原文作者写的一系列博客,挺不错的学习halcon:http://blog.sina.com.cn/s/blog_442bfe0e0100yjtn.html

1.get_image_pointer1(Image : : : PointerTypeWidthHeight)

返回第一通道的点,图像数据类型,图像尺寸。

2.disp_image(Image : : WindowHandle : )

在输出窗口显示灰度图像

3.visualize_results_of_find_marks_and_pose (ImageL, WindowHandle1, RCoordL, CCoordL, StartPoseL, StartCamParL)

内部函数,显示初步标定的坐标系和MARKS中心,MARKS中线用十字线标出。

4.set_calib_data_observ_points( : : CalibDataIDCameraIdxCalibObjIdx,CalibObjPoseIdxRowColumnIndexPose : )

储存以点为基础的标定观测值,将观测值储存与标定数据句柄中。

5.calibrate_cameras( : : CalibDataID : Error)

根据标定数据模型中的值标定摄像机。

6.get_calib_data( : : CalibDataIDItemTypeItemIdxDataName : DataValue)

查询储存或计算得到的标定模型中的数据。

7.write_cam_par( : : CameraParamCamParFile : )

把相机内参数写入TXT文件

8.write_pose( : : PosePoseFile : )

把相机的位姿写入TXT文件

9.gen_binocular_rectification_map( : Map1Map2 : CamParam1CamParam2RelPose,SubSamplingMethodMapType : CamParamRect1CamParamRect2CamPoseRect1,CamPoseRect2RelPoseRect)

把相机参数和姿态作为输入,输出为校正图像和矫正后的参数和姿态。

10.map_image(ImageMap : ImageMapped : : )

dev_update_window ('off')
* Set the image path
ImgPath := '3d_machine_vision/stereo/'
* Read the first images to get their size
i := 0
read_image (ImageL, ImgPath+'calib_distorted_l_'+i$'03d')
read_image (ImageR, ImgPath+'calib_distorted_r_'+i$'03d') //分别读取左右目图像,编号长3位//
* Reopen the windows with an appropriate size
dev_close_window ()
dev_close_window ()
get_image_pointer1 (ImageL, PointerL, TypeL, WidthL, HeightL)
get_image_pointer1 (ImageR, PointerR, TypeR, WidthR, HeightR)
dev_open_window (0, 0, WidthL, HeightL, 'black', WindowHandle1)
dev_open_window (0, WidthL+5, WidthL, HeightL, 'black', WindowHandle2)//为左右目各打开一

个图形窗口//
* Set the calibration plate description file
CaltabName := 'caltab_30mm.descr'
* Set the initial values for the interior camera parameters
StartCamParL := [0.0125, 0, 7.4e-6, 7.4e-6,WidthL/2.0,HeightL/2.0,WidthL,HeightL]
StartCamParR := StartCamParL
* parameter settings for find_caltab and find_marks_and_pose
SizeGauss := 3
MarkThresh := 120
MinDiamMarks := 5
StartThresh := 128
DeltaThresh := 10
MinThresh := 18
Alpha := 0.9
MinContLength := 15
MaxDiamMarks := 100
* Create a calibration data model in which all calibration data
* including the image coordinates of the calibration marks and
* the observation poses of the calibration plate will be
* accumulated
create_calib_data ('calibration_object', 2, 1, CalibDataID)      //创建标定数据模型句柄//
set_calib_data_cam_param (CalibDataID, 0, 'area_scan_division', StartCamParL)//在标定模型中

设置相机的类型和原始参数//
set_calib_data_cam_param (CalibDataID, 1, 'area_scan_division', StartCamParR)
set_calib_data_calib_object (CalibDataID, 0, CaltabName)        //定义一个标定对象//

