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Halcon双目标标定程序

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简介：
本程序采用Halcon软件开发，用于实现对两个目标的同时精确标定，适用于机器视觉中的校准和测量任务。 在左右两个相机图像采集完成后，对已有图片进行双目标定。输出参数包括左右摄像机的内外参数CamParamL和CamParamR以及旋转关系cLPcR。

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  • Halcon双目标标定程序
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    本程序采用Halcon软件开发，用于实现对两个目标的同时精确标定，适用于机器视觉中的校准和测量任务。 在左右两个相机图像采集完成后，对已有图片进行双目标定。输出参数包括左右摄像机的内外参数CamParamL和CamParamR以及旋转关系cLPcR。
     
  • Halcon相机标定代码与文档/双目标定及单目标定资料汇编
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    本资源包汇集了Halcon相机标定的相关代码和详细文档，包括双目与单目两种标定方法所需的所有资料。 在Halcon相机标定过程中，首先需要初始化图像大小（例如全图尺寸为640*480像素，子采样后为320*240像素）。接着是标定板的初始化步骤：指定一个描述文件CaltabName作为参数，并使用set_calib_data_calib_object函数设置这些数据。随后创建用于存储标定信息的数据模型。 在获取到不同姿态下的8至15张图像后，需要确保每张图片中的圆直径至少为10个像素大小以保证精度。接下来的步骤是加载所有采集到的图像，并使用find_caltab算子对这些图像进行处理：首先执行高斯滤波（通过设定SizeGauss参数），然后阈值分割（MarkThresh决定）来识别标定板的位置。 随后，利用find_marks_and_pose算子进一步分析找到圆心及其属性。如果发现检测到的圆与描述文件中的信息不匹配，则会调整StartThresh直到满足条件为止。这些步骤完成后，系统将所有图像中圆形目标点的数据加载至组元内以备后续使用。 最后一步是通过调用calibrate_cameras函数来利用之前收集的所有数据进行相机标定，并返回平均投影误差Errors作为结果输出。
     
  • HALCON 12双目标定教程 带标定图像 适合无相机或标定板的学习者
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    本教程详细介绍了使用HALCON软件进行双目标定的方法，包含丰富的标定图片资源，特别适合缺乏物理设备如相机和标定板的初学者。 HALCON12 双目标定教程包含标定图像，方便那些没有相机或标定板的同学学习。
     
  • opencv相机标定_双目相机标定_双目标定_源码
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    本资源提供OpenCV库下的相机及双目系统标定方法，包括单目与立体校准的完整源代码，适用于视觉测量、机器人导航等领域。 基于OpenCV的双目相机标定程序采用的是张正友的方法，非常实用。使用前需要先获取单目相机的参数，然后将其输入到该双目程序中。接着通过拍摄两台相机共视场内的棋盘格图像，可以解算出两个相机之间的位置关系，并建立双目坐标系。
     
  • MATLAB图像标定_BiaoDing.rar_双目双目标定_MATLAB_标定图像
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    该资源包含使用MATLAB进行双目双目标定的代码和示例图像。通过此工具包，用户可以完成相机参数校正与优化，实现精确的深度信息获取及三维重建。 自己制作的双目标定MATLAB标定实例，包含图像和仿真程序。
     
