海康vm如何寻找多个轮廓

大家好，我是微信卖团队的主讲老师，主讲微信 master 啊，今天我们来讲一下直线查找。好，我们先打开 vm， 然后我们先把今天要用的图像先加载一下 啊，我们再拖一个直线插找出来，好， ok， 然后我们先看一下脑图对直线插找的定义。啊， 啊，主要用于啊查找图像中具有某些特征的直线啊，利用已知的特征点形成特征，点击，然后礼盒成直线。好， ok， 我们大概对他的呃这个模块有一个了解 时候呢，我们来看一下他的参数和使用方法，然后，嗯，他也分全局和绘制啊，之前在默认的话，呃，海康的模块出来的话，默认都是全局的，然后基本上，呃，你要绘制的话就点一下，点一下绘制，然后 左键点一下，他会出来一个蓝色的线，然后跟着你的鼠标移动，然后这个时候呢，你再去点一下， 好， ok， 这个时候就出来了一些卡尺，卡尺工具，然后你看一下这个卡尺工具，它是有方向性的， 那么这有两个箭头，这是有方向性的，然后这边的话，你可以这个红色的物体，你可以去拖这个卡尺的宽度啊，宽度，宽度和大小， ok， 然后我们来试一下，看能不能把这条线抓出来，好，我们直行。 好， ok， 啊，他抓出来了，好，那我们这个时候呢，来看一下他的运行参数啊，运行参数， 运行参数，然后同样我们先从老图开始看啊，一起参数边缘类型啊，边缘类型里面有三个选项啊，四个选项， 最强第一条，最后一条啊接近中线，然后啊，最强呢就是插找梯度，遇值最大的边缘和点合集，然后你合成直线啊，梯柱最大的啊，梯度遇值最大的边缘合集就是意思就是说他色阶差值最大的啊，边缘和点合集 啊，第一条啊，最后一条就是满足条件的第一条，最后一条啊， ok 啊，他这个顺序的话呢，应该是按照你这个箭头的方向啊去跟算了。第一条还是最后一条啊， 然后接近中线啊，接近区域中线且目标且满足条件的直线啊。好，我们 ok， 我们来看一下， 我们看一下，如果说我们把它拖成这个样子啊，那理论上应该会找到这一条线和这一条线，对吧？好，我们运行一下啊， ok， 然后 最强的话他是拉到了这边，因为这边的话噪点比较少啊，你可以对比一下看一下啊，然后这个时候我把它啊选择第一条， ok 啊，他找到这边来了，对吧？他是按照这个箭头的方向啊来定义第一条和最后一条的啊，我们再选择最后一条， ok 啊，他又回来了啊，他又回来了，好让我们选择 接近中线啊，他就选择是靠中间的啊，中间啊，第一条介于第一条第一最后一条中间的，这这这一个礼盒直线。好，我们看一下即兴，即兴是什么意思呢？ 边缘即兴啊，从白到黑，从黑到白和任意啊，这个我们在那个原插轴里面也讲过啊，这边不太懂边缘即信的意思的话，可以翻一下上一个视频啊，原插轴里面讲过这个意思是同样的意思啊，意思是同样的意思。然后我们如果是说 这边的话，按照也是按照这个方向的话，是按照他这个箭头的方向来算，从白到黑，从黑到白。那我们从第一个条应该是从白到黑啊，从白到黑我们来找一下。对，然后他还是在这 那种，如果我们从黑到白的话，那应该线条会跑到这边来啊啊对啊，然后任意的话就是任意的啊，两边的话他随机，然后呢边缘一直，边缘一直的话呢？就是 啊他的色接插纸啊，你想把它限定到范围是多少？如果说你看这条线的话他不是很贴合啊，我们从白到黑然后选择第一条 啊第一条啊他不是很贴合，他跑的很远啊。那我们可以把他边一直拉大，就是拉到一百五啊，他的设计差是一百五，这个时候我们执行一下，太大了，我们到一百。 ok 啊，我们这个时候就已经贴合的很好了啊，贴合的很好了就能达到我们预期的那个效果了啊。对，这个就是边缘一直的用法， 然后绿波尺寸的话呢？绿波尺寸在原茶枣里面也讲过啊，我这边稍微跟大家演示一下啊，还是一样去把他的参数拉一下，我们来看一下他这个浮动的直线浮动点啊， 你说我十一的时候注意看他到黑的这个距离啊啊，他是比较贴合的，那如果说我稍微大一点到十一 啊，这个时候他就会啊对往上浮，这个是什么意思呢？我们来看一下脑图啊，和那个原差找的意思是一样的，他会对皂点起到过滤的作用，然后素质越大说明他抗撞能力越强，然后得到的边缘数量越少， 他是相对的，他造点过滤掉了之后他得到的 边缘数量就少，少了就代表他的精度会降低啊，可能也会导致目标边缘被筛出，这个是根据实际情况去使用的。然后我们看一下下面的参数，卡尺数量啊，卡尺数量就是这个， 我们这个这个的数量看到没有这个的数量，那我们如果变把它变成十二，我们翻一倍，看到没有 这边就会翻一倍啊，这个一个卡尺呢，就会产生一个边缘点啊，就是像这种的十字标啊， 嗯，这种十字标很小的这种十字标，然后这些十字边，这些边缘点连起来，就你合成了一条直线啊，那你的卡尺数量越多，就说明你的边缘点越多，你的边缘点越多，这个直线的精度就越高，那精度越高，你需要运行它的时间就会越长啊，这是一个正比关， 然后我们再往下看直线查找反向，直线查找反向是什么意思呢？我们现在来看一下它的起点 x 和外啊，它是直线起点是三九零，然后直线起点直线终点 x， 是 啊，直线终点外啊六六八。