首页 > 其他分享 >Halcon九点标定与旋转标定

Halcon九点标定与旋转标定

时间:2024-10-16 12:45:59浏览次数:3  
标签:Image 九点 标定 gen Halcon YY XX circle WindowHandle

9点标定是通过9个点计算出相机坐标系到机械手坐标系的一个仿射变换,(实际上空间中的二维平面的仿射变换最低只需要3个点就可以,但是为了保证矩阵的准确性,数据点一般采用9-12点)。在实际应用过程中,需要获取像素下特征点的坐标和对应机械手的坐标。联立方程组求解即可得到对应仿射变换的矩阵,实际应用场景主要分为眼在手上和眼在手外,下面具体介绍使用过程:

vector_to_hom_mat2d(Row,Column,Row_robot,Column_robot,HomMat2D)
%求解变换矩阵,HomMat2D是图像坐标和机械手坐标之间的关系

读取空白图片

read_image (Image33, 'E:/Halcon数据/资源图片/33.png')

绘制九点

get_image_size (Image33, Width, Height)
dev_get_window (WindowHandle)
query_font (WindowHandle, Font)
FontWithSize := Font[0]+'-40'
dev_set_color ('green')
dev_set_line_width (3)
set_font (WindowHandle, FontWithSize)
gen_arrow_contour_xld (Arrow, 100, 100, 100, Width-100, 15, 15)
set_tposition (WindowHandle, 75, Width-50)
write_string (WindowHandle, 'X')
gen_arrow_contour_xld (Arrow, 100, 100,  Height-100,100, 15, 15)
set_tposition (WindowHandle,  Height-70,100)
write_string (WindowHandle, 'Y')
stop ()
dev_set_color ('red')
R:=[]
C:=[]
R_Robot:=[]
C_Robot:=[]
for Index := 0 to 2 by 1
    for Index1 := 0 to 2 by 1
        R_Robot:=[R_Robot,1+Index*2]
        C_Robot:=[C_Robot,1+Index1*2]
        R:=[R,200+Index*200]
        C:=[C,200+Index1*200]
    endfor
endfor

tuple_gen_const (9, 10, Radios)
gen_circle (Circle, R, C, Radios)

for Index2 := 0 to 8 by 1
    set_tposition (WindowHandle, R[Index2]-100, C[Index2]-20)
    write_string (WindowHandle, Index2+1)
endfor
col:=[0,0,0]
overpaint_region (Image33, Circle, col, 'fill')
rgb1_to_gray (Image33, GrayImage)

本次采用运动轨迹如图所示

获取图像与机械坐标

R_Image:=[]
C_Image:=[]
gen_empty_obj (EmptyObject)
draw_circle (WindowHandle, Row, Column, Radius)
for Index := 0 to 2 by 1
    for Index1 := 0 to 2 by 1
      
      gen_circle (Circle1, Row+Index*200, Column+Index1*200, Radius)
      reduce_domain (GrayImage, Circle1, ImageReduced)
      threshold (ImageReduced, Region, 0, 120)
      connection (Region, ConnectedRegions)
      select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', 150, 450)
      area_center (SelectedRegions, Area, Row1, Column1)
      gen_cross_contour_xld (Cross, Row1, Column1, 20, 0.785398)
      concat_obj ( Cross,EmptyObject, EmptyObject)
      dev_display (GrayImage)
      dev_display (EmptyObject)
      R_Image:=[R_Image,Row1]
      C_Image:=[C_Image,Column1]
      stop ()
    endfor
endfor

计算标定矩阵

 vector_to_hom_mat2d(C_Image,R_Image, C_Robot,R_Robot, HomMat2Dcalib)
 FontWithSize := Font[0]+'-20'
dev_set_color ('blue')

set_font (WindowHandle, FontWithSize)
 set_tposition (WindowHandle, 700, 100)
 write_string (WindowHandle, '矩阵参数:'+HomMat2Dcalib[0]+','+HomMat2Dcalib[1]+','+HomMat2Dcalib[2]+','+HomMat2Dcalib[3]+','+HomMat2Dcalib[4]+','+HomMat2Dcalib[5])
 affine_trans_point_2d (HomMat2Dcalib, Column1, Row1, Qx, Qy)

