Tianwen_running的博客

本文详细介绍了将Halcon图像处理算法封装为C++动态链接库(DLL)的完整流程，包括7个关键步骤：1)封装Halcon函数并导出CPP文件；2)在C++项目中配置Halcon环境(包含目录、库目录设置)；3)验证Halcon代码；4)创建DLL项目并进行环境配置；5)编辑DLL并导出生成文件(.dll、.lib、.h)；6)在主项目中配置DLL调用环境；7)编写测试代码验证功能。通过这个流程实现了Halcon算法的模块化封装和复用，文中提供了具体的配置路径和代码示例，重点说明了环境配置细节和文件结构安排

实用性的技巧，放在3d心法里吧，

halcon种平面法线方向的计算

halcon3d视觉中跟随，定位，定点，沿线条对点采样的算法封装

在这里，非常直观的告诉大家模板眼在手外，单相机+机器人配合，通过模板匹配的方式，对物体进行抓取。文章内容包含了图形的矫正，模板创建的特点，匹配中心点设置，抓取位姿的相互转换及相对关系。，指在能以一种更简单，且自己能记住的方式将这个技巧记录下来，并进行分享

从标定中获得了 标定板（工作台）与机器人底座之间的pose和相机与机器人末端的转换关系。

欧拉角是沿转动后的新坐标系旋转的角度，在旋转矩阵中，它是由左往右乘的旋转矩阵顺序。与欧拉角对应的是RPY角，它是由由往左乘的。当然角度一样的情况下，得到的最终旋转矩阵是一样的。那ABB机器人用的是欧拉角。

属于halcon实例中的内容，后面还接了一部分的匹配

自己没事儿做着玩的，欢迎交流！！

关于视差图向点云的转换关系，及非常重要的转换条件。

3d高精度图像拼接技术

对于在实际项目中的应用，有兴趣的朋友，随时沟通。

详细介绍了算子的算法过程，及参数

【代码】Halcon相机外参自理解。

关于法线的统一向矫正，提供一种思路，学习知识来自于halcon实例学习。欢迎交流指正

Type,‘有四种方式，其中只有'cartesian_faces'’可以传递多个模型，其余都只能传递一个1），'cartesian':说了不少，我想就是我东西在这里，你要怎么采样吧2），'from_xyz_map':这个只能用于由xyz_to_object_model_3d生成的模型，数据会被映射回去，此时的camparam和pose是没用的CamParam,“相机的内参，啥意思呢，就是你打算用什么样的相机对我这个物体进行采样”Pose，‘我的物体相对于相机是一个什么样的位姿’: )

1，图片类型不可以是byte，因为超过255后的值，都会是255。大家可以找张图试试。3，当水平为1，竖直为2时，那生成的3D体会在竖直方向上被拉伸2倍。也可以是2，那么相邻两个像素间，灰度差值就是2，水平最大灰度值是2。2，什么是坐标单位系数，也就是水平坐标系，或者说。Width, Height)图片的宽和高。0, 竖直方向的坐标单位系数。1,水平方向的坐标单位系数。‘real’, 图像类型。

对每个点的邻域进行统计分析，并移除一些不符合标准的点，稀疏离群点的移除基于在输入数据中对点到其临近点的距离的计算，对于每一个点，计算它到它的所有临近点的平均距离，假设得到的结果是一个高斯分布，其形状是由均值和标准差决定的，平均距离在标准范围之外的点可以定义为离群点并从数据中去除。每个点都表达一定的信息，某个区域的点越密集，信息量就可能越大。噪声信息属于无用信息，上上一篇有介绍通过属性 neighbour x来实现的。若某处点云密度小于某个值，则点云无效。资料和图片来源于 书籍 玩转3D世界。

没有3d文件，就将2d图像转换成3d玩玩

举个简单的例子，桌面上有一个盒子，在获得点云后，会明显发现，盒子的上表面离桌子平面是有很大距离的。只要用阈值分割，提取最大值80%以上的区域，就是边界了。5**它的局部优势是可以盲提，

真的是特别妙 neighbor_distance +num_neighbors

halcon3d算子

设置edges_object_model_3d最小幅值，默认值为模型最小外包立方体对角线长度的10%：=【-1，-1】表示不考虑z轴方向上的尺寸。如果边缘信息是find_box_3d内部计算的，该参数用于控制是否移除最外围的边缘。edges_object_model_3d中的max_gap参数。是由一个键值对，作为输入参数，可定义的目标包括。4.1，edges_object_model_3d参数设置。输入的3d模型，这个模型最好是由xyx三通道点云生成的。表示搜索box在X,Y,Z三个方向上的边长尺寸。