说明：首先对采集到的图像进行高斯平滑滤波（以后会写）、Rebert边缘检测、二值化。得到二值化图像，对于被检测器件必须是矩形且平行于图像轮廓（0度或者90度）。

算法：    1、对图像中所有边缘轮廓的像素坐标提取并取平均值得到矩形的中心。

             缺点：精度差，容易受到干扰。比如图像中有斑点，抗干扰性差。

          2、利用形状匹配

           生成矩阵，并且实时检测 如上图的形状 输出坐标值。

           缺点：只能检测固定大小的矩形形状，灵活性较差。精度还可以。不容易受到图像                  中斑点影响，抗干扰性较强。

          3、利用形状匹配

             生成矩阵 检测以上两种形状，若匹配到第一种则输出坐标，同理匹配到第二种输出坐标 （本文的坐标值主要是检测矩形的两侧边缘的竖直方向坐标），对两个竖直坐标取平均值。

             优点：此种方法灵活性强，精度高。不容易受到图像中斑点影响，抗干扰性较                      强。

本人已经用FPGA实现以上算法，目前由于资源消耗太多，正在优化资源。。。

--小伟--