基于halcon的模版匹配与相机标定

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1、基于HALCON的模版匹配与相机标定：阐述了HALCON基于标定板的相机内外参数标定方法，同时对其中关键的模板匹配做出独立的探讨。通过HALCON软件进行相机的现场标定，计算左右相机的内外参数标定。相机的内参数一版为固定不变的，而视觉测量中，左右相机的外部方位或许会受外界影响而改变，有必要对相机的外参数做出独立的精确标定。　　关键词：模版匹配；相机标定；HALCON　　：TP391.41：A：1007-9599(2011)20-0000-02　　TheTemplateMatchingandCameraCalibrationBasedonHALCON　　XuZhen　　(ZhejiangShu

2、renUniversity,Hangzhou310015,China)　　Abstract:ElaboratedexternalandinternalparametersofthecameracalibrationmethodofHALCONbasedcalibrationboard,andthekeyofthetemplatematchingeracalibration,calculationabouttheinternalandexternalcameraparameterscalibration.Camerainternalparametersisusuallyfixed,andvis

3、ionmeasurement,cameraaroundexternalrangemaybeaffectedbyoutsideinfluenceandchange,itisnecessarytocameraexternalparametersareindependentoftheprecisecalibration.　　Keyplatematch;Cameracalibration;HALCON　　引言：模板匹配指的是用一个较小的图像，也就是模板与源图像进行比较，以确定在源图像中是否具有与该模板相同或相似的区域。如该区域存在，还可以确定其位置并提取该区域[1]。目前，模板匹配是机器视觉领域常用

4、的一种匹配方法，应用范围非常广泛，主要有眼睛的定位与识别[2]、车牌识别[3]、物体缺陷识别[4]、细胞图像处理[5]等。模板匹配为一类重要的图像识别方法，它通过比较实时图和基准图之间的相似性来确定他们的相对位置。本文基于HALCON做出相机标定，HALCON运用标定板进行相机的标定，标定板也就是匹配模板。　　一、模板匹配算法及其流程　　把图像中所包含对象物的结构特征提取出来最基本的方法有区域分割以及边缘检测。边缘检测和区域分割拥有互补关系，其均为基于“在和图像里的对象物相应的部分里，特征（灰度，颜色，纹理等）均匀，可是在不一样对象物以及对象物的不同部分里，特征陆续出现变化。”在边缘检测里，

5、为提取特征的不连续部分，同时根据闭合边缘求区域，与其相对应，在区域分割里，是把图像分割为特征一样的连续区域，把区域间的边界定义是边缘[6]。本文模板识别运用边缘检测。边缘检测的算法通常为：基于梯度的边缘检测，基于拉普拉斯算子的边缘检测，按照最佳匹配的边缘检测。本文运用基于梯度的边缘检测，运用这个方法，不但能计算边缘的强度，同时也可以计算边缘的方向。将边缘强度大的像素连接起来求边界线时，边缘的方向可以提供有效的信息。　　模板匹配基本流程列入下图：　　（一）图像二值化：为了分析图像的特性，往往从图像中分离出对象物，并为了分离图形和背景而采用二值化处理。图像的二值化处理采用阈值处理：设灰度函数，当

6、小于阈值t时，取0，否则取1。图像就只有两个灰度值0和1，便于提取对象形状。阈值确定有多种方法，按照图像复杂程度选择，这里运用状态法，也就是按照图像灰度直方图来选择阈值t。　　（二）边缘提取：运用canny算子，基于梯度的边缘检测。　　（三）生成灰度边缘图像：上述是在二值化的图像中采取的边缘检测，边缘提取到的是二值边缘点，不利用后面的模板提取和匹配，因此结合原灰度图像生成灰度边缘图像。　　（四）提取模板区域：按照灰度边缘图像，确定模板的具体区域。　　（五）模板匹配：按照确定的图像中的模板区域，把其与原模板进行匹配计算，匹配从中心特征点开始，按照相似度或者差异值确定匹配程度，一步步迭代计算。　

7、　（六）区域增长：完成一个特征点的匹配后，模板中相邻的特征点必在此特征点附近，在图像中搜索相邻特征点进行匹配，顺次进行，增长模板区域。　　二、基于HALCON模板匹配实验结果　　本文实验运用MVTecHALCON9.0软件，HALCON是世界上最全能的机器视觉软件，它可以提供快速的图像分析和处理。图像模板为相机标定板。程序分两大步，第一步完成模板的创建，第二步则是按照创建的模板在另一幅图像中进行模板匹配。