halcon视觉入门扫盲篇 前言     在公司让我研究视觉的时候,我是两眼一抹黑的.之前完全没有接触过视觉.综合权衡后选择了Halcon,使用的是HDevelop 13 (64-bit).     下载地址 官方下载     破解有点麻烦,我使用的是文件替换破解.一个exe文件一个dll文件,替换即可. 假设以上环境搭建没有问题,现在开始了解视觉识别的套路 基础知识 既然是做视觉,就需要图像,不管这个图像是从摄像头读过来的还是从文件中读取的.图片有一些基础信息,比如: 通道:一张图片一般有3个

Delphi+Halcon实战一:两行代码识别QR二维码 感谢网友:绝代双椒( QQ号应原作者要求隐藏了:xxxx6348)的支持 本文是绝代双椒的作品,因为最近在忙zw量化培训,和ziwang.com网站的升级,halcon没时间操作. 不过,随着国内产业升级,机器人行业的发展,Delphi+Halcon的未来,是无可限量的. 其他网友,有halcon这方面作品的,有需要,也可以交给zw转发. 另外,zw正在争取培训机构合作,开办Delphi+Halcon方面的培训的项目,有兴趣的机构可以联系

[<zw版·Halcon与delphi系列原创教程>zw_halcon人脸识别 经常有用户问,halcon人脸识别方面的问题. 可能是cv在人脸识别.车牌识别方面的投入太多了. 其实,人脸识别.车牌识别,只是图像处理,机器视觉一个很小的领域,对于halcon而言,非常简单. 人脸识别.车牌识别,ocr.汉字识别原理.算法都差不多,自己建库就可以了. halcon与cv不同,面对的是工业(超市)流水线,建库基本是全自动的,扫描一下,和二维码差不多,就自动生成了相关的模型库. 非常简单,halco

Halcon环境下可通过设置set_system(‘filename_encoding’, ‘utf8’),可以将二维码的识别结果解析出汉字. VS环境下则需要将utf8转换成gbk格式.代码如下: int UTF8ToGBK(unsigned char * lpUTF8Str,unsigned char * lpGBKStr,int nGBKStrLen) { wchar_t * lpUnicodeStr = NULL; int nRetLen = 0; if(!lpUTF8Str)  //如

一个喷码识别的案例 1 read_image (Image, 'D:/用户目录/Desktop/2.png') 2 3 rgb1_to_gray(Image, Image) 4 5 get_image_size (Image, Width, Height) 6 7 * 获取喷码区域的方法很多 比如可以用mean+dyn的动态阈值 8 dots_image (Image, DotImage, 5, 'dark', 2) 9 threshold (DotImage, Region, 30, 255)

一维码的原理与结构 条码基本原理是利用条纹和间隔或宽窄条纹(间隔)构成二进制的”0“和”1“,反映的是某种信息. 一维条码数据结构,分四个区域.组成分别为静区.起始/终止符.校验符.数据符. 一维条码的意识形态结构,分三条. 构成一维码的基本单元是模块,模块是指条码中最窄的条或空: 构成条码的条或空称为一个单元,一个单元包含多个或单个模块: 一个单元包含的模块数量由编码方式决定,即形成了不同的码制. 一维码的定位与识别 基本halcon工具算子,create_bar_code_model()生成

*HALCON 里面的例程名称:engraved_cnn.hdevread_image (Image, 'engraved')get_image_size (Image, Width, Height)dev_close_window ()dev_open_window (0, 0, Width, Height, 'black', WindowHandle)set_display_font (WindowHandle, 16, 'mono', 'true', 'false')**增强孤立点或团状缺

halcon视觉入门钢珠识别 经过入门篇,我们有了基础的视觉识别知识.现在加以应用. 有如下图片: 我们需要识别图片中比较明亮的中间区域,有黑色的钢珠,我们需要知道他的位置和面积. 分析如何识别 编写代码实现识别 实现代码如下: * Image Acquisition 01: Code generated by Image Acquisition 01 read_image (Image, 'D:/temp/cir.png') dev_close_window () get_image_size

Halcon视觉入门芯片识别 需求 有如下图的一个摆盘,摆盘的方格中摆放芯片,一个格子中只放一个,我们需要知道每个方格中是否有芯片去指导我们将芯片放到空的方格中. 分析 通过图片分析得出 我们感兴趣的区域在中间,每个方格大小类似 芯片大小相同 方格是白色的 方格有100个,方格外的不识别 解决问题的思路 建立ROI关注每一个方格 需要提取方格的特征 单独分析每一个方格,如果方格中存在芯片(通过特征分析芯片是否存在),则标注出来,如果不存在,标注为红色,代表是空的,可以摆放芯片. 在编写代码之前,

read_image (Audi2, 'audi2') fill_interlace (Audi2, ImageFilled, 'odd') dev_set_color('green') threshold (ImageFilled, Region, , ) connection (Region, ConnectedRegions) select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, , ) select_shape (SelectedRegions

