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机器视觉中的标定Calibration一组操作，其第一步是在规定条件下确定由测量标准提供的量值与相应示值之间的关系，这里测量标准提供的量值与相应示值都具有测量不确定度，第二步则是用此信息确定从示值与所获得测量结果的关系。一般来讲，机器视觉领域中使用的都是简单标定。即简单的将测量得到的像素坐标转换到世界坐标，通俗的讲，就是将图像处理得到的像素值转换我们通常认识的毫米、微米等量纲单位。
机器视觉通常使用的简单标定方法有下面两种：
一、使用标定板。标定板是一种标准的量规，在同样的视觉环境下，测量某个圆或方块，得到其像素值，然后再根据其标示值，进行单位换算。例如测量一个直径为2mm的圆，如果测量得到像素直径为100Pixel，则标定当量为： 2mm/100pixel=0.02mm/pixel
标定板标定，不单可以进行简单标定，其还可以用于镜头畸变的校准以及相机镜头的角度倾斜计算，相机的空间参数标定等。这具体的内容，可以了解NI的标定向导：
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二、可以使用视野法。这种方法一般可以用在视野面积较大，相机分辨率又较高的环境中。可以使用直尺、卡尺等普通量规，测量得到视野的大小，如25*20mm，然后根据像素的分辨率，如2500*2000Pixel，进行单位换算： 25mm/2500Pixel=0.01mm/Pixel。
这种方法，即使测量视野时，有一点出入，因为分辨率较高，平均到每个像素时，其值也非常小，假如上面的例子视野为25.5mm，则其转换当量为25.5/2500=0.0102mm/P，与0.010mm/P相差仅0.2um。 | 
发表于 2015-3-30 10:33:04
发表于 2015-6-4 06:40:32
