halcon范例
halcon实例分割实例
Halcon是一个计算机视觉库，提供了许多强大的图像处理和分析功能。
实例分割是Halcon中的一个重要功能，它能够将图像中的不同对象或物体进行精确分割和识别。
一个简单的Halcon实例分割的例子可能包括以下几个步骤：
1.导入图像：首先，你需要将待处理的图像导入到Halcon中。
你可以使用
read_image函数来完成这个任务。
2.预处理：预处理是图像分割的重要步骤，包括灰度转换、噪声去除、平滑
等。
Halcon提供了丰富的预处理函数，如convert_gray_image、
clear_image、smooth_image等。
3.对象检测：在预处理之后，你可以使用Halcon中的各种检测器来检测图像
中的对象。
这些检测器包括边缘检测、圆形检测、直线检测等。
你可以根据需要选择适合的检测器。
4.实例分割：一旦检测到对象，你就可以使用Halcon的实例分割功能来将这
些对象分割成不同的实例。
你可以使用find_instance_contours函数来完成这个任务。
这个函数将返回一个轮廓列表，每个轮廓代表一个实例。
5.结果处理：最后，你可以使用Halcon中的各种函数来处理和显示分割结
果。
例如，你可以使用draw_contours函数来在图像上绘制轮廓，或者使
用write_image函数将结果保存到文件中。
halcon标定例子
halcon标定例子Halcon标定是一种用于机器视觉系统中相机和图像采集设备的校准方法。
通过标定，可以获得相机的内部参数和外部参数，从而提高图像处理和计算机视觉系统的精度和稳定性。
下面是十个关于Halcon标定的例子：1. Halcon标定的基本原理Halcon标定是通过采集一系列已知位置和姿态的标定板图像，从而计算出相机的内部参数和外部参数。
这些参数可以用于图像校正、三维重建等应用。
2. Halcon标定的步骤Halcon标定的主要步骤包括：选择标定板、采集标定图像、提取标定板角点、计算相机参数、优化标定结果等。
3. Halcon标定的精度评估Halcon标定的精度可以通过重投影误差来评估，即将标定板上的角点投影到图像上，然后计算投影点与实际角点之间的距离。
4. Halcon标定的误差来源Halcon标定的误差来源主要包括相机畸变、标定板姿态误差、标定板角点检测误差等。
这些误差会影响标定结果的精度。
5. Halcon标定的应用场景Halcon标定广泛应用于机器视觉系统中的目标检测、定位、测量等任务。
通过标定，可以提高系统的测量精度和稳定性。
6. Halcon标定的优化方法Halcon标定可以通过优化算法来提高标定结果的精度。
常用的优化方法包括非线性最小二乘法、Bundle Adjustment等。
7. Halcon标定的注意事项在进行Halcon标定时，需要注意选择合适的标定板、保证标定板的平整度、正确设置相机参数等。
8. Halcon标定的挑战和解决方案Halcon标定在实际应用中可能面临光照变化、相机运动等挑战。
针对这些问题，可以采用多视角标定、动态标定等方法来解决。
9. Halcon标定的未来发展趋势随着机器视觉技术的不断发展，Halcon标定也在不断演进。
未来的发展趋势包括更精确的标定方法、更高效的标定算法等。
10. Halcon标定的局限性虽然Halcon标定可以提高机器视觉系统的精度和稳定性，但仍然存在一些局限性，如对标定板的要求较高、对标定图像的要求较严格等。
halcon工业应用案例
1. get_region_chain功能：一个对象的轮廓(contour)作为链式码。
2. get_region_contour功能：查询一个目标的轮廓(contour)。
3. get_region_convex功能：查询突起的外表作为轮廓(contour)。
4. get_region_points功能：查询一个区域的像素数。
5. get_region_polygon功能：用一个多边形近似获取区域。
6. get_region_runs功能：查询一个区域的扫描宽度编码。
14.2 Creation1. gen_checker_region功能：创建一个方格式区域。
2. gen_circle功能：创建一个圆周。
3. gen_ellipse功能：创建一个椭圆。
4. gen_empty_region功能：创建一个空的区域。
5. gen_grid_region功能：根据行或像素数创建一个区域_。
6. gen_random_region功能:创建一个随机区域。
7. gen_random_regions功能：创建随机区域如圆周，矩形和椭圆。
8. gen_rectangle1功能：创建一个与坐标轴平行的长方形。
9. gen_rectangle2功能：创建任意方向的矩形。
10. gen_region_contour_xld功能：从XLD元组中创建一个区域。
11. gen_region_histo功能：将一个直方图转换为一个区域。
12. gen_region_hline功能：将Hesse正规形状中描述的输入线存储为区域。
13. gen_region_line功能：将输入线以区域形式存储。
14. gen_region_points功能：将个别的像素存储为图像区域。
15. gen_region_polygon功能：将一个多边形存储为一个目标图像。
16. gen_region_polygon_filled功能：将一个多边形存储为一个已填充区域。
halcon语义分割实例
halcon语义分割实例Halcon语义分割实例引言：随着计算机视觉技术的发展，语义分割技术在图像处理和理解中扮演着重要的角色。
Halcon作为一款强大的机器视觉开发工具，提供了丰富的功能和算法来实现语义分割任务。
本文将介绍Halcon语义分割的基本原理、应用场景以及实例操作，帮助读者更好地理解和应用该技术。
一、Halcon语义分割的基本原理语义分割是指将图像中的每个像素分配到预定义的语义类别中，从而实现对图像的精细分割和理解。
Halcon通过使用深度学习算法来实现语义分割，其中最常用的算法是卷积神经网络（CNN）。
CNN 通过多层卷积和池化操作，能够对图像进行特征提取和分析，进而实现语义分割任务。
二、Halcon语义分割的应用场景1. 医学图像分割：在医学图像中，语义分割可以帮助医生快速准确地定位和识别病变区域，对于疾病的早期诊断和治疗具有重要的意义。
2. 工业检测：在工业生产中，语义分割可以实现对产品的质量检测和缺陷分析，提高生产效率和产品质量。
3. 自动驾驶：语义分割可以帮助自动驾驶车辆识别和理解道路上的交通标志、行人和车辆等，提高行车安全性。
4. 农业智能化：语义分割可以帮助农民识别和分析农作物的生长情况和病虫害情况，提高农业生产效益。
三、Halcon语义分割的实例操作以下是使用Halcon进行语义分割的实例操作：1. 准备数据集：首先，需要准备带有标签的图像数据集，包括原始图像和对应的标签图像。
