宁波微网站开发,个人网站做废品回收,上线了小程序制作平台,wordpress 下一篇插件侵删 1 halcon相机标定和图像矫正 对于相机采集的图片#xff0c;会由于相机本身和透镜的影响产生形变#xff0c;通常需要对相机进行标定#xff0c;获取相机的内参或内外参#xff0c;然后矫正其畸变。相机畸变主要分为径向畸变和切向畸变#xff0c;其中径向畸变是由透…侵删 1 halcon相机标定和图像矫正 对于相机采集的图片会由于相机本身和透镜的影响产生形变通常需要对相机进行标定获取相机的内参或内外参然后矫正其畸变。相机畸变主要分为径向畸变和切向畸变其中径向畸变是由透镜造成的切向畸变是由成像仪与相机透镜的不平行造成的。 针孔模型是理想透镜的成像模型但是实际中相机的透镜不可能是理想的模型透镜形状的非理想特征造成像点会沿径向发生畸变。一个像点沿径向内缩叫负畸变或桶形畸变沿径向外延叫正畸变或枕形畸变。这种崎变相对于光轴严格对称的也是畸变的主要分量。 图1径向畸变 图2切向畸变 相机标定模型公式 Or (1-1) 其中(X,Y,Z)为世界坐标系中的实际点坐标(u,v)为图像坐标系统的像素坐标A为相机内参f像素单元的焦距c图像像素中心点。 (1-2) 图3相机成像模型 1.1 halcon相机标定 1.1.1标定助手及相机参数设置 打开halcon标定助手加载标定板文件选择相机类型设置相机参数然后加载相机采集的标定图像如下图所示图像中全部标定点能够检测出即采集的相机已经设置好然后生成代码。 图4 halcon标定助手 标定板生成 标定板文件的生成分为.descr和.cpd的文件不同格式文件需使用不同函数进行生成。如 *生成的是27*31标定点直径0.0075mm的.cpd标定板精度高标定板 create_caltab (27, 31, 0.0075, [13, 6, 6, 20, 20], [15, 6, 24, 6, 24], light_on_dark, D:/calplate.cpd, caltab.ps) *生成的是7*7标定点之间距离0.1m直径0.5的.descr标定板 gen_caltab( 7, 7, 0.1, 0.5, D:/caltab.descr, caltab.ps) 加载标定图像 图5加载标定图像 如图5所示加载标定图像后状态为确定时表示标定图像可用于进行标定然后通过标定助手直接生成标定代码即可。 如图6所示加载标定图像后状态为检测出品质问题此原因大多是照片质量问题例如光照、对焦、曝光等需按照halcon标定注意事项的内容拍摄照片。一般照片检测出品质问题也可以进行相机标定。 加载标定板图像会出现“标志点提取失败”出现此原因的需要根据标定界面下的状态栏查找halcon错误信息例”inconsistent....(image mirrored? )”则需要查找相应原因(实际标定板透明与标定板文件图片的可能有镜像区别将实际标定板翻转即可多试)。此不可进行相机标定。 图6 相机标定问题 相机初始参数设置 例如 *f, k, cell width, cell height, cx, cy, width, heightk为畸变系数 StartParameters : [0.029,0,4.3e-006,4.3e-006,2592,1728,5184,3456] *f, k1, k2, k3, p1, p2, cell width, cell height, cx, cy, width, heightk1,k2,k3径向畸变 p1,p2为切向畸变 StartParameters : [0.029,0,0,0,0,0,4.3e-006,4.3e-006,2592,1728,5184,3456] 其中相机初始参数根据相机模型的不同而不同若相机模型为area(division)则相机参数为7个若area(多项式)则相机参数12个。 1.1.2 标定程序 利用标定助手生成代码然后执行结果分析其正确性若需要将其生成为C/C程序可通过halcon界面的‘文件’项‘导出’成.cpp文件。 图7 halcon生成C程序 Halcon标定程序 *Calibration 01: Code generated by Calibration 01 *读入某个文件夹下的所有标定图像 list_files (D:/halconvc/img, [files,follow_links], ImageFiles) tuple_regexp_select (ImageFiles, [\\.(tif|tiff|gif|bmp|jpg|jpeg|jp2|png|pcx|pgm |ppm|pbm|xwd|ima|hobj)$,ignore_case], ImageFiles) *初始标定参数设置及定义标定板文件 TmpCtrl_ReferenceIndex : 0 TmpCtrl_PlateDescription : D:/calib/calplate.cpd StartParameters : [0.029,0,0,0,0,0,4.3e-006,4.3e-006,2592,1728,5184,3456] TmpCtrl_FindCalObjParNames : sigma TmpCtrl_FindCalObjParValues : 1 * Calibration 01: Create calibration model for managing calibration data create_calib_data (calibration_object, 1, 1, CalibHandle) set_calib_data_cam_param(CalibHandle,0,area_scan_polynomial, StartParameters) set_calib_data_calib_object (CalibHandle, 0, TmpCtrl_PlateDescription) * Calibration 01: Collect mark positions and estimated poses for all plates gen_empty_obj (Images) for Index : 0 to |ImageFiles|-1 by 1 read_image (Image, ImageFiles[Index]) concat_obj(Images,Image,Images) *提取图像Images中标定板上的圆形标志来确定标定板的有效区域 find_calib_object (Image, CalibHandle, 0, 