相机9点标定手册 - 360文档中心

九点标定操作步骤(整理)

九点标定的操作步骤一. 标定的目的、方式以及数据传输方向：九点标定的目的：将像素坐标和物理坐标建立相应的关系，从而可以相互换算。

（因为相机拍出来的图片，是由一个个像素点组成。

而机器设备的运动是依靠物理坐标来运动的，所以需要标定将像素坐标换算成物理坐标后，传给机器设备使其进行对应的动作。

）大体过程：蓝色是相机中心的像素坐标点，值是固定不变的。

红色是匹配定位的模板的中心像素坐标然后利用标定得到的仿射矩阵分别出上述中心的实际物理坐标，算出两者的实际距离差，将距离差发送给运动平台，驱使让相机中心运动到模板中心。

即蓝色的坐标会移动到红色坐标处。

从左上角的的距离差可以看出，蓝色和红色基本是重合在一起的标定的方式：我们这边提供的九点标定平台，将检测物体作为Mark点，固定不动，通过移动相机的位置来进行标定。

按照九宫格的样式进行移动。

数据传输的方向：Halcon通过串口将数据发送给运动程序界面，在通过运动程序界面将数据发送给平台让相机进行相应的动作。

二. 开始标定前的准备：（由我们提供）1.一台完整的九点标定平台2.运动控制界面和Halcon九点标定代码运动控制界面：双击上图的CCarvingDemo应用程序，即可弹出运动控制程序界面如下：Halcon标定代码：3.安装电脑和九点标定的物理串口驱动4.用虚拟助手虚拟起码一组串口。

三. 运动控制程序界面的介绍：1.1 查看安装的物理串口的串口号。

方法：右击计算机属性，点击设备管理器，点击端口。

以上图的COM3为例。

1.2点动按钮。

1.3坐标信息框1.4信息提示框1.5输入坐标值运动1.6该串口用于和Halcon之间通讯。

四. 实操：1打开halcon的标定代码：首先我们先创建两个空的数组用于存储后续匹配到的模板中心的像素坐标（X和Y）。

相机每次移动的间隔，例如我每次移动的间隔是4个毫米，是根据实际情况来确定的。

（在移动相机的时候只要不让检测物体超出视野范围即可，只要合适都行，但走的九宫格最好尽量大点）。

OCV九点标定步骤

九点标定步骤此步骤顺序不能颠倒，否则标定会不成功1.打开捕捉图片软件调好CCD焦距与光源强度，以九点MASTER为基准。

调好后锁定2.打开ROBOT在线程序PH，确定PCCD位置，保存(PCCD位置图像如下，Z轴高度和九点MASTER放在光源上时的玻璃板一致）3.将机器人走到PCCD位置，Z轴向上抬些，把九点MASTER放到光源位置（尽量放到视觉中心）九点MASTER位置确定后不能动了，在视觉软件中将图片放大，用鼠标对准1-9各中心位置把像素坐标记下，一定不能抄错4.伺服OFF，真空打开将两个带尖MASTER，两尖相对，如下图5.伺服ON，确定两尖对准后，运行TLXY程序，此时机器人旋转头会转90度。

然后在电脑程序操作，直交方式下移动X、Y再次两尖对准。

点开始继续运行完程序，此时可以点程序操作面板+-C，机器人旋转头一直围绕下面的MASTER转，说明工具坐标做好了。

6.在工具坐标状态下，移动机器人旋转头,使尖端对准九点MASTER的1-9各点中心，在机器人程序里面一对一记录好各点坐标然后在CameraX、CameraY里面输入刚才记录好的像素坐标1-9对应，计算，写入机器人，此后可以把各MASTER拿走了在工具坐标状态下不要去校点（运行下PH程序会自动退出工具坐标）工具坐标查看方法见本页底部7.选择程序PH运行,机器人会走到PCCD位置，复位程序，吸一个电池，用视觉软件做用刚刚计算PH的电池去校正放货位（PUT），取料位（pick）保存到test1程序里面8.测试放货的准确度运行test1程序查看放货准确度，把电池按不同角度摆放看放货情况，每次都可以准确放置的话，说明九点标定准确完成工具坐标状态查看方法：如左图箭头指向XY有数字的话说明机器人在工具坐标状态，如为零则退出了最终做货程序里面的PCCD、PH位置数据要和九点标定确定下来的一致PUT位置如后面要调整，要以程序实际放货位置做相应调整。

C#EmguCV机械手相机9点坐标标定

C#EmguCV机械⼿相机9点坐标标定很多初学者，都对标定概念模糊不清，分不清坐标系之间的关系，搞不清相机标定和机械⼿相机标定有什么关系，想当初⾃⼰也是⼀个⼈摸索了很久，本⽂将尽量给⼤家解释。

