机器视觉和图像处理
CAD设计中的机器视觉与像处理
CAD设计中的机器视觉与像处理在CAD设计中，机器视觉与图像处理发挥着重要的作用。
通过机器视觉与图像处理的技术，能够对CAD设计进行辅助，提高设计效率和质量。
本文将介绍机器视觉与图像处理在CAD设计中的应用，并详细阐述其重要性和优势。
一、机器视觉在CAD设计中的应用1. 三维建模：机器视觉技术可以通过扫描物体的几何形状和纹理信息，并将其转化为CAD设计软件可读取的三维模型。
这样，设计师可以直接在CAD软件中编辑和修改三维模型，而无需手动建模，大大提高了设计的效率。
2. 自动检测和定位：机器视觉可以自动检测和定位CAD设计中的元素，例如边缘、角点和曲线等。
通过图像处理算法，可以实现对CAD设计元素的自动提取和分析，从而帮助设计师快速准确地定位和编辑设计元素。
3. 特征识别与分析：机器视觉可以对CAD设计中的特征进行识别和分析，例如形状、颜色、纹理等。
通过图像处理算法，可以从设计图中提取出特定的特征，并用于CAD设计中的自动分类、智能匹配等功能。
4. 自动化设计：机器视觉可以协助CAD软件实现自动化设计。
基于机器视觉的图像处理技术，可以分析和推测设计需求，从而生成符合要求的设计方案。
这种自动化设计方式有效提高了设计效率和优化了设计质量。
二、图像处理在CAD设计中的优势与挑战1. 优势：（1）高效性：图像处理算法能够在短时间内对大量图像数据进行处理，为设计师提供准确的信息支持。
（2）精确性：通过图像处理技术，可以实现对CAD设计元素的精确定位和分析，提高设计的准确性。
（3）自动化：图像处理技术可以实现对设计数据的自动分析和处理，减少人工干预，提高设计效率。
2. 挑战：（1）图像质量：CAD设计中的图像通常存在噪声、失真等问题，这给图像处理算法带来了一定的挑战。
（2）算法复杂性：图像处理算法通常需要大量的计算和存储资源，对计算机性能有一定要求。
（3）算法准确性：图像处理算法的准确性对CAD设计的结果影响很大，因此需要不断优化和改进算法。
数字图像处理与机器视觉
数字图像处理与机器视觉简介数字图像处理与机器视觉是计算机科学和电子工程领域中的重要研究方向。
它关注如何通过计算机算法和技术来获取、处理、分析和理解图像以及从中提取有用信息的方法和技术。
数字图像处理与机器视觉在许多领域有着广泛的应用，包括医学影像、机器人视觉、自动驾驶、安全监控等。
数字图像处理数字图像处理是一种用数字方法对图像进行处理和操作的技术。
运用数字图像处理技术，可以对图像进行增强、恢复、修复、分割等操作，以达到对图像的理解和利用的目的。
数字图像处理的基本步骤包括图像获取、图像预处理、特征提取和图像分析等。
图像获取图像获取是指通过传感器或摄像机等设备采集图像数据。
在数字图像处理中，需要注意如何合理获取高质量的原始图像数据，以便进行后续的处理和分析。
图像获取涉及到图像的分辨率、色彩深度、噪声抑制等问题。
图像预处理图像预处理是指对原始图像进行一些基本的处理，以减少噪声、增加对比度和锐度等。
常用的图像预处理技术包括滤波、增强、校正等。
图像预处理有助于提高图像数据的质量，并为后续的处理步骤提供更好的数据基础。
特征提取特征提取是指从图像中提取出代表图像特征的信息。
在数字图像处理中，常常使用特定的算法和技术来识别和提取出具有代表性的特征，以便对图像进行进一步的分析和处理。
常见的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、纹理分析等。
图像分析图像分析是指对图像进行定量分析和理解。
通过图像分析，可以获得图像中的有用信息，如目标位置、形状、大小等。
图像分析的目标是为了从图像中提取出有关对象、场景或事件的重要信息，以支持后续的决策和处理。
机器视觉机器视觉是指通过计算机模拟人类视觉系统的能力，从图像或视频数据中提取并理解有关对象、场景的信息。
