Halcon学习(24)总结(一)
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学习笔记
Halcon学习笔记1、Halcon的自我描述Program LogicEach program consists of a sequence of HALCON operatorsThe program can be structured into proceduresThe sequence can be extended by using control operators like if, for, repeat, or whileThe results of the operators are passed via variablesNo implicit data passing is appliedInput parameters of operators can be variables or expressionsOutput parameters are always variablesHDevelop has no features to design a graphical user interfaceAn HDevelop program is considered as a prototypic solution of the vision part of an applicationHDevelop is typically not used for the final application由此可以看出,Halcon的定位是一个类库,有着完整、快速实现函数,同时提供了HDevelop 作为快速开发的图形化(IDE)界面;但是,Halcon程序并不是一个完整的最终应用软件,它没有用户界面,也不提供显示的数据(公用的数据格式)。
Halcon的初学者也应当从参考Halcon的程序入手,熟悉Halcon类库,也即HDevelop-Based Programming;在此基础上,进入ORClass-Oriented Programming。
工业机器视觉基础教程-halcon篇
工业机器视觉基础教程-halcon篇工业机器视觉是指应用机器视觉技术在工业生产中,实现产品质量检测、工业自动化等一系列目标。
而HALCON则是一款功能齐全、具备丰富图像处理库的应用授权软件。
本文将介绍HALCON图像处理中的基本操作和应用。
一、HALCON图像处理的基本操作1.图像加载:使用read_image操作,该操作可以加载多种图像格式的图片文件。
如:read_image(Image, “test.jpg”)。
2.图像显示:使用disp_image操作可以对加载图像进行可视化处理并显示在界面上。
如:disp_image(Image)。
3.图像缩放:resize_image操作可以对图像进行缩放处理,缩放后的图像尺寸可以根据需求调整。
如:resize_image(Image,Image2,800,600,”bilinear”)。
4.图像灰度化:使用rgb1_to_gray操作可以将彩色图像转化为灰度图像。
如:rgb1_to_gray(Image,Image2)。
5.边缘检测:使用edge_image操作可以对图像进行边缘检测,检测出目标区域的轮廓和边缘。
如:edge_image(Image,Image2,”canny”)。
6.形态学操作:morph_operator操作可以对图像进行形态学操作,如膨胀、腐蚀、开、闭等。
如:morph_operator(Image,Image2,”dilation”,5)。
7.颜色分割:color_segmentation操作可以根据像素的颜色信息进行分割处理,一般是针对彩色图像。
如:color_segmentation (Image,Image2,“HSV”,[1, 0,0],[255, 255, 255])。
二、HALCON图像处理的应用1.工业质检:HALCON图像处理可以应用于工业质检领域,在生产线上进行产品质量检测,包括外观、尺寸、缺陷等。
2.智能制造:HALCON图像处理可以实现机器视觉智能制造,根据生产工艺流程和生产数据进行智能制造调节和优化。
Halcon学习(1)读取多张图片
Halcon学习(一)读取多张图片从今天开始每天学习halcon软件。
本博客中所用版本均为halcon11.0。
第一种方法ImagePath:=[]ImagePath[0]:='E:/images1/a000.bmp'ImagePath[1]:='E:/images1/a001.bmp'ImagePath[2]:='E:/images1/a002.bmp'ImagePath[3]:='E:/images1/a003.bmp'ImagePath[4]:='E:/images1/a004.bmp'ImagePath[5]:='E:/images1/a005.bmp'ImagePath[6]:='E:/images1/a006.bmp'ImagePath[7]:='E:/images1/a007.bmp'for i:=0 to 7 by 1read_image(Image,ImagePath[i])endfor第二种方法for i:=0 to 7 by 1read_image(Image,'E:/images1/'+i+'.bmp')endfor第三种方法NumImages :=8for I :=1 to NumImages-1 by 1read_image (Image, ' E:/images1/a ' + I$'03d')endfor第四种方法(读取一个文件夹下的所有图片)【助手】》【打开新的image acquisition 】》【图像助手】》【选择路径】》【代码生成】》【插入代码】洒下的是汗水,收获的是虚空dev_update_pc ( DisplayMode) 设置程序是否总在前面,对置顶有作用(不支持C++代码)dev_update_window (DisplayMode) 默认状态下所有的对象(图像,区域,或XLD)都在活动图形窗口显示。
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。
2024 halcon机器视觉算法与
2024 halcon机器视觉算法与2024年,Halcon机器视觉算法经历了一系列的更新与发展,不断推动着机器视觉技术的进步。
在这一年,Halcon推出了全新的深度学习算法,极大地提升了机器视觉在图像处理和分析方面的能力。
新的深度学习算法采用了先进的卷积神经网络架构,能够通过学习大量的图像样本来进行图像分类、目标检测和图像分割等任务。
相比传统的机器学习算法,深度学习算法具有更高的准确性和鲁棒性。
此外,Halcon还引入了一系列的先进特征提取算法,如SIFT、SURF和ORB等,用于快速而准确地提取图像中的关键特征。
这些算法基于图像的局部特征,能够在光照变化、遮挡等复杂环境下仍然具有很好的稳定性。
在图像匹配和物体定位方面,Halcon的机器视觉算法也有了飞跃性的进步。
通过使用新的匹配算法和优化技术,Halcon能够在大规模图像数据库中快速地找到最佳匹配,并估计出物体的位置和姿态。
此外,Halcon还针对不同应用领域推出了一些专门的算法模块,如工业自动化、医疗影像和智能交通等。
这些算法模块具有针对性,能够在特定的应用场景下实现更高的检测准确性和处理速度。
综上所述,2024年的Halcon机器视觉算法通过引入深度学习算法、先进特征提取算法和优化技术等,不断提升了机器视觉的性能和功能,推动了机器视觉技术的发展。
