OpenCV库自带了一个可以用于相机标定的功能，不仅可以标定最常见的棋盘格标定板，还可以用于Halcon常用的圆点阵列标定板。 以下对如何使用该自带例程进行相机标定进行一个简要的介绍，也算是对之前工作的一个总结。
首先看看棋盘，就是那种国际象棋的棋盘，就是我们要使用的标定板，标定板也分了几种。· 普通棋盘· 圆点· 非对称圆点后面会写棋盘和圆点的区别，这里先讲棋盘。前面讲相机标定是将三维世界的场景映射为二维的图片，映射过程有很多步，也就是如何从世界坐标系转换到像素坐标系的过程。从世界坐标系到相机坐标系：R是旋转矩阵，t是平移矩阵，从世界坐标系到相机坐标系可以通过旋转平移得到，这个变化过程会得到一个变换矩阵，
原文： 利用python学习OpenCV，个人感觉比较方便。函数的形式与C++基本相同，所以切换过来还是比较好的，对于像我这种对python不太熟练的人，使用python的集成开发环境PyCharm进行学习，可以设置断点调试，有助于我这类初学者理解掌握。摄像机标定是机器人视觉进行目标定位跟踪的首要环节，通过标定板标定好摄像机的内外参数，然后进行后续的定位识别工作。本次介绍的摄像机标定的实验测试
上传技术博客真的挺费时间的，不过为了广大的同胞们能节省更多的时间，自己通过学习书籍《学习opencv》和书籍《机器视觉算法与应用》中有关摄像机标定的内容，现在就在这里总结了一下，方便大家参考。不足之处，大家体谅。毕竟是花费了大半天时间总结的。希望大家多多转发，请标出文章出处。谢谢摄像机标定其实就是确定摄像机内参和外参的过程。为了进行摄像机标定，必须①已知世界坐标系中足够多的三维空间点坐标，②找到这
何为机器视觉相机标定？简单来说，就是复原相机模型的3D空间至2D空间的一一对应关系。标定的作用其一就是为了求取畸变系数（因为经过镜头等成像后，或多或少都有畸变），其二是为了得到空间坐标系和图像坐标系的对应关系。确认光学系统的性能，复原相机模型的3D空间至2D空间的一一对应关系。标定的作用其一就是为了求取畸变系数（因为经过镜头等成像后，或多或少都有畸变），其二是为了得到空间坐标系和图像坐标系的对应
本文着重阐述以下问题： halcon是否只能使用halcon专用的标定板？halcon标定板如何生成？halcon标定板如何摆放，拍照数量有无限制？halcon是否只能使用halcon专用的标定板？ halcon提供了简便、精准的标定算子并且提供了标定助手，这无疑大大方便了广大开发者。在halcon中有两种方式可以进行标定:如halcon自带例程中出现的，用halcon定义的标
Camera Calibration1.OpenCV Camera CalibrationOpenCV提供具体的标定策略和说明文档，可以直接使用，说明文档的位置"D:\opencv\sources\doc\tutorials\calib3d\camera_calibration"；例程的位置“D:\opencv\sources\samples\cpp\camera_calibration.cpp”
利用Halcon中gen_caltab算子得到标定板描述文件和标定板.ps图像文件
标定板描述文件后缀为.descr
图像文件后缀为.ps
算子gen_caltab( : : XNum,YNum,MarkDist,DiameterRatio,CalTabDescrFile,CalTabPSFile : )
其中，
XNum 每行黑色标志圆点的数量。
YNum 每列黑色标志圆点的数量。
MarkDi
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2021-02-25 14:08:00
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标定板的选择，有CharuCo，棋盘格，不对称的圆和棋盘格。标定板尺寸在选择标定板时，一个重要的考虑因素是它的物理尺寸。这最终关系到最终应用的测量视场(FOV)。这是因为相机需要聚焦在特定的距离上标定。改变焦距长度会轻微地影响对焦距离，这会影响之前的标定。即使是光圈的改变通常也会对标定的有效性产生负面影响，这就是为什么要避免改动它们。为了精确的标定，当摄像机看到标定目标填充
文章目录引言张正友标定原理单目相机标定代码标定示意图 引言传感器标定在测量领域是不可或缺的一部分，相机标定较为简单，现在主流标定方法采用棋盘格标定、圆点标定等方式完成。本文从简单入手，应用opencv 中的标定方法实现相机标定。张正友标定原理相机标定的整体思路非常清晰，在已知某个标定的数学模型(以小孔成像为例)后，建立其数学表达式，进而采集多组标定数据进行优化求解即可。 网上已经有非常多的原理介
