EmguCV 仿射变换在机器视觉定位的应用

图像的几何变换——拉伸、收缩、扭曲、旋转

1.定义仿射变换的2x3旋转矩阵（参考网络）,在程序中用Mat类来定义 ，理解细节可以参考。

 

            

2.在机器定位中可以利用伺服马达定位确认原mark点或图像特征点坐标（教示得到点位）

3.利用视觉的模板匹配或其他得到的新的伺服坐标。

4.利用仿射函数得到2x3旋转矩阵

5.利用此公式计算，计算出任意一个工作点的位置，驱动机器伺服到位。

此文章希望能帮助机器简单定位起来。

具体案例学习：

怎么样得到2x3旋转矩阵，这是关键所在。

1.第一步教示在mark 的坐标（mark1，和Mark2 二个点）

而Mark点主要对相机图像（像数和实际XY的比值比例），教示时把mark放在图像最中心。得到3个mark点教示坐标（A1,B1，C1）

2.第二步利用图像抓mark特征点，得到一个中心点，可以根据离远了图像中心点的偏移量，利用比列尺得到实际生产中产品的mark的二个坐标(a1,b1,c1)

3.利用下面函数得到仿射2*3矩阵

CvInvoke. GetAffineTransform Method ( PointF[] , PointF[] ) public static Mat GetAffineTransform( PointF[] src, ----3个mark点教示坐标（A1,B1，C1） PointF[] dest----3个实际生产中产品的mark的二个坐标(a1,b1,c1) )

4.利用数学公式做个函数（变换前坐标，变换后坐标）

再驱动设备运动到位。

 任意一点原来教示设定（x1,y1）----

定位后x=x1*mat[0,0]+y1*mat[0,1]+mat[0,2];

定位后y=x1*mat[1,0]+y1*mat[1,1]+mat[1,2];

 

希望能帮忙你，这个精度的关键相机的像数和实际的比值要准。