visionpro用标定板计算像素比

2024-09-02

本人文着重阐述以下问题: halcon是否只能使用halcon专用的标定板? halcon标定板如何生成? halcon标定板如何摆放,拍照数量有无限制? halcon是否只能使用halcon专用的标定板? halcon提供了简便.精准的标定算子并且提供了标定助手,这无疑大大方便了广大开发者. 在halcon中有两种方式可以进行标定: 如halcon自带例程中出现的,用halcon定义的标定板 ,如下图用户自定义标定板,用户可以制作任何形状.形式的标定板所以,halcon并非只

C# 图像快速转化成byte[]和计算像素值

public static unsafe byte[] ConvertTo8Byte(Bitmap img) { byte[] result = new byte[img.Width * img.Height]; ; BitmapData data = img.LockBits(, , img.Width, img.Height), ImageLockMode.ReadOnly, PixelFormat.Format24bppRgb); var bp = (byte*)data.Scan0.To

计算像素亮度（Pixel Light）

RGB有亮度吗?常用公式: Y(亮度)=(0.299*R)+(0.587*G)+(0.114*B)

VisionPro工业视觉的标定方法

工业视觉常用的几种标定方式. 计算像素比有些时候我们需要的检测数据并不需要特别准确,并且手边没有其它标定工具,可以使用这种方法大概算一算每个像素对应多大距离. 找一个知道距离的物体,测出它的像素距离,像素比例=被测物体距离÷像素大小相机固定--平台移动的标定这种方式需要被测物体固定在可以改变位置的移动平台上. 采用4点标定法,在物体所在图像中心拍照取一个点,命名为(0,0),记录其像素坐标.再相对于这个原点(0,0)在四个象限内各取一个点(2,2),(-2,2)(-2,-2)(2,-2)分

CSS中IE8和chrom像素百分比计算差异

IE8中和chrome在计算像素百分比上,IE8舍一位取元素像素大小,chrome则使用四舍五入取元素像素大小: 比如:<body><div stype=“width:30%”></div></body> 假设body宽1366px,在IE8中div宽度为1366*0.3=409.8px,舍一位最终结果为409px:而在chrome中四舍五入则为410px:

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.摄像机坐标系和像平面坐标系都不重合.同时考虑两个因素 : (1)摄像机镜头的畸变误差,像平面上的成像位置与线性变换公式计算的透视变换投影结果有偏差: (2)计算机中图像坐标单位是存储器中离散像素的个数,所以像平面上的连续坐标还需取整转换. 摄像机参数 l 摄像机内部参数 (Intrinsic Paramet

相机标定：Matlab标定工具箱使用要点

1.单目标定 1.核心步骤 (1)获得标定数据:<Images_names>, <Read images>, <Extract grid corners> 1)输入数据:源图像序列(必选).棋盘格数量(可选).棋盘格尺寸(必选) 2)读入图像:输入图像基名和图像扩展名 3)提取角点:对每幅图像依次执行,若对提取的角点不满意则输入可能畸变参数(值在-1~1之间)后重新提取直到满意为止 (2)执行初次标定:<Calibration>, <Save>,

opencv单目摄像机标定(一)

#include <string> #include <iostream> #include <cv.h> #include <highgui.h> using namespace std; int main() { ; CvCapture* capture; capture=cvCreateCameraCapture(); // opencv调用摄像头的接口,初始化从摄像头中获取视频, ){ printf("无法捕获摄像头设备!\n\n"

相机标定：关于用Levenberg-Marquardt算法在相机标定中应用

LM算法在相机标定的应用共有三处. (1)单目标定或双目标定中,在内参固定的情况下,计算最佳外参.OpenCV中对应的函数为findExtrinsicCameraParams2. (2)单目标定中,在内外参都不固定的情况下,计算最佳内外参.OpenCV中对应的函数为calibrateCamera2. (3)双目标定中,在左右相机的内外参及左右相机的位姿都不固定的情况下,计算最佳的左右相机的内外参及最佳的左右相机的位姿矩阵.OpenCV中对应的函数为stereoCalibrate. 本文文阅读前提

SLAM入门之视觉里程计(6)：相机标定张正友经典标定法详解

想要从二维图像中获取到场景的三维信息,相机的内参数是必须的,在SLAM中,相机通常是提前标定好的.张正友于1998年在论文:"A Flexible New Technique fro Camera Calibration"提出了基于单平面棋盘格的相机标定方法.该方法介于传统的标定方法和自标定方法之间,使用简单实用性强,有以下优点: 不需要额外的器材,一张打印的棋盘格即可. 标定简单,相机和标定板可以任意放置. 标定的精度高. 相机的内参数设\(P=(X,Y,Z)\)为场景中的一点,在

相机标定问题-Matlab & Py-Opencv

一.相机标定基本理论 1.相机成像系统介绍图中总共有4个坐标系: 图像坐标系:Op 坐标表示方法(u,v) Unit:Dots(个) 成像坐标系:Oi 坐标表示方法(x',y',z') Unit:mm(毫米) Camera坐标系:Oc 坐标表示方法(x,y,z) Unit:mm(毫米) World世界坐标系:Ow 坐标表示方法(X,Y,Z) Unit:mm(毫米) 图中所示的坐标转换关系: {W

