点云数据是庞大的点集合，点云模型去噪就是删除多余的点集。点云去噪的方式有两种：1.通过在x,y,z的方向去除固定范围的点云数据，提取想要的点云ROI2.通过选取连通域根据点云特征，筛选点云。一.方法1：沿x,y,z筛选点云数据将点云模型中的数据拆分成x,y,z坐标的三个集合选取’point_coord_x’, ‘point_coord_y’, 'point_coord_z’三个属性读取原始点云模型在x,y,z方向滤除固定范围的噪声点云方法2：分割连通域筛选点云特别注意：有两个特征筛选算子
一. 加载标定板模型，标定相机二.拟合光平面1.参考坐标系并获得标定板位姿2.局部坐标系并获得位姿3.获取参考坐标系的光线点4.获得局部坐标系的光线点5.判断平面度利用高，低两条光线点拟合光平面三.标定位移矢量(要求平台移动多余一步)下图分别是我的起始标定板和移动20个步长的标定板。移动步长由运动控制卡的冒脉冲决定。四.三维重建选择需要重建的区域获得三维点云图我的三维重建图像有一部分噪点，可以通过调大阈值的方法去噪五.需要准备的数据标定图像(推荐十六张以上)参考坐标系和局部坐标系的标定板移动平台
之前的博客介绍了三维扫描过程扫描重建的点云模型要进行保存本篇博文需要有Qt基础，请先观看我的前几篇博文。一.前言：Halcon算子介绍write_object_model_3d (ObjectModel3DID, 'om3', './model', [], [])#前三个参数分别是点云模型，模型格式和保存路径。
#点云模型很占内存，记得清理
clear_object_model_3d (ObjectM
深度图转视差图视差图合成深度图视差图合成点图模型把点云模型差分成x,y,z的点坐标通过x,y,z三维点云坐标点合成点云模型对比二维联合算子 ‘Union’gen_object_model_3d_from_points(x, y, z, ObjectModel3D1)
面结构光拍摄生成的点云模型，往往相对系统坐标系是有角度的。首先讲一下调平的目的：1.为接下来的预处理切除背景面做准备3.不做调平，后续处理会很麻烦，因为不清楚坐标系在平台的为位置2.对于无序抓取项目，平台相对相机可能是有角度的，将抓取平台调整到与相机平行，可以以Z轴方向，从高到低获取抓取物点云。处理速度更快，且干扰更少。常见的调平手法有三种。一.拟合平面方式该方法适合平面点云模型的调平处理回顾一下上一篇预处理去噪，讲了去除多余噪声，并将点云模型拆分成x,y,z坐标组成的三个集合。应用X,Y,Z三
首先加载模型，并将模型移动到窗口中间模型位姿调整方法在上一篇博客显示模型并输出模型的位姿(Pose)画出待截取部位截取模型 reduce_object_model_3d_by_view (RegionDifference1, ObjectModel3D2, CamParam, Pose, ObjectModel3DReduced)1注意：这里的Pose是离线显示模型时输出的位姿，CamParam是自己设置的相机内
模板可以由CAD，PROE，solidwork等软件绘制常见的模板有机械组给我们的 STL 零件图以及‘.om3’模型格式读取模板(注意模板单位，贯穿整个程序)显示模板，这个算子的参数我前两篇博客有详细讲到 visualize_object_model_3d (WindowHandle,ObjectModel3D2, CamParam,[],pra_name,pra_value, 'Oriented bounding
在做三维测量项目的时候，经常会用到一些三维空间物体，辅助我们做姿态定位或点定位。下面介绍几种常见的算子其实Halcon这款软件非常适合看案例自学绘制平面gen_plane_object_model_3d ([0,0,0,0,0,0,0], [], [], ObjectModel3DPlane1)绘制带方向的球体gen_sphere_object_model_3d ([0,0,3,0,0,0,0], 0.5, ObjectModel3DSphere1)绘制不带方向的球体gen_sphere_obj
1.Halcon测量有两种方式，一种是对点云模型处理。对点云(x,y,z）做连通域分割，或使用数组排序处理的方式。对深度图X,Y,Z的处理。本文重点讲解将深度图拆分成X,Y,Z视差图。将图像从三维转换成二维，以二维图像的处理手段处理三维数据。一.拆分深度图从左到右依次为原深度图，X,Y,Z视差图二.测距方法1 二值化方法寻找边缘轮廓线选中第一部分测量区域二值化，提取边缘轮廓选中第二部分测量区域二值化，提取边缘轮廓方法2：Canny算法寻找边缘轮廓线edges_sub_pix (Imag
上篇文章的核心思想可以用下图概括：适用场景一般的采样问题，以及期望求解，数值近似问题，蒙特卡罗方法都能很好地解决；但遇到多元变量的随机分布以及复杂的概率密度时，仅仅使用蒙特卡罗方法就会显得捉襟见肘，这时就需要这篇文章要讲的马尔可夫链蒙特卡罗法来解决这个问题了。我们先从一维的讲起：在开始之前首先统一下定义：我们用符号 代表一个概率，即马尔科夫链达到平稳分布的时候，状态位于第 个状态的概率。马尔科夫链和蒙特卡罗方法是如何结合在一起的？一张图解释清楚：马尔科