标签图像中的每个像素点都对应着一个语义类别。
2. 构建CNN模型：使用Halcon提供的深度学习工具，构建一个适合语义分割的CNN模型。
可以根据实际需求选择不同的网络结构和参数设置。
3. 数据预处理：对原始图像进行预处理，包括图像增强、尺寸调整和归一化等操作，以便于模型的训练和测试。
4. 模型训练：使用准备好的数据集，通过反向传播算法对CNN模型进行训练。
在训练过程中，可以使用交叉熵损失函数来评估模型的性能，并使用优化算法来不断调整模型的权重和偏置。
第10章 HALCON相关实例
（a）原图
HALCON数字图像处理
（b）根据直方图阈值法阈值分割结果
10.1 字符分割识别
（c）填充孔洞后
（d）开运算后 （e）最终结果
HALCON数字图像处理
10.2 条形码识别
条形码常常又被人们称为条码（BAR CODE），条形码是由一组按一定 编码规则排列的条、空符号，用以表示一定的字符、数字及符号组成的信息。 条形码有一维条码和二维条码，不同的类型的条形码应用在不用的领域。条 形码可以标出商品的生产国家、制造厂家、商品名称、生产日期、图书分类 号、邮件起始地点、类别、日期等信息，因而在商品流通、银行系统等领域 得到了广泛应用。
第10章 HALCON相关实例
◆ 10.1 字符分割识别 ◆10.2 条形码识别 ◆10.3 去雾算法 ◆ 10.4 三维匹配 ◆ 10.5 图像拼接
HALCON数字图像处理
10.1 字符分割识别
字符识别又称光学字符识别（Optical Character Recognition简称OCR）,是在图像中识别字符的过程。随着视觉技 术的不断发展，在越来越多的应用中都需要将检测对象上的印刷字 符识别出来。一个典型的例子就是一些产品上所贴的序列号条码， 某些情况下我们需要去读取并且识别出这个序列号的信息。
一般来说，图像拼接的过程由图像获取、图像预处理、图像配准、 图像融合四个步骤组成，其中图像配准是整个图像拼接的基础。
输入图像
图像几何 矫正
图像预处 理
图像配准
图像融合
全景图像
HALCON数字图像处理
10.5 图像拼接
【例10.7】图像拼接HALCON实例，如图10-13所示。
（a）待拼接图像1
（b）待拼接图像2
halcon范例
* This program demonstrates how to detect small texture* defects on the surface of plastic items by using the fast* fourier transform (FFT).* 检测塑料物品表面的小纹理缺陷* First, we construct a suitable filter using Gaussian* filters.创立一个滤波器* Then, the images and the filter are convolved* by using fast fourier transforms.* 图像经过傅里叶变换后，滤波，再经过反变换* Finally, the defects* are detected in the filtered images by using* morphology operators.* 通过形态学检测出缺陷* Initializationsdev_update_off ()dev_close_window ()read_image (Image, 'plastics/plastics_01')get_image_size (Image, Width, Height)dev_open_window (0, 0, Width, Height, 'black', WindowHandle) set_display_font (WindowHandle, 14, 'mono', 'true', 'false')dev_set_draw ('margin')dev_set_line_width (3)dev_set_color ('red')** Optimize the fft speed for the specific image size* 根据具体的图像尺寸优化傅里叶变换的速度（有此函数）optimize_rft_speed (Width, Height, 'standard')** Construct a suitable filter by combining two gaussian* filtersSigma1 := 10.0Sigma2 := 3.0gen_gauss_filter (GaussFilter1, Sigma1, Sigma1, 0.0, 'none', 'rft', Width, Height)gen_gauss_filter (GaussFilter2, Sigma2, Sigma2, 0.0, 'none', 'rft', Width, Height)sub_image (GaussFilter1, GaussFilter2, Filter, 1, 0)** Process the images iterativelyNumImages := 11for Index := 1 to NumImages by 1** Read an image and convert it to gray valuesread_image (Image, 'plastics/plastics_'+Index$'02')rgb1_to_gray (Image, Image)* RGB图-> gray图* Perform the convolution in the frequency domain* 频域图像处理三步，第二步将频域图像和高斯滤波器做卷积rft_generic (Image, ImageFFT, 'to_freq', 'none', 'complex', Width)convol_fft (ImageFFT, Filter, ImageConvol)rft_generic (ImageConvol, ImageFiltered, 'from_freq', 'n', 'real', Width)** Process the filtered imagegray_range_rect (ImageFiltered, ImageResult, 10, 10)*做一个矩形模板，模板处理图像10*10模板min_max_gray (ImageResult, ImageResult, 0, Min, Max, Range)threshold (ImageResult, RegionDynThresh, max([5.55,Max*0.8]), 255)connection (RegionDynThresh, ConnectedRegions)select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', 