机器视觉可以帮助计算机更好地理解和处理图像和视频数据，以实现自动化和智能化的目标。
目标检测目标检测是机器视觉领域中的一个重要任务，指的是在图像或视频中识别和定位特定的目标。
目标可以是人、车辆、物体等。
机器视觉技术的基础原理与图像处理方法
机器视觉技术的基础原理与图像处理方法机器视觉技术是指让计算机通过摄像机等设备获取图像信息，并通过图像处理算法来实现对图像的分析、理解以及决策。
在工业、医疗、安防、交通等领域，机器视觉技术发挥着越来越重要的作用。
本文将介绍机器视觉技术的基础原理和常用的图像处理方法。
机器视觉的基础原理主要包括图像的获取、图像的处理和图像的分析三个方面。
图像的获取是机器视觉的第一步，通常使用摄像机或其他传感器将物体的视觉信息转化为数字信号。
摄像机中的图像传感器负责将光信号转化为电信号，然后经过模数转换，数字信号就能被计算机处理。
在图像的获取过程中，要考虑光照、目标运动等因素，以获得清晰、准确的图像。
获得图像后，需要进行图像的处理。
图像处理的目标是增强图像特征、去除图像噪声、调整图像亮度、对比度等，以便于后续的分析。
常用的图像处理方法包括滤波、边缘检测、直方图均衡化、图像去噪等。
其中，滤波是常用的图像处理方法之一，可以去除图像中的噪声，增强图像的细节。
边缘检测能够提取出图像中的边缘信息，对于目标检测、识别等任务非常重要。
直方图均衡化可以调整图像的亮度、对比度等，使得图像更加清晰、鲜明。
图像去噪是去除图像中的干扰信号，保留图像细节的方法。
图像的分析是机器视觉的核心任务，其目的是通过对图像的处理和解析来理解图像中的内容。
图像分析的主要方法包括特征提取、目标检测与识别、图像分割等。
特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征，以便于后续的目标检测和识别。
常用的特征包括边缘、纹理、颜色等。
目标检测与识别是将图像中的目标进行识别和分类，常用的方法包括模板匹配、分类器（如支持向量机、卷积神经网络）等。
图像分割是将图像分成若干个具有独立意义的子区域，常用的方法有阈值分割、基于区域的分割、基于边缘的分割等。
除了基本的图像处理方法外，机器视觉还涵盖了很多高级的图像处理方法，如深度学习、三维重建、运动分析等。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过大量的图像数据进行训练，可以实现图像的分类、分割等任务。
《机器视觉与图像处理》课件
《机器视觉与图像处理》课件一、引言机器视觉与图像处理是现代计算机科学领域的重要研究领域之一。
它利用计算机对图像进行处理和分析，模拟人类视觉系统的工作原理，从而实现图像的识别、检测、分割等功能。
本课件将介绍机器视觉与图像处理的基本概念、应用领域以及相关算法和技术。
二、图像的基本概念1. 图像的定义和表示图像是通过感光元件（如摄像机）记录下来的光信号，可以用数字数据表示。
常见的图像表示方式有位图、矢量图和栅格图等。
2. 图像的特征提取图像特征是指图像中具有一定意义的可测量属性，可以用于描述和区分图像。
常见的图像特征包括颜色、纹理、形状等。
三、机器视觉的基本原理1. 图像获取机器视觉系统通过摄像机等设备获取图像，并将其转换成数字信号，以便计算机进行处理和分析。
2. 图像预处理图像预处理是指对原始图像进行去噪、平滑、增强等操作，以消除图像中的噪声和不必要的细节，提高后续处理的效果。
3. 特征提取与描述机器视觉系统通过提取图像中的特征，并将其以数学模型或符号描述的方式来表示图像的内容，以便后续的分类、检测等任务。
4. 目标识别与跟踪目标识别是指在图像中自动检测和识别感兴趣的目标物体，而目标跟踪是指在连续图像序列中追踪目标的位置和运动轨迹。
