1.图像像素: 像素是指由图像的小方格即所谓的像素(pixel)组成的,这些小方块都有一个明确的位置和被分配的色彩数值,而这些一小方格的颜色和位置就决定该图像所呈现出来的样子.像素是构成图像的基本单元,通常以像素/英寸PPI(表示)为单位来表示图像分辨率. 当图像尺寸以像素为单位时,我们需要指定其固定的分辨率,才能将图像尺寸与实际尺寸进行转换. 在Halcon中,快速获得图像大小,像素个数及其它图像信息的算子是:get_image_pointer_rect 例程: read_image(Imag

NeuralEnhance是使用深度学习训练的提高图像分辨率的模型,使用Python开发,项目地址:https://github.com/alexjc/neural-enhance. 貌似很多电影都有这样的情节:对看不清的低分辨率图像(车牌.面部)进行某种处理来提高图像分辨率. NeuralEnhance比普通插值算法要优秀的多,你还可以通过提高神经元数量(或是使用相似的图片样本进行训练)来获得更好的结果. 它现在可以训练神经网络中的2倍甚至4倍放大到您的图像.通过增加神经元数量或使用类似于低分

背景 通常情况下,图像是填充满 HWindowControl 控件,并随其缩放的.此时只需要将 set_part 的参数设置成图像的大小即可. 不过,有时候,在一些测量任务中,我们对原始图像的长宽比敏感,此时的图像显示最好是能保持图像的长宽比不变. 正文 如何保证图像显示的长宽比例呢?答案是将 HWindowControl 控件的 ImagePart 设置成与自身控件的长宽比一致即可.这里我们假设: 图像的大小是 imgWidth 和 imgHeight HWindowControl 控件的窗体

1. 根据一张标准图片的分辨率,结合每个像素的大小,可以计算得到这张图片的大小(字节数) 补充点:bmp格式的图片有24色或者32色.(其一个像素点可能占用24bits或者32bits)  至于图片怎么显示在LCD上,需要补充相关知识点,可以参考的是资料是    STM32F4开发指南-库函数版本<探索者配套教程> 之: TFTLCD显示实验. 汉字显示实验. 图片显示实验.  为OLED屏增加GUI支持2:2D图形库 https://blog.csdn.net/jdh99/article/d

由于最近正在做图像超分辨重建方面的研究,有幸看到了杨建超老师和马毅老师等大牛于2010年发表的一篇关于图像超分辨率的经典论文<ImageSuper-Resolution Via Sparse Representation>,于是对该论文进行大概的翻译,如有不当之处,还请大家帮忙多多指正!!! 英文原文:Jianchao Yang, John Wright, Thomas Huang, and Yi Ma. Image super-resolution via sparse representa

一.相关概念 1.分辨率 图像分辨率指图像中存储的信息量,是每英寸图像内有多少个像素点,分辨率的单位为PPI(Pixels Per Inch),通常叫做像素每英寸.一般情况下,图像分辨率越高,图像中包含的细节就越多,信息量也越大.图像分辨率分为空间分辨率和时间分辨率.通常,分辨率被表示成每一个方向上的像素数量,例如64*64的二维图像.但分辨率的高低其实并不等同于像素数量的多少,例如一个通过插值放大了5倍的图像并不表示它包含的细节增加了多少.图像超分辨率重建关注的是恢复图像中丢失的细节,即高频信

愿意写代码的人一般都不太愿意去写文章,因为代码方面的艺术和文字中的美学往往很难兼得,两者都兼得的人通常都已经被西方极乐世界所收罗,我也是只喜欢写代码,让那些字母组成美妙的歌曲,然后自我沉浸在其中自得其乐.而今天,在清明之际,在踏青时节,我还是忍不住停下来歇歇脚,稍微共享一下最近一直研究的一个非常基础的算法和应用 - 多目标多角度的模板匹配. 模板匹配,这是一个几十年来一直为业界所重点研究和处理的算法,存在于各种不同的机器视觉库中,如果哪一个没有提供这个功能,那么他将无法获取大家的认可,也就失去了

引言 机器视觉中缺陷检测分为一下几种: blob分析+特征 模板匹配(定位)+差分 光度立体:halcon--缺陷检测常用方法总结(光度立体) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 特征训练 测量拟合 频域+空间域结合:halcon--缺陷检测常用方法总结(频域空间域结合) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 深度学习 本篇主要总结一下缺陷检测中的定位+差分的方法.即用形状匹配,局部变形匹配去定位然后用差异模型去检测缺陷. 模板匹配(定位)+差分 整体思

目录 第三章 HALCON图像处理基础 HALCON控制语句 HALCON算子 HALCON图像处理入门 HALCON图像读取 HALCON图像显示 图形窗口 图像显示 显示文字 HALCON图像转换 我在Gitee上建了个仓库,会将学习书本的时候打的一些代码上传上去,笔记中所有代码都在仓库里,初学的朋友可以一起交流哦!地址(Gitee) 第三章 HALCON图像处理基础 HALCON控制语句 if条件语句 HALCON提供的控制流跟C/C++的差不多,也与RAPID语言有点像,有if就会有en

