Halcon 多相机统一坐标系

小杨说事-基于Halcon的多相机坐标系统一原理个人理解_多相机标定统一坐标系-CSDN博客

一、概述

最近在搞多相机标定等的相关问题，对于很大的场景，单个相机的视野是不够的，就必须要统一到一个坐标系下，因此我也用了4个相机，如图;

二、流程

准备：

标定板

这个标定板是比较特殊的，由于我设定的是4个相机，那么我需要在搞标定板的时候需要在每个相机的视野范围内进行，所以如下：

就像上面，红色的是我的标定板，在每个标定板的四角区域有各自有一个mark 点。我让我同事在solidworks上画了一个A4纸一样大小的标定板，同时我让我同事那cad 的坐标全部都给到我（物理距离）

思路：

1、放置标定板

将标定板放到统一高度，而且保证每个相机都能在自己的视野里面看到标定板中各自的mark点，最好是处在视野的中央

2、确定一个主相机

就是要统一坐标系，首先要定好要把其他的坐标系统一到那个坐标系找那个。默认是第一个相机

3、检查图像中的位置

使用图像预处理找出对应的mark点，是按照顺序的，在计算的时候一定要和cad 的那个数据一一对应

4、辅助相机到主相机的变换矩阵

这一步是最重要的一步，具体步骤如下：

a、计算主相机中像素-》物理坐标的矩阵 HomMat2DMainMachine2Image

b、计算辅助相机中像素-》物理坐标的矩阵 HomMat2DOtherMachine2Image

c、计算其他相机到主相机的坐标矩阵

5、重复第4步

三、代码

代码用上面博主的，我做的cad 还没有做完



First_Source_X:=[111.8119,258.1092 ,111.8119 ,258.1092]
First_Source_Y:=[-93.0713,-93.0713,-209.3316,-209.3316]
First_ImageX:=[0 ,146.2973,0 ,146.2973 ]
First_ImageY:=[0 ,0 ,-116.2603 ,-116.2603 ]

vector_to_hom_mat2d(First_Source_X, First_Source_Y, First_ImageX, First_ImageY, HomMat2DMainMachine2Image)
*test
affine_trans_point_2d (HomMat2DMainMachine2Image, 258.1092,-93.0713, Qx, Qy)


Second_Source_X:=[-186.9897,-60.2925 ,-245.1198,-118.4226]
Second_Source_Y:=[-128.7077,-201.8564,-229.3921,-302.5408]
Second_Image_X:=[1137.1291,1283.4262,1137.1291,1283.42641]
Second_Image_Y:=[0,0,-116.2603,-116.2603 ]

vector_to_hom_mat2d(Second_Source_X, Second_Source_Y, Second_Image_X, Second_Image_Y, HomMat2DOtherMachine2Image)
*test
affine_trans_point_2d (HomMat2DOtherMachine2Image, -60.2925,-201.8564, Qx2, Qy2)

*计算主相机 像素-》Machine
hom_mat2d_invert(HomMat2DMainMachine2Image,HomMat2DMainImage2Machine)

*计算其他坐标系中点在主相机坐标系下的位置
hom_mat2d_compose(HomMat2DMainImage2Machine,HomMat2DOtherMachine2Image,HomMat2DOtherimage2Image)

tuple_cos (rad(30), Cos)//0.84
tuple_sin (rad(30), Sin)//0.5

四、标定板矩阵

有个问题就是Halcon 双相机标定与拼图（二）-CSDN博客中最后

计算：

*计算的是物理坐标的
vector_to_hom_mat2d (Second_Source_X, Second_Source_Y,First_Source_X, First_Source_Y, HomMat2DCam1ToCam1)
* 测试
affine_trans_point_2d (HomMat2DCam1ToCam1, -186.9897,-128.7077, Qx1, Qy1)
tuple_cos (rad(-30), Cos2)//0.86
tuple_sin (rad(-30), Sin2)//0.5




First_Source_X:=[111.8119,258.1092 ,111.8119 ,258.1092]
First_Source_Y:=[-93.0713,-93.0713,-209.3316,-209.3316]
First_ImageX:=[0 ,146.2973,0 ,146.2973 ]
First_ImageY:=[0 ,0 ,-116.2603 ,-116.2603 ]

vector_to_hom_mat2d(First_Source_X, First_Source_Y, First_ImageX, First_ImageY, HomMat2DMainMachine2Image)
*test
affine_trans_point_2d (HomMat2DMainMachine2Image, 258.1092,-93.0713, Qx, Qy)


Second_Source_X:=[-186.9897,-60.2925 ,-245.1198,-118.4226]
Second_Source_Y:=[-128.7077,-201.8564,-229.3921,-302.5408]
Second_Image_X:=[1137.1291,1283.4262,1137.1291,1283.42641]
Second_Image_Y:=[0,0,-116.2603,-116.2603 ]

vector_to_hom_mat2d(Second_Source_X, Second_Source_Y, Second_Image_X, Second_Image_Y, HomMat2DOtherMachine2Image)
*test
affine_trans_point_2d (HomMat2DOtherMachine2Image, -60.2925,-201.8564, Qx2, Qy2)

*计算主相机 像素-》Machine
hom_mat2d_invert(HomMat2DMainMachine2Image,HomMat2DMainImage2Machine)

*计算其他坐标系中点在主相机坐标系下的位置
hom_mat2d_compose(HomMat2DMainImage2Machine,HomMat2DOtherMachine2Image,HomMat2DOtherimage2Image)

tuple_cos (rad(30), Cos)//0.84
tuple_sin (rad(30), Sin)//0.5

*测试第二个相机在主相机中的位置
affine_trans_point_2d (HomMat2DOtherimage2Image, 0, 0, Qx1, Qy1)


*计算的是物理坐标的
vector_to_hom_mat2d (Second_Source_X, Second_Source_Y,First_Source_X, First_Source_Y, HomMat2DCam1ToCam1)
* 测试
affine_trans_point_2d (HomMat2DCam1ToCam1, -186.9897,-128.7077, Qx1, Qy1)
tuple_cos (rad(-30), Cos2)//0.86
tuple_sin (rad(-30), Sin2)//0.5