四、图像处理的基本技术1. 图像滤波图像滤波是指对图像进行平滑和增强处理，常用的滤波方法有线性滤波、非线性滤波等。
2. 图像变换图像变换是指对图像进行几何变换或域变换，以改变图像的尺寸、角度、亮度等特性，常用的变换包括旋转、缩放、灰度变换等。
3. 图像分割与分析图像分割是指将图像划分为若干个不同的区域，常用的图像分割方法有阈值分割、边缘检测、区域生长等。
4. 特征匹配与分类特征匹配是指通过比较图像特征之间的相似性，来找到图像中相对应的目标物体。
特征分类是指将图像进行分类和识别，常用的分类方法有支持向量机、神经网络等。
五、机器视觉与图像处理的应用领域1. 工业自动化机器视觉在工业领域中被广泛应用，如零件检测、产品质量控制等。
机械工程中的机器视觉与像处理技术
机械工程中的机器视觉与像处理技术机器视觉与图像处理技术是机械工程领域中重要的研究方向之一，通过模拟人类的视觉系统，使机器能够具备感知、识别和理解图像的能力，从而实现更高效、精确和智能的工作。
1. 机械工程中的机器视觉技术机器视觉技术是利用计算机和摄像机等设备模拟人眼进行图像捕捉、处理和分析的一门交叉学科。
在机械工程领域，机器视觉技术可以应用于产品质量检测、自动化装配、机器人视觉导航等方面。
例如，在产品质量检测中，机器视觉可以通过图像处理和模式识别的方法，实现对产品表面缺陷、尺寸偏差等问题的检测和判定，提高生产线的效率和准确性。
2. 机械工程中的图像处理技术图像处理技术是机器视觉的核心技术之一。
它包括对图像的获取、增强、分割、识别等一系列处理过程。
在机械工程中，图像处理技术可以应用于图像传感器的设计、数字图像处理芯片的开发等方面。
例如，针对机械加工中的刀具磨损问题，可以利用图像处理技术对刀具进行实时的监测和分析，及时进行决策和调整，以提高机械加工的质量和效率。
3. 机器视觉与图像处理技术的挑战与发展虽然机器视觉与图像处理技术在一些领域已经取得了显著的进展，但在实际应用中仍面临一些挑战。
首先，机器视觉系统需要对复杂多变的场景进行高效和准确的感知。
例如，在工业机器人的应用中，机器视觉需要能够有效地对工作环境中的障碍物、目标物体等进行识别和跟踪。
其次，图像处理技术需要在实时性和精确性上取得平衡。
对于某些应用场景，如自动驾驶汽车，图像处理的实时性要求非常高，因为每一秒都可能发生重要的判断和决策。
再者，机器视觉和图像处理技术的发展还需要考虑到硬件的限制和成本的控制。
在工业制造等领域中，往往需要大量的计算资源和存储空间来支持机器视觉和图像处理技术的应用，这对软硬件的设计和优化提出了更高的要求。
随着人工智能和大数据等技术的快速发展，机器视觉与图像处理技术在机械工程领域中的应用前景越来越广阔。
例如，结合深度学习等人工智能技术，可以实现更高级别的图像识别和理解，进一步提升机器视觉系统的智能化程度。
机器人的机器视觉和图像处理技术
机器人的机器视觉和图像处理技术机器人是科技发展不断进步的产物，它们被设计来帮助人类完成日常的任务和甚至是危险的工作。
其中，机器视觉和图像处理技术已成为新一代机器人的核心技术，为机器人学习和把握周遭环境提供了重要的技术保障。
本文将探讨机器人的机器视觉和图像处理技术，以及它们在社会中的应用。
一、机器人视觉技术的发展历程随着计算机技术的飞速发展，机器人视觉技术应运而生。
机器视觉技术是利用计算机视觉相关技术来实现机器的“观察、感知和理解”能力。
早期，机器人视觉只能处理黑白图片和简单的几何图形识别，而现在，机器人视觉技术已成为图像处理、计算机视觉、智能运输、机器人智能操作等方面的基础技术。
机器人视觉技术的发展历程大概可以分为三个阶段。
第一个阶段，是机器人感知环境，识别周围对象，这是利用单目摄像机和立体汇集技术实现；第二个阶段，是在完全无人为干预的情况下，利用机器视觉和深度学习技术完成某些特定的任务；第三个阶段，是涉及到多目标、多任务、多机器人的协同作业，需要利用多机房的机器视觉技术来完成。
