drag_region1 功能：一个区域的交互运动。 drag_region2 功能：一个带有定点规格区域的交互运动。 drag_region3 功能：一个带有限制位置区域的交互运动。 draw_circle 功能：一个圆的交互绘图。 draw_circle_mod 功能：一个圆的交互绘图。 draw_ellipse 功能：一个橢圆的交互绘图。 draw_elli
条件<condition> ，<condition> 内为计算成an integer or boolean value的表达式。 表达式的值1则条件为真，否则为假。 1.if(<condition>)。。。 endif：条件为真时，执行条件后的内容，否则转到endif. 2.if (<condition>)...else...endif:条件为真，执行if...else部分，否则执行else...endif,
1、直接保存 write_image( image , 'bmp' , 0 , 'C:/桌面/1' ) 2、窗口保存 //带文字，region保存 dump_window_image( image , 20000) //图像名，窗口句柄 write_image( image , 'bmp' , 0 , 'C:/桌面/1' ) 3、裁剪后保存，改变尺寸 1 crop_domain (ImageReduced, I
1.创建空白图像 创建单通道图像 gen_image_const( : Image : Type, Width, Height : ) 创建一个具有特定灰度值的图像 gen_image_proto(Image : ImageCleared : Grayval : ) 2.合并通道 1 gen_image_const(Image,'byte',512,512) 2 gen_image_proto(Image,ImageCleared1,25
区域生长图像分割 regiongrowing （Image，Outregion: Row,Col,Tolerance,MinSize） 函数：regiongrowing (ImageMedian, Regions, 1, 1, 2, 100) ImageMedian：输入的单通道图像 Regions：输出的一组区域 参数3和4：矩形的宽和高，奇数，可以视为卷积核 参数5：像素灰度值差-阈值 参数6：输出区域的最
Halcon例程中有一个焊点检测例程ball.hdev，大家可以在例程中搜索查看，如下是实例使用的测试图和运行结果图： 测试图像： 运行结果图： 实现的大致步骤： ① 二值化后获取Board区域，设置为分析的ROI ② 二值化 + 开运算获取和分割大致为焊点
算 子 的 结 构 算子的结构 算子的结构 算子名称: halcon
图 像 的 通 道 转 换
膨胀，像素变多。所选修剪像素区中心点遍历像素，若修剪像素区与图形有交集则将中心点所在像素添加到图形中。 腐蚀，像素点变少。所选修剪像素区与图形完全重合则该元素保存。 开运算：先腐蚀后膨胀（减少元素） 闭运算：先膨胀后腐蚀（添加元素） 开运算和闭运行 在膨胀和腐蚀两个基本运算的基础
作用：把一个区域剪切成矩形； 参数翻译（顺序对应以上参数顺序）： 输入区域、 输出剪切后的矩形区域、 输入矩形区域的左上角行坐标、 输入矩形区域的左上角列坐标、 输入矩形区域的右下角行坐标 0 ≤ Row2 ≤ 511 (lin) 、 输入矩形区域的右下角列坐标 0 ≤ Column2 ≤ 51
目前Halcon最新版本为20.11，对应的深度学习工具dltool版本为0.4.3，深度学习工具需要单独下载，下载链接： https://www.mvtec.com/downloads/deep-learning-tool 离线包下载需要连接外网，如果大家不方便下载可以直接在百度网盘下载，我已经提前上传好了，百度网盘下载地
结果图： 原图： 主要处理思想： 1.图像从空间域变换到频域 2.新建一个带通滤波器，处理频域图像 3.再从频域图像转换为空间域图像 4.形态学面积选择+lines_gauss 代码如下： *刷新界面 dev_update_off () *关闭窗口 dev_close_window () *读取图像 read_image (Image, ‘surface_scr
*cbm_label_simple 程序说明：*这个示例程序展示了如何使用基于组件的匹配来定位复合对象。在这种情况下，应该在图像中找到一个标签，用户既不知道其中的组件，也不知道它们之间的关系。因此，创建组件模型需要三个操作符:* 1) gen_initial_components* 2) train_model_components* 3) crea
