第三節(jié) 測量

3.3.1 簡單的啰嗦幾十句

所謂的測量，主要是測量出物理尺寸，就是我們現(xiàn)實中所說的尺寸。畢竟算出像素尺寸實在是不是太難。Halcon里面的物理尺寸測量分1d，2d，3d測量，作為入門書籍我們這兒只講1d的，就是長度測量。比如咱們的標(biāo)定板長度的測量。有沒有很想學(xué)？哈哈……

3.3.2 言歸正傳

如上圖（3-3-2-1），單擊助手里面的第四個選項'Measure'。會彈出下圖（3-3-3-2），在輸入欄有兩個參數(shù)需要我們來填，第一個是第一紅框里面的，待測量圖片的來源，可以選擇你已經(jīng)拍好的照片，就是圖像文件，單擊那一行后面小框框可以選擇圖片路徑，下一行是通過圖像采集助手，就是相機采集圖片來測量，如果你還沒有打開圖像采集助手，一選中就會自動彈出圖像采集助手來幫你選擇相機，本章第一節(jié)剛好你學(xué)了連接相機，怎么利用圖像采集助手實在是難不倒你。如果你選中后面的'實時采集'，就可以實時采集每一張圖片來進(jìn)行測量了。一切配置好后，下面一個框內(nèi)是要相機的內(nèi)參外參了，上一節(jié)剛好學(xué)的標(biāo)定。希望你有保存。'.cal'和'.dat'剛好就對應(yīng)了兩個參數(shù)保存文件的格式。還是點擊最后面的小框添加。

一切配置好后，就可以進(jìn)入第二頁選項卡如下圖：此時你halcon的圖像窗口應(yīng)該是在實時顯示的圖片。把標(biāo)定板放進(jìn)視野中，如下圖（3-3-2-3）。

然后選擇上圖（3-3-2-4）中最上你們的小方框，這是畫直線的功能，到halcon圖像窗口中畫一條測量的線，保證這條線穿過要測量的物體的兩個邊緣，如下圖（3-3-2-5）：

通常情況下，還是要調(diào)整下上圖（3-3-2-4）中紅框框內(nèi)的三種參數(shù)：最小邊緣幅度，意思是說halcon自己沿著線路找邊緣，當(dāng)某個地方灰度值差大于這個幅度的時候就認(rèn)為它為邊緣。平滑，是指對圖片進(jìn)行平滑，如果你的圖片噪聲多，干擾多，則需要平滑。ROI寬，其實halcon測量是在一個矩形ROI里面測量，你畫的直線相當(dāng)于這個矩形的長邊中心軸線，這根線的長度就是這個矩形的長了，那這個矩形的寬就取決于你在這兒設(shè)置的ROI的寬了，而且halcon會在直線的邊緣上顯示你的ROI的寬，讓你看到它找出來的邊緣，所以我通常喜歡把ROI寬設(shè)置大一點，如下圖（3-3-2-6）：

看圖中的垂直的綠線，它顯示的就是矩形ROI的寬了，你也可以通過這個看看邊緣是否找到，找到的是否準(zhǔn)確。第四行的是插值方法，（具體的插值方法簡介，詳見本節(jié)TIPS 1）我建議選第二種吧。

接下來是邊緣選擇里面的變換和位置，如下圖（3-3-2-7）：

變換里面有positive和negative，positive是指灰度值由暗到亮的邊緣，negative是指灰度值由亮到暗的邊緣，你自己去挨個選擇下，然后看看效果就知道了。All就是都選的意思咯。下面的位置里面還有first和last，這個實在不用我去啰嗦什么是first的位置什么是last的位置了吧。善意提醒下，你畫的那條線是有方向的，由起始位置指向結(jié)束位置。咱們這就兩個都選all吧。再往下的那些就是些輔助功能了，有興趣的自己看下也能一目了然，不用講解的。選項卡第三欄是模糊，對圖像進(jìn)行各種模糊的，咱們初級的用不上。直接跳過到結(jié)果欄：

