HALCON 17.12主要新功能研究
halcon 横向纵向向量计算
halcon 横向纵向向量计算Halcon是一种计算机视觉软件库，用于图像处理和分析。
它提供了丰富的图像处理算法和工具，可以进行横向和纵向向量的计算。
横向向量计算是指在图像中水平方向上计算像素点的像素值。
例如，可以计算图像中一行像素的平均值或总和。
使用Halcon，可以通过遍历像素点并将像素值相加来实现这个计算。
以下是一个示例代码：```read_image(Image, 'image.jpg')get_image_size(Image, Width, Height)sum := 0.0for i := 0 to Width-1value := get_grayval(Image, Y, i)sum := sum + valueendforaverage := sum / Width```在这个示例中，我们首先通过`read_image`函数读取一张图像。
然后，我们使用`get_image_size`函数获取图像的宽度和高度。
接下来，我们使用一个循环遍历图像的每个像素，在每个像素上使用`get_grayval`函数获取灰度值，并将其加入到`sum`变量中。
最后，我们计算平均值。
纵向向量计算是指在图像中垂直方向上计算像素点的像素值。
与横向向量计算类似，我们可以通过遍历图像的每一列像素来实现这个计算。
以下是一个示例代码：```sum := 0.0for i := 0 to Height-1value := get_grayval(Image, i, X)sum := sum + valueendforaverage := sum / Height```在这个示例中，我们使用一个循环遍历图像的每一列像素，对每个像素使用`get_grayval`函数获取灰度值，并将其加入到`sum`变量中。
最后，我们计算平均值。
除了计算横向和纵向向量的平均值或总和，Halcon还提供了其他一些向量计算的功能，比如直方图、标准差等。
halcon算子较全的中文手册
1. Halcon算子概述Halcon是一种强大的机器视觉软件，它由MVTec开发，可用于各种工业和非工业应用。
在Halcon中，算子是至关重要的组成部分，它们可以实现图像处理中的各种功能，如滤波、边缘检测、特征提取等。
本文将以算子作为主题，深入探讨Halcon算子的各种特性和用法。
2. Halcon算子的分类Halcon算子可以分为预处理算子、过滤算子、分割算子、匹配算子、测量算子等多个类别。
每个类别都包含了众多的算子，它们可以根据图像处理任务的不同需求进行灵活组合和调用。
3. Halcon算子的特性Halcon算子具有许多独特的特性，如多样的输入输出形式、灵活的参数设置、高效的运算速度等。
这些特性使得Halcon算子在图像处理领域得到广泛应用，并受到了众多工程师和科研人员的喜爱。
4. Halcon算子的使用技巧在使用Halcon算子时，熟练掌握一些技巧和经验是非常重要的。
合理设置算子的参数、选择适当的算法、理解算子的内部原理等，都可以帮助我们更好地使用Halcon算子，提高图像处理的效率和准确性。
通过一些典型的应用案例，我们可以深入了解Halcon算子的实际应用。
这些案例涵盖了工业质检、医疗影像、无人驾驶、智能制造等多个领域，展示了Halcon算子的强大功能和广泛适用性。
6. 我对Halcon算子的个人理解作为一名Halcon用户，我对Halcon算子有着深刻的认识和体会。
我认为Halcon算子不仅仅是图像处理的工具，更是一种思维方式和解决问题的哲学。
通过深入学习和使用Halcon算子，我对图像处理和机器视觉有了全新的认识和理解。
总结与回顾通过本文的全面介绍和深度探讨，我们对Halcon算子有了更加全面和深入的了解。
从算子的分类到使用技巧，再到实际案例分析，我们逐步领略了Halcon算子的强大功能和潜力。
我相信，在今后的工作和研究中，我们可以更好地运用Halcon算子，为图像处理和机器视觉领域的发展做出更大的贡献。
halcon配准例程
halcon配准例程Halcon配准是一种广泛应用于图像处理领域的技术，它主要用于将不同图像或图像中的物体进行精确定位和匹配。
在实际应用中，配准技术可以帮助我们实现图像融合、目标跟踪、三维重建等多种功能。
一、什么是Halcon配准Halcon配准是指通过图像处理算法，将输入的不同图像或同一图像中的不同物体，通过几何变换和特征匹配，将其对应的特征点精确定位到一致的坐标系中。
这样做的目的是为了实现后续的图像融合、目标跟踪、形状测量等应用。
二、Halcon配准的基本原理Halcon配准的基本原理包括几何变换和特征匹配两个关键步骤。
首先，通过几何变换，将两幅图像或两个物体的位置进行变换，使它们在同一坐标系下完全对齐。
接下来，通过特征匹配算法，找到两幅图像或两个物体之间的对应关系，从而获得精确的坐标信息。
三、Halcon配准的应用领域1. 图像融合：Halcon配准可以将多幅图像进行对齐，使它们在同一坐标系下完美重叠，从而实现图像融合的效果。
这在航空、遥感等领域中有广泛应用，例如将多幅航拍图像融合为一幅全景图像。
2. 目标跟踪：Halcon配准可以帮助实现目标在不同图像帧之间的精确定位，从而实现目标跟踪功能。
这在视频监控、无人机等领域中非常重要，例如追踪移动的车辆或人物。
3. 形状测量：Halcon配准可以通过对比物体的形状差异，实现对物体形状的测量。
这在制造业中的质检过程中常常用到，例如测量产品的尺寸、形状是否符合要求。
