函数原型:shape_trans(Region : RegionTrans : Type : ) *shape_trans*仍然是区域,smallest_rectangle1可以获得四个角的坐标 函数作用:变换区域的形状 参数列表: Region(in):被变换的区域 RegionTrans(out):变换后的区域 Type(in):变换类型 参数Type的可选项解释如下: convex:凸包性 ellipse:与输入区域有相同的矩和区域的椭圆 outer_circle:最小外接圆 inner_

Halcon一维离散函数算子 1.      abs_funct_1d  计算一维数组的绝对值 2.      compose_funct_1将两个离散的一维函数合并为一个函数 3.      create_funct_1d_array通过一个一维数组创建一个离散一维函数 4.      create_funct_1d_pairs通过一个二维数组创建一个离散一维函数 5.      derivate_funct_1d 获取一维离散函数的导数函数,包括一阶求导和二阶求导,在求极值点方面应该很多,

涉及算子 获取图像 使用ROI 对齐ROI或图像 校正图像 基础内容这里不再重述 预处理图像(过滤) 基础: mean_image(平均平滑过滤),gauss_filter(高斯滤波),binomial_filter(二项式滤波器),median_image(中值滤波) 高级: smooth_image(滤镜过滤),anisotropic_diffusion(各向异性扩散滤波),fill_interlace(针对视频流图像滤波),rank_image(等级滤波器) 提取分割参数 基础: gray

当我们想要提取Region时,图像处理后,往往存在几个类似的Region,此时,需要根据Region的一些特殊特征,来选择指定的Region. 求Region指定特征值:region_features(Regions : : Features : Value) 根据特征值选择区域:select_shape(Regions : SelectedRegions : Features, Operation, Min, Max : ) Region特征一览: 特征 英 译 备注 area Area of

整体思路: 1.原图灰度化 2.灰度图截取mask区域 3.mask区域二值化 4.二值化图像运算(开运算) 5.原灰图轮廓提取 6.不规则轮廓校准(外接矩形/内接矩形) 注:代码依次头尾连接哦! 0.第三方库导入 import cv2 as cv import numpy as np import imutils import matplotlib.pyplot as plt import MightexUSBcameraSDK as Cam import math 1.原图灰度化 img =

目录 第四章 HALCON数据结构 HALCON Image图像 图像通道 HALCON Region区域 Region的初步介绍 Region的点与线 Region的行程 Region的区域特征 HALCON XLD轮廓 XLD的初步介绍 XLD的数据结构分析 XLD的特征分析 XLD的回归参数 HALCON Tuple数组 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) 第四章 HALCON数据结构

最基本的图像分析工具----灰度直方图.使用直方图辅助,可以实现4大灰度变换,包括线性灰度变换(灰度拉伸).灰度对数变换.灰度伽马变换.灰度分段线性变换:使用直方图修正技术,可以实现2大变换,包括直方图均衡化和直方图规定化. 一.灰度直方图 灰度直方图分为一般灰度直方图和归一化灰度直方图,灰度直方图统计图像中各个灰度级出现的次数,而归一化的灰度直方图统计的是各个灰度级出现的频率.因此,灰度直方图通常在定量上,有总体像素个数以及各个灰度像素个数:在定性上,可以看出整体灰度动态范围,即对比度与亮度.

很多时候,我们需要知道每个函数的运算周期,以提高程序的运行效率.知道运行时间对于图像算法处理很重要 Halcon提供相关的算子,我们先来看代码: **获取图像处理时间 read_image(Image,'fuse')//读取图像 count_seconds(Seconds)//读取时间 threshold(Image, Region, , )//阈值分割 count_seconds(Seconds1)//读取时间 PTime:=(*(Seconds-Seconds1))//计算阈值分割时间 co