4, 99999)union1 (SelectedRegions, RegionUnion)closing_circle (RegionUnion, RegionClosing, 10)connection (RegionClosing, ConnectedRegions1)select_shape (ConnectedRegions1, SelectedRegions1, 'area', 'and', 10, 99999)area_center (SelectedRegions1, Area, Row, Column)* Display the resultsdev_display (Image)Number := |Area|if (Number)gen_circle_contour_xld (ContCircle, Row, Column, gen_tuple_const(Number, 30), gen_tuple_const(Number, 0), gen_tuple_const(Number, rad(360)), 'positive', 1)ResultMessage := ['Not OK', Number + ' defect(s) found']Color := ['red','black']dev_display (ContCircle)elseResultMessage := 'OK'Color := 'forest green'endifdisp_message (WindowHandle, ResultMessage, 'window', 12, 12, Color, 'true')if (Index#NumImages)disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')stop ()endifendfor* this example shows how to detect mura defects* in blurred images 模糊图像中检测污斑* LCD中的污斑缺陷检测dev_close_window ()dev_update_off ()Path := 'lcd/mura_defects_blur_'**定义一个字符串常量，此常量接上字符串索引构成文件名称read_image (Image, Path+'01')get_image_size (Image, Width, Height)dev_open_window_fit_size (0, 0, Width, Height, 640, 480, WindowHandle) set_display_font (WindowHandle, 14, 'courier', 'true', 'false')dev_set_draw ('margin')dev_set_line_width (3)dev_set_color ('red')ScaleFactor := 0.4for f := 1 to 3 by 1read_image (Image, Path+f$'.2i')decompose3 (Image, R, G, B)* correct side illuminationrft_generic (B, ImageFFT, 'to_freq', 'none', 'complex', Width)gen_gauss_filter (ImageGauss, 100, 100, 0, 'n', 'rft', Width, Height)convol_fft (ImageFFT, ImageGauss, ImageConvol)rft_generic (ImageConvol, ImageFFT1, 'from_freq', 'none', 'byte', Width)**傅里叶变换，滤波，反变换sub_image (B, ImageFFT1, ImageSub, 2, 100)**图像相减* perform the actual inspectionzoom_image_factor (ImageSub, ImageZoomed, ScaleFactor, ScaleFactor, 'constant')*avoid border effects when using lines_gauss()*避免边界干扰get_domain (ImageZoomed, Domain)erosion_rectangle1 (Domain, RegionErosion, 7, 7)**腐蚀掉边缘，消除边界干扰，缩小ROIreduce_domain (ImageZoomed, RegionErosion, ImageReduced)**缩小ROIlines_gauss (ImageReduced, Lines, 5, 0.02, 0.3, 'dark', 'true', 'gaussian', 'true')**找线hom_mat2d_identity (HomMat2DIdentity)hom_mat2d_scale_local (HomMat2DIdentity, 1/ScaleFactor, 1/ScaleFactor, HomMat2DScale)affine_trans_contour_xld (Lines, Defects, HomMat2DScale)*dev_display (Image)dev_display (Defects)if (f < 3)disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')stop ()endifendfor。
halcon圆柱角点展平案例
halcon圆柱角点展平案例Halcon圆柱角点展平是一种常见的图像处理技术，它可以将圆柱体表面的角点展平，使得图像更加清晰、易于处理。
下面我们将介绍一些关于Halcon圆柱角点展平的案例，以帮助读者更好地理解这一技术。
1. 圆柱体表面缺陷检测在制造业中，圆柱体表面的缺陷检测是一个非常重要的任务。
通过使用Halcon圆柱角点展平技术，可以将圆柱体表面的角点展平，从而更容易检测表面缺陷。
例如，可以使用Halcon的边缘检测算法来检测表面缺陷，并使用Halcon的形态学算法来修复缺陷。
2. 机器人视觉导航在机器人导航中，Halcon圆柱角点展平技术可以用于识别机器人周围的环境。
例如，可以使用Halcon的角点检测算法来识别圆柱体表面的角点，并使用展平技术将其展平。
这样，机器人就可以更容易地识别周围的环境，并进行导航。
3. 三维重建在三维重建中，Halcon圆柱角点展平技术可以用于处理圆柱体表面的角点。
例如，可以使用Halcon的三维重建算法来重建圆柱体的三维模型，并使用展平技术将其展平。
这样，可以更容易地处理圆柱体表面的角点，并生成更准确的三维模型。