我们通常所说的相机标定分为两种，⼀种是相机参数的标定，这⼀般⽤到张⽒标定法，标定的作⽤是校正相机⾃⾝的畸变，利⽤校正得到的参数对图形进⾏处理后再呈现出来。

关于这⽅⾯的资料，⽹上⼤把，我也不再此说明。

⼀般的机械⼿定位也不会进⾏这个标定，因为现在的相机畸变还是很⼩的，精度可以满⾜⼤多数要求。

本⽂要介绍的是第⼆种，相机和机械⼿之间的标定，作⽤：建⽴相机坐标系和机械⼿坐标系之间的关系，即给机械⼿装上眼睛，让它去哪就去哪。

常⽤的⽅法是9点标定，所⽤到函数是EstimateRigidTransform，⽹上关于 estimateRigidTransform 的详细说明很少，Emgucv的⼏乎没有。

当时找了N久，⼀度以为opencv没有坐标系转换的算法，差点就投奔halcon去了，不得不说，opencv在机器视觉⽅⾯的应⽤是完全不如halcon的。

EstimateRigidTransform有两个⽅法。

⽅法⼀：Mat EstimateRigidTransform(PointF[] sourcePoints, PointF[] destinationPoints, bool fullAffine);返回的是⼀个2*3的double的矩阵。

第⼀个参数sourcePoints：换之前图像上的点（相机坐标系下的点）第⼆个参数destinationPoints：换之后图像上的点（机械⼿坐标系下的点）第三个参数fullAffine： TRUE（全仿射变换,包括：rotation, translation, scaling,shearing,reflection）FALSE（带有约束的仿射变换）⽅法⼆：Mat EstimateRigidTransform(IInputArray src, IInputArray dst, bool fullAffine); //返回的是图像第⼀个参数src：变换之前的图像第⼆个参数dst：变换之前的图像第三个参数fullAffine： TRUE（全仿射变换,包括：rotation, translation, scaling,shearing,reflection）FALSE（带有约束的仿射变换）因为我们需要的是坐标点，所以选⽤第⼀个函数。

9点标定算法

9点标定算法摘要：1.9 点标定算法的概述2.9 点标定算法的原理3.9 点标定算法的实现步骤4.9 点标定算法的优缺点5.9 点标定算法的应用实例正文：一、9 点标定算法的概述9 点标定算法，又称作Tsai 算法，是一种广泛应用于计算机视觉和机器人领域的算法，主要用于通过一组已知的点来标定摄像机内外参数，即确定摄像机的旋转和平移矩阵。

该算法是由Tsai 在1986 年提出的，其优点是计算简单且精度较高，因此在实际应用中具有广泛的应用价值。

二、9 点标定算法的原理9 点标定算法的原理可以概括为：通过在平面上选取9 个不共线的点，利用这9 个点在摄像机图像上的投影点和实际世界坐标的映射关系，建立一个包含6 个未知数的线性方程组，然后求解这个方程组，得到摄像机的旋转和平移矩阵。

具体来说，首先需要确定摄像机的成像平面，然后选取这个平面上的9 个不共线的点。

在摄像机成像过程中，这9 个点在图像上的投影点分别为(x1, y1)，(x2, y2)，...，(x9, y9)。

同时，这9 个点在实际世界坐标系中的坐标分别为(X1, Y1)，(X2, Y2)，...，(X9, Y9)。

通过这些坐标，可以建立一个包含6 个未知数的线性方程组，进而求解出摄像机的旋转和平移矩阵。

三、9 点标定算法的实现步骤1.选择9 个不共线的点，这些点应尽可能分布在摄像机成像平面的各个区域，以提高标定精度。

2.在摄像机图像中找到这9 个点的投影点，并记录这些点的坐标(x1,y1)，(x2, y2)，...，(x9, y9)。

3.在实际世界坐标系中找到这9 个点的坐标，并记录这些点的坐标(X1, Y1)，(X2, Y2)，...，(X9, Y9)。

4.根据上述坐标建立线性方程组，求解出摄像机的旋转和平移矩阵。

四、9 点标定算法的优缺点优点：1.计算简单，易于实现。

2.标定精度较高，适用于大多数场景。

缺点：1.对选取的9 个点分布要求较高，如果点分布不合理，可能导致标定结果不准确。

9点标定算法

9点标定算法摘要：一、引言二、9 点标定算法的概念和原理1.相机标定的背景和意义2.9 点标定算法的原理和流程三、9 点标定算法的方法和步骤1.选择标定物体2.设计标定棋盘格3.拍摄标定图像4.提取图像特征点5.匹配两幅图像中的特征点6.计算单应性矩阵7.求解相机的内部和外部参数四、9 点标定算法的优缺点分析1.优点1.精度高2.计算效率高3.对环境光照影响较小2.缺点1.对棋盘格的设计要求较高2.需要高质量的图像五、9 点标定算法在计算机视觉领域的应用1.三维重建2.机器人视觉3.自动驾驶六、总结正文：一、引言随着计算机视觉技术的快速发展，图像处理和分析在各个领域得到了广泛应用。

