halcon定位测量（Halcon自标定做畸变校正）

时间2025-09-13 19:51:05分类IT科技浏览7914

导读：一、Halcon有个算子可以实现利用单张图像，标定出相机内参，用来做畸变校正。不过对图片有要求，因为畸变越靠近图像边缘，就会越严重。所以要求图片的四周有足够的直线，最好图像中间部分也有足够的直线。提取这些直线，后面标定之后会把这些产生畸变的直线拉直，实现畸变校正。这个功能类似Visionpro里面的CheckBoard标定，只不过...

一、Halcon有个算子可以实现利用单张图像，标定出相机内参，用来做畸变校正。不过对图片有要求，因为畸变越靠近图像边缘，就会越严重。所以要求图片的四周有足够的直线，最好图像中间部分也有足够的直线。提取这些直线，后面标定之后会把这些产生畸变的直线拉直，实现畸变校正。这个功能类似Visionpro里面的CheckBoard标定，只不过CheckBoard标定后，可以直接把像素坐标转换到世界坐标，转换后的图用来测量可以直接输出毫米mm 。而Halcon自标定算子标定后，只能用于畸变校正。如需要用于转换到世界坐标，需要另加计算像素当量。

二、算子详解

2.1 radial_distortion_self_calibration(Contours : SelectedContours : Width, Height, InlierThreshold, RandSeed, DistortionModel, DistortionCenter, PrincipalPointVar : CameraParam)

名字：径向畸变自标定

描述：此算子通过XLD轮廓数据来估算镜头的畸变参数和畸变中心。其获得的即便参数通过相机内参数CameraParam返回。此算子不能矫正焦距和比例因子，因此不能用于3D测量中。

参数：

Contours ：输入用来矫正的轮廓数据

SelectedContours ：矫正后的轮廓数据

Width：获取轮廓数据的图像宽度

Height：获取轮廓数据的图像高度

InlierThreshold：分类阈值

RandSeed：随机种子

DistortionModel：畸变模式

DistortionCenter：畸变中心的估算模式，决定使用何种方式估计失真中心。有 ‘variable’（默认，适用于图像边缘轮廓线很多或者失真应该很高。否则，在寻找畸变中心时可能会出现不适定性，从而导致不稳定性。）‘adaptive’（如果可以假定畸变中心位于图像中心附近，并且只有很少的等值线可用或其他等值线的位置不好(例如等值线方向相同) ，则应使用这种方法）, ‘fixed’（该方法适用于失真很弱或轮廓线少的情况下，在不好的位置。）

PrincipalPointVar ：偏差控制，控制畸变中心与图像中心的偏差

CameraParam：输出相机内参数

2.2 change_radial_distortion_cam_par( : : Mode, CamParamIn, DistortionCoeffs : CamParamOut)

名字：矫正畸变参数

描述：根据指定的径向畸变系数，求取理想无畸变的相机内参。

参数：

Mode：畸变模式

CamParamIn：畸变的相机内部参数

DistortionCoeffs ：畸变系数值

CamParamOut：已校正的相机内参

2.3 change_radial_distortion_image(Image, Region : ImageRectified : CamParamIn, CamParamOut : )

名字：矫正畸变图像

描述：根据指定图像和指定相加参数来矫正输入图像的畸变。change_radial_distortion_image根据摄像机内部参数CamParamIn和CamParamOut对输入图像图像的径向畸变进行改变。使用CamParamOut将位于区域区域内的输出图像的每个像素转换为图像平面，然后使用CamParamIn将其投影为图像的亚像素。通过双线性插值确定得到的灰度值。如果该亚像素在图像之外，则将图像重建中的对应像素设置为“黑色 ”并从图像域中消除。

参数：

Image：输入图像

Region ：矫正图像的区域

ImageRectified ：矫正图像

CamParamIn：输入相机参数

CamParamOut ：输出相机参数

2.4 gen_radial_distortion_map(Map, CameraParam, CamParamOut, ‘bilinear’)

map_image(Imagecalib, Map, ImageMapped)

