Halcon学习笔记之缺陷检测(二)】的更多相关文章

例程:detect_indent_fft.hdev 说明:这个程序展示了如何利用快速傅里叶变换(FFT)对塑料制品的表面进行目标(缺陷)的检测,大致分为三步: 首先,我们用高斯滤波器构造一个合适的滤波器(将原图通过高斯滤波器滤波): 然后,将原图和构造的滤波器进行快速傅里叶变换: 最后,利用形态学算子将缺陷表示在滤波后的图片上(在缺陷上画圈). 注:代码中绿色部分为个人理解和注释,其余为例程中原有代码 *Initialization(初始化) dev_updata_off() //这一句包含如下…
例程:surface_scratch.hdev 说明:这个程序利用局部阈值和形态学处理提取表面划痕 代码中绿色部分为个人理解和注释,其余为例程中原有代码 *surface_scratch.hdev:extraction of surface scratches via local thresholding and morphological post-processing* dev_close_window() dev_update_window('off') ***** *step: acqu…
例程:classify_halogen_bulbs.hdev 在Halcon中模式匹配最成熟最常用的方式该署支持向量机了,在本例程中展示了使用支持向量机对卤素灯的质量检测方法.通过这个案例,相信大家可以对支持向量机的使用有一个更加清晰的了解.在相当多的检测和识别的应用中,都可以使用相同的方法来解决分类问题. 图1. 卤素灯图像 大致原理: 一.准备阶段:描述样本 1. 准备好两组卤素灯图像样本,好坏的各若干张图像: 2. 对样本图像进行分割,获取卤素灯关键部位区域: 3. 选择合适的对图像的描述…
目标检测与识别是计算机视觉中最常见的挑战之一.属于高级主题. 本章节将扩展目标检测的概念,首先探讨人脸识别技术,然后将该技术应用到显示生活中的各种目标检测. 1 目标检测与识别技术 为了与OpenCV 学习笔记 05 人脸检测和识别进行区分:需重新说明一下什么是目标检测. 目标检测是一个程序,它用来确定图像的某个区域是否有要识别的对象,对象识别是程序识别对象的能力.识别通常只处理已检测到对象的区域.若人们总是会在有人脸图像的区域去识别人脸. 在计算机视觉中有很多目标检测和识别的技术,本章会用到:…
原文:Introduction to 3D Game Programming with DirectX 12 学习笔记之 --- 第十二章:几何着色器(The Geometry Shader) 代码工程地址: https://github.com/jiabaodan/Direct12BookReadingNotes 假设我们没有使用曲面细分阶段,几何着色器阶段就是在顶点着色器和像素着色器之间的一个可选的阶段.几何着色器输入的是基元,输出的是一个基元列表:假如我们绘制的是三角形列表,那么几何着色器…
定义 //1.二维数组的定义 //2.二维数组的内存空间 //3.不规则数组 package me.array; public class Array2Demo{ public static void main(String[] args){ //定义二维数组 int[ ] [ ] arr={{1,2,3},{4,5,6}}; //静态初始化 //打印出二维数组 for(int i=0;i<arr.length;i++){ for(int j=0;j<arr[i].length;j++){ S…
JavaScript学习笔记之数组(二) 1.['1','2','3'].map(parseInt) 输出什么,为什么? ['1','2','3'].map(parseInt)//[1,NaN,NaN] // map有三个参数:数组元素,元素索引,数组本身 // parseInt有两个参数,元素本身以及进制parseInt(string,radix) ['1','2','3'].map(parseInt); ['1','2','3'].map(function(item,index,array)…
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>vue2.0学习笔记之路由(二)路由嵌套+动画</title> <link rel="stylesheet" href="animate.css"> </head> <body> &…
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>vue2.0学习笔记之路由(二)路由嵌套</title> </head> <body> <div id="app"> <div> <router-link to="/home…
原文:Introduction to 3D Game Programming with DirectX 12 学习笔记之 --- 第二十二章:四元数(QUATERNIONS) 学习目标 回顾复数,以及复数相乘如何在平面上表达旋转: 理解四元数以及它的运算: 理解单位四元数如何表达3D旋转: 学习如何转换旋转变量的表达: 学习如何对单位四元数线性差值,并且理解它等价于几何上的3D角度差值: 熟悉DirectX Math库中的四元数类和操作. 1 回顾复数 四元数可以看做是一个复数,所以我们先要回顾…