我们把它选上之后，我们再看一下 啊，看到没有他的他的直线终点和直线 x 都变化了，直线 x 和终点都变化了，那我们来看一下对他的对他的解释， 开启后，他的直线，他的直线起点和终点的信位置信息互换啊，也就是说他的起点位置和终点位置进行一个进行一个互换， 刚才的直线终点是六六八，起点是四四七二啊，现在终点成四七二，然后起点变成六六八啊，他整个调换了一下，然后我们再看一下他的角度归一化是什么意思啊？ 角度归一化，然后我们再把它打开，我们看一下，没有用之前啊，这边先取掉， 这个角度太小了，没有没有，表现不出来，我们还是看看解释吧。其实这个也很好理解的，就是开启后他输出的直线在九十 负九十和九十这个区间，未开启的话是负一百八到一百八区间，也就是说他就跟我们看表，一个是十二十二点到零点的一个区间，一个是零点到二十四点的一个区间，是这个 意思啊，是这个意思啊，很好理解啊。然后投影宽度、高级参数、投影宽度， 呃，投影宽度和剔除距离还要剔除点数啊，这些的话在原茶枣里面都讲过啊，都讲过这个我就不再 这不在水克了啊。这个你们自己如果不理解的话，去看上面的视频，然后直线查找的话，今天就先讲到这里，然后我把 呃作业的话会发在群里啊，大家积极的配合一下啊，今天就先讲到这里啊，谢谢大家。

欢迎收看 vision master 培训视频系列之边缘查找，边缘查找呢它也是基于卡尺制作的关于点和线的一个定位模块，我们常常在经定位中使用， 那这里呢我们主要强调一下，就是我们关于边缘插找以及对应卡纸的这些封装的模块的，他的那个 r y 的使用默认情况下呢，我们拉出来的是这么一个类似的一个矩形， r y 可以看到这边有一个箭头，那假如说我要找插找的一个边缘是这样的， 大家可以看到这时候的话我们选择了一个即兴的话，边缘的方向话就是从左到右，即兴的话是从白到黑，那同样的话在 r y 不进行变换情况下，插到这么一个边缘的话，他对应的方向是这样，从上到下， 那这样的话也是从白到黑，那当我们的 r o i 发生旋转的时候，旋转九十度之后，这时候的话我们的摸耳方向是 这个小箭头，这时候我们再要去寻找这个这个对应的跟他一样的边缘的时候，可以看到这时候因为我们的 ioi 的方向发生了变化，所以说这时候他还是从左到右， 从白到黑，那同样的如果我们要查到这么样一个边缘，随着 li 的变化之后，他查到的方向是这样的，所以他是从上到下，然后还是说进行从白到黑。 打开我们边缘查找的视力，可以看到我们这边有一个对应的查找边缘的一个图像， 他可以涉及到对应的这几个参数。在看过卡史的实力之后，可以看到有些东西的话跟我们看是非常相像。第一个一样的 铝合铝箔盒半宽，就是我们使用那个依维高斯差分他的那个滤波方式，然后使用的一个半宽模型，他这时候的最小的半宽的话算是他的铝箔盒最小是二， 因为是半款吗？乘以二，那对比与值一样的，跟那里一样，就是说是零到二五五的这么一个变化。然后的话这里的话对比与值的话，就是当我们边缘的 变化程度非常明显的情况下的话，我们这个直平方下是当我们这个直变分变化非常不清晰或者非常模糊的时候，这个直要往小了折，那这里的话非常好。 同样的现在的话是边缘即兴，大家可以看到呢？我拉的这个 r i 在我刚才叙述的那个时候的话，他的箭头是这样的，所以说他是从左到右，从左到右的话，他要寻找这么一个边缘的话，他应该是即兴，是从白到黑的，那这样的话我就是 从白到黑，从左到右，那我要如果查到这个区直线的话，它是肯定是第一条直线，那我要查一的话就是一直行， 那这里的话可以看到，因为我刚才改变了对比值，他非常大，所以说可能找不到了，那这是我的改变成一个小的值，哎，他就可以找到了， 大家可以看到我在检测所有为一的时候情况下，它能找到一个边缘，我更改了查找模式，为所有边缘为二的情况下，它可以查找到两个，这边的话都是从左到右，从白到黑。 然后的话，现在的话关于 b a 查找的所有的参数介绍我们就介绍完毕了，那这里的话可以看一下他这边做的一个应用，就是同一个本地图导入 这么一个弓箭，然后呢边缘查找，分别去查找对应的边缘信息， 然后最后通过边边测量走到这边的一个间距，这边边边测量走到这边一个间距，同样的话，这样的话我们就可以得到我们两边的一个共建的长和。

大家好，欢迎学习 visionmaster 培训视频系列之 blob 篇。我是培训人 james blob， 顾名思义，翻译成中文是斑点一团的意思。在这些视觉领域里呢，我们解释为寻找龟度特征相近的团块， 常常运用在目标检测、促定位、缺陷检测的工业领域里，是机器视觉常用的算法手段，非常重要。 blob 呢，在我们微信 master 的定位这个区间里寻找到 blob 分析。 我们连接上一集的图像，打开 vlog 模块呢，我们这边分三个设置区间，基本参数设置、运行参数设置和结果设置。下面我们开始基本参数的介绍。 每一个模块呢，都会设计到基本参数设置，它主要包括两个方面，一个是图像输入，图像输入中呢，我们要设置模块的图像源输入， 然后使 r o i 区域就是感兴趣区域设置。我们的 vs master 非常强大，它有四种感兴趣区域输入以及一个屏蔽区域的一个设置。下面呢，我们讲述 r o i 区域的具体设置。 在形状栏呢，我们点击第一个图标，此时呢，我们的 i o i 将设置为全图， 然后呢是圆形 ioi 去设置左键，点击之后，左键在图像中拉取，将会获得一个圆形 ioi。 