一：进一步学习了
今天学习下VisionMaster中的边缘交点，这个还是拟合直线的衍生应用，可以同时测量两条直线并且输出交点或者判定是否有交点
二：开始学习
1：什么是边缘交点？
按照传统的算法，必须是开两个窗口，每一个窗口检测一条边，然后计算两条边的交点，为后续的应用场景输出交点坐标，这样就比较麻烦，现在一个窗口直接搞定，简单直接快速
2：应用场景：
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电子元件装配（如PCB板焊盘与元件的对位）
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玻璃面板与边框的贴合
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机械零件的孔位对齐
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作用 ：
通过检测边缘交点（如十字标记、L型角点）确定物体的精确位置和角度，引导机械臂或平台进行微调，确保装配精度（可达亚像素级）
三：直接上案例
1：先导入需要测试的图片集合
2：使用轮廓定位，把两个组件的线连起来，这里是需要设定模版匹配功能，这样图像不管怎么旋转都能准确定位图像位置，具体操作步骤可以参考前面课程
3：拖入位置修正功能：这个非常重要，这里也不提了，可以参考上一篇笔记
4：拖入边缘交点模块
5：双击组件，开始设定参数
（1）：首先得先画ROI: 这里其实也做了两种模式，一个是一个框同时检测两个方向的边缘，另外一种是两个框分开画(可能考虑到有些应用场景必须两个分开画，这个就比较方便灵活了)，在形状那一栏，可以选择
(2):然后开始设定参数:具体的参数其实是和之前的直线查找是一样的，因为底层算法其实还是拟合直线算法，相当于做了一个封装
1）：边缘1，2类型：最强：在边缘检测方向上查找梯度变化最大的边缘点，并将其拟合为直线。
第一条：查找边缘方向上寻找到的第一个点组合成点集合
最后一条：查找边缘方向上寻找到的最后一个点组合成点集合
2）：边缘1，2极性：从黑到白：就是梯度变化是黑色像素向白色像素过渡的边缘点
从白到黑：就是梯度变化是白色像素向黑色像素过渡的边缘点
任意：只要有梯度变化并且满足条件的点
3）：边缘阈值：边缘梯度，只有实际的边缘梯度数值大于这个设定值，才会有效检测到边缘
4）：卡尺数量：定义卡尺的数量，相当于每个卡尺检测一个点
5）：滤波尺寸：设定边缘的清晰程度条件，边缘如果越清晰，这个数值就要减小
6）：投影宽度：类似于ROI宽度，就是每一个小检测框的宽度，数值越大，可以相对获取更加稳定一点的坐标点
7）：剔除点数，剔除距离：和剔除距离配合使用，允许坐标点到对应拟合直线的最大距离(像素)
8）：初始拟合：局部：按照局部的特征点来拟合
全局:以查找到的全局特征点进行直线拟合。
9）：拟合方式：提供了三个拟合算法，三种拟合算法权重的计算方式有些差异
四：实测：上述设定好参数，开始实际测量看看效果