为了使计算机能够更好地理解图像，需要对图像进行准确的校准，即确定相机的内部和外部参数。

9 点标定算法是一种常用的相机标定方法，具有较高的精度和计算效率。

本文将对9 点标定算法进行详细介绍和分析。

二、9 点标定算法的概念和原理相机标定是计算机视觉领域中的一个重要环节，其目的是确定相机的内部和外部参数，使图像能够准确地转换为现实世界的坐标系。

9 点标定算法是一种基于棋盘格特征点的标定方法，其基本原理是通过拍摄包含已知特征点的图像，利用图像中的特征点匹配和单应性矩阵求解相机的内部和外部参数。

三、9 点标定算法的方法和步骤9 点标定算法主要包括以下步骤：1.选择标定物体：通常选择具有较高对比度和清晰度的棋盘格作为标定物体。

2.设计标定棋盘格：根据相机的视场角和分辨率设计合适的棋盘格尺寸和位置。

3.拍摄标定图像：在不同的角度和距离下拍摄多幅包含棋盘格的图像。

4.提取图像特征点：使用特征检测算法（如SIFT、SURF）提取图像中的特征点。

5.匹配两幅图像中的特征点：利用特征点匹配算法（如暴力匹配、FLANN）找到两幅图像中的对应特征点。

6.计算单应性矩阵：根据匹配的特征点计算单应性矩阵，描述两幅图像之间的几何变换关系。

7.求解相机的内部和外部参数：利用单应性矩阵和标定物体已知的三维坐标求解相机的内部和外部参数。

halcon九点及旋转标定流程

halcon九点及旋转标定流程一、啥是九点标定和旋转标定呀。

咱先唠唠这九点标定和旋转标定是个啥玩意儿。

九点标定呢，就像是给相机和要测量的物体之间建立一种特殊的联系，就好比是两个人互相认识得有个介绍过程一样。

通过九个特定的点，让相机知道这个物体在它眼里的位置关系，这样相机就能更准确地测量这个物体啦。

那旋转标定呢，这就更酷了。

想象一下，物体在空间里可能会转来转去的，旋转标定就是让相机能明白这个物体不管怎么转，它都能准确地知道物体的状态。

这就好比你和小伙伴玩捉迷藏，不管小伙伴怎么转着躲，你都能找到他一样。

二、准备工作。

1. 硬件准备。

咱们得有个好相机呀，这相机就像是我们的眼睛一样。

要确保相机安装得稳稳当当的，要是相机晃来晃去的，那可就像近视眼没戴眼镜看东西，肯定不准。

然后呢，要有一个标定板，这个标定板上面有那些个用来标定的点，它可是很重要的哦。

就像考试的试卷一样，上面的题目就是那些点，相机得好好“答题”。

2. 软件准备。

当然得有halcon软件啦。

打开这个软件就像打开一个魔法盒子，里面有各种神奇的功能等着我们去探索。

在软件里要设置好一些基本的参数，比如说图像的分辨率呀，这些参数就像是做菜时候的调料，放得合适了，做出来的菜才美味，图像才清晰准确。

三、九点标定流程。

1. 采集图像。

让相机对着标定板，就像小朋友看黑板一样，要看得清清楚楚的。

然后采集标定板的图像，这时候要注意啦，采集的图像质量要好，如果图像模糊不清，那就像是雾里看花，后面的标定肯定会出问题的。

多采集几张图像，就像多做几次实验一样，这样更保险。

2. 找角点。

在采集到的图像里，要找到标定板上的那些角点。

这可有点像寻宝游戏，在一幅图里找到那些隐藏的宝贝角点。

halcon有专门的函数可以用来找角点，用起来还挺方便的，就像用魔法棒一点，角点就出现了。

3. 计算标定参数。

找到角点之后呢，就可以根据这些角点的信息来计算标定参数啦。

这个过程有点复杂，就像做一道很难的数学题，不过好在halcon会帮我们完成大部分的计算工作。

halcon九点标定例程

halcon九点标定例程【原创版】目录1.介绍 halcon 九点标定例程2.详述 halcon 九点标定的具体步骤3.分析 halcon 九点标定的优点与不足4.总结 halcon 九点标定例程的重要性正文一、介绍 halcon 九点标定例程Halcon 九点标定例程是工业自动化领域中常用的一种标定方法，主要用于精确测量物体的尺寸和位置。

