(注意:一个相机不能两个软件同时使用在使用vs的时候把halcon关掉,用halcon的时候把vs的关掉切记*一个大坑* 在vs中调用的代码的时候要是用多线程才能显示出来图像不然则录像显示不出来) 1.使用Halcon打开助手打开一个新的Image Acquisition 2.自动检测接口,看是否是你连接的相机接口 3.连接(连接成功之后),点击实时看一下左边是否有相机在录像  最好检测一下 4.插入代码,然后生成C#代码   导出之后用vs打开 5.开始VS的操作 把 action方法里面的东

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 首先看一下平面坐标系之间的转换. 两个平面坐标系 Oxy 和 Ox'y' 之间的夹角是 a .如下图所示: 顺时针旋转 (Oxy -> Ox'y') ,变换关系如下: 公式(1) 和 公式(2) 等价.注意坐标顺序,下面论证会用到. 1.2.三维旋转 1.2.1.基元旋转 1. 绕 Ox 轴顺时针旋

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:为标定描述文件路径   *作者:骑蚂蚁上高速 *程序开始 list_files ('E:/calibration_image', 'files', ImageFiles) TmpCtrl_AllMarkRows := [] TmpCtrl_AllMarkColumns := [] TmpCtrl_Star

模块pip安装地址:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#videocapture

斑点分析的算法非常简单:在图像中,相关对象的像素(也称为前景)通过其灰度值来识别.例如,图中示例显示了液体中的组织颗粒.这些粒子是明亮的,液体(背景)是暗的.通过选择明亮的像素(阈值),可以很容易检测到颗粒.在许多应用中,暗像素和亮像素的简单条件不再成立,但结果相同可以通过额外的预处理或像素选择/分组的替代方法来实现. 在这种情况下,斑点分析的优点是HALCON提供了大量算子使其具有极大的灵活性.此外,这些方法通常具有很高的性能.斑点分析也可以与许多其他视觉任务相结合,例如作为预处理步骤,灵活地

前言 初次接触SLAM,公司要求用自己的设备来跑通vinsmono这个程序,虽然已经跑通了别人的数据包,但是真正自己上手来运行这个程序,发现真的是困难重重,特意在此记载下来整个过程,以供大家参考. 我这边使用的设备如下: 相机:公司给的杰锐微通的一款HF890 IMU: 公司给的LPMS-IG1 系统:ubuntu18.04 电脑:暗夜精灵5 相机标定 启动相机.安装标定软件 首先我们要对手上的摄像头进行标定,这个就无关无牌子了,除非你是D345i这样的大牌子. 首先usb接上电脑,我们使用官方

        编写带界面的图像处理程序,选择opencv+mfc是一种很好的选择:在读取摄像头数据方面,网上的方法很多,其中shiqiyu的camerads的方法是较好的.       基于现有资料,通过在实际项目中的积累,我总结出来一套结合opencv和mfc的摄像头采集框架.具有以下特点:       1.基于directshow,兼容性好,速度快.到目前为止,无论是工业相机还是普通相机,没发现不兼容的:       2.摄像头部分通过线程读取,保证界面的运行流畅:       3.框架经

        编写带界面的图像处理程序,选择opencv+mfc是一种很好的选择:在读取摄像头数据方面,网上的方法很多,其中shiqiyu的camerads的方法是较好的.       基于现有资料,通过在实际项目中的积累,我总结出来一套结合opencv和mfc的摄像头采集框架.具有以下特点:       1.基于directshow,兼容性好,速度快.到目前为止,无论是工业相机还是普通相机,没发现不兼容的:       2.摄像头部分通过线程读取,保证界面的运行流畅:       3.框架经

基本信息 mul函数 mul函数,是表示矩阵M和向量V进行点乘,得到一个向量Z,这个向量Z就是对向量V进行矩阵变换后得到的值.  HLSL的mul函数接受mul(V, M)或mul(M, V),要注意通常HLSL要依DirectX计算(V * M)使用mul(V, M)的形式.  特别需要小心的是,V如果是float3,前后行列不等,违反HLSL规范,但shader编译也不报错,直接当成float4(V, 0)处理,而不是当成float4(V, 1).即mul(float3, M)中的float