0, Index, TmpCtrl_FindCalObjParNames, TmpCtrl_FindCalObjParValues) endfor * Calibration 01: Perform the actual calibration calibrate_cameras (CalibHandle, TmpCtrl_Errors) get_calib_data (CalibHandle, camera, 0, params, CameraParam) *将内外参保存到磁盘 write_cam_par(CameraParam,D:/halconvc/campar.dat) get_calib_data (CalibHandle, calib_obj_pose, [0, TmpCtrl_ReferenceIndex], pose, CameraPose) set_origin_pose (CameraPose, 0, 0, 0.01, CameraPose) write_pose(CameraPose,D:/halconvc/campos.dat) stop() *另外读取内外参文件的函数 read_cam_par (D:/halconvc/campar.dat, CameraParam) read_pose (D:/halconvc/campos.dat, CameraPose) 1.2图像矫正 Halcon中图像矫正接上述程序以下介绍两种方法。 ①使用内外参即相机内参和位资 * goal: rectify images * first determine parameters such that the entire image content is visible * - transform image boundary into world plane, determine smallest * rectangle around it *当设备固定后位资是唯一的 select_obj(images,image,1) get_image_pointer1(Image, Pointer, Type, Width, Height) gen_rectangle1 (ImageRect, 0, 0, Height-1, Width-1) gen_contour_region_xld (ImageRect, ImageBorder, border) contour_to_world_plane_xld(ImageBorder, ImageBorderWCS, CameraParam, CameraPose, 1) smallest_rectangle1_xld (ImageBorderWCS, MinY, MinX, MaxY, MaxX) set_origin_pose(CameraPose, MinX, MinY, 0.01, PoseForEntireImage) image_points_to_world_plane(CameraParam,PoseForEntireImage,[Height/2, Height/2, Height/21], [Width/2, Width/21, Width/2], 1, WorldPixelX, WorldPixelY) distance_pp(WorldPixelY[0], WorldPixelX[0], WorldPixelY[1], WorldPixelX[1], WorldLength1) distance_pp(WorldPixelY[0], WorldPixelX[0], WorldPixelY[2], WorldPixelX[2], WorldLength2) ScaleForSimilarPixelSize : (WorldLength1WorldLength2)/2 * - determine output image size such that entire input image fits into it ExtentX : MaxX-MinX ExtentY : MaxY-MinY WidthRectifiedImage : ExtentX/ScaleForSimilarPixelSize HeightRectifiedImage : ExtentY/ScaleForSimilarPixelSize * create mapping with the determined parachuangjia *创建一个投射图其描述图像平面与坐标轴系统中平面Z为零之间的映射 gen_image_to_world_plane_map(Map, CameraParam, PoseForEntireImage, Width, Height, WidthRectifiedImage, HeightRectifiedImage, \ ScaleForSimilarPixelSize, bilinear) clear_calib_data (CalibHandle) * Map the images for I : 1 to |ImageFiles| by 1 select_obj (Images, Img, I) map_image (Img, Map, ImageMapped) write_image (ImageMapped, jpg, 0, D:/halconvc/picture/I) Endfor ②仅使用内参 read_image (Image,D:/halconvc/img/IMG_00.JPG) read_cam_par(D:/halconvc/campar.dat,CameraParam) CarParamVirtualFixed:CameraParam *对于area(diversion)相机模型(7个参数) change_radial_distortion_cam_par(adaptive,CameraParam,0,CarParamVirtualFixed) *对于area(多项式)相机模型(12个参数) change_radial_distortion_cam_par(adaptive,CameraParam,[0,0,0,0,0],CarParamVirtualFixed) *上述相机模型选一种后进行下面的map_image *创建一个投射图其描述图像与其相应正在改变的径向畸变而对于12个参数的畸变包括径向和切向畸变 gen_radial_distortion_map(Map,CameraParam,CarParamVirtualFixed,bilinear) map_image(Image,Map,ImageMapped)