4. 机器视觉检测在机器视觉检测中，Halcon圆柱角点展平技术可以用于处理圆柱体表面的角点。
例如，可以使用Halcon的形态学算法来检测圆柱体表面的缺陷，并使用展平技术将其展平。
这样，可以更容易地检测圆柱体表面的缺陷，并生成更准确的检测结果。
5. 机器人抓取在机器人抓取中，Halcon圆柱角点展平技术可以用于处理圆柱体表面的角点。
例如，可以使用Halcon的角点检测算法来识别圆柱体表面的角点，并使用展平技术将其展平。
这样，机器人就可以更容易地抓取圆柱体，并进行精确的操作。
6. 机器人定位在机器人定位中，Halcon圆柱角点展平技术可以用于处理圆柱体表面的角点。
例如，可以使用Halcon的角点检测算法来识别圆柱体表面的角点，并使用展平技术将其展平。
这样，机器人就可以更容易地定位圆柱体，并进行精确的操作。
Halcon自带示例目录
Halcon⾃带⽰例⽬录【⽅法】——【⼀维测量】1、3d_coordinates 3D坐标 Measure slanted object in world coordinate 在世界坐标系中测量倾斜的物体2、align_measurements 对齐测量 Inspect individual razor blades using shape-based matching to align ROIs for the measure tool 使⽤基于形状的匹配来对齐测量⼯具的ROI，检查各个⼑⽚3、calibration_aimdpm_1_2006 Apply a reflectance calibration before inspecting the print quality of 2D data codes 在检查⼆维数据代码的打印质量之前应⽤反射校准4、camera_calibration_external 相机外部标定 Measure positions on a caliper rule using camera calibration 使⽤相机标定后在卡尺上测量位置 注：运⾏此⽰例前先运⾏camera_calibration_internal5、camera_calibration_multi_image 多张图像进⾏相机标定 Calibration the camera and measure positions on acaliper rule 进⾏相机标定并在卡钳上测量位置6、camera_calibration_single_image 单张图像进⾏相机标定 Calibrate the camera with a single image only and mesure positions on caliper rule 仅使⽤⼀张图像进⾏相机标定，并在卡钳上测量点位7、check_smd_tilt 检测SMD倾斜 Check if SMDs are tilted 检测贴⽚是否倾斜8、close_contour_gaps 闭合轮廓间隙 Close gaps in extracted straight contours 闭合提取的直线轮廓中的间隙9、correct_measure_direction 修正测量⽅向 Automatically correct the orientation of measure object ⾃动校正测量矩形的⽅向10、count_fish_sticks 数鱼棒 Perform acompleteness check for fish sticks 对鱼棒进⾏完整性检查，⼀是计数、⼆是检测鱼棒的宽度11、create_drawing_object_rectangle2 创建可移动的⾓度测量矩形 Measure straight edges interactively within a rectangle using a drawing object 使⽤图形对象在矩形内交互测量直边12、fuse 保险丝 Measure the thickness of a fuse wire 测量保险丝的厚度13、fuzzy_measure_pin 模糊测量pin针 Measure pins of an IC using fuzzy measuring ⽤模糊测量法测量集成电路的引脚14、fuzzy_measure_switch 模糊测量开关 Determine the width of and the distance between the pins of a switch with a fuzzy measure object ⽤模糊测量对象确定开关管脚的宽度和间距16、gen_measure_arc 测量圆弧 Measure edges perpendicular to a given arc 测量垂直于给定弧的边缘17、gen_measure_rectangle2 测量矩形 Measure edges perpendicular to a given arc 测量垂直于给定直线的边缘18、inspect_bottle_label_360_degrss 360度检测酒瓶标签 Combine four images of bottle into a mosaic image that shows the unrolled label of the bottle 将瓶⼦360的四个相机的图像组合成⼀张图像，显⽰瓶⼦的展开标签19、measure_arc 圆环测量 Measure the width of a metal part along a circulara arc 沿圆弧测量⾦属零件的宽度20、measure_caliper 卡尺测量 Measure the distance between the pitch lines of a caliper 测量卡钳节线之间的距离21、measure_fill_level 测量填充量 Inspect the fill level of ampoules 检查玻璃瓶的装填量22、measure_ic_leads 测量IC引线 Measure leads of an IC 测量IC的引线23、measure_Icd_cells 测量LCD单元 Measure the dimensions of frames that separate the cells of an LCD display 测量LCD显⽰屏的分割单元，测量⽀架的尺⼨24、measure_pin 测量Pin Measure pins of IC 测量IC的pin⾓25、measure_ring 测量齿宽 Determine the width of cogs with a circular measure object ⽤圆形测量对象确定齿槽的宽度26、measure_stamping_part 测量圆、矩形、直线、圆环等特征 Measure circles、rectangles、and