前言 标定模板（Calibration Target）在机器视觉、图像测量、摄影测量以及三维重建等应用中起着重要的作用。它被用于校正相机的畸变，确定物理尺寸和像素之间的换算关系，并建立相机成像的几何模型。通过使用相机拍摄带有固定间距图案阵列的平板，并经过标定算法的计算，我们能够得到相机的几何参数，从而获得高精度的测量和重建结果。

这种标定模板通常具有固定间距的图案阵列，例如棋盘格、圆点阵列等。这些图案提供了已知尺寸的参考点，使得可以精确地计算相机的内参（内部参数）和外参（外部参数）。内参包括焦距、主点等相机内部的属性，而外参包括相机的位置和方向等外部属性。

通过对标定模板进行拍摄和相应的标定过程，可以消除图像中的畸变效应，实现对物体三维几何位置与其在图像中对应点之间的精确关联。这为各种应用场景提供了可靠的基础，包括计算机视觉任务、图像测量、摄影测量以及三维重建等。标定模板的使用有助于提高测量和重建的准确性，并确保获得可靠的结果。 这是使用的标定板是49个圆点的尺寸标定板，为是更好的演示亚像素，所拍的图像大小为320240pix，标定板的大小为130130pix。

边缘检测 在计算机视觉和机器视觉领域，广泛应用图像分割，这是将数字图像细分为多个子区域的过程。图像分割的目标是简化或改变图像的表示形式，使其更易于理解和分析。这通常包括定位图像中的物体和边界，生成图像子区域或轮廓线的集合。图像分割方法主要涵盖阈值处理（二值化）、聚类法、边缘检测和区域生长等。解决图像分割问题时，通常需要结合领域知识，因为没有统一的范式可以适用于所有情境。

边缘检测是一种基于灰度变化的常见图像分割方法，其核心是提取图像中不连续部分的特征。常见的边缘检测算子包括差分算子、Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Log算子以及Canny算子等。其中，Canny算子由计算机科学家John F. Canny于1986年提出，被认为是目前理论上相对最完善的边缘检测算法。 这里面使用了Canny来进行边缘检测，Canny边缘检测是一种经典的图像处理技术，用于检测图像中的边缘。这个算法由约翰·Canny于1986年提出，被广泛应用于计算机视觉和图像处理领域。以下是Canny边缘检测的基本原理和步骤：

噪声抑制： 使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，以减少噪声的影响。这有助于提高后续边缘检测步骤的准确性。

计算梯度幅值和方向： 利用Sobel等算子计算图像中每个像素点的梯度幅值和方向。梯度表示图像中的变化率，有助于确定潜在的边缘位置。

非极大值抑制： 在图像的每个像素点上，仅保留梯度幅值最大的方向，从而细化边缘。

双阈值检测： 将梯度幅值分为高阈值和低阈值两部分。高于高阈值的像素点被认为是强边缘，低于低阈值的像素点被排除。介于两者之间的像素点被标记为弱边缘。

边缘连接： 通过强边缘的连接，将弱边缘与强边缘关联起来，形成连续的边缘。

Canny边缘检测的优势在于其高准确性、低误差率和对边缘的单一定位。

（可以尝试一下shar）

轮廓提取 轮廓是由一系列相连的像素点组成的曲线，反映了物体的基本外形特征。常常用于形状分析以及物体的检测和识别任务。 边缘检测通过检测灰度的突变来寻找图像边界，但通常检测到的边缘是零散的片段，没有形成完整的整体。为了从背景中分离目标，需要将这些边缘像素连接起来形成轮廓。换句话说，轮廓是一种连续的曲线，而边缘未必都是连续的。边缘主要被用作图像的特征，而轮廓则更多地用于分析物体的整体形态。 cv::findContours 是OpenCV库中用于查找图像中轮廓的函数。它的基本用法是在二进制图像中找到对象的轮廓，返回一个包含轮廓点集合的列表。 然而，在使用cv::findContours时，会产生内外两个轮廓，为了减少内部，要对获取的轮廓进行进一步的处理：

得到轮廓之后，要获取标定板圆前先获取轮廓的矩：

使用亚像素插值，获得轮廓的亚像素级坐标：

 把亚像素轮廓坐标显示：

左边为像素级边缘轮廓，右边为亚像素边缘轮廓：

转载：OpenCV图像处理——C++实现亚像素尺寸标定板边缘轮廓提取_opencv 轮廓提取 c++-CSDN博客