3D影像测量编程通常涉及以下步骤：
确定测量目标
明确需要测量的目标，例如零件的尺寸、形状或位置等。
准备测量仪器
选择合适的测量仪器，如三坐标测量机、激光测量仪或视觉系统等。
确保仪器的正常运行和准确度。
设计测量方案
根据测量目标和仪器特性，设计测量方案。
包括选择合适的测量点、测量路径和测量顺序等。
编写测量程序
使用测量仪器提供的编程软件，根据测量方案编写测量程序。
设置测量点、路径、测量参数和判定标准等。
调试和验证程序
通过模拟测量或实际测量，检查程序的准确度和稳定性。
根据需要进行调整和修改。
执行测量任务
将待测零件或工件放置在测量仪器上。
运行测量程序，仪器将自动执行测量任务。
数据处理和分析
将测量数据导出并进行处理和分析。
生成测量报告或图形结果，对测量结果进行评估和判定。
优化和改进
根据测量结果和需求，对测量程序进行优化和改进。
提高测量精度和效率，提升测量过程的可靠性和稳定性。
示例代码（Python + OpenCV）
```python
import cv2
import numpy as np
读取图像
img = cv2.imread（'path_to_image.jpg'）
提取特征点
orb = cv2.ORB_create（）
keypoints, descriptors = orb.detectAndCompute（img, None）
选择特征点进行姿态估计
if len（keypoints） > 10:
src_pts = np.float32（[keypoints.pt, keypoints.pt, keypoints.pt, keypoints.pt]）.reshape（-1, 2）
dst_pts = np.float32（[[0, 0], [300, 0], [0, 300], [300, 300]]）.reshape（-1, 2）
使用PnP算法计算姿态
M, mask = cv2.findHomography（src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0）
points = np.float32（[[0, 0], [300, 0], [0, 300], [300, 300]]）.reshape（-1, 2）
h, w = img.shape[:2]
pts = np.int32（points + [0, 0]）.reshape（-1, 2）
dst = cv2.perspectiveTransform（pts, M）
绘制结果
img = cv2.polylines（img, [np.int32（dst）], True, 255, 3, cv2.LINE_AA）
cv2.imshow（'Image', img）
cv2.waitKey（0）
cv2.destroyAllWindows（）
else:
print（"Not enough keypoints to estimate pose."）
```
注意事项
编程过程中需要熟悉所使用的测量仪器和编程软件的接口和函数。
调试程序时，可以通过模拟测量或实际测量来验证程序的准确性和稳定性。
根据具体需求，可能需要对程序进行优化和改进，以提高测量精度和效率。