Halcon!!!最新!! 从零认识标定板——制作描述文件和自己的标定板

一.标定板简介

标定板是一种带有固定间距图案阵列的几何模型,主要用于机器视觉、图像测量、摄影测量、三维重建等领域。‌它的主要功能包括校正镜头畸变、确定物理尺寸和像素间的转换关系,以及确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系。通过相机拍摄标定板并计算校准算法,可以获得高精度的测量和重建结果。标定板的这个过程涉及误差测量与评估以及误差图像的矫正与补偿,通过这些步骤,可以更精确地反映被测物品的实际情况,达到精密测量和检测的目的‌。此外,标定板应用体现了其在提高机器视觉系统精度方面的重要性。通过标定板的使用,能够有效地校正镜头畸变,大大提高了机器视觉应用中图像测量、摄影测量的精度。这一过程不仅涉及专业标定算法的应用,还包括对图像进行校正与补偿,以确保测量的准确性‌。

二.网购标定板制作描述文件创作

1.认识网上描述参数

如果网络上购买的标定板没有提供Halcon的描述文件(.descr文件),首先你要明确,你需要什么参数

2.认识描述文件制作算子(以GB050-1.875为例子)
gen_caltab(7, 7, 0.00375, 0.5, 'C:/path/to/your/folder/caltab.descr', 'C:/path/to/your/folder/caltab.ps')
  • 7, 7表示标定板上有7行7列的圆点
  • 0.00375是圆点中心之间的间距(单位:米)。
  • 0.5是圆点直径与间距的比值。(为上述图片直径除中心距的值)
  • 描述文件即使.descr
  • .ps为印刷文件

三.根据描述文件制作CAD或CorelDraw印刷图片(240*240文件放置到资料中,包含dwg和描述文件 pdf)

1.标定板描述文件内部参数

用文本框打开文件——.descr

 

2.根据描述文件制作
  •  长宽参数棋盘格单位m:# Width, height of calibration plate [meter]: 0.24, 0.24
  • 圆的圆心和圆心之间的距离和半径 有上述描述文件制作可得

                            总的原心起始位位于240*240的中间点

  • 标定板倒角位置(上述原心起始位位与0.0点)单位m
  • #   triangular corner mark given by two corner points (x,y, x,y) [meter]#   (optional):
  • t -0.12 -0.09 -0.09 -0.12

  • 标定板线宽   #   width of the black frame [meter]:w 0.0075

3.高精度无毛边软件CorelDraw

CorelDraw(通常简称为CDR)作为一款由加拿大Corel公司开发的矢量图形设计软件,具有诸多显著的优点,这些优点使得CorelDraw在平面设计、插图绘制、排版设计等多个领域得到广泛应用。以下是对CorelDraw优点的详细归纳:

1. 强大的矢量绘图功能

丰富的绘图工具:CorelDraw提供了包括圆形、矩形、多边形、方格、螺旋线等在内的多种基本绘图工具,并配合塑形工具,可以创作出各种复杂的图形,如圆角矩形、弧、扇形、星形等。

