邊緣匹配+單直線，通過直線擬合模塊獲得直線的特征值（直線角度和直線點坐標）。

匹配作為粗定位使用，直線擬合模塊根據粗定位自動改變位置；對于目標比較固定的情況，可不采用粗定位功能。

當不需要粗定位時，可跳過匹配類參數調整，直接對測量類參數進行調整。

通過圖像方法主處理下拉框選擇 邊緣匹配+單直線 

【鼠標操作】通過鼠標改變 ROI 的大小，并拖放至適當的位置作為學習的模板。鼠標改變 LGA 的大小并拖放至量測的區域。 

【方法學習】保存該方法及模板 

 

VPP：表示有效點百分比例

點擊高級參數進行匹配類參數調整 

【個數】希望尋找的目標數量

【分數】目標與模板間的相似度分數

【比例容差】目標與模板間的大小比例變化

【角度基準】目標在圖像中的旋轉角度

【角度容差】在<角度基準>基礎上的尋找角度范圍

【匹配位置】分數最大，最左邊的，最右邊的，最上邊的，最下邊的

            當圖像中存在多個目標時，可選擇返回其中符合位置的一個。

【模板類型】Consistent edge、Thin Structure

Consistent edge：是默認的選項，表示邊緣特征為連續的曲線。大部分情況下使用該參數即可。

            Thin Structure：針對特征邊緣比較靠近而容易被認為是同一邊緣曲線的情況，比如兩條靠得很近的平行直線。

【模板修改】彈出模板修改框對模板進行修改

【最小特征點數】模板邊緣的最小特征點數目，表示在金字塔頂層模板保留的邊緣點數。

                該數值越大，能提高在頂層初步匹配的準確性。

【最大特征點數】模板邊緣的最大特征點數目，默認為 1024

                算法將根據設定的特征點數目，均勻提取模板邊緣上的特征點。

                例如模板邊緣點數目為 2000 點，算法將均勻提取 1024 點特征；

                若模板邊緣點數目為 700 點，那么算法將提取全部 700 點特征。

      對于邊緣模糊的圖像，提高特征點數有利于提高匹配準確度。

說明： 

【角度基準】與【角度容差】的關系舉例，假如角度基準設置成 0 度，角度容差設置成 5 度，即算法將在

[-5 +5]度的范圍內

模板修改 

    如模板存在干擾的邊緣特征點，可通過鼠標操作進行模板修改。

如下圖，算法在提取邊緣特征點時，將不再考慮被涂的紅色區域。

Gauge 量測模塊參數調整 

【使用匹配粗定位】 選擇是否需要粗定位。勾選后，量測模塊的姿態將跟隨匹配到的目標姿態進行改變

【采樣點】 勾選后，顯示所有直線上的特征點，對調整下面的高級參數有幫助。如下圖：

【測量參數】

形狀的擬合，首先是通過在設定的方向上尋找出邊緣點，再進行相關形狀的擬合的。測量參數全部都是針對每一條路徑上的像素曲線變化率進行操作的。

形狀擬合中某一條路徑的尋點 路徑上的像素曲線及其變化率

    上右圖中，紅色曲線代表了左圖中紅色路徑上像素值的排列；藍色線代表了像素值曲線的變化率， 數學上是像素值曲線的一階導數。可以簡單地理解，變化率曲線上的一個峰或一個谷對應的就是一個邊緣上的過渡點，即是我們要尋找的邊緣點。

形狀擬合的基礎是每一條路徑上的尋找邊緣點操作，而尋找邊緣點操作主要是對像素曲線變化率的控制。

上圖中，藍色為像素變化率曲線。底下的藍色直線代表的是 Threshold；Threshold 與峰值（或谷值）

之間的差稱為 Amplitude；由 Threshold 及高于 Threshold 以上的變化率曲線圍成的稱為 Area。

<1> 選擇：包括 From Begin、From End、Largest Amplitude、Largest Area 及 Closet

           可能在一條路徑上會尋找到若干個過渡點，通過該參數控制選取哪一個作為邊緣點。From Begin：指從設定尋點方向開始的第一個過渡點作為邊緣點

From End： 指從設定尋點方向開始的最后一個過渡點作為邊緣點Largest Amplitude：以 Amplitude 最大值的過渡點作為邊緣點Largest Area：以 Area 最大值的過渡點作為邊緣點

Closet：以最靠近擬合模塊的中點線的過渡點作為邊緣點

<2>采樣步長：形狀擬合過程中的采樣點間隔

<3>閾值: 高于此值的像素變化率峰值（或谷值）才被考慮成過渡點

擬合路徑上有一黑色噪點，調整濾波值做中值濾波，噪點被過濾，最終選擇了下方的擬合點。

<5>鄰比：形狀擬合時，一條路徑上可能出現多個過渡點。該參數表示當前邊緣點的選擇參考鄰近多少個路徑的取點情況。

                  調整鄰比值表示右上圖中的紫色窗口，當前路徑將參考紫色窗口內其它點的選擇情況，放棄黑色噪點。

<6>最小幅值：高于此值的像素變化率曲線值才被考慮成邊緣點

<7>最小面積： 高于此值的像素變化率曲線值才被考慮成邊緣點

【差異點剔除】

差異點是遠離有效點集合的點，它的出現會影響形狀（直線、圓、矩形）的逼近程度，需要將其剔除。下圖所示為剔除圓上的差異點：

<1>濾波次數：在擬合過程中檢測差異點的次數

<2>濾波閾值：該值的倒數即為所有邊緣點到擬合出的直線的平均距離。

          到擬合直線距離大于該平均距離的點即為差異點。

<3>有效點比例：未被剔除的點即為有效點，該參數表示有效點占所有邊緣點的比例。

            該參數能檢測出直線邊是否有損壞。

函數取值