小杨说事-基于halcon的多相机坐标系统一原理个人理解

小杨说事-基于halcon的多相机坐标系统一原理个人理解

首先，多相机坐标系统是指使用多个相机来进行三维空间的测量和定位，以实现对目标物体在三维空间中的位置和姿态的准确识别和定位。

在基于Halcon的多相机坐标系统中，首先需要将多个相机通

过标定来获取相机内外参数，包括相机的焦距、畸变系数等内参数，以及相机之间的相对位置和姿态（外参数）。标定过程一般会使用标定板或者特定的物体进行拍摄，通过计算和估计的方法来求解相机的参数。

然后，在实际运行时，通过多个相机同时拍摄目标物体，在图像中利用特征点或者标志物来进行匹配和定位。通过相机的内外参数，可以将图像中的像素点转换为世界坐标系中的三维点。

在进行多相机的坐标转换时，需首先建立一个参考相机，将参考相机的坐标系定义为世界坐标系。接下来，通过计算和测量，可以计算出每个相机的相对位置和姿态，以及相机光学中心与世界坐标系之间的变换矩阵。根据变换矩阵和相机的内外参数，可以将每个相机的图像像素点转换为世界坐标系中的三维点。

最后，通过三维坐标点的计算和处理，可以实现目标物体的定位和姿态的准确识别和追踪。

总的来说，基于Halcon的多相机坐标系统利用多个相机来进

行三维空间的测量和定位，通过标定获取相机参数，利用特征匹配和计算来实现对目标物体位置和姿态的准确识别和定位。

系统具有较高的精度和稳定性，可以广泛应用于机器视觉领域中的三维重建、定位和追踪等应用。

简述基于HALCON的四目标定方法

简述基于HALCON的四目标定方法 摘要针对目前双目視觉标定技术中存在的不能覆盖目标整个视野和匹配过程中误差较大的情况而采用精度更高的四目标定技术对目标进行标定、图像采集继而三维重建。实验结果表明：该方法能够利用HALCON内丰富的算子进行精准，快速标定。突破了很多标定实验都需要依靠双目视觉标定技术而带来的一些问题，为以后的标定实验多了一个可参考方法。 关键词多目立体视觉；三维重建；HALCON标定 前言 近年来，随着计算机视觉技术的快速发展以及人们获取物体三维外形表面在诸多领域日益广泛的应用需求。本文基于视觉领域公认的性能最好的视觉软件HALCON提出了一种四目标定的方法，并验证了结果的准确性，利用该方法可以更精确的对目标进行标定。 1 双目视觉系统原理以及标定原理 1.1 双目视觉原理 双目立体视觉[1-2]是立体视觉的一种基本形式，它的原理是基于双目视差原理[2]并利用相机设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点的位之间的位置偏差来获取三维几何信息的方法。 双目立体视觉原理图如图（1）所示： 1.2 标定原理 在计算机视觉的应用和图像测量中，为了确定空间中的物体表面某一个点的几何三维位置与其图像对应点之间的相互关系，我们必须建立相机成像的几何模型，这些几何模型参数就是相机参数[3]。但是大多数条件下这些参数必须通过实验和计算才能得到，所以这个求解参数的过程就叫作相机的标定。 2 四目视觉扫描仪的设计方法 2.1 标定流程 利用HALCON里面完善的视觉集成开发环境和标准的视觉计算法[3]，从而可以快速地对相机进行标定。用四个相机同时对标定板进行标定，必须保证标定板能够同时出现在四幅图像中。标定主要分为4个步骤：①建立四目相机的标定数据模型；②获取并筛选出合适的图片；③把四目相机的测试数据添加到数据模型中；④执行标定

