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1 halcon相機標定和圖像矯正

對于相機采集的圖片，會由于相機本身和透鏡的影響產生形變，通常需要對相機進行標定，獲取相機的內參或內外參，然后矯正其畸變。相機畸變主要分為徑向畸變和切向畸變，其中徑向畸變是由透鏡造成的，切向畸變是由成像儀與相機透鏡的不平行造成的。

針孔模型是理想透鏡的成像模型，但是實際中相機的透鏡不可能是理想的模型，透鏡形狀的非理想特征造成像點會沿徑向發生畸變。一個像點沿徑向內縮叫負畸變，或桶形畸變沿徑向外延叫正畸變，或枕形畸變。這種崎變相對于光軸嚴格對稱的，也是畸變的主要分量。

圖1徑向畸變 ??????????????????????????圖2切向畸變

相機標定模型公式，

? ? ? ? ? ? ? ? ? Or ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? (1-1)

其中，(X,Y,Z)為世界坐標系中的實際點坐標，(u,v)為圖像坐標系統的像素坐標，A為相機內參，f像素單元的焦距，c圖像像素中心點。

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?? (1-2)

圖3相機成像模型

1.1?halcon相機標定

1.1.1標定助手及相機參數設置

打開halcon標定助手，加載標定板文件，選擇相機類型，設置相機參數，然后加載相機采集的標定圖像，如下圖所示，圖像中全部標定點能夠檢測出，即采集的相機已經設置好，然后生成代碼。

圖4 halcon標定助手

標定板生成：

標定板文件的生成分為.descr和.cpd的文件，不同格式文件需使用不同函數進行生成。如，

*生成的是27*31，標定點直徑0.0075mm的.cpd標定板（精度高標定板）

create_caltab (27, 31, 0.0075, [13, 6, 6, 20, 20], [15, 6, 24, 6, 24], 'light_on_dark', 'D:/calplate.cpd', 'caltab.ps')

*生成的是7*7，標定點之間距離0.1m，直徑0.5的.descr標定板

gen_caltab( 7, 7, 0.1, 0.5, 'D:/caltab.descr', 'caltab.ps')

加載標定圖像：

圖5加載標定圖像

如圖5所示，加載標定圖像后，狀態為確定時，表示標定圖像可用于進行標定，然后通過標定助手直接生成標定代碼即可。

? ? 如圖6所示，加載標定圖像后，狀態為檢測出品質問題，此原因大多是照片質量問題，例如光照、對焦、曝光等，需按照halcon標定注意事項的內容拍攝照片。一般照片檢測出品質問題也可以進行相機標定。

加載標定板圖像會出現“標志點提取失敗”，出現此原因的需要根據標定界面下的狀態欄查找halcon錯誤信息，例”inconsistent....(image mirrored? )”，則需要查找相應原因(實際標定板（透明）與標定板文件圖片的可能有鏡像區別，將實際標定板翻轉即可，多試)。此不可進行相機標定。

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??

圖6 相機標定問題

相機初始參數設置：

例如，

*（f, k, cell width, cell height, cx, cy, width, height）k為畸變系數

StartParameters := [0.029,0,4.3e-006,4.3e-006,2592,1728,5184,3456]

*（f, k1, k2, k3, p1, p2, cell width, cell height, cx, cy, width, height）k1,k2,k3徑向畸變， p1,p2為切向畸變

StartParameters := [0.029,0,0,0,0,0,4.3e-006,4.3e-006,2592,1728,5184,3456]

其中，相機初始參數根據相機模型的不同而不同，若相機模型為area(division)，則相機參數為7個，若area(多項式)，則相機參數12個。

1.1.2?標定程序

利用標定助手生成代碼，然后執行結果，分析其正確性，若需要將其生成為C/C++程序，可通過halcon界面的‘文件’項‘導出’成.cpp文件。

圖7 halcon生成C程序

Halcon標定程序

*Calibration 01: Code generated by Calibration 01

*讀入某個文件夾下的所有標定圖像

list_files ('D:/halconvc/img', ['files','follow_links'], ImageFiles)

tuple_regexp_select (ImageFiles, ['\\.(tif|tiff|gif|bmp|jpg|jpeg|jp2|png|pcx|pgm

|ppm|pbm|xwd|ima|hobj)$','ignore_case'], ImageFiles)

