模块概览
相机
SizectorS
连接、设置SizectorS相机，拍摄获取3D/2D混合数据。
Sizecotr S相机模块支持丰富的设置，可以设置相机拍摄模式，曝光事件，重构参数，预处理参数等。
SizectorS图像源
可以操作Sizector S模块的相机对象，修改设置，拍摄图像。
GenI相机
可以操作GenI模块的相机对象，修改设置，拍摄图像。
混合相机
连接、设置Hdc相机，拍摄获取2D数据。
目前仅支持四个工作模式切换和各自的曝光模式调整。
相机调试数据导出
可导出相机设置及当前相机缓存中的数据，用于调试数据。
数据
本地数据
从本地mpdat文件中加载数据。
通道选择
读取多通道图像数据并选择通道加载。
数据保存
可接收流程图中在该模块之前模块的图像输出，并通过指定的设置保存到指定文件路径。
轮廓创建
用2D点集构造一个轮廓，轮廓可支持尺寸测量、几何特征提取等操作；
截线轮廓
从有序点云3D数据中根据2D图像像素坐标系的2D直线作为截线，生成轮廓；
截面轮廓
从3D图像中获取截面数据；
截面轮廓（点云）
从3D点云中获取截面数据；
点云创建
可将3D点集生成一个点云数据
区域
矩形区域
产生一组矩形区域。
圆形区域
产生一组圆形区域。
旋转矩形区域
产生一组旋转矩形区域。
环形区域
产生一组环形区域。
阵列区域
产生一组行列排列的区域。
路径区域
读取Json列表生成一组区域。
克隆区域
通过设置的源产生一组克隆的区域，产生的区域可以应用不同的坐标系。如果源的区域也有坐标系，克隆区域使用的是源区域坐标变换前的设置，再应用当前设置的坐标系（如果有）。
旋转立方体区域
产生一组旋转立方体区域。
几何
2D点
2D点模块可以手动构造或通过3D点和标定参数来生成一个2D点
卡尺2D
卡尺工具是一种测量目标对象的宽度，边缘的位置、特征或边缘对的位置和边缘对之间距离的视觉工具
查找直线2D
在2D图中找出一条直线
拟合直线2D
最小二乘法拟合直线
查找圆2D
在2D图中找出一个圆
拟合圆2D
最小二乘法拟合圆
2D点(轮廓)
基于框选中的轮廓生成一个点特征；使用不同的方法，可以排除数据中的干扰；
查找直线(轮廓)
基于框选中的轮廓进行直线拟合，生成直线特征；
查找圆(轮廓)
基于框选中的轮廓进行圆拟合，生成圆特征；
3D点
在区域内计算所需要的3D点，例如中心点、平均、Z最小点、Z最大点坐标
多平面交点
可以方便迅速的计算出多个平面两两相交与公共面的交点
3D直线
生成一条3D直线
拟合直线3D
使用最小二乘法拟合直线
拟合圆3D
使用输入3D点集拟合一个3D圆
平面
拟合一个平面并计算平面度
平面（点云）
使用点云数据拟合平面
球
根据3D点集使用随机采样一致性拟合球。
拟合圆柱（点云）
使用点云数据拟合圆柱
定位
坐标系
生成坐标系
坐标系3D
生成坐标系3D
Blob2D
主要用于提取图像中目标的特征，如目标是否存在、目标的位置、形状、方向等
模板匹配
模板匹配是通过对原图像和模板图像进行匹配，找到原图像中与模板图像最相似的位置
相机映射2D
通过两个相机的对应像素点对，计算出对象点所在坐标系到目标点所在坐标系的转换关系
相机映射3D
通过两个相机的对应3D点对，计算出对象点所在坐标系到目标点所在坐标系的转换关系
轮廓匹配
使用ICP将源轮廓与目标轮廓进行匹配。输出2×3变换矩阵和最终误差
点云匹配
点云匹配是对齐两个3D点云数据集的过程
探测触碰
利用射线的延长或平面平移的去探测初始触碰到的点云数据
测量
点点测量2D
测量点和点之间的关系（两点之间的距离，两点之间连线的角度，两点之间连线的中点）
点线测量2D
点线测量
线线测量2D
线线测量
信噪比测量
计算一张图像的信噪比（信号与噪声的功率之比）
灰度测量
计算被测区域内所有像素点的灰度均值和灰度标准差
轮廓面积
指定一个基准线（框选轮廓拟合直线），并框选一部分连续的轮廓数据，计算连续轮廓对于基准线的垂直投影面积（面积单位基于轮廓数据的单位）；
点点测量3D
测量两个3D点之间的距离
点线测量3D
测量3D点到3D线的垂直距离和垂点
线线测量3D
测量线和线之间的关系
线面测量3D
测量3D线与面的交点和夹角
点面测量3D
测量3D点到面的距离和垂点
面面测量3D
计算面与面的夹角和相交直线
高度测量
测量选定区域的绝对高度，或到指定平面的高度。根据区域设定的数量，可以一次测量多个高度
体积测量
测量选定区域内所有点云到参考平面的投影所形成的体积
粗糙度测量
测量选定区域的粗糙度
球杆测量
输入两个区域用于拟合球，计算两个球心之间的距离
厚度测量
可以迅速方便的计算出两个数据上的高度差，一般用于上下两个相机拍同一个物体，观察物体的厚度值
碰撞测量