lines of a stamping part using an aligned metroloy model(calibrated) 使⽤对齐的Metroloy模型测量冲压件的圆、矩形和线条（已校准）27、measure_switch 测量开关 Determine the width of and the distance between the pins of a swicth 确定开关销的宽度和间距28、measure_tft_cells 测量TFT单元 Measure the dimensions of the RGB cells of a TFT LCD display 测量TFT LCD显⽰器的RGB单元的尺⼨29、pm_measure_board 芯⽚定位+测量 Locate IC on a board and measure pin distances 在板上定位IC并测量pin距离30、two_camera_calibration 两个相机标定 Perform high precision mosaicking using aspecial calibration object 两个相机使⽤标定板执⾏⾼精度图像拼接31、world_coordinates_line_scan 测量世界坐标下的线扫描距离 Measure distance between the pitch lines of a caliper rule in a line scan image using camera calibration ⽤相机标定，测量线扫描图像中卡尺的螺距线之间的距离【⽅法】——【⼏何测量】1、3d_position_of_rectangle 矩形物体3D姿态 Esitimate 3D pose of rectangular objects 估计矩形物体的三维姿态2、angle_ll 线线夹⾓ 输出的是弧度，需要tuple_deg转为⾓度，⾓度转为弧度是tuple_rad 注意⾓度有正有负，这与输⼊的点的两个点的前后顺序有关 Calculate the angle between two lines 计算两条线的夹⾓3、angle_lx 线与⽔平轴的夹⾓，顺时针从0开始依次是-30、-60、-90、-120、-150、-180、150、120、90、60、30、0 Calculate the angle between a line and the vertical axis 计算直线和垂直轴之间的⾓度4、apply_bead_inspection_model 胶路检测模型 bead:⼩⽔珠、胶路 Check correct position and thickness of adhesive beads using the bead inspection model 使⽤胶条检查模型检查胶条的正确位置和厚度，检测断胶、溢胶、太厚、太薄5、apply_distance_transform_xld 应⽤距离变换轮廓 两个操作符都测量两个轮廓之间的点距离 Compare the runtime of apply distance transform and distance contours xld ⽐较应⽤距离变换和距离轮廓XLD的运⾏时间，apply_distance_transform_xld更快⼀点6、apply_metrology_model 计量型模板 Measure circular and rectangular pads using a metrology model 使⽤计量模型测量圆形和矩形衬7、apply_metrology_model_diamond 计量型模板计算钻⽯⾓度 Measure the angle of a diamoud's cut using a metrology model 使⽤计量模型测量钻⽯切割的⾓度8、calibration_aimdpm_1_2006 Apply a reflectance calibration before inspecting the print quality of 2D data codes 在检查⼆维码打印质量前应⽤反射校准9、check_soft_cheese 检测软奶酪 cheese:奶酪 Check content of soft cheese packages 检查软奶酪包装的含量 ⼀个盘⼦内有六个奶酪，六个奶酪中两个属于辣椒粉paprika，四个属于奶油cream，两个属于⽕腿ham，同品种的奶酪镜像放置，要求检测对应奶酪的个数、奶酪的位置有没有放错10、detect_brochure_pages 检测⼿册页 Find pages of articles in a picture database create_uncalib_descriptor_model find_uncalib_descriptor_model 在图⽚数据库中查找⽂章页 对三张活页纸张创建模板，然后从不同⾓度不同光照去依此筛选11、distance_cc_min Calculate the distance between two contours 计算两个轮廓之间的距离12、distance_cc_min_points Calculate the distance between two contours and return the points on the contours between which the distance was compured 计算两个轮廓之间的距离，并返回计算距离的轮廓上的点。
Halcon例子说明
Halcon实例说明1、inspect_bottle_mouth.hdev:易拉管缺陷检测。
用到了极坐标变换2、circular_barcode.hdev:一维条码检测，用到坐标变换。
弧形拉直。
用到了极坐标变换3、surface_scratch.hdev:表面划伤检测。
4、ball.hdev:PCB板焊锡点检测。
用到常用算子及开运算opening。
5、best_match_rot_mg_clip1.hdev:带方向的基本模版匹配6、bin_threshold.hdev:计算图片中的灰度直方图7、bin_threshold2.hdev:程序说明怎样bin_threshold与threshold之间的相等转换计算。
8、bottle.hdev:OCR字符的检测9、bottlet.hdev:OCR字符的检测10、check_blister.hdev:药品颗粒检测。
用一些常用算子及坐标变换，图片旋转。
11、check_bottle_crate.hdev:圆孔检测。
用到opening_circle、select_shape等常用处理算子。
12、check_hazelnut_wafers.hdev:检测物体表面缺陷。
