read_image (Image, 'C:/Users/HJ/Desktop/demo1/4.bmp')
threshold(Image, Region, 110, 255)
closing_circle(Region, RegionClosing, 13.5)
fill_up(RegionClosing, RegionFillUp)
connection(RegionFillUp, ConnectedRegions)
select_shape(ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', 15000, 9999999)
opening_circle(SelectedRegions, RegionOpening, 13.5)
orientation_region(RegionOpening, Phi)
area_center(RegionOpening, Area, Row, Column)
area_center(RegionOpening, Area, Row, Column)
if ((1.57<Phi and Phi<3.142) or (-3.142<Phi and Phi<-1.57))
vector_angle_to_rigid(Row, Column, Phi, Row, Column, 3.14, HomMat2D)
else
vector_angle_to_rigid(Row, Column, Phi, Row, Column, 0, HomMat2D)
endif
affine_trans_image(Image, ImageAffineTrans, HomMat2D, 'constant', 'false')
gen_rectangle2(Rectangle, Row, Column, 0, 1250, 550)
affine_trans_region(RegionOpening, RegionOpening, HomMat2D, 'nearest_neighbor')
* orientation_region (RegionOpening, PhiRef)
* PhiRef := rad(180)+PhiRef
area_center (RegionOpening, Area2, RowRef, ColumnRef)
*根据一张标准图片获得RowRef, ColumnRef * Image Acquisition 02: Code generated by Image Acquisition 02
list_files ('C:/Users/HJ/Desktop/demo1', ['files','follow_links'], ImageFiles)
tuple_regexp_select (ImageFiles, ['\\.(tif|tiff|gif|bmp|jpg|jpeg|jp2|png|pcx|pgm|ppm|pbm|xwd|ima|hobj)$','ignore_case'], ImageFiles)
Width := 2500
Height := 1100
for Index := 0 to |ImageFiles| - 1 by 1
read_image (Image2, ImageFiles[Index])
* Image Acquisition 02: Do something
threshold(Image2, Region_Each, 110, 255)
closing_circle(Region_Each, RegionClosing_Each, 13.5)
fill_up(RegionClosing_Each, RegionFillUp_Each)
connection(RegionFillUp_Each, ConnectedRegions_Each)
select_shape(ConnectedRegions_Each, SelectedRegions_Each, 'area', 'and', 15000, 9999999)
orientation_region(SelectedRegions_Each, Phi_Each)
area_center(SelectedRegions_Each, Area_Each, Row_Each, Column_Each)
if ((1.57<Phi_Each and Phi_Each<3.142) or (-3.142<Phi_Each and Phi_Each<-1.57))
vector_angle_to_rigid(Row_Each, Column_Each, Phi_Each, RowRef, ColumnRef, 3.14, HomMat2D1)
else
vector_angle_to_rigid(Row_Each, Column_Each, Phi_Each, RowRef, ColumnRef, 0, HomMat2D1)
endif affine_trans_image(Image2, ImageAffineTrans_Each, HomMat2D1, 'constant', 'false')
threshold(ImageAffineTrans_Each, Region_Out, 110, 255)
closing_circle(Region_Out, RegionClosing_Out, 13.5)
fill_up(RegionClosing_Out, RegionFillUp_Out)
connection(RegionFillUp_Out, ConnectedRegions_Out)
select_shape(ConnectedRegions_Out, SelectedRegions_Outs, 'area', 'and', 15000, 9999999)
area_center(SelectedRegions_Outs, Area_Out, Row_Out, Column_Out)
crop_part(ImageAffineTrans_Each, ImagePart, Row_Out-Height/2, Column_Out-Width/2, Width, Height)
endfor

halcon简易标定代码的更多相关文章

  1. halcon 手眼标定的坐标转换原理讲解

    原文链接:https://blog.csdn.net/opencv_learner/article/details/82113323 一直以来,对于手眼标定所涉及到的坐标系及坐标系之间的转换关系都没能 ...

  2. halcon相机标定及图像矫正

    https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/44756073 相机标定内容详解:转载自 祥的博客 预备知识 标定中的四个坐标系 1.1.平面旋转 ...

  3. halcon摄像机标定

    摄像机标定程序: 注意:E:/calibration_image :为标定图像文件路径       'E:/calibration_description/caltab_123mm.descr:为标定 ...