特殊笔刷效果:软件内置了压力笔、书写笔、喷洒器等特殊笔刷,使得绘图过程更加灵活多变,能够充分利用电脑处理信息量大、随机控制能力高的特点。

2. 精准的图形控制和定位

图形精确定位:CorelDraw提供了一整套的图形精确定位和变形控制方案,这对于需要准确尺寸的设计(如商标、标志等)来说极为便利。

节点编辑工具:节点编辑工具易于激活和控制,任何时候双击物件即可进行节点编辑,使得图形修改更加精确和高效。

Halcon相机标定代码.hdev 1.初始化 for example: Full image (640*480) Subsampling (320*240) ImageWidth 640 320 ImageHeight 480 240 2.标定初始化 CaltabName := 'caltab_30mm.descr'//标定描述文件 set_calib_data_calib_object (CalibDataID, 0, CaltabName) 3.创建数据模型 create_calib_data ('calibration_object', 1, 1, CalibDataID) 4.获取标定图片 相机拍摄不同位姿下图片8-15张,拍摄图片时标定尽量覆盖整个视场(标定要根据工作距离、视场大小定制);拍摄图片上的圆直径不得小于10个像素 5.加载所有图像,寻找标定区域,确定圆心,将结果加载到组元中 for I := 1 to NumImages by 1 ... acquire image ... find_caltab (Image, Caltab, CaltabName, SizeGauss, MarkThresh, MinDiamMarks) find_marks_and_pose (Image, Caltab, CaltabName, StartCamPar, StartThresh, \ DeltaThresh, MinThresh, Alpha, MinContLength, MaxDiamMarks, RCoord, CCoord, StartPose) set_calib_data_observ_points (CalibDataID, 0, 0, I, RCoord, CCoord, 'all', StartPose) endfor 下面将Halcon中提取目标点的大致原理说一下: 首先find_caltab 算子对图像高斯滤波(核大小为SizeGauss),接着阈值分割(与之大小为MarkThresh)将标定的区域找出来, find_marks_and_pose 算子对区域中的圆进行分割,找到圆的个数,周长,坐标位置等应该标定描述文件中的一致,否则会自动调整StartThresh,使得StartThresh按照DeltaThresh步长减小到MinThresh,知道找到准确的圆心。 6.有了所有图像中的圆心就可以标定了 calibrate_cameras (CalibDataID, Errors) 返回平均投影误差Errors
<think>嗯,用户想了解标定计算机视觉中的应用类型。首先,我需要整理标定的基本概念,它在相机标定中的具体作用。根据系统指令中的引用内容,标定用于生成已知的三维世界坐标,帮助计算相机的内参畸变系数。常见的类型比如棋盘格,可能还有其他类型的标定,比如圆形或Charuco。 接下来,应用方面,引用[1]提到标定用于检测角点并记录二维坐标,结合三维坐标计算参数。此外,引用[2]提到了光学标定标定的区别,标定属于光学标定,利用已知几何信息。而引用[3]讨论了材质对标定精度的影响,比如陶瓷基底的优势。需要将这些信息整合,说明不同材质的标定如何影响标定效果。 类型部分需要详细分类,可能包括棋盘格、圆形、Charuco等,每种类型的特点适用场景。例如,棋盘格容易检测角点,圆形适合径向畸变校正,Charuco结合了棋盘ArUco标记的优点,用于遮挡情况。 应用场景方面,除了相机标定本身,还有三维重建、机器人视觉、工业检测等。需要结合引用中的信息,比如标定在不同角度位置的拍摄,用于计算旋转矩阵平移向量,以及重投影误差的评估。 然后,生成相关问题时要考虑用户可能想深入的点,比如如何选择标定材质,标定步骤的具体细节,或者不同类型标定的比较。确保问题覆盖用户可能感兴趣的扩展方向。 最后,检查是否符合系统级指令:使用正确的中文,数学公式用$...$,独立公式用$$...$$,引用标识正确添加。例如,在提到标定步骤时,引用[^1][^2],材质部分引用[^3]。确保LaTeX语法正确,比如三维坐标的表示可能需要数学符号,但根据引用内容,可能不需要复杂公式,所以暂时不用处理。</think>### 标定计算机视觉中的应用类型 #### 1. **标定的核心作用** 标定是相机标定的关键工具,通过其已知的几何特征(如棋盘格角点),建立图像坐标系与三维世界坐标系之间的对应关系,从而计算相机的$内参矩阵$(如焦距、主点)$外参矩阵$(旋转矩阵$R$、平移向量$t$)[^1]。其应用流程包括: - **标定图像采集**:多角度、多位置拍摄标定图像。 - **特征点检测**:提取标定的二维图像坐标(如棋盘格角点)。 - **参数计算**:通过优化算法(如张正友标定法)求解相机参数畸变系数。 #### 2. **标定的主要类型** 根据形状、材质用途,标定可分为以下类型: | 类型 | 特点 | 适用场景 | |-------------|----------------------------------------------------------------------|-----------------------| | **棋盘格** | 黑白交替方格,角点检测简单,广泛用于相机标定 | 基础内参标定、畸变校正 | | **圆形网格**| 圆点阵列,抗模糊旋转,适合高精度标定 | 工业测量、光学系统标定 | | **Charuco**| 结合棋盘格与ArUco标记,增强鲁棒性,允许部分遮挡 | 动态环境、遮挡场景 | | **三维标定物**| 立体结构(如立方体),标定多相机系统 | 多视角相机联合标定 | #### 3. **材质对标定精度的影响** 标定的材质直接影响特征点检测的稳定性精度: - **陶瓷基底**:热膨胀系数小、防反光,适合高精度测量(如引用[^3]提到的陶瓷标定)。 - **玻璃基底**:平整度高,但易反光,需配合特定光照条件。 - **金属/塑料**:成本低,但易受温度形变影响,适用于一般场景。 #### 4. **应用场景** - **相机内参标定**:计算焦距、畸变系数等,提升图像几何精度。 - **多传感器融合**:标定相机与雷达、IMU等设备的空间关系。 - **工业检测**:如PCB尺寸测量、件定位。 - **三维重建**:通过多视角标定恢复场景三维结构。 ---
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