此外,2024年Halcon机器视觉算法还进一步优化了图像处理和分析的速度和稳定性。
通过针对不同硬件平台进行底层优化和算法并行处理,Halcon能够在较短的时间内处理大量的图像数据,并实时输出准确的分析结果。
在图像识别和分类方面,Halcon引入了基于深度学习的卷积神经网络模型,通过大规模训练数据集的学习,实现了更高的分类准确率。
这使得Halcon可以广泛应用于物体识别、人脸识别和文字识别等领域,为各行各业提供更精准和智能的解决方案。
随着人工智能技术的不断发展,Halcon还将机器学习和深度学习技术与传统机器视觉算法相结合,实现更强大的功能和更高的鲁棒性。
halcon深度学习汇总(一)
halcon深度学习汇总(⼀)1、set_dl_model_param(DLModelHandle, 'gpu', GpuId)GpuId=0 选中第⼀块显卡做深度学习训练。
GpuId=1 选中第⼆块显卡做深度学习训练。
类推查询可⽤多显卡信息query_available_compute_devices(DeviceIdentifier) //⼀块显卡输出[0],两块是[0,1],依次类推get_compute_device_info(0,’name‘,info) //0代表第⼀块显卡,1代表第⼆块显卡判断GPU是否可⽤get_system ('cuda_loaded', CudaLoaded)get_system ('cudnn_loaded', CuDNNLoaded)get_system ('cublas_loaded', CuBlasLoaded)if (not (CudaLoaded == 'true' and CuDNNLoaded == 'true' and CuBlasLoaded == 'true'))UseGPU := false多个深度学习库,可以同时设置多个库的深度学习的GPU,但是显卡需要⾜够⼤的内存,否则会报下⾯的异常。
如果内存不够,可以⽤完⼀个深度学习的库之后,⽤clear_dl_model清除掉⼀个,然后设置另外⼀个的Gpu序号。
同⼀个深度学习库设置多遍是不会报错的。
⼀台电脑可以装多张显卡,型号可以不⼀样。
深度学习库训练和推理不能跨gpu进⾏。
⼀个gpu可以同时⽀持多个深度学习库(前提是gpu硬件性能⽀持)。
2、apply_dl_model (DLModelHandle, DLSampleBatch, [], DLResults)DLSampleBatch := gen_tuple_const(BatchSize,-1)set_dict_object (ImagePreprocessed, DLSample, 'image')DLSampleBatch[ImageIndex] := DLSampleget_dict_object (SegImage, DLResults[ResultIndex], 'segmentation_image')get_dict_object (Confidence, DLResults[ResultIndex], 'segmentation_confidence')get_dict_object (ImagePreprocessed, DLSampleBatch[ResultIndex], 'image')输⼊和输出都要⽤循环来实现、3、(halcon 18.11)要求输⼊的数量和BatchSize要相等,否则会报错规格不对(halcon 19.11)没有这个要求,可以⼤于,也可以⼩于。
halcon常用英语单词
halcon常用英语单词摘要:一、引言二、Halcon 常用英语单词介绍1.基本概念2.图像处理3.机器视觉4.常用函数与操作三、Halcon 英语单词学习方法与建议1.掌握基本单词2.学习专业术语3.动手实践4.参加培训与交流四、总结正文:【引言】Halcon 是一款非常优秀的机器视觉软件,广泛应用于工业自动化领域。
为了更好地学习和使用Halcon,掌握一些常用的英语单词是必不可少的。
本文将对Halcon 常用英语单词进行概括性的介绍,并提供一些学习方法与建议。
【Halcon 常用英语单词介绍】【基本概念】1.图像处理(Image Processing)2.机器视觉(Machine Vision)3.目标检测(Object Detection)4.图像分析(Image Analysis)5.相机(Camera)【图像处理】1.滤波(Filter)2.降噪(Noise Reduction)3.边缘检测(Edge Detection)4.形态学(Morphology)5.图像分割(Image Segmentation)【机器视觉】1.光照(Illumination)2.镜头(Lens)3.图像采集(Image Acquisition)4.视觉算法(Visual Algorithm)5.机器学习(Machine Learning)【常用函数与操作】1.读取图像(Read Image)2.显示图像(Display Image)3.保存图像(Save Image)4.转换图像(Convert Image)5.图像灰度化(Grayscale Image)【Halcon 英语单词学习方法与建议】【掌握基本单词】学习Halcon 英语单词,首先要掌握一些基本单词,例如:图像、颜色、形状、尺寸等。
这些单词在实际应用中非常常见,也是学习其他专业术语的基础。
【学习专业术语】了解Halcon 的基本概念和常用函数后,可以开始学习一些专业术语,例如:滤波器、降噪、边缘检测等。
halcon的基本数据类型,数据的表示方法
halcon的基本数据类型,数据的表示方法Halcon是一种用于机器视觉应用的编程语言和开发环境。
在Halcon中,有多种基本数据类型可用于存储和表示各种类型的数据。
在这篇文章中,我们将探讨Halcon的基本数据类型以及它们的表示方法。
1.整数类型:Halcon中的整数类型包括有符号整数(INT)和无符号整数(UINT)。
有符号整数的取值范围通常为-2147483648到2147483647,而无符号整数的取值范围为0到4294967295。
整数类型可以用来存储和表示像素坐标、像素灰度值等整数类型的数据。
2.浮点数类型:Halcon中的浮点数类型包括单精度浮点数(FLOAT)和双精度浮点数(DOUBLE)。
单精度浮点数可以表示小数,并具有较高的精度和较大的范围,而双精度浮点数具有更高的精度和更大的范围。
浮点数类型适用于存储和表示测量结果、图像变换矩阵等需要较高精度的数据。
3.字符类型:Halcon中的字符类型(CHAR)用于存储和表示单个字符。
字符类型通常用于存储和处理文本字符、字符串等。
4.布尔类型:Halcon中的布尔类型(BOOL)用于表示真(TRUE)和假(FALSE)的值。
布尔类型适用于存储和判断逻辑条件的结果。
5.枚举类型:Halcon中的枚举类型(ENUM)用于定义一组具有固定取值范围的符号常量。
枚举类型适用于表示具有多个离散取值选项的数据。
6.数组类型:Halcon中的数组类型用于存储和表示多个具有相同数据类型的值的有序集合。
数组可以是一维的、二维的或多维的,并且可以包含不同的数据类型,如整数、浮点数、字符等。
7.字符串类型:Halcon中的字符串类型用于存储和表示一系列字符的有序集合。
字符串类型可以包含文本字符、数字字符和特殊字符,并且可以进行字符串操作和处理。
8.元组类型:Halcon中的元组类型用于存储和表示具有不同数据类型的项的有序集合。