二、机器视觉和图像处理技术的应用机器视觉和图像处理技术可以在多个领域应用。
为了更好地理解这些技术，下面将详细讨论一些关于机器人视觉和图像处理技术在现代社会中的应用。
1、智能汽车随着人工智能技术的发展和普及，汽车行业也在利用这种技术实现自驾车辆。
利用视觉技术和图像处理技术，自驾汽车可以感知周围环境、道路标志和路况等，从而更好地驾驶车辆。
利用机器视觉，自驾车可以准确地判断红绿灯信号和障碍物等，从而更加安全地行驶。
2、医疗领域机器人视觉技术和图像处理技术在医疗领域也有广泛应用，例如通过机器视觉技术来识别肿瘤、血管和器官等，以协助医生进行精确定位和诊断，从而提高手术的准确性和效率。
3、机器人工业机器人视觉技术在机器人工业中也有广泛应用，例如通过视觉机器人检测出产品表面缺陷，以及识别零件并弯曲焊接的机器人等。
视觉技术不仅在工作质量方面提高了工业机器人的精度和效率，还吸引了更多的企业参与该技术的研究和创新。
说汽车机械制造中的机器视觉与像处理案例分析
说汽车机械制造中的机器视觉与像处理案例分析汽车机械制造中的机器视觉与图像处理案例分析在现代汽车制造中，机器视觉和图像处理技术发挥着重要的作用。
它们能够帮助汽车制造商实现自动化生产，提高生产效率和质量。
本文将分析几个汽车机械制造中应用机器视觉与图像处理的典型案例。
案例一：零部件检测在汽车生产的过程中，各种零部件的质量和精度要求非常高。
通过机器视觉系统可以实现对零部件的自动检测和分类。
以发动机曲轴为例，机器视觉系统可以检测曲轴的外形尺寸、表面缺陷等，判断曲轴是否符合质量要求。
通过高分辨率相机和图像处理算法，可以实时检测曲轴的形状，并进行自动分类和分拣。
这大大提高了生产线的效率和准确性。
案例二：焊接质量检测焊接是汽车制造中一个重要的工艺环节，焊接质量的好坏直接关系到汽车的安全性和可靠性。
机器视觉技术可以应用于焊接质量的在线检测。
通过高速相机和图像处理算法，可以实时监测焊缝的尺寸、焊缝的缺陷等。
通过对焊缝进行图像分析和比较，可以判断焊接质量是否符合标准要求。
并且，机器视觉系统可以进行智能化检测，能够自动检测并识别各种类型的焊缝以及焊接缺陷，提高了生产线的自动化程度。
案例三：质量控制在整个汽车制造过程中，质量控制是一个非常重要的环节。
机器视觉和图像处理技术可以应用于各个环节的质量控制。
以涂装过程为例，通过机器视觉系统可以对汽车车身进行全面的外观检测，包括涂层的光泽度、颜色的一致性等。
通过高分辨率相机和图像处理算法，可以实现对汽车车身的缺陷和瑕疵的检测，并进行自动分类和分拣。
这样可以大大提高涂装质量的一致性和可靠性。
综上所述，机器视觉和图像处理技术在汽车机械制造中有着广泛应用。
它们能够帮助汽车制造商实现自动化生产，提高生产效率和质量。
通过典型案例分析，我们可以看到机器视觉和图像处理技术在汽车制造中的重要作用。
相信随着技术的不断发展，它们在汽车制造领域的应用将会越来越广泛，为汽车行业的发展带来更多的机遇和挑战。
计算机视觉机器视觉和图像处理三者之间主要有什么关系
计算机视觉机器视觉和图像处理三者之间主要有什么关系图像处理是计算机视觉的一个子集。
计算机视觉系统利用图像处理算法对人体视觉进行仿真。
例如，如果目标是增强图像以便以后使用，那么这可以称为图像处理。
如果目标是识别物体、汽车自动驾驶，那么它可以被称为计算机视觉。
ImageProcessing更多的是图形图像的一些处理，图像像素级别的一些处理，包括3D的处理，更多的会理解为是一个图像的处理；而机器视觉呢，更多的是它还结合到了硬件层面的处理，就是软硬件结合的图形计算的能力，跟图形智能化的能力，我们一般会理解为他就是所谓的机器视觉。
而我们今天所说的计算机视觉，更多的是偏向于软件层面的计算机处理，而且不是说做图像的识别这么简单，更多的还包括了对图像的理解，甚至是对图像的一些变换处理，当前我们涉及到的一些图像的生成，也是可以归类到这个计算机视觉领域里面的。
