Halcon标定与自标定

相机标定可以说是计算机视觉/机器视觉的基础,但是初学者不易上手,本文将给读者整理一遍相机标定的逻辑,并在文末回答评论区提出的问题.分为以下内容: 相机标定的目的和意义 相机成像过程的简化与建模 针孔相机模型的数学描述 标定针孔相机模型的参数 相机标定的目的和意义 我们所处的世界是三维的,而照片是二维的,这样我们可以把相机认为是一个函数,输入量是一个场景,输出量是一幅灰度图.这个从三维到二维的过程的函数是不可逆的. 相机标定的目标是我们找一个合适的数学模型,求出这个模型的参数,这样我们能够近似这个

原文作者写的一系列博客,挺不错的学习halcon:http://blog.sina.com.cn/s/blog_442bfe0e0100yjtn.html 1.get_image_pointer1(Image : : : Pointer, Type, Width, Height) 返回第一通道的点,图像数据类型,图像尺寸. 2.disp_image(Image : : WindowHandle : ) 在输出窗口显示灰度图像 3.visualize_results_of_find_marks_a

1.read_cam_par( : : CamParFile : CameraParam) 从文件夹中读取相机的内参数. 2.disp_caltab( : : WindowHandle, CalTabDescrFile, CameraParam, CaltabPose, ScaleFac : ) 利用相机内外参数,把标定板模型投影到图像平面,显示标定点和连接线,X,Y轴也被显示出来. 3.vector_to_pose( : : WorldX, WorldY, WorldZ, ImageRow,

1.单目标定 1.核心步骤 (1)获得标定数据:<Images_names>, <Read images>, <Extract grid corners> 1)输入数据:源图像序列(必选).棋盘格数量(可选).棋盘格尺寸(必选) 2)读入图像:输入图像基名和图像扩展名 3)提取角点:对每幅图像依次执行,若对提取的角点不满意则输入可能畸变参数(值在-1~1之间)后重新提取直到满意为止 (2)执行初次标定:<Calibration>, <Save>,

记录一下MATLAB标定工具箱的使用. MATLAB标定工具箱有新旧两种,简单来说,需要自己下载toolbox_calib文件并使用calib命令启动的是旧的标定工具箱,新的工具箱则位于MATLAB中的APPS下拉菜单中. 对新的工具箱,完全傻瓜式操作,添加完图像后,按照下图勾选相应选项,即可校正切向和径向畸变,然后点击Calibrate按钮即可得到相机内参和畸变参数: 对旧的工具箱,具体可参考这篇博文,需要注意的是,在依次点击图像角点时,需要按照顺时针,但无需每次都从棋盘格的同一位置开始. 下

本文采用halcon标定助手进行标定. 第一步:打开标定助手. 第二步:对描述文件进行修改 具体:打开算子窗口,输入gen_caltab,进行描述文件修改. 参数XNum和YNum为7行*7列的圆,Markdist为圆的直径,单位为米.DiameterRatio为圆的直径与两个相邻的圆之间的距离比.修改完之后,应用,输入.存放在一个文件下.之后将描述文件改成此描述文件.描述文件最右面靠近边框有个文件夹形状的图标.点击即可. 第三步:根据单个的像元宽和高进行修改,该参数可在相机的自带文件中或官方数

摄像头拍摄时候,图像均有畸变,但是图像的扭曲变形均是有规律的成线性的,所以可以通过算法矫正.halcon标定过程需要在镜头内放置标定板:标定板一般选用30*30mm的:可以通过halcon程序来制作: gen_caltab(::XNum,YNum,MarkDist,DiameterRatio,CalTabDescrFile,CalTabPSFile :) 算子来制作一个标定板 XNum                     每行黑色标志圆点的数量. YNum                  

相机的标定对于测距和重建还是很重要的,特把用过的工具和方法进行一次汇总,以便查阅.分析和讨论(本人扣扣1256635840) ————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————— 1.MATLAB camera calib

1.摄像机外参:决定摄像机坐标与世界坐标系之间相对位置关系. 其中Pw为世界坐标,Pc是摄像机坐标,他们之间关系为 Pc = RPw + T 式中,T= (Tx,Ty,Tz),是平移向量,R = R(α,β,γ)是旋转矩阵,分别是绕摄像机坐标系z轴旋转角度为γ,绕y轴旋转角度为β,绕x轴旋转角度为α.6个参数组成(α,β,γ,Tx,Ty,Tz)为摄像机外参. 2.摄像机内参:确定摄像机从三维空间到二维图像的投影关系. zhenkong摄像机模型为6个参数(f,κ,Sx,Sy,Cx,Cy):远心摄