halcon九点标定例程 -回复

halcon九点标定例程-回复 Halcon九点标定例程是一种常用的机器视觉算法，用于自动化系统中对相机进行标定。相机标定是指确定相机内部参数和外部参数的过程，而九点标定法是一种简单且有效的相机标定算法。本文将以九点标定例程为主题，一步一步回答相关问题，并解释其原理和应用。 第一步：引言和背景知识介绍（200-250字） 相机标定在机器视觉系统中扮演着重要角色，可以提供准确的图像测量和三维重建结果。Halcon是一款流行的机器视觉软件，提供了丰富的相机标定工具和算法。九点标定法是Halcon中一种常用的相机标定算法，其原理基于相机的投影模型和校准板上已知的特征点。通过测量这些已知特征点在图像中的位置，我们可以计算相机的内部参数（例如焦距、主点等）和外部参数（例如相机的旋转和平移）。本文将详细介绍Halcon九点标定例程，并给出相应的代码示例。 第二步：九点标定原理简述（300-350字） 九点标定法基于一个简单的投影模型，该模型假设相机内部参数和外部参数对于所有图像均保持不变。在校准板上标记九个已知的特征点，例如角点或圆心。当我们用相机拍摄校准板时，这些特征点在图像上会形成相应的图案。利用这些已知的特征点和其在图像中的位置，我们可以推导出相机的内部参数和外部参数。

具体而言，根据相机拍摄的图像，我们可以提取出各个特征点的像素坐标。通过将像素坐标转换为相机坐标系或世界坐标系中的坐标，我们可以建立像素坐标与相机坐标之间的对应关系。然后，利用这些对应关系，我们可以计算出相机的内部参数和外部参数。 第三步：九点标定例程的步骤介绍（400-450字） Halcon九点标定例程的主要步骤如下： 1. 准备一块校准板，并在其上标记九个已知特征点。这些特征点可以是标定板的角点或圆心。 2. 使用Halcon的图像采集工具捕获多张校准板的图像。 3. 对每一张图像，使用Halcon的图像处理工具提取出标定板上已知特征点的像素坐标。 4. 构建像素坐标和相机坐标之间的对应关系。根据校准板的几何特性，可以将像素坐标与相机坐标进行关联。 5. 利用九点标定法推导出相机的内部参数和外部参数。通过计算像素坐标与相机坐标之间的转换矩阵，可以求解出相机的内外参数。 6. 进行误差评估和优化。使用得到的内外参数对其他图像进行投影重建，计算像素坐标与实际坐标之间的误差，进一步优化相机的标定结果。 第四步：九点标定例程的代码实现（400-450字） 下面是Halcon九点标定例程的主要代码示例：

halcon 畸变映射坐标

halcon 畸变映射坐标 Halcon 是一款功能强大的机器视觉软件，广泛应用于工业自动化领域。其中，畸变映射坐标是 Halcon 在图像处理中的重要概念之一。本文将详细介绍 Halcon 畸变映射坐标的概念、原理及其在图像处理中的应用。 畸变映射坐标是指在图像处理中，为了纠正图像中所存在的畸变现象，通过计算得到的一组新的像素坐标。在相机成像过程中，由于光学系统等原因，图像中的物体可能会出现形变、拉伸、扭曲等畸变问题。而畸变映射坐标的计算过程就是为了把畸变后的图像坐标映射到畸变前的图像坐标，从而实现图像的纠正和恢复。 在 Halcon 中，畸变映射坐标的计算借助于相机的畸变模型，常见的有径向畸变模型和切向畸变模型。径向畸变模型主要用于描述图像中心点到图像边缘点之间像素的缩放情况，而切向畸变模型主要用于描述图像中心点与图像边缘点之间的平移情况。根据实际应用中的需求，可以选择不同的畸变模型进行分析和纠正。 以径向畸变模型为例，可以通过以下步骤计算畸变映射坐标： 1. 首先，从原始图像中选取一些已知坐标的点，这些点可以是在图像中的特征点，也可以是通过外部标定得到的真实世界坐标点。 2. 然后，利用这些已知坐标点和相机的畸变模型参数，通过数学模型计算得到纠正后的坐标。 3. 最后，根据计算得到的新坐标，将原图像中的像素按照畸变情况进行重新映射，得到纠正后的图像。 通过以上步骤，我们可以得到一个畸变映射坐标的映射表，用于对图像中的每个像素进行纠正。这样，在后续的图像处理中，我们可以根据这个映射表对图像进行畸变校正，提高图像的准确性和可靠性。