该方法通过在一个平面上选取九个特征点，然后利用特定的算法对这些特征点进行处理，从而实现对物体的精确测量。

这种方法具有操作简便、精度高、抗干扰能力强等优点，因此在工业生产中得到了广泛的应用。

二、详述 halcon 九点标定的具体步骤1.准备工作：首先，需要确保相机、光源等硬件设备已经正确安装并正常运行。

此外，还需要选择合适的标定板（通常为正方形，上面印有九个特征点），并将其放置在相机可拍摄的范围内。

2.拍摄照片：在确保标定板放置正确的情况下，启动相机拍摄包含九个特征点的照片。

需要注意的是，拍摄时需要保证光线充足、照片清晰，以确保后续处理效果。

3.特征点提取：通过图像处理软件（如 Halcon）对拍摄到的照片进行处理，提取出九个特征点。

这一步通常包括边缘检测、轮廓提取、特征点筛选等操作。

4.建立坐标系：在照片上选取一个点作为原点，然后利用相机的内参数（如焦距、像素尺寸等）和已知的物距（即特征点到相机的距离），计算出其他特征点在三维空间中的坐标。

这样，就建立了一个以原点为基准的二维坐标系。

5.计算相机参数：通过九点标定算法，计算出相机的外参数（如旋转矩阵、平移矩阵等），从而实现对物体在三维空间中的精确定位。

三、分析 halcon 九点标定的优点与不足1.优点：（1）操作简便：九点标定方法所需设备和操作步骤较为简单，易于上手。

（2）精度高：该方法利用多个特征点进行标定，提高了测量的精度和可靠性。

（3）抗干扰能力强：九点标定方法对光照、摄像头晃动等干扰因素具有较强的抗干扰能力。

halcon九点标定原理

halcon九点标定原理Halcon是世界领先的机器视觉软件，被广泛应用于制造、医疗、安全监控和智能交通等领域。

其中，九点标定原理是Halcon中常用的一种标定方法。

标定是指确定相机的内参和外参，以便于机器视觉系统进行三维重建、测量、定位和识别等操作。

而九点标定原理就是在已知相机内参的情况下，通过对标定板上九个已知点的像素坐标和实际坐标进行对应，来求解相机的外参。

下面，我将详细介绍Halcon九点标定原理的具体步骤：1. 准备标定板首先，我们需要准备一个标定板。

标定板可以是黑白底纹、格子图案或者其他规则的图案，这里以黑白相间的格子为例。

标定板上需要标注出九个已知点的实际坐标。

这里建议按照“从左到右、从上到下”的顺序依次标号，方便后续计算。

2. 摄像头拍摄标定板将标定板固定在平面上，并使用相机对其进行拍摄。

需要注意的是，拍摄时应保持相机固定不动，同时注意光照条件的稳定性，以避免影响标定精度。

3. 识别标定板上的九个点使用Halcon中的find_pattern函数对标定板上的九个点进行识别。

该函数的作用是匹配标定板的模板图案，返回每个点的像素坐标以及定位误差。

4. 求解相机的外参通过对比标定板上的实际坐标和相机拍摄得到的像素坐标，使用Halcon中的calibrate_cameras函数来求解相机的外参。

该函数会返回相机的旋转矩阵和平移向量，即可确定相机在世界坐标系下的位置。

5. 验证标定结果最后，我们需要对标定结果进行验证，以确保标定精度达到要求。

通常可以使用Halcon中的project_3d_point函数将三维对象投影到图像上，并与实际拍摄的图像进行对比，来判断标定误差是否在可接受的范围内。

总结：九点标定原理是一种简单、快速、精度较高的标定方法，适用于大部分机器视觉应用。

在实际操作过程中，需要注意拍摄条件的稳定性、标定板的精度以及标定结果的验证等问题，以确保标定精度达到要求。

9点标定算法

9点标定算法摘要：一、引言二、9点标定算法原理1.相机内参2.相机外参3.标定过程三、9点标定算法步骤1.准备标定图像2.检测角点3.计算相机矩阵4.计算畸变系数5.验证标定结果四、应用场景五、总结正文：一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，相机标定技术在许多领域得到了广泛应用。

其中，9点标定算法作为一种简单且实用的标定方法，被广泛应用于计算机视觉和机器人领域。

本文将对9点标定算法进行详细介绍，包括其原理、步骤以及应用场景。

二、9点标定算法原理9点标定算法是基于张正友标定法的改进版，主要用于求解相机的内部参数和外部参数。

该算法主要涉及以下三个部分：1.相机内参：包括焦距、主点坐标和畸变系数等参数。

2.相机外参：包括旋转矩阵和平移矩阵，用于描述相机在空间中的位置和姿态。

3.标定过程：通过拍摄一系列标定图像，利用角点检测算法提取角点，进而求解相机参数。

三、9点标定算法步骤9点标定算法的具体步骤如下：1.准备标定图像：拍摄一组包含棋盘格的图像，要求棋盘格在图像中占比较大，以便于角点检测。

2.检测角点：采用角点检测算法（如SIFT、SURF等）提取图像中的角点。

一般选取具有代表性的9个角点（其中一个角点为原点，其他8个角点分布在以原点为中心的方形区域内）。

3.计算相机矩阵：根据选取的9个角点，利用三角测量原理求解相机矩阵（包括焦距、主点坐标等）。

4.计算畸变系数：利用标定图像中的直线段，通过最小二乘法求解畸变系数。

5.验证标定结果：利用标定后的相机参数拍摄一张新图像，然后通过角点检测算法提取角点，与实际角点进行对比，验证标定结果。

四、应用场景9点标定算法广泛应用于计算机视觉、机器人、自动驾驶等领域。

例如，在机器人视觉中，通过9点标定算法求解相机参数，可以实现精确的定位和导航；在自动驾驶领域，9点标定算法有助于提高激光雷达、摄像头等传感器的精度，从而提高驾驶安全性。

