halcon拓展系列—平面拟合算子fit_plane

最新推荐文章于 2025-05-29 10:39:47 发布
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分类专栏： halcon学习 文章标签： 算法
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gukewee/article/details/105882279
本文详细介绍了Halcon的fit_plane算子，用于最小二乘法平面拟合，适用于线激光设备的点云图像处理。算子在平面度和段差计算中有应用，但不适用于倾斜平面的滤波。文章还提到了相关基础算子fit_surface_first_order和gen_image_surface_first_order的功能和参数说明。

一、算子说明

fit_plane(imageReal, rectangleFit : imageSurface : rateLowRemove, rateHighRemove, operatorType : )

** 功能：最小二乘法拟合平面
** 输入
** image                             点云图像
** rectangleFit                    拟合区域
** rateLowRemove            去除高度低的百分比（滤波） eg:0.1
** rateHighRemove           去除高

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halcon拓展系列—求平面度、段差算子regions_to_plane
谷棵的专栏
05-06 4991
1、算子说明 regions_to_plane(image,rectangleFit,regions: :rateLowRemove,rateHighRemove:grayval) ** 功能：计算高度图像中：区域群到拟合平面的距离 ** 输入 ** image 输入点云图像 ** rectangleFit 输入拟合区...
Halcon3D视觉--拟合平面（深度图转点云）
weixin_52005088的博客
03-18 1264
【代码】Halcon3D视觉--拟合平面。
Halcon 中各种拟合算子原理及应用场景
m0_44975814的博客
12-09 2067
在机器视觉和图像处理领域，拟合操作是一种非常重要的技术手段。Halcon 作为一款强大的机器视觉软件库，提供了多种拟合算子来处理不同类型的数据，如点、线、曲线等，从而帮助用户从复杂的数据中提取出有价值的几何信息。这些拟合算子基于严谨的数学原理，并且在不同的工业检测、测量以及机器人视觉等众多应用场景中发挥着关键作用。
03 Halcon 点云图平面拟合.zip
06-28
Hi~ 可私信我了解后再进行下载~ 1.基于halcon算法平台； 2.提供深度图源文件以及解压密码； 3.代码预览： */********************************* * @文档名称: 基于点云的平面拟合。 * @作者: hugo * @版本: 1.1 * @日期: 2021-6-16 * @描述: 该方法支持点云平面拟合以及深度图平面拟合。 **********************************/* read_image (imageReal, './replay_38893_2021-6-7.tif') xResolution:=0.06 yResolution:=0.06 zResolution:=0.001 ScaleFactor:=[xResolution,yResolution,zResolution] rateLowRemove:=0.1 rateHighRemove:=0.1 dev_get_window (WindowHandle) *采样区域1 create_drawing_object_rectangle2 (300, 120, rad(90), 30, 20, DrawID) set_drawing_object_params (DrawID, 'color', 'red') set_drawing_object_params (DrawID, 'line_width', 1) attach_drawing_object_to_window (WindowHandle, DrawID) ......... TransPose := [0,0,d,0,0,0,0] rigid_trans_object_model_3d (SampledObjectModel3D1, TransPose, _SampledObjectModel3D1) rigid_trans_object_model_3d (ObjectModelPlane1, TransPose, _ObjectModelPlane1) create_pose (0, 0, Mean/2, 180, 0, 0, 'Rp+T', 'gba', 'point', Pose1) *visualize_object_model_3d (WindowHandle, [_ObjectModelPlane1,_SampledObjectModel3D1,SampledObjectModel3D2], [], [Pose1], [], ['intensity','lut','lut'], ['&amplitude','sqrt','sqrt'], '', 'Edited by AmazingRobot+ ' , PoseOut) visParamName := ['intensity_1','color_0','color_2','alpha_0'] visParamValue := ['coord_z','red','yellow',0.5] visualize_object_model_3d (WindowHandle, [_SampledObjectModel3D1,SampledObjectModel3D2,_ObjectModelPlane1], [], [], visParamName, visParamValue, 'Edited by AmazingRobot+', [], '', PoseOut) stop () 谢谢您的信任~