元组可以包含整数、浮点数、字符、数组、字符串等等。
Halcon学习之一:查询图像参数
Halcon學習之一:查詢圖像參數1、get_grayval ( Image : : Row, Column : Grayval )計算Image圖像中坐標為(Row,Column)的點的灰度值Grayval。
2、get_image_pointer1 ( Image : : : Pointer, Type, Width, Height )計算Image圖像的數據指針Pointer,圖像類型Type,圖像寬度Width和高度Height。
Pointer指向了Image data的起點位置。
3、get_image_pointer3 ( ImageRGB : : : PointerRed, PointerGreen,PointerBlue, Type, Width, Height )計算彩色圖像ImageRGB的參數。
4、get_image_pointer1_rect ( Image : : : PixelPointer, Width, Height,VerticalPitch, HorizontalBitPitch, BitsPerPixel )計算Image圖像中定義區域的最小的長方形的區域的指針Pointer,寬度Width,高度Height,VerticalPitch代表Image的Width*(HorizontalBitPitch/8)。
兩個相鄰象素的水平距離(以比特計算)HorizontalBitPitch,每像素的比特數BitsPerPixel。
5、get_image_time ( Image : : : MSecond, Second, Minute, Hour, Day, YDay, Month, Year )獲取圖像生成的時間。
程序::可以通過上述查看參數深入了解各個函數的具體意義。
1dev_open_window (0, 0, 512, 512, 'black', Handle1)23read_image (Image, 'G:/Halcon/機器視覺/images/autobahn.png')45get_grayval (Image, 12, 66, Grayval)67get_image_pointer1 (Image, Pointer, Type, Width, Height)89draw_region (Region1, Handle1)1011reduce_domain (Image, Region1, ImageReduced)1213get_image_pointer1_rect (ImageReduced, PixelPointer, Width1, Height1,VerticalPitch, HorizontalBitPitch, BitsPerPixel)1415read_image (Image1, 'G:/Halcon/機器視覺/images/claudia.png')1617get_image_pointer3 (Image1, PointerRed, PointerGreen, PointerBlue, Type1, Width2, Height2)1819get_image_time (Image, MSecond, Second, Minute, Hour, Day, YDay, Month, Year)。
halcon入门教程
halcon入门教程Halcon(哈康)是一款由美国密歇根州慕尼黑市的MVTec软件公司开发的机器视觉开发平台。
它提供了丰富的图像处理和分析函数,可以用于工业自动化、机器人视觉、医学图像处理等各个领域。
Halcon的入门教程首先要了解其基本概念和术语。
以下是一些常用术语的简要介绍:1. 图像:在Halcon中,图像指的是一个或多个矩阵组成的数据对象。
每个矩阵表示图像中的像素值,可以是灰度图像或彩色图像。
2. 灰度图像:灰度图像是指每个像素只有一个灰度值的图像。
在Halcon中,灰度图像通常用单通道矩阵表示。
3. 彩色图像:彩色图像是指每个像素有多个颜色分量的图像。
在Halcon中,彩色图像通常用多通道矩阵表示,每个通道表示一个颜色分量。
4. 模板匹配:模板匹配是一种在输入图像中寻找与模板图像最相似区域的方法。
Halcon提供了多种模板匹配算法,可以根据需要选择合适的算法。
5. 区域:在Halcon中,区域是指图像中的一个连续像素集合。
可以通过二值化、分割等方法得到区域。
除了上述基本概念外,入门教程还应包括以下内容:1. 安装与配置:介绍如何下载、安装和配置Halcon开发环境。
2. 图像加载与显示:介绍如何加载和显示图像,以及常用的图像显示函数。
3. 图像处理:介绍Halcon提供的常用图像处理函数,例如平滑、增强、边缘检测等。
4. 区域处理:介绍Halcon提供的区域处理函数,例如区域拟合、区域合并、形态学操作等。
5. 模板匹配:介绍Halcon提供的模板匹配函数,例如统计形状模板匹配、模板匹配算法比较等。
6. 应用实例:通过实际案例展示如何使用Halcon解决实际问题,例如物体检测、识别和测量等。
通过学习上述内容,可以初步掌握Halcon的基本功能和使用方法,为进一步深入学习和应用奠定基础。
halcon 语法
Halcon 语法一、概述Halcon(高通公司制造),全称为Halcon Vision Library,是一种用于机器视觉应用开发的软件工具。
它提供了丰富的图像处理和分析函数,可用于目标定位、尺寸测量、图像匹配等各种机器视觉任务。
Halcon的语法是用于编写机器视觉应用的关键部分,掌握其语法能够帮助开发者快速构建高效的图像处理算法。
二、基本语法2.1 注释在Halcon中,使用/* */包围的内容表示注释。
注释是对代码的解释和说明,可以提高代码的可读性和可维护性。
/* 这是一个注释 */2.2 标识符Halcon的标识符规则与一般的编程语言类似,标识符由字母、数字、下划线组成,且首字符不能是数字。
标识符用于表示变量名、函数名等。
score := 90 /* 变量名为score,赋值90 */2.3 变量在Halcon中,变量是用于存储数据的容器。
变量需要事先声明并指定类型,可以使用:=进行赋值。
var1 : int := 10 /* 声明一个整型变量var1,并赋值为10 */2.4 常量在Halcon中,常量是固定不变的值。
常量可以是数字、字符或字符串。
常量通过直接赋值来定义。
CONST pi := 3.14 /* 声明一个常量pi,值为3.14 */2.5 运算符Halcon支持一般的数学运算符,如加法、减法、乘法、除法等。
运算符的优先级遵循数学规则,可以使用括号来改变优先级。
a := 10 + 5 /* 加法运算 */b := 10 - 5 /* 减法运算 */c := 10 * 5 /* 乘法运算 */d := 10 / 5 /* 除法运算 */三、图像处理3.1 加载图像加载图像是图像处理的一个重要环节。
在Halcon中,可以使用read_image函数来加载图像。
read_image(Image, 'image.jpg') /* 加载名为image.jpg的图像,并保存在Image变量中 */3.2 显示图像显示图像是调试图像处理算法的一个关键步骤。
halcon的基本数据类型,数据的表示方法
halcon的基本数据类型,数据的表示方法Halcon是一种由MVTec公司开发的专业机器视觉库,广泛应用于图像处理、模式识别、机器人视觉等领域。
Halcon支持多种数据类型,每种数据类型用于表示不同类型的信息,包括图像数据、灰度值、坐标等。