五、总结9点标定算法作为一种实用且简便的相机标定方法，在计算机视觉领域具有广泛的应用价值。

halcon九点标定例程 -回复

halcon九点标定例程-回复Halcon九点标定例程是一种常用的机器视觉算法，用于自动化系统中对相机进行标定。

相机标定是指确定相机内部参数和外部参数的过程，而九点标定法是一种简单且有效的相机标定算法。

本文将以九点标定例程为主题，一步一步回答相关问题，并解释其原理和应用。

第一步：引言和背景知识介绍（200-250字）相机标定在机器视觉系统中扮演着重要角色，可以提供准确的图像测量和三维重建结果。

Halcon是一款流行的机器视觉软件，提供了丰富的相机标定工具和算法。

九点标定法是Halcon中一种常用的相机标定算法，其原理基于相机的投影模型和校准板上已知的特征点。

通过测量这些已知特征点在图像中的位置，我们可以计算相机的内部参数（例如焦距、主点等）和外部参数（例如相机的旋转和平移）。

本文将详细介绍Halcon九点标定例程，并给出相应的代码示例。

第二步：九点标定原理简述（300-350字）九点标定法基于一个简单的投影模型，该模型假设相机内部参数和外部参数对于所有图像均保持不变。

在校准板上标记九个已知的特征点，例如角点或圆心。

当我们用相机拍摄校准板时，这些特征点在图像上会形成相应的图案。

利用这些已知的特征点和其在图像中的位置，我们可以推导出相机的内部参数和外部参数。

具体而言，根据相机拍摄的图像，我们可以提取出各个特征点的像素坐标。

通过将像素坐标转换为相机坐标系或世界坐标系中的坐标，我们可以建立像素坐标与相机坐标之间的对应关系。

然后，利用这些对应关系，我们可以计算出相机的内部参数和外部参数。

第三步：九点标定例程的步骤介绍（400-450字）Halcon九点标定例程的主要步骤如下：1. 准备一块校准板，并在其上标记九个已知特征点。

这些特征点可以是标定板的角点或圆心。

2. 使用Halcon的图像采集工具捕获多张校准板的图像。

3. 对每一张图像，使用Halcon的图像处理工具提取出标定板上已知特征点的像素坐标。

4. 构建像素坐标和相机坐标之间的对应关系。

9点标定算法

9点标定算法摘要：一、引言二、9 点标定算法的概念和原理1.标定原理2.9 点标定的特点三、9 点标定算法的具体步骤1.准备阶段2.拍摄阶段3.处理阶段四、9 点标定算法在实际应用中的优势和局限1.优势2.局限五、结论正文：一、引言随着科技的发展，计算机视觉技术在各个领域得到了广泛应用。

在计算机视觉领域中，图像标定技术是基础且关键的技术之一。

9 点标定算法作为图像标定算法中的一种，具有较高的精度和稳定性，被广泛应用于各种计算机视觉任务中。

本文将对9 点标定算法进行详细介绍。

二、9 点标定算法的概念和原理9 点标定算法，又称为棋盘格标定法，是一种基于棋盘格图像的标定方法。

其标定原理是通过拍摄包含已知特征点的棋盘格图像，利用这些特征点与实际世界坐标系之间的对应关系，对摄像机内外参数进行求解。

2.1 标定原理在9 点标定算法中，首先需要拍摄包含已知特征点的棋盘格图像，这些特征点在图像中具有固定的位置关系。

然后，通过求解摄像机内外参数，使得计算机可以理解图像中的像素与实际世界坐标系之间的对应关系。

2.2 9 点标定的特点9 点标定算法具有以下特点：- 计算量较小，求解速度快；- 对噪声具有一定的抗干扰能力；- 适用于各种类型的摄像机。

三、9 点标定算法的具体步骤9 点标定算法的具体步骤如下：1.准备阶段- 拍摄包含已知特征点的棋盘格图像；- 提取图像中的特征点；- 记录特征点在图像中的位置信息。

2.拍摄阶段- 使用摄像机拍摄包含已知特征点的棋盘格图像；- 记录拍摄时的摄像机参数，如焦距、拍摄角度等。

3.处理阶段- 根据特征点在图像中的位置信息，建立特征点与实际世界坐标系之间的对应关系；- 利用摄像机参数和特征点坐标，求解摄像机内外参数；- 完成标定。

四、9 点标定算法在实际应用中的优势和局限1.优势- 适用于多种场景，尤其适用于摄像机姿态变化较大的场景；- 标定精度较高，具有较好的稳定性和鲁棒性；- 计算量较小，适用于实时性要求较高的场景。

自动化设计基础讲解-机械手，相机（CCD）9点标定

自动化设计基础讲解-机械手，相机（CCD）9点标定在机器视觉应用中，相机标定技术需要准确的相机内参数和外参数作为重构算法的输入和先决条件，通过标定算法，可以计算相机的投影矩阵。

本文讲解机械手-相机9点标定原理1.目的建立相机坐标系与机械手坐标系的关系，通过标定可以把某一点的相机坐标转换成机械手坐标，从而使视觉和运动相关联。

标定得到结果如下，2.标定外参—平面坐标变换如图（1-1）设源坐标系内一点(x,y)，用矩阵表示变换过程，这里(x,y)用向量形式表示，若旋转角度为θ，那么其中(x’,y’)表示目标坐标系坐标，R为旋转变换矩阵，T为平移变换矩阵，上式也可以写成如下形式，上述是已知坐标变换关系把一个平面内一点从一个坐标系变换到另一个坐标系，这个过程称之为正解。

逆解就是已知目标位置反求坐标关系，即我们要做的标定过程。

由公式（2）坐标变换需要四个参数（cosθ，sinθ，dx，dy），一个点可以列两个方程，那么平面内求逆解至少需要两个点，如下点1、点2在源坐标系的坐标（x1，y1）、（x2，y2），在目标坐标系的坐标为（x1’，y1’）、（x2’，y2’）。