当鼠标变成十字的情况下呢，我们可以 进行 r o i 区域的拖动动作。当鼠标在边缘的时候呢，我们可以将圆形的 r o i 设置成扇形。 当我们的鼠标移动到圆形 r o i 的中间时，变成箭头形状的时候，我们可以将我们的圆形 r o i 设置成圆环状，然后是我们的矩形 r o i 的设置。 拖动矩形 r y 之后呢，我们可以看到我们的矩形 r y 的一个正方向，上面的圆圈呢，是控制我们矩形 r y 的一个方向， 同样的，当变成十字的时候可以进行拖拽，控制我们矩形 r y 的一个区域，然后单机边缘变成这种双标的箭头的 时候，可以克制一侧方向的 r y 的大小。最后一个呢是我们的多边形区域 r y 的设置，同样的，左键点击之后，联系左键的 拉取会设置好我们的多边形 r y 的轮廓，然后双击结束。 我们的 vlog 不仅可以进行 r y 的设置，还可以进行屏蔽区域的设置。选择屏蔽区域之后，同样的，它跟我们的多边形设置的方法是一致的，左键连续点击之后， 移动区域划分轮廓，然后双击左键结束。此时的话，我们可以看到这个红色的区域呢，就会被屏蔽掉。 点子机执行之后，我们会发现我们这边的感兴趣区域的东西将会被提取出来，红色的这个区域呢将会被扣掉。 使用位置修正模块呢，我们设置的 r o i 区域呢，会随着其他定位模块的位置变化一起去变化。这里呢，我们不做具体介绍，在讲到位置修正模块的时候，我们将详细介绍位置修正的使用功能。 下面呢，我们开始讲述我们的 blog 分析的运行参数模块。运行参数设置呢，它主要包含预值方式，即兴低于值，查找个数面积，使能面积范围设置 打开。我们的育植方式呢，我们的 vm 提供不进行二植化、单育植、双育植、自动育植、软育植固 定以及软与值相对这几种方式不进行二直画，就说明我们输入的图像呢，已经被二直画过了，或者进行了二直画处理过了，此时他的图像只有零和一这两个灰度，或者只有零二五这两个灰度。 在选择单玉值的时候呢，我们的单玉值就是使用一个玉值对图像进行二直画，我们都知道图像的灰度分布是零至二五五这个区间，那单玉值呢，选择这个区间里的一个玉值进行分割，小于这个玉值呢，这个图像呢，将会 分成零，大于这个玉值的部分呢，将会分成一。那我们使用双玉值呢，会使用高低玉值，在这个区间的玉值呢，我们认为是一，不在这个区间的这个玉值呢，我们将认为是零， 然后是自动预支，这里的话，我们使用的自动预支，也就是所谓的大金预支分割法，它属于使用前景和背景的最大类方差 去取我们的玉值方式，他是根据图像的变化去实时计算的。我们的软玉值呢，有固定相对这两种方式，他是相对于硬玉值的，他是根据灰度分布的一个状态进行相对变化的一个玉值方式。 当然这两种的软玉石的设置方式呢，他相对来说是一个运行速度会比较慢，因为软玉石的介绍呢，相对来说比较专业， 希望呢大家还是参考我们的相关介绍的说明文档，里面有继续的继续介绍，在这里呢，我们就不得进行具体的说明了，当我们选择我们的单预值方式时， 会有选择即兴的这个说法，那么我们点开即兴的话，他有亮于背景以及暗于背景，当我们选择亮于背景的时候，点击执行，可以看到我们这里的提取出来的是我们的这些白色的区域，也就是比背景亮的这个区域， 当我们选择暗语背景的时候，我们点则执行，大家可以看到，嗯，这里头非常不明显，那我调一下我们的 roi， 可以看到我们这里呢是把我们的黑色区域也进行了学习局，为什么外围的话呢也是绿色呢？是因为我们这个面积进行了一个限制， 此时大家可以看到我们 是把黑色的区域给提取出来了， 然后就是我们的预值设置， 预值设置呢就是设定我们刚才说的对应零到二五区间中的一个预值，大家可以看到他是零到二五五之间浮动的。当选择不得预不同的预值的时候进行分割，我们可以得到不同的二值画图像，这里呢我们可以选择二值画图像， blob 图像以及输出图像，选择二支画图像之后，就可以得到我们的二支画的一个结果，这里我们改变预值，再点击执行， 可以看到它的二字画的图像将将会发生变化。查找个数呢，顾宾思议就是要查找我们这项的 blob 的数量，可以看到咱面积范围下面呢会有一个高级参数，点开高级参数呢，我们可以看到有对应的这么多使能选项，我们的 blob 模块呢，默认设计的是面积使能， 面积使能的话，它主要是通过面积的大小，也就是我们当前区间里的灰度的联通玉的对应的它的灰度个数大小来进行一个使能预制方式， 那当我们选择轮廓使用的时候呢，是根据我们的 vlog 的外围的边缘长度进行 势能与预知方式。当我们选择长轴和短轴的时候呢，短轴顾名思义就是它的短的一个方向的一个轴，然后长轴呢，是它一个长的方向的这么一个长轴。圆形度呢，是 指我们 blob 跟圆的一个相似程度，一呢就是认为是月跟圆相近，那么零呢，就是跟圆非常不接近。同样呢，我们还有矩形度，它的评分标准跟是圆是相相近的 智心偏移的齿能呢，我们可以理解为就是当我们选择这块 blob 团块的时候，他有一个智心，当然呢，我们还可以得到一个最小外阶矩形，那么智星偏移最小外阶矩形的偏差量就是我们的一个智心偏移齿能。 