使用Halcon进行双目相机标定的内参计算

"该资源是关于使用Halcon库进行双目视觉相机内参标定的教程，通过专用的标定板进行拍照和处理。提供的代码示例包括读取图像、设置窗口大小、获取图像尺寸、读取标定板点云数据以及初始化内部相机参数等步骤。" 在计算机视觉领域，双目视觉是一种通过两个摄像头捕捉不同视角的图像来获取场景深度信息的技术。Halcon是一种强大的机器视觉软件，提供了丰富的图像处理和模式识别功能，包括相机标定。相机标定是双目视觉系统中至关重要的一步，它能校正镜头畸变、计算相机的内参和外参，从而提高立体匹配和三维重建的精度。 以下是Halcon代码实现双目视觉相机内参计算的详细过程： 1. **设置图像路径**：`ImgPath`变量用于存储图像文件的路径，这通常是你用标定板拍摄的左右两摄像头的图像。 2. **读取图像并获取尺寸**：`read_image`函数读取图像，并使用`get_image_size`获取图像的宽度和高度。在这里，`ImageL`和`ImageR`分别代表左、右摄像头的图像。 3. **打开设备窗口**：`dev_open_window`函数创建了两个窗口，分别显示左右摄像头的图像，窗口大小根据图像尺寸进行适配。 4. **读取标定板点云数据**：`caltab_points`函数从描述文件`CaltabFile`中读取标定板上的特征点坐标，这些数据在标定过程中用于计算相机参数。 5. **初始化内部相机参数**：`gen_cam_par_area_scan_division`函数生成初始的相机参数。参数包括像素尺寸、主点坐标、焦距等，这些值是相机模型的基础，后续的标定会基于这些初始值进行优化。 6. **参数设置**：这里的`find_*`函数可能是`find_calib_obj_points`或`find_homography2d`等，它们用于找到标定板在图像中的位置，这是计算相机内参的关键步骤。 7. **执行标定**：使用Halcon提供的标定算法，如`calibrate_camera`，结合标定板上的特征点和它们在图像中的投影，计算出精确的相机内参和外参。 8. **后处理**：标定完成后，可以使用`apply_calib_model`将标定结果应用到新的图像上，校正镜头畸变，或者使用这些参数进行三维重建等高级应用。 通过这个过程，你可以得到一个准确的相机模型，使得在双目视觉应用中能够正确地对应左右图像的相同特征点，从而计算出深度信息。这个过程对机器人导航、自动驾驶、工业检测等应用场景至关重要。