halcon和opencv内参标定结果的关系

博客介绍了Halcon和OpenCV相机内参标定的结果,Halcon相机内参标定结果为CameraParameters=[f(m),Kappa,Sx(m),Sy(m),Cx,Cy,width,Height],还阐述了两者之间的关系,如f相同,dx是像素尺寸,u0=cx,v0=cy等,给出了畸变参数转换公式。

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Halcon是一种广泛应用于工业视觉系统中的软件开发工具,而OpenCV是一个开源的计算机视觉库。在使用Halcon进行相机标定后,可以将标定结果用于OpenCV的调用。 首先,使用Halcon进行相机标定可以得到相机内参外参参数相机内参包括焦距、主点坐标畸变系数等信息,而外参包括相机的旋矩阵平移向量。 接下来,使用OpenCV可以轻松地调用Halcon标定结果。首先,需要使用OpenCV的cv::Mat类来定义一个矩阵,将Halcon标定结果导入到该矩阵中。 例如,使用OpenCV的cv::Mat定义一个矩阵K来存储Halcon标定结果相机内参,可以使用以下代码: cv::Mat K(3, 3, CV_32F); K.at<float>(0, 0) = halcon_focal_length; K.at<float>(0, 2) = halcon_principal_point_x; K.at<float>(1, 1) = halcon_focal_length; K.at<float>(1, 2) = halcon_principal_point_y; K.at<float>(2, 2) = 1; 其中,halcon_focal_length是Halcon标定结果中的焦距,halcon_principal_point_xhalcon_principal_point_y是主点在像素坐标系中的横坐标纵坐标。 同样地,可以使用cv::Mat定义一个矩阵R来存储Halcon标定结果相机矩阵,以及通过定义一个矩阵T来存储Halcon标定结果相机平移向量。 一旦定义好了这些矩阵,就可以将它们应用于OpenCV相机校正目标检测等相关程序中。通过使用Halcon标定结果OpenCV可以更准确地进行图像处理计算机视觉任务。 总之,通过将Halcon相机标定结果导入到OpenCV中,可以更好地利用OpenCV的功能进行图像处理计算机视觉任务,提高视觉系统的精度性能。
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