很好的用到了开运算算子opening_circle和闭运算算子closing_circle13、check_smd_tilt.hdev:检测SMD用到算子sobel_amp边缘检测，measure_projection14、check_soft_cheese.hdev:用到算子有彩色图转换为灰度图（rgb1_to_gray），模版匹配15、create_shape_model、find_shape_models，图像坐标变转vector_angle_to_rigid 、affine_trans_contour_xld等算子。
16、circles.hdev:圆拟合算子(fit_circle_contour_xld)，边缘检测(edges_sub_pix)。
halcon 用法
Halcon（Halcon Imaging Library）是由MVTec 公司开发的一款强大的机器视觉库。
它提供了丰富的图像处理和机器视觉功能，用于解决各种图像处理问题。
以下是一些Halcon 的基本用法示例：图像加载与显示：#include "HalconCpp.h"using namespace HalconCpp;int main(){HalconWindow window;window.OpenWindow(0, 0, 500, 500, 0, "visible", "", &window);HImage image;ReadImage(&image, "path/to/your/image.jpg");DispObj(image, window);// 等待用户点击窗口关闭window.Click();return 0;}图像处理：#include "HalconCpp.h"using namespace HalconCpp;int main(){HImage image;ReadImage(&image, "path/to/your/image.jpg");// 转换为灰度图像HImage grayImage;Rgb1ToGray(image, &grayImage);// 边缘检测HImage edges;EdgesSubPix(grayImage, &edges, "canny", 1.5, 30, 50);// 显示边缘图像DispObj(edges, HalconWindow("visible", "", 0, 0, 500, 500, 0));return 0;}图像匹配：#include "HalconCpp.h"using namespace HalconCpp;int main(){HImage modelImage, searchImage;ReadImage(&modelImage, "path/to/your/model_image.jpg");ReadImage(&searchImage, "path/to/your/search_image.jpg");// 创建模板HImage model;GenRectangle1(&model, 100, 100, 200, 200);// 模板匹配HImage resultImage;MatchTemplate(modelImage, model, &resultImage, "use_polarity", "all");// 显示匹配结果DispObj(resultImage, HalconWindow("visible", "", 0, 0, 500, 500, 0));return 0;}二维码识别：#include "HalconCpp.h"using namespace HalconCpp;int main(){HImage image;ReadImage(&image, "path/to/your/image_with_qrcode.jpg");// 查找并读取二维码HString result;FindDataCode2d(image, &result, "max_code_num", 1);// 显示结果DispText(HalconWindow("visible", "", 0, 0, 500, 500, 0), result);return 0;}这些是Halcon 的一些基本用法示例。
halcon代码案例
halcon代码案例Halcon是一种用于工业视觉和机器视觉应用的软件开发工具，具有强大的图像处理和分析功能。
在下面的代码案例中，我将介绍一些常见的Halcon代码示例，以帮助读者更好地了解和使用Halcon。
1. 图像读取和显示```read_image(Image, 'image.jpg')disp_image(Image)```以上代码片段展示了如何读取一张图像，并在屏幕上显示出来。
首先使用read_image函数将图像文件加载到内存中，然后使用disp_image函数将图像显示出来。
2. 图像预处理-灰度化```rgb_to_gray(Image, GrayImage)```这段代码将RGB图像转换为灰度图像，通过rgb_to_gray函数实现。
灰度图像在很多图像处理任务中都是常用的输入格式。
3. 图像预处理-滤波```gauss_filter(Image, FilteredImage, 5)```以上代码对图像进行高斯滤波，通过gauss_filter函数实现。
滤波可以去除图像中的噪声，并平滑图像。
4. 图像特征提取-边缘检测```edges_image(Image, Edges)```这段代码使用edges_image函数对图像进行边缘检测，将边缘检测结果保存在Edges变量中。
边缘检测是很多图像分析任务的基础步骤。
5. 图像特征提取-形状匹配```find_shape_model(Image, Model, Result, Angle, Scale)```以上代码使用find_shape_model函数进行形状匹配，将匹配结果保存在Result变量中。
形状匹配是在图像中寻找指定形状的重要任务。
6. 目标检测-模板匹配```find_template(Image, Template, Result)```这段代码使用find_template函数进行模板匹配，将匹配结果保存在Result变量中。
halcon代码案例
halcon代码案例摘要：1.引言2.Halcon代码案例介绍3.案例一：图像读取与显示4.案例二：图像处理与分析5.案例三：图像识别与定位6.案例四：Halcon与其他编程语言的结合应用7.总结正文：Halcon是一款功能强大的机器视觉软件，广泛应用于工业自动化、医疗影像处理等领域。
本文将通过四个案例，向大家展示Halcon在实际应用中的魅力。
首先，我们来看一个简单的图像读取与显示案例。
在这个案例中，我们将使用Halcon读取一张图片，并将其显示在屏幕上。
代码如下：```read_image (Image, "path/to/image")display (Image)```接下来，我们通过一个图像处理与分析案例，来了解如何使用Halcon对图像进行处理。