我们的 vm 非常强大，可以根据这些使能的关系呢，对我们想要的形状进行一个筛选的工作，就是我们的排序方式， 我们队形 blog 的排序方式呢，有以面积从大到小，以从上到下，从左到右二维排序以及按角度排序。同样的呢，我们的联通预防 方式有四联通域和八联通域，所谓的四联通域呢，对应的就是像素的上下左右，所谓的八联通域呢，就是再加上我们的左上左下，右上右下，然后的一个八联通域。 大家可以看到，当我们今天 vlog 执行完毕， 执行完毕之后，提取出我们想要的 blob 的时候，我们可以在下面的信息栏里，当前结果中查找到我们对应的所有的 blob 的一个具体信息，这里呢我们换一个亮域背景， 然后呢我将我们的面积使能开大， 我们可以看到我们要提取出了我们想要的这个类似于耳机的这种 vlog， 然后呢我们点击对应的 vlog 的方块的时候，你可以看到我们就把我们想要的一些 vlog 区间的东西提取出来， 大家可以看到你选中的东西他就将会变黄。然后呢我们可以得到具体的单个的这个 blob 的 相应的他的数据信息，对应的矩形度，圆形度，短轴，长轴和角度，这样的话我们可以针对这些数据呢进行我们这些使用的具体设置，把我们想要的 vlog 形状给提示出来。 我们的 blob 提供三种输出图像结果，他们分别是输出图像，二制化图像和 blob 图像，输出图像的话就是我们的原图，这里 没有什么好说的二值画图像的话就是我们选择一个预值结果并输入预值之后运行的一个二值图， 当我们选择 blob 图像的时候，他将免足我们的所谓的即兴以及面积范围，或者我们不设置面积范围以及其他使用的时候得到的一个 筛选之后的我们的 blob 的一个图像结果，这样的话可以给用户更多的选择，让他明白了每一个步骤之后我们的运行图像的结果是什么。 最后呢是我们的结果判断，结果判断中呢，我们这边是根据我们的个数面积判断，同样的也有高级探数里头我们刚开始说的那些 那个使能进行判断，当不符合我们这些实施范围需求的时候呢，这些判断的话，他会进行一个输出结果 的话是一个 n g 状态。下面呢我们开始我们的结果判断设置，在结果判断设置中呢，我们可以看到有这么多的一个判断条件， 那这里呢我们当前看到的是一个绿色，显然呢我们的 vlog 数量是符合一到九九九这个范围内的。那好，我们现在设置一个异常量 点击执行，大家可以看到我们这时候变成了一个红色，这就说明我们提供了我们的 vlog 的一些筛选条件，当我们运行的结果不满足我们当前的一个设置判断标准的时候，它的模块当变成一个 n g 状态， 这是一个判断结果的设置。同样的后面呢我们有我有一个图像显示的功能， 当选择图像显示的时候，我们这有一些眼睛，眼睛当属于这种状态的时候，他就是一个显示状态，当一个斜杠的情况的话，他就是一个隐藏状态。 我们可以看到根据选择不同的选项呢，它就可以显示不同的选项和隐藏不同的选项。以及呢编辑我们的 ok 字样以及 n g 字样的颜色和大小，以及透明度。 后面呢我们可以设置我们这些显示的文本位置， 也可以设置我们的文本的字号，透明度内容。这里呢有一个小技巧，我们可以选择 blog 分析至新点的 x， vlog 分析是新点的 y， 点击执行，可以看到这些字样的话，会跟悬浮在我们的对应的 vlog 的样体上面。我们的显示模块呢非常强大，可以设置这么多不同的渲染样式， 同样的，在前向显示模块中，我们可以选择其他模块的渲染结果，此时呢，我们可以把当前图像的渲染结果以及其他图像的渲染结果进行一个配合，得到你想要的一个渲染结果的设置。 这里呢，我们已经将模块的所有功能都介绍完毕了，如果还有什么疑问呢，请点击帮助菜单下的帮助文档，这里呢，将会对我们 每一个模块呢进行具体的文字叙述。在定位模块下，我们可以找到我们布朗布分析的一个介绍，这里都有我刚才说的那些参数的具体含。

大家好，欢迎学习 vr master 培训视频系列之测量篇，测量与定位识别等成员相同，是 vr master 的一个重要组成部分。 首先为大家介绍一下我们测量部分主要包含哪些功能。 在测量这个大的集合里，大体可以分为四大部分，分别为测量、拟合、统计和几何创建。 下面我先为大家详细的介绍一下测量部分的点点测量、点圆测量、圆圆测量、线圆测量、点线测量、线线测量 这六大模块的具体使用流程。接下来让我们进入 viewmaster 实际了解一下这六个模块需要设置哪些参数及返回哪些结果。 这是一个已经拉好的测量方案，方案中包括一个本地图像以及原查找、直线查找，还有我们刚刚介绍的六个测量模块。 我们通过这个方案可以看出，测量模块往往通过定月定位模块的结果来实现功能，而原查找及直线查找等定位模块我们会在 其他视频中为大家详细的讲解。下面让我们进入点点测量模块， 在本方案中，此模块订阅了模块二原查找的圆心，即模块三原查找的原心。在订阅的过程中， 我们可以通过按点的方式订阅，也可以通过按坐标的方式订阅， 以此类推，点圆测量、圆圆测量、线圆测量、点圆测量和线线测量的订阅方式与点点测量相同。例如，在点圆测量中，我们订阅的是模括二原查找的圆心作为点输入， 以及模块三原查找的输出源作为原输入。