四、Halcon配准的优点Halcon配准的优点主要体现在以下几个方面：1. 精度高：Halcon配准采用先进的图像处理算法，能够实现高精度的图像对齐和特征匹配。
2. 鲁棒性强：Halcon配准算法对于图像的变化具有一定的鲁棒性，能够适应不同光照、角度等变化条件下的配准。
3. 处理速度快：Halcon配准算法针对大规模图像处理做了优化，能够在较短的时间内完成配准任务。
五、总结Halcon配准作为一种重要的图像处理技术，在互联网商业、医学影像、工业检测等领域中有广泛的应用。
halcon机器视觉试验平台设计方案与研究报告
halcon机器视觉试验平台设计方案与研究报告一晃十年，机器视觉领域的发展真是日新月异。
今天，我就来给大家分享一下关于halcon机器视觉试验平台的设计方案和研究报告。
准备好了吗？那就开始吧！咱们得明确一下halcon机器视觉试验平台的目的。
这个平台主要是为了帮助工程师和技术人员更好地了解和掌握halcon机器视觉软件的各项功能，提高视觉算法的研发效率。
咱们就一步一步地展开设计方案。
1.平台架构设计高性能处理器：为了保证视觉处理速度，我们选择了IntelCorei7处理器。
大容量内存：视觉处理过程中，内存容量至关重要。
我们选择了16GB内存。
高速存储：为了提高数据处理速度，我们选择了SSD硬盘。
多接口扩展：为了连接各种相机和传感器，我们选择了具备多个USB和GPIO接口的主板。
2.软件系统设计我们来看看软件系统。
这里主要包括两部分：操作系统和halcon 机器视觉软件。
操作系统：为了保证软件的稳定运行，我们选择了Windows10操作系统。
Halcon机器视觉软件：这是我们平台的重点。
我们需要对halcon 软件进行详细的研究，了解其各项功能，以便在试验平台中发挥最大作用。
3.视觉算法研究图像预处理：包括图像滤波、去噪、边缘检测等。
特征提取：包括角点检测、边缘提取、形状描述等。
目标识别：包括模板匹配、形状匹配、颜色识别等。
目标定位：包括单目标定位、多目标定位、姿态估计等。
4.实验方案设计图像预处理实验：研究不同滤波算法对图像去噪效果的影响。
特征提取实验：研究不同特征提取算法对目标识别和定位精度的影响。
目标识别实验：研究不同模板匹配算法对目标识别速度和精度的影响。
目标定位实验：研究不同定位算法对目标定位精度和速度的影响。
5.数据分析与优化性能分析：分析不同算法在处理速度、内存占用等方面的表现。
精度分析：分析不同算法在目标识别、定位等方面的精度。
稳定性分析：分析算法在长时间运行过程中的稳定性。
掌握halcon机器视觉软件的各项功能，为后续项目打下基础。
halcon机器视觉试验平台设计方案与研究报告
封面作者：PanHongliang仅供个人学习基于HALCON的机器视觉系统的研究与实现摘要近年来，机器视觉系统以其高效率、高可靠、低成本的特点在国外取得了广泛的应用。
机器视觉系统适用于众多领域，例如工业自动化、医药业、制造业、农业等，弥补了人类视觉的很多不足。
本文采用德国MVTec公司的专业机器视觉软件HALCON来开发机器视觉系统，提出了相关机器视觉实现方法，并且在机器视觉实验平台上完成了一个弹簧片检测任务。
目前关注较多的是机器视觉系统的硬件部分，而机器视觉软件部分关注较少，一个先进的机器视觉系统除了具有高性能的硬件外，还需要有高性能的软件，虽然说许多常见的开发软件例如Mircosoft的Visual Studio、NI的LabWindows\CVI等等都可以开发机器视觉系统，但是开发周期比较长，针对性较弱，程序的复杂程度较高。
而采用HALCON作为机器视觉和图像处理核心软件，不仅大大缩短了开发周期，降低了开发难度，而且可以参考HALCON 提供的众多机器视觉和图像处理例程来针对具体的任务做具体开发。
文章的第一章研究了机器视觉系统的组成、应用现状和发展，并且对机器视觉软件HALCON做了概述。
第二章根据相关要求，选择合适的硬件单元，设计和搭建了VS-ZM1200机器视觉实验平台。
第三章研究了机器视觉中常用的一些图像处理技术，重点讨论了在弹簧片检测任务中所采用的图像处理技术和算法，如图像的增强，分割，边缘检测等。
第四章研究了机器视觉软件，重点研究了HALCON，并且对在Visual C++开发环境下如何使用HALCON编写的程序做了讨论。
第五章介绍了在VS-ZM1200机器视觉实验平台上，使用HALCON和Visual C++开发的一套弹簧片检测系统，该系统完成关于弹簧片的尺寸参数测量和外观参数判别的任务。
第一章：绪论1.1机器视觉概述人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中,为了克服自身能力、能量的局限性,发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。
halcon 聚类算法
halcon 聚类算法Halcon是一种计算机视觉库，用于开发工业视觉应用。
Halcon并不直接提供标准的聚类算法，但它提供了一些强大的图像处理和分析工具，可以用于实现聚类任务。
在Halcon中，聚类通常通过图像分割和区域分析来实现。
以下是使用Halcon进行聚类或相关任务时可能用到的一些函数和概念：图像分割：使用threshold函数或其他图像分割算法将图像分成不同的区域，使得每个区域具有相似的特征。
threshold(Image, Region, MinGray, MaxGray)区域分析：使用connection函数或其他区域分析函数来处理和分析图像中的不同区域，获取区域的特征，如大小、形状等。