获取旋转标定点位

在旋转轴工具上放置一个Mark点,旋转角度,获得三个点,三点拟合圆,获得圆心坐标和旋转半径(默认已经做完九点标定,这三个点转为世界坐标后再计算圆心坐标和旋转半径)。

dev_set_color ('green')
*计算旋转目标
 YY:=[]
 XX:=[]
 *以图像坐标第一点位为原点,以200为半径拟合圆,方便反推验证
 gen_circle_contour_xld (ContCircle, R_Image[0], C_Image[0], 300, 0, 6.28318, 'positive', 1)
 *点1
 intersection_line_circle (R_Image[0], C_Image[0],R_Image[2], C_Image[2], R_Image[0], C_Image[0], 300, 0, 6.28318, 'positive', Row2, Column2)
 YY:=[YY,Row2[0]]
 XX:=[XX,Column2[0]]
 *点2
 intersection_line_circle (R_Image[0], C_Image[0],R_Image[5], C_Image[5], R_Image[0], C_Image[0], 300, 0, 6.28318, 'positive', Row2, Column2)
 YY:=[YY,Row2[0]]
 XX:=[XX,Column2[0]]
  *点3
  intersection_line_circle (R_Image[0], C_Image[0],R_Image[8], C_Image[8], R_Image[0], C_Image[0], 300, 0, 6.28318, 'positive', Row2, Column2)
 YY:=[YY,Row2[0]]
 XX:=[XX,Column2[0]]
  *点4
  intersection_line_circle (R_Image[0], C_Image[0],R_Image[7], C_Image[7], R_Image[0], C_Image[0], 300, 0, 6.28318, 'positive', Row2, Column2)
 YY:=[YY,Row2[0]]
 XX:=[XX,Column2[0]]
   *点5
  intersection_line_circle (R_Image[0], C_Image[0],R_Image[6], C_Image[6], R_Image[0], C_Image[0], 300, 0, 6.28318, 'positive', Row2, Column2)
 YY:=[YY,Row2[0]]
 XX:=[XX,Column2[0]]
 tuple_gen_const (5, 20, Radios1)
gen_circle (Circle1, YY, XX, Radios1)
 dev_display (Image33)
 dev_display (Circle1)
 Xx:=[]
 Yy:=[]
 for Index3 := 0 to 4 by 1
     affine_trans_point_2d (HomMat2Dcalib, XX[Index3], YY[Index3], X1, Y1)
      Xx:=[Xx,X1]
       Yy:=[Yy,Y1]
 endfor
 *拟合圆,求取旋转中心
 gen_contour_polygon_xld (Contour, Yy, Xx)
 fit_circle_contour_xld (Contour, 'algebraic', -1, 0, 0, 3, 2, Y_center, X_center, Radius1, StartPhi, EndPhi, PointOrder)
 gen_circle_contour_xld (ContCircle1, Y_center, X_center, Radius1, StartPhi, EndPhi, 'positive', 1)
 

 *求取目标旋转角度,可与初始模板/欲贴合模板对比
 Angle:=0
 
 
 hom_mat2d_identity (HomMat2DIdentity)
hom_mat2d_rotate (HomMat2DIdentity, rad(Angle), X_center, Y_center, HomMat2DRotate)
 set_tposition (WindowHandle, 700, 100)
 write_string (WindowHandle, '旋转矩阵参数:'+HomMat2DRotate[0]+','+HomMat2DRotate[1]+','+HomMat2DRotate[2]+','+HomMat2DRotate[3]+','+HomMat2DRotate[4]+','+HomMat2DRotate[5])
 

标签:Image,九点,标定,gen,Halcon,YY,XX,circle,WindowHandle
From: https://blog.csdn.net/2202_75557553/article/details/142974223

