3. 创建和配置校准数据:
使用 `create_calib_data` 函数创建一个校准数据结构,并设置相关的参数,如相机类型(area_scan_telecentric_division)和校准目标描述文件(`48_48mm.descr`)。
4. 读取和预处理图像:
使用 `read_image` 函数读取一系列待标定的图片,然后通过 `get_image_size` 获取图像的宽度和高度。这些图像将在标定过程中作为校准对象的实例出现。
5. 找到并标记校准对象:
对于每个图像,调用 `find_calib_object` 函数来查找预先定义的目标,并使用 `get_calib_data_observ_contours` 获取轮廓信息。接着,用绿色高亮显示这些轮廓,便于用户检查。
6. 校准相机:
使用 `calibrate_cameras` 函数执行标定过程,传入校准数据 ID 和可能的错误处理参数。这一步将根据所有图像中目标的位置信息计算相机的精确内参矩阵。
7. 获取校准结果:
最后,使用 `get_calib_data` 函数提取校准后的相机参数,如 `CamPar`,这些参数可以用于进一步的图像处理和三维重建。
通过以上步骤,您可以利用 Halcon 对相机进行标定,确保在实际应用中,图像处理算法能够准确地理解和处理来自不同角度和光照条件下的图像。这个例子演示了如何在一个简单的场景下实现标定过程,实际应用中可能需要更复杂的标定场景和更多的图像数据来进行更精确的校准。
2017-09-14 上传
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freshman_kang
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