机器视觉中图片中长度与真实长度的关系

Question

有个问题想请教一下,我显微镜放大倍数100×，用的相机为basler acA 1440-73gc，参数为14401080 像元大小3.453.45微米。在电脑上显示的图片为1440*1080 96dpi 4.4MB 24位深度 BMP格式，我想知道图片上1cm在实际物体上的长度是多少，该怎么计算，有没有详细的公式还有原理说明

Answer 1

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图片上长度与实际物体长度的转换涉及到相机传感器尺寸、像素大小、显微镜放大倍数以及图片显示比例等多个因素。电脑屏幕的 DPI 仅影响图片在屏幕上的显示大小，不影响实际测量。

以下是计算方法和原理说明：

1. 计算传感器尺寸:

• 传感器宽度：1440 像素 * 3.45 微米/像素 = 4968 微米 = 4.968 毫米
• 传感器高度：1080 像素 * 3.45 微米/像素 = 3726 微米 = 3.726 毫米

2. 计算图片上 1cm 对应的像素数:

• 你需要测量软件或图像处理库来测量。直接用尺子测量屏幕上的 1cm 是不准确的，因为屏幕显示大小受缩放影响。 假设你用测量工具在图片上量取 1cm 的长度，对应的像素数为 X 像素。

3. 计算实际物体长度:

• 实际物体长度 = (X 像素 * 3.45 微米/像素) / 100 // 除以显微镜放大倍数

详细步骤和示例:

假设你在图片上使用图像处理软件测量得到 1cm 对应 2835 像素 (这个数值需要根据你的实际测量结果替换)。

1. 传感器尺寸已计算: 4.968 mm x 3.726 mm
2. 图片上 1cm 对应像素数: X = 2835 像素
3. 实际物体长度: (2835 像素 * 3.45 微米/像素) / 100 = 97.8575 微米 = 0.0978575 mm

所以，图片上 1cm 对应实际物体上的长度约为 0.09786 mm 或 97.86 微米。

代码示例 (Python):

pixel_size = 3.45  # in microns
magnification = 100
pixels_per_cm_on_screen = 2835  # This needs to be measured from the image using image processing software

real_length_microns = (pixels_per_cm_on_screen * pixel_size) / magnification
real_length_mm = real_length_microns / 1000

print(f"Real length: {real_length_microns:.2f} microns")
print(f"Real length: {real_length_mm:.5f} mm")

# 使用OpenCV进行测量示例：
import cv2

# 加载图片
img = cv2.imread("your_image.bmp")

# 定义两个点 (你需要根据图片实际情况选择两个点)
point1 = (x1, y1)
point2 = (x2, y2)

# 绘制线段 (可选)
cv2.line(img, point1, point2, (0, 255, 0), 2)

# 计算像素距离
pixels_distance = cv2.norm(np.array(point1) - np.array(point2))

# ... 后续计算与上面公式相同

关键点和注意事项:

• 精确测量屏幕像素: 使用图像处理库 (如 OpenCV) 或者图像测量软件来精确测量图片上长度对应的像素数，避免手动测量引入误差。
• 校准: 对于高精度测量，建议使用已知尺寸的标定片进行相机校准，以消除镜头畸变等因素带来的误差。
• 放大倍数: 确保显微镜放大倍数的准确性。
• 单位转换: 注意像素大小、实际长度的单位转换 (微米、毫米)。

这个方法提供了一个通用的计算框架。请根据实际情况调整代码和参数。 记住，最关键的是准确测量图片上你感兴趣的长度所对应的像素数量。