所以说计算机视觉它本身的也是一个很基础的学科，可以跟各个学科做交叉，同时，它自己内部也会分的比较细，包括机器视觉、图像处理。
图像分割技术之图像边缘检测：我对图像边缘检测的理解：人的视觉上就是把图像中的一座房子的边缘给画出来，大多数是房子的线条，这是宏观上的理解。
让我们抽象到微观世界中，为什么能够检测出一条线呢？那是因为存在灰度级间断，就是说这条线两边的像素点都处于一个阶跃跳变状态（一部分显示黑，一部分显示白色，可以想象成一个台阶吧），那是理想模型，往往是因为物理硬件问题是无法达到骤变的效果，而是一个斜坡式的上升。
那么我们可以对它进行求导了。
一阶导数：可以判断是否是边界二阶导数：可以判断是在黑的那部分还是白的那部分。
明白了抽象状态的边缘组成状况，那么可以去拿算子来对图片进行检测了。
简单说一下算子吧，可以理解为一个模（mu）子，也就是个模型，你拿着这个模子从图像的左上角，从左往右，一行一行的进行匹配，中间会进行一个计算，算出的值如果大于阈值的话那么就会报警说：“我是边缘“，然后把那个像素的值改成256，如果不是边缘的话，那就把值设置成0。
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机器视觉和图像处理
————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期:
ﻩ
移动机器人使用双目视觉系统对物体进行
3D坐标检测
(Guo－Sｈｉｎg Huａnｇ, Ci-En Chｅnｇ)
摘要：这篇论文主要讨论了智能机器人双目视觉系统,它利用了图像处理原理和边缘检测算法，这样可以更加清晰的得到物体的边缘轮廓。
利用随机测圆法和Hough变换的随机线条可以找到指定的对象。
我们探讨了图像识别应用技术。
通过机器人定位算法，在双目视觉坐标系下，可以快速而精确的定位目标。
通过两个网路摄像机的校订，我们可以得到内部和外部参数,目标物体固定位置的３D空间坐标可以由双目视觉三角法精确计算得到。
物体和机器人之间的距离可以有坐标变换系统得到。
经由三角几何理论检测，系统误差在允许的范围内。
同时可以得到期望的精度和可靠性。
一、引文
我们提出了机器人双目视觉系统应用坐标，对人眼进行仿真,做到智能检测应用。
因此,这样的系统可以在机械臂的作用下精确的捕捉目标的位置,而不需要大数量的传感器。
双目视觉系统可以通过左右相机捕捉的图像找到共同的特征点。
通过形态学的处理，物体和相机之间的距离可以精确的计算到。
物体的三维坐标可以使用相机参数表示。
因此，物体可以由机械臂抓取。
部分2详细的介绍了餐饮服务机器人的外观和双目视觉硬件结构。
部分3描述了寻找特征点的图像处理过程。
部分4讨论并图示了特征点转换为三维坐标的过程。
部分5和6分别给出了实验结果和结论。
二、双目视觉系统的结构
图1 BVS硬件结构
双目视觉系统硬件结构包括2个相机，安装在机器人的头部。
由计算机组成的操作系统的结构如下。
图2 BVＳ和机械臂系统结构
三、图像处理
选取现实中使用的目标物体,包括易拉罐,聚酯塑料瓶，杯子
图３目标物体检测
所选目标物体具有不同的颜色,形状，找到它们的中心点,左右两个特征点,作为筛选目标物体的依据。
A 形态学
选取一个合适的阈值,便可以将目标物体从环境中分离出来。
通过左右相机所得到的相机图像利用二进制系统表示以及HＳV颜色模块,可以得到一个合适的阈值处理过程。
图４图像处理
图像经过腐蚀和膨胀可以消除图像噪声。
将ＲGB颜色模块转换到HSV颜色模块,转换方程如下:
Ｂ、物体识别
通过灰度等级的突变,如果在一阶导数形成的高峰超过阈值之后,将会呈现测点形状。
二阶微分是通过零交叉概念。
对于函数f(x,ｙ)沿着x轴的微分为
对于ｘ轴的微分进过平方和替换可以得到
