工业视觉HALCON手眼标定之9点标定

相机标定之后，其结果可以进行保存供正交直接使用。
标定相关算子分类于Calibration下，参数相关在子分类栏目下。
我们这演示标定后，其结果如何使用

手眼标定 其实就是对机械手和相机的位置关系进行计算，依据计算所得的结果，
就可以将图像处理后的像素位置转换为机械手的坐标，进而让机械手执行动作。
举个例子 例如人眼睛看到一个东西的时候要让手去抓取，就需要大脑知道眼睛和手的坐标关系。
如果把大脑比作B，把眼睛比作A，把手比作C,如果A和B的关系知道，B和C的关系知道，
那么C和A的关系就间接也知道了，也就是手和眼的坐标关系也就知道了。
这种关系在halcon中用矩阵形式表示，可以保存与加载。
在halcon可以用9点标定方法，也可以用标定板标定方法。
机械手常见的有龙门架式三轴机构，串联机械手，并联机械手。
机械手和相机可相对固定或移动。

这小节讲解三轴的9点标定，下节介绍串联机械手的固定相机的标定。
9点标定的使用是很简单
涉及两个函数
vector_to_hom_mat2d(Pixel9X, Pixel9Y, AxisX, AxisY, HomMat2D)
affine_trans_point_2d(HomMat2D, Column,Row, Qx, Qy)
对应矩阵的操作也有两个
write_tuple(HomMat2D, 'cali.tup')
read_tuple('cali.tup', HomMat2D)

下面为标定代码，可以在自己HALCON上运行查看效果。
可以将代码事先保存到桌面，
再下载下边的图片放到桌面，运行代码。
测试图片

代码运行效果如下。

read_image (Image, '1.bmp')
dev_close_window()
dev_open_window_fit_image(Image, 0, 0, -1, -1, WindowHandle)
threshold(Image,Region, 150, 255)
connection(Region, ConnectedRegions)
select_shape_std(ConnectedRegions, SelectedRegions, 'max_area', 70)
fill_up(SelectedRegions, RegionFillUp)
rectangularity(RegionFillUp, Rectangularity)
reduce_domain(Image, RegionFillUp, ImageReduced)
threshold(ImageReduced, Region, 0, 100)
smallest_rectangle1(Region, Row1, Column1, Row2, Column2)
Yd := (Row2-Row1)/4
Pixel9X := []
Pixel9Y := []
gen_rectangle1(Rect, Row1-Yd, Column1, Row1+Yd, Column2)
dilation_rectangle1(Rect, RegionDilation, 11, 11)
reduce_domain(ImageReduced, RegionDilation, ImageReduced1)
threshold(ImageReduced1, Region1, 0, 100)
connection(Region1, ConnectedRegions1)
sort_region(ConnectedRegions1, SortedRegions, 'first_point', 'true', 'column')
area_center(SortedRegions, Area, PixelY, PixelX)
tuple_concat (Pixel9X, PixelX, Pixel9X)
tuple_concat (Pixel9Y, PixelY, Pixel9Y)

gen_rectangle1(Rect, Row1+Yd, Column1, Row1+3*Yd, Column2)
dilation_rectangle1(Rect, RegionDilation, 11, 11)
reduce_domain(ImageReduced,RegionDilation,ImageReduced1)
threshold(ImageReduced1, Region1, 0, 100)
connection(Region1, ConnectedRegions1)
sort_region(ConnectedRegions1, SortedRegions, 'first_point', 'true', 'column')
area_center(SortedRegions, Area, PixelY, PixelX)
tuple_concat (Pixel9X, PixelX, Pixel9X)
tuple_concat (Pixel9Y, PixelY, Pixel9Y)
gen_rectangle1(Rect, Row1+3*Yd, Column1, Row1+5*Yd, Column2)
dilation_rectangle1(Rect, RegionDilation, 11, 11)
reduce_domain(ImageReduced,RegionDilation,ImageReduced1)
threshold(ImageReduced1, Region1, 0, 100)
connection(Region1, ConnectedRegions1)
sort_region(ConnectedRegions1, SortedRegions, 'first_point', 'true', 'column')
area_center(SortedRegions, Area, PixelY, PixelX)
tuple_concat (Pixel9X, PixelX, Pixel9X)
tuple_concat (Pixel9Y, PixelY, Pixel9Y)

gen_cross_contour_xld(Cross, Pixel9Y, Pixel9X, 12, 0.785398)
dev_set_line_width (3)
dev_display(Image)
dev_set_draw('margin')
dev_display(RegionFillUp)
dev_display(Cross)
stop()
AxisX := [70,305,540,70,305,540,70,305,540]
AxisY := [-70,-70,-70,-185,-185,-185,-300,-300,-300]

vector_to_hom_mat2d(Pixel9X, Pixel9Y, AxisX, AxisY, HomMat2D)
write_tuple(HomMat2D, 'cali.tup')

*Caculate
HomMat2D:=[]
read_tuple('cali.tup', HomMat2D)
dev_display(Image)
dev_display(Region1)
area_center(Region, Area, Row, Column)
gen_cross_contour_xld(Cross, Row, Column, 6, 0.785398)

affine_trans_point_2d(HomMat2D, Column,Row, Qx, Qy)
文章也下面的HALCON视频教程部分内容，
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