Halcon是一款强大的机器视觉软件，尤其在3D视觉领域有着广泛的应用。本手册主要针对初学者，介绍Halcon的3D视觉技术，涵盖了从数据格式、相机标定到3D匹配、重建等多个关键知识点。 Halcon的3D数据格式主要包括XLD轮廓、XYZMap图和Object_Model_3D三维数据。XLD轮廓用于表示同一平面或截面的高度数据，可以是Profile型3D相机采集的一组XZ坐标及其对应的Y坐标。XYZMap图则是点坐标的图像，存储为HObject，分为real型和uint型，可用于形态处理。Object_Model_3D则包含了3D点云模型，包括点、线、面、法线等信息，以及基元类型和姿态描述，适用于复杂的3D匹配和处理。 在3D视觉中，相机标定是非常重要的一步，Halcon提供了多种相机模型的标定方法，如自标定、手眼标定。自标定支持多种相机和标定物的同时标定，而手眼标定则适用于不同类型的机器人和相机配置，支持3D相机的标定和匹配物体的手眼标定。 3D匹配和位姿估计是Halcon的核心功能。3D匹配包括基于表面和形状的匹配，支持点云和形状轮廓的匹配，可以处理遮挡和覆盖情况，同时支持对匹配空间范围的调整。位姿估计不仅能够基于点云进行，还可以根据给定的矩形或圆形来估计物体的位置和姿态。 重建技术在Halcon中包括激光三角理论、双目和多目立体以及对焦深度法。激光三角理论用于基于激光扫描的3D重建，双目和多目立体则适用于无标定的立体重构，而对焦深度法通过分析对焦变化来获取深度信息。 3D模型处理涉及3D表面对比、3D配准、三角化和3D基元拟合。这些工具允许用户对3D数据进行比较、调整、简化和建模，以适应不同的应用场景，如质量检测、定位抓取等。 Halcon的3D视觉技术提供了一整套解决方案，从数据采集、处理到高级的匹配和重建算法，适用于各种工业自动化和机器人领域的3D视觉任务。通过深入理解和熟练掌握这些知识点，用户可以有效地利用Halcon实现复杂的3D视觉系统设计和应用。

3D 视觉工具包，试用版，有时间限制，可以了解基本的方法，思路

激光线扫+3d平面度检测halcon源码

高级java笔试题 :light_bulb: 关于** 本人为 3D视觉+传统图像处理方向，在准备秋招时发现网上竟然找不到对应的求职复习资料，只好自己整理。 本仓库整理 3D视觉(三维重建、SLAM、AR/VR) + 传统图像处理 + 计算机视觉(偏AI) 重要知识点和面试问题。 目前已知的其它求职复习资料有： C/C++开发： java开发：、 CV算法岗（偏AI方向）：、、 :magnifying_glass_tilted_left:使用方法 在线使用。直接在线浏览本仓库。 本地使用。clone本仓库到本地，使用markdown阅读器 typora 打开对应内容阅读。 :bookmark_tabs: 目录 | 包括QR分解和SVD分解求解线性方程组的原理，QR分解投影矩阵P得到相机内外参 | 包含图像、3D视觉等岗位，其中3D视觉部分含答案 | 还没搞清楚 | 从最大可分性的角度介绍了PCA，并给出代码实现 :pushpin:TODO :camera: 3D视觉(三维重建、SLAM、AR/VR) 2D-2D：基本矩阵、本质矩阵 | 在 讲了七七八八，但还没有单独整理 相机标定 - DLT、PnP及其变种 | DLT在 讲了七七八八，但还没有单独整理 齐次坐标、点到直线距离 | 在 讲了 线性方程解的判定 | 有空补充

来自Facebook 人工智能研究院的研究员在全球计算机视觉顶会 ECCV 2018 9.12慕尼黑会议上获得最佳论文称号，其中采用的先进算法值得你学习。

「3D视觉(三维重建、SLAM、AR/VR) + 传统图像处理 + 计算机视觉(偏AI) 」重要知识点和面试问题。

1.2 国内外研究现状 本文通过对目标物体表面三维点云信息的获取，以及算法分析来进行位姿估计，并通 过实验进行验证。主要研究内容包括：目标物体的检测识别和机器人分拣实验两大部分。 本文将从这两个主要内容进行国内外研究现状的概述。 1.2.1 机器人分拣研究现状 机器人在箱体中抓取散乱堆放的物体在学术上被称为 RBP（Random Bing-picking）系 统[12][13]，如图 1-1 所示。典型的 RBP 系统主要分为三个部分：视觉检测识别、计算机控 制单元和机器人本体[14]。视觉检测部分主要是负责目标物体的信息采集与算法处理，得到 目标物体的位姿信息；计算机控制单元负责控制机器人运动，根据算法处理得到目标物体 的位姿信息，利用机器人末端执行器对目标物体进行分拣。目前，国内外各大企业都有自 己的各种解决方案。 图 1-1 Random Bing-picking 系统示意图 Fig. 1-1 Random Bing-picking system schematic （1）机器人分拣的国外研究现状 机器人的智能分拣技术在国外已日趋成熟，尤其是在日本、德国、瑞士和美国等国家， 他们将该技术广泛地应用于工业生产线上。日本 FANUC 公司推出基于 iRVision 的视觉系 统[15]，如图 1-2 所示，该系统能运用在 2 维和 3 维视觉环境上，它可以利用高清相机来确 定事先没有定位的零部件的确切位置，检测到目标物体原来位置与现在位置的关系，并且 在工业机器人出现问题时，可以快速的复位。在机器人收到相机发送的信号后，利用安装 在机械臂末端的特定的专用执行器对目标物体进行可靠的抓取与摆放。该系统有较好的 柔性及可靠性，组成简单且方便日后维护[16]。

Yi Ma , Stefano Soatto. An Invitation to 3-D Vision , From Images to Geometric Models的代码

ctrl+shift+i你会发现下面出现一个类似于工具栏的地方，看右下角有没有3d视图这一项，没有 在firefox地址栏输入about:config 找到以下内容 devtools.tilt.enabled 设置为true devtools.tilt.force-enabled 设置为true 前提 webgl.disabled 设置为false webgl.force-enabled 设置为true 弄好后重启firefox 按Ctrl+Shift+I 右下角3D 模式就出来了 ---Tilt 3D （火狐版本34测试可用）

NI LabVIEW中实现3D视觉的工具和技术zip,智能机器基础网络教程系列视频。了解用于执行3D视觉应用的不同技术，着重于立体视觉，并了解在NI LabVIEW环境中用于图像采集和处理的开发工具。