摄像头拍摄时候,图像均有畸变,但是图像的扭曲变形均是有规律的成线性的,所以可以通过算法矫正.halcon标定过程需要在镜头内放置标定板:标定板一般选用30*30mm的:可以通过halcon程序来制作: gen_caltab(::XNum,YNum,MarkDist,DiameterRatio,CalTabDescrFile,CalTabPSFile :) 算子来制作一个标定板 XNum                     每行黑色标志圆点的数量. YNum                  

Halcon标定步骤 1.设置相机内部参数的初始值 StartCamPar := [0.016,0,0.0000074,0.0000074,326,247,652,494]set_calib_data_cam_param (CalibDataID, 0, 'area_scan_division', StartCamPar) 1.1 相机型号 (1)面阵 (2)线阵 1.2 参数设置(这里只讲面阵相机) (1)Division畸变模型 CameraParam:[Focus, Kappa, Sx,

Halcon标定:https://blog.csdn.net/niyintang/article/details/78752585 Halcon自标定:https://www.cnblogs.com/xiaomaLV2/p/5075148.html

在CAD中设计图纸最重要的就是图纸的尺寸,俗话说也就是图纸间的距离.通过正确的数据设计出的图纸才能够准确,也能够避免施工时事不必要的误差.那怎么在CAD中测量图纸距离呢?具体要怎么来进行操作呢?下面我们就一起来看看CAD测量距离的方法吧! 方法一: 操作步骤: 1.大家先在电脑桌面中找到迅捷CAD编辑器软件,之后鼠标双击该软件图标,将CAD进行启动进入到编辑器的操作界面中进行使用. 2.CAD打开后,在点击界面上方中的“文件”选项,在文件选项下界面中在点击“打开”按钮,这个时候就会跳转到另外一个

第一步:将图片导入, 拿到图片的名字 和窗口的句柄 第二步:创建一个测量区域.这个测量区域是一个矩形,假设他的名字叫A gen_measure_rectangle2 (TmpCtrl_Row,//输入矩形A的中心Y轴坐标 TmpCtrl_Column,//输入矩形A的中心X轴坐标 TmpCtrl_Phi,//输入矩形的长轴与水平轴的夹角 TmpCtrl_Len1,//输入矩形长轴半轴的数据 TmpCtrl_Len2, //输入矩形短轴半轴的数据  注意了 短轴的大小必须小于长轴的大小 685,/

引言 机器视觉中缺陷检测分为一下几种: blob分析+特征 模板匹配(定位)+差分:halcon--缺陷检测常用方法总结(模板匹配(定位)+差分) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 光度立体:halcon--缺陷检测常用方法总结(光度立体) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 特征训练 测量拟合 频域+空间域结合:halcon--缺陷检测常用方法总结(频域空间域结合) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 深度学习 本篇主要总结一

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:为标定描述文件路径   *作者:骑蚂蚁上高速 *程序开始 list_files ('E:/calibration_image', 'files', ImageFiles) TmpCtrl_AllMarkRows := [] TmpCtrl_AllMarkColumns := [] TmpCtrl_Star

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:为标定描述文件路径   *作者:骑蚂蚁上高速 *程序开始 list_files ('E:/calibration_image', 'files', ImageFiles) TmpCtrl_AllMarkRows := [] TmpCtrl_AllMarkColumns := [] TmpCtrl_Star

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,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

1.产生测量句柄,准备提取与矩形(圆弧)主轴垂直的值边缘. gen_measure_rectangle2或gen_measure_arc 2.测量边缘对   ,测量的直线与矩形或者圆弧垂直 measure_pairs (Image, MeasureHandle, 1.5, 30, 'negative', 'all', RowEdgeFirst, ColumnEdgeFirst, AmplitudeFirst, RowEdgeSecond, ColumnEdgeSecond, AmplitudeS