相关文章

  • 光平面标定代码
            本篇文章主要给出光平面标定代码,鉴于自身水平所限,如有错误,欢迎批评指正。(欢迎进Q群交流:874653199)        数据分为棋盘格数据和激光条数据,激光条数据为在第22个位姿至第26个位姿下打在棋盘格标定板上采集的图像。clc;clear;%%相机标定image_fil......
  • [转]深度学习下的相机标定
    相机标定在计算机视觉和机器人等领域中占据举足轻重的地位,它为后续场景理解及决策推断提供了标准化的成像空间和精准的几何先验。然而,传统的相机标定技术常常依赖于繁琐的人工干预和特定的场景假设,因此难以灵活拓展至不同的相机模型和标定场景。近年来,基于深度学习的解决方案展现......
  • HALCON数据结构之矩阵
    1.1矩阵的创建、设置和访问*1、矩阵的创建*创建单位矩阵create_matrix(3,3,'identity',MatrixID1)*创建一个全是常数的矩阵create_matrix(3,3,7,MatrixID2)*为主对角线上的所有元素都被设置为参数Value的值create_matrix(3,3,[3,7,1],MatrixID3)*为矩......
  • HALCON数据结构之字符串
    1.1String字符串的基本操作*将数字转换为字符串或修改字符串*tuple_string(T,Format,String)//HALCON语句*String:=T$Format//赋值操作*Formatstring由以下四个部分组成:*<flags><fieldwidth>.<precision><conversion字符>*1.flags标志*1.1字符'-'*......
  • HALCON数据结构之数组
    1.1Tuple数组的基本操作*1、Tuple数组元素的创建*1.1、创建一个空数组assign([],empty_tuple)//采用赋值操作empty_tuple:=[]//采用赋值操作*1.2、创建一个整型数组assign([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],tupleInt1)//采用赋值操作tupleInt1:=[1,0,3,4,5,6,7,8,9]/......
  • 智驾仿真测试实战之自动泊车HiL仿真测试:自动泊车系统简介|自动泊车HiL仿真测试系统|
    1.引言汽车进入智能化时代,自动泊车功能已成为标配。在研发测试阶段,实车测试面临测试场景覆盖度不足、效率低下和成本高昂等挑战。为解决这些问题,本文提出一种自动泊车HiL仿真测试系统方案,可大幅度提升测试效率及测试场景覆盖度、缩短测试周期、加速产品迭代升级。Jum......
  • Halcon Tuple数组的增删查改
    read_image(Image33,'E:/Halcon数据/资源图片/33.png')dev_get_window(WindowHandle)dev_set_draw('margin')get_image_size(Image33,Width,Height)query_font(WindowHandle,Font)FontWithSize:=Font[0]+'-30'set_font(WindowHandl......
  • Halcom与C#窗口应用联合问题一:DLL“halcon”:找不到指定的模块。
     问题如下:原因是:        如果你在解决方案资源管理器中的引用下添加了halcondotnet.dll文件,有可能在工具箱下没有自动添加。在工具箱项里面没有HWindowControl工具。解决方法如下:                1.在工具箱中右击任何一个工具,然后点击......
  • 一次实践:给自己的手机摄像头进行相机标定
    目录1.问题引入2.准备工作2.1标定场2.2相机拍摄3.基本原理3.1成像原理3.2畸变校正4.标定解算4.1代码实现4.2详细解析4.2.1解算实现4.2.2提取点位4.3解算结果5.问题补充1.问题引入不得不说,现在的计算机视觉技术已经发展到足够成熟的阶段了,还记得笔者刚工作的时候,......
  • 【C#】Halcon显示图像(读文件路径、缓存、创建空白图像)
    publicHTuplehv_ExpDefaultWinHandle;//输入图像宽高Int64Input_Image_Width=0,Input_Image_Height=0;///<summary>///加载图像///</summary>///<paramname="type">类型,0:内存地址;1:文件路径;2:图像;3:空白图像</param>///......