灰(hui)度匹配+單直(zhi)(zhi)線(xian)，通過直(zhi)(zhi)線(xian)擬合模塊獲得直(zhi)(zhi)線(xian)的特征值（直(zhi)(zhi)線(xian)角度和直(zhi)(zhi)線(xian)點坐(zuo)標）。

匹配作為粗(cu)定(ding)位使用，直(zhi)線擬合模塊根據(ju)粗(cu)定(ding)位自動改變位置；對(dui)于(yu)目標比較固定(ding)的情況，可不(bu)采用粗(cu)定(ding)位功能。

當不需要粗定位時，可跳過匹配(pei)類參數(shu)調整(zheng)，直(zhi)接(jie)對測量類參數(shu)進行調整(zheng)。

通過圖像方(fang)法主處理(li)下拉框選擇 灰度匹(pi)配+單直線 

【鼠標(biao)操作】通過(guo)鼠標(biao)改變 ROI 大小并(bing)拖(tuo)放至合適區域作為學習的模板。

鼠標改(gai)(gai)變(bian) LGA 模(mo)塊(kuai)的角度(du)和位置進行直線(xian)擬合；特別地，鼠標左鍵在 LGA 模(mo)塊(kuai)的中點(dian)雙擊可改(gai)(gai)變(bian)尋邊模(mo)式（黑到(dao)白(bai) 或 白(bai)到(dao)黑）

【方法學習】保存該(gai)方法及模板。

VPP：表示有效點(dian)百(bai)分比例 

點擊(ji)高級參數進(jin)行匹配(pei)類(lei)參數調(diao)整 

【個數】希(xi)望尋(xun)找的目標數量(liang)

【分數】目標與模板(ban)間的相似(si)度分數

【比例容(rong)差】目標與模板間的大小比例變化(hua)

【角(jiao)度基(ji)準(zhun)】目標在圖(tu)像中的旋轉(zhuan)角(jiao)度

【角(jiao)度容差】在<角(jiao)度基(ji)準>基(ji)礎上(shang)的尋找角(jiao)度范圍

【匹配(pei)位置】分數(shu)最大，最左邊(bian)的，最右邊(bian)的，最上邊(bian)的，最下邊(bian)的

     &nbsp;      當圖像中存在多個(ge)目標時，可(ke)選擇返回其中符(fu)合位置(zhi)的一個(ge)。

【相關模式(shi)】Standard、Gain Normalized、Offset Normalized 及 Normalized

    &nbsp;  Standard:目標區域與模板(ban)間(jian)直(zhi)接的相關度(du)計算

            Gain Normalized：針對圖像(xiang)產生對比度(du)(du)變化，先進行增益歸(gui)一化后再(zai)進行相關度(du)(du)計算

           &nbsp;Offset Normalized：針對光照引(yin)起的明(ming)暗變(bian)化(hua)，先進行(xing)像素(su)值整(zheng)體偏移歸一化(hua)后再進行(xing)相

關度計算

&nbsp;  &nbsp;        Normalized：考慮 Gain 和(he) Offset 變化(hua)的歸一化(hua)相關度(du)計算方式

【模板(ban)修改】彈(dan)出(chu)模板(ban)修改框(kuang)對(dui)模板(ban)進行修改

模板修改 

如模板存在(zai)干(gan)擾(rao)區(qu)域，可通過鼠(shu)標(biao)操作進行(xing)模板修改(gai)。

如下(xia)圖，算法將不再(zai)考慮(lv)被涂的紅色區(qu)域像(xiang)素。

Gauge 量測(ce)模塊參數調(diao)整 

【使用(yong)匹配粗定位(wei)】 選(xuan)擇是否需(xu)要(yao)粗定位(wei)。勾選(xuan)后，量測模塊的姿(zi)態將跟(gen)隨匹配到的目標(biao)姿(zi)態進行(xing)改(gai)變

【采樣點(dian)】 勾(gou)選后，顯(xian)示所有直線上的特征點(dian)，對調整下面(mian)的高級(ji)參數有幫(bang)助。如(ru)下圖：

【測量參數】

形(xing)狀的(de)(de)擬合，首(shou)先(xian)是(shi)通過在設定的(de)(de)方向上尋找(zhao)出邊緣點，再進行(xing)相關形(xing)狀的(de)(de)擬合的(de)(de)。測量參數全部都(dou)是(shi)針對每一(yi)條路徑上的(de)(de)像素曲線變化(hua)率進行(xing)操作的(de)(de)。

形狀擬(ni)合中(zhong)某(mou)一條路徑的尋點 路徑上的像素曲線及(ji)其變(bian)化率

 &nbsp;  上右圖中(zhong)，紅色(se)曲(qu)線(xian)(xian)代表了左圖中(zhong)紅色(se)路徑上像(xiang)素(su)值(zhi)的(de)排(pai)列；藍色(se)線(xian)(xian)代表了像(xiang)素(su)值(zhi)曲(qu)線(xian)(xian)的(de)變化率(lv)， 數學上是像(xiang)素(su)值(zhi)曲(qu)線(xian)(xian)的(de)一(yi)階導(dao)數。可以簡單地理解，變化率(lv)曲(qu)線(xian)(xian)上的(de)一(yi)個峰或一(yi)個谷對應的(de)就是一(yi)個邊(bian)緣(yuan)(yuan)上的(de)過渡(du)點，即是我們要(yao)尋找的(de)邊(bian)緣(yuan)(yuan)點。