* Start the loop over the calibration images
for i := 0 to 10 by 1
    * Read and display the calibration images
    read_image (ImageL, ImgPath+'calib_distorted_l_'+i$'03d')
    read_image (ImageR, ImgPath+'calib_distorted_r_'+i$'03d')
    disp_image (ImageL, WindowHandle1)
    disp_image (ImageR, WindowHandle2)                         //读取并显示图像//
    * Search for the calibration plate
  find_caltab (ImageL, CaltabL, CaltabName, SizeGauss, MarkThresh, MinDiamMarks)
  find_caltab (ImageR, CaltabR, CaltabName, SizeGauss, MarkThresh, MinDiamMarks)//输出标定板区域//
    disp_region (CaltabL, WindowHandle1)
    disp_region (CaltabR, WindowHandle2)                     //显示标定区域//          
    * Extract the calibration marks and estimate an initial pose
    find_marks_and_pose (ImageL, CaltabL, CaltabName, StartCamParL, StartThresh, DeltaThresh, MinThresh, Alpha, MinContLength, MaxDiamMarks, RCoordL, CCoordL, StartPoseL)
    * Visualize the extracted calibration marks and the
    * coordinate system defined by the estimated pose.
    visualize_results_of_find_marks_and_pose (ImageL, WindowHandle1, RCoordL, CCoordL, StartPoseL, StartCamParL)                      //显示初步标定的坐标系和MARKS中心//
    * Extraction of marks and pose as well as visualization of the
    * results for the second image.
    find_marks_and_pose (ImageR, CaltabR, CaltabName, StartCamParR, StartThresh, DeltaThresh, MinThresh, Alpha, MinContLength, MaxDiamMarks, RCoordR, CCoordR, StartPoseR)
    visualize_results_of_find_marks_and_pose (ImageR, WindowHandle2, RCoordR, CCoordR, StartPoseR, StartCamParR)
    * Store the image coordinates of the calibration marks as well
    * as the estimated initial poses for all stereo pairs in the
    * calibration data model
    *  - Camera 0 is the (L)eft camera
    *  - Camera 1 is the (R)ight camera
    set_calib_data_observ_points (CalibDataID, 0, 0, i, RCoordL, CCoordL, 'all', StartPoseL)
    set_calib_data_observ_points (CalibDataID, 1, 0, i, RCoordR, CCoordR, 'all', StartPoseR)
                                                        //在标定数据模型句柄中储存标定结果//

endfor
* Perform the actual calibration
calibrate_cameras (CalibDataID, Errors)         //根据标定数据模型中的值标定摄像机//
* Get the calibrated camera parameters
get_calib_data (CalibDataID, 'camera', 0, 'params', CamParamL)
get_calib_data (CalibDataID, 'camera', 1, 'params', CamParamR)      //获取摄像机参数//
* Since the left camera is the reference camera for the
* calib data model, the pose of the right camera is its
* pose relative to the left camera
get_calib_data (CalibDataID, 'camera', 1, 'pose', cLPcR)    //获取右目相对于左目的位姿//
* Store the results into files
write_cam_par (CamParamL, 'cam_left-125.dat')
write_cam_par (CamParamR, 'cam_right-125.dat')
write_pose (cLPcR, 'pos_right2left.dat')                    //将相机参数写入文件//
* Generate the rectification maps
gen_binocular_rectification_map (MapL, MapR, CamParamL, CamParamR, cLPcR, 1, 'geometric', 'bilinear', RectCamParL, RectCamParR, CamPoseRectL, CamPoseRectR, RectLPosRectR)
 //把相机参数和姿态作为输入,输出为校正图像和矫正后的参数和姿态。//
* Read in a stereo image pair, aquired with the stereo camera system,
* which has been calibrated, just now.
read_image (ImageL, ImgPath+'caliper_distorted_l')
read_image (ImageR, ImgPath+'caliper_distorted_r')
* Rectify the stereo images and display them
map_image (ImageL, MapL, ImageRectifiedL)
map_image (ImageR, MapR, ImageRectifiedR)
dev_set_window (WindowHandle1)
dev_clear_window ()
dev_display (ImageRectifiedL)
dev_set_window (WindowHandle2)
dev_clear_window ()
dev_display (ImageRectifiedR)
disp_continue_message (WindowHandle1, 'black', 'true')
stop ()
dev_set_window (WindowHandle2)
dev_close_window ()
dev_update_window ('on')
dev_set_window (WindowHandle1)
dev_clear_window ()
dev_display (ImageRectifiedL)
clear_calib_data (CalibDataID)

Halcon四 双目视觉的标定的更多相关文章

  1. halcon摄像机标定

    摄像机标定程序: 注意:E:/calibration_image :为标定图像文件路径       'E:/calibration_description/caltab_123mm.descr:为标定 ...

  2. Halcon相机标定

    摄像机标定程序: 注意:E:/calibration_image :为标定图像文件路径       'E:/calibration_description/caltab_123mm.descr:为标定 ...

  3. Halcon学习标定助手

    本文采用halcon标定助手进行标定. 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,M ...