connection(Region, ConnectedRegions)特征提取：使用features函数来提取每个区域的特征。
这些特征可以用于聚类或其他图像分析任务。
features(ConnectedRegions, 'area', Features)聚类算法的自定义实现：虽然Halcon没有直接实现标准的聚类算法，但您可以使用其图像处理和分析功能来实现自定义的聚类逻辑。
例如，可以根据区域的特征值将它们分为不同的类别。
for Index := 1 to NumRegionsClassifyRegion(Features[Index], ClassLabel)请注意，Halcon的具体版本和功能可能会有所不同，因此建议查阅Halcon的文档和示例代码以获取更详细的信息。
如果您有特定的聚类算法或应用场景，您可能需要使用Halcon提供的基本图像处理工具来构建自己的聚类解决方案。
Halcon基础知识总结（一文学会halcon基础操作，总结自超人视觉）
Halcon基础知识总结（⼀⽂学会halcon基础操作，总结⾃超⼈视觉）此⽂根据《超⼈视觉 halcon启蒙班》写成，结合图⽚和例程，直观简单地介绍halcon的最基本操作基础知识光学：⼏何光学，物理光学数学：导数为主的⾼等数学，矩阵论五种需求：1.识别定位2.符号识别：⼀⼆维码，OCR3.测量需求4.缺陷需求（最常见，难度最⼤）5.⼿眼标定和抓取（结合运动控制）图像处理⼀般思路1.采集2.预处理拉开灰度⼏何变换去噪：中值滤波，均值滤波，⾼斯滤波抠图3.图像分割⼆值化形态学特征选择ps：Halcon⾥区域和图像是不同概念4.识别显⽰5.通信三⼤数据类型图像，区域，XLD灰度直⽅图勾选“阈值”将灰度值在”绿线和红线之间”的以选定颜⾊进⾏填充将把圈定的阈值范围内的直⽅图均匀拉伸释放到整个直⽅图轴上数组语法* Simple tuple operationsTuple1 := [1,2,3,4,5]Number := |Tuple1|SingleElement := Tuple1[3]Part := Tuple1[1:3]Copy := Tuple1[0:|Tuple1| - 1]运⾏结果读取图⽚的四种⽅法1. ⽂件 -> 读取图⽚2. Image Acquisition -> ⾃动检测接⼝（刷新设备）-> Direct show，从摄像头直接读图3. Image Acquisition -> 选择⽂件，从图像⽂件中读取4. Image Acquisition -> 选择路径，结合正则表达式读取路径下的图⽚PS：⽤Image Acquisition读取时记得点击代码⽣成摄像头抓取模式：在可视化 -> 更新窗⼝中调整同步采集：实时抓取，⼀直抓取异步采集：只等图⽚处理完后，grab_image才开始抓取PS：更多信息包括双相机采集，可以在案例 -> ⽅法 -> 图像采集设备中学习ROI（感兴趣区域）特征检测PS：⼆值化之后的区域虽然不连通，但仍然认为是⼀个区域。
Halcon算子中文功能注解
Chapter_1_:Classification1.1 Gaussian-Mixture-Models1.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_samples_class_gmm功能：清除一个高斯混合模型的训练数据。
6. create_class_gmm功能：为分类创建一个高斯混合模型。
7.evaluate_class_gmm功能：通过一个高斯混合模型评价一个特征向量。
8. get_params_class_gmm功能：返回一个高斯混合模型的参数。
9. get_prep_info_class_gmm功能：计算一个高斯混合模型的预处理特征向量的信息内容。
10. get_sample_class_gmm功能：从一个高斯混合模型的训练数据返回训练样本。
11. get_sample_num_class_gmm功能：返回存储在一个高斯混合模型的训练数据中的训练样本的数量。
12. read_class_gmm功能：从一个文件中读取一个高斯混合模型。
13. read_samples_class_gmm功能：从一个文件中读取一个高斯混合模型的训练数据。
14. train_class_gmm功能：训练一个高斯混合模型。
15. write_class_gmm功能：向文件中写入一个高斯混合模型。
16. write_samples_class_gmm功能：向文件中写入一个高斯混合模型的训练数据。
1.2 Hyperboxes1. clear_sampset功能：释放一个数据集的内存。
2. close_all_class_box功能：清除所有分类器。
《HALCON机器视觉与算法原理编程实践》第14章机器视觉中的深度学习
《HALCON机器视觉与算法原理编程实践》第14章机器视觉中的深度学习⽂章⽬录14.1 深度学习的基本概念14.1.1 Halcon中深度学习的应⽤14.1.2 系统需求14.1.3 搭建深度学习环境14.1.4 Halcon的通⽤深度学习流程14.1.5 数据14.1.6 ⽹络与训练过程14.1.7 随机梯度下降法14.1.8 迁移学习14.1.9 设置训练参数：超参数14.1.10 验证训练结果14.2 分类14.2.1 准备⽹络和数据14.2.2 训练⽹络并评估训练过程14.2.3 分类器的应⽤与评估14.2.4 实际检测14.2.5 评估分类检测结果14.3 物体检测14.3.1 物体检测的原理14.3.2 物体检测的数据集14.3.3 模型参数14.3.4 评估检测结果14.3.5 物体检测步骤14.4 语义分割深度学习是模仿⼈类⼤脑认识世界的⽅式，使⽤神经⽹络算法对视觉图像的各层级的特征进⾏提取。