对两个点 云数据进行碰撞测量，输出碰撞点云
计算
静态列表
选择不同类型，构造一个变量列表，目前支持15种类型：整数，实数，文本（字符串），3D点，2D点，2D直线，3D直线，2D圆，3D圆，平面，球，圆柱，位姿，区域，图像
动态列表
选择不同类型，根据不同初始化方法创建一个变量列表，此列表可被动态列表操作模块修改，多用于存储外部不固定数量的变量
。目前支持15种类型：整数，实数，文本（字符串），3D点，2D点，2D直线，3D直线，2D圆，3D圆，平面，球，圆柱，位姿，区域，图像
动态列表操作
可以修改前置动态列表模块的值，动态列表操作后续对这个动态列表进行增删改操作。
矩阵
构建任意形状的矩阵，可输出矩阵本身、逆矩阵（如果存在）、转置矩阵、行列式（如果存在）
位姿
位姿是指物体的姿态，它由位置和方向两个要素组成：
数值运算
数值之间的常规运算（加、减、乘、除），列表元素个数和列表元素取绝对值
列表运算
对一个整数列表或实数列表进行操作，操作的方法有：降序、升序、按比例过滤、按个数过滤、绝对值和基础统计等
矩阵运算
矩阵方程AX=b求解，矩阵之间、矩阵和常数之间的运算
变换矩阵计算
根据不同的几何输入计算 2D/3D 变换矩阵
结果判定
对多个判定条件整体输出一个布尔值，如果所有的判定条件都为真，则输出true,否则输出false
脚本
使用LUA脚本文件处理已知变量并给出结果输出
图像处理
感兴趣区域2D
对2D图像感兴趣区域进行图像裁剪，输出感兴趣区域图像。
均衡化2D
支持对图像进行直方图均衡化、光源均衡化（降低图像中心相对四周的亮度，用于处理中心点光源造成的亮度不均匀）；
二值化2D
对2D图像使用二值化处理(硬阈值二值化，均值二值化，高斯二值化)
高动态范围2D
通过对比度、饱和度、曝光三个权重融合不同曝光度的图像（如过曝、正常、欠曝），自动平衡细节与光照，生成一张细节丰富的输出图像；
滤波2D
对2D图像使用滤波化处理(高斯滤波，中值滤波，均值滤波，图像反色，边缘检测)
形态学2D
对2D图像使用形态学处理(腐蚀，膨胀，开运算，闭运算，梯度，顶帽，黑帽)
几何变换2D
对2D图像几何变换(翻转，旋转，平移，翻转XYZ，旋转XYZ，平移XYZ)
畸变矫正(2D)
对2D图像去畸变
轮廓变换
使用矩阵完成轮廓的变换。
轮廓滤波
对轮廓滤波使用滤波处理(线性插值，中值滤波，平均，抽取，高斯滤波，百分比滤除)。
去除飞点
可对点云飞点进行去除。
填补
可对点云无效点进行填补处理。
平滑
可对点云随机噪声进行处理。
中值滤波
对输入图像进行中值滤波，可以有效地过滤飞点，并平滑图像。
3D变换
在点云上进行RT变换。
深度图
将3D数据z数据映射为灰阶深度图。
范围限制
对点云根据绝对范围或相对范围进行筛除。
拼接图像
将多个沿单方向分布相机的图像进行拼接。
平面误差补偿
对数据进行补偿去除相机镜头畸变。
去畸变
对3D数据去畸变。
滤波点云
对点云数据进行滤波操作，并输出处理后的点云。
合并图像2D
将数据列表中多个2D图像数据按顺序合并为一个多通道数据输出；例如将bmp格式的重构原图合并为mpdat格式数据，直接用于PC相机重构；
合并轮廓
将数据列表中多个轮廓合并为同一个轮廓输出；例如将统一坐标系的多个 轮廓数据合并；
合并点云
将数据列表中多个3D图像或3D点云数据中3D点合并为同一个点云输出；例如将统一坐标系的不同视角的点云合并；
检测
目标检测
使用深度学习方法获取2D图像中目标位置和标签。
标定板识别
识别标定板中标志点
流程控制
条件分支
创建多条分支，根据设定的规则选择路径执行；其中规则可以基于前级的输出数据做逻辑判断， 例如数值小于，或是处于某个范围。
并行分支
创建并行分支。
循环模块
创建循环分支。
Gpu流
创建Gpu流。
Gpu上传
上传图像到Gpu内存。
Gpu下载
从Gpu内存下载图像。
输入输出
接收数据
从IO设备直接获取接收到的数据，并解析为基本变量列表。
发送数据
通过IO设备发送一个字符串。
格式化字符串
根据格式化字符，解析并生成格式化字符串。
表格
提供快速数据整合方法。
图形标注
对测量数据进行图形标注，方便查看。
等待事件
等待IO设备的接收事件，在事件触发后继续执行流程。可以设置等待超时时间。
Json解析
从json文件中生成变量列表。
数据库
通过指定的数据库配置进行数据库连接，连接成功后会读取指定数据库的所有表供用户选择，通过指定的表读取该表所有字段，用户可给每个字段指定保存内容，执行数据库模块后会根据用户的设置向指定表中保存数据。
SizectorS 输出
控制Sizecor S硬件的O0和O1引脚输出，输出高低电平或正负脉冲等。
时间获取
获取当前时间。