Halcon标定残差计算
时间: 2025-08-30 09:36:55 AIGC 浏览: 14
### Halcon中标定残差的计算方法
在Halcon中,标定残差(calibration residual)是评估相机标定精度的重要指标。它表示实际观测点与通过标定参数重新投影到图像平面上的理想点之间的偏差。Haloon提供了专门的算子来完成这一任务。
#### 使用`calibrate_cameras`进行标定并计算残差
Halcon中的`calibrate_cameras`算子不仅可以完成相机标定,还可以输出标定残差。该算子需要输入一系列棋盘格图像的角点位置以及棋盘格的实际尺寸。通过这些信息,算子会生成相机内参、外参,并同时计算标定残差[^3]。
标定残差通常以像素为单位表示,分为平均残差和最大残差。平均残差反映了整体标定质量,而最大残差则帮助识别可能的异常值。
以下是使用Halcon进行标定并计算残差的代码示例:
```hdevelop
* 加载棋盘格角点数据
read_calib_data ('chessboard', [], 'sample/calib_data/', \
ImageFiles, WorldPoints, ImagePoints, Heights)
* 设置标定参数
gen_camera_param_rectification (CameraParamInit, RectifyParam)
* 执行标定
calibrate_cameras (WorldPoints, ImagePoints, Heights, CameraParamInit, \
ImageWidth, ImageHeight, '', [], [], Errors, CameraParam, \
Pose, ErrorRMS, ErrorTangential, ErrorMax)
* 输出结果
dev_display_text ('Average Residual: ' + ErrorRMS, [10, 10])
dev_display_text ('Maximum Residual: ' + ErrorMax, [10, 30])
```
#### 标定残差公式
标定残差的计算基于重投影误差。对于每个世界坐标系中的点 \(P_w\),其对应的图像坐标系中的观测点为 \(P_i\)。通过标定得到的相机内参矩阵 \(K\) 和外参矩阵 \([R|t]\),可以将 \(P_w\) 投影到图像平面,得到理想点 \(P'_i\)。标定残差定义为:
\[
e = \| P_i - P'_i \|
\]
其中:
- \(P_i\) 是实际观测到的图像点。
- \(P'_i\) 是通过标定参数重投影得到的理想点。
- \(e\) 是单个点的重投影误差[^4]。
平均残差和最大残差分别表示为:
\[
\text{ErrorRMS} = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} e_i
\]
\[
\text{ErrorMax} = \max(e_1, e_2, \dots, e_N)
\]
#### 注意事项
- 如果标定残差较大,可能需要检查棋盘格图像的质量或调整标定参数。
- Halcon支持多种标定板类型(如圆环板、棋盘格等),选择合适的标定板可以提高标定精度。
### 示例代码解释
上述代码中:
1. `read_calib_data`:加载标定所需的棋盘格角点数据。
2. `gen_camera_param_rectification`:生成初始标定参数。
3. `calibrate_cameras`:执行标定并计算残差。
4. `dev_display_text`:显示标定残差结果。
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