同样的对于y轴的微分类似。
便可以得到
通过Ｈouｇh 变换,我们可以将x-y的坐标转为r-θ空间的坐标，这就是Sandy-Ｍeｔｈoｄ空间角检测线方法。
图５ x-y坐标空间与r-θ空间坐标的关系
可以得
中心圆方程包括两个变量和一个可变的半径，需要进行累计数组测量。
将每一个边缘点的位置坐标代入方程可以得到半径值。
当所有的边缘点转换完毕的时候，通过设定的阈值和累积数组变换,便可以知道是否得到一个大致的图像。
图６三维累积数组
假设在图像中有K个侧点，为了得到对应于二维坐标的半径值r,将侧点代入a*ｂ大小的圆中。
检测每一小的格子,当数据超过阈值的时候,便可以得到下图
图7 数字圆
C寻找特征点
寻找特征点，对数据进行成批处理，然后得到目标点。
对数据进行成批处理，是为了降低特征点的影响和复杂性，增加了特征点的精度。
寻找的特征点如图所示，特征点在图8(ａ),
（b)中以两个红色表示出来.图8（c)（ｄ)表示使用Hｏugｈ变换寻找图像中椭圆的中心点,因此便可以得到中心点。
同样的特征点以红色表示出来。
图8 特征点
四、定位坐标
A 相机坐标
图９是坐标系统的变换。
左右图像的特征点是像素点，通过内部参数矩阵,像素点可以转换为相机坐标。
右相机是相机坐标的原点,对于理想的针孔摄影,实像可以投影到像板上,这是远视投影。
这就是三维空间坐标转换为二维像素坐标的转换办法。
图9 双目视觉几何关系图解
图１０所示,图像中心Ｏｃ的三维坐标是相机坐标系统，3D空间点对应相机点。
以点P ＝(Xc，,Yc,Ｚc)表示。
Zc是相机的光轴,Ｆ是Ｏc到像板之间的距离。
Q是图像中心的焦点。
y）。
图像面板上p点坐标是P的投影。
图像坐标可以表示为P＝（x,
c c
像板上投影点的坐标可以用如下等式表示
相机坐标的三维坐标可以表示为等式
λ是比例因子,可以随着图像分辨率的大小而改变。
图10 透视投影几何图解
Ｂ相机参数
实际情况下,相机的投影在像板上并不是理想的投影。
因此,我们必须对相机元素进行校
）。
，相机因此,相机Xｃ轴和Yｃ轴的正。
由于透镜的放射影响,图像的中心坐标变成(c,c
x y
系数是不等的，需要分开考虑。
可以如下表示
r是偏移系数代表了X轴和Y轴相对于直角的偏移角度。
r值近似为0.整个内部参数矩阵表示如下。
五、实验结果
A 相机参数校定
在整个研究中，双目视觉调整使用的是１0*７的黑色象棋盘,每一个方块的尺寸是25.5＊25.5ｍｍ^2.相机的固有参数可以由OpenCＶ得到。
图11 １０*7的黑色象棋盘
图示11表示相机通过校正盘求解内部和外部的参数矩阵，内部的参数矩阵包括成像中心和焦距长度，外部参数包括相对旋转和变换矩阵。
左相机参数，内部参数：
外部参数，变换矩阵:
旋转矩阵：
右相机参数，内部参数
外部参数，变换矩阵
旋转矩阵
B测量结果
文章以易拉罐，杯子等为对象，它们具有同样的形状不同的颜色,不同的形状同样的颜色，不同的形状不同的颜色等特征。
带有内部和外部参数的相机图像坐标，我们可以利用三维重建原理,重建三维世界坐标。
图11,在每一个轴线方向定义了相机坐标系统,并将右边的相机作为相机坐标系统的原点。
成像工具使用的是罗马科技公司的QuickCaｍC920网络相机型号。
它作为视觉感知装置和USB 接口相连,图像的捕捉速度可以达到30帧每秒,一个自动的模块包括数字放大镜，HD CCD 传感器。
图11 相机坐标轴的定义
使用Hougｈ测量和HSV颜色模块，这样相似目标的识别,例如易拉罐瓶，塑料瓶,杯子,可口可乐罐等因为形状而很容易混淆的物体，同时也可以检测这些物品的颜色来判定。
进过对测得的结果使用统计学的知识进行分析可以发现,左右特征点越是远离成像中心，所得到的误差越大,这是因为相机镜头的是凸面镜。
另一方面,从测量结果可以得到一个精确的景深。
图12易拉罐的识别和特征点的寻找。