HALCON机器视觉课件 .

为提高双目立体视觉测量图像精确匹配的稳定性，提出一种基于特征点能量的稳健匹配新算法。该算法基于极线约束获取左右图像中特征点的初始匹配，根据特征点之间极线约束关系定义了一种不受仿射变换影响的能量来描述特征点，通过比对特征点能量值来剔除误匹配。该算法有效降低了误匹配率和误剔除率，从而满足多视角测量数据拼合过程中严格限制误匹配率的要求。实验结果表明，该算法正确匹配率大于95%，误剔除率小于2%，具有较强的稳健性。

点云配准是基于RGB-D(RGB-depth)传感器的室内场景重建的关键技术之一。针对稀疏建图中关键帧间的点云配准问题,提出一种基于改进的随机采样一致性(RANSAC)的场景分类点云粗配准算法。首先分别利用几何信息与光度信息进行关键点的检测、描述与匹配,然后由场景分类算法判断场景类别,适应性地结合几何匹配与光度匹配,最后提出一种改进的RANSAC算法,通过有偏重的随机采样与自适应的假设评价,对关键帧间的变换矩阵进行估计。采用公开的RGB-D数据集对整体的点云粗配准算法进行实验验证,并与多种算法进行比较。实验结果表明,该点云粗配准算法能够实现稳健有效的变换矩阵估计,有助于后续的精配准与整体的室内场景重建。

VisionPro 软件 中DataAnalysisTool工具使用例程。资源包含VisionPro工程，可直接用VisionPro打开，里面所有参数都已经配置好，另外还带多张实例图片。具体教程参考的我博客。

获取当前图像的起始坐标点和结束坐标点 获取窗体的信息，按照无放大缩小的像素进行测量 得出缩放前后的比例 功能：获取文本显示所需要的范围大小 需要显示的文本信息 文本显示有一个基准线，Ascent为上升值，Descent为下降值，加起来便是高 正常显示文本所需要的宽和高

42页深度行业研究报告，统览行业趋势

在应用机器视觉技术进行测量时，测量系统的像素当量、系统误差和光源强度等因素均会对测量精度造成影响，因此必须对像素当量和系统误差进行标定，并分析光源强度对工件图像边缘位置的影响。提出一种基于点阵标定板的视觉测量系统综合标定方法，在提取标定圆圆心坐标的基础上，计算圆心距物理尺寸和像素尺寸的比值,得到像素当量；建立圆心实际坐标和理论坐标的二元三次误差模型，并利用最小二乘法拟合求解误差模型系数；通过确定光源强度引起的图像边缘位置误差补偿量，实现测量系统的综合标定。实验结果表明，该方法可以有效提高系统的测量精度。

计算得出边缘线条的起始点和结束点 设定显示的颜色，宽度，并显示

7.3、后台论坛分类管理的状态图 7.4、后台帖子管理的状态图

亚像素边缘检测，使用泰勒插值实现，有实现原理，有代码