Halcon畸变矫正与自适应校准技术应用
3星 · 超过75%的资源 需积分: 33 25 浏览量
更新于2024-09-08
1
收藏 3KB TXT 举报
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。
2022-07-15 上传
114 浏览量
2022-07-15 上传
2024-05-24 上传
2023-06-09 上传
2020-02-24 上传
2019-08-16 上传
nitu63
- 粉丝: 1
- 资源: 11
最新资源
- 探索数据转换实验平台在设备装置中的应用
- 使用git-log-to-tikz.py将Git日志转换为TIKZ图形
- 小栗子源码2.9.3版本发布
- 使用Tinder-Hack-Client实现Tinder API交互
- Android Studio新模板:个性化Material Design导航抽屉
- React API分页模块:数据获取与页面管理
- C语言实现顺序表的动态分配方法
- 光催化分解水产氢固溶体催化剂制备技术揭秘
- VS2013环境下tinyxml库的32位与64位编译指南
- 网易云歌词情感分析系统实现与架构
- React应用展示GitHub用户详细信息及项目分析
- LayUI2.1.6帮助文档API功能详解
- 全栈开发实现的chatgpt应用可打包小程序/H5/App
- C++实现顺序表的动态内存分配技术
- Java制作水果格斗游戏:策略与随机性的结合
- 基于若依框架的后台管理系统开发实例解析