形(xing)狀擬合的基礎(chu)是(shi)每一(yi)條(tiao)路徑上的尋找邊緣(yuan)點操(cao)作，而尋找邊緣(yuan)點操(cao)作主(zhu)要(yao)是(shi)對像素曲線(xian)變化率的控制。

上圖(tu)中(zhong)，藍色(se)為像素變化率曲線(xian)。底下的藍色(se)直線(xian)代表的是 Threshold；Threshold 與(yu)峰值（或谷值）

之間的(de)差(cha)稱為(wei) Amplitude；由 Threshold 及高于 Threshold 以上(shang)的(de)變(bian)化率曲(qu)線圍成的(de)稱為(wei) Area。

<1> 選擇：包(bao)括 From Begin、From End、Largest Amplitude、Largest Area 及 Closet

           可能在一(yi)條路徑上會尋找(zhao)到若干(gan)個(ge)(ge)(ge)過(guo)渡點，通過(guo)該參(can)數控(kong)制選取哪一(yi)個(ge)(ge)(ge)作(zuo)為(wei)邊緣(yuan)點。From Begin：指從設定尋點方向(xiang)開始的第一(yi)個(ge)(ge)(ge)過(guo)渡點作(zuo)為(wei)邊緣(yuan)點

From End： 指從設定尋點方向開始的最后一(yi)個過(guo)渡(du)點作(zuo)為邊緣(yuan)點Largest Amplitude：以 Amplitude 最大(da)值(zhi)的過(guo)渡(du)點作(zuo)為邊緣(yuan)點Largest Area：以 Area 最大(da)值(zhi)的過(guo)渡(du)點作(zuo)為邊緣(yuan)點

Closet：以(yi)最靠近擬(ni)合模(mo)塊的中點(dian)(dian)線的過渡點(dian)(dian)作為邊緣(yuan)點(dian)(dian)

<2>采樣步長：形狀擬合過程中的采樣點(dian)間(jian)隔(ge)，理解(jie)成每隔(ge)          Sampling          個像(xiang)素就放(fang)置(zhi)一條尋點(dian)路徑

<3>閾值: 高(gao)于此值(zhi)的像素變化率峰(feng)值(zhi)（或谷值(zhi)）才被考慮成過渡點(dian)

 

 濾 波(bo) = 0                                        &nbsp; &nbsp;                      濾 波(bo) = 10

擬合(he)(he)路徑(jing)上有一黑(hei)色(se)噪點(dian)(dian)，調整濾波(bo)值做中(zhong)值濾波(bo)，噪點(dian)(dian)被(bei)過濾，最終(zhong)選擇了下方的擬合(he)(he)點(dian)(dian)。

<5>鄰比：形狀擬合(he)時，一(yi)條路(lu)徑(jing)上可能出(chu)現多個過渡點。該參數表示(shi)當前邊緣點的選擇參考鄰近多少個路(lu)徑(jing)的取點情(qing)況(kuang)。

 鄰(lin) 比(bi) = 0                                    &nbsp;                           鄰(lin) 比(bi) = 9

調(diao)整鄰比值表示右上圖中的紫色窗口，當(dang)前路徑將參考紫色窗口內其它點的選擇情況，放棄黑色噪點。

<6>最小幅值：高于此(ci)值(zhi)的像素變(bian)化(hua)率(lv)曲線值(zhi)才被考慮成邊(bian)緣點

<7>最小面積：高(gao)于此(ci)值的像素變化率曲線值才被考慮成邊緣(yuan)點(dian)

【差異點剔除】

差(cha)異(yi)(yi)點是遠離有效(xiao)點集合的(de)點，它(ta)的(de)出現會影(ying)響形狀（直(zhi)線(xian)、圓、矩形）的(de)逼近程度(du)，需要將其剔(ti)除(chu)。下圖所(suo)示為剔(ti)除(chu)圓上的(de)差(cha)異(yi)(yi)點：

<1>濾波次數：在(zai)擬(ni)合過程中檢測差異點的次數(shu)

<2>濾波閾值：該值(zhi)的倒數即為所有邊緣點到(dao)擬合出的直線的平均距離。

          到(dao)擬合直線距離(li)(li)大(da)于該平均距離(li)(li)的點(dian)即(ji)為(wei)差異點(dian)。

<3>有效點比例：未被剔除的點即為(wei)有效(xiao)點，該參數表示有效(xiao)點占所有邊緣點的比例。

       &nbsp;    該參(can)數能檢測出(chu)直線邊是否有損(sun)壞。