上次介绍了<Dynamic CRM 2013学习笔记(十九)自定义审批流1 - 效果演示> 以及如何配置自定义审批流的按钮:<Dynamic CRM 2013学习笔记(二十一)自定义审批流2 - 配置按钮>,这次接着介绍如何配置审批流的节点及节点关系.     一. 模板头: 二.流程节点:        一共有三种节点:开始节点,中间节点,结束节点: 1.  开始节点: 2. 中间节点: .3.  结束节点:       三.流程节点关系:   四.实体配置 1.添加二个字段:…
实时工作流跟插件一样,也是用事件执行管道来执行,能在pre,post或核心操作中执行.跟插件一样,不能在创建之前和删除之后执行.如果执行过程中有异常发生,会取消并回滚整个操作.实时工作流里所有的活动和子流程都是一个事务,不像异步工作流里,子流程是单独的一个事务.不能使用等待或并行等待条件步骤.如果执行成功,就看不到执行的log.实时工作流能被转到异步工作流,还能再转回实时工作流.下面详细介绍如何创建一个实时工作流.   一.创建实时工作流 1. 打开 Setting > Process, 点击N…
java学习笔记二.面向对象[OOP]Object Oriented Programming 一.三大特性: 1.封装:隐藏对象的属性和实现细节,仅对外提供公共访问方式,将变化隔离,便于使用,提高复用性和安全性. 2.继承:提高代码复用性:继承是多态的前提 3.多态:父类或接口定义的引用变量可以指向子类或具体实现类的实例对象.提高了程序的拓展性. 二.五大原则 1.单一职责原则SRP(Single Responsibility Principle) 类的功能要单一,不能包罗万象,跟杂货铺似的.…
写在前面 上一篇学习笔记中简单介绍了通过目标-动作对实现回调操作:创建两个对象timer和logger,将logger设置为timer的目标,timer定时调用logger的sayOuch函数.在这个例子中,timer的任务比较简单,只完成一项任务:在指定的时刻触发事件.在这种情况下,适合选择目标-动作来实现回调,但这种方式不适合要发送多个回调的情况. 辅助对象 辅助对象是另一种实现回调的方式.在应用开始等待前,要求当等待的特定事件发生时,向遵守相应协议的辅助对象发送消息.委托对象和数据源是常见…
加载服务定义文件   ofbiz-component.xml:所有的服务定义文件在每个组件的ofbi-component.xml文件中   加载服务定义 例:framework/common/ofbiz-component.xml <entity-resource type="model" reader-name="main" loader="main" location="entitydef/entitymodel.xml&qu…
转自:http://www.cnblogs.com/hanzhaoxin/archive/2013/02/15/2912879.html 机器视觉工程应用主要可划分为硬件和软件两大部分. 硬件:工程应用的第一步就是硬件选型.硬件选型很关键,因为它是你后面工作的基础.主要是光源.工业相机和镜头选择. 软件:目前业内商业库主要有Halcon,康耐视,DALSA,evision,NI等,开源库有OpenCV.其中NI的labview+vision模块. 机器视觉工程应用的基本开发思路是: 一.图像采集…
本节将介绍 Haar 级联分类器,通过对比分析相邻图像区域来判断给定图像或子图像与已知对象是否匹配. 本章将考虑如何将多个  Haar 级联分类器构成一个层次结构,即一个分类器能识别整体区域(如人脸),而其他的分类器可识别小的区域(如鼻子.眼睛和嘴). 1 Haar 级联的概念 图像会因灯光.视角.视距.摄像头抖动以及数字噪声的变化而使得细节变得不稳定.所以提取图像的细节对产生稳定分类结果和跟踪结果很有作用.这些提取的结果被称为特征. 专业的表述为:从图像数据中提取特征.虽然任意像素都可能影响多…
原文链接:http://blog.csdn.net/myarrow/article/details/51878004 1. 基本概念 1)CNN:Convolutional Neural Networks 2)FC:Fully Connected 3)IoU:Intersection over Union (IoU的值定义:Region Proposal与Ground Truth的窗口的交集比并集的比值,如果IoU低于0.5,那么相当于目标还是没有检测到) 4)ICCV:Internationa…
转:https://www.cnblogs.com/hanzhaoxin/archive/2013/02/15/2912879.html 机器视觉工程应用主要可划分为硬件和软件两大部分. 硬件:工程应用的第一步就是硬件选型.硬件选型很关键,因为它是你后面工作的基础.主要是光源.工业相机和镜头选择. 软件:目前业内商业库主要有Halcon,康耐视,DALSA,evision,NI等,开源库有OpenCV.其中NI的labview+vision模块. 机器视觉工程应用的基本开发思路是: 一.图像采集…
例程:class_overlap_svm.hdev 说明:这个例程展示了如何用一个支持向量机来给一幅二维的图像进行分类.使用二维数据的原因是因为它可以很容易地联想成为区域和图像.本例程中使用了三个互相重叠的类(由二维平面三个不同颜色的像素点集组成).三类不同颜色的像素点作为样本,将那些样本代入支持向量机进行训练.选取像素在二维平面的坐标作为特征向量,使支持向量机对这个二维特征区域进行分类.在结果中我们可以看到,支持向量机会将特性区域(也就是整个二维平面)中每一个的像素点分割为这三个类中的一类.因…
