Halcon畸变矫正与自适应校准技术应用

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在Halcon这一强大的机器视觉软件包中,"halcon 添加畸变 畸变矫正"功能主要用于处理实际图像中的畸变问题,确保图像的准确性并便于后续的分析与应用。以下是一段详细的步骤和解释: 首先,程序开始时通过`dev_update_off()`和`dev_close_window()`关闭可能存在的设备窗口,然后定义一个图像路径`filePath`,读取原始图像(如"BMP"格式)到`Image1`变量中。`rgb1_to_gray()`函数将彩色图像转换为灰度图像,便于后续边缘检测。 接着,通过`write_image()`函数保存处理后的灰度图像,方便后续对比。`get_image_size()`获取图像的宽度和高度,用于设置显示区域和校准参数。`dev_open_window()`创建一个新的显示窗口,只显示图像的一部分,提高处理效率。 在进行边缘检测时,`edges_sub_pix()`采用Canny算子提取图像边缘,这有助于识别出物体的轮廓。`segment_contours_xld()`进一步将边缘分割成线条和圆形结构,这在分析具有不同形状的物体时很有用。 `union_collinear_contours_xld()`函数合并线性相关的轮廓,减少噪声并保留有用的特征。接下来,`select_contours_xld()`选择特定长度的轮廓,可能是为了筛选出目标区域的轮廓。 关键部分是`radial_distortion_self_calibration()`,这是一个自校准函数,它利用选定的轮廓(SelectedContours1)来估计和校正图像中的径向畸变。该函数需要输入图像尺寸、畸变系数以及一个预设的校准参数`CamParamIn`。 `get_domain()`用于获取图像的域,这是校正过程中必不可少的参数。`change_radial_distortion_cam_par()`函数调整相机参数,以适应新的校准结果,这里采用了'adaptive'方法,根据具体情况进行参数更新。 `change_radial_distortion_image()`函数执行畸变矫正操作,将原始图像`Image`通过校准参数`CamParamIn`和`CamParamOut`转换为纠正后的图像`ImageCorrected`。最后一部分,再次调用`change_radial_distortion_cam_par()`以微调参数,以确保最终校准效果的准确性。 这段代码展示了如何使用Halcon进行图像畸变校正,包括边缘检测、轮廓分析和自适应校准等步骤,这对于工业自动化、机器人视觉等领域中的图像处理和分析至关重要。通过这个过程,可以确保采集的图像在后续处理(例如物体识别、定位或测量)中具有更高的精度。