與觀察和檢查平面（平坦）表面或放置在此類表面（例如傳送帶）上的物體有關(guān)的視覺系統(tǒng)可以利用Adaptive Vision Studio的圖像到世界平面轉(zhuǎn)換機(jī)制，該機(jī)制可以：

從原始圖像上的位置計算現(xiàn)實世界的坐標(biāo)。例如，這對于與外部設(shè)備（例如工業(yè)機(jī)器人）的互操作性至關(guān)重要。假設(shè)在圖像上檢測到對象，并且需要將其位置傳輸?shù)綑C(jī)器人。檢測到的對象位置以圖像坐標(biāo)給出，但是機(jī)器人在現(xiàn)實世界中使用不同的坐標(biāo)系進(jìn)行操作，需要一個由世界平面定義的通用坐標(biāo)系。

將圖像校正到世界平面上。當(dāng)使用原始圖像進(jìn)行圖像分析不可行時（由于高度的鏡頭和/或透視失真），這是必需的。對校正圖像執(zhí)行的分析結(jié)果也可以轉(zhuǎn)換為由世界平面坐標(biāo)系定義的真實坐標(biāo)。另一個用例是將所有攝像機(jī)的圖像校正到公共世界平面上的多攝像機(jī)系統(tǒng)校正，從而在這些校正后的圖像之間提供簡單且定義明確的關(guān)系，從而可以輕松疊加或拼接。

下圖顯示了圖像坐標(biāo)系。圖像坐標(biāo)以像素表示，原點(diǎn)（0,0）對應(yīng)于圖像的左上角。X軸從圖像的左邊緣開始，并向右邊緣。Y軸從圖像的頂部開始向圖像的底部開始。所有圖像像素都具有非負(fù)坐標(biāo)。

圖像坐標(biāo)中的方向和像素位置

這個世界平面是一個特殊的平面，在真實的三維世界中定義。它可以任意放置在相機(jī)上，有一個定義的原點(diǎn)和XY軸。

下面的圖像顯示了世界平面。第一幅圖像呈現(xiàn)原始圖像，這是由一個尚未安裝在感興趣物體上方的相機(jī)拍攝的。第二個圖像顯示的是世界平面，它已與物體所在的表面對齊。這允許從原始圖像上的像素位置計算世界坐標(biāo)，或者進(jìn)行圖像校正，如下一幅圖像所示。

不完全定位的相機(jī)捕獲的感興趣對象

世界平面坐標(biāo)系疊加在原始圖像上

    圖像到世界平面坐標(biāo)的計算      

圖像校正，在世界坐標(biāo)下，將從點(diǎn)(0，0)到(5，5)的區(qū)域裁剪

使用針孔相機(jī)模型

濾波器通過有效地最小化RMS重投影誤差（圖像上觀察到的網(wǎng)格點(diǎn)之間的平均平方距離的平方根），從一組平面校準(zhǔn)網(wǎng)格中估計攝像機(jī)的固有參數(shù)-焦距，主點(diǎn)位置和畸變系數(shù)，使用估計的參數(shù)（即網(wǎng)格姿態(tài)和相機(jī)參數(shù)）將關(guān)聯(lián)的網(wǎng)格坐標(biāo)投影到圖像平面上。

如果至少一個校準(zhǔn)網(wǎng)格不垂直于相機(jī)的光軸，則可以通過濾鏡計算焦距?；蛘撸梢酝ㄟ^inFocalLength將焦距設(shè)置為固定值。inFocalLength以像素為單位測量，可以通過傳感器和鏡頭參數(shù)計算得出：