Opencv——相机标定

相机标定的目的:获取摄像机的内参和外参矩阵(同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵),内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正,得到畸变相对很小的图像. 相机标定的输入:标定图像上所有内角点的图像坐标,标定板图像上所有内角点的空间三维坐标(一般情况下假定图像位于Z=0平面上). 相机标定的输出:摄像机的内参.外参系数. 标定流程 1. 准备标定图片 2. 对每一张标定图片,提取角点信息 3. 对每一张标定图片,进一步提取亚像素角点信息 4. 在棋盘标定图上绘制找到的内角点(非必须,仅

使用OpenCV进行相机标定

1. 使用OpenCV进行标定相机已经有很长一段历史了.但是,伴随着20世纪后期的廉价针孔照相机的问世,它们已经变成我们日常生活的一种常见的存在.不幸的是,这种廉价是由代价的:显著的变形.幸运的是,这些是常数而且使用标定和一些重绘我们可以矫正这个.而且,使用标定你还可以确定照相机的像素和真实世界的坐标单位毫米之间关系. 原理: 对于变形(镜头畸变),OpenCV考虑径向畸变和切向畸变. 对于径向畸变参数使用以下公式: 所以对于一个输入图像的旧像素点(x,y),它在输出图像的新像素点坐标将会是(

学习笔记：使用opencv做双目测距（相机标定+立体匹配+测距）.

最近在做双目测距,觉得有必要记录点东西,所以我的第一篇博客就这么诞生啦~ 双目测距属于立体视觉这一块,我觉得应该有很多人踩过这个坑了,但网上的资料依旧是云里雾里的,要么是理论讲一大堆,最后发现还不知道怎么做,要么就是直接代码一贴,让你懵逼. 所以今天我想做的,是尽量给大家一个明确的阐述,并且能够上手做出来. 一. 标定首先我们要对摄像头做标定,具体的公式推导在learning opencv中有详细的解释,这里顺带提一句,这本书虽然确实老,但有些理论.算法类的东西里面还是讲的很不错的,必要的时候

使用OpenCV进行标定（转载）

转载自牛猫靖 http://www.cnblogs.com/2008nmj/p/6278076.html 使用OpenCV进行相机标定 1. 使用OpenCV进行标定相机已经有很长一段历史了.但是,伴随着20世纪后期的廉价针孔照相机的问世,它们已经变成我们日常生活的一种常见的存在.不幸的是,这种廉价是由代价的:显著的变形.幸运的是,这些是常数而且使用标定和一些重绘我们可以矫正这个.而且,使用标定你还可以确定照相机的像素和真实世界的坐标单位毫米之间关系. 原理: 对于变形(镜头畸变),Open

棋盘格测量相机近似精度（像素精度&物理精度）

像素精度计算像素精度——一像素对应多少毫米——距离不同像素精度也不同将棋盘格与相机CCD平面大致平行摆放,通过[每个点处的近似像素精度=相邻两个角点之间的实际距离(棋盘格尺寸已知)/ 棋盘格上检出的相邻两个角点之间的像素距离],两两角点之间计算像素精度,最后取平均示例:一张1280*1024像素的图片里,其中的棋盘格是6*9,物理尺寸为12mm*12mm #include"opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; int main() { M

机器视觉学习笔记（5）——基于OpenCV的单目摄像机标定

本文CameraCalibrator类源代码来自于OpenCV2 计算机视觉编程手册(Robert Laganiere 著张静译) 强烈建议阅读机器视觉学习笔记(4)--单目摄像机标定参数说明之后再阅读本文 1.单目摄像机标定目的单目摄像机标定的目的就是使摄像机实际状态无限接近理论推导的理想状态.单目摄像机标定最终将确定9个参数,摄像机内参数有4个,透镜畸变参数5个. 2.单目摄像机标定流程制作标定板使用摄像机拍摄不同角度的标定板将照片放置于预设的文件夹中编写程序计算摄像机内参数和

相机标定过程(opencv) + matlab参数导入opencv + matlab标定和矫正

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 辛苦原创所得,转载请注明出处 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% start -- 摄像机标定 ----------------------------------------------> 摄像机标定的数学过程如下详细的数学解析可以看如下网址 http://blog.csdn.net/ssw_1990/article/details/53216767 标定事

halcon相机标定及图像矫正

https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/44756073 相机标定内容详解:转载自祥的博客预备知识标定中的四个坐标系 1.1.平面旋转首先看一下平面坐标系之间的转换. 两个平面坐标系 Oxy 和 Ox'y' 之间的夹角是 a .如下图所示: 顺时针旋转 (Oxy -> Ox'y') ,变换关系如下: 公式(1) 和公式(2) 等价.注意坐标顺序,下面论证会用到. 1.2.三维旋转 1.2.1.基元旋转 1. 绕 Ox 轴顺时针旋

相机标定(Camera calibration)

简单介绍摄像机标定(Camera calibration)简单来说是从世界坐标系换到图像坐标系的过程.也就是求终于的投影矩阵 P 的过程,以下相关的部分主要參考UIUC的计算机视觉的课件(网址Spring 2016 CS543 / ECE549 Computer vision). 基本的坐标系: 世界坐标系(world coordinate system). 相机坐标系(camera coordinate system): 图像坐标系(image coordinate system): 一般来