机器视觉--使用halcon标定助手进行相机标定
一、点击选项卡:---助手--创建新的calibration,可以设置自己的摄相机参数。
二、选择描述文件,cpd文件,就是选择你所需要的标定板的尺寸样式。
如果没有你想使用的标定板,可以通过生成标定板函数进行创建自定义的标定板文件:
打开程序窗口,添加以下代码
gen_caltab(::XNum,YNum,MarkDist,DiameterRatio,CalTabDescrFile,CalTabPSFile :)""
XNum:X方向上黑色圆点的数量
YNum:Y方向上黑色圆点的数量
MarkDist:黑色圆点之间的距离
DiameterRatio:黑色圆点的直径与两黑色圆点圆心距离的比值(直径/圆心距)
CalTabDescrFile:标定板描述文件的保存路径
CalTabPSFile:标定板图像的保存路径""
三、切换至标定,加载标定图像。共有两种方式,图像文件和实时采集。
先说实时采集,就是插上相机之后,实时对标定板多个位置和位姿进行拍照获取标定图像。进入图像采集助手后,点击--连接--选项卡,检测到自己的相机进行连接,连接成功之后,回到标定窗口,点击采集,便可进行拍照,图片窗口会显示拍到的图片。
图像文件就是加载你提前拍好的照片,放在一个文件夹中,这里至少要选择十张以上,确保标定的准确性,即解决标定中出现的简并性问题。(这里我选择了官方文件给出的图像)
四、设定参考位姿。
选择第一张图片,点击“设为参考位姿”按钮。警告级别选择70即可,这里意思就是让其余几张图片都以第一张作为参考。品质没有超过警告级别的70%都为正常的,如果出现失败的图片,要删掉,其他显示出品质问题但小于70%可以保留。
五、进行标定
点击“标定”按钮,会自动切换到“结果”选项卡。
这里成功显示之后就已经标定完成了,可以看到相机的内参和外参。
六、插入代码
切换至“代码生成”选项卡,点击“插入代码”按钮。就会在程序窗口看到这个插入的代码了。
后续:其实后边还需要对标定继续进行一些畸变校正。这里我写出几个主要的halcon算子,就不列举程序了。
""
校正径向畸变,校正相机的径向畸变
参数分别为:自适应算法、刚才的内参、校正之后的内参
""
change_radial_distortion_cam_par (‘adaptive’, CameraParameters, 0, CamParamOut)————————————————————————————————————————————————————————
""
形成一种映射map
参数分别为:输出映射map,相机参数,相机参数输出,插值算法
“”
gen_measure_rectangle2(Map, CameraParameters, CamParamOut, ‘bilinear’) ————————————————————————————————————————————————————————
""
把这个映射作用到图像里面来,相当于矩阵作用于图像
参数分别为:图像,刚才生成的map,输出:被map校正后的图像
""map_image (Image, Map, ImageMapped)
如果想试一下刚刚的标定效果,可以使用刚才的标定进行测量测试,继续在主页面选择———助手——创建新的measure,相泽自己刚才生成的标定文件,打开相机对实际物体进行测量。
以上就是对halcon标定助手使用的全部过程啦,希望可以对大家有所帮助
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