1. 图像数据类型:在Halcon中,图像数据是最常见的数据类型。
Halcon支持常见的图像文件格式,如BMP、JPEG、PNG等。
图像数据在Halcon中通常以二维矩阵表示,其中每个矩阵元素代表图像的像素值。
图像数据的表示方法依赖于具体的应用场景,如可以使用灰度图像或彩色图像进行处理。
2. 灰度值类型:灰度值是图像中每个像素的亮度信息,通常用于表示图像的黑白程度。
在Halcon中,灰度值可以是8位(0-255)、16位(0-65535)或者32位(浮点数)等不同精度的整数或浮点数。
灰度值的表示方法可以通过直方图、灰度分布等统计方法得到。
可以使用Halcon提供的函数进行灰度值的变换、调整和处理。
3. 坐标类型:坐标类型用于表示图像中的位置信息。
在Halcon中,坐标通常使用二维或三维的数值表示,例如表示图像中一个点的坐标(x,y)或者表示图像中一个物体的位置和旋转角度(x,y,φ)。
坐标的表示方法可以基于像素位置或者物理坐标系统,可以使用Halcon提供的函数进行坐标的转换、变换和计算。
4. 角度类型:角度类型用于表示图像中物体的旋转角度信息。
在Halcon中,角度可以以弧度或度数表示,通常取值范围为-π到π或者0到360。
角度的表示方法可以通过直接测量或者基于特征匹配等方式得到。
可以使用Halcon提供的函数进行角度的转换、调整和计算。
5. 多边形类型:多边形类型用于表示图像中物体的轮廓信息。
在Halcon中,多边形通常由一组连续的点坐标表示,每个点的坐标按照顺时针或逆时针顺序连接形成一个封闭的轮廓。
多边形的表示方法可以基于边缘检测、轮廓提取等方式得到。
halcon机器视觉算法原理
halcon机器视觉算法原理Halcon机器视觉算法原理Halcon是一种基于图像处理的机器视觉软件,它广泛应用于工业自动化领域。
Halcon机器视觉算法的原理主要包括图像预处理、特征提取和模式匹配三个步骤。
1. 图像预处理图像预处理是Halcon算法的第一步,目的是对输入的图像进行去噪、增强和边缘检测等操作,以提高后续步骤的准确性和稳定性。
常见的图像预处理方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波和直方图均衡化等。
2. 特征提取特征提取是Halcon算法的核心步骤,它通过从图像中提取出具有代表性的特征来描述目标物体的形状、纹理和颜色等特征。
常见的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、轮廓提取和颜色直方图等。
边缘检测是一种常用的特征提取方法,它通过识别图像中的边缘信息来描述目标物体的形状。
常见的边缘检测算法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子等。
角点检测是一种特殊的特征提取方法,它通过识别图像中的角点来描述目标物体的形状和纹理。
常见的角点检测算法包括Harris角点检测算法和Shi-Tomasi角点检测算法等。
轮廓提取是一种常用的特征提取方法,它通过识别图像中的轮廓信息来描述目标物体的形状。
常见的轮廓提取算法包括边缘跟踪算法和形态学轮廓提取算法等。
颜色直方图是一种常用的特征提取方法,它通过统计图像中各个像素的颜色分布来描述目标物体的颜色特征。
常见的颜色直方图算法包括灰度直方图、RGB直方图和HSV直方图等。
3. 模式匹配模式匹配是Halcon算法的最后一步,它通过将提取得到的特征与预先定义的模板进行匹配,从而实现对目标物体的识别和定位。
常见的模式匹配方法包括模板匹配、形状匹配和颜色匹配等。
模板匹配是一种常用的模式匹配方法,它通过将目标物体的特征与模板进行比较,找到最佳匹配的位置。
常见的模板匹配算法包括灰度相关匹配、形态学匹配和尺度不变特征变换(SIFT)等。
形状匹配是一种特殊的模式匹配方法,它通过将目标物体的形状与模板进行比较,找到最佳匹配的位置。
Halcon学习资料整理
模板匹配1. Shape-Based matching的基本流程HALCON提供的基于形状匹配的算法主要是针对感兴趣的小区域来建立模板,对整个图像建立模板也可以,但这样除非是对象在整个图像中所占比例很大,比如像视频会议中人体上半身这样的图像,我在后面的视频对象跟踪实验中就是针对整个图像的,这往往也是要牺牲匹配速度的,这个后面再讲。
基本流程是这样的,如下所示:⑴首先确定出ROI的矩形区域,这里只需要确定矩形的左上点和右下点的坐标即可,gen_rectangle1()这个函数就会帮助你生成一个矩形,利用area_center()找到这个矩形的中心;⑵然后需要从图像中获取这个矩形区域的图像,reduce_domain()会得到这个ROI;这之后就可以对这个矩形建立模板,而在建立模板之前,可以先对这个区域进行一些处理,方便以后的建模,比如阈值分割,数学形态学的一些处理等等;⑶接下来就可以利用create_shape_model()来创建模板了,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;MinConstrast将模板从图像的噪声中分离出来,如果灰度值的波动范围是10,则MinConstrast应当设为10;Metric参数决定模板识别的条件,如果设为’use_polarity’,则图像中的物体和模板必须有相同的对比度;创建好模板后,这时还需要监视模板,用inspect_shape_model()来完成,它检查参数的适用性,还能帮助找到合适的参数;另外,还需要获得这个模板的轮廓,用于后面的匹配,get_shape_model_contours()则会很容易的帮我们找到模板的轮廓;⑷创建好模板后,就可以打开另一幅图像,来进行模板匹配了。
halcon学习经验
HalCon学习经验总结1.图像的开运算和闭运算算子开运算就是用消除图像上的小物体,小区域,将纤细相连的物体分开,将大物体的表面平滑与此同时不明显改变他的面积。
扩大背景(就是暗的部分),缩小前景(就是亮的部分)。
模板匹配等闭运算就是填充物体内细小的空洞,连接邻近的物体,平滑物体的边界同时呢不明显改变他的面积。
缩小背景(就是暗的部分),扩大前景(就是亮的部分)开运算:先对图像腐蚀然后膨胀闭运算:先对图像膨胀然后腐蚀必要的解释:一:HALCON提供了开运算、闭运算的函数(算子),根据结构元素的不同(圆的方的椭圆的或是自己定义也可以)细化出很多算子。
这些都是细枝末节。
此处不再赘余。
二:开闭运算的结构元素没有参考点(中心点)的概念。
三:开闭运算没有迭代的概念,就是图像被同样结构元素做开运算,处理一次和处理随意非零次的效果是一样的。
gray_opening_rect (ImageInvert, ImageOpening, 20, 20)gray_closing_rect (ImageInvert, ImageClosing, 20, 20)connection (ImageOpening,tophat)connection (ImageClosing,bothat)sub_image (bothat,tophat,ImageSub, 1, 0)union1 (ImageSub, RegionUnion)2.击中击不中(hit_or_miss),加厚(thickening),打薄(thinning)thickening:原始图像+ 对图像使用击中击不中产品的图像thinning:原始图像- 对图像使用击中击不中产品的图像击中击不中原理继膨胀、腐蚀、开运算和闭运算之后的有一个基本操作就是击中击不中变换(HMT),HMT变换可以同时探测图像的内部和外部。