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

halcon代码: 1: *读取并截取图片 2: dev_close_window() 3: read_image (Image, 'D:/MyFile/halcon/长度和角度测量/图.png') 4: crop_rectangle1 (Image, ImagePart, 75, 0, 400, 400) 5: get_image_size (ImagePart, Width, Height) 6: dev_open_window (0, 0, Width, Height, 'black',

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被测物的两幅数字图像,并基于视差原理恢复出物体   的三维几何信息,重建物体三维轮廓及位置.双目立体视觉系统在机器视觉领域有着广泛的应用前景. HALCON是在世界范围内广泛使用的机器视觉软件.它拥有满足您各类机器视觉应用需求的完善的开发库.HALCON也包含Blob分析.形态学.模式识别.测量.三

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.sina.com.cn/s/articlelist_1143733774_0_1.html  三十一.matching之二(例篇1-3) 三十.matching之一(基础篇)  二十九.Laser Triangulation with … 二十八.Laser Triangulation with …  二

Kinect for Xbox: 360 不支持“近景模式” 三只眼睛 —— 红外投影机,RGB摄像头,红外深度投影头  —— 色彩影像中的每个像素分别与深度影像中的一个像素对应 四只耳朵 —— L形布局的麦克风阵列 —— 过滤背景噪声,定位声源 —— 根据麦克风阵列接听声音的时间差来判断声源方向 Moving Touch 传动马达电动机 —— 用于仰角控制 PS 1080 Soc 芯片 —— 深度图像获取能力 Xbox 360 (有效视距  1.2 ~~ 3.5)  最近距离 —— 2.26米

Pony.ai 在多传感器感知上积累了很多的经验,尤其是今年年初在卡车上开始了新的尝试.我们有不同的传感器配置,以及不同的场景,对多传感器融合的一些新的挑战,有了更深刻的认识,今天把这些经验,总结一下,分享给大家,与大家一起讨论. 本次分享分为三部分: 为什么需要多传感器融合? 传感器融合的一些先决条件 如何做传感器融合? ▌为什么需要多传感器融合? 首先,单一传感器在自动驾驶中,都有各自的挑战,所以先了解下常用的传感器的挑战是什么: 1. Camera data 照相机数据遇到的挑战: ① 没

案例教学,把“问题”讲清楚了,赞 Pony.ai 在多传感器感知上积累了很多的经验,尤其是今年年初在卡车上开始了新的尝试.我们有不同的传感器配置,以及不同的场景,对多传感器融合的一些新的挑战,有了更深刻的认识,今天把这些经验,总结一下,分享给大家,与大家一起讨论. 本次分享分为三部分: 为什么需要多传感器融合? 传感器融合的一些先决条件 如何做传感器融合? ▌为什么需要多传感器融合? 首先,单一传感器在自动驾驶中,都有各自的挑战,所以先了解下常用的传感器的挑战是什么: 1. Camera dat

2019 年第十六届中国研究生数学建模竞赛C 题 任务1中 图三:图3 中拍照者距离地面的高度 目录: 0.试题分析: 1.构建摄像机模型 2.摄像机参数假定 3.像平面坐标计算 4.图像标定及数值测量 5.计算 6.总结其中误差 0.试题分析: 试题涉及内容为:图像处理之图像理解——摄像机成像 1.构建摄像机模型: 一般摄像机模型(世界坐标系统与摄像机坐标系统不重合时的投影成像示意图) 摄像机观察3D 场景示意图 2.摄像机参数假定: 设摄像头中心位置为(0,0,1),摄像机的焦距为0.05m

IMAQ Learn Pattern 2 VI 在匹配阶段创建您要搜索的图案匹配的模板图像的描述,此描述的数据被附加到输入模板图像中.在匹配阶段,从模板图像中提取模板描述符并且用于从检查图像中搜索模板. Image:是一个您要搜索模板图像的参考检查图像. Learn Pattern Setup Data(学习模式设置数据):是一个字符串,包含从本控件或从高级控件(IMAQ Advanced Setup Learn Pattern 2 VI)获得的信息.如果此引脚没有连接,在学习阶段VI使用默认参