原图素材,1.jpg 过程图: 结果图: 代码及注意事项: read_image (Image, 'C:/Users/Jv/Desktop/1.jpg') rgb1_to_gray (Image, GrayImage) dev_display (GrayImage) //显示灰度图 //灰度直方图,进行二值化(必须在灰度化后) threshold (GrayImage, Regions, , ) dev_display (Regions) //显示二值图 //同颜色是一个区域,所以区域分割 co

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

前面介绍了两个文本检测的网络,分别为RRCNN和CTPN,接下来鄙人会介绍语义分割的一些经典网络,同样也是论文+代码实现的过程,这里记录一下自己学到的东西,首先从论文下手吧. 英文论文原文地址:https://arxiv.org/abs/1505.04597 前面的论文忘记介绍大佬的名字了,在这里先抱个歉...那么接下来有请提出U-Net的大佬们一一列席:Olaf Ronneberger, Philipp Fischer, and Thomas Brox 这里依次是三位大佬的主页   https

7.30接到面试电话问有没有时间进行一个20分钟左右的电话面试,不巧当时要去赶火车,就约到了两天后. 8.1还是同一个面试官打来电话 首先介绍项目吧,第一场面试,项目准备的也不怎么充分,讲了一个HALCON图像处理的,结果面试官问这个项目和编程什么关系 后来问熟悉什么语言,虽然项目里的程序都是C#写的,但是自从开始准备面试就看的是C++相关知识,当时不知道怎么就脑抽说了C# ,所以后边的题目基本上就是C#了 JD上没有要求操作系统和网络基础,所以问题主要就是数据结构以及C# 栈和队列的概念,如何

Atitit 图像处理 halcon类库的使用  范例边缘检测 attilax总结 1.1. 安装halcon11 ..体积大概1g压缩模式1 1.2. Halcon的科技树1 1.3. 启动 "D:\Program Files\MVTec\HALCON-11.0\bin\x86sse2-win32\hdevelop.exe"2 1.4. 编写hdev脚本 用的halcon自己的脚本语言2 1.5. 查找边缘算法3 1.6. 查函数列表与资料3 1.7. 对多语言的支持,以及接口,以及

概要: 分水岭算法做图像分割 二维码识别 稍后将其他几篇笔记全都补充上概要方便查询. 分水岭算法做图像分割 使用距离变换结合分水岭算法实现图像分割,可以用来分割仅通过阈值分割还是有边缘连接在一起的情况. 步骤: 通过threshold 及相关操作找出需要分割的图像区域: 通过distance_transform 得出距离图片,这里的距离图片算的距离是针对上面已经圈出来的区域计算的: 将灰度值范围通过scale_image_max 扩充后灰度反转: 通过watersheds_threshold 做

目录 第五章 图像运算 图像的代数运算 加法运算 图像减法 图像乘法 图像除法 图像逻辑运算(位操作) 图像的几何变换 图像几何变换的一般表达式 仿射变换 投影变换 灰度插值 图像校正 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) 第五章 图像运算 图像的代数运算 加法运算 以平均处理的方法将图像加法运用到图像的去噪中,先将噪声\(\eta(x,y)\)加入原始图像\(f(x,y)\)中,即$ g(x,

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

1.增强对比度:halcon算子 equ_histo_image (GrayImage, ImageEquHisto) 2.空间滤波基础 滤波指接受或拒绝一定的频率分量.低通滤波器的最终效果是模糊(平滑)一副图像.空间滤波器由(1)一个领域(典型地是一个较小的矩形),(2)对该邻域包围的图像元素执行的预定义操作组成.滤波产生一个新像素,新像素的坐标等于邻域中心的坐标,像素的值是滤波操作的结果. 2.1平滑空间滤波器 平滑滤波器用于模糊处理和降低噪声.模糊处理经常用于预处理任务中,如在大目标提取前

目录 第六章 图像增强 图像增强的概念和分类 灰度变换 直方图处理 图像的平滑 图像的锐化 图像的彩色增强 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) 第六章 图像增强 图像增强的概念和分类 基本概念: 图像增强:通过某种图像处理方法对退化的某些图像特定特征(如边缘.轮廓.对比度等)进行处理以改变图像的视觉效果. 分类: 空间域法常用增强方法有点运算和模板处理两大类,点运算是作用于单个像素的空间域,包

目录 第一章 绪论 1.1 图像和图像处理 1.1.1 图像 1.1.2 数字图像 1.1.3 图像处理及其发展过程 1.2 数字图像处理的步骤和方法 1.3 数字图像处理系统的硬件组成 1.4 数字图像处理技术的研究内容和应用领域 1.4.1 研究内容 1.4.2 主要应用领域 第二章 数字图像基础 2.1 图像的数字化 2.1.1 图像采样 2.1.2 图像量化 2.1.3 抽样和量化参数的选择 2.2 数字图像的数值描述 2.3 直方图 2.4 数字图像的文件格式及参数 2.5 灰度图像的

sub_image ( ImageMinuend, ImageSubtrahend : ImageSub : Mult, Add : ) 对两幅图像做减法   g' := (g1 - g2) * Mult + Add abs_image ( Image : ImageAbs : : ) 计算图像的绝对值模型 crop_part ( Image : ImagePart : Row, Column, Width, Height : ) 剪切出一个长方形的图像 add_image ( Image1,

1. 数组操作 2. 可视化-更新窗口 (1)单步模式-总是:则可以自动显示图像: (2)单步模式-从不:需要调用显示函数才能显示图像. (3)单步模式-清空显示:将原图清除,再显示新图 3. 图像处理基本操作 (1)读取图像 a. Ctrl+R b. 直接调用read_image *读取两幅图 read_image(Images,['D://0.jpg','D://1.BMP']) c. 助手-打开新的Image acquisition 选择文件:打开单个图像 选择路径:可以将路径中所有图像全

本人是工作八年的视觉工程师,主要从事Halcon和Visionpro视觉开发,谈谈个人对视觉学习看法: 1.HALCON是德国MVtec公司开发的一套完善的标准的机器视觉算法包,它节约了产品成本,缩短了软件开发周期. Halcon:底层功能算法多,运算性能快,开发需要一定软件功底和图像处理理论. 快速学习做法:研究实例.做实战项目.halcon不能提供相应的界面编程需求,需要和vs来构造MFC界面或者QT使用,才能构成一套完整软件. 2.需求主要有二维三维二维:(1)识别定位:(2)OCR识别:

Atitit 图像处理类库大总结attilax qc20 1.1. 选择与组合不同的图像处理类库1 1.2. Halcon 貌似商业工具,功能强大.1 1.3. Openvc  Openvc功能也是比较多的,api接口1 1.4.  Jhlabs  Java Image Filters ..2 1.5. Javafx 的javafx.scene.effect类库,处理blend,blur,glow,light还是有一些的东东..2 1.6. Matlab (功能有: 频域变换(傅里叶变换,dct

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

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

增强后的图像需要通过图像处理获得定量的值.在实际程序设计过程中,轮廓很多时候都是重要的分析变量.参考Halcon的相关函数,我增强了Opencv在这块的相关功能.      //寻找最大的轮廓     VP FindBigestContour(Mat src){             int imax = 0; //代表最大轮廓的序号         int imaxcontour = -1; //代表最大轮廓的大小         std::vector<std::vector<cv::P