而在原源测量中， 我们订阅的是模块二原查找的输出源作为原输入。一模块三原查找的输出。源作为原输入二、实现源源测量。 接下来我为大家介绍一下六个测量模块的输出结果。 点点测量输出结果主要包含点与点之间的角度， 点点之间的距离、两个点的中心 x 坐标以及中心 y 坐标。点圆测量中的输出结果主要包括 点与圆心的角度，点与圆心之间的距离、 点到圆最近的距离以及点到圆最远的距离。 圆圆测量主要包括圆心与圆心之间的角度距离以及两个圆的位置关系。 在本方案中，两个圆的关系为外离，当两个圆的关系为相交时， 源源测量的输出结果还会包含两个相交点的 x 坐标及 y 坐标。 线原测量中的输出结果主要包含圆心与直线的角度、圆心到直线的距离。圆心与直线做垂线 会产生一个垂足，结果中会返回垂足 x 坐标及 y 坐标。 在本方案中，线在圆外，当线穿过圆时，会产生两个焦点，线圆测量也会返回两个焦点的 x 坐标及 y 坐标。 而点线测量中主要包含点与线之间的角度、点到线 的距离以及点到线的最近距离和最远距离。这个最近距离即垂直距离，最远距离为点到线任意一点中的最点最远的距离 与线。原测量相同，点线测量也包含催逐 x 坐标及催逐 y 坐标。 最后，线线测量输出结果包含线与线之间的夹角，线与线的延长、线的焦点， x 坐标及 y 坐标。在这里，线线测量 输出结果包含两种距离，一个是绝对距离，一个是距离。下面让我为大家讲解一下这两种距离的区别，以及距离是如何计算的。 在分方案中共包含两个线段，每个线段包含两个观端点， 下面让我们一起来计算。端点一到线段的距离，加上端点二到线段的距离，减去端点三到线段的距离，减去端点四到线段的距离，即我们要得到的 线线测量的结果距离，对此距离求绝对值， 即为线线测量的绝对距离。至此，六个测量模块我就为大家讲解完毕了。接下来我会为大家介绍测量单元中的 原拟合模块，即直线离合模块。首先让我们打开原拟合方案， 在本方案中总共包括本地图像模块、快速特征匹配模块、平展检测模块和点击模块。最后就是我们的原理和模块， 除远景和模块以外，其他所有模块皆在其他视频当中为大家讲解。 对于本张图像，我们主要是利用每个花瓣的顶点作为我们礼盒的点击。 原理和模块中主要包括基本参数和运行参数两个设置的部分。基本参数的点击主要来源于订阅上一个模块的结果， 订阅过程中我们可以通过按点的方式订阅，也可以通过按坐标的方式订阅。 运行参数部分，我们可以设置五个参数，共包含两个基本参数和三个高级参数。 两个基本参数主要控制需要拟合的点。剔除点数 最大范围为一百个，最小范围为零个。主要作用是把满足于剔除距离的点剔除出去，不进行拟核。 剔除距离最小范围为一，最大范围为一千，其作用相当于预值， 即满足此距离的点将被剔除出去。高级参数中的三个参数 主要控制拟合的方式。初始化类型包括群举局部和全局法两种。 琼举局部表示琼举便利边缘点集中的部分点进行原拟合，并将最由圆作为初始圆。全举法表示使用全部边缘点拟合圆形 经入优先时使用群举局部法，效率优先时使用全局法。 权重函数中包括最小二乘法、 huber 函数、 turkey 函数三种礼盒方式。其主要区别在于 最小二成会考虑所有点击进行拟合，而 huber turkey 会排除一些离群点。 一般情况下，随着离群点数量增多以及离唇距离加大，可逐步使用最小二成 huber turkey。 而我们在你和这个圆的时候，我们是通过迭代的方式不断矫正最终的结果，而迭代的次数是通过这个参数最大迭代次数来控制的，其最小值为一，最大值为一百。 当一个圆你和成功之后，圆你和模块会出出以下结果， 圆心 x 坐标圆心 y 坐标圆心的圆的半径和拟合的状态，拟合的误差，还有相对应匹配的点数。接下来让我们打开直线拟合方案。 直线拟合方案中包含本地图像原查找、几何创建、点击和直线拟合等模块， 与原厂原理和方案相同，除直线你和模块以外的其他模块在此不再介绍。 对于这张本地图像，首先通过两个圆插找获取两个圆的圆心，再通过几何创建创建一个新的圆。点击中包含 模块一圆插手的圆心和模块二圆插手的圆心还有几何创建的圆心，而直线拟合与圆拟合相同，订阅了点击的输出结果，即点击， 而直线礼盒的运行参数与原礼盒完全相同，所以只需按照原礼盒中的设置即可。 直线拟合模块的输出结果包含直线起点 x、 直线起点 y、 直线终点 x、 直线终点 y， 还有直线的角度。 最后与原拟核相同，直线拟核也会输出拟核状态，拟核误差，还有相对应的匹配点数。 这次拟核模块也为大家介绍完毕，下面我将给大家介绍亮度测量、像素统计值方图、工具等统计部分。 首先我们打开亮度测量方案， 亮度测量模块的使用相对简单，首先为本地图像输入一幅图片，然后点击亮度测量模块， 选择我们感兴趣的 r i 区域，在这里， r i 区域也可以通过手动输入参数确定。 在结果显示中，我们可以通过开启最大值判断、最小值判断、均值判断、标准差判断、对比度判断等，使能 筛选我们想要的像素点。亮度测量模块的输出结果 包含感兴趣区域的灰度最大值、灰度最小值、灰度的均值，还有灰度的标准差。下面让我们继续打开项目统计方案。 