它突破了传统的分类与检测算法的计算性能的局限性，尤其在分类、物体识别、分割⽅⾯表现良好。
Halcon从17.12版本开始⽀持深度学习。
本章将介绍如何在Halcon中应⽤深度学习算法进⾏训练、评估和检测。
14.1 深度学习的基本概念深度学习的概念源于⼈⼯神经⽹络的研究。
含多隐层的多层感知器就是⼀种深度学习结构。
深度学习通过组合底层特征形成更加抽象的⾼层表⽰属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表⽰。
深度学习的概念由Hinton等⼈于2006年提出。
基于深度置信⽹络（Deep Belief Network, DBN）提出⾮监督贪⼼逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层⾃动编码器深层结构。
此外LeCun等⼈提出的卷积神经⽹络也是第⼀个真正多层结构学习算法，它利⽤空间相对关系减少参数数⽬以提⾼训练性能。
深度学习和传统机器学习相⽐有以下三个优点：1、⾼效率：例如⽤传统算法去评估⼀个棋局的优劣，可能需要专业的棋⼿花⼤量的时间去研究影响棋局的每⼀个因素，⽽且还不⼀定准确。
halcon特征训练的方式 解释说明
halcon特征训练的方式解释说明1. 引言1.1 概述在计算机视觉领域中，特征训练是一种重要的技术方法，可以用于目标检测、图像识别以及图像分割等应用。
而halcon作为一个强大的视觉处理库，在进行特征训练时也提供了多种方式和方法。
本文将探讨halcon中的特征训练方式，并通过示例应用场景和实验结果进行评估和对比分析。
1.2 文章结构本文主要分为五个部分，每个部分都围绕着halcon特征训练展开。
首先介绍了文章的引言部分，然后详细解释了halcon特征训练的方式，包括特征提取方法、特征选择方法和特征训练策略。
接着，通过工业视觉、医学图像处理和计算机视觉领域三个示例场景来展示halcon在不同领域应用中的特征训练方法。
随后，在实验结果与分析部分介绍了数据集介绍和实验设置，并给出了衡量特征训练效果的评估指标。
最后，在结论与展望部分总结回顾研究工作发现，并提出存在问题与改进方向建议，同时展望未来研究和应用的发展方向。
1.3 目的本文的主要目的是对halcon特征训练的方式进行详细解释和说明。
通过深入探讨特征提取方法、特征选择方法和特征训练策略，并结合示例场景和实验结果分析，旨在帮助读者更全面地了解halcon中特征训练的原理和应用。
此外，本文还将对当前存在的问题提出改进方向建议，并展望未来研究和应用领域中有待探索的可能性。
2. halcon特征训练的方式:2.1 特征提取方法:Halcon提供了多种特征提取方法，可以根据具体需求选择适合的方法。
常用的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、模板匹配、形状匹配等。
边缘检测可通过Canny算法等实现，能够有效地将图像中的边缘提取出来；角点检测则可以利用Harris角点检测算法或FAST算法等来识别图像中的角点；模板匹配是一种基于模板与图像进行匹配的方法，可以根据事先准备好的样本模板在图像中找到目标对象；形状匹配则是通过计算物体之间的形状相似度来进行分类和识别。
600kg餐厨垃圾处理器研制
开发研究600kg餐厨垃圾处理器研制李静孟祥龙（邢台职业技术学院机电工程系，河北邢台054035）摘要：针对600kg餐厨垃圾处理器的机械结构进行设计。
根据餐余垃圾净化处理工艺的需求，设计相关工序所需机械装置,进而统筹整机结构形式,保证机械设备在垃圾处理过程中的高性能及持续性。
关键词:餐厨垃圾;送料装置；粉碎机;螺旋脱水器0引言餐厨垃圾是城市垃圾的一部分，是指机关、院校、餐饮行业和公共食堂等产生的餐饮废物。
它的特点是以水分及油脂为主，其营养丰富，而且盐分、有机物含量高，因此一般不适宜宜接填埋或者焚烧。
而与餐厨垃圾所相关的地沟油和泪水猪等,会对人类健康造成极大的潜在威胁，餐厨垃圾处理不及时，还会对人类的生活环境将造成恶劣的影响⑴。
目前，发展中国家和发达国家的餐厨垃圾浪费相差不多,但是前者由于技术不成熟等原因，食物主要是在加工、作者简介:李静（1980-），女，汉族，安徽太和人，研究生，邢台职业技术学院，讲师，研究方向:大锻件塑性成形过程中的缺陷控制。
孟祥龙（1982-）,男，汉族，河北南宫人，硕士，邢台职业技术学院，实验师,研究方向:CAD机械系统计算机模拟。
针对深度学习，HALCON扩展了一组操作符,可用于读取和训练深度神经网络,并将其应用于图像分类任务。
由于CNN（Convolutional Neural Network,卷积神经网络）在训练过程中会自动提取特征，所以使用这些算子可以避免人工提取特征，这与之前所有的分类方法相比具有很大的优势。
在HALCON的扩展中引入了计算矩形高度、宽度和长宽比的运算符height_width_ratio和height_width_ ratiojld,计算矩形的包围轴向矩形以及XLD轮廓和多边形的长宽比。
此夕卜，regiortJeatures、select_shape和select_shape^ld都通过特性比进行了扩展。
现在在HDevelop的feature Inspection和feature Histogram 对话框中也可以使用feature'ratio'o自动文本阅读器已扩展到检测和分离成对或小组水平触摸字符更可靠。