是的，結(jié)果已經(jīng)出來啦！如上圖（3-3-2-7），單位在右上角是mm。因為有兩個邊緣，所以有兩行數(shù)據(jù)，每一行分別是每個邊緣點的坐標(biāo)和幅度，這個幅度是指，沿著你畫的測量直線的方向，每個邊緣點左右兩邊的灰度差。本例中第1個點是由黑色背景到白色標(biāo)定板，所以灰度值上升了39.7639，第2個點是由白色標(biāo)定板重新進(jìn)入黑色背景，所以幅度變化就是負(fù)值了。那為什么兩個幅值的絕對值不一樣呢？因為我打光不均勻唄~笨！下面一個就是你最關(guān)注的的距離了，表示距離下一個邊緣點的距離，因為只有兩個點，所以第二個點的距離參數(shù)就沒有了。那么這個70.526mm就是兩個點之間的物理距離了，也就是這塊標(biāo)定板中間白色部分的寬度。測的準(zhǔn)不準(zhǔn)呢？你自己看吧！如下圖（3-3-2-8）。（友情提示：如果你的數(shù)據(jù)一直在跳動，就說明你一開始點擊了實時采集，所以它就在一直對新采集的圖片進(jìn)行測量，我的就是這樣。）

到這兒，這個測量咱們算是結(jié)束啦。感興趣的話可以繼續(xù)拿一些其它東西來測測，看看準(zhǔn)不準(zhǔn)。但是如果要寫代碼怎么寫呢？讓我們在選項卡代碼生成里面點擊'插入代碼'吧。代碼如下圖（3-3-2-9）。

別被這一頁紙的陌生代碼嚇到了，其實關(guān)鍵代碼沒幾步，很多都是賦值和重復(fù)，讓我來一點點的分析給你聽。首先是打開相機，接下來是相機的內(nèi)參外參賦值，這些你都有的，也都會的。然后設(shè)置了邊緣最小幅度，就是之前在助手里面第二頁選項卡邊緣下設(shè)置的第一個參數(shù)。然后是ROI的寬的一半，看我上面截圖里面是60，這兒它設(shè)置成30了，當(dāng)然自有妙用，五分鐘后你就知道了。接下來是算子：

set_system ('int_zooming', 'true')：這個算子是設(shè)置系統(tǒng)的意思，怎么個設(shè)置法？第一個參數(shù)就是你要設(shè)置的系統(tǒng)參數(shù)名，第二個就是系統(tǒng)參數(shù)值，相當(dāng)于一個是name，一個是value。本例中這個參數(shù)的意思就是說，你如果選擇了true，那么對圖像縮放的時候所有的數(shù)值都用整數(shù)來算，減少運算量嘛。

接下來四行代碼就是畫那根線的起始終止點的坐標(biāo)了。不要被它的命名嚇唬到了，其實就是兩個點的縱橫坐標(biāo)，再接下來的七行又是什么呢，就是測量用的那個矩形了。還記得我說的其實halcon里面的測量是在一個矩形內(nèi)嗎？那你還記得如果生成一個帶角度的矩形需要哪些參數(shù)嗎？就是gen_rectangele2()后面的參數(shù)啦。需要矩形的中心點坐標(biāo)（兩個參數(shù)），矩形的角度（一個參數(shù)），矩形的長寬的一半（兩個參數(shù)）。一共五個參數(shù)。分別對應(yīng)接下來七行里面的17,18,21,22,23行。19,20行是用來求角度phi的。因為這個矩形的角度你又沒設(shè)置，只好自己算了，拿你畫的那條線的起始點的縱坐標(biāo)做差，橫坐標(biāo)再做差，然后atan()就可以了，就是21行的算子啦。這樣分析是不是好懂很多。。有了這些參數(shù)就要畫測量的矩形了！

gen_measure_rectangle2(TmpCtrl_Row,TmpCtrl_Column,TmpCtrl_Phi,TmpCtrl_Len1, TmpCtrl_Len2, 2588, 1940, 'bilinear', MsrHandle_Measure_01_0)：這才是本例第一個靈魂算子，就是生成一個測量用的2型矩形。第一第二個參數(shù)就是矩形中心點的坐標(biāo)啦，第三個參數(shù)就是矩形的角度，第四第五個參數(shù)就是這個矩形長短邊的二分之一長度啦。第六第七個參數(shù)就是整張圖片的寬高，第八個參數(shù)是插值方法，本例我選的是雙線性插值法；第九個參數(shù)就是生成這個矩形所存的句柄。

