Halcon批量图像几何矫正（入门）

最新推荐文章于 2025-06-03 20:25:00 发布

wsfeimo

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CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：视觉检测图像处理

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wsfeimo/article/details/129319233

文章详细介绍了如何使用Halcon进行图像矫正，包括几何校正和灰度校正的过程。首先，通过已知参考点建立映射关系来校正图像的几何变形；然后，进行灰度值的内插处理。在Halcon环境中，通过读取图像、转换灰度、反转色彩，以及处理TXT文件中的坐标信息，结合图形窗口操作，实现目标区域的选取和角度变换。最终，通过透视变换完成图像的校正。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

图像矫正：

图像校正主要分为两类：几何校正和灰度校正

其思路是通过一些已知的参考点，即无失真图象的某些象素点和畸变图象相应象素的坐标间对应关系，拟合出映射关系中的未知系数，并作为恢复其它象素的基础。

几何校正的基本方法是：

首先建立几何校正的数学模型；

其次利用已知条件确定模型参数；

最后根据模型对图像进行几何校正。

具体操作通常分两步：

①对图像进行空间坐标变换；首先建立图像像点坐标（行、列号）和物方（或参考图）对应点坐标间的映射关系，解求映射关系中的未知参数，然后根据映射关系对图像各个像素坐标进行校正；

②确定各像素的灰度值（灰度内插）。

新建Halcon文件：

1、打开Halcon程序选择“文件”新程序

haicon菜单栏

菜单栏中选择窗口，分别打开“图形窗口”，“程序窗口”，“变量窗口”，“算子窗口”。

2、在程序窗口中输入（** 注：输入算子名称双击Tab键自动补全代码）

dev_update_off()  //关闭图形窗口更新
dev_close_window()  //关闭图形窗口

输入图片路径

输入目标坐标文件（.txt文件） ** 注：可不输入

list_files ('D:/***/***/***_files', ['files','follow_links'], ImageFiles) //自己图片路径
list_files('D:/***/***/***_files', ['files','follow_links'], TxtFiles)  //自己Txt文件路径

筛选图片文件

筛选TXT文件 ** 注：可不输入

tuple_regexp_select (ImageFiles, ['\\.(bmp|jpg)$','ignore_case'], ImageFiles)
tuple_regexp_select(TxtFiles, ['\\.(txt)$','ignore_case'], TxtFiles)

遍历图像

for Index := 0 to |ImageFiles| - 1 by 1 
    *********************     //图形窗口处理
    **********************    // 图像处理程序

endfor

在遍历图像循环函数内，---图形窗口处理

    read_image (Image, ImageFiles[Index])  // 读取图像
    get_image_size(Image, Width, Height) // 获取图像尺寸
    dev_clear_window()  // 清理图形窗口
    dev_open_window_fit_image(Image, 0, 0, -1, -1, WindowHandle) // 打开一个窗口，适应图像尺寸
    dev_display(Image)  // 显示图像
    rgb1_to_gray(Image, GrayImage)  // 彩色图像转灰度图像
    invert_image(GrayImage, ImageInvert)  // 图像色彩反转

在图形窗口处理下，----遍历TXT文件内部坐标信息（** 注：可不输入）

 * 遍历txt文件
    open_file (Files[Index], 'input', FileHandle)  // 读取txt文件
    tuple_piex := []  // 创建空坐标列表
    i := 0
    for i := 0 to 3 by 1  // 遍历txt文件内容，获取目标区域坐标
        fread_string (FileHandle, OutString1, IsEOF1) // 按行读取txt
        tuple_number(OutString1, Number)  //string转int
        tuple_piex[i] := Number  // 输出坐标列表
    endfor

画出特征明显区域，方便后面进行角度变换

方法一：

输入gen_rectangle1双击Tab补全代码，在内部直接输入坐标位置

方法二：

在图形窗口选择“绘制新ROI”框选特征区域

框选之后点击鼠标“右键”确定目标区域，之后可以通过拖动鼠标从新调整位置，确定目标区域之后选择“在程序中插入代码”，然后关闭ROI即可

输入reduce_domain双击Tab补全代码，减去除目标区域外的图像

gen_rectangle1 (Rectangle1, 30, 20, 100, 200)  // 目标矩形区域

reduce_domain(ImageInvert, ROI_0, ImageReduced)  // 矩形区域裁剪

图像处理程序

对目标区域图像进行常规处理

mean_image(ImageReduced, ImageMean, 9, 9)  // 图像滤波
dyn_threshold(Image, ImageMean, RegionDynThresh, 185, 'light')  // 图像阈值处理
dilation_circle(RegionDynThresh, RegionDilation, 3.5)  //图像膨胀
fill_up(RegionDilation, RegionFillUp)  // 目标空白区域填充
connection(RegionFillUp, ConnectedRegions)  // 区域分割
select_shape(ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', 1200, 4500)  // 面积筛选目标
union1(SelectedRegions, RegionUnion)  // 目标区域连通
shape_trans (RegionUnion, RegionTrans, 'convex')  // 目标凸性区域填充

**注：在对图像进行阈值处理面积筛选时可以通过Halcon快捷工具进行动态筛选

**注：在对图像进行面积筛选前，必须进行区域分割

获取目标最小外接矩形，通过角度进行透视变换

smallest_rectangle2(RegionTrans, Row, Column, Phi, Length1, Length2)  // 获取目标区域最小外接矩形及角度和边长
gen_rectangle2_contour_xld(Rectangle, Row, Column, Phi, Length1, Length2)  // 根据目标最小外接矩形坐标画出外接框
**  图像透视变换
vector_angle_to_rigid(Row, Column, Phi, Row, Column, 0, HomMat2D)  // 获取最小矩形区域与水平夹角、计算透视变换矩阵
affine_trans_image(Image, ImageAffineTrans, HomMat2D, 'constant', 'false')  // 进行透视变换
dev_display(ImageAffineTrans)  //显示旋转后图像

**注：在vector_angle_to_rigid算子中Phi：表示目标需要旋转的弧度，0：表述旋转之后的状态水平