影像仪的编程可以通过以下步骤进行：
图像采集与预处理
使用影像仪对工件进行高分辨率图像采集。
对采集到的图像进行预处理，包括去噪、滤波、二值化等操作，以提高后续图像处理效果。
特征提取与边缘检测
在预处理后的图像上，采用图像处理算法提取工件的特征点或边缘信息。
常用的方法包括Canny边缘检测、哈夫变换、形态学操作等。
特征匹配与识别
将提取到的特征点或边缘信息与预设的工件特征模板进行匹配和识别。
匹配算法有最小二乘法、模板匹配、关联匹配等多种方法，通过计算匹配度来确定工件的位置和姿态。
测量与检测
对工件的位置和姿态进行准确测量，获取相关的尺寸、角度等参数。
进行缺陷检测，如表面缺陷、裂纹等。
编程生成与优化
根据测量和检测结果，将其转化为机器语言或特定的编程语言，生成机器指令和程序代码。
在编程过程中，可以根据工艺要求和设备限制进行代码的优化，以提高生产效率和质量。
使用内置测量软件
打开CNC影像测量仪的电源，并启动测量软件。
选择适当的测量模式，如点测量、线测量、圆测量、角度测量等。
设置测量参数，如测量单位、测量精度、测量速度等。
标定坐标系，确定测量仪的坐标原点，以确保测量的准确性。
放置工件，并调整工件的位置和角度，以便进行测量。
通过软件界面选择相应的测量工具，进行编程测量。
保存测量结果，以便后续的数据处理和分析。
编写和调试程序
根据测量任务的要求，编写测量程序，实现对工件的自动测量。
对编写的测量程序进行调试，确保程序的正确性和可靠性。
运行测量程序，对工件进行自动测量，并记录测量结果。
对测量结果进行数据处理，得出最终的测量结果。
根据测量结果生成报告，包括测量数据、误差分析、结论等。
掌握相关编程语言和技术
编写360影像编程需要掌握相关编程语言和技术，如Python、C++等。
了解影像处理算法和技术，例如图像拼接、变形、投影等。
利用相关库和工具，如OpenCV、OpenGL等，实现影像的读取、处理和展示。
了解360影像的特殊性，如鱼眼镜头、全景图等，以便正确处理和显示。
通过编写代码实现预期的功能，如图像拼接、视频播放等，并进行调试和优化，确保程序的稳定性和性能。
这些步骤涵盖了从图像采集到程序编写和调试的全过程，具体实现方法可能会因影像仪型号和测量需求的不同而有所差异。建议根据具体的设备型号和编程环境选择合适的编程方法和工具。