坐标转化Halcon&Opencv

文章目录

坐标转换对比

需求：

图像坐标转机械手坐标

CCD→机械手坐标、模组坐标

方法：

Halcon转化

OpenCV转化

测试过程

1：生成变化矩阵

csharp 复制代码

 double[] RobotX, RobotY, CCDX, CCDY;
 CCDX = new double[] { 100, 200, 200, 100, 150 };
 CCDY = new double[] { 100, 100, 200, 200, 150 };

 RobotX = new double[] { 0, 2, 2, 0, 1 };
 RobotY = new double[] { 0, 0, 2, 2, 1 };


 for (int i = 0; i < 5; i++)
 {
     Console.WriteLine($"CCD{i + 1}数据：[{CCDX[i]},{CCDY[i]}]---RobotX{i + 1}数据：[{RobotX[i]},{RobotY[i]}]");
 }
 Stopwatch sw = Stopwatch.StartNew();
 // 1：Halcon计算仿射变换矩阵
 HOperatorSet.VectorToHomMat2d(CCDX, CCDY, RobotX, RobotY, out HTuple hv_HomMat2D);
 Console.WriteLine($"Halcon耗时：{sw.ElapsedTicks}纳秒");
 Mat matCCD = new Mat(CCDX.Length, 2, OpenCvSharp.MatType.CV_64F);
 Mat matRobot = new Mat(RobotX.Length, 2, OpenCvSharp.MatType.CV_64F);
 Mat mat2D = new Mat();
 for (int i = 0; i < RobotX.Length; i++)
 {
     matCCD.Set<double>(i, 0, CCDX[i]);
     matCCD.Set<double>(i, 1, CCDY[i]);
     matRobot.Set<double>(i, 0, RobotX[i]);
     matRobot.Set<double>(i, 1, RobotY[i]);

 }
 sw = Stopwatch.StartNew();
 mat2D = OpenCvSharp.Cv2.EstimateAffine2D(matCCD, matRobot);
 Console.WriteLine($"Opencv耗时：{sw.ElapsedTicks}纳秒");
 StringBuilder sb = new StringBuilder();
 sb.Append("[");
 sb.Append(mat2D.Get<double>(0, 0).ToString());
 sb.Append("，");
 sb.Append(mat2D.Get<double>(0, 1).ToString());
 sb.Append("，");
 sb.Append(mat2D.Get<double>(0, 2).ToString());
 sb.Append("，");
 sb.Append(mat2D.Get<double>(1, 0).ToString());
 sb.Append("，");
 sb.Append(mat2D.Get<double>(1, 1).ToString());
 sb.Append("，");
 sb.Append(mat2D.Get<double>(1, 2).ToString());
 sb.Append("，");
 sb.Append(mat2D.Get<double>(2, 0).ToString());
 sb.Append("，");
 sb.Append(mat2D.Get<double>(2, 1).ToString());
 sb.Append("，");
 sb.Append(mat2D.Get<double>(2, 2).ToString());
 sb.Append("]");
 //打印仿射变换矩阵
 Console.WriteLine("HALCON 矩阵输出 Matrix: " + hv_HomMat2D.ToString());
 Console.WriteLine("OOpcv4 矩阵输出 Matrix: " + sb.ToString());
 Console.WriteLine("***********");

2：测试数据

csharp 复制代码

 //测试
 HTuple rr, cc;
 HOperatorSet.AffineTransPoint2d(hv_HomMat2D, CCDX[0], CCDY[0], out rr, out cc);
 Console.WriteLine($"Halcon测试点1图像({CCDX[0]}, {CCDY[0]})转为物理: ({rr}, {cc})");
 double[] src = new double[] { CCDX[0], CCDY[0], 0 };
 double[] C = hv_HomMat2D.ToDArr();
 double[] PS = new double[3];
 PS[0] = src[0] * C[0] + src[1] * C[1] + C[2];
 PS[1] = src[0] * C[3] + src[1] * C[4] + C[5];
 Console.WriteLine($"公式来测试点1图像({CCDX[0]}, {CCDY[0]})转为物理: ({PS[0]}, {PS[1]})");
 Console.WriteLine("***********");

 HOperatorSet.AffineTransPoint2d(hv_HomMat2D, CCDX[1], CCDY[1], out rr, out cc);
 Console.WriteLine($"Halcon测试点2图像({CCDX[1]}, {CCDY[1]})转为物理: ({rr}, {cc})");
 src = new double[] { CCDX[1], CCDY[1], 0 };
 PS = new double[3];
 PS[0] = src[0] * C[0] + src[1] * C[1] + C[2];
 PS[1] = src[0] * C[3] + src[1] * C[4] + C[5];
 Console.WriteLine($"公式来测试点2图像({CCDX[1]}, {CCDY[1]})转为物理: ({PS[0]}, {PS[1]})");

 Console.WriteLine("***********");
 HOperatorSet.AffineTransPoint2d(hv_HomMat2D, CCDX[2], CCDY[2], out rr, out cc);
 Console.WriteLine($"Halcon测试点3图像({CCDX[2]}, {CCDY[2]})转为物理: ({rr}, {cc})");
 src = new double[] { CCDX[2], CCDY[2], 0 };
 PS = new double[3];
 PS[0] = src[0] * C[0] + src[1] * C[1] + C[2];
 PS[1] = src[0] * C[3] + src[1] * C[4] + C[5];
 Console.WriteLine($"公式来测试点3图像({CCDX[2]}, {CCDY[2]})转为物理: ({PS[0]}, {PS[1]})");

结果显示

输出矩阵都是一样的。

测试速度，还是halcon厉害

小结：

1：转化矩阵生成时,先写像素坐标，在写机械手坐标。

2：使用时，

方法1：

机械坐标X=像素X矩阵0+像素Y 矩阵1+矩阵2；

机械坐标Y=像素X矩阵3+像素Y 矩阵4+矩阵5；

方法2：

Halcon算子 HOperatorSet.AffineTransPoint2d（矩阵，像素坐标，out 机械坐标）。

3：

矩阵a11和a12是X轴的缩放和旋转。

矩阵a21和a22是Y轴的缩放和旋转。

a13是X方向的平移量；a23是Y方向的平移量。

结尾：

二维仿射变换矩阵=转、缩放、平移和剪切。

利用最小二乘法和可能的 RANSAC 算法，通过一组对应的点来估计仿射变换矩阵。它的实现涉及线性代数和优化技术。