  4. Halcon相机标定

    摄像机标定程序: 注意:E:/calibration_image :为标定图像文件路径       'E:/calibration_description/caltab_123mm.descr:为标定 ...

  5. Halcon学习标定助手

    本文采用halcon标定助手进行标定. 第一步:打开标定助手. 第二步:对描述文件进行修改 具体:打开算子窗口,输入gen_caltab,进行描述文件修改. 参数XNum和YNum为7行*7列的圆,M ...

  6. Halcon图片标定,使得后续图片处理过后变成与模板图片一样

    随便选择一张图片 对这张图片进行旋转矫正之后,图片就变成了一个模板图片.它的区域region位置如图所示:   当来了一张新的图片的时候,让它与region比较,与模板的位置有明显的偏差, 如图所示: ...

  7. 简易机器学习代码(LR,Kmeans,NN,RNN)

    Logistic Regression 特别需要注意的是 exp 和 log 的使用. sigmoid 原始表达式为 1 / (1+exp(-z)),但如果直接使用 z=-710,会显示 overfl ...

  8. halcon之屌炸天的自标定(1)

      本次先对halcon的自标定做个整体介绍,了解屌炸天的自标定在实际应用中的应用与实现方法,具体的编程细节将在后续的文章中介绍. halcon提供了一种自标定的算子,它可以在不用标定板的情况下,标定 ...

  9. halcon中你不知道的标定板细节

    本人文着重阐述以下问题: halcon是否只能使用halcon专用的标定板? halcon标定板如何生成? halcon标定板如何摆放,拍照数量有无限制? halcon是否只能使用halcon专用的标 ...

随机推荐

  1. 「Python实用秘技07」pandas中鲜为人知的隐藏排序技巧

    本文完整示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/PythonPracticalSkills 这是我的系列文章「Python实用秘技」的第7期 ...

  2. Docker安装 Ubuntu Centos

    Ubuntu 安装Dokcer 1. 删除旧版本Docker安装包和依赖项 sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd ...

  3. AspNetCore配置多环境log4net配置文件

    前言 在之前的文章中有讲到AspNetCore多环境配置文件的应用,我们根据自己多种环境分别配置多个appsettings.$EnvironmentName.json文件. 在实际的开发中我们可能会遇 ...

  4. Linux中,MySQL的常用命令

    我的博客 登录 mysql -u用户名 -p -- 然后在下面输入密码,Linux的密码不会显示出,盲打就可以 mysql -u用户名 -p密码 -- 这种方式将直接登录 开关 开启数据库 servi ...

  5. 抽象类 & 接口

    抽象类 模板设计模式 把每个类中类似的job 方法"提炼"出来, 成为一个抽象函数(同时也有一个抽象类) 然后把另外calcuateTime这个函数内容,"提炼" ...

  6. .Net Core Razor动态菜单实现

    准备 1.框架 .netcore  版本 yishaadmin开源框架 2.模板 本文模板使用adminlte3.0,文档地址https://adminlte.io/docs/3.0/ 3.菜单表 关 ...

  7. 快速了解Spring,简明Spring使用流程

    前言: 注意题目,这篇文章说的是操作,也就是重在应用,更多的是一个入门的或者说一篇概览,所以大佬们多多担待,不涉及底层分析和很多的源码,所以如果看官想看以上两者的可以划走了,有时间又不懒的话,可能以后 ...

  8. VMware16搭建Ubuntu22.04,更新为国内下载源,安装open-vm-tools,用SecureCRT远程连接

    前期准备 1.VMware16(转载:下载安装流程:(https://www.bilibili.com/read/cv9694457)) 2.Ubuntu22.04----iso镜像文件(下载地址:( ...

  9. 企业实战|基于Cobbler实现多版本系统批量部署

    前言 运维自动化在生产环境中占据着举足轻重的地位,尤其是面对几百台,几千台甚至几万台的服务器时,仅仅是安装操作系统,如果不通过自动化来完成,根本是不可想象的.记得前面我们探究了基于PXE实现系统全自动 ...

  10. unity---存档方法PlayerPrefs

    存档方法 PlayerPrefs 利用键值对的存储方式 存值的方法: PlayerPrefs.SetString("Name",t);//SetInt,SetFloat 取值的方法 ...