在研究图像中的目标物体与图像背景之间的关系上,HMT能够取得很好的效果。
halcon常用英语单词
halcon常用英语单词【原创实用版】目录1.引言:介绍 halcon 的背景和含义2.halcon 的含义和来源3.halcon 的常用英语单词4.结论:总结 halcon 的英语学习价值正文【引言】Halcon 是西班牙语中的一个词汇,用于形容“鹰”或“隼”。
在英语中,halcon 也有相似的含义,即“猎鹰”或“隼”。
作为一种猛禽,halcon 具有极强的狩猎能力,因此在许多文化中,它象征着勇敢、敏锐和力量。
对于英语学习者来说,了解 halcon 的相关词汇和表达,不仅可以丰富自己的词汇量,还可以更好地理解和欣赏与鹰有关的文学和艺术作品。
【halcon 的含义和来源】Halcon 一词源于西班牙语,最早可以追溯到拉丁语中的“falco”,意为“猎鹰”。
在英语中,halcon 通常用来指代一种猛禽,如“猎鹰”或“隼”。
此外,halcon 还可以用来形容与鹰有关的特征或行为,如“鹰一般的眼神”或“鹰爪”。
【halcon 的常用英语单词】以下是一些与 halcon 相关的常用英语单词:1.Falcon(猎鹰):一种猛禽,常用于狩猎。
2.Hawk(隼):一种猛禽,与猎鹰相似,但体型较小。
3.Eagle(鹰):一种猛禽,具有强大的狩猎能力,常被用来象征力量和勇气。
4.Peregrine(游隼):一种飞行速度极快的猛禽,常被用来形容速度和敏捷。
5.Osprey(鱼鹰):一种专门捕食鱼类的猛禽。
6.Kestrel(雀鹰):一种较小的猛禽,常在田野和城市地区捕食小鸟和昆虫。
7.Condor(秃鹰):一种体型巨大的猛禽,常在高山和草原地区翱翔。
【结论】通过学习 halcon 的含义和相关英语单词,我们可以更好地理解与鹰有关的文学和艺术作品。
同时,掌握这些词汇也有助于丰富我们的词汇量,提高英语表达能力。
HALCON 算子函数 整理 1-19章
halcon算子中文解释comment ( : : Comment : ) 注释语句exit ( : : : ) 退出函数open_file ( : : FileName, FileType : FileHandle ) 创建('output' or 'append' )或者打开(output )文本文件fwrite_string ( : : FileHandle, String : ) 写入stringdev_close_window ( : : : ) 关闭活跃的图形窗口。
read_image ( : Image : FileName : ) ;加载图片get_image_pointer1 ( Image : : : Pointer, Type, Width, Height )获得图像的数据。
如:类型(= ' 字节',' ' ',uint2 int2 等等) 和图像的尺寸( 的宽度和高度) dev_open_window( : :Row,Column,WidthHeight,Background :WindowHandle ) 打开一个图形的窗口。
dev_set_part ( : : Row1, Column1, Row2, Column2 : ) 修改图像显示的位置dev_set_draw (’fill’)填满选择的区域dev_set_draw (’margin’)显示的对象只有边缘线,dev_set_line_width (3) 线宽用Line Width 指定threshold ( Image : Region : MinGray, MaxGray : ) 选取从输入图像灰度值的g 满足下列条件:MinGray < = g < = MaxGray 的像素。
dev_set_colored (number) 显示region 是用到的颜色数目dev_set_color ( : : ColorName : ) 指定颜色connection ( Region : ConnectedRegions : : ) 合并所有选定像素触摸相互连通区fill_up ( Region : RegionFillUp : : ) 填补选择区域中空洞的部分fill_up_shape ( Region : RegionFillUp : Feature, Min, Max : )select_shape ( Regions : SelectedRegions : Features, Operation, Min, Max : ) 选择带有某些特征的区域,Operation 是运算,如“与”“或”smallest_rectangle1 ( Regions : : : Row1, Column1, Row2, Column2 ) 以矩形像素坐标的角落,Column1,Row2(Row1,Column2) 计算矩形区域( 平行输入坐标轴) 。
halcon 数学运算
halcon 数学运算摘要:1.引言2.Halcon 简介3.Halcon 中的数学运算a.算术运算b.三角函数c.指数和对数运算d.逻辑运算4.总结正文:Halcon 是一种常用的机器视觉开发软件,广泛应用于工业自动化领域。
在Halcon 中,数学运算是非常重要的一个功能,可以对图像进行各种处理和分析。
首先,让我们了解一下Halcon 的基本情况。
Halcon 是一种基于PC 的机器视觉软件,提供了丰富的图像处理功能,如图像读取、显示、滤波、增强、变换、识别等。
通过Halcon,用户可以轻松地实现各种复杂的图像处理任务。
在Halcon 中,数学运算主要包括算术运算、三角函数、指数和对数运算以及逻辑运算。
1.算术运算在Halcon 中,支持各种常见的算术运算,如加法、减法、乘法、除法等。
这些运算可以方便地对图像的像素值进行处理,从而实现图像的增强、滤波等功能。
2.三角函数Halcon 提供了正弦、余弦、正切等三角函数,可以对图像进行各种角度计算。
这有助于在图像处理过程中进行更复杂的数学建模。
3.指数和对数运算指数和对数运算在图像处理中也有很广泛的应用,如图像的缩放、对比度调整等。
通过这些运算,可以对图像的像素值进行非线性变换,从而实现更丰富的图像处理效果。
4.逻辑运算逻辑运算在图像处理中也非常重要,如与、或、非等运算。
这些运算可以用于实现图像的阈值处理、二值化等功能。
总之,Halcon 中的数学运算是图像处理中非常关键的一部分。
通过这些运算,用户可以对图像进行各种处理,从而实现机器视觉系统的功能要求。
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Halcon学习(二十四)总结(一)好久没有写篇文章了。
写一篇总结吧。