像素统计方案中，我们首先为本集图像输入一幅图片，然后点击像素统计模块，在 r i 的选择上与其他模块相同。 在运行参数设置中，像素统计模块主要包含低预值和高预值两个参数。顾名思义，通过低预值和高预值的设置，我们可以 会筛选我们感兴趣与不感兴趣的像素点，在这里我们选择低域值为零，高域值为二五五， 即统计了感兴趣区域内所有的像素点，像素点个数为五万两千九百三十八个，比例为百分之百，即一。 接下来让我们继续打开直方图工具模块。 首先为本地图像输入一幅图像，点击直方图工具模块 r i 绘制，与前两个模块相同，在此不做过多介绍。结果显示中包含数量判断使能最大值判断使能最小值判断使能均值，使能标准差，使能中值，使能 峰值，使能对比度判断使能通过开启这些使能，可以筛选我们不想要的一些像素点 值。房图工具的结果输出包含感兴趣区域内的最大值，即灰度的最大值、灰度最小值，灰度的中指灰度的峰值，灰度的均值 和灰度标准差。最后还有感象区区内的像素总个数。最后让我们讲解一下测量单元中最后一个几何创建模块， 这里我们就不再重新单列方案了，直接拖出几何创建模块，将本地图像与几何创建模块相连，双击几何创建模块。 我们 vr master 提供的几何创建模块可以绘制三种图形，一是点， 二是直线，三是圆。在这里绘制图像可以通过手动在图像上绘制， 也可以通过输入坐标进行绘制。 好到这里我们的测量单元就全部讲完了，谢谢大家。

大家好，本视频主要给大家演示 dp23053d 激光轮廓仪的图像调试方法。调试前的准备工作，首先，相机及配件如图所示， dp2305 型号轮廓仪、十二伏两安的电源适配器以及对应的千兆网线和电源线。 其次，架设环境，推荐相机架设在距离在物台平面七十五点五毫米的高度。安装设备时需尽量确保安装后设备的 xy 方向所在平面与在物台平面平行，外方向需和平台或者设备的运动方向一致。 物料准备，准备好一块标定块以及被测物。本视频以信用卡槽为例，环境配置需关闭防火墙和杀毒软件，以及配置网卡属性。软件方面，需要在 window 系统 电脑上安装三 dmvs 客户端软件，可从我们的海康机器人官网上进行获取。注意事项，相机使用前请确保如图所示的两处位置表面的保护膜已撕掉。 接下来我们开始讲解具体的调试步骤。首先，进行网络环境配置，关闭系统防火墙和杀毒软件，在控制面板中找到防火墙设置并关闭所有的防火墙。 另外，若电脑安装了杀毒软件，需关闭杀毒软件。其次，配置网卡属性，打开网络和 internet 设置， 选择仪态网，更改适配其选项。 在这里呢，需要注意，我们要选中连接轮廓仪相机的对应网口， 右键选择属性，点击配置。在高级选项下面设置网卡属性中的传输缓冲区，接收缓冲区句真数据包速度和双攻为最大值， 并禁用和关闭节能相关属性，如视频中的电源关闭时降低速度节能以太网系统闲置电源节能属性，不同网卡类型网卡属性有差异，需灵活参考。 在电源管理选项中确认是否取消勾选，允许计算机关闭此设备以节约电源。选项，点击确定，双击打开仪态网，确认速度是否为每秒一千兆位。 第二步，连接相机，双击打开 3d mvs 客户端。若相机图标显示感叹号，则需要进行修改相机 ip， 右键点击修改 ip， 根据窗口提示的进行 ip 修改，点击确定， 点击刷新。等相机图标前感叹号消失后双击连接相机。 相机出场时使用的是默认的用户及参数，建议选择以下三套参数中的一套参数进行加载，并将该套参数设置为设备上电时默认启动的参数。 第三步，进行原始图的调试。在基本属性下的图像模式中，选择 origin image 原始图模式，点击开始取留，放大，查看原始图中轮廓线的线条宽度， 调节曝光，使原始图线条宽度尽量处在八至十三个像素之间。 调节完曝光后进行原始图 r o i 设置。根据被侧物的高度，可在 full middle、 small 三种模式下选择合适的 r o i 范围，缩小 r o i 能够提高相机的真率。 原始图调试完毕后，进行第四步，点云图的调试。 点晕图调试前须知参数一，被侧物相对轮廓仪设备的运动速度二、项目要求的 xy 方向的单像素精度。本视频所使用的平一台运动速度，以二十毫米每秒为例， xy 方向单像素精 度要求为二十微米。将图像模式从原始图模式 origin image 切换至点云图模式三 d point cloud， 点击开始取留。如图所示，可查看当前的轮廓图效果。关闭使能采集真率控制后，可以查看当前点云图模式下的最大真率及相机每秒最多采集多少行轮廓。 若轮廓图中存在造点较多或者轮廓点缺失较多的现象，可通过调整最大线条宽度、最小线条宽度、二进制预值、点选模式这四个算法参数来改善轮廓图效果。 轮廓图中的轮廓点是根据原始图中对应一列像素进行算法提取得到的。以视频中的算法参数为例，当原始图中轮廓线的二进制预值及像素灰度值大于等 于二十，且轮廓线的线条宽度在一个像素和三十个像素之间，则被判断为有效轮廓线条，会对其进行轮廓点提取。当同一列像素上存在多个满足该条件的轮廓线条时， 可选择点选模式 points like mo 中的一种模式，筛选出对应的有效轮廓线条，并提取出轮廓点作为该列像素最终的轮廓点。