第7章  C#图形图像编程基础 本章主要介绍使用C#进行图形图像编程基础,其中包括GDI+绘图基础.C#图像处理基础以及简单的图像处理技术. 7.1  GDI+绘图基础 编写图形程序时需要使用GDI(Graphics Device Interface,图形设备接口),从程序设计的角度看,GDI包括两部分:一部分是GDI对象,另一部分是GDI函数.GDI对象定义了GDI函数使用的工具和环境变量,而GDI函数使用GDI对象绘制各种图形,在C#中,进行图形程序编写时用到的是GDI+(Graphice

[<zw版·Halcon与delphi系列原创教程>Halcon图层与常用绘图函数 Halcon的绘图函数,与传统编程vb.c.delphi语言完全不同,     传统编程语言,甚至cad,绘图都是直接采用line.circle函数.     Halcon,作为专业的图像处理系统,采用的是类似ps的图层.蒙版,并导入了domain(领域)的概念. 这样设计,非常专业,高效,当然,也比较复杂.      实际图像工程中,往往是结合THImagex.THWindowX(通过THOperatorSe

zw版_Halcon图像交换.数据格式.以及超级简单实用的DIY全内存计算.TXT Halcon由于效率和其他原因,内部图像采用了很多自有格式,提高运行速度,但在数据交换方面非常麻烦. 特别是基于com.net控件模式的二次开发,无论是c,vb,还是delphi,目前都没有一种理想的解决方案. ps,2015.10.1,最近,台湾nvp发布了一种新的通过hobject<-->himagex,在vb.c.c++.c#与Halcon图像直接,进行数据转换的示例. 不过还是不支持delphi,del

<zw版·delphi与halcon系列原创教程>hello,zw 按惯例,第一个程序是‘hello’ 毕竟,Halcon是专业的图像库,所以我们就不用纯文本版的,来一个专业版.Halcon图像版的hello程序. 首先,记得在代码文件头部的模块引用"uses",当中,加入:HALCONXLib_TLB 模块名 另外,在exe程序输出目录下,建立一个tmp子目录,这个目录是zw系列教程的统一输出目录. 下面我们输入以下代码,建立v1版的hello子程序:hello_zw01

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

日常工作中,有时可能需要对图像进行编辑,可是正常情况下大家都知道图像是不能直接编辑的,需要借助工具.ABBYY FineReader 12 OCR文字识别软件可以实现图像的手动编辑,接下来就具体给大家讲一讲如何使用ABBYY FineReader 12的图像编辑器功能手动编辑图像. ABBYY FineReader 12是一款文字识别OCR软件,能够快速方便地将扫描纸质文档.PDF文件和数码相机的图像转换成可编辑.可搜索的文本. 打开ABBYY FineReader 12图像编辑器: 打开ABB

常见长宽单位表 名称 单位缩写 单位全拼 介绍 屏幕尺寸 '' 或 in inch 屏幕的大小,通常用屏幕对角线的长度表示.单位是寸 屏幕分辨率 px pixels 整个屏幕的像素数,一般用屏幕的像素宽度(水平像素数)乘以像素高度表示,形如1280x720, 反之分辨率为1280x720的屏幕,像素宽度不一定为1280 屏幕密度 dpi dots per inch 每英寸中的像素数.计算公式:屏幕分辨率/屏幕尺寸, 打印分辨率 dpi dots per inch dpi 原是印刷上的记量单位,意

TFT屏幕 TFT ( Thin Film Transistor 薄膜晶体管) ,是有源矩阵类型液晶显示器(AM-LCD)中的一种,TFT在液晶的背部设置特殊光管,能够“主动的”对屏幕上的各个独立的象素进行控制,这也就是所谓 的主动矩阵TFT(aCTive matrix TFT)的来历,这样能够大大的提高反应时间,一般TFT的反映时间比較快约80ms,而STN则为200ms假设要提高就会有闪烁现象发生.并且因为 TFT是主动式矩阵LCD可让液晶的排列方式具有记忆性,不会在电流消失后立即恢复原状.

近日在做基于sift特征点的图像配准时遇到匹配失败的情况,失败的原因在于两幅图像分辨率相差有点大,而且这两幅图是不同时间段的同一场景的图片,所以基于sift点的匹配已经找不到匹配点了.然后老师叫我尝试手动选择控制点来支持仿射变换. 很可惜opencv里没有这类似的库,查了下资料,看看有没有现成的手动配准软件,找到了arcgis这款软件可以做手动配准,不过这软件也都太大了吧我要的只是一个简单的功能而已!然后想了想,还是自己写个手动配准工具吧. 首先简单通俗说一下什么是图像配准.先观察一下下面两张图

高速数据采集系统可对相机采集得到的实时图像进行传输.实时处理,同时实现视频采集卡和计算机之间的通信.系统连接相机的接口用的是Camera Link接口,通过Camera Link接口把实时图像高速传输到FPGA图像采集卡中进行数据实时处理,并通过PCI接口实现采集卡和计算机之间的通信.本文主要研究数据采集系统 Cam-era Link接口技术. Camera Link是专门为数字摄像机的数据传输提出的接口标准,是2000年10月由一些摄像头供应商和图像采集公司联合推出的.Camera Link标

OpenCV3.0下 设置摄像头分辨率为1920*1440,并全屏显示图像窗口. int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { Mat frame; VideoCapture cap(); namedWindow("frame", CV_WINDOW_NORMAL);    setWindowProperty("frame", CV_WND_PROP_FULLSCREEN, CV_WINDOW_FULLSCREEN); //设置窗口全