在VisionPro利用多个工具进行图像处理的过程中可能会根据实际需要创建多个坐标系，各个工具在对应的坐标系下进行处理与运算。在运行过程中创建的多个坐标都属于图像的坐标空间树，工具通过使用坐标空间树中不同坐标系获取图像的不同信息。
标定（Calibration）和Fixturing(不知道该单词怎么翻译合适)都会创建新的坐标系，将新创建的坐标系添加到坐标空间树。在工具运行时将图像转换到对应的坐标系下。
注意：无论采用哪种方式进行标定，在标定完成后，相机图像采集的位置、镜头的焦距以及光圈不能有任何变换，否则须重新进行标定。
标定过程中用于计算一下数据点集之间的转换关系。
VisionPro提供两个标定工具：CogCalibCheckboardTool与CogCalibNPointToNPointTool 两个工具的应用场景与应用方法有所不同，CogCalibCheckboardTool 使用标准的标定板进行标定，能够同时计算线性变换与非线性变换。CogCalibNPointToNPointTool需要使用两组对应的特征点图像坐标与实际物理坐标进行标定计算，并且只能计算线性变换（线性变换与非线性变换区别）。
（一） CogCalibCheckboardTool使用要点：
1.采集含有标定板的图像图像 获取的图像至少应含有9个方片区域，每个方格至少15*15像素，最好的效果就是标定板大小与相机视野大小相近，这样可以保证方格数目与图像分辨率的最佳匹配。
2.根据实际标定板型号选择标定板类型，输入棋盘格的实际物理尺寸，基准点有无等参数VisionPro支持多种标定板，包括带标记的棋盘格、不带标记的棋盘格、圆点标定板（不建议使用）等。对于有基准点的标定板，其原始坐标空间（Raw Coordinate Space ）的坐标原点如下图第二幅图像所示，对于没有基准原点的标定板，其原始坐标空间的原点为最靠近图像中心的棋盘格角点，如下图中最后一幅图像所示。
**3.点击“计算校正”。**计算大概需要几秒钟时间，在运行时之间使用标定得到的结果，不会耗时。计算校正完成时，注意查看“转换结果”页面的RMS误差，该误差表示将提取到的角点与利用转换关系计算的角点之间在未校正空间上的均方根误差，一般情况下及时像素误差，其数值一般在0~1之间，如果误差较大则说明标定过程存在问题，这一点在使用CogCalibNPointToNPointTool进行表定时要尤其注意。
当然，如果你的测量或者定位目标出现在相机视野的某一部分固定区域，也可以将较小的标定板放在该位置进行标定，这样可以提高标定区域的标定精度同时提高计算速度。
注意事项：在进行标定时，含有标定板的图像必须是黑白的，在运行时的图像既可以时黑白的也可以是彩色的。
CogCalibCheckboardTool 中包含标定时图像、当前输入图像、输出图像、未标定点的图像坐标与原始坐标系下特征点的物理坐标以及最重要的坐标转换关系数据。
在CogCalibCheckboardTool中可以选择输出图像的坐标空间（标定空间or未标定空间）
图像采集的注意事项
（二）N点标定（NPoint Calibration）过程
1. 通过相关工具提供特征点的物理坐标（注意：物理特征点应非常明确，便于在图像中搜索特特征点的图像坐标）
2. 对特征点进行图像定位获取特征点图像坐标或者在某一坐标空间的坐标，如下图所示，CogCalibNPointToNPointTool的未标定数据由其他工具提供。
3. 通过工具的Calibrate方法进行标定，获取标定数据，标定完成后注意查看“转换结果”页面的RMS误差，在CogCalibCheckboardTool工具使用方法中介绍，不再赘述。
注意事项：
1.特征点的物理坐标要与图像坐标一 一对象；
2.特征点的物理坐标要进可能保证高精度；
3.至少提供4组以上对应点的物理坐标与图像坐标，通常提供9组数据进行标定