生成這個測量的矩形后，就是要開始測量了嘛！可是我們好像還沒有圖片。。。所以接下來肯定是抓取圖片啦，如下圖（3-3-2-10）：

因為我在助手第一頁選擇了實時獲取，所以這兒給加了一個死循環(huán)while（true）。不要在意這些細(xì)節(jié)。接著看里面的循環(huán)體：

grab_image (Image, AcqHandle)：抓取圖片，屬于同步獲取。第一個參數(shù)是抓到的圖片，第二個參數(shù)是抓圖片的相機的句柄。這個算子很簡單了，沒什么好講的。下面一個是重點：

measure_pos(Image,MsrHandle_Measure_01_0,1,AmplitudeThreshold,'all','all',Row_Measure_01_0,Column_Measure_01_0,Amplitude_Measure_01_0,Distance_Measure_01_0)：提取垂直于矩形的邊緣并測量。這個算子參數(shù)本來就多，halcon還給每個參數(shù)起這么長的名字。實在是醉了，也不怕嚇到我的讀者……，話說回來，以后我們會遇到參數(shù)更多的算子的。下面我來說說每個參數(shù)的意思吧，第一個參數(shù)就是要測量的圖像啦；第二個參數(shù)是測量矩形的句柄；就是上一個算子畫出來的那個矩形啦；第三個參數(shù)是高斯平滑系數(shù)，這個在助手里面也有設(shè)置；第四個參數(shù)是最小邊緣幅度，開頭賦值的那個，在這兒用到了；第五個參數(shù)是轉(zhuǎn)換，對應(yīng)的是第二個選項卡下面邊緣里面的那個轉(zhuǎn)換，我們選all的還記得嗎？所以第六個參數(shù)就是剩下的那個位置參數(shù)啦！也是all；第七第八第九第十個參數(shù)就是分別對應(yīng)結(jié)果選項卡里面輸出的內(nèi)容，分別為邊緣點的縱、橫坐標(biāo)，幅度變化值，以及距離。但是！這些都是相機的像素坐標(biāo)，以及像素距離，因為我們的相機的內(nèi)參和外參還沒有告訴算子呢。所以我們還需要接下來一步：

image_points_to_world_plane(CameraParameters,CameraPose,Row_Measure_01_0,Column_Measure_01_0,0.001,Column_World_Measure_01_0,Row_World_Measure_01_0)：啥意思來著？上一節(jié)說過！當(dāng)時可能有點不知道怎么用，現(xiàn)在是不是有恍然大悟的趕腳？也算是學(xué)以致用了。其中scale參數(shù)0.001就是mm的意思了唄。這個算子在這兒的作用就是把上面測得的邊緣點縱橫坐標(biāo)轉(zhuǎn)換成空間物理坐標(biāo)。這些轉(zhuǎn)了，再利用歐幾里得距離公式，就可以求出來實際距離了，實在是不難：

思路是很簡單，但是halcon把它整的有點小復(fù)雜，顯擺了一個算子，加了一個if判斷邏輯。判斷求出來的物理邊緣點的縱坐標(biāo)的個數(shù)，肯定是2個啦，因為兩個邊緣點嘛。然后：

tuple_select_range(Row_World_Measure_01_0,0,TmpCtrl_Length-2,TmpCtrl_RowFrom)：這個算子的意思是從一個數(shù)組里面篩選元素，1個或多個都行。第一個參數(shù)是數(shù)組，第二個參數(shù)，第三個參數(shù)是篩選的元素是從數(shù)組的序號幾到幾，第四個參數(shù)是輸出。本例中，就是提取世界坐標(biāo)下縱坐標(biāo)數(shù)組（Row_World_Measure_01_0）里面從第0個到第0（TmpCtrl_Length - 2=0）個元素，那就是第0個了唄。這樣的算子重復(fù)了四次，還有三次分別是世界坐標(biāo)系下橫坐標(biāo)數(shù)組里面從第0個到第0個元素，世界坐標(biāo)系下縱坐標(biāo)數(shù)組里面從第1個到第1（TmpCtrl_Length - 1=1）個元素，世界坐標(biāo)系下橫坐標(biāo)參數(shù)里面從第1個到第1個元素。說白了就是提取出世界坐標(biāo)系下兩個坐標(biāo)點的橫縱坐標(biāo)。然后歐幾里得：

distance_pp(TmpCtrl_RowFrom,TmpCtrl_ColumnFrom,TmpCtrl_RowTo,TmpCtrl_ColumnTo, Distance_World_Measure_01_0)：求點與點之間的距離。pp的意思就是point-point。前面四個參數(shù)就是兩個點的橫縱坐標(biāo)，第五個參數(shù)是輸出，即距離。這是一個數(shù)學(xué)公式。（更多distance相關(guān)的算子詳見本節(jié) TIPS 2）