在实际应用中，畸变映射坐标在很多图像处理任务中起到了重要作用。例如，在机器视觉中，通过计算畸变映射坐标，可以将畸变后的图像转化为原始的几何形状，从而提供更精确的测量结果。同时，在图像配准和拼接中，通过畸变映射坐标的计算，可以实现多个图像的对齐和融合。此外，畸变映射坐标还可以用于图像校正、形变矫正等各种场景。 总结起来，Halcon 的畸变映射坐标是一种重要的图像处理方法，通过计算畸变映射坐标，可以实现图像的畸变纠正和校正，提高图像处理的准确性和可靠性。在机器视觉、图像配准和拼接等应用中都起到了关键作用。通过对相机畸变特性的建模，计算畸变映射坐标，我们可以更好地理解图像中的畸变现象，并进行相应的图像处理和分析。 在未来的发展中，我们可以预见，在更复杂的图像处理任务中，畸变映射坐标仍然将扮演重要角色。通过不断提升算法、改进模型以及结合深度学习等技术，我们可以更加准确地计算和利用畸变映射坐标，推动图像处理领域的发展。

基于Halcon的工件视觉分拣系统

基于Halcon的工件视觉分拣系统作者：廖秉旺林文煜 来源：《现代信息科技》2021年第01期

摘要：為了实现多种工件的准确抓取和分类，设计了一款基于Halcon的工件视觉分拣系统。该系统利用标定算法对标定板进行标定，得到相机坐标系与机械臂坐标系间的仿射变换矩阵，利用基于形状的模板匹配算法对工件进行匹配，结合仿射变换矩阵得到工件的位置坐标。最后将工件坐标与种类信息发送到机械臂控制器，引导机械臂对工件进行抓取与放置。经过多次分拣实验，结果表明该分拣系统可实现对工件的准确分拣。 关键词：Halcon;视觉分拣;标定;模板匹配 中图分类号：TP242.62 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2021）01-0156-03 The Visual Sorting System of Workpiece Based on Halcon

LIAO Bingwang1，LIN Wenyu2 （1.School of Information Engineering，Guangdong University of Technology，Guangzhou 510006，China; 2.Guangzhou Yourai Intelligent Technology Co.，Ltd.，Guangzhou 510006，China） Abstract：In order to grasp and classify many kinds of workpieces accurately，a visual sorting system based on Halcon is designed. The system uses calibration algorithm to calibrate the calibration target，which obtains the affine transformation matrix between the camera coordinate system and the manipulator coordinate system. Then，the template matching algorithm based on shape is adopted to match the workpiece，and the position coordinates of the workpiece are obtained by affine transformation matrix. Finally，the workpiece coordinate and type information are sent to the manipulator controller to guide the manipulator to grasp and place the workpiece. After many sorting experiments，the results show that the sorting system can realize the accurate sorting of the workpiece. Keywords：Halcon;visual sorting;calibration;template matching 0 引言 随着智能制造工业4.0概念的提出，工件自动化分拣作为智能制造中的重要一环，其相关技术也在快速发展。传统工业分拣机器人的分拣作业一般都是通过示教或离线编程实现[1]，机器人的抓取方向和运动路径都是预先设定好的，待分拣工件需摆放在指定位置，否则机器人无法准确抓取工件。将机器视觉技术应用于工件分拣系统，能够提升工件分拣系统的柔性和效率[2]。Halcon是德国MVtec公司开发的一款机器视觉软件[3]，由一千多个独立功能的函数和底层数据管理核心组成，内置的函数算子和样例涵盖了滤波、形态学处理、分类等功能，可用于快速开发工业视觉项目。本文基于Halcon和Visual Studio 2015进行编程开发，设计并实现了一套工件视觉分拣系统，可以对移动传送带上的各种工件进行有效的识别定位与分拣。 1 工件分拣系统组成 本系统的硬件部分由计算机、图像采集单元、物料传送单元和机械臂分拣单元组成。计算机用来连接和管理其他单元;图像采集单元用来采集标定板图片和工件图片;物料传送单元用来传输不同种类的工件，使得工件流经相机的拍照区域和机械臂抓取区域;机械臂分拣单元接收工件的平面坐标信息，抓取待分拣工件并将其放置到指定作业区域。 2 分拣系统工作流程