调试好轮廓图效果之后，先停止取流，然后根据实际项目需求设置步进间距大小， 再根据运动速度和步进间距来计算和控制相机真率。 最后根据被侧物长度和步进间距计算点云轮廓数量，即有多少行轮廓拼接成一张点云图。设置完成后，重新开始取留， 然后点击光标指示的按钮，从显示轮廓图切换至显示点云图，并可以查看拼接好后的点云图效果。 调试完点云图之后，我们开始第五步对深度图进行调试。深度图是对点云图进行 xyz 三个方向进行采样后得到的图像。 首先将图像模式切换至深度图模式三 d range image， 点击所有属性，可切换至所有属性，在所有属性中找到算法控制 algorithm control， 点击展开，再找到深度图，控制 range image control， 点击展开，设置水平采扬刻度 x scale、 树脂采样刻度 y scale 的直斗等于步进间距大小， z scale 保持默认为一，根据被侧物长度和步进间距计算并设置深度图行高 range image head。 最后点击自动更新测量范围和缩放按钮，点击开始取留按钮， 然后点击光标指示的按钮，从显示点云图切换至显示深度图，便可以查看深度图的效果。我们在切换回显示点云图下，此时显示的点云图也是经过采样后的效果。 调试结束后，点击保存按钮进行相机参数保存。 最后我们再讲解一下系统标定，系统标定可用来矫正设备的安装误差。系统标定需要用到标定快，标定前需确保标定快表面轮廓清晰可见，且标定快的水平范围以及高度最小值、最大值均包含在 roi 范围内， 因此需切换回原始图模式以及重新设置 loy。 本视频已切换到副模式为例，移开卡槽，放上标定块，将激光打在标定块上，放大查看轮廓， 可通过调节曝光使得标定块表面的轮廓清晰可见。 切换置顶云图 模式，查看轮廓效果， 若轮廓数据良好，则可进行相机标定，否则可微调算法参数最大最小限宽。二进制预值，改善轮廓图之后再进行相机标定。点击相机标定， 点击标定，单击，选择一种标定方式进行后续标定。本视频以静态标定为例，单击 r o i e 框，选 r o i e 锁在平面框，选平面时需注意尽量不要将平面两端框选进来。 单击 roi2 框，选 roi2 所在平面， 输入标定快高度及两 个平面的真实高度差，点击开始标定，待标定完成后，点击是将标定结果上传至相机上传成功，点击确定。关闭标定页面，切换回参数设置界面， 先停止取流，然后将坐标系从传感器坐标系切换至系统坐标系，点击开始取流。查看轮廓图会发现，经过系统标定后， r o i 一平面会被作为零平面，且 r o i 一平面和 r o i 二平面的高度差更接近于真实的高度差。标定结束 静态标定结束后，如果要重新拍摄被侧物弓箭，则需要重新设置会员来弓箭的原始图 roi 大小和曝光时间以及中心线提取算法参数值。接着重新设置一下步进间距 step distance， 然后 在深度图模式下点击一下自动更新测量范围和缩放按钮，最后记得保存一下参数。以上是本视频的全部内容，感谢观看！

大家好，今天给大家介绍的是海康机器人算法平台维修码始终的标定模块。标定是通过 n 点标定或者标定版标定的方式，将相机坐标系和物理坐标系关联起来，主要用于定位、抓取对位等定位类项目和一些测量类项目。 首先我们介绍一下 end 标定， end 标定是通过相机或者相机视野中的弓箭的平移和旋转，将像素坐标和物理坐标对应起来， 计算出标定矩阵。我们可以从下个方案中可以看出，我们先要通过前面的定位模块，将对应的像素点输入到 n 点标定中，然后该模块会根据一些设置好的参数自动生成相应的物理坐标，即能生成标定文件。那么 我们现在就来详细介绍一下 n 点标定的参数。介绍参数之前，我们先介绍一下 n 点标定的移动方式，我们这个模块支持的是以九宫格的方式进行标定，也可以通过手动输入相应坐标生成标定文件。 那么我们接下来就介绍一下这些参数。首先是图像点，图像点是图像定位点，从前面的模块传入，用于记录像素坐标。平移次数就是相机或者弓箭平移的次数，至少为四次，一般建议九次旋转次数。 相机或者弓箭的旋转次数。旋转用于计算弓箭的旋转中心，当社交不动轴计算时，往往要用到这个计算出来的旋转中心。我们接下来就以 十二点标定为例，即九次平移加三点旋转来进行参数解释。要设置的物理坐标系的参数有，基准点， exy 的坐标，我们这边设置为九点的第五个点及序号为四，是我们的标定原点及基准点。 若我们走的是相对标定，则我们在基准点 x、 y 中输入零零。若走的是绝对标定，我们可以将运动机构走到第四点的位置的绝对物理坐标输入到基准点中。偏移 x 和偏移 y， 即每次平移时 x 和 y 的运动量。 移动优先指的是运动机构首先是从 x 方向移动还是从 y 方向移动，可根据实际情况进行选择。移动换项次数指的是每次换方向前的 次数，以九点标定为例。如果我们走的是九点标定，那么我们移动三次以后进行方向转换，证明我们设置的换向次数极为三分。角度指的是我旋转的开始的实际角度。 角度偏移是指我每次旋转时角度的偏移时，根据实际情况进行输入。标定原点指的是我运动机构是在哪个点开始进行旋转的。如果我是在第开始第一个点进行旋转，那么我输入的是零。 