Istnieje kilka ogólnie obowiązujących porad oraz kilka porad dotyczących konkretnych aplikacji.
Artykuł Shi i Tomasiego „ Dobre funkcje do śledzenia” wyjaśnia kryteria wyboru wzorów: dwuwymiarowa lokalizowalność lub „pustkowia”.
Mówiąc najprościej, załóżmy, że próbujesz znaleźć obiekt w pozycji (x,y)
, ale zamiast tego obiekt pojawia się na obrazie pod adresem (x + dx, y + dy)
. Nie jest to bardzo przydatne, jeśli nasz system wizyjny może nam tylko powiedzieć, że „nie, pozycja jest zła”. Zamiast tego oczekujemy, że system wizyjny będzie w stanie oszacować kwoty dx
i dy
pod warunkiem, że nie jest zbyt daleko.
Ostry punkt (kropka) jest najbardziej narożny, ale można go również łatwo zakopać w losowym szumie pikseli. Postępując zgodnie z matematyką, dowiadujemy się, że istnieją inne wzorce, które są tak samo ostre jak ostry punkt. (Pomyśl o „krawędzi” 1D jako delcie 1D przekształconej przez integrację).
Niektóre aplikacje wymagałyby lokalizacji w mniejszych lub większych wymiarach.
Dodano 8/25
Dwa podobne do linii wzory można również „przeciąć”, aby uzyskać punkt podczas kalibracji, pod warunkiem, że zniekształcenie soczewki nie jest znaczące lub zostało sparametryzowane.
W aplikacjach usuwania zadziorów często używa się ostrego punktu do odzyskania funkcji rozpraszania punktów (psf). Teoretycznie można jednak zastosować dowolne obiekty o dowolnym kształcie, pod warunkiem, że prawda gruntu jest dostępna dla oprogramowania kalibracyjnego.
W niektórych aplikacjach celowo zmienilibyśmy wzór. Głębokość z rozmycia wykorzystuje rozmycie do uzasadnienia położenia płaszczyzny ogniskowania względem obiektu, co daje oszacowanie głębokości obiektu.