环境:vue+webpack+cornerstone ide:vs code 需求:窗格设置+拼图设置 代码: 主体:printPage.vue <div class="div middle"> <div class="header"> <div class="box_f"> <div class="title">窗格设置</div> <div class=&q

五.数据的输入和输出 1. 将数据写入YAML(或XML) 注意,在OpenCV中,无论读写,文件的格式均由指定的后缀名确定.示例: FileStorage fs("test.yml", FileStorage::WRITE); fs << "i"<< 5 <<"r" << 3.1<< "str"<< "ABCDEFGH"; fs &l

Gazebo是一种多机器人仿真器,可用于室内外机器人仿真.Gazebo在ROS中有良好的接口,包含ROS和Gazebo的所有控制. 若要实现ROS到Gazebo的通信,我们必须安装ROS-Gazebo接口. 应该安装以下软件包: $ sudo apt install ros-melodic-gazebo-ros-pkgs  ros-melodic-gazebo-msgs  ros-melodic-gazebo-plugins  ros-melodic-gazebo-ros-control *ga

推组播 组播地址指的范围是224.0.0.0—239.255.255.255 ffmpeg -re -i chunwan.h264 -vcodec mpeg2video -f mpeg2video udp://233.233.233.223:6666 推RTMP ffmpeg -re -i source.flv -vcodec copy -acodec copy -f flv -y rtmp://127.0.0.1:1935/live/livestream  #推rtmp 推RTP ffmpeg

1.项目流程与数据库 1.课程体系 阶段1(服务器开发): 项目导入/数据库/JS基础/NodeJS 阶段2(前端核心技术): HTML/AJAX/CSS/bootstrap 阶段3(前端进阶技术):JS高级/DOM&BOM/jquery/VueJS 阶段4(H5移动开发):VueJS组件库/HTML5技术/微信开发/HybirdAPP 阶段5(框架技术):AngularJS/ReactJS/Python 2.Window操作系统中常用的快捷键 Alt+Tab: 切换窗口(向右) Alt+Shi

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

用haclon程序将目录名分离的算法. ParseFileName:='F:/D705/4-20/缺陷/81.bmp' parse_filename(ParseFileName, BaseName, Extension, Directory) * This procedure gets a filename (with full path) as input * and returns the directory path, the base filename and the extension

halcon的算子列表   Chapter 1 :Classification 1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功能:把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上. 2.classify_class_gmm 功能:通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类. 3. clear_all_class_gmm 功能:清除所有高斯混合模型. 4. clear_class_gmm 功能:清除一个高斯混合模型. 5. clear_sa

Chapter 1 :Classification 1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功能:把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上. 2.classify_class_gmm 功能:通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类. 3. clear_all_class_gmm 功能:清除所有高斯混合模型. 4. clear_class_gmm 功能:清除一个高斯混合模型. 5. clear_samples_class_gm

<zw版·delphi与halcon系列原创教程>zw版_THOperatorSetX控件函数列表v11中文增强版 Halcon虽然庞大,光HALCONXLib_TLB.pas文件,源码就要7w多行,但核心控件就是两个: THImagex,图像数据控件,v11版,包括488个函数和子程序 THOperatorSetX,操作主接口控件,v11版,包括1929个子程序 以上两大核心控件,已经删除个别delphi内部属性函数,不影响日常使用. 其他控件,基本上,都是为配合两个控件,提供数据类型支持.

Halcon学习之一:查询图像参数 1.get_grayval ( Image : : Row, Column : Grayval ) 计算Image图像中坐标为(Row,Column)的点的灰度值Grayval. 2.get_image_pointer1 ( Image : : : Pointer, Type, Width, Height ) 计算Image图像的数据指针Pointer,图像类型Type,图像宽度Width和高度Height.Pointer指向了Image data的起点位置.