其中f_pix焦距測量為像素，f_鏡頭焦距測量為毫米，pp-傳感器像素間距測量為每像素毫米，d-攝像機(jī)結(jié)合或/和圖像縮小因子。

InFocalLength也可以從視角獲得，對于水平情況，適用以下公式：

其中f_pix焦距以像素為單位，w-圖像寬度，α-水平視角

支持一些失真模型類型。最簡單的部門支持大多數(shù)用例，即使校準(zhǔn)數(shù)據(jù)稀疏也具有可預(yù)測的行為。高階模型可能更準(zhǔn)確，但是它們需要更大的高質(zhì)量校準(zhǔn)點(diǎn)數(shù)據(jù)集，通常需要在低于0.1 pix的整個圖像量級上實現(xiàn)高水平的位置精度。當(dāng)然，這只是經(jīng)驗法則，因為每個鏡頭都不同，并且有例外。

失真模型類型與OpenCV兼容，并使用標(biāo)準(zhǔn)化圖像坐標(biāo)用方程表示：

多項式失真模型

其中，x’和y’不失真，x”和y”是失真的歸一化圖像坐標(biāo)。

相機(jī)模型可直接用于獲取未失真的圖像（該圖像將由具有相同基本參數(shù)的相機(jī)拍攝，但不存在鏡頭失真），但是在大多數(shù)情況下，相機(jī)校準(zhǔn)只是某些條件的先決條件其他操作。例如，當(dāng)使用照相機(jī)檢查平面（或放置在該表面上的物體）時，需要照相機(jī)模型來執(zhí)行世界平面校準(zhǔn)

一組用于基本校準(zhǔn)的柵格圖像

使用OUT ReprojectionErrorSegments用于識別圖像點(diǎn)及其網(wǎng)格坐標(biāo)的不良關(guān)聯(lián)。

InImageGrids-兩分交換

校準(zhǔn)網(wǎng)格的提取

相機(jī)校準(zhǔn)和圖像到世界平面的轉(zhuǎn)換計算均使用具有網(wǎng)格索引的圖像點(diǎn)陣列形式的提取的校準(zhǔn)網(wǎng)格，即帶注釋的點(diǎn)。

網(wǎng)格的實際坐標(biāo)是2D，因為平面網(wǎng)格上任何點(diǎn)的相對坐標(biāo)都是0。

Adaptive Vision Studio為幾種標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)格格式提供了提取過濾器（例如DetectCalibrationGrid_Chessboard和DetectCalibrationGrid Circles）。

獲得高精度結(jié)果的最重要因素是提取的校準(zhǔn)點(diǎn)的精度和準(zhǔn)確性。校準(zhǔn)網(wǎng)格應(yīng)盡可能平坦且堅硬（紙板不是合適的支撐材料，厚玻璃是完美的選擇）。拍攝校準(zhǔn)圖像時，請注意適當(dāng)?shù)臈l件：通過適當(dāng)?shù)南鄼C(jī)和柵格安裝座最大程度地減少運(yùn)動模糊，防止來自校準(zhǔn)表面的反射（最好使用漫射照明）。使用自定義校準(zhǔn)網(wǎng)格時，請確保點(diǎn)提取器可以達(dá)到亞像素精度。驗證真實網(wǎng)格坐標(biāo)的測量結(jié)果是否準(zhǔn)確。另外，使用棋盤格校準(zhǔn)格時，請確保整個校準(zhǔn)格在圖像中可見。否則，將不會檢測到它，因為檢測算法需要在棋盤周圍有幾個像素寬的空白區(qū)域。請注意列數(shù)和行數(shù)，因為提供誤導(dǎo)性數(shù)據(jù)可能會使算法無法正常工作或根本無法工作。

使用圓點(diǎn)標(biāo)定板的圖片示例：

使用棋盤標(biāo)定版的圖片示例，只需要拍攝標(biāo)定板的圖片，并通過ImageObjectsToWorldPlane：Points過濾器模塊，輸入棋盤格的尺寸以及棋盤格所對應(yīng)的像素，即可實現(xiàn)相機(jī)標(biāo)定以及畸變校正。

再輸入棋盤格每個方形格的實際尺寸，即可實現(xiàn)世界坐標(biāo)轉(zhuǎn)換圖像坐標(biāo)。

【來源：光虎視覺內(nèi)部培訓(xùn)資料】