探析机器视觉中坐标的标定
在机器视觉的测量中，我们得到的尺寸并不是我们真实的物体尺寸，而是像素值，那么如何将像素值转成我们需要表示的实际物体尺寸，此时，需要进行坐标的标定。标定完之后输出的值就是我们需要的实际尺寸了。跟着小编一起来学习如何标定吧！
标定圆实现的过程如下图：
1.采集图像。添加“采集图像”工具至流程栏，选择采集路径为“目录”，图像的格式为BMP或JPG。如下图1所示
图1
2.测量标定。添加“测量标定”工具至流程栏，标定方法设置为标定圆，边缘极性设置为白在黑上，梯度阈值为40，滤波半宽为5。实际长度输入圆的实际半径长度为15。如下图2所示。
图2
3.轮廓匹配。添加“轮廓匹配”工具至流程栏，学习模板，设置旋转最小角度和最大角度。如下图3所示。
图3
4.位置补正。添加“位置补正”工具至流程栏，添加原点X、Y、角度信息，信息选择轮廓匹配的位置，如下图4所示。
图4
5.检测圆形。添加“检测圆形”工具至位置补正与结束补正之间，边缘极性设为“亮到暗”，边缘位置起始，梯度阈值为40，滤波半宽1，如下图5所示。
图5
6.数值显示。添加“数值显示”工具至流程栏，数据链接为检测圆形的半径，格式文本设为“半径=%0.2f mm”如下图6所示。
图6
最后的结果所下图所示：
总结：标定是机器视觉测量的第一步，标定的作用为了通过测量已知尺寸的标准件，计算出像素单位到物理单位的转换比例，可以作为测量项目的标定功能。在视觉项目应用中是十分重要的，后续会分享关于棋盘格和网格式校准的方法。
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原文标题：机器视觉之坐标标定
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