在这个案例中，我们将实现图像的灰度化、滤波、边缘检测等操作。
代码如下：```read_image (Image, "path/to/image")convert_to_gray (Image, GrayImage)filter_by_laplacian (GrayImage, LaplacianImage)threshold (LaplacianImage, Region, 0, 128)```在第三个案例中，我们将利用Halcon进行图像识别与定位。
这个案例将通过训练一个SVM分类器，来实现对图像中特定目标的识别与定位。
代码如下：```train_svm (Data, Classifier)detect_objects (Image, Classifier, Region)```最后，我们来看一个Halcon与其他编程语言结合应用的案例。
在这个案例中，我们将使用C++与Halcon相互调用，实现一个简单的实时图像处理程序。
代码如下：```#include <iostream>#include <HalconCpp.h>int main(){// 初始化HalconHalconCpp::Halcon::init(".");// 读取图像Halcon::Image Image;read_image (Image, "path/to/image");// 处理图像Halcon::Image GrayImage;convert_to_gray (Image, GrayImage);// 释放资源HalconCpp::Halcon::exit();return 0;}```综上所述，Halcon在机器视觉领域具有广泛的应用，通过本文提供的四个案例，相信大家对Halcon的使用已经有了初步了解。
halcon简单案例
halcon简单案例那咱们就来个超级简单又有趣的Halcon案例：检测圆。
想象一下，你有一张图片，上面可能有各种各样的形状，但是你就想找到那些圆溜溜的家伙，就像在一堆水果里挑出苹果一样。
首先呢，在Halcon里，你得把这张图片读进来。
这就好比你把水果盘端到面前，准备挑苹果啦。
代码大概是这样的：read_image(Image, 'your_image.jpg')这里的`read_image`就是Halcon里专门用来把图片读进程序的魔法咒语，`Image`是我们给这张图片取的名字，就像你给你的宠物取个名字一样，方便后面提到它。
`'your_image.jpg'`就是你图片的文件名啦，如果你的图片在别的地方或者是别的格式，你就得改改这个地方哦。
然后呢，我们要把这张图片变得黑白分明一点，这样更容易找到圆。
这就像是给水果打个光，让苹果更明显一样。
rgb1_to_gray(Image, GrayImage)`rgb1_to_gray`这个魔法就是把彩色的图片（RGB）变成灰色的，`GrayImage`就是变灰之后的图片的新名字啦。
接下来，就是找圆的关键时刻啦。
Halcon有个很厉害的工具，就像是专门用来找圆的小雷达：threshold(GrayImage, Region, 100, 255)closing_circle(Region, RegionClosing, 5.5)connection(RegionClosing, ConnectedRegions)select_shape(ConnectedRegions, SelectedRegions, ['circularity'], 'and', [0.8])`threshold`这个魔法呢，是把灰色图片里的颜色分分类，把比较亮的部分（这里我们设的是100到255之间的亮度）单独挑出来，变成一个区域，这个区域就叫`Region`。
halcon单目视觉模板匹配例子
在进行高质量、深度和广度兼具的文章撰写之前，我首先需要对您提出的主题进行全面评估和研究。
在本文中，我将按照您的要求，从简到繁地探讨“halcon单目视觉模板匹配例子”这一主题，以便您能更深入地理解。
在文章中，我会反复提及这一主题，并在总结回顾部分共享我的个人观点和理解。
请您耐心等待我的文章完成。
在深度了解halcon单目视觉模板匹配例子之前，我们需要先了解一些基础知识。
Halcon是一种先进的机器视觉库，它具有强大的图像处理和分析能力，可以应用于工业自动化、质量控制、医学影像等领域。
而单目视觉模板匹配则是Halcon中的重要功能之一，它能够在图像中找到指定模板的位置，从而实现对象识别和定位的功能。
通过模板匹配，我们可以实现自动化生产线上的零件检测、物体定位和跟踪等任务。
接下来，让我们以最简单的例子开始，来了解单目视觉模板匹配的基本原理。
假设我们有一张包含特定物体的模板图像，我们希望在另一张大图像中找到并定位该物体的位置。
这时，我们可以利用Halcon提供的模板匹配功能来实现这一目标。
我们需要在模板图像中提取出物体的特征，然后将其用于在大图像中进行匹配。
Halcon的模板匹配功能可以帮助我们快速准确地找到并定位物体的位置，实现自动化检测和定位的需求。
然而，现实中的应用场景往往更加复杂和多样化。
在工业生产线上，我们可能需要处理物体旋转、缩放、遮挡等情况。
这就需要我们对单目视觉模板匹配功能有更深入的理解和应用。
Halcon提供了丰富的参数和算法，可以帮助我们应对各种复杂情况。
通过设置旋转不变性参数，我们可以在一定范围内实现对旋转变换的兼容；通过使用多尺度匹配算法，我们可以处理物体尺度的变化；通过使用区域过滤器，我们可以处理部分遮挡的情况。
这些高级功能使得Halcon在工业自动化领域具有广泛的应用前景。
对于个人的理解和观点，我认为单目视觉模板匹配是机器视觉领域中一项非常重要的技术。
它可以帮助我们实现自动化生产和质量控制，提高生产效率和产品质量。
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例子学习matching路牌
halcon例子学习matching路牌detect_road_signs.hdev*这个例子展示了汽车工业的一个应用。
一个检测装置来检测道路上面的路标，用来防止司机*错过。
在例子中主要关注两类路标，前方无路以及注意标志。
首先，先生成两种标志的*model，然后再在街道画面序列中搜索模型*dev_close_window()分别读取图像（两种标志在不同的序列中）read_image(ImageAttentionSign, 'road_signs.....')read_image(ImageInit, ' road_signs/street_01')dev_open_window_fit_image(ImageInit, 0,0,-1,-1,WindowHandle)dev_update_off()设置显示**这里一些用于匹配的值被提取出来，注意标志的主要内容是红色的，而前方无路标志的颜色*是蓝色，这里分别提取不同通道的颜色用来做后续匹配。
