计量模型 - 拟合质量

简单回顾一下计量

线性、圆形、矩形或椭圆形结构的测量（图 1）主要分两个步骤进行： 

1) 离线步骤：创建一个计量模型并添加计量物体。计量物体由沿选定几何图元的测量矩形定义。测量矩形应始终包围待测的图像结构边缘。 

2) 在线步骤：应用计量模型。对每个计量物体和每个测量矩形提取一组边缘（见图 2）。对于每个计量物体，选定几何形状最初是通过随机选择一小组支撑点来定义的。如果其他边缘靠近此几何形状，则称为有效数据。如果找不到足够的有效数据，则选择另一组支撑点。找到满足计量模型参数的候选对象后，搜索结束。这是随机抽样一致性算法 (RANSAC)。  

distance_threshold 对所返回几何形状的拟合质量有直接影响。distance_threshold 用于确定检测到的边缘是否可称为其测量矩形的有效数据。确定每个边缘与几何形状的距离。如果其距离小于 distance_threshold，则该边缘称为有效数据。通过减小 distance_threshold，可改善所返回几何形状的位置和大小。请观察图 3 到图 4 外圆的改善。 

另一方面，min_score 指定的是包含支撑点或有效数据的测量矩形的数量除以测量矩形的总数。min_score 并不代表几何形状拟合的质量值。不过，在高度杂乱或背景纹理较强的图像中，建议增大 min_score 的值，否则可能会发现计量物体的错误实例。 

最后，为何能够快速运行？

上述 RANSAC 方法并不返回最优几何形状，而是返回满足给定模型参数的第一个几何形状。与往常一样，更多信息请参见文档（解决方案指南 III b 2D 测量）。