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网站系统设计说明书,做网站建设话术,衡水seo网站建设优化排名,广告招商halcon双目相机标定三维点云生成程序 官方例子改的在机器视觉和三维重建领域#xff0c;双目相机标定以及基于标定结果生成三维点云是至关重要的任务。今天就和大家分享下我基于Halcon官方例子修改#xff0c;实现双目相机标定与三维点云生成程序的过程。 Halcon双目相机标定…halcon双目相机标定三维点云生成程序 官方例子改的在机器视觉和三维重建领域双目相机标定以及基于标定结果生成三维点云是至关重要的任务。今天就和大家分享下我基于Halcon官方例子修改实现双目相机标定与三维点云生成程序的过程。Halcon双目相机标定官方例子基础Halcon官方例子为我们提供了一个非常好的起点。在标定双目相机时核心思路是通过棋盘格等标定板获取不同角度下相机拍摄的图像特征点。代码实现与分析* 读取双目相机左右图像 read_image(LImage, left_camera_images/*.tif) read_image(RImage, right_camera_images/*.tif) * 提取棋盘格角点 find_caltab(LImage, CalTabDescrName, CalTabPose, all, caltab_found, LMarks, LNum) find_caltab(RImage, CalTabDescrName, CalTabPose, all, caltab_found, RMarks, RNum) * 相机标定 calibrate_cameras([LMarks, RMarks], [LNum, RNum], CalibrationDataID)在这段代码中首先通过readimage函数读取左右相机的图像数据。这里假设图像是以.tif格式存储在对应的文件夹中。接着findcaltab函数用于在图像中寻找棋盘格角点CalTabDescrName是棋盘格描述文件通过这个函数可以得到角点的位置信息LMarks和RMarks。最后calibrate_cameras函数利用找到的角点信息进行相机标定CalibrationDataID是标定数据的标识后续会用于生成三维点云。三维点云生成基于标定结果的点云生成原理在完成双目相机标定后我们就有了足够的参数来计算空间中三维点的坐标。通过三角测量原理利用左右相机图像中对应点的视差结合标定得到的相机参数就能计算出三维点的坐标。代码实现与分析* 获取标定参数 get_calib_data(CameraParamName, CalibrationDataID, camera, CameraParam) * 从图像中提取特征点对 match_template(LImage, Template, ncc, 0.7, RowL, ColumnL) match_template(RImage, Template, ncc, 0.7, RowR, ColumnR) * 计算三维点云 project_3d_point([RowL, RowR], [ColumnL, ColumnR], CameraParam, bilinear, X, Y, Z) create_3d_object(X, Y, Z, point, 3DObject)这里getcalibdata函数从标定数据CalibrationDataID中获取相机参数CameraParam。matchtemplate函数用于在左右图像中匹配相同的模板找到对应的特征点对这里以归一化互相关ncc作为匹配算法阈值设为0.7。最后project3dpoint函数利用相机参数和左右图像中的对应点坐标计算出三维空间中的点坐标X、Y、Z并通过create3d_object函数创建三维点云对象3DObject。通过这样基于Halcon官方例子的修改我们成功实现了双目相机标定与三维点云生成的程序为后续的机器视觉和三维重建应用打下基础。希望这段分享能给大家在相关领域的研究和开发带来一些启发。