1. ChArUco 介绍（Detection of ChArUco Corners）Chessboard具有高的交点精度，但是交点提取比较困难。ArUco能够快速检测，但即使使用亚像素精度提取，提取的交点精度也不甚理想。ChArUco集成了Chessboard的高精度与ArUco易用性的优点。使用ArUco的特征插值出棋盘格黑白块的内角点2. ChArUco 创建charuco_board =
如何编写高精度的相机标定程序?熟悉机器视觉的朋友肯定都接触过相机标定，目前有各种各样的途径来完成相机标定，其中开源的有opencv和matlab；商业软件有VisionPro，Halcon。opencv和matlab中比较常用的标定图案是棋盘格标定板，Halcon中使用的是网格圆，其中由于圆形图案的提取精度高于棋盘格，因此，许多高精度的相机标定软件都是使用的是圆/圆环作为标定图案。因此，如何使用圆
由于在显微镜以及投影仪下，棋盘格角点提取会非常不准确，因此必须采用圆形阵列标定板进行标定，opencv里本身提供了圆形阵列标定版的接口，然而在显微镜以及投影仪下却提取不到，因为标定板很小（显微镜下才6mm*6mm）经过放大，圆变形很严重，因此这里通过另外的方法求取。在显微镜视场中，前景与背景区别很大，直接固定阈值128得到二值图即可，在二值图中检测所有轮廓，对得到的轮廓做一个筛选，首先是轮廓周长（
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2023-12-22 14:57:45
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5. 相机标定获取到棋盘标定图的内角点图像坐标之后，就可以使用calibrateCamera函数进行标定，计算相机内参和外参系数，calibrateCamera函数原型：//! finds intrinsic and extrinsic camera parameters from several fews of a known calibration pattern.
CV_EXPORTS_W
在航天领域的交会对接以及视觉SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)项目中，都需要利用视觉成像技术来获取目标物与相机系统的位姿关系，而解算位姿需要得到目标体的特征点与相机系统的距离信息[1]。目前，位姿测量时探测系统与目标物体的距离主要采用双目视觉和RGB-D两种方法[2-3]。双目视觉中是利用两台高分辨率相机形成的视差来估计目标到相机系统的距离，由于
目录1、前言2、世界坐标系——相机坐标系3、相机坐标系——图像坐标系4、图像坐标系——像素坐标系5、畸变1、前言在图像处理或计算机视觉应用任务中，需要通过相机模型建立世界坐标系下（实际物体）与像素坐标系下（图像中像素）之间的映射关系。因此相机模型的精度会直接影响相机获得结果的准确性。下面将对相机模型中的各个坐标系之间关系进行推导，以及对畸变模型进行介绍：2、世界坐标系——相机坐标系实际物体在真实世
我们知道图像坐标和机械坐标是相互独立的，需要通过移动9个点（常说的9点标定）的方式建立二者的关系，从而达到通过像素点的坐标关系得到机械坐标。相机的视野中心对准目标物中心这会延申到吸嘴是否准确的抓取到目标，如何达到这一操作见下（假设已经通过9点标定建立关系后，准确说方法1根本就没用到9点标定的关系式，它也不需要进行9点标定）方法1：如下图所示：假设大黑框里面的内容代表相机视野里的东西，绿
基于python使用OpenCV实现在一张图片中检测出圆形，并且根据圆检测结果信息，绘制 标记出圆的边界和圆心。1 HoughCircles 霍夫圆检测函数在Opencv中使用HoughCircles函数可以实现圆的检测，具体函数参数如下： image: 输入图像，8位灰度单通道图像method: 检测圆的方法,目前OpenCV中有HOUGH_GRADIENT和HOUGH_G
物体位姿估计精度验证实验（涉及位姿估计，手眼标定，机械臂运动）1.位姿估计2.手眼标定Opencv 手眼标定函数calibrateHandEye()（1）Eye in Hand（1）Eye to Handhalcon 手眼标定其他标定函数3.机械臂运动实验方案：机器人位姿校正推导： 1.位姿估计简单介绍，采用双目结构光相机，利用拍摄的点云数据和CAD模型点云进行ICP配准，获取物体在相机坐标系下
OpenCV中常用的角点检测为Harris角点和ShiTomasi角点。以OpenCV源代码文件 .\opencv\sources\samples\cpp\tutorial_code\TrackingMotion\cornerDetector_Demo.cpp为例，主要分析其中的这两种角点检测源代码。角点检测数学原理请参考我之前转载的一篇博客 ，分析的很详细，不再赘述。本文主要分析其源代