Channel :=[3 , 1]*例子中，我们用到路标的有意义的尺寸ScaleRMin :=[0.5, 0.4]ScaleRMax :=[0.8 ,2.0]*可以取任何步长来作为尺寸，但是这样会使得搜索变慢ScaleCMin :=[1.0, 1.0]ScaleCMax :=[1.0, 1.0]RoadSign :=[ 'Attention', 'Dead end']Hfac:= [47.0 , 50.0]*step1 预备‘注意标志’的照片来建立modelaccess_channel(ImageAttentionSign, Image, Channel[0]) 取出红色通道zoom_image_factor(Image, ImageZoomed, 0.1, 0.1, 'weighted')按比例缩放一张图片inspect_shape_model(ImageZoomed, ModelImages, ModelRegions, 3, 20)inspect_shape_model(Image:ModelImages, ModelRegions:NumLevels,Contrast: )?创建一个用来展示出基于形状的模型（这里分了3个level）这个操作用于显示出shape model的大概情况，最大的用途就是决定NumLevels的层数和Contrast参数是否合理，属于一个检查工作，后续可以进行创建工作。
halcon中有猴子monkey的例程
halcon中有猴子monkey的例程在计算机视觉和图像处理领域中，Halcon是一款广泛应用的图像处理软件库。
它提供了丰富的算法和函数，帮助用户实现各种图像处理任务。
在Halcon的例程中，我们可以找到一些有关猴子Monkey的相关代码示例。
本文将介绍一些与Halcon中猴子Monkey相关的例程，并讨论它们的应用领域和用途。
一、猴子Monkey图像的获取和预处理在开始使用Halcon中的猴子Monkey例程之前，首先需要获取猴子的图像并进行必要的预处理。
这可以通过各种图像获取设备，如相机或扫描仪来实现。
获取到的图像通常包含了猴子的细节和特征。
接下来，对获取到的猴子图像进行预处理以减少噪声和增强图像信息。
这些预处理包括：1. 图像平滑化：使用滤波器对图像进行平滑化操作，以减少图像中的噪声和细节。
2. 图像增强：使用直方图均衡化等技术，增强图像中的对比度以突出猴子的特征。
3. 图像分割：使用阈值分割、边缘检测等技术，将图像分割成猴子和背景两个部分。
以上是常见的猴子图像预处理步骤，可以根据具体的需求和图像特点进行调整。
预处理完成后，可以开始应用Halcon中的猴子Monkey例程。
二、Halcon中的猴子Monkey例程1. 目标检测：Halcon提供了一些目标检测的例程，可以用于检测猴子在图像中的位置和姿态。
这些例程利用猴子的特征和形状模型，在图像中进行匹配和定位。
例如，可以使用Halcon中的模板匹配算法来定位猴子的头部或身体。
通过创建猴子的模板，并在图像中进行匹配，可以准确地找到猴子的位置和旋转角度。
2. 特征提取：除了目标检测，Halcon还提供了一些特征提取的例程，用于提取猴子图像中的特征。
这些特征可以用于分类、识别等任务。
例如，可以使用Halcon中的形状索引算法来提取猴子图像中的形状特征。
通过计算猴子的特征向量或描述符，可以将其与其他对象进行比较和区分。
3. 图像分析：Halcon还提供了一些图像分析的例程，可以用于分析猴子图像中的结构和信息。
Halcon机器视觉实验指导书
机器视觉软件HALCON实验指导书目录实验1 HALCON 概述，应用范例实验2 HDevelop介绍，操作编程范例实验3 HALCON编程接口，高级语言编程实验4 HALCON数据结构，采集硬件接口实验5 HALCON采集硬件配置，图像采集实验6 HALCON二维测量，配准测量与识别定位实验7 HALCON一维测量，尺寸测量实验8 HALCON三维测量，3D重建测量实验1 HALCON 概述，应用范例实验2 HDevelop介绍，操作编程范例1 邮票分割文件名: stamps.dev第一个例子进行文件分析任务。
图5.1展示了部分邮票目录页。
它描述了两种不同的邮票：以图形描述为主和以文字描述为主。
为了使用这个例子，必须把文字描述转化为计算机所能理解的形式。
你可能使用OCR编程方式，你很快发现由于邮票的图形描述会导致大多数的可使用模块产生错误。
于是另一项任务必须要进行预处理：对所有的邮票进行转化(例如,把邮票转化为灰色有价值的纸)，这样就可以使用OCR处理邮票的剩余部分了。
当创造一个应用程序来解决这种问题,对要处理的对象进行特征提取是非常有帮助的。
这个任务可以为新手提供解决的这类问题一些的经验。
●一般而言，特征提取有如下步骤：邮票比纸要黑。
●邮票包含图像的部分不重叠。
●邮票具有最大最小尺寸。
●邮票是长方形的。
图 5.1: Mi c he l图表的部分页.如果直接使用属性清单而非编程，任务会变得很简单。
可惜由于语言的含糊，这是不可能的。
所以你需要建构具有精确的语法和语义的语言,尽可能接近非正式的描述。
使用HDevelop语法，一个通常的程序看起来如下：dev_close_window ()read_image (Catalog, ’swiss1.tiff’)get_image_pointer1 (Catalog, Pointer, Type, Width, Height)dev_open_window (0, 0,Width/2, Height/2, ’black’, WindowID)dev_set_part (0, 0,Height-1, Width-1)dev_set_draw (’fill’)threshold (Catalog, Dark, 0, 110)dev_set_colored (6)connection (Dark, ConnectedRegions) fi l l_u p(ConnectedRegions, RegionFillUp) select_shape(RegionFillUp, StampCandidates, ’area’,’and’, 10000, 200000)select_shape (StampCandidates,Stamps, ’compactness’, ’and’, 1, 1.5)smallest_rectangle1 (Stamps, Row1, Column1, Row2, Column2)dev_display (Catalog)dev_set_draw (’margin’)dev_set_line_width (3)disp_rectangle1 (WindowID, Row1, Column1, Row2, Column2)由于一些为止的操作符合不熟悉的语法，这个程序咋看起来会很晦涩。