视觉图像处理中使用最广泛的两个视觉库一个是开源的OpenCV，另一个是收费的Halcon，它们各有各的优势，这里不做对比评价。 在使用中我们有时候需要将Halcon和OpenCV中图像类型做转换，所以这里为一些新手朋友们整理一下，使用的时候可以直接复制调用。对于8位图像：包括三
作用：区域紧凑度的形状因子； 参数翻译（对应以上参数顺序）： 输入区域、 输出紧凑值（Compactness >= 1.0 || Compactness == 0）、 描述： 算子compactness计算输入区域的紧凑度,具体计算过程如下： 如果L是轮廓线的长度， F是区域的面积，则形状因子C定义为: 如果区域较长或有孔洞，则C
文章目录 摘要 例程详解 模糊简介 回到例程 代码 摘要 模糊测量 例程详解 模糊简介 “模糊测量” 里的 “模糊” 是什么意思 在数字图像处理冈萨雷斯第三版中灰度变换那一章最后小节就描写了 模糊 这一概念 引题： 什么叫做年轻人 我们说 25 岁时年轻人 35岁是中
我们在安装Halcon软件时,会弹出如上图错误信息,这个错误信息提示软件无法写入本地注册表,造成这个原因有2点： 要使用管理员权限账户来安装Halcon软件； 要将杀毒软件关闭，防火墙关闭； 解决步骤: 首先以管理员身份运行Halcon安装软件。 其次是关闭WINDOW防火墙软件 经过如上两
文章目录 例程梗概 并行 算子解析 代码解析 直接上一张运行截图 例程梗概 该例程可以分为三个部分 第一部分主要体现的是 关闭自动并行后 计算中值滤波所需要的时长。 第二部分体现的是 开启自动并行 并且限制最大并行核数量 本机器共有 12 个内核 也就会进行 12
HALCON是由德国MVtec公司开发的一套完善的商用的标准机器视觉算法软件包，在欧洲以及日本的工业界已经是公认具有最佳效能的Machine Vision软件。之所以这么受欢迎，是因为它具有以下几个让人难以拒绝的优点： HALCON 支持Windows,Linux和Mac OS操作系统；HALOCN拥有一套可交互式集
HALCON 20.11：深度学习笔记(7)---术语表 HALCON 20.11.0.0中，实现了深度学习方法。下面，我们将描述深度学习环境中使用的最重要的术语： anchor (锚) Anchors are fixed bounding boxes. They serve as reference boxes (参考框), with the aid of which the network proposes boundi
HALCON: HALCON 20.11.0.0 Progress主要新特性 改进了基于形状的匹配 在HALCON 20.11中，对基于形状匹配的核心技术进行了改进，尤其是针对低对比度和高噪声的场景。现在可以自动估计更多的参数。这增加了低对比度和高噪声的情况下的可用性、匹配率和鲁棒性在。 DotCode解码 在HALCO
Halcon中降采样有以下函数： gen_gauss_pyramid 与 zoom_image_factor 当然zoom_image_factor还可以升采样，本文只讨论降采样。以400×400单通道灰度图Image为例。 【均值降采样】 当参数为'constant'，就是均值降采样。尺寸变为原来的1/8，即50×50。每8×8的区域里的64个像素缩为1个均
不均匀表面刮伤检测 不均匀表面刮伤.hdev //关闭程序计数器,图形变量更新,窗口图形更新 dev_update_off () //关闭已打开的窗口 dev_close_window () //第一步: 获取图像// //读取图像 read_image (Image, 'image.png') //获取图像大小 get_image_size (Image, Width, Hei
本篇笔记着重写的是如何训练汉字字符，让电脑能够识别出来汉字 1.使用系统训练好的文件完成车牌的识别 首先我在网上随便找了一直车牌图像 然后灰度化再进行阈值操作 下一步连通区域后进行特征选择，因为识别中文要训练，这里就先识别英文和数字，后面会有中文的识别详解。 因为这
文章目录 一、基本原理 二、Halcon中例程 gray_projections 三、拓展 一、基本原理 直接上图 灰度投影 顾名思义 也就是一部分区域的投影 如果是水平投影 那就是水平行方向所有灰度值相加再求均值，知道所有行都计算完毕，相同列也是一样。基本理论很简单 如果涉及到所