Halcon 用点来拟合平面
weixin_39354845的博客
06-12 7872
项目要求用多个点来拟合一个平面，然后再用其他平面上的点来计算这个点到平面的距离，halcon 有现成的拟合函数。
点云拟合平面原理和实现（Halcon）
海盗Isaac
05-26 6967
最近学习了一下拟合平面的原理，看了这篇文章讲到了以下几种方法，我这里在halcon中对其一一实现。
Halcon实现3维点云平面拟合
Quintin
09-04 1347
Halcon实现3维点云平面拟合
Halcon3D image_points_to_world_plane消除畸变，理解及使用技巧
Tianwen_running的博客
11-02 918
详细介绍了算子的算法过程，及参数
39-Halcon-- fit_primitives_object_model_3d函数功能（从3D数据中提取几何基元）
最新发布
weixin_45590420的博客
05-29 954
Halcon算子fit_primitives_object_model_3d工业应用精要 该算子专为3D几何特征提取设计，支持平面、球体、圆柱等基元拟合。核心优势： 参数化输出：返回几何元素的数学参数（如平面方程、球心半径） 智能控制：通过max_dist、min_size等参数调节拟合精度 工业场景适配：针对薄壁件、孔系等提供专用优化方案 典型应用流程： 数据预处理（点云降噪/采样） 基元类型与参数设置 多阶段拟合（先平面后圆柱） 几何精度验证 误差控制在0.1%-1.2%范围内（视点云密度而定），适用于
halcon算子翻译——fit_surface_first_order
weixin_34248487的博客
02-01 1026
名称 fit_surface_first_order - 通过一阶曲面（平面）计算灰度值矩和近似值。 用法 fit_surface_first_order(Regions, Image : : Algorithm, Iterations, ClippingFactor : Alpha, Beta, Gamma) 描述 　　算子fit_surface_first_order通过一阶表面计算...
Halcon12.0 椭圆拟合
04-25
Halcon12.0模拟如何进行椭圆测量的逻辑
planefit:将平面拟合到 3D 点云的函数。-matlab开发
05-30
给定平面方程 z = a*x + b*y + c，planefit 执行为 C = planefit(x,y,z)，求解系数 C = [abc]。 Planefit 没什么特别的，它只是设置并让 MATLAB 解决最小二乘问题来求解系数 - 一个方便的效用函数。
空间平面的最小二乘拟合
04-26
最小二乘法原理以及其平面拟合c++实现代码
颜色表高度显示高度提取平面度拟合_彩色高度图_平面度_3d_3D图片颜色显示和3D算法_halcon拟合平面_
10-03
3D图片彩色显示，拟合平面，点到面距离，面到面距离，提取区域高度值，提取线段区域高度值
pingmiandu.rar_C# 平面度 脱离halcon环境运行_C#平面度算法_Halcon 平面度_halcon平面拟合
07-13
对平面度进行计算和构造拟合平面等算法，从而求出点到平面的距离和平面到平面之间的距离。
4.Halcon3D点云处理-点云平面拟合空间旋转
linux_huangyu的博客
10-11 1832
在计算机视觉、几何建模和机器人等领域中，点云平面拟合是一个重要的问题，可以用于物体识别、环境建模、机器人导航等应用中。例如，在建立地理地形模型、进行物体形状分析、进行曲面拟合等过程中，都需要对点云数据进行平面拟合。平面拟合的精度和稳定性直接影响到后续对数据的理解和分析。例如，在地理地形建模中，如果平面拟合不准确，将会影响到地形表面的精度和特征提取的准确性。以上方法均需要先对点云数据进行预处理，包括数据清洗、去除噪声和异常值等。
【Halcon】基于halcon算子实现RASAC拟合平面
qq_40945712的博客
03-16 451
介绍由于halcon的拟合平面算法全是基于最小二乘法的方法，当原始输出存在时存在拟合平面不够不准确的问题，随即自己实现了一下简单版本的ransac拟合平面算法。
03 Halcon 点云图平面拟合
robotvision+
06-29 2696
1.基于halcon算法平台； 2.提供深度图源文件以及解压密码； 3.代码预览： /******************************** @文档名称: 基于点云的平面拟合。 @作者: hugo @版本: 1.1 @日期: 2021-6-16 @描述: 该方法支持点云平面拟合以及深度图平面拟合。 @来源：欢迎关注微信公众号 AmazingRobot+ 获取更多机器人视觉知识。 *********************************/ read_image (imageR
Halcon图元拟合
The world forgets me！
05-09 334
*图元：点 直线 线段 圆 椭圆 矩形 曲线xld dev_close_window () dev_open_window (0, 0, 512, 512, ‘black’, WindowHandle) Button := -1 RowLine := [] ColLine := [] while (Button != 4) get_mbutton (WindowHandle, Row, Column, Button) if (Button != 4) gen_cross_contour_xld (Cross
