前几期的文章中运用到的一些测量算法比如抓点，抓边，抓圆等等，也只是大致的讲了如何在助手中去用，相信大家对于参数的输入以及含义还不是很清楚，那么今天我们来详细的讲解一下，抓点算法的程序封装以及输入参数的内容有哪些。
首先利用视觉助手进行算法参数的介绍：
其中我们主要需要知道的调节参数有搜索方式，边缘极性，最小边界强度这几个参数含义，抓点的搜索方向是根据ROI设置时的方向决定的所以参数中没有方向的设置选项。
搜索方式：1,第一边缘点(指从线形ROI起始点到终点方向捕捉到的第一个点)
2,第一边缘与最后边缘点（指捕捉到的第一个点与最后一个点，这种方式可以捕捉两个点）
3,所有边缘点（指捕捉到的所有满足边界强度的点）
4,最优边界点（指捕捉到的最优边界点）
边缘极性：1,所有边缘点（指从抓点方向捕捉到的任意一个点）
2,上升边缘点（指从像素灰度值由小到大的点拟合方式）
3,下降边缘点（指从像素灰度值由大到小的点拟合方式）
最小边界强度：设定点拟合时的像素灰度下限标准值。
下面我们简单演示一下效果然后进行Labview的程序生成：
实际运用时可通过相应的参数调整来进行检测的条件过滤。生成程序的方法和之前讲过的模板匹配类似。
选择相应路径，助手会自动生成并创建相应的输入输出。
今日总结
①视觉助手算法抓点的程序封装以及参数含义的了解。
今日作业
熟悉视觉助手中的其他算法和例程，输入参数以及输出参数有哪些。
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