  4. 分享吉林大学机械科学与工程学院,zhao jun 博士的Halcon学习过程及知识分享

    分享吉林大学机械科学与工程学院,zhao jun 博士的Halcon学习过程及知识分享 全文转载zhao jun 博士的新浪博客,版权为zhaojun博士所有 原文地址:http://blog.sin ...

  5. 基于HALCON的双目立体视觉系统实现

    双目立体视觉是机器视觉的一种重要形式,它是基于视差原理并由多幅图像获取物体三维几何信息的方法.双目立体视觉系统一般由双摄像机从不同角度同时获得被测物的两幅数字图像,或由单摄像机在不同时刻从不同角度获得 ...

  6. 球体的双目视觉定位(matlab,附代码)

    球体的双目视觉定位(matlab,附代码) 标签(空格分隔): 机器视觉 引言 双目视觉定位是我们的一个课程设计,最近刚做完,拿出来与大家分享一下,实验的目的是在拍摄的照片中识别球体,并求出该球体到相 ...

  7. Halocn双目相机标定

    [Halcon]Halcon双目标定 相机标定(4)---基于halcon的双目立体视觉标定 双目立体视觉:四(双目标定matlab,图像校正,图像匹配,计算视差,disparity详解,) 双目测距 ...

  8. 相机标定简介与MatLab相机标定工具箱的使用(未涉及原理公式推导)

    相机标定 一.相机标定的目的 确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系,建立摄像机成像的几何模型,这些几何模型参数就是摄像机参数. 二.通用摄像机模型 世界坐标系.摄像机坐标 ...

  9. usb-cam (2)摄像机标定

    http://blog.csdn.net/heyijia0327/article/details/43538695 官方也给出了单目的标定教程和双目视觉的标定教程.本教程基于usb_cam  pack ...

随机推荐

  1. 洛谷 P2764 最小路径覆盖问题【最大流+拆点+路径输出】

    题目链接:https://www.luogu.org/problemnew/show/P2764 题目描述 «问题描述: 给定有向图G=(V,E).设P 是G 的一个简单路(顶点不相交)的集合.如果V ...

  2. 超链接<a>标签用法

    1.a标签点击事件 1>1a href="javascript:js_method();" 这是我们平台上常用的方法,但是这种方法在传递this等参数的时候很容易出问题,而且 ...

  3. PHP eval() 函数

    定义和用法 eval() 函数把字符串按照 PHP 代码来计算. 该字符串必须是合法的 PHP 代码,且必须以分号结尾. 如果没有在代码字符串中调用 return 语句,则返回 NULL.如果代码中存 ...

  4. CF893F:Subtree Minimum Query(线段树合并)

    Description 给你一颗有根树,点有权值,m次询问,每次问你某个点的子树中距离其不超过k的点的权值的最小值.(边权均为1,点权有可能重复,k值每次询问有可能不同,强制在线) Input 第一行 ...

  5. Kubernetes中的资源调度与资源管理

    一.scheduling:把pod放到node上 1.最小调度单元:pod 2.1.8的版本后,最大支持5000个node 3.scheduling由两个部分组成: 3.1 Predicates:过滤 ...

  6. SSM框架之RestFul示例

    演示环境:maven+Spring+SpringMVC+MyBatis Plus或MyBatis都行+JDK8 JDK7我想应该没有问题,原因是用的基本都是JDK6或者JDK7的相关特性. 当然了,J ...

  7. 集合之Map总结

    在前面LZ详细介绍了HashMap.HashTable.TreeMap的实现方法,从数据结构.实现原理.源码分析三个方面进行阐述,对这个三个类应该有了比较清晰的了解,下面LZ就Map做一个简单的总结. ...

  8. 学习笔记·斜率优化 [HNOI2008]玩具装箱

    \(qwq\)今天\(rqy\)给窝萌这些蒟蒻讲了斜率优化--大概是他掉打窝萌掉打累了吧顺便偷了\(rqy\)讲课用的图 \(Step \ \ 1\) 一点小转化 事实上斜率优化是专门用来处理这样一类 ...

  9. CSU 2056 a simple game (正反进行KMP)超级好题!!!

    Description 这一天,小A和小B在玩一个游戏,他俩每人都有一个整数,然后两人轮流对他们的整数进行操作,每次在下列两个操作任选一个: (1)对整数进行翻转,如1234翻转成4321 ,1200 ...

  10. jQuery----获取兄弟元素的方法

    ① $(this).next():        获取的是当前元素的下一个兄弟元素 ②$(this).nextAll();       获取的是当前元素的后面的所有的兄弟元素 ③$(this).pre ...