Halcon学习(二十三)标定助手

本文采用halcon标定助手进行标定。                       作者:骑蚂蚁上高速
第一步:打开标定助手。
第二步:对描述文件进行修改
具体:打开算子窗口,输入gen_caltab,进行描述文件修改。
参数XNum和YNum为7行*7列的圆,Markdist为圆的直径,单位为米。DiameterRatio为圆的直径与两个相邻的圆之间的距离比。修改完之后,应用,输入。存放在一个文件下。之后将描述文件改成此描述文件。描述文件最右面靠近边框有个文件夹形状的图标。点击即可。

第三步:根据单个的像元宽和高进行修改,该参数可在相机的自带文件中或官方数据中查到。这个值将影响焦距。
第四步:标定,图像采集助手。输入要标定的图像文件或实时采集。
提示:图像采集助手右面有个方形小图标。点击即可。
注意:可以修改参考位姿。本文采用的第一张图片作为参考坐标系。


第五步:点击标定。即可。
总结:标定板与采集的图片质量对标定精度影响很大。采集到的图片不宜过少,光线不宜过量。角度和旋转度要满足图像检测质量要求。

 

### Halcon 标定助手使用教程文档下载 Halcon标定助手用于校准摄像机,确保其拍摄的图像能被准确解析。具体操作流程如下: #### 打开与初始化 启动软件后,在界面中完成基本配置工作,包括但不限于设置所使用的标定板及其物理属性以及摄像设备的相关参数[^1]。 #### 配置标定环境 - **添加标定板描述文件**:依据实际使用的标定板尺寸选取匹配的描述文件,比如对于30×30毫米规格的标定板,则应选用相应的预设文件[^4]。 - **设定摄像机参数**:输入或确认当前连接摄像头的具体技术指标,这一步骤至关重要,因为任何误差都可能影响最终的校正效果。 #### 图像源准备 为了获取高质量的数据集,可以选择两种方法之一来收集标定所需的多视角图像资料: - **利用已有图像文件**:当预先拍摄好了不同角度下的标定板照片时,可以直接导入这些静态资源作为处理对象。需要注意的是,存储路径不应含有汉字字符以防兼容性问题发生[^2]。 - **通过在线捕捉新影像**:“图像助手”功能允许即时调用硬件设施抓拍现场场景中的动态变化情况,并同步保存至项目内供后续分析之用。建议尽可能全面覆盖视场范围内的各个方位点以提升模型精度。 #### 开始标定过程 进入专门设计的操作面板执行正式的任务——即实施空间坐标系转换计算。在此期间可以指定首张有效帧充当参照标准,并剔除那些未能成功识别特征点的照片记录。 #### 结果评估及应用集成 最后阶段涉及审核所得成果的质量状况并考虑将其嵌入应用程序代码之中实现自动化部署目标。 ```python gen_cam_par_calib_data (CamParam, CalibDataID) get_calibration_object_pose (CalibDataHandle, ImageIndex, Pose) ```
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