halcon 点法式成平面
halcon 点法式成平面1.引言1.1 概述点法式是计算机视觉领域中的一种重要的数学方法，它在图像处理和模式识别中发挥着重要的作用。
点法式的概念是基于数学几何中直线的概念而推广而来的，它描述了直线在二维平面上的数学特征，如斜率和截距。
而将点法式应用于成平面这一概念，则是将其扩展到了三维空间中的平面拟合问题。
在成平面中，点法式可以被用来描述平面在三维空间中的几何特征。
它包含了平面的法向量和一个经过平面上某点的向量。
通过这两个向量，我们可以推导出平面的方程，从而对平面进行建模和分析。
点法式在成平面中的应用十分广泛，如三维重建、物体识别和机器人导航等领域。
点法式的广泛应用使得它成为计算机视觉研究中不可或缺的数学工具。
通过对点法式的理解和运用，我们可以更准确地进行平面拟合和分析，从而提高图像处理和模式识别的准确性和效率。
同时，点法式也为我们提供了一种理解和描述三维空间中平面几何性质的方法，为进一步研究和应用提供了基础。
本文的目的就是对点法式在成平面中的应用进行深入探讨，探究其在计算机视觉中的重要性和潜在的发展方向。
通过系统性的分析和实验研究，我们希望能够全面了解点法式的特点和优势，并发现其在实际应用中的问题和挑战。
最终，我们希望能够为点法式的研究与应用提供有益的思考和启示，促进计算机视觉领域的进一步发展。
1.2文章结构文章结构部分的内容可以按照以下方式编写：文章结构部分的主要目的是介绍和解释整篇文章的组织结构，以帮助读者更好地理解和阅读文章。
本文将按照以下三个主要部分来组织论述：引言、正文和结论。
引言部分将提供文章的背景信息和目的，概述点法式的重要性，并介绍本文的结构。
正文部分将详细讨论点法式的概念和在成平面中的应用。
结论部分将总结点法式的重要性，并对其在未来的发展进行展望。
在引言部分，我们将概述本文的主要内容和目的。
首先，我们将介绍点法式的概念以及它在成平面中的应用。
然后，我们将探讨点法式的重要性，并展望它在未来的发展潜力。
halcon几何定位+仿射变换算子总结
一、概述Halcon是一款强大的机器视觉软件，其几何定位和仿射变换算子在工业自动化和图像处理领域有着重要的应用。
本文将对Halcon中的几何定位和仿射变换算子进行总结和讨论，希望能为相关领域的研究者和从业人员提供一些帮助。
二、Halcon几何定位算子1. 几何定位的基本原理几何定位是指在图像处理中找到物体的几何位置和姿态的过程。
Halcon提供了一系列用于几何定位的算子，如find_shape_model、find_scaled_shape_model、find_line和find_circle等。
这些算子可以用于在图像中查找特定形状的物体，并确定其位置和旋转角度。
2. 几何定位算子的使用方法在使用Halcon进行几何定位时，首先需要提供一个模板图像或者基准对象的特征描述，然后利用相应的算子在目标图像中进行匹配，最终得到物体的位置和姿态信息。
其中，find_shape_model和find_scaled_shape_model算子适用于查找具有特定形状和尺寸的物体，而find_line和find_circle算子则可以用于检测直线和圆圈等基本几何形状。
3. 几何定位算子的优缺点Halcon的几何定位算子具有高精度、高鲁棒性和良好的实时性等优点，可以应用于工业自动化领域中的物体检测和定位任务。
但是，对于光照变化大或者物体表面纹理复杂的情况，其准确性可能会受到一定程度的影响。
三、Halcon仿射变换算子1. 仿射变换的基本原理仿射变换是指在二维空间中对图像进行平移、旋转、缩放和错切等操作的线性变换过程。
Halcon提供了一系列用于仿射变换的算子，如affine_trans_image、hom_mat2d_identity、hom_mat2d_translate和hom_mat2d_rotate等。
这些算子可以用于对图像进行各种仿射变换操作。
2. 仿射变换算子的使用方法在使用Halcon进行仿射变换时，首先需要构造一个仿射变换矩阵，然后利用相应的算子对图像进行变换。
halcon卷积算子偏置参数
Halcon卷积算子偏置参数1. 引言Halcon是一款强大的机器视觉库，提供了许多图像处理和分析的功能。
其中，卷积算子是Halcon中常用的图像处理算法之一。
在卷积算子中，偏置参数起到了重要的作用。
本文将详细介绍Halcon卷积算子的偏置参数，包括其定义、作用、设置方法等内容。
2. 偏置参数的定义在卷积算子中，偏置参数是一个可调节的参数，用于对图像进行平移或偏移。
它可以理解为在卷积操作中加上一个常数项。
偏置参数的值会影响图像处理的结果，通过调节偏置参数，可以使得卷积算子更加适应不同的图像特点。
3. 偏置参数的作用偏置参数在卷积算子中起到了平移或偏移图像的作用。
它可以用来调整图像的亮度或对比度，从而改变图像的视觉效果。
通过调节偏置参数，可以使得卷积算子更好地适应不同的图像场景，提高图像处理的准确性和效果。
4. 偏置参数的设置方法在Halcon中，可以通过设置卷积算子的偏置参数来实现对图像的平移或偏移。
下面是一个示例代码：convol := create_convol(3, 3) // 创建一个3x3的卷积算子set_convol_weight(convol, [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]) // 设置卷积算子的权重set_convol_bias(convol, 10) // 设置卷积算子的偏置参数在上述代码中，set_convol_bias函数用于设置卷积算子的偏置参数，参数值为一个常数。
