本文介绍了如何利用仿射变换实现2D平面标定，将图像像素坐标转换为实际物理尺寸。文章首先解释了仿射变换适用于相机光轴垂直且无畸变的理想情况，指出其在视场不大、精度要求不高的场景中的实用性。随后列举了像素当量标定、机器人手眼标定和多相机拼接三个典型应用场景，并提供了Halcon软件中实现仿射变换标定的四个步骤。文章还指出了使用中的常见问题和适用场景判断标准，强调仿射变换是连接像素与物理坐标的最简单桥梁

本文记录了一个字符分割问题的解决过程。原Halcon脚本的分割功能在移植到.NET后失效，筛选后区域数量为0。通过逐层排查发现二值化和形态学处理生成了横向噪声而非有效字符区域。对比Halcon脚本后，改用find_text算子重构分割流程：创建文本模型并设置字符参数，简化预处理步骤，直接定位字符区域。最终C#实现通过初始化文本模型并调整识别参数，解决了分割失败问题。这种方法比手动分割更稳健，减少了

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