  • 双目标定与校正，双目标定与校正
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    本研究聚焦于双目标定与校正技术，探讨了如何提高系统精度和鲁棒性，适用于机器人视觉、自动驾驶等领域的应用。 在计算机视觉与自动驾驶等领域，双目标定及校正是至关重要的技术环节。所谓“双目标定”，即是在图像中对两个特定对象的位置和姿态进行精确估计的过程。这通常需要融合摄像头和其他传感器（如激光雷达）的数据来提升定位的准确性和稳定性。 一、定义： 1. 双目标定是对图像中的两个指定物体位置及相互关系进行识别计算的技术过程，例如，在自动驾驶领域内，可能需同时确定车辆和行人的相对位置以确保安全行驶路径。 2. 技术方法：包括基于特征匹配的方法（如SIFT、SURF等算法），通过寻找不同视角下的共同点来估算目标间的距离；利用深度学习技术进行物体检测与追踪（例如YOLO、SSD或 Faster R-CNN）并用卡尔曼滤波器维持对象关联；以及结合RGB-D数据，即彩色图像和深度信息的使用以更精确地估计三维位置。 二、校正过程： 1. 摄像头内参校正是指通过修正镜头畸变（如径向及切向失真）来改善图像质量。 2. 外部参数校准涉及确定摄像头在世界坐标系中的具体方位，一般采用多视角几何学方法或借助已知标志物进行标定完成这一任务。 3. 传感器融合校正则是将不同类型的传感器（如摄像机、雷达和惯性测量单元）收集的信息整合起来，并运用卡尔曼滤波等技术降低单一设备的不确定性以提高整体定位精度。 4. 环境因素校正旨在通过自适应算法或机器学习方法来弥补由于光照变化、物体遮挡及反射等因素造成的误差。 三、实际应用： 1. 自动驾驶：在复杂交通环境中，双目标定和校准技术帮助车辆识别并跟踪其他道路使用者，确保行驶安全。 2. 工业自动化：机器人装配与检测任务中利用该方法精确定位零件或工具以提升生产效率。 3. 虚拟现实/增强现实（VR/AR）：通过实现用户与其虚拟对象间更为自然的交互来改进用户体验。 四、挑战及对策： 1. 实时性要求高，计算资源消耗大。为解决此问题通常会优化算法或采用硬件加速技术。 2. 动态目标追踪难度较大。引入深度学习在线适应策略有助于应对快速变化的情况。 3. 在复杂背景下准确识别和定位目标是另一难题。利用上下文信息及先进模型能有效改善性能。 总之，双目标定与校正是计算机视觉领域不可或缺的技术手段，对于增强系统精度及可靠性具有重要意义。随着技术进步，我们期待看到更多高效精确的解决方案应用于各种应用场景之中。
     
  • 双目相机标定程序与图片
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    本项目提供了一套完整的双目相机标定解决方案及其实现代码，包括内外参数标定和棋盘格图像处理。适用于立体视觉、自动驾驶等领域。 双目相机的标定程序值得参考，并包含了一些用于标定的参考图片。
     
  • 双目标双目测距标定的MATLAB代码：用于双目摄像机标定
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    本段MATLAB代码实现针对双目视觉系统的精确测量，涵盖内外参数校准技术，适用于开发高精度的双目标双目测距应用。 这是一款用于双目测距的摄像头程序，包含标定用图及标定数据，并使用Matlab中的标定工具箱进行相机标定。 该程序提供了两种不同的像素代码以及相应的标定图片与结果展示。 运行步骤如下： 1. 当需要使用摄像头拍照时，请通过Python脚本`cap.py`来操作。 2. 在完成拍摄后，利用MATLAB工具箱对相机进行标定，并将得到的数据（类似文件Calib_Results_stereo_data.txt中的描述）手动填写至`camera_config.py`内。 3. 程序中包含两种不同的匹配算法：BM算法和SGBM算法。其中，BM算法速度快但精度较低；而SGBM算法则以较高的精确度为代价换取更慢的处理速度，默认情况下程序使用的是SGBM算法。
     
  • 双目标定与双目测距程序代码合集RAR版
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    本资源包含双目标定及双目测距相关程序代码，提供从标定到深度信息提取全过程支持。适合研究和开发使用。 利用OpenCV实现的双目视觉示例程序能够检测深度，可供参考。谢谢支持。
     
  • Halcon手眼标定编程
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    Halcon手眼标定编程专注于使用Halcon软件进行机器人视觉系统的开发与应用，涵盖相机参数校准、图像处理算法及机器人控制策略等内容。 Halcon手眼标定程序使用Halcon编译器编写，并可在该环境中运行。通过4点法、9点法和N点法可以将图像坐标与机械运动坐标关联起来，综合考虑调试难度及标定精度等因素，9点法在工业中被广泛应用于二维手眼标定。