《机器视觉之圆点标定板检测全攻略》

在机器视觉领域，摄像机标定是至关重要的环节，而常用的标定板除了大家熟知的棋盘格，还有功能独特的深度相机视觉定位板。

在实际的机器视觉应用场景中，如工业自动化检测、精密测量等，对于深度相机视觉定位板的准确检测算法需求十分迫切。然而，行业内常见的OpenCV和Matlab等工具，却缺乏现成的针对深度相机视觉定位板的检测算法。

在此背景下，景颐光电凭借其深厚的技术积累和创新能力，研发出了一种稳定性高、可靠性好的圆点检测算法，为广大机器视觉爱好者和从业者提供了有力的技术支持。以下详细介绍该算法的具体步骤：

一、阈值化处理

阈值化是图像分割的重要手段之一，其目的是将图像中的目标物体与背景分离。在深度相机视觉定位板的检测中，可采用Otsu阈值化方法或局部平均自适应阈值化方法。景颐光电的算法中，选用了经典的Otsu算法。该算法通过分析图像的灰度直方图，自动确定一个最佳阈值，将图像分为前景和背景两部分。经过Otsu阈值化处理后，图像效果如图所示，清晰地突出了圆点区域，为后续的处理奠定了良好的基础。

二、精准定位感兴趣区域

定位圆点阵的感兴趣区域是检测的关键步骤之一。通过分析可知，感兴趣区域可以通过寻找四边形的外边框或五边形的内边框来确定。然而，四边形无法准确确定圆点的排序关系，因此景颐光电的算法选择了五边形作为定位依据。

具体实现过程如下：首先进行轮廓查找，获取图像中所有可能的轮廓信息。然后进行多边形拟合，将轮廓拟合成多边形。接着，去除非五边形轮廓，这里将边角的长度远小于其他边长作为重要约束条件，同时结合面积和角度约束，进一步去除干扰性的五边形。最终，将检测到的五边形显示在原图上，实现了对感兴趣区域的精准定位。

三、平面变换

在实际应用中，深度相机视觉定位板可能会处于不同的方位，这给检测带来了一定的困难。透视变换作为一种强大的图像处理技术，可以将平面转换到任意方位。如果能够将倾斜的深度相机视觉定位板通过透视变换变成正对着的状态，那么深度相机视觉定位板的像素与物理关系就可以准确对应，从而大大简化圆点的检测过程。

景颐光电的算法中，由于已经获取了五边形的5个点，这为透视变换提供了足够的条件。但通常情况下，我们只知道内边框的大小，而边角长度一般不给出。因此，需要通过求边角两边长的延展线的交点来形成四边形。然后，将四边形进行透视变换，使其成为正四边形，为后续的圆点中心坐标检测做好准备。

四、确定圆点中心坐标

经过平面变换后，根据实际位置和图像位置的比例关系，可以直接得到理想的圆点中心位置。然而，由于实际情况中存在各种因素的影响，如镜头畸变等，实际的中心点会有一定的偏移。为了准确检测实际的中心点，景颐光电的算法采用了简单而有效的重心法。

具体操作如下：由于实际点偏离理想点较小，可通过理想点选取包含圆点的ROI（感兴趣区域），然后在该ROI内用重心法求取中心点。通过这种方式，可以准确地求出所有圆点的实际中心点。

五、反透视变换完成检测

在确定了所有圆点的实际中心点后，最后一步是进行反透视变换。将所有圆点中心点进行反透视变换，即可将其还原到原始图像的坐标系统中，从而完成最终的圆点检测。

景颐光电的这种圆点检测算法，在机器视觉领域具有广泛的应用前景。它不仅能够提高摄像机标定的准确性和效率，还能够为各种基于机器视觉的应用提供可靠的技术支持。相信在景颐光电等企业的不断努力下，机器视觉技术将在更多领域发挥重要作用，推动行业的快速发展。

#灰阶视觉图卡 #360全景摄像头视觉校准板 #智能汽车视觉测试参比板 #深度相机视觉定位板 #色彩还原类视觉测试参比板 #圆点标定板