3.标定内参理论上，建立两个平面坐标系之间的关系只需要两个点即可，实际情况相机与成像平面都会有少许倾斜，会导像素的x、y方向所代表的实际物理尺寸不同，这里需要一个补偿参数：纵横比Sx。

内参标定的原理比较复杂，这里只做简单介绍，如图（1-2）为机械手—相机模型，包含三个坐标系，即图像坐标系（u，v）、摄像机坐标系（Xc，Yc，Zc）和机械手坐标系（Xw，Yw，Zw），我们要建立图像坐标系（u，v）与机械手坐标系（Xw，Yw，Zw）的关系。

图像坐标系（u，v）是定义在二维图像上的直角坐标系，以像素为单位，其坐标原点一般定义在图像左上角，如图（1-3）所示，由上图可知像素值（u，v）与坐标（x，y）的关系为其次矩阵形式为式5是在假定相机相元是矩形的情况下得到的，若相机相元有少许倾斜，则要对该式进行修正，需要定义一个比例因子Sx来补偿，用α=tanθ来表示相元的倾斜率，考虑以上则K简称为摄像机标定矩阵，它只与相机内参数有关，定义了相机的一些基本内部参数，表征了相机的几何光学性质。

机器视觉9点标定原理(一)

机器视觉9点标定原理(一)机器视觉9点标定什么是机器视觉9点标定？机器视觉9点标定是一种常用的标定方法，用于校准相机镜头的畸变。

它通过在不同位置放置一个规则的校准板，并采集板上的点坐标来计算畸变参数，以实现图像的准确测量和分析。

标定原理机器视觉9点标定的原理基于相机模型和畸变模型。

在相机模型中，我们将相机抽象为一个透视投影系统，可以通过将三维世界坐标映射到二维图像坐标来描述相机成像过程。

而在畸变模型中，我们考虑相机镜头的畸变现象，主要包括径向畸变和切向畸变。

步骤1.准备校准板：在标定前，我们需要准备一个拥有明确区分特征的校准板。

一般采用黑白相间的棋盘格样式，并且每个格子内至少包含一个角点特征。

2.摄像头设置：将相机固定在一个位置，并确定相机参数（焦距、感光度等）。

3.获取标定板图像：在不同位置和角度下，通过相机获取校准板的图像。

4.检测角点：使用图像处理算法自动检测出每个格子的角点。

5.提取角点坐标：根据角点检测结果，将每个格子的角点坐标提取出来，得到一个相对于相机坐标系的二维点集合。

6.世界坐标生成：根据校准板的特征尺寸，可以将每个角点的世界坐标生成出来，得到一个相对于世界坐标系的三维点集合。

7.标定参数计算：根据二维点集合和三维点集合，采用最小二乘法等方法计算出相机的畸变参数、内参数和外参数。

8.检查标定结果：通过观察重投影误差等指标，判断标定结果的准确性。

9.应用标定参数：将获得的标定参数应用于机器视觉系统中，以校正图像中的畸变，提高测量和分析的准确性。

优势和应用机器视觉9点标定具有以下优势： - 简单易行：标定过程相对简单，只需要一块规则校准板和相机设备。

- 准确可靠：通过计算得到的畸变参数可以很好地校正图像中的畸变，提高测量和分析的准确性。

- 广泛应用：机器视觉9点标定可以应用于工业自动化、机器人导航、三维重建等领域。

总结机器视觉9点标定是一种常用的相机校准方法，通过对校准板上的角点进行图像处理和计算，得到相机的畸变参数。

halcon九点及旋转标定流程

halcon九点及旋转标定流程Halcon, a leading machine vision software, provides users with robust calibration tools for various types of vision systems. Halcon 9-point calibration in particular, is a crucial process that ensures accurate measurements and reliable performance of the vision system. 从各种视觉系统的角度来看，Halcon 9点校准是关键的过程，确保视觉系统的准确测量和可靠性性能。

It involves identifying the intrinsic parameters of the camera, such as focal length and lens distortion, and the extrinsic parameters, which define the camera's position and orientation in space. 这包括识别相机的固有参数，如焦距和镜头畸变，以及外部参数，这些参数定义了相机在空间中的位置和方向。

The 9-point calibration process is essential for eliminating distortions and errors in the captured images, thereby increasing the accuracy of measurements and analyses in the vision system. 9点校准过程对于消除捕获图像中的失真和误差至关重要，从而提高了视觉系统中的测量和分析的准确性。