這個輸出就是結(jié)果啦，最后就是：

close_measure (MsrHandle_Measure_01_0)：關(guān)掉測量對象。畢竟做事有始有終嘛！

至此，一次完整的測量，從使用助手開始，到代碼的學(xué)習(xí)都算是全套完成了?，F(xiàn)在如果有一個生產(chǎn)標(biāo)定板的生產(chǎn)線，需要你在產(chǎn)線最后加一套視覺系統(tǒng)，檢測標(biāo)定板的長寬和各個圓圓心之間的距離是否符合要求。你會怎么做？從相機、鏡頭、光源的選型開始，平臺怎么搭建，怎么打光。一切就緒后，軟件部分怎么寫？相機的連接，標(biāo)定，測量等等全套。最后再轉(zhuǎn)成C#代碼生成exe執(zhí)行文件。雖然這個項目暫時不能給你，但是你可以從頭到尾想一下。如果全套你都能做，那么我寫這本書的目的也算是達(dá)到很大一部分了。助手總共有5個，還有兩個一個是模板匹配，一個是OCR的識別。這兩個我就不講了。模板匹配的例程我會在后面有講解，明白了例程，知道了什么是模板匹配，你再回頭弄這個助手，簡直不要太容易。所以就算我寫，那時候你也懶得看了。

還是回到本節(jié)，大家一起復(fù)習(xí)下本節(jié)的算子：

1)set_system ('int_zooming', 'true')：

2)gen_measure_rectangle2(TmpCtrl_Row,TmpCtrl_Column, TmpCtrl_Phi, TmpCtrl_Len1, TmpCtrl_Len2, 2588, 1940, 'bilinear', MsrHandle_Measure_01_0)：

3)grab_image (Image, AcqHandle)：

4)measure_pos(Image,MsrHandle_Measure_01_0,1,AmplitudeThreshold,'all','all',Row_Measure_01_0,Column_Measure_01_0,Amplitude_Measure_01_0,Distance_Measure_01_0)：

5)image_points_to_world_plane(CameraParameters,CameraPose,Row_Measure_01_0,Column_Measure_01_0,0.001,Column_World_Measure_01_0,Row_World_Measure_01_0)：

6)tuple_select_range(Row_World_Measure_01_0,0,TmpCtrl_Length-2,TmpCtrl_RowFrom)：

7)distance_pp(TmpCtrl_RowFrom,TmpCtrl_ColumnFrom,TmpCtrl_RowTo,TmpCtrl_ColumnTo, Distance_World_Measure_01_0)：

8)close_measure (MsrHandle_Measure_01_0)：

本節(jié)TIPS：

1）

，如圖，點開這個下拉窗口，會發(fā)現(xiàn)插值方法有三種：nearest_neighbor，bilinear和bicubic。先解釋下什么叫插值，就是說圖片在各種仿射變換或者其它的變換中，會遇到某些像素的像素值缺失的情況，這個時候得補充上，比如你把一個50*50的圖像擴大成60*60的圖像，那么每一行每一列就都會多出來十個像素，一共多出來3600-2500=1100個像素，這么多像素要給它賦值呀，這個賦值的方法就叫做插值或者內(nèi)插，插值常用的就是上面的三種方法。第一種（nearest_neighbor）是最近鄰域插值法：差不多意思就是找到需要賦值的像素點最鄰近的點，把它的像素賦值給這個新像素。這種方法速度最快，但是缺陷最明顯：某些直邊緣會嚴(yán)重失真。第二種（bilinear）是雙線性插值法：它是用新像素四個最鄰近的點來估計這個新像素點的灰度值，公式如下：

Gray(x,y)=ax+by+cxy+d

a,b,c,d四個參數(shù)剛好可以用鄰近四個點帶進(jìn)去聯(lián)立一個4維方程組，然后求出來。這種方法會比第一種方法好很多，沒有太明顯的bug，但是運算量也上去了。效果第二好，速度第二快吧。第三種（bicubic）是雙三次插值法：根據(jù)16個最鄰近的點的灰度值來估算該像素點的灰度值。厲害了吧！公式也很變態(tài)：

對的，所以你平時是不用管它是怎么算的，只要記住它用了16個點來估算，效果三種方法里面最好的，但是運算量最大，耗時最長。

2）在halcon里面F1，左上角搜索欄輸入distance，如下圖：

半頁紙的distance。這些都是求距離的算子，復(fù)雜的看不懂的暫時也不用弄懂，但是這種學(xué)習(xí)方法我們要學(xué)會，你看到一個重要的單詞，覺得還會有其它的相關(guān)算子的時候，就可以到這里搜索出來看看。比如tuple，gen，get，contour，read，write等等。我們再回到這個distance。Distance后面掛的c是contour（輪廓），l是line（直線），r是region（區(qū)域），p是point（點），s是（line segment）線段。那很多算子就很好理解了，比如distance_rr_min就是兩個region之間的最小距離。那distance_rr什么意思呢？哈哈，自己點進(jìn)去看吧！