通过调节这个常数的值，可以实现对图像的平移或偏移。
5. 偏置参数的影响偏置参数的值会影响卷积算子对图像的处理效果。
当偏置参数较小或为零时，图像的亮度或对比度会较低；当偏置参数较大时，图像的亮度或对比度会较高。
通过调节偏置参数的值，可以使得卷积算子更好地适应不同的图像特点。
6. 偏置参数的优化为了获得最佳的图像处理效果，需要对偏置参数进行优化。
优化偏置参数的方法有很多，可以通过试验和调整来找到最佳的参数值。
halcon线直线度算子
halcon线直线度算子摘要：1.GPIO 简介2.NPN 三极管简介3.GPIO 控制NPN 三极管的方法4.应用实例正文：1.GPIO 简介GPIO（General Purpose Input/Output，通用输入/输出）是微控制器（MCU）上的一个重要外设，它可以根据程序的设定，实现输入或输出功能。
GPIO口可根据需要配置为输入、输出、复用等多种功能，具有较高的灵活性。
2.NPN 三极管简介PN 三极管是一种双极型晶体管，由两个n 型半导体（发射极和集电极）和一个p 型半导体（基极）组成。
它具有三个引脚，分别是发射极、基极和集电极。
NPN 三极管在数字电路和模拟电路中都有广泛应用，如开关、振荡器、放大器等。
3.GPIO 控制NPN 三极管的方法GPIO 控制NPN 三极管的方法主要有两种：（1）使用GPIO 输出功能，直接驱动三极管。
在这种方法中，将GPIO 口设置为输出模式，根据需要输出高电平或低电平，从而控制三极管的导通或截止。
需要注意的是，GPIO 输出电流有限，可能需要加驱动电路来驱动大功率的三极管。
（2）使用GPIO 输入功能，通过三极管的电流放大作用，实现对GPIO 输入信号的检测。
在这种方法中，将GPIO 口设置为输入模式，通过三极管将外部信号输入到GPIO 口。
当外部信号达到一定阈值时，GPIO 输入为高电平；反之，则为低电平。
这种方法可以实现对模拟信号的检测，但需要注意防止三极管饱和。
4.应用实例假设我们有一个GPIO 口（如Arduino 的数字口），需要控制一个LED 灯的开关。
可以通过以下方法实现：（1）将GPIO 口设置为输出模式，当GPIO 输出高电平时，LED 灯导通；输出低电平时，LED 灯截止。
（2）将GPIO 口设置为输入模式，通过连接一个NPN 三极管，使得当外部输入信号达到一定阈值时，GPIO 输入为高电平，从而实现对LED 灯的控制。
综上所述，通过GPIO 控制NPN 三极管，可以实现对各种设备的控制和信号检测。
HALCON算子函数Chapter 17：Tools
HALCON算子函数Chapter 17：Toolshalcon算子函数chapter17：toolshalcon算子函怠―chapter17:tools17.12d-transformations1.affine_trans_pixel功能：ο袼刈溯sm行任意的仿射二sq。
2.affine_trans_point_2d 功能：cm行任一的最二sq3.bundle_adjust_mosaic功能：煞n相同型二sq矩相乘。
5.hom_mat2d_determinant功能：算是一同|的二sq矩的行列式。
6.hom_mat2d_identity功能：建二sq同拥耐|q矩。
7.hom_mat2d_invert功能：填入一同|二sq矩。
8.hom_mat2d_rotate功能：橐同|二sq矩添加一循h。
9.hom_mat2d_rotate_local功能：橐同|二sq矩嵌入一循h。
10.hom_mat2d_scale功能：橐同|二sq矩添加一s放。
11.hom_mat2d_scale_local功能：橐同|二sq矩嵌入一s摆。
12.hom_mat2d_slant功能：橐同|二sq矩添加一斜面。
13.hom_mat2d_slant_local功能：橐同|二sq矩嵌入一斜面。
14.hom_mat2d_to_affine_par功能：算一碜砸同|二sq矩的仿射q怠15.hom_mat2d_translate功能：橐同|二sq矩嵌入一旋d。
16.hom_mat2d_translate_local功能：橐同|二sq矩添加一旋d。
17.hom_mat2d_transpose功能：⒁同|二sq矩d复置。
18.hom_mat3d_project功能：o一二s投影q矩投影一仿射三sq矩。
19.hom_vector_to_proj_hom_mat2d功能：根o定c的映射算一同|q矩。
20.proj_match_points_ransack 功能：通在^找出捣d像是中ccc之g的态射算是一投影q矩。
halcon聚类算法
Halcon聚类算法1. 简介Halcon是一款由MVTec开发的图像处理软件库，提供了丰富的图像处理功能。
其中的聚类算法是Halcon的核心功能之一，用于将数据集划分为不同的簇，每个簇包含相似的数据点。
聚类算法在图像处理中有广泛的应用，例如目标检测、图像分割等。
2. 聚类算法的原理聚类算法的目标是将数据集划分为若干个簇，使得同一簇内的数据点之间的相似度最大，不同簇之间的相似度最小。
常见的聚类算法有K均值算法、层次聚类算法等。
2.1 K均值算法K均值算法是一种常用的聚类算法，其原理如下：1.随机选择K个初始聚类中心。
2.将数据集中的每个数据点分配给距离其最近的聚类中心。
3.根据每个簇中的数据点重新计算聚类中心。