*初始標定參數設置及定義標定板文件

TmpCtrl_ReferenceIndex := 0

TmpCtrl_PlateDescription := 'D:/calib/calplate.cpd'

StartParameters := [0.029,0,0,0,0,0,4.3e-006,4.3e-006,2592,1728,5184,3456]

TmpCtrl_FindCalObjParNames := 'sigma'

TmpCtrl_FindCalObjParValues := 1

* Calibration 01: Create calibration model for managing calibration data

create_calib_data ('calibration_object', 1, 1, CalibHandle)

set_calib_data_cam_param(CalibHandle,0,'area_scan_polynomial', StartParameters)

set_calib_data_calib_object (CalibHandle, 0, TmpCtrl_PlateDescription)

* Calibration 01: Collect mark positions and estimated poses for all plates

gen_empty_obj (Images)

for Index := 0 to |ImageFiles|-1 by 1

????read_image (Image, ImageFiles[Index])

????concat_obj(Images,Image,Images)

*提取圖像Images中標定板上的圓形標志來確定標定板的有效區域

????find_calib_object (Image, CalibHandle, 0, 0, Index, TmpCtrl_FindCalObjParNames, TmpCtrl_FindCalObjParValues)

endfor

* Calibration 01: Perform the actual calibration

calibrate_cameras (CalibHandle, TmpCtrl_Errors)

get_calib_data (CalibHandle, 'camera', 0, 'params', CameraParam)

???*將內外參保存到磁盤

write_cam_par(CameraParam,'D:/halconvc/campar.dat')

get_calib_data (CalibHandle, 'calib_obj_pose', [0, TmpCtrl_ReferenceIndex], 'pose', CameraPose)

set_origin_pose (CameraPose, 0, 0, 0.01, CameraPose)

write_pose(CameraPose,'D:/halconvc/campos.dat')

stop()

*另外讀取內外參文件的函數

read_cam_par ('D:/halconvc/campar.dat', CameraParam)

read_pose ('D:/halconvc/campos.dat', CameraPose)

1.2圖像矯正

Halcon中圖像矯正，接上述程序，以下介紹兩種方法。

①使用內外參，即相機內參和位資

* ?goal: rectify images

* ?first determine parameters such that the entire image content is visible

* ?-> transform image boundary into world plane, determine smallest

* ????rectangle around it

*當設備固定后，位資是唯一的

select_obj(images,image,1)

get_image_pointer1(Image, Pointer, Type, Width, Height)

gen_rectangle1 (ImageRect, 0, 0, Height-1, Width-1)

gen_contour_region_xld (ImageRect, ImageBorder, 'border')

contour_to_world_plane_xld(ImageBorder, ImageBorderWCS, CameraParam,

CameraPose, 1)

smallest_rectangle1_xld (ImageBorderWCS, MinY, MinX, MaxY, MaxX)

set_origin_pose(CameraPose, MinX, MinY, 0.01, PoseForEntireImage)

image_points_to_world_plane(CameraParam,PoseForEntireImage,[Height/2, Height/2, Height/2+1], [Width/2, Width/2+1, Width/2], 1, WorldPixelX, WorldPixelY)

distance_pp(WorldPixelY[0], WorldPixelX[0], WorldPixelY[1], WorldPixelX[1],

????????????WorldLength1)

distance_pp(WorldPixelY[0], WorldPixelX[0], WorldPixelY[2], WorldPixelX[2],

????????????WorldLength2)

ScaleForSimilarPixelSize := (WorldLength1+WorldLength2)/2

* ?-> determine output image size such that entire input image fits into it

ExtentX := MaxX-MinX

ExtentY := MaxY-MinY

WidthRectifiedImage := ExtentX/ScaleForSimilarPixelSize

HeightRectifiedImage := ExtentY/ScaleForSimilarPixelSize

* ?create mapping with the determined parachuangjia

*創建一個投射圖，其描述圖像平面與坐標軸系統中平面Z為零之間的映射