Bar Code 条形码 1.clear_all_bar_code_models    清除所有条形码模型释放内存clear_all_bar_code_models( : : : )2.clear_bar_code_model     清除条形码模型释放内存clear_bar_code_model( : : BarCodeHandle : )3.create_bar_code_model        创建条形码阅读器模型create_bar_code_model( : : GenParamNa

read_image (Image, 'C:/Users/HJ/Desktop/test_image/image.png') create_bar_code_model([], [], BarCodeHandle) *8表示最多能识别8个 set_bar_code_param(BarCodeHandle, 'element_size_min', 8) *扫描的类型不知道的话可以选auto find_bar_code(Image, SymbolRegions, BarCodeHandle, 'au

zw版·Halcon与delphi(兼谈opencv) QQ群 247994767(delphi与halcon) <Halcon与delphi>系列,早两年就想写,不过一方面,因为Halcon是售价高达数万欧元(不是人民币)的专业软件,知道的人不多,      另外一方面,个人琐事太多,一直没时间动笔,这次借国庆空闲,匆匆忙忙,开个头先.      标题本来准备用:<Halcon.opencv与delphi.python.vb.c++>      太杂,虽然现在流行长标题,还是简化

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程>简单的令人发指,只有10行代码的车牌识别脚本 简单的令人发指,只有10行代码的车牌识别脚本      人脸识别.车牌识别是opencv当中常见的例子和应用      Halcon当然也有,而且非常简单,甚至,简单的令人发指,核心代码才10行. 有经验的用户都知道,车牌识别,难点并非ocr识别,因为都是标准的几套字符,ocr很简单,有现成的数据库,自己采集.制作也不难      车牌识别,最大的难点,在于图像切割,由于现场光线.角度.以及位置.车

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程>航母舰载机·视觉定位标志的识别代码 航母舰载机机身上的黄黑圆圈的标志是什么意思,辐射?核动力?战术核弹? <百度百科>介绍如下     这是工业数字摄影测量的人工标志    数字摄影测量(Basic concept of digital photogrammetry)是基于数字影像和摄影测量的基本原理,应用计算机技术.数字影像处理.影像匹配.模式识别    等多学科的理论与方法,提取所摄对像以数字方式表达的几何与物理信息的摄影测量学

·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

某些场合,我们需要刷新图像来识别图像处理过程的差异性,便于调试判断问题和预测.Halcon提供了图像刷新操作,这些操作不会改变程序的最终处理结果. 例程: **实时刷新图像 dev_update_window('on') dev_close_window() dev_open_window(,,/,/,'black',WindowHandle) read_image(Bond,'die/die_03') dev_display(Bond) set_display_font(WindowHandl

注:很抱歉,忘记从转载链接了,作者莫怪.... 基于HALCON的模板匹配方法总结 很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得,但由于其他的事情总是抽不出时间.去年有过一段时间的集中学习,做了许多的练习和实验,并对基于HDevelop的形状匹配算法的参数优化进行了研究,写了一篇<基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究>文章,总结了在形状匹配过程中哪些参数影响到模板的搜索和匹配,又如何来协调这些参数来加快匹配过程,提高匹配的精度,这篇paper放到了中国论文在线了,需要可以去下载.

关于HALCON的新手入门问题简答(1) 无论读入什么图像,读入图像显示效果明显和原始图像不一致,哪怕是从相机读入的图像,也是明显颜色差异.什么原因引起? 答:初步诊断是,显示的时候调用的颜色查找表存在异常不是 default ,而是其它选项.此时可以通过查阅相关参数,调用set_system解决,也可以 在 编辑->参数选择->颜色查找表进行更改 . 裁剪图像:从图像上截取某段图像进行保存.如何实现该操作 ? 答:首先应该知道,region不具有单独构成图像的要素,他没有灰度值.有用过ope

在机器视觉应用中,经常需要对图像进行仿射变换.1.在基于参考的视觉检测中,由于待检图像与参考图像或多或少都会存在几何变化(平移.旋转.缩放等),所以在做比较之前一般都要对待检图像进行仿射变换以对齐图像.2.要进行仿射变换,必须先获取变换矩阵,形状匹配是获取变换矩阵的一种高效的方法.3.Halcon的如下几个函数是专门用于计算变换矩阵的:vector_angle_to_rigid :Compute a rigid affine transformation from points and angl