halcon9点标定例程

Halcon 9点标定例程简介Halcon是一款功能强大的机器视觉软件，广泛应用于工业自动化、机器人视觉、医疗影像等领域。

其中，点标定是Halcon中常用的标定方法之一。

本文将介绍Halcon中的9点标定例程，包括基本原理、步骤、代码示例以及注意事项。

基本原理点标定是通过在图像中选取多个已知世界坐标和对应的像素坐标，建立世界坐标和像素坐标之间的转换关系。

这样，在后续的图像处理中，就可以通过已知的世界坐标计算出像素坐标，或者通过已知的像素坐标计算出世界坐标。

Halcon的9点标定例程是一种基于透视变换的标定方法。

透视变换是一种将三维空间中的点映射到二维平面上的变换，可以用来描述相机成像的过程。

通过选取多个已知世界坐标和对应的像素坐标，可以计算出透视变换的参数，从而建立世界坐标和像素坐标之间的转换关系。

步骤1.准备标定板：选择一个平面上的标定板，标定板上有多个已知世界坐标的点，一般选择9个点，可以是方形或圆形。

2.拍摄图像：使用相机拍摄多张含有标定板的图像，要求标定板在不同位置和姿态下的图像都有。

3.提取角点：对每张图像进行角点提取，即找到标定板上的角点像素坐标。

4.建立世界坐标和像素坐标的对应关系：将每个角点的像素坐标与其对应的已知世界坐标进行匹配，建立世界坐标和像素坐标的对应关系。

5.计算透视变换参数：使用Halcon提供的函数，根据已知的世界坐标和像素坐标的对应关系，计算出透视变换的参数。

6.验证标定结果：使用标定结果对其他图像进行校正，计算校正后的像素坐标与实际世界坐标的误差，以验证标定结果的准确性。

代码示例下面是一个简单的Halcon代码示例，演示了如何进行9点标定：# 读取图像read_image(Image, 'image.jpg')# 提取角点find_calib_object(Image, CalibModelID, 9, 1, 0.02, 6, 0, 'all', 'all')# 建立世界坐标和像素坐标的对应关系create_calib_data('calib_data', CalibModelID, [], [])# 计算透视变换参数calibrate_cameras('calib_data', [], [], 'calib_param', Error)# 验证标定结果gen_cross_contour_xld(Cross, 100, 100, 10, 0)project_cross_contour_xld(Cross, CrossProject, 'calib_param')dev_display(Image)dev_display(CrossProject)注意事项1.标定板的选取：标定板应该是平面的，并且上面的点要尽量均匀分布。

9点标定算法

9点标定算法
摘要：
1.9 点标定算法的定义和背景
2.9 点标定算法的具体步骤
3.9 点标定算法的优点和应用
正文：
【1.9 点标定算法的定义和背景】
9 点标定算法，是一种常用于计算机视觉和机器人领域的算法，主要用于通过一组已知的点来确定摄像机或者传感器的内部参数，包括内部坐标系和外部坐标系之间的映射关系。

该算法的主要目的是获取摄像机矩阵和畸变系数，从而实现对图像的准确处理和分析。

【2.9 点标定算法的具体步骤】
9 点标定算法的具体步骤如下：
步骤一：准备9 个已知的点，这些点需要在摄像机的视野范围内，并且需要具有已知的三维坐标。

步骤二：在摄像机视野范围内，拍摄这9 个点，并得到对应的图像坐标。

步骤三：通过图像坐标和已知的三维坐标，建立一个包含27 个元素的方程组，求解这个方程组，就可以得到摄像机的内部参数矩阵和畸变系数。

【3.9 点标定算法的优点和应用】
9 点标定算法的优点在于其简单、实用，只需要9 个已知的点就可以完成摄像机的标定。

这使得该算法在实际应用中非常受欢迎。

同时，该算法的计
算量相对较小，计算速度快，适用于实时性的应用场景。

9 点标定算法广泛应用于计算机视觉、机器人导航和控制等领域。

例如，在无人驾驶汽车中，9 点标定算法可以用于摄像机的标定，从而实现对道路、车辆和行人的准确识别和分析。

9点标定算法

9点标定算法摘要：一、引言二、9 点标定算法的概念和原理1.标定原理2.9 点标定的优势三、9 点标定算法的具体步骤1.准备阶段2.拍摄阶段3.计算阶段四、9 点标定算法在实际应用中的案例1.无人驾驶2.增强现实五、9 点标定算法的发展趋势与展望六、结论正文：一、引言随着科技的发展，计算机视觉技术在各个领域得到了广泛应用。

在计算机视觉领域，相机标定是一项基础工作，它关系到后续图像处理和分析的准确性。

其中，9 点标定算法作为相机标定的一种常用方法，因其简单高效而受到广泛关注。

本文将对9 点标定算法进行详细介绍。

二、9 点标定算法的概念和原理1.标定原理相机标定的目的是确定相机内参（包括焦距、光心坐标等）和外参（包括旋转和平移矩阵），使得通过相机拍摄到的图像可以与实际场景中的点一一对应。