我们以十二点标定及九次平移三次旋转为例，大概通过示意图简单介绍一下。这时我们走的是相对标定，那么我们在第五个点及零零点输入零零，然后我们每次的拼音词是 x 和 y， 然后进行九底移动。移动完成以后，我在第五个点进行旋转，旋转角度是从负 a 到 a， 每次旋转 a 度。 接下来介绍一下运动参数。运动参数相机模式，选择运动或者镜子，根据实际情况相机的运动状态进行选择。自由度，我们这边提供了三个自由度，分别是透视变换、仿色变换和相似变换。 宝色变换指的是一幅图像中的直线经过映射到另一幅图像人为直线且保持平行关系。 仿色变换适用于平移、旋转、缩放、剪切等情况。我们这边会计算出平移矩阵、旋转矩阵、缩放矩阵和错切矩阵，将这些矩阵进行相乘，得到我们的最 中矩阵。而相似变换只包括缩放、旋转和平移。透视变换指的是我将图像投影到新的平面中，平行关系不保持，这往往适用于相机平面与拍摄物平面不平行的情况。一般情况下我们选择反射变换即可。 最后标定完成后，我们会计算出一个标定误差，若误差过大，则需要重新标定。具体情况是项目的单项式精度和整体线目精度而定。 我们可以通过以下几点来提高标定精度，一、提高图像质量，用原草稿等定位精度更高的方式输出图像点。第二，在不超过视野的范围内，我们尽量增大偏移量和旋转角度，这样可以提高精度。接下来我们通过具体案例 介绍一下 n 点标定的操作。首先我们这里加载十二张图像， 然后创建一个模板用于定位。最后我们在这边选择触发获取，即触发十二次以后生成标定文件输入点，按点输入图像点为前面定位模块的匹配点。 我们这边平移九次，旋转三次。我们设置基准点为一百一百，平移平移为十十 f u 型换相三次。角度我们是从负二十度转移动到二十度，标定原点为四，即我们在第五个点进行旋转运动参试选择，选择的是相机定制，我们一般在相机和功镜平行的情况下，我们 选择第二个仿色变换。这边要注意是我们在标定旋转前，首先我们要清空边标定点内的数据，否则会出现问题。 点击确定后点击运行，我们可以看到右手中图像点会根据相机的平移进行移动，旋转后自动变绿，标定成功，上面会显示标定误差，标定旋转误差相像数精度。 标定完成后，我们点击生成标定文件，点击保存即可。 and 点标定建造完了， 接下来我们介绍标定版标定，标定版标定往往用于机构运动有限制的场景， 目前我们这个模块支持棋盘格标定和圆点标定两种方式。接下来我们介绍一下基本参数。圆点是圆点 y， 可以设置相对物理坐标系的圆点， 即图中 x y 的圆点位置，此值为真实物理值。举个例子，此时我们的圆点之间距离为五，如果我们设置成圆点，坐标为五五，则它圆点坐标系的圆点则会移动到第二个点。 旋转角度相对于物理坐标系与标定版坐标系的旋转角度，顺时针旋转角度为正坐标式模式选择标定出来的相对物理坐标系是左手坐标系还是右手坐标系。物理尺寸，棋盘格 每个黑白格边长或者原版上两个相邻圆心的圆心距单位为毫米。棋盘格类型分为棋盘格、标定版和原标定版。 接下来介绍一下运行参数，奇班格的运行参数有自由度，在 n 点标定中已经详细介绍，一般情况下我们选择黄色变换 玉植，处理方式有局部玉植和全局玉植，主要是根源顶查找的不同处理方式。当图像打光均匀时，使用全局玉植，当打光不均匀时，使用局部玉植。 权重系数算单一举证时对每一个点赋予一定的权重，以得到更好的礼盒效果。我们这边建议使用默认参数设置，一般情况下，随着 离群点数越多或者边缘点的离群距离越大，我们可以逐次使用最小二层 q 本和 top 圆点标定，主要介绍顶圆度和边缘预值。顶圆度是指茶种圆的参数，该子越大，则对茶枣圆的圆度要求更高，能够提高标定精度，但有存在找不到圆的风险。 定圆低域值，当梯度幅值小于低域值的像素不会认为是边缘并圆。高域值， 高玉值用于边缘筛选，度幅值大于高玉值的像素在筛选边缘时保留，小于高玉值的像素在筛选边缘时删除。当高低玉值设置相等时，算法控内部计算高低玉值。高低玉值的设置 可以根据实际同样情况之间进行选择。接下来我们通过实际案例进行介绍。首先我们介绍棋盘格标定， 棋盘轴标定，我们如果设置原理为五五，此时旋转角度有十度为， 这是我们是做左手做标系，物理尺寸每个棋盘格边长四五。标定版类型棋盘格标定， 我们这边选择的是全局域值最小二层，点击执行，你会发现我们的标定原点已经转化到五五的位置，然后角度也会与图像 角度产生一个植物的偏差， 点击生成标定文件保存即可。 圆点标定，圆点标注与棋盘格类似，首先我们选择原原版标定，然后输入实际的物理尺寸，输入圆点旋转角度和坐标系， 然后我们选择自由度，根据图像质量选确定好边缘域值和点源度，点击确定执行集成生成标定文件， 点击生成标定文件即可。 接下来我们介绍一下标定模 块中的其他模块，标定转换和端位转换。转换是选择好要转换的图像点，然后加载已经生成的标定文件，点击确定执行，即能将像素转换为实际物理坐标。 单位转换是通过标定文件将像素间距转换为实地物理间距的过程。在案例中我们找到了两个圆，我们要测量圆心距，点点测量，将点点测量的 距离输入到限速间距中，然后加载标定文件，点击运行，输入的就是转换出来的物理距离 标题模块，就讲到这里，谢谢大家观看。