# Cognex VisionPro 좌표에서 VisionPro Deep Learning 마킹에 대한 작업

Deep Learnin 도구 작업은 세 가지 ViDi 좌표 공간의 작업이 포함됩니다.

- 이미지 좌표
- 뷰 좌표
- 일치 대상 좌표

이 항목에서는 이들 상이한 좌표계를 VisionPro가 이해할 수 있는 좌표계로 변환하는 방법에 대해 설명합니다.

## 이미지 좌표

Deep Learning 도구에 의해 프로세싱되는 이미지의 경우, 이미지 좌표는 이미지의 좌측 상단 픽셀의 좌측 상단 모서리에 대한 상대적인 좌표입니다. 이 공간은 VisionPro의 픽셀 공간에 부합합니다. 그러므로, Deep Learning 마킹의 결과를 이미지 좌표로 전환함으로써 원래 이미지의 정확한 위치에 직접 그리는 것이 가능합니다. 이 결과를 VisionPro 그래픽으로 VisionPro 이미지에 더할 때는, 각 결과는 픽셀 좌표로 정의되므로, SelectedSpaceName 속성이 픽셀 공간의 "#"로 설정되어야 합니다.

## 뷰 좌표

Deep Learning 도구에 의해 프로세싱된 이미지의 경우, 도구는 해당 이미지 내의 1 대 N의 사각형 관심 영역, 즉 ROI(또는 뷰)를 대상으로 작동합니다. Blue 도구 feature 마커의 중심점 같은 Deep Learning 결과는 input 이미지가 아니라 해당 결과를 얻은 뷰에 대한 상대적 좌표로 주어집니다. 이 좌표계의 원점은 뷰 사각형의 좌측 상단 모서리입니다.

이 결과가 VisionPro와 호환되게 하려면, 먼저 이를 이미지 좌표로 전환해야 합니다. 뷰 좌표로부터 이미지 좌표로의 변환은 각 뷰 개체의 pose 속성에서 제공됩니다.

그러므로, Deep Learning 결과를 VisionPro의 픽셀 좌표 공간으로 변환하려면, 결과의 모든 점이 해당 뷰의 포즈에 의해 변환되어야 합니다.

Note: 이 전환을 쉽게 해주기 위해 제공되는 확장 메서드(ToOriginalFromView)는 점과 뷰를 취해 이미지 좌표의 해당 점을 반환합니다.

## 일치 대상 좌표

Blue 위치 또는 Blue 읽기 도구에서 일치 대상(feature의 기하학적 배열)을 찾을 때, 일치 대상은 자체의 좌표 공간도 정의합니다. 일치 대상의 각 점은, 해당 일치를 얻어낸 뷰가 아니라, 일치 대상 대한 상대적 좌표로 주어집니다.

일치 대상이 VisionPro와 호환되게 하려면, 먼저 이를 뷰 좌표로 전환하고 다시 이미지 좌표로 전환해야 합니다. 일치 대상 좌표로부터 뷰 좌표로의 변환은 각 일치 대상의 pose 속성에서 제공됩니다.

Deep Learning 마킹에 유지된 결과는 이를 이미지 좌표로 변환함으로써 VisionPro와 호환되게 됩니다. 이제 결과를 이미지의 픽셀 공간에 그릴 수 있습니다.

Note: 각 도구의 Deep Learning 결과를 픽셀 공간의 VisionPro 그래픽으로 전환하는 작업을 단순하게 하기 위해 ICreateToolGraphics 인터페이스 실행이 제공됩니다.