上一篇主要介绍了图像拼接的一些原理和方法,这一篇将主要介绍步骤和例程: 接上一篇: 基于特征的接拼方法,分为四个步骤 1.特征检测:从图像中检测出显著且独特的图像特征,诸如:闭合区域,直线段,边缘,轮廓,点等. 2.特征匹配:从相似度确定图像之间特征的对应关系,又分为如下几类: 2.1:使用空域关系的方法 2.2:使用不变描述符的方法 2.3:松弛方法 2.4:金字塔和小波方法 3.变换模型的估计:变换函数选择和函数参数估计 4.图像变换和重采样:可以通过前向或后向的方式来实现,插值的方法有最近

简单的来说,就是将 一类的图片最后拼接成为这样的结果 这个图片有点大呀. 基本步骤: 1.halcon进行仿射变化进行镜头畸变.这个可以参考halcon中一个二维码畸变的例子: 2.基于模版匹配找出偏移值,然后进行拼接.这个可以参考halcon中一个拼接的例子: 3.对交接处进行融合,这个是本文的关键. 首先,这个融合halcon中是没有方法的,所以要自己实现.首先要看论文<基于Halcon的图像拼接算法研究_谭杰>.然后文中有两种方法,因为本例没有产生旋转,所以采用第一种就可以.融合部分代码

图像拼接技术就是针对同一场景的一系列图片,根据图片的特征,比如位置,重叠部分等,拼接成一张大幅的宽视角的图像. 图像拼接要求拼接后图像最大程度的与原图一致,失真尽可能的小,并且要尽量做到天衣无缝即没有明显的拼接线或其他拼接痕迹. 图像拼接不能损失原始图像信息 为达到以上目标,图像拼接要求具备以下条件: 1:图像应具有一定的特征性能,拼接正是通过这些特征来进行的. 2:图像需要具有重叠部分,一般情况下,这些重叠部分点图像的1/4以上较为合理. 3.图像的背景亮度差异不能太大,应该低于10个灰度值,

<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.

持更 应用范围 (罗列自官方帮助文档,以后有空了按照需求展开叙述) 1. 安全系统 2. 表面检测 3. 定位 4. 二维测量比较 5. 二维码识别 6. 二维位置定位 7. 二维物体识别 8. 光学字符识别 9. 机器人视觉 10. 交通监视和驾驶辅助系统 11. 三维测量比较 12. 三维物体定位 13. 三维物体识别 14. 特征检测 15. 完整性检测 16. 颜色检测 17. 一维码识别 18. 印刷检测 方法 Blob分析 对前景/背景分离后的二值图像,进行连通域提取和标记.核心思想

上一篇实现了在MFC的窗体内显示图片,本篇介绍如何在MFC窗体内实时显示摄像头的影像. 要实现的功能是点击一个“开始”按钮,可以显示影像,再点击“停止”按钮,可以停止显示. 因为实时显示影像需要在一个循环里执行,为了在显示影像的同时还可以干别的(比如,点击“停止”按钮),这里需要用到多线程,即显示影像的代码放到子线程中,与主线程并发执行. 重点已经说清楚了,下面是开发步骤: 1.先把Halcon中实时显示的程序搞定 2.Halcon代码导出为C++代码 3.建立MFC工程 4.在MFC中添加Ha

上一篇介绍了MFC调用Halcon功能的简单例子,在这个例子中,点击按钮会弹出一个窗口显示图片,但是这样显示并不美观,而且...于是我决定把显示窗口做在MFC的窗体内部. 具体的方案是:使用一个Picture Control 控件,调用Halcon中的OpenWindow函数,将其参数中的父窗口设为Picture Control 的句柄,就可以在控件内显示我们的照片了,同时要注意缩放一下图片以适应控件大小. OpenWindow OpenWindow这个函数的用法可以在Halcon的帮助中找到,

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

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入门教程与内置demo> halcon系统的中文教程很不好找,而且大部分是v10以前的版本. 例如,QQ群: 247994767(Delphi与halcon), 共享的中文用户手册,中文版还是v6的,英文版是v12的. 其实,v6-v12,软件界面,改动并不大,真正变化大的是内部的函数(算子). 因此,在缺乏最新版本,系统的中文教程时,看看HALCON自带的用户手册,demo程序,是最好的学习方法之一. 特别是,halcon内置的demo程序.把demo看一遍 基本ok了

[<zw版·Halcon与delphi系列原创教程> 图像开发的p2s模式:halcon+opencv的联动 尽管halcon功能强大,基本上cv只是halcon的一个子集,不过cv毕竟是开源的.免费的(open+free),而halcon的价格,就想双立人的刀具一样,德国货,的确不便宜. 因此,经常有客户问,能不能在部分模块用cv替代halcon. 这个当然可以,这个也是笔者第一个,在机器视觉领域.互联网行业提出的P2S解决方案. 在本系列blog的第一篇, <Halcon与delph

[<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

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数017·point点函数 为方便阅读,在不影响说明的前提下,笔者对函数进行了简化: :: 用符号“**”,替换:“procedure” :: 用大写字母“X”,替换:“IHUntypedObjectX” :: 省略了字符:“const”.“OleVariant” [示例] 说明 函数: procedure AddNoiseWhiteContourXld( const Contours: IHUntypedObjectX;

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数015,vector矢量 为方便阅读,在不影响说明的前提下,笔者对函数进行了简化: :: 用符号“**”,替换:“procedure” :: 用大写字母“X”,替换:“IHUntypedObjectX” :: 省略了字符:“const”.“OleVariant” [示例] 说明 函数: procedure AddNoiseWhiteContourXld( const Contours: IHUntypedObjectX;

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数016,xld,xld轮廓 为方便阅读,在不影响说明的前提下,笔者对函数进行了简化: :: 用符号“**”,替换:“procedure” :: 用大写字母“X”,替换:“IHUntypedObjectX” :: 省略了字符:“const”.“OleVariant” [示例] 说明 函数: procedure AddNoiseWhiteContourXld( const Contours: IHUntypedObjectX;

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数014,tuple,元组 为方便阅读,在不影响说明的前提下,笔者对函数进行了简化: :: 用符号“**”,替换:“procedure” :: 用大写字母“X”,替换:“IHUntypedObjectX” :: 省略了字符:“const”.“OleVariant” [示例] 说明 函数: procedure AddNoiseWhiteContourXld( const Contours: IHUntypedObjectX;

参考halcon安装指导书 Installation Guide Depending on your operating system, you can install, configure, and uninstall the dongle drivers manually using an auxiliary program that is part of each HALCON installation. Open a Windows Command Prompt or the dialo

dev_open_window(1,1,400,400,'blue',ThisHandle) create_bar_code_model([], [], BarCodeHandle) set_bar_code_param(BarCodeHandle,'element_size_max',8) set_bar_code_param(BarCodeHandle,'check_char','present') set_bar_code_param(BarCodeHandle,'persistence'

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

halcon有三种模板匹配方法:即Component-Based.Gray-Value-Based.Shaped_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,此外还有变形匹配和三维模型匹配也是分属于前面的大类 本文只对形状匹配做简要说明和补充: Shape_Based匹配方法: 上图介绍的是形状匹配做法的一般流程及模板制作的两种方法. 先要补充点知识:形状匹配常见的有四种情况 一般形状匹配模板shape_model.线性变形匹配模板planar_defor