今天,用到了Halcon 的除法.求出两个region的面积,area1,area2.我想求出它们的比值area1/area2.但是发现比值是整数,没有保留小数.应该改为这样area1/real(area2).

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> zw版-Halcon常用函数Top100中文速查手册 Halcon函数库非常庞大,v11版有1900多个算子(函数). 这个Top版,对最常用的函数,做了中文说明,目前约250条,以后会逐步优化.增减. 目标是,类似常用英文单词500一样,做成<Halcon常用函数300条>.<halcon常用函数500条>等版本,方便大 家学习. 考虑到通用性,函数采用的是Halcon手册格式,没有转成delphi版,请大家注意.

表面瑕疵检测是机器视觉领域非常重要的一个应用.机器视觉是集光学.机电和计算机三个领域的一门不算新的技术.但目前表面瑕疵检测在学界主要是计算机专业或者控制专业瞄准图像处理方向在做,而视觉光学系统这一块主要是光学工程专业在做.很少有研究者把这三块都结合的很好,而国内做这机器视觉(注意是机器视觉 不是计算机视觉)基本上都是小公司. 软件这一块就不说了,国内的整体软件环境不好.据我所知,日本.德国和美国在机器视觉方面有很多相对成熟的软件.中国农业大学的陈兵旗教授在留日期间弄过很多机器视觉方面的农业机器人

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

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

Halcon标定步骤 1.设置相机内部参数的初始值 StartCamPar := [0.016,0,0.0000074,0.0000074,326,247,652,494]set_calib_data_cam_param (CalibDataID, 0, 'area_scan_division', StartCamPar) 1.1 相机型号 (1)面阵 (2)线阵 1.2 参数设置(这里只讲面阵相机) (1)Division畸变模型 CameraParam:[Focus, Kappa, Sx,

* This example shows how to employ the new extensions of HALCON's variation model operators* to perform customary print quality tests.* In this example the variation model is built upon a single reference image.* The example consists of three steps:*

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.

·满足您各类机器视觉应用需求的完善的开发库 ·包含匹配,识别,定位及1D,2D,3D测量等多种高级算法 ·强大,易用的工具加速您的开发进程 ·与Linux/UNI及Windows(包括×64)兼容,避免重复开发 ·直接支持多处理器使用程序运行更快 什么是HALCON? HALCON是一个完善的综合标准软件库,是得到广泛应用的机器视觉集成开发环境.它节约了产品的成本,缩短了软件的开发周期—     HALCON灵活的架构便于机器视觉,医学图像和图像分析应用的快速开发. HALCON包括什么? HA

HALCON   windowssolarisgccdelphilinux图像处理 ·满足您各类机器视觉应用需求的完善的开发库 ·包含匹配,识别,定位及1D,2D,3D测量等多种高级算法 ·强大,易用的工具加速您的开发进程 ·与Linux/UNI及Windows(包括×64)兼容,避免重复开发 ·直接支持多处理器使用程序运行更快 什么是HALCON? HALCON是一个完善的综合标准软件库,是得到广泛应用的机器视觉集成开发环境.它节约了产品的成本,缩短了软件的开发周期-     HALCON灵活

  1.Halcon的自我描述 Program Logic Ø Each program consists of a sequence of HALCON operators Ø The program can be structured into procedures Ø The sequence can be extended by using control operators like if, for, repeat, or while Ø The results of the oper

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

部分积累自重码网视频 1.dev_update_off.dev_update_on 一般dev_update_off放在开始,dev_update_on放在程序结束 dev_update_window:定义 程序执行打开和关闭期间,图像对象是否在图形窗口中显示;在单步模式下,该规则无效,单个算子调用以后,对象总是显示在图形窗口上;在测量一系列算子的运行时间的时候,应该设置为OFF,以减少HDevelop中GUI更新的运行时间的影响 dev_update_pc:在程序执行期间,控制程序计数器的更新

HDevelop开发环境中提供的匹配的方法主要有三种,即Component-Based.Gray-Value-Based.Shape-Based,分别是基于组件(或成分.元素)的匹配,基于灰度值的匹配和基于形状的匹配. 这三种匹配的方法各具特点,分别适用于不同的图像特征,但都有创建模板和寻找模板的相同过程.这三种方法里面,我主要就第三种-基于形状的匹配,做了许多的实验,因此也做了基于形状匹配的物体识别,基于形状匹配的视频对象分割和基于形状匹配的视频对象跟踪这些研究,从中取得较好的效果,简化了用其

一.二维码简介 1 . 类型多样,常见的有QR Code二维码. Data Matrix二维码等. 2．高密度编码,信息容量大. 3．容错能力强,具有纠错功能:二维码因穿孔.污损等引起局部损坏时,照样可以正确得到识读,损毁面积达50%仍可恢复信息. 4．译码可靠性高:它比普通条码译码错误率百万分之二要低得多,误码率不超过千万分之一. 5．可引入加密措施:保密性.防伪性好. 二.图像预处理和二维码增强 对比度太低:scale_image(或使用外部程序scale_image_range),增强图像

一.图像预处理和条码增强 对比度太低:scale_image(或使用外部程序scale_image_range),增强图像的对比度. 图像模糊:emphasize锐化图像,使条码看起来更清晰. 深色背景上读取浅色条码:invert_image反转图像. 二.解码涉及的主要算子 read_image :读图 create_bar_code_model :创建条码模型 find_bar_code :查找条码 clear_bar_code_model :清除条码模型 如果条码非常简单,那么顺次执行上面

Halcon中条码解析函数包容多种条码类型且简单强大.现有的‘Data Matrix ECC 200’.‘QR Code’和‘PDF417’等广泛使用的条码均能解析.简单是通过默认参数即可对多种条码进行解析:强大是指通过设定条码的参数能够获得更高的解码率以及大幅度的降低解码时间. 1. 解码入门——默认参数的使用 Halcon中的解码共分为3步:一是创建解码模型:二是对图片进行解码:最后是清除模型. 1. 1创建解码模型 创建解码模型的函数如下: create_data_code_2d_mode

Halcon中阈值二值化的算子众多,通常用得最多的有threshold.binary_threshold.dyn_threshold等. threshold是最简单的阈值分割算子,理解最为简单:binary_threshold是自动阈值算子,它可以自动选出暗(dark)的区域,或者自动选出亮(light)的区域,理解起来也没有难度. 动态阈值算子dyn_threshold理解起来稍微复杂一点,使用dyn_threshold算子的步骤基本是这样的: ① 将原图进行滤波平滑处理. ② 用原图和平滑后

Halcon中可以通过concat_obj合并多个XLD,并且可以通过write_contour_xld_dxf再将XLD保存为.dxf文件.但是,保存后的.dxf文件用AutoCAD打开后发现,它们都是位于一个图层上的(0号图层),并且颜色都是白色(颜色代号7). 如下所示: read_image (Image, '未标题-1.png') threshold_sub_pix (Image, Border, ) select_shape_xld (Border, defectsXLD_Skin,

// HTuple→VC 数据类型转换 HTuple hTuple = 1234; int i = hTuple[0].I(); // i=1234 long l = hTuple[0].L(); // l=1234 long lNumber = hTuple.Num(); // lNumber=1,数据个数 double d = hTuple[0].D(); // d=1234.0000 hTuple = "1234"; CString strBuffer = hTuple[0].S

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.