4.重复步骤2和步骤3，直到聚类中心不再发生变化或达到预定的迭代次数。
K均值算法的优点是简单易懂，计算效率高，但对于非凸形状的簇划分效果较差。
2.2 层次聚类算法层次聚类算法是一种基于距离的聚类算法，其原理如下：1.将每个数据点看作一个独立的簇。
2.计算每两个簇之间的距离，选择最近的两个簇合并为一个新簇。
3.重复步骤2，直到所有数据点都被合并为一个簇，或者达到预定的簇个数。
层次聚类算法的优点是可以发现不同大小和形状的簇，但计算复杂度较高。
3. Halcon中的聚类算法Halcon中提供了多种聚类算法，可以根据不同的需求选择合适的算法进行图像处理。
3.1 K均值聚类Halcon中的K均值聚类算法通过kmeans_clustering函数实现。
该函数的输入参数包括待聚类的数据集、聚类个数K等。
函数的输出包括聚类中心和每个数据点所属的簇。
示例代码如下：kmeans_clustering(Image, K, Clusters)3.2 层次聚类Halcon中的层次聚类算法通过hierarchical_clustering函数实现。
该函数的输入参数包括待聚类的数据集、距离度量方法等。
函数的输出包括聚类结果和簇的层次结构。
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开发研究HALCON仃.12主要新功能研究金佛荣（甘肃工业职业技术学院电信学院，甘肃天水741025）摘要：HALCON是目前使用最广泛的商业化机器视觉开发平台，它以功能强大、开发效率高、产品稳定受到了广大机器视觉功能师的欢迎。
HALCON17.12由于引入了广大机器视觉工程师期待已久的深度学习功能而备受关注。
据此，从软件的新增功能、操作系统支持、软件增加的新函数这3个方面介绍了HALCON 17.12的升级内容，为机器视觉工程师提供方便。
关键词:HALCON；深度学习；库函数1HALCON17.12的新功能使用HALCON17.12,用户可以使用HALCON中包含的2个预训练网络的CNNs（卷积神经网络）训练自己的分类器。
这些都是高度优化的工业应用，并基于成千上万的图像。
在训练过程中,HALCON会自动学习哪些特性可以用来识别不同的类，这与以前所有的分类方法相比有很大的优势，大大减少了编程工作。
经过对CNN的训练，可以用HALCON对新数据进行分类。
表面检测HALCON17.12提供了一种新的镜面反射表面检测方法，用于检测传统表面检测技术难以识别的凹痕或划痕等缺陷。
偏转测量是通过观察已知图案的镜面图像及其在表面上的变形来进行镜面反射的。
HDevelop提供了一个新的库导出,它使得用c++中的HALCON过程像调用任何其他c++函数一样简单和直观。
这可以通过封装必要的HDevEngine API调用的c++包装器实现。
这个新的库导出还生成CMake项目，可以很容易地将其配置为输出许多流行ide（如Visual Studio）的项目文件。
新的功能可以通过HDevelop GUI 和命令行界面访问改进的自动文本阅读器，HALCON 17.12的特点是一个改进的自动文本阅读器，现在检测和分离触摸字符更鲁棒。
HALCON现在提供了一种新的方法,将多个三维点融合到一个水密表面。
这种新方法能够结合来自不同甚至不同的3D传感器的数据，比如立体相机、飞行时间相机或条纹投影。
来自这些传感器的数据融合成一个高度优化的3D点云。
这种技术对逆向工程特别有用。
HALCON现在提供了新的GigEVision2接口，支持符合GigEVision2的设备,取代旧的GigEVision界面。
特别是,这僚接口支持传输块数据和其他有效负载类型,包括多部分有效负载。
与支持多部分负载类型的3D传感器相结合，GigEVision2接口现在能够在使用grab_data 作者简介:金佛荣（1982-）,男，甘肃天水，硕士研究生，讲师，研究方向：测控技术。
或grab_data_async时直接创建ObjectModel3D。
2对操作系统系统的支持适用于Windows7/8/8.1/10或Windows Server 2008R2/2012/2012R2/2016扩展的x86处理器的x86sse2-Win32平台版本,即英特尔奔腾4/AMD Athlon64或以上。
适用于Windows7/8/8.1/10或Windows Server2008R2/2012/2012R2/2016x64版本，适用于Intel64或AMD64处理器。
在安装过程中，将环境变量HALCONARCH设置为x86sse2-win32或x64-win64,以指示安装的平台版本。
如果您想切换到另一个平台版本，您必须首先安装它，然后，必须调整环境变量HALC0NARCH ox64-linux平台版本适用于Linux x86_64,内核3.6或更高,libc.so,6（GLIBC_2.17或更高）,libstdc++.so. 6（GLIBCXX_3.4.15或更高），在Intel64或AMD64处理器上。
arm7a-linux平台版本的Linux armv7a,内核与hidraw相支持，硬浮动AEI,glibc 2.17或更高，lib-stdc++ox64-macosx平台版本适用于Intel64上的macOS 10.12/10.13。
3新函数HALCON扩展了一个操作符fuse_object_mod-el_3d,它将3D对象模型融合到一个水密表面。
这种新方法能够结合来自各种3D传感器的数据，甚至来自不同类型的数据，如立体相机、飞行时间相机和条纹投影。
这种技术对逆向工程特别有用。