1.介绍 目标检测是指任意给定一张图像,判断图像中是否存在指定类别的目标,如果存在,则返回目标的位置和类别置信度 如下图检测人和自行车这两个目标,检测结果包括目标的位置.目标的类别和置信度 因为目标检测算法需要输出目标的类别和具体坐标,因此在数据标签上不仅要有目标的类别,还要有目标的坐标信息 可见目标检测比图像分类算法更复杂.图像分类算法只租要判断图像中是否存在指定目标,不需要给出目标的具体位置:而目标检测算法不仅需要判断图像中是否存在指定类别的目标,还要给出目标的具体位置 因此目标检测算法实际…
一.本周学习总结 1.1 以你喜欢的方式(思维导图或其他)归纳总结多流与文件相关内容. 二.书面作业 将Student对象(属性:int id, String name,int age,double grade)写入文件student.data.从文件读出显示. 1. 字符流与文本文件:使用 PrintWriter(写),BufferedReader(读) 1.1 生成的三个学生对象,使用PrintWriter的println方法写入student.txt,每行一个学生,学生的每个属性之间用|作…
1 环境设置: win10 python 3.6.8 opencv 4.0.1 2 尝试的方法 在学习人脸识别中,遇到了没有 cv2 中没有 face 属性.在网上找了几个方法,均没有成功解决掉该问题. 2.1 方法一 来源:module 'cv2.cv2' has no attribute 'face' pip install opencv-contrib-python 重启sublime,在运行后依旧报错. 当然了,这个不成功可能是由于opencv 与 contrib 版本不匹配造成的. 2…
参考大佬博文:blog.csdn.net/jia20003/article/details/7724530 lps-683.iteye.com/blog/2254368 openCV里有两个函数(比较常用)处理霍夫变换直线检测,有什么区别呢. CvHoughLine:是用于标准的霍夫变换方法 CvHoughLine2:可以使用三种霍夫变换的方法,分别是标准霍夫变换(SHT).多尺度标准霍夫变换(MSHT).累计概率霍夫变换(PPHT). 函数原型: CvSeq* cvHoughLines2( C…
机器视觉应用工程开发思路 机器视觉应用工程主要可划分为两大部分,硬件部分和软件部分. 1.硬件部分,硬件的选型至关重要,决定了后续工作是否可以正常开展,其中关键硬件部分包括:光源,相机以及镜头. 2.软件部分,目前业内商业库主要有Halcon,康耐视,DALSA,evision,NI等,开源库有OpenCV.其中NI的labview+vision模块. 机器视觉应用工程大致开发思路:       一.获取图像              图像采集可以来源多个途径,用算子read_image去读取图…
不多说,直接上干货! 本文一系列目标检测算法:RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN代表当下目标检测的前沿水平,在github都给出了基于Caffe的源码. •   RCNN RCNN(Regions with CNN features)是将CNN方法应用到目标检测问题上的一个里程碑,由年轻有为的RBG大神提出,借助CNN良好的特征提取和分类性能,通过RegionProposal方法实现目标检测问题的转化. 算法可以分为四步:         1)候选区域选择 Region P…
一.引子 不知道你在实际运维过程中有没有碰到这样的情景:业务高峰期,生产环境的 MySQL 压力太大,没法正常响应,需要短期内.临时性地提升一些性能. 我以前做业务护航的时候,就偶尔会碰上这种场景.用户的开发负责人说,不管你用什么方案,让业务先跑起来再说. 但,如果是无损方案的话,肯定不需要等到这个时候才上场.今天我们就来聊聊这些临时方案,并着重说一说它们可能存在的风险 二.短连接风暴 正常的短连接模式就是连接到数据库后,执行很少的 SQL 语句就断开,下次需要的时候再重连.如果使用的是短连接,…
文章目录 一 HDFS概念 1.1 概念 1.2 组成 1.3 HDFS 文件块大小 二 HFDS命令行操作 三 HDFS客户端操作 3.1 eclipse环境准备 3.1.1 jar包准备 3.2 通过API操作HDFS 3.2.1 HDFS获取文件系统 3.2.2 HDFS文件上传 3.2.3 HDFS文件下载 3.2.4 HDFS目录创建 3.2.5 HDFS文件夹删除 3.2.6 HDFS文件名更改 3.2.7 HDFS文件详情查看 3.2.8 HDFS文件夹查看 3.3 通过IO流操作…
递归.二维数组顺时针旋转90°.正则表达式 1.   递归算法是一种直接或间接调用自身算法的过程. 特点: 递归就是在过程或函数里调用自身 明确的递归结束条件,即递归出口 简洁,但是不提倡 递归次数多容易造成栈溢出 要求: 每次调用递归规模上有所减小 前一次为后一次做准备 规模较小时必须直接给出解答而不再进行递归调用 例子:递归实现二分法 def searchMyData(mydate,a1): mid = int(len(mydate)/2) if mid >= 1: if mydate[mi…
一 读取的3种方式: 读取单张的图片: read_image( image,'filename') //image 是输出对象,后面是输入文件的路径和名称 读取多图: 1,申明一个数组,分别保存路径 ImagePath:=[] ImagePath[0]:='D:/1.bmp' ImagePath[1]:='D:/2.bmp' ImagePath[2]:='D:/3.bmp' for i:=0 to 2 by 1 read_image(Image,ImagePath[i]) endfor 2,fo…