机器视觉--使用halcon标定助手进行相机标定

一、点击选项卡：---助手--创建新的calibration，可以设置自己的摄相机参数。

二、选择描述文件,cpd文件，就是选择你所需要的标定板的尺寸样式。

如果没有你想使用的标定板，可以通过生成标定板函数进行创建自定义的标定板文件：

打开程序窗口，添加以下代码

gen_caltab(::XNum,YNum,MarkDist,DiameterRatio,CalTabDescrFile,CalTabPSFile :)

""
XNum：X方向上黑色圆点的数量
YNum：Y方向上黑色圆点的数量
MarkDist：黑色圆点之间的距离
DiameterRatio：黑色圆点的直径与两黑色圆点圆心距离的比值（直径/圆心距）
CalTabDescrFile：标定板描述文件的保存路径
CalTabPSFile：标定板图像的保存路径


""

三、切换至标定，加载标定图像。共有两种方式，图像文件和实时采集。

先说实时采集，就是插上相机之后，实时对标定板多个位置和位姿进行拍照获取标定图像。进入图像采集助手后，点击--连接--选项卡，检测到自己的相机进行连接，连接成功之后，回到标定窗口，点击采集，便可进行拍照，图片窗口会显示拍到的图片。

 

图像文件就是加载你提前拍好的照片，放在一个文件夹中，这里至少要选择十张以上，确保标定的准确性，即解决标定中出现的简并性问题。（这里我选择了官方文件给出的图像）

 四、设定参考位姿。

选择第一张图片，点击“设为参考位姿”按钮。警告级别选择70即可，这里意思就是让其余几张图片都以第一张作为参考。品质没有超过警告级别的70%都为正常的，如果出现失败的图片，要删掉，其他显示出品质问题但小于70%可以保留。

五、进行标定

点击“标定”按钮，会自动切换到“结果”选项卡。

这里成功显示之后就已经标定完成了，可以看到相机的内参和外参。

 六、插入代码

切换至“代码生成”选项卡，点击“插入代码”按钮。就会在程序窗口看到这个插入的代码了。

 后续：其实后边还需要对标定继续进行一些畸变校正。这里我写出几个主要的halcon算子，就不列举程序了。

""
校正径向畸变，校正相机的径向畸变
参数分别为：自适应算法、刚才的内参、校正之后的内参 
""   
change_radial_distortion_cam_par (‘adaptive’, CameraParameters, 0, CamParamOut)

————————————————————————————————————————————————————————
""
形成一种映射map
参数分别为：输出映射map，相机参数，相机参数输出，插值算法
“”
gen_measure_rectangle2（Map, CameraParameters, CamParamOut, ‘bilinear’） 

————————————————————————————————————————————————————————
""
把这个映射作用到图像里面来，相当于矩阵作用于图像
参数分别为：图像，刚才生成的map，输出：被map校正后的图像
""

map_image (Image, Map, ImageMapped)

 如果想试一下刚刚的标定效果，可以使用刚才的标定进行测量测试，继续在主页面选择———助手——创建新的measure，相泽自己刚才生成的标定文件，打开相机对实际物体进行测量。

 

以上就是对halcon标定助手使用的全部过程啦，希望可以对大家有所帮助