fit_plane_3d_ransac具体的函数代码及函数编写思路使用halcon实现
05-28
fit_plane_3d_ransac函数使用Halcon实现的代码及函数编写思路如下： 函数代码： ```python def fit_plane_3d_ransac(points, max_iterations=100, distance_threshold=0.01): """ :param points: List of 3D points in the format [(x1, y1, z1), (x2, y2, z2), ...] :param max_iterations: Maximum number of iterations to perform :param distance_threshold: Distance threshold to determine inliers :return: A tuple of the form (a, b, c, d), representing the plane equation ax + by + cz + d = 0 """ import numpy as np import math import copy best_inliers = [] best_plane = None # Convert points to Halcon format halcon_points = np.array(points, dtype=np.float64) halcon_points = np.transpose(halcon_points) # Convert distance threshold to Halcon format halcon_distance_threshold = distance_threshold # Loop through the specified number of iterations for i in range(max_iterations): # Randomly select 3 points random_points = np.random.choice(halcon_points.shape[1], 3, replace=False) random_points = halcon_points[:, random_points] # Fit a plane to the random points using Halcon's ransac_plane function plane_coefficients = hoperators.ransac_plane(random_points, 'distance', halcon_distance_threshold) # Extract the plane coefficients from the result a = plane_coefficients[0] b = plane_coefficients[1] c = plane_coefficients[2] d = plane_coefficients[3] # Compute the distance between all points and the plane distances = [] for j in range(halcon_points.shape[1]): point = halcon_points[:, j] distance = math.fabs(a * point[0] + b * point[1] + c * point[2] + d) / math.sqrt(a ** 2 + b ** 2 + c ** 2) distances.append(distance) # Determine the inliers based on the distance threshold inliers = [point for j, point in enumerate(points) if distances[j] < distance_threshold] # If the number of inliers is greater than the current best, update the best plane and inliers if len(inliers) > len(best_inliers): best_inliers = copy.deepcopy(inliers) best_plane = (a, b, c, d) return best_plane ``` 函数编写思路： 1. 首先定义一个函数fit_plane_3d_ransac，该函数接收一个包含3D点的列表，最大迭代次数和距离阈值作为输入参数。 2. 在函数中，定义一个变量best_inliers，用于存储当前拟合的平面中的内点，同时定义一个变量best_plane，用于存储当前最佳平面的方程。 3. 将输入的points转换为Halcon格式。 4. 在循环中，执行max_iterations次以下操作： - 随机选择三个点。 - 使用Halcon的ransac_plane函数拟合这三个点所在的平面方程。 - 从拟合结果中提取平面方程系数。 - 计算所有点到该平面的距离。 - 根据距离阈值确定内点。 - 如果内点数目大于当前最佳平面的内点数目，则更新最佳平面和内点。 5. 返回最佳平面的方程。 总的来说，该函数使用Halcon的ransac_plane函数来拟合3D平面，可以在存在噪声和离群值的情况下得到可靠的结果。注意，由于Halcon的ransac_plane函数返回的平面方程系数的顺序与Python中的顺序不同，因此需要在函数中进行转换。
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