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

1.get_image_size(Image : : : Width, Height) 返回图像的尺寸. 2.parameters_image_to_world_plane_centered (CamParam, Pose, CenterRow, CenterCol, WidthMappedImage, HeightMappedImage, ScaleForCenteredImage, PoseForCenteredImage) Halcon内部程序,输出为图像的比率和姿态. 3.gen_ima

很明显,图像的采集是所有机器视觉应用中必须解决的问题,HALCON提供了为各种图像采集设备执行这种交互的接口,图像采集的任务被简化为几行代码,只需几个操作符的调用,更重要的是,这种简单并不是以限制可用功能为代价.使用HALCON,可以在不同的时间模式下从不同的采集设备和相机中获取图像.除了从相机中获取图像外,HALCON还可以将存储在文件中的图像显示出来(支持的文件格式:BMP.TIFF.GIF.JPEG.PNG.PNM.PCX.XWD). 基本概念 用HALCON获取图像基本上只需要三个步骤,

摘要 在对vs进行环境配置好以后,就可以开始与halcon联合进行实战.本篇就对图像的采集进行总结.通过构建采集相机GrabImage类的三个方法实现图像的采集: open() 打开相机 grabimage() 单次采集图像 close() 关闭相机,释放内存 最后用IrisSkin4实现WinForm窗体换皮肤. 先看一下实现的效果: 如何实现呢? 一,创建vs工程,创建 GrabImage类(便于调用) using System; using System.Collections.Gener

http://m.blog.csdn.net/blog/u014395105/41308979 最近在研究如何用C++来处理图像,而不使用封装好的OpenCV代码,这样能够更好的了解OpenCV的内部原理. 在网上搜了一些关于C++代码来实现RGB(彩色)图像转换为 gray(灰度)的原理以及代码,可读性较差,所以自己整理了一下,若需转载,请标明出处,谢谢! 一.学习cvtColor函数 void cvCvtColor( const CvArr* src, CvArr* dst, int cod

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.

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

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

转载链接:     http://blog.csdn.net/b108074013/article/details/37657801 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

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. 德国MVTec公司开发的HALCON机器视觉开发软件,提供了许多的功能,在这里我主

********************************模板匹配 ********************create_shape_model创建模板,这个函数有许多参数,其中金字塔的级数由Numlevels指定,值越大则找到物体的时间越少,AngleStart和AngleExtent决定可能的旋转范围,AngleStep指定角度范围搜索的步长:这里需要提醒的是,在任何情况下,模板应适合主内存,搜索时间会缩短.对特别大的模板,用Optimization来减少模板点的数量是很有用的:Min

HALCON形状匹配讲解 https://blog.csdn.net/linnyn/article/details/50663328 https://blog.csdn.net/u014608071/article/details/78564596 2016年02月14日 16:09:40 赵一一 阅读数:18149   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

<zw版·delphi与halcon系列原创教程>hello,zw 按惯例,第一个程序是‘hello’ 毕竟,Halcon是专业的图像库,所以我们就不用纯文本版的,来一个专业版.Halcon图像版的hello程序. 首先,记得在代码文件头部的模块引用"uses",当中,加入:HALCONXLib_TLB 模块名 另外,在exe程序输出目录下,建立一个tmp子目录,这个目录是zw系列教程的统一输出目录. 下面我们输入以下代码,建立v1版的hello子程序:hello_zw01

本文是对基于FPGA的线阵CCD图像测量系统研究(作者:高尚)的阅读笔记 第一章绪论 1. 读读看 读了前面的摘要依然没有看懂作者要做什么.接着往下读....终于看到了一个字眼“基于机器视觉的图像测量技术”,看来我可以在这个方面找找文献了.不同于大多数光电器件以电流或者电压为传感信号,CCD是以电荷为信号把一副空余分布的图像变为一列按时间域离散分布的电荷信号.非接触式的快速精确测量,我们的图像处理就是非接触式的,看来很是先进的样子.今天又长见识SOPC是什么system on programma

BOW (bag of words) 模型简介 Bag of words模型最初被用在文本分类中,将文档表示成特征矢量.它的基本思想是假定对于一个文本,忽略其词序和语法.句法,仅仅将其看做是一些词汇的集合,而文本中的每个词汇都是独立的.简单说就是讲每篇文档都看成一个袋子(因为里面装的都是词汇,所以称为词袋,Bag of words即因此而来),然后看这个袋子里装的都是些什么词汇,将其分类.如果文档中猪.马.牛.羊.山谷.土地.拖拉机这样的词汇多些,而银行.大厦.汽车.公园这样的词汇少些,我们就倾

使用opencv前记得引入库和头文件: #include<opencv2\opencv.hpp> 1.加载图像(cv::imread)(OPENCV 支持 JPG,PNG,TIFF等常见格式图像文件加载) imread函数原型是: CV_EXPORTS_W Mat imread( const String& filename, int flags = IMREAD_COLOR ); ------imread加载一副由filename指定的图像文件并返回一个Mat对象 ------第一个

这个首先并不是我一边做实验一遍记录的,而是我做完成以后才想起来做个分享的,所以中途遇到的很多问题,并没有来得及记录下来,现在写的这些都是后话了 首先呢!我们不需要在ROS下写halcon的程序也是可以主要就是要添加halcon 的库而已,但是我也是找了很长时间,发现其实是有国外的大牛做的类似与cv_bridge的开发包, 所以也是有halcon_bridge 的开发包 asr_halcon_bridge This package is used to convert between image-

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

有了前面的基础后,我们来测试一下如何把程序做的更通用,首先是把初始化的方法修改一下,在初始化的时候传递过去HTuple这个对象(改成了全局的变量,以便于不同的方法调用)   其次需要有相机打开/相机关闭,图像保存/图像加载的功能(方便我们快速做测试),前面的相机操作已经讲过了,这里图像的加载也只是套用了前面的加载一个静态图像的功能(把绝对地址改成了参数),保存图像调用了Halcon的WriteImage方法   这个方法可以参考范例write_image的这个范例学习(看他导出的C#的程序,稍微

文章转载自:https://www.cnblogs.com/shihuajie/p/5782515.html BOW (bag of words) 模型简介 Bag of words模型最初被用在文本分类中,将文档表示成特征矢量.它的基本思想是假定对于一个文本,忽略其词序和语法.句法,仅仅将其看做是一些词汇的集合,而文本中的每个词汇都是独立的.简单说就是讲每篇文档都看成一个袋子(因为里面装的都是词汇,所以称为词袋,Bag of words即因此而来),然后看这个袋子里装的都是些什么词汇,将其分类

matlab各类数据图像之间的转化 rgb类型转化为二值的步骤例如以下: 1.採用命令im2double将rgb类型转化三维的double >> str='E:\programing\Eigenface_PAC\Face\image_0001.jpg'; >> A=imread(str); >> imshow(A); 2.用命令imresize调整图像的尺寸大小 >> B=imresize(A,[529 529]); >> imshow(B);