这两个算子联合可以实现2.3的图像畸变校正功能。

三、案例

3.1 Halcon官方案例 *这个程序展示了如何radial_distortion _selfcalibration可以用来 *校准径向畸变系数和中心 *扭曲。在程序的第一部分，从边缘提取 *一个图像用于校准。结果表明 *径向畸变提取相当准确的从单一 *图像。为了提高准确性，程序的第二部分显示 *如何从20张图像中提取的边缘可以用来执行 *校准。因为这些边出现在很多不同的方向 * 20张图片，主点可以确定的明显更多 *准确。 dev_update_off () read_image (Image, board/board-01) dev_close_window () dev_open_window_fit_image (Image, 0, 0, -1, -1, WindowHandle) set_display_font (WindowHandle, 16, mono, true, false) dev_display (Image) disp_message (WindowHandle, Image with radial distortions, window, 0, 0, black, true) disp_continue_message (WindowHandle, black, true) stop () * Extract subpixel-precise edges using the Canny filter. edges_sub_pix (Image, Edges, canny, 1, 10, 40) * Segment the edges into lines and circular arcs. segment_contours_xld (Edges, SplitEdges, lines_circles, 5, 4, 2) * Select edges that are long enough to be useful for the calibration. select_shape_xld (SplitEdges, SelectedEdges, contlength, and, 30, 100000) dev_display (Image) dev_set_colored (12) dev_display (SelectedEdges) disp_message (WindowHandle, Extracted edges, window, 0, 0, black, true) disp_continue_message (WindowHandle, black, true) stop () dev_clear_window () disp_message (WindowHandle, Performing self-calibration..., window, 0, 0, black, true) *执行径向畸变的自我校准。 radial_distortion_self_calibration (SelectedEdges, CalibrationEdges, 646, 492, 0.08, 42, division, variable, 0, CamParSingleImage) *校正图像，即去除径向畸变。 get_domain (Image, Domain) change_radial_distortion_cam_par (fixed, CamParSingleImage, 0, CamParSingleImageRect) change_radial_distortion_image (Image, Domain, ImageRectified, CamParSingleImage, CamParSingleImageRect) * Display the distorted and undistorted image five times to visualize the * differences between the images. dev_display (Image) dev_display (CalibrationEdges) disp_message (WindowHandle, Edges used for calibration, window, 0, 0, black, true) disp_continue_message (WindowHandle, black, true) stop () dev_display (ImageRectified) disp_message (WindowHandle, Image without radial distortions, window, 0, 0, black, true) disp_continue_message (WindowHandle, black, true) stop () * Now perform the self-calibration using edges extracted from 20 images. * The variable Edges will accumulate the edges extracted from the images. gen_empty_obj (Edges) for J := 1 to 20 by 1 read_image (Image, board/board- + J$02d) * Extract subpixel-precise edges using the Canny filter. edges_sub_pix (Image, ImageEdges, canny, 1, 10, 40) * Segment the edges into lines and circular arcs. segment_contours_xld (ImageEdges, SplitEdges, lines_circles, 5, 4, 2) * Select edges that are long enough to be useful for the calibration. select_shape_xld (SplitEdges, SelectedEdges, contlength, and, 30, 100000) * Accumulate the edges. concat_obj (Edges, SelectedEdges, Edges) dev_display (Image) dev_set_colored (12) dev_display (SelectedEdges) disp_message (WindowHandle, Edges extracted from image + J$d, window, 0, 0, black, true) endfor dev_clear_window () dev_set_colored (12) dev_display (Edges) disp_message (WindowHandle, Collected edges from multiple images, window, 0, 0, black, true) disp_continue_message (WindowHandle, black, true) stop () dev_clear_window () disp_message (WindowHandle, Performing self-calibration..., window, 0, 0, black, true) *执行径向畸变的自我校准。 radial_distortion_self_calibration (Edges, CalibrationEdges, 646, 492, 0.08, 42, division, variable, 0, CamParMultiImage) dev_clear_window () dev_set_colored (12) dev_display (CalibrationEdges) disp_message (WindowHandle, Edges used for calibration, window, 0, 0, black, true) disp_continue_message (WindowHandle, black, true) stop () *计算未失真图像的相机参数。 change_radial_distortion_cam_par (fixed, CamParMultiImage, 0, CamParMultiImageRect) for J := 1 to 20 by 1 read_image (Image, board/board- + J$02d) get_domain (Image, Domain) *校正图像，即去除径向畸变。 change_radial_distortion_image (Image, Domain, ImageRectified, CamParMultiImage, CamParMultiImageRect) * Display the distorted and undistorted image to visualize the * differences between the images. dev_display (Image) disp_message (WindowHandle, Image with radial distortions, window, 0, 0, black, true) wait_seconds (0.5) dev_display (ImageRectified) disp_message (WindowHandle, Image without radial distortions, window, 0, 0, black, true) wait_seconds (0.5) endfor

