前阵子做项目需要，需求：测量二维平面物体的尺寸，比如矩形纸张的长、宽、孔位的测量等，于是做一些记录，同时也是复习一下opencv和halcon
首先说原理和思路，如下：
①获取相机内参 ②确定世界坐标系，一般就是平面物体测量时候所在的平面，原点最好在中间 ③标定②中确定的世界坐标系的外参 ④确定需要测量的像素坐标，如点、线等 ⑤将像素坐标转到世界坐标系 ⑥计算尺寸
其中需要注意的一些点：1、标定板的厚度需要考虑在内，因此计算内参时候需要给初始值（随便指定，最好接近实际值），而且规定世界坐标系的时候z值需要增加一个厚度 2、由于被测物体多多少少都有一些厚度，比如0.2mm、0.5mm等，因此在利用标定板进行标定时，标定板最好直接放在待测物体上进行标定 3、标定板最好够大，可以覆盖相机的全视场，这样最好的精度会高一些，而且均匀一些。如果最后的测量结果不均匀，很可能的原因时你的相机视场内平面不均匀。
所以，硬件很重要，一个是标定板，一个是待测台。标定板一定要精度高一些，待测台一定要够平，比如这种的
关于平面尺寸测量，halcon的例程中提供了两个：
1）camera_calibration_multi_image.hdev多幅图像标定，然后计算尺寸
如下图，7张标定图片，采用的是圆形标定图案，中间有些圆的圆心处有黑点，用来定位；整个标定板充满相机视场；用第一张标定外参。
计算结果如下图，精度还是蛮高的。不过我不建议用绝对误差来衡量，个人倾向于用百分比或者千分比来衡量
2）camera_calibration_single_image.hdev单幅图像标定，然后计算尺寸
如下图，就一张标定图片（其实就是上面7张中的第一张，放在待测物体上）
标定之前，halcon做了两个事情：1、对相机内参做了最大程度的接近初始化 2、对由标定板厚度引起的误差做了最大的提前预估。剩下的就一样了。
精度也不孬
