C#+halcon机器视觉九点标定算法

在机器视觉中,九点标定(也称为九点标定法)是一种常用的方法,用于将图像坐标系与物理坐标系进行映射。通过标定,可以将图像中的像素坐标转换为实际物理坐标,或者反之。下面是一个使用C#和Halcon进行九点标定的示例代码。

1. 准备工作

首先,确保你已经安装了Halcon库,并且在C#项目中引用了Halcon的DLL文件。

2. 代码实现

using System;
using HalconDotNet;namespace NinePointCalibration
{class Program{static void Main(string[] args){try{// 初始化Halcon库HOperatorSet.GenEmptyObj(out HObject image);HOperatorSet.GenEmptyObj(out HObject region);// 假设你已经有了9个点的图像坐标和对应的物理坐标// 图像坐标 (Row, Column)double[] imageRows = { 100, 150, 200, 100, 150, 200, 100, 150, 200 };double[] imageCols = { 100, 100, 100, 150, 150, 150, 200, 200, 200 };// 物理坐标 (X, Y)double[] worldX = { 10, 10, 10, 20, 20, 20, 30, 30, 30 };double[] worldY = { 10, 20, 30, 10, 20, 30, 10, 20, 30 };// 创建Halcon的标定数据HTuple homMat2D;HOperatorSet.VectorToHomMat2d(new HTuple(imageRows), new HTuple(imageCols),new HTuple(worldX), new HTuple(worldY),out homMat2D);// 标定完成后,可以使用homMat2D进行坐标转换// 例如,将图像坐标 (150, 150) 转换为物理坐标double testRow = 150;double testCol = 150;HTuple worldXResult, worldYResult;HOperatorSet.AffineTransPoint2d(homMat2D, testRow, testCol, out worldXResult, out worldYResult);Console.WriteLine($"图像坐标 ({testRow}, {testCol}) 对应的物理坐标为 ({worldXResult}, {worldYResult})");// 释放资源image.Dispose();region.Dispose();}catch (HOperatorException ex){Console.WriteLine("Halcon异常: " + ex.Message);}catch (Exception ex){Console.WriteLine("异常: " + ex.Message);}}}
}

3. 代码说明

  • 图像坐标和物理坐标:你需要提供9个点的图像坐标和对应的物理坐标。这些点通常是通过标定板或其他标定工具获取的。

  • VectorToHomMat2d:这个函数用于计算从图像坐标到物理坐标的2D仿射变换矩阵(homMat2D)。

  • AffineTransPoint2d:这个函数用于将图像坐标转换为物理坐标。

4. 运行结果

运行代码后,程序会输出图像坐标 (150, 150) 对应的物理坐标。你可以根据需要修改测试点的坐标。

5. 注意事项

  • 确保提供的9个点在图像和物理坐标系中分布均匀,以获得更准确的标定结果。

  • 标定过程中,图像和物理坐标的单位需要一致(例如,毫米、厘米等)。

6. 扩展

你可以根据需要扩展代码,例如添加图像加载、标定板检测等功能,以实现更复杂的机器视觉应用。

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