Halcon標定板標定流程
1、製作標定板
- 調用函數：gen_caltab (7, 7, 0.00250, 0.4, 'caltab_25mm.descr', 'caltab_25mm.ps')
- 生成標定板圖紙：caltab_25mm.ps
- 生成標定板描敘文件：caltab_25mm.descr
其中7,7爲生成7*7的陣列，0.00250爲陣列間間距爲2.5mm,0.4爲直徑與標記距離的比值。
2、查詢相機初始參數
StartCamPar:= [0.008,0,5.3e-006,5.3e-006,640,512,1280,1024]
0.008：默認焦距，0：徑向扭曲係數（K爲負則是桶形畸變，爲正是枕形畸變），5.3e-006：相機像素尺寸（Pixel Size），640：Weight/2，512：Height/2，1280：相機分辨率的寬，1024相機分辨率的高（此處是隻用相機拍圖能看到寬高）
3、拍照10~20張
架好相機，然後用標定板在相機下拍攝不同位姿圖片10~20張，拍攝圖片時標定板儘量覆蓋整個視場（標定板要根據工作距離、視場大小定製）；拍攝圖片上的圓直徑不得小於10個像素 。
4、相機標定
- 創建標定數據類型：
create_calib_data('calibration_object', 1, 1, CalibDataID)
其中 'calibration_object':相機矯正，1：一個相機，1：一個矯正對象，CalibHandle：句柄
- 設置標定相機參數類型：
set_calib_data_cam_param (CalibDataID, 0, 'area_scan_division', StartCamPar)
其中，0:相機索引爲1，'area_scan_division'：面掃division模式，StartCamPar：相機初始參數
- 指定所用標定板的具體描述文件：
set_calib_data_calib_object (CalibDataID, 0, CaltabName)
其中，0：校正對象索引，CaltabName：描述文件路徑
- 依次讀取圖片：
- 尋找圖片中的標定區域
find_caltab (Image, CalPlate,CaltabName, 3, 112, 5)
其中，3：高斯濾波核，112：標記提取的閾值，5：標定板上圓的最小直徑。
- 尋找標定板標誌點座標和預估外參
find_marks_and_pose (Image, CalPlate, CaltabName, StartCamPar, 128, 10, 18, 0.9, 15, 100, RCoord, CCoord, StartPose)
- 其中，128：輪廓檢測的初始閾值，10:輪廓檢測的初始閾值循環減少值，18：輪廓檢測的最小閾值。0.9：輪廓檢測的濾波係數，15：標記的輪廓的最小長度，100：標記的最大直徑
- 儲存標定信息到標定模型
set_calib_data_observ_points(CalibDataID, 0, 0, i, RCoord, CCoord, 'all', StartPose)
其中，儲存標定信息到標定模型，0：相機索引，0：標定對象的索引，‘all’:提取點與觀測標定對象的標定標誌的所有對應關係。
- 獲取相機的內外參數
- 標定相機參數
calibrate_cameras (CalibDataID, Error)
- 獲取相機內部參數
get_calib_data (CalibDataID, 'camera', 0, 'params', CamParam)
其中‘camera’:校準數據的類型，0：相機索引，'params'：被檢查數據的名稱。CamParam：獲得的相機內部參數
- 獲取相機外參數
get_calib_data (CalibDataID, 'calib_obj_pose',[0,1],'pose',PoseCalib)
- 其中，獲取相機外參數‘calib_obj_pose’:校準數據的類型，[0,1]：受影響項目的索引，'pose'：姿態。PoseCalib：獲得外部參數
5、實驗
圖1 標定板檢測圖
圖2 標定板中尺寸檢測
圖3 標定板圖校正與旋轉轉換效果圖
圖4 世界座標中5mm直線轉圖像座標圖
圖5 圖中直線長度檢測效果圖
6、代碼
7、附件