1、Halcon的自我描述Program LogicØ Each program consists of a sequence of HALCON operatorsØ The program can be structured into proceduresØ The sequence can be extended by using control operators like if, for, repeat, or whileØ The results of the operators are passed via variablesØ No implicit data passing is appliedØ Input parameters of operators can be variables or expressionsØ Output parameters are always variablesØ HDevelop has no features to design a graphical user interfaceØ An HDevelop program is considered as a prototypic solution of the vision part of an application Ø HDevelop is typically not used for the final application由此可以看出,Halcon的定位是一个类库,有着完整、快速实现函数,同时提供了HDevelop 作为快速开发的图形化(IDE)界面;但是,Halcon程序并不是一个完整的最终应用软件,它没有用户界面,也不提供显示的数据(公用的数据格式)。
Halcon的初学者也应当从参考Halcon的程序入手,熟悉Halcon类库,也即HDevelop-Based Programming;在此基础上,进入ORClass-Oriented Programming。
这也是Halcon推荐的开发方式:The vision part is solved with HDevelop,and the application is developed with C++ or Visual Basic。
2、HDevelop界面的学习通过阅读Halcon的PPT,学到了下面一些有用的信息:Ø 文件——浏览示例,可以看到很多有用的例子;Ø 程序窗体中,可以浏览与编辑Procedues(过程),这个其实就是自定义函数咯~还可以自己修改这些过程,并添加说明文档;Ø F4——将函数语句注释掉;F3——激活;Ø 本地过程(Local Procedue)与外部过程(Externel Procedue)3、基本语法结构Halcon的语法结构类似于Pascal 与 Visual Basic,大部分的语句是Halcon提供的算子,此外也包含了少部分的控制语句;不允许单独声明变量;提供自动的内存管理(初始化、析构及OverWrite),但句柄则需要显示释放;C++(算子模式)通过代码导出,以C++为例,默认导出为算子型的语法结构,而非面向对象的;在此模式下,全部函数声明为全局类型,数据类型只需要用Hobject、HTuple两类类型进行声明;C++(面向对象)可以以面向对象的方式重写代码,也即利用类及类的成员函数;在这种模式下,控制变量的类型仍未HTuple,而图形数据可以由多种类型,如HImage等;其他语言(略)4、Halcon数据结构两类参数:图形参数Iconic (image, region, XLD)与控制参数Control (string, integer, real, handle),在Halcon算子的参数中,依次为:输入图形参数、输出图形参数、输入控制参数、输出控制参数;并且其输入参数不会被算子改变。
图形参数Iconic:ImagesØ Multiple channelsØ Arbitrary region of interestØ Multiple pixel types(byte, (u)int1/2/4,real, complex, direction, cyclic, vector_field)byte, uint2 //灰度图像的标准编码int1, int2 //Difference of two images or derivates with integer precision(??)int4 //两幅灰度图的频谱direction //图片边缘的梯度方向real //边缘提取及特定灰度值的轮廓complex //图片频率分布cyclic //Assigning one "gray" value to each color(??)vector_field //连续图形的光学流分布RegionsØ Efficient data structure (runlength encoding)Ø Extensive set of operatorsØ Fastest morphology on the market图形编码中,需要了解 row 和 run 两个术语;也是Halcon Region存储的方式Extended Line Description (XLD)Ø Subpixel accurate line and edge detectionØ Generic point list based data structureØ Handling of contours, polygons, lines, parallels, etc.此外,Halcon支持的类型还包括图形元组、控制变量元组及句柄:元组的概念,使得可以用一个变量传递数个对象,可以由重载后的函数来进行处理;图形元组的下标从1开始,控制变量元组下标从0开始;句柄则可以用来描述窗体、文件等等,句柄不能是常量。
5、Halcon语言输入控制参数可以是表达式,但图形参数、输出参数均应为变量;String类型变量由单引号’括起来;此外还有一些特殊字符;Boolean型变量包括 true ( = 1 )、 false ( = 0 ) ;不为零的整数将被认为true;但绝大多数的Halcon函数接受字符串型的表达:’true’‘false’,而非逻辑型表达;函数返回常量用于标识错误:Ø H_MSG_TRUE no error 2Ø H_MSG_FALSE logical false 3Ø H_MSG_FAIL operator did not succeed 5可以放在try…catch…endtry块中,也可以用dev_error_var()与 dev_set_check() 来捕获;控制语句结构:(与一般语言略有不同,它们也有输入输出变量)Ø if ... endif / if ... else ... endif / if ... elseif ... else ... endifØ for ... endforØ while ... endwhileØ repeat ... until此外,也有关键字 break、continue、return、exit、stop 用来控制语句的执行;赋值语句在Halcon中也被当作函数来使用:标准赋值Ø assign(Expression, ResultVariable) //编辑形式,永远都是输入在前,输出在后Ø ResultVariable := Expression //代码形式元组插入赋值Ø insert(Tuple, NewValue, Index, Tuple) //编辑形式Ø Tuple[Index] := NewValue //代码形式控制变量元组操作Ø [t,t] concatenation of tuplesØ |t| number of elementsØ t[i] selection of an elementØ t[i:j] selection of a part of a tupleØ subset(t1,t2) selection from t1 by indices in t2图形元组操作对应函数Ø [] gen_empty_obj ()Ø |t| count_obj (p, num)Ø [t1,t2] concat_obj (p1, p2, q)Ø t[i] select_obj (p, q, i+1)Ø t[i:j] copy_obj (p, q, i+1, j-i+1)Ø subset(t1,t2) select_obj (p, q, t2+1)元组的数学运算,如:A * B,令 m = |A|, n = |B|;若m、n不相等,且都大于1,则错误;否则返回三种情况:Ø m=n=1,返回一个值;Ø m=n>1,返回一个包含m个数的元组,值为两元组各对于值的操作结果;Ø m>1,n=1,返回一个包含m个数的元组,值为第二个数与第一元组各值的操作结果;Halcon 的数学运算算术运算Ø a / a divisionØ a % a rest of the integer divisionØ a * a multiplicationØ v + v addition and concatenation of stringsØ a - a subtractionØ -a negation位运算Ø lsh(i,i) left shiftØ rsh(i,i) right shiftØ i band i bit-wise andØ i bor i bit-wise orØ i bxor i bit-wise xorØ bnot i bit-wise complement字符串操作Ø v$s conversion to string //字符串的格式化,有很丰富的参数Ø v + v concatenation of strings and additionØ strchr(s,s) search character in stringØ strstr(s,s) search substringØ strrchr(s,s) search character in string (reverse)Ø strrstr(s,s) search substring (reverse)Ø strlen(s) length of stringØ s{i} selection of one characterØ s{i:i} selection of substringØ split(s,s) splitting to substrings比较操作符Ø t < t less thanØ t > t greater thanØ t <= t less or equalØ t >= t greater or equalØ t = t equalØ t # t not equal逻辑操作符Ø not l negationØ l and l logical ’and’Ø l or l logical ’or’Ø l xor l logical ’xor’数学函数Ø sin(a) sine of aØ cos(a) cosine of aØ tan(a) tangent of aØ asin(a) arc sine of a in the interval [-p/2, p/ 2], a Î [-1, 1]Ø acos(a) arc cosine a in the interval [-p/2, p/2], a Î [-1, 1]Ø atan(a) arc tangent a in the interval [-p/2, p/2], a Î [-1, 1]Ø atan2(a,b) arc tangent a/b in the interval [-p, p]Ø sinh(a) hyperbolic sine of aØ cosh(a) hyperbolic cosine of aØ tanh(a) hyperbolic tangent of aØ exp(a) exponential functionØ log(a) natural logarithm, a> 0Ø log10(a) decade logarithm, a> 0Ø pow(a1,a2) powerØ ldexp(a1,a2) a1 pow(2,a2)其他操作(统计、随机数、符号函数等)Ø min(t) minimum value of the tupleØ max(t) maximum value of the tupleØ min2(t1,t2) element-wise minimum of two tuplesØ max2(t1,t2) element-wise maximum of two tuplesØ find(t1,t2) indices of all occurrences of t1 within t2Ø rand(i) create random values from 0..1 (number specified by i)Ø sgn(a) element-wise sign of a tupleØ sum(t) sum of all elements or string concatenationØ cumul(t) cumulative histogram of a tupleØ mean(a) mean valueØ deviation(a) standard deviationØ sqrt(a) square root of aØ deg(a) convert radians to degreesØ rad(a) convert degrees to radiansØ real(a) convert integer to realØ int(a) convert a real to integerØ round(a) convert real to integerØ number(v) convert string to a numberØ is_number(v) test if value is a numberØ abs(a) absolute value of a (integer or real)Ø fabs(a) absolute value of a (always real)Ø ceil(a) smallest integer value not smaller than aØ floor(a) largest integer value not greater than aØ fmod(a1,a2) fractional part of a1/a2, with the same sign as a1Ø sort(t) sorting in increasing orderØ uniq(t) eliminate duplicates of neighboring values(typically used in combination with sort)Ø sort_index(t) return index instead of valuesØ median(t) Median value of a tuple (numbers)Ø select_rank(t,v) Select the element (number) with the given rankØ inverse(t) reverse the order of the valuesØ subset(t1,t2) selection from t1 by indices in t2Ø remove(t1,t2) Remove of values with the given indicesØ environment(s) value of an environment variableØ ord(a) ASCII number of a characterØ chr(a) convert an ASCII number to a characterØ ords(s) ASCII number of a tuple of stringsØ chrt(i) convert a tuple of integers into a string6、Halcon名称解释Ø Operator: A procedure of the HALCON library used in HDevelop or one of the language interf aces.