原图

用来畸变校正的XLD

畸变校正后的图

3.2 个人编写案例 dev_update_off () read_image (Image, C:/Users/Dell/Desktop/Halocn自标定畸变校正/畸变校正.jpg) get_image_size (Image, Width, Height) dev_close_window () dev_open_window_fit_image (Image, 0, 0, -1, -1, WindowHandle) set_display_font (WindowHandle, 16, mono, true, false) dev_display (Image) disp_message (WindowHandle, Image with radial distortions, window, 0, 0, black, true) disp_continue_message (WindowHandle, black, true) stop () * Extract subpixel-precise edges using the Canny filter. edges_sub_pix (Image, Edges, canny, 1, 10, 40) * Segment the edges into lines and circular arcs. segment_contours_xld (Edges, SplitEdges, lines_circles, 5, 4, 2) * Select edges that are long enough to be useful for the calibration. select_shape_xld (SplitEdges, SelectedEdges, contlength, and, 30, 100000) dev_display (Image) dev_set_colored (12) dev_display (SelectedEdges) disp_message (WindowHandle, Extracted edges, window, 0, 0, black, true) disp_continue_message (WindowHandle, black, true) stop () dev_clear_window () disp_message (WindowHandle, Performing self-calibration..., window, 0, 0, black, true) *名字：径向畸变自标定 *描述：此算子通过XLD轮廓数据来估算镜头的畸变参数和畸变中心。其获得的即便参数通过相机内参数CameraParam返回。 *此算子不能矫正焦距和比例因子，因此不能用于3D测量中。 *若相机模型为area(division) ，则相机参数为7个，若area(多项式) ，则相机参数12个。 *InlierThreshold值在0.01到0.5之间。值越小，精度越高，但是运算耗时长；值越大，越能容忍偏差。默认值0.05 。 radial_distortion_self_calibration (SelectedEdges, CalibrationEdges, Width, Height, 0.08, 42, division, fixed, 0, CameraParam) *名字：校正畸变参数 *描述：根据指定的径向畸变系数，求取理想无畸变的相机内参。 get_domain (Image, Domain) change_radial_distortion_cam_par (fixed, CameraParam, 0, CamParamOut) *名字：校正畸变图像方法1 *描述：根据指定图像和指定相加参数来矫正输入图像的畸变。 change_radial_distortion_image (Image, Domain, ImageRectified, CameraParam, CamParamOut) dev_display (Image) dev_display (CalibrationEdges) *校正畸变图像方法2,效果与方法1完全相同 gen_radial_distortion_map(Map, CameraParam, CamParamOut, bilinear) map_image(Image, Map, ImageMapped) dev_display (Image) dev_display (ImageMapped) *读写参数 * write_cam_par (CameraParam, D:/CameraParam.dat) * write_cam_par (CamParamOut, D:/CamParamOut.dat) * read_cam_par (D:/CameraParam.dat, CameraParam1) * read_cam_par (D:/CamParamOut.dat, CamParamOut1)

原图

用来畸变校正的XLD

畸变校正后的图

原图

用来畸变校正的XLD

畸变校正后的图

四、遇到的问题

执行到radial_distortion_self_calibration函数的时候，报这个错误 No stable solution found: please change the inlier threshold or select contours manually (HALCON错误代码: 3661) 。

解决方法：

把算子radial_distortion_self_calibration的DistortionCenter参数设置为’fixed’或者’adaptive’即可

如果改成了’fixed’或者’adaptive’仍然报错，那么：

（1）把InlierThreshold的数值需要适当增大

（2）棋盘格的行与列数目需要适当增大

五、总结

halcon自标定的算子，它可以在不用标定板的情况下，标定出相机内参（无焦距），相对于多幅标定无法获取相机的外参。因为畸变一般在图像的边缘更严重，所以需要保证在图像的四周边缘有足够的直线线段。在实际项目中拍摄物体不可能都像例程中一样有理想的直线边缘，替代方法是：用菲林片制作一张网格黑色印制（10*10，可以根据自己实际情况调整）充满整个视野。求出了相机内参就可以进行畸变校正，因而自标定相对于多幅标定，在畸变校正方面更快捷，这样设备在现场更容易操作、维护。在畸变校正以后我们同样可以放置一个参考物求取像素当量，构建XY世界坐标系,以用于测量、定位等应用。后续若需要将像素单位换算至公有制单位，也可使用棋盘格、标准物、菲林片等进行转换，便可应用于测量项目；也可以利用一定网格构建XY坐标系，用于定位项目，这样在不借助标定板的情况下就可以畸变校正和测量类的项目。