新的HDevelop示例程序HDevelop/3D-0bject-Model/transformation/fuse_ object_modeL3d_workflow.hdev展示了如何使用新的操作符及其各种参数。
它使用新的三维对象模型univer-saljoint_part_registered_[00-14].om3来自子目录3d_models/universaljoint_part o将surface_nonnals_object_model_3d扩展为分别从三角形和xyz_mapping计算点法线的2种方法。
通过从xyz_mapping派生网格的方法对triangulate_object_ model_3d进行了扩展。
HALCON已经扩展了一个未经校准的操作符unca-librated_photometric_stereo,它能够检测高频细节，如表面划痕，而无需任何校准过程。
新的HDevelop示例程序HDevelop/Applications/Surface-Inspection/in-spect_flooring_uncalib_photometric_stereo.hdev显示了新功能。
《湖北农机化》2019年第16期[开发研究600kg餐厨垃圾处理器研制李静孟祥龙（邢台职业技术学院机电工程系，河北邢台054035）摘要：针对600kg餐厨垃圾处理器的机械结构进行设计。
根据餐余垃圾净化处理工艺的需求，设计相关工序所需机械装置,进而统筹整机结构形式,保证机械设备在垃圾处理过程中的高性能及持续性。
关键词:餐厨垃圾;送料装置；粉碎机;螺旋脱水器0引言餐厨垃圾是城市垃圾的一部分，是指机关、院校、餐饮行业和公共食堂等产生的餐饮废物。
它的特点是以水分及油脂为主，其营养丰富，而且盐分、有机物含量高，因此一般不适宜宜接填埋或者焚烧。
而与餐厨垃圾所相关的地沟油和泪水猪等,会对人类健康造成极大的潜在威胁，餐厨垃圾处理不及时，还会对人类的生活环境将造成恶劣的影响⑴。
目前，发展中国家和发达国家的餐厨垃圾浪费相差不多,但是前者由于技术不成熟等原因，食物主要是在加工、作者简介:李静（1980-），女，汉族，安徽太和人，研究生，邢台职业技术学院，讲师，研究方向:大锻件塑性成形过程中的缺陷控制。
孟祥龙（1982-）,男，汉族，河北南宫人，硕士，邢台职业技术学院，实验师,研究方向:CAD机械系统计算机模拟。
针对深度学习，HALCON扩展了一组操作符,可用于读取和训练深度神经网络,并将其应用于图像分类任务。
由于CNN（Convolutional Neural Network,卷积神经网络）在训练过程中会自动提取特征，所以使用这些算子可以避免人工提取特征，这与之前所有的分类方法相比具有很大的优势。
在HALCON的扩展中引入了计算矩形高度、宽度和长宽比的运算符height_width_ratio和height_width_ ratiojld,计算矩形的包围轴向矩形以及XLD轮廓和多边形的长宽比。
此夕卜，regiortJeatures、select_shape和select_shape^ld都通过特性比进行了扩展。
现在在HDevelop的feature Inspection和feature Histogram 对话框中也可以使用feature'ratio'o自动文本阅读器已扩展到检测和分离成对或小组水平触摸字符更可靠。
新的文本模型参数“separate_touching_ chars”可用于控制触摸字符的分离。
如果将该参数设置为“enhanced”，fincLtext将使用一个新的综合方法检测触摸区域，该方法使用新的助手文件％HALCONROOT%/ ocr/find_text_support.hotc0新的HDevelop示例程序HDevelop/OCR/Segmentation/find_text_separate_ touching_chars.hdev演示了新文本模型参数的用法。
它储存、运输上损失,而后者是在食用过程中,浪费的可食用的一部分⑵。
由此可见，餐厨垃圾的管理、处理已成为全球性的大问题。
在此背景下，本文以学校食堂为服务对象，针对日处理量600kg的餐厨垃圾处理器进行研制。
1餐厨垃圾处理器工艺流程及原理针对使用环境需求，编制如图1所示餐厨垃圾处理器工作过程工艺流程。
图1餐厨垃圾处理器工艺流程图使用子目录images/ocr/中的新映像article」abel_01、articleJabel_02和article_label_03oHALCON扩展了一个新的操作符distance_cc_min_ points,它是distance_cc」nin的改进版本。
特别是新操作符执行与旧操作符相同的计算，但还提供了用于计算的两个轮廓中的点。
新的HDevelop示例程序HDevelop/ Tools/Geometry/distance_cc_min_points.hdev演示了新功能。
4结束语HALCON17.12增加了深度学习、新的镜面反射表面检测方法、新的库导出、新的三维建模方法、新的图像采集接口。
尤其是深度学习的引入，使得HALCON的功能进一步齐全，大大地提高了软件使用的便利性。
同时软件对操作系统的兼容性进一步提高。
另外,HALCON17.12在三维建模、高频细节测量、自动文本阅读等方面增加了很多新函数,进一步强大功能并提高使用的便捷性。
参考文献：[11张琼，沈海宏,沈民奋，等.基于HALCON的无标记印刷品图像质量检测⑴.汕头大学学报（自然科学版）,2011（02）.（收稿日期=2019-05-13）应《湖北农机化》2049年第16期。