利用halcon进行图像拼接的基本教程.pdf

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一、什么是图像拼接(略)

二、拼接的基本过程

使用halcon自带的例子来说明这个过程

打开拼接下面的mosaicking.hdv

(一)镜头校正

CamParam:=[0.0121693,-2675.63,7.40046e-006,7.4e-006,290.491,258.887,640,480]

change_radial_distortion_cam_par(adaptive,CamParam,0,CamParOut)

(二)获得图像

*Readintheimagesandshowthemone-by-one.

forJ:=1to10by1

read_image(Image,ImgPath+ImgName+J$02)

if(EliminateRadialDistortions)

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change_radial_distortion_image(Image,Image,Image,CamParam,CamParOut)

endif

concat_obj(Images,Image,Images)

dev_display(Image)

disp_message(WindowHandle1,Image+J$d,window,-1,-1,green,false)

wait_seconds(0.5)

endfor

(三)图像配准

tile_images_offset(Images,TiledImage,[0,0,0,0,0,500,500,500,500,500],

[0,660,1320,1980,2640,0,660,1320,1980,2640],[-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1],[-1,-1,-1,-1,-1,-

1,-1,-1,-1,-1],[-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1],[-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1],3280,980)

(四)图像拼接，获得全军图像

gen_projective_mosaic(Images,MosaicImage,StartImage,From,To,ProjMatrices,StackingOrder,

false,MosaicMatrices2D)

除了镜头校正以外，其他几个函数在拼接中是常见的，通过查看帮助获得了解。

使用连铸拼接来说明这个问题，首先可以查看下面的原图和拼接后的图像

(一)获得图像，可以采用帮助工具，直接产生代码

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(二)镜头校正projective_trans_image

read_image(Image000003,datacode/ecc200/ecc200_to_preprocess_001)

hom_vector_to_proj_hom_mat2d([131,225,291,63],[102,97,291,274],[1,1,1,1],[63,291,291,63],

[102,102,291,291],[1,1,1,1],normalized_dlt,HomMat2D)

projective_trans_image(Image000003,TransImage,HomMat2D,bilinear,false,false)

（三）图像配准,这个例子是居于模板匹配的

（四）图像融和，这里采用了一种简单的融和方法。

（五）得到了结果。

可以看出，整改图像拼接两个重点，也是难点：一个是如何通过识别的方法，得到准确的偏移；二个是如何将

不同图片之间由于光照等造成的差异融和到最小。下面首先看halcon提供了那些工具和没有提供那些工具。

三、halcon为拼接提供了那些工具

（一）模板识别工具

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（二）专门的拼接算子

这里做一个比较，模板匹配的用途很广泛，用于拼接只是其中的一种用法，而拼接算子就是专门用来拼接使用

的；由于模板匹配提供了工具，所以比较适于实验的使用使用，而拼接算子能够直接得到变换矩阵，应该说功

能很强；对于效果来说，模板匹配需要的特征点比专门的算子多，适合纹理比较多的情况。