Halcon 5分钟学会9点标定带图片示例、示例源码

9点标定应用流程

前置条件，相机焦距，视野固定高度和角度，光源光强度固定。

移动机械手，使用螺丝批头，在视野范围内的白纸上，点九个点，记录每个点位的位置，每个点位的顺序要和图像上获取的圆心数组顺序一致，此时得到9个点的世界坐标，x和y。
个点分别的世界坐标记录完成后，机械手返回拍照位置。将步骤1中，9个点图片拍摄下来，并记录整张图片(含有9个点)时的世界坐标。记录整张图片(含有9个点)拍照坐标的原因：实际批头坐标与拍照相机坐标位置有误差，后续算出偏移后，还要减去拍照坐标与批头坐标的偏移，才得出最终位置
Halcon 导入图片，对图片进行操作
- 灰度化
- 灰度筛选
- 填充圆中缺失
- 开操作，将圆形分离出来
- 根据类圆特征获取圆形
- 对获取到的每个圆形进行获取其最小外接圆，生成圆心坐标和半径
已知机械（世界坐标）和图片上的点位（像素坐标），根据公式得出偏移对象
后续根据实际图片中定位的目标像素坐标，和偏移图像，即可换算出机械手应该移动的实际机械坐标。

示例图片

lua 复制代码

dev_set_color('red')
read_image (Image, 'O:/草稿/test.jpg')

rgb1_to_gray (Image, GrayImage)
threshold (GrayImage, Regions, 13, 71)

*填充缺失
fill_up_shape (Regions, WiresFilled, 'area', 1, 100)

*开操作 腐蚀和膨胀的结合，即先腐蚀后膨胀
opening_circle (WiresFilled, Balls, 15.5)

connection (Balls, SingleBalls)

*找到具有目标特征的形状，这边填写的参数是 'circularity' ，就是类圆的图形；
select_shape (SingleBalls, IntermediateBalls, 'circularity', 'and', 0.85, 1.0)

*确定这些圆形区域的最小外接圆，并将输出的坐标和半径做处理后输出
smallest_circle (SingleBalls, Row, Column, Radius)

*生成 虚拟机械坐标 行往下偏移80
WorldRow := []
WorldCol :=[]

for Index := 0 to |Row|-1 by 1
    WorldRow[Index] := Row[Index]+80
    WorldCol[Index] := Column[Index]
    gen_circle (Circle, WorldRow[Index], WorldCol[Index], 10)
endfor

*生成标定
vector_to_hom_mat2d (Row, Column, WorldRow, WorldCol, HomMat2D1)

*设置目标机械坐标
gen_circle (Circle, 20, 100, 10)

*坐标转换  （Row3，Column3）像素坐标点位， （Qx，Qy）转换后的世界坐标
affine_trans_point_2d (HomMat2D1, 20, 100, Qx, Qy)

dev_set_color('green')
gen_circle (Circle, Qx, Qy, 10)

结果，红色大圆圈为像素坐标，红色小圆圈为机械坐标位置，绿色为目标实际机械坐标位置

Halcon 5分钟学会9点标定 带图片示例、示例源码

9点标定应用流程

Halcon 5分钟学会9点标定带图片示例、示例源码