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机器视觉计算（一）

本文主要记录像素尺寸映射到实际物理尺寸的计算，并给出一些参考文献。

分辨率 = 视野(Field of View)/像素(Pixel)

比如我要看的产品大小是30mm*10MM，使用200万像素（1600pixel*1200pixel）的相机。因为产品是长条形，为了把产品都放入到视野内，我们计算分辨率的时候要考虑长边对应，此时分辨率为：

分辨率 = 30mm/1600Pixel = 0.019mm/Pixel

像素精度 = 分辨率 x 有效像素

精度的单位是mm。根据产品表面和照明状况的不同，我们可以通过放大图像观察辨别稳定像素的个数，从而得出精度。如果条件不允许实际测试观察，一般的规律是，如果使用正面打光，有效像素为1个，使用背光，有效像素为0.5个。

这个例子我们取1 Pixel，得到精度为0.019mm约等于0.02mm。

单像素精度：这个其实就是1个像素的像素精度，自然就是0.02mm/pixel，表示的就是采集的原图上一个像素，代表真实世界物理尺寸是多大

注：我们单位一般使用um，mm来表达物理尺寸

另外注意um和mm的换算关系：1mm = 1000um

机器视觉计算（一）_第1张图片

 如上图所示：

假设相机的像素当量（单像素精度）是0.2um * 0.2um，x（水平向右）方向上的单像素精度是0.2um，y（垂直向下）方向上的单像素精度也是0.2um，那么此时上边矩形的两条边分别表达真实尺寸为：50pixel * 0.2um/pixel = 10um、60pixel * 0.2um/pixel = 12um

参考文献：

机器视觉检测的必备知识，一定要牢记！ - 知乎

像元大小及精度_镜子里的角落的博客-CSDN博客_像元

图片像素、大小、分辨率的关系_无止境x的博客-CSDN博客_矩阵像素空间分辨率关系

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    1、添加jar包 2、在web.xml中配置过滤器 <filter>        <filter-name>struts2</filter-name>        <filter-class>org.apache.st
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