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

摘要 本篇博文记录一下,用VS+Qt+Halcon实现对图片的读取以及鼠标缩放,移动(鼠标事件调用了halcon自带的算子)的过程.以及遇到的坑..... 先来看一下动态效果图: 主要控件: 添加一个Label控件,对象名设为label,用于显示图片,并将背景设为黑色,设置方法为:选中Label控件,在属性编辑器中找到styleSheet属性,在其后的值中输入background-color:black即可: 添加四个Push Button控件,如上图所示从左至右,对象名依次为:btn_preP

这次博客园的排版彻底残了..高清版请移步: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24425116 本篇是前面两篇教程: 给深度学习入门者的Python快速教程 - 基础篇 给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇 的番外篇,因为严格来说不是在讲Python而是在讲在Python下使用OpenCV.本篇将介绍和深度学习数据处理阶段最相关的基础使用,并完成4个有趣实用的小例子: - 延时摄影小程序 - 视频中截屏采样的小程序 - 图片数据增

google浙大招聘笔试题 一.单选1.80x86中,十进制数-3用16位二进制数表示为?00100002.假定符号-.*.$分别代表减法.乘法和指数运算,且 1)三个运算符优先级顺序是:-最高,*其次,$最低;2)运算符运算时为左结合.请计算3-2*4$1*2$3的值: (A)4096,(B)-61,(C)64,(D)-80,(E)512算符 3.下列伪代码中,参数是引用传递,结果是?calc(double p, double q, double r){q=q-1.0;r=r+p}main()

一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 import cv2 img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 二

oval-and-rectangle Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 0    Accepted Submission(s): 0 Problem Description Patrick Star find an oval.The half of longer axes is on the x-axis with leng

pro: 给出圆周上的若干个点,已知点与点之间的弧长,其值均为正整数,并依圆周顺序排列. 请找出这些点中有没有可以围成矩形的,并希望在最短时间内找出所有不重复矩形. N<20; sol:很可能被数据量误导,以为是个难题. 以为圆内接矩形的对角线经过圆中间,所以我们枚举对角线,然后组合数即可.  求过圆心的对角线可以暴力或者双指针. #include<bits/stdc++.h> #define ll long long #define rep(i,a,b) for(int i=a;i&l

一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 import cv2 img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 二

A.oval-and-rectangle 题目传送门:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=6362 题意:在长半轴为a,短半轴为b的椭圆内部,以y=c(0<=c<=b)截取内接矩形,问矩阵周长的期望. 分析: 然后除以b,得到:2*b+pi*a. 直接输出答案即可.要求直接舍弃小数点七位之后,需要先减去0.0000005,再保留6位输出. #include<bits/stdc++.h> using namespace std; );

一.Mat生成图片 面的简单代码就可以生成两种表示方式下,图6-1中矩阵的对应的图像,生成图像后,放大看就能体会到区别: import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 图6-1中的矩阵 img = np.array([ [[255, 0, 0], [0, 255, 0], [0, 0, 255]], [[255, 255, 0], [255, 0, 255], [0, 255, 255]], [[255, 255,

原文:http://blog.csdn.net/bluekitty/article/details/6070828 3D应用程序中,我们可以通过鼠标进行空间中物体的旋转和视角的变换等,而鼠标的移动是2D的(只有x,y坐标的变化),鼠标的这个2D移动是如何反映到3D空间中的旋转呢?这就要进行2D坐标和3D坐标的转换. DXUT的CD3DArcBall类有一个成员函数ScreenToVector负责这个转换,下面是这个函数的实现: D3DXVECTOR3 CD3DArcBall::ScreenToV

数据增加(data augmentation),作为一种深度学习中的常用手段,数据增加对模型的泛化性和准确性都有帮助.数据增加的具体使用方式一般有两种,一种是实时增加,比如在Caffe中加入数据扰动层,每次图像都先经过扰动操作,再去训练,这样训练经过几代(epoch)之后,就等效于数据增加.还有一种是更加直接简单一些的,就是在训练之前就通过图像处理手段对数据样本进行扰动和增加. 常见的扰动有:随机裁剪,随机旋转和随机颜色/明暗. 随机裁剪 在裁剪的时候考虑图像宽高比的扰动.在绝大多数用于分类的图