9 点标定算法是基于棋盘格模板的标定方法，通过拍摄包含已知几何形状的棋盘格图像，利用棋盘格上的点与图像中的对应点之间的关系，求解相机参数。

2.9 点标定的优势相较于其他标定方法，9 点标定算法具有简单、快速、精度高等优点。

此外，该算法适用于各种类型的相机，包括单目、双目和立体相机。

三、9 点标定算法的具体步骤1.准备阶段首先需要准备一个包含已知几何形状的棋盘格模板，如常用的黑白相间的棋盘格。

棋盘格的尺寸和密度需要根据实际应用场景进行选择，以满足标定精度的要求。

2.拍摄阶段将棋盘格放置在待标定相机的拍摄范围内，确保棋盘格上的所有点都能被相机拍摄到。

拍摄多张包含棋盘格的图像，以便后续计算。

3.计算阶段对拍摄到的图像进行预处理，如去噪、灰度化等操作。

然后通过图像处理方法，如边缘检测、轮廓提取等，定位棋盘格上的点。

最后，根据棋盘格上点与图像中对应点的关系，求解相机参数。

四、9 点标定算法在实际应用中的案例1.无人驾驶在无人驾驶领域，相机标定是计算机视觉系统的重要组成部分。

9 点标定算法可以用于标定无人驾驶车辆上的各种相机，如前视、后视和环视相机，提高无人驾驶系统的安全性。

相机9点标定原理

相机9点标定原理宝子们！今天咱们来唠唠相机9点标定这个超有趣的事儿。

你知道吗？相机就像我们的眼睛一样，但是它可没有我们的眼睛那么智能，一下子就能准确判断物体的位置和形状啥的。

相机在拍摄的时候啊，它看到的图像是平面的，可我们生活的世界是三维的呀。

这就像一个小迷糊，需要有人来教教它怎么把看到的平面和真实的三维世界对上号，这个时候呢，9点标定就闪亮登场啦。

那这个9点标定到底是啥呢？简单来说，就是在相机能拍到的画面里找9个特殊的点。

这9个点可不是随便选的哦。

想象一下，你在一个大画布上画画，这9个点就像是9个小锚点，用来固定整个画面的布局。

在相机的世界里呢，这9个点是为了建立起图像坐标和真实世界坐标之间的关系。

比如说，咱们把相机对着一个棋盘格，这个棋盘格上的角点就可以当作那9个点啦。

棋盘格的好处就是它的格子都是方方正正的，角点特别明显。

相机看到这些角点的时候，就开始琢磨了：“这些点在我的画面里是这样分布的，那在真实世界里它们又是什么样的位置关系呢？”其实这里面涉及到一些数学魔法呢。

我们可以把相机成像看成是一个映射的过程。

就像把真实世界里的东西通过一个神奇的通道映射到相机的图像里。

9点标定就是要找到这个通道的规则。

通过这9个点的坐标，在图像坐标（就是相机看到的点的位置）和世界坐标（就是这些点在真实空间里的位置）之间建立起一个转换的方程式。

这就好比我们要给相机一本翻译小手册，告诉它图像里的这个点，在真实世界里对应的是那里。

一旦这个方程式建立起来了，相机就像开了窍一样。

以后再看到画面里的东西，就能比较准确地知道这个东西在真实世界里的位置、大小和形状啦。

而且哦，这个9点标定还超级实用呢。

在很多领域都离不开它。

比如说在机器人视觉里，如果机器人的眼睛（也就是相机）没有经过准确的9点标定，那它可能就会把东西拿错位置，或者在走路的时候撞到东西。

再比如说在一些智能安防系统里，如果相机标定不好，可能就会把好人当成坏人，或者放过一些危险的情况。

9点标定算法

9点标定算法摘要：一、引言二、9点标定算法的概念和原理1.标定目标2.标定方法三、9点标定算法的实现步骤1.准备阶段2.拍摄阶段3.处理阶段四、9点标定算法的应用领域1.计算机视觉2.机器人视觉3.虚拟现实五、9点标定算法的发展趋势与展望正文：一、引言随着科技的发展，计算机视觉和机器人视觉等领域越来越受到人们的关注。

在这些领域中，图像标定技术是关键性的技术之一，它能够使计算机或机器人对所处环境中的物体进行识别和定位。

9点标定算法作为图像标定技术中的一种，具有较高的精度和稳定性，被广泛应用于各种实际场景中。

二、9点标定算法的概念和原理1.标定目标：在待标定的图像中选择9个具有显著特征的点，作为标定目标点。

这些点应该在图像中有较好的重复性和一致性，例如边缘点、角点等。

2.标定方法：通过拍摄包含标定目标点的图像，并利用标定算法求解图像中的内外参，从而实现图像的标定。

三、9点标定算法的实现步骤1.准备阶段：选择合适的标定目标点，并确保这些点在图像中具有较好的重复性和一致性。

2.拍摄阶段：拍摄包含标定目标点的图像，并确保目标点在图像中的位置和数量准确无误。

3.处理阶段：利用9点标定算法对拍摄到的图像进行处理，求解图像中的内外参，实现图像的标定。

四、9点标定算法的应用领域1.计算机视觉：在计算机视觉领域，9点标定算法可以用于对图像进行预处理，提高图像识别和定位的精度和稳定性。

2.机器人视觉：在机器人视觉领域，9点标定算法可以帮助机器人对所处环境中的物体进行识别和定位，从而提高机器人的导航和避障能力。

3.虚拟现实：在虚拟现实领域，9点标定算法可以用于对虚拟物体进行精确建模，提高虚拟现实的真实感和沉浸感。

五、9点标定算法的发展趋势与展望随着计算机视觉、机器人视觉和虚拟现实等领域的发展，对图像标定技术的需求越来越高。

未来，9点标定算法将继续优化和改进，以适应更广泛的应用场景。