Ø Procedure (of HDevelop): A subroutine defined for the use inside HDevelop.Ø Region: Result of a segmentation like threshold. In other systems called blob, area, binary imag e, or island. Implemented using runlength encoding.Ø XLD: Extended Line Description. Universal data structure used to handle contour based data. M ainly used in the context of subpixel precise measurement.Ø Domain: Part of the image which is used for processing. In other systems called ROI (region of interest).Ø Channel: One image matrix of a multi-spectral image. One example is the red channel of an RG B image.Ø Iconic data: Overall term for images, regions, and XLD data. In object oriented languages (C++ and COM) and in HDevelop iconic data is represented by a polymorphic data type. In object orien ted languages iconic data is also called iconic object.Ø Control data: All non iconic data. Examples are single values (integer, real, and string), coordina tes, arrays of values.Ø Tuple: an array of values where each element can be of a different type. One can have both icon ic and control tuples.Ø HALCON object: Synonym for Iconic object / dataØ Image acquisition interface: Interface between the frame grabber /camera driver (SDK) and the HALCON library. The Image acquisition interface is a DLL which is dynamically loaded when cal ling open_framegrabber.Ø Language interface: Software that enables the programmer to use the HALCON library in a giv en language (e.g., C++).Ø Extension Package: A mechanism that enables the user to fully integrate user-defined procedure s into the HALCON environment. The extension package concept gives full access to the internal data structures of HALCON.Ø License file: File “license.dat“ in the directory “license“. This file is used together with hardware components (dongle or Ethernet card) to check if a co rrect license is available.Ø Help files: Files in the directory “help“ which are used to get online information about all HALCON operators. This is extensively use d by HDevelop.Ø Shape-Based Matching: Finding of an object in an image based on a predefined model. The sha pe based matching uses features to quickly locate objects very precisely.Ø Variation Model: A method to do print checking by presenting multiple good patterns to the syst em. The variation model learns the normal variation a good pattern and based on this information can detect real defects.Ø Measure Tool: A set of operators to find the exact location of edges along lines or circular arcs. Other systems call the similar tool, e.g., caliper.Ø Accuracy: The deviation from the true valueØ Precision: The standard deviation of the measurement7、Halcon函数典型函数Ø Filtering (noise, smoothing, edge, bit, arithmetic, enhancement)Ø Segmentation (thresholding, topology, region growing, classification, comparison)Ø Region processingØ MorphologyØ Feature extractionØ Edge detectionØ Color processing and classificationØ OCR / OCVØ Bar code / data codeØ MeasurementØ RectificationØ Gray value matching8、Halcon HDevEngineHDevEngine允许用户在应用程序中直接调用Halcon程序(*.hdvp),适用范围包括C++、COM、.NET语言。