Halcon学习之计数
一种基于halcon视觉算法的人流量统计装置及方法与流程
一种基于halcon视觉算法的人流量统计装置及方法与流程一、背景介绍随着社会的快速发展，人流量统计在商业、交通、安防等领域具有重要意义。
传统的人流量统计方法存在诸多不足，如准确性低、易受环境影响等。
为了提高人流量统计的准确性和稳定性，本文提出一种基于Halcon视觉算法的人流量统计装置及方法。
二、Halcon视觉算法简介Halcon是一款强大的机器视觉开发软件，其视觉算法具有较高的准确性和稳定性。
通过图像处理、特征提取、模式识别等技术，实现对图像中目标的检测、识别和跟踪。
在人流量统计中，利用Halcon视觉算法对人群进行识别和计数，具有较高的准确性和实时性。
三、人流量统计装置的原理与设计人流量统计装置主要包括硬件设备和软件系统两部分。
硬件设备包括摄像头、图像处理器、显示屏等；软件系统则基于Halcon视觉算法进行开发。
在人流量统计过程中，摄像头捕捉实时图像，图像处理器对图像进行预处理，如去噪、边缘检测等；然后通过Halcon视觉算法对图像中的人群进行识别和计数，将统计结果实时显示在显示屏上。
四、人流量统计方法的实现与流程1.图像预处理：通过对摄像头捕捉的图像进行去噪、边缘检测等操作，提高图像质量，为后续算法处理提供清晰的数据基础。
2.目标检测与识别：利用Halcon视觉算法，对预处理后的图像中的人群进行检测和识别，得到人群的数量。
3.数据处理与分析：对检测到的人群数量进行实时统计和分析，得到人流量数据。
4.结果展示：将实时统计的人流量数据展示在显示屏上，以便管理人员及时了解现场情况。
五、实验与应用为了验证本文提出的人流量统计方法的有效性，进行了大量实验。
实验结果表明，该方法具有较高的准确性和稳定性，能够满足实际应用需求。
目前，该方法已成功应用于商业广场、地铁站等场所，为管理人员提供实时、准确的人流量数据。
六、总结与展望本文提出了一种基于Halcon视觉算法的人流量统计装置及方法，通过图像处理、目标识别和数据统计等技术，实现了对人流量的实时、准确统计。
博客halcon学习经验
HALCON是当今machine vision技术的代表，它总是以最新科技为基础，提供了现今市场中最强大的vision library。
除了提供了完整的标准machine vision功能，还有一系列优异的功能，例如，3D相机校正，形状以及原件导向的匹配，次像元精度的物体撷取，计算，利用双像立体量测，任意形状的ROI，以及更多的功能。
用HALCON 来开发程序的流程：1 、利用 HDevelop 检视分析影像，建立计算雏形，最后完成视觉计算方法的发展。
程序可以分成不同的子程序，每个procedures 可以只做一件事，像初始化，计算，或是清除。
主程序用于呼叫其它子程序，传递影像或是接收显示结果。
最后，程序输出成我们要用的程序代码，接续下一步工作。
2 、完整的程序发展是在程序设计环境中进行，像是 Microsoft Visual Studio 。
由 HDevelop 输出的程序代码，透过指令加入程序中 ( 例如 include) 。
至于程序的接口等等则是利用程序语言的功能来建构，接下来， compiled and linked ，产生应用程序。
自行撰写的程序和 HALCON library 一起装入机器中出货，或是将程序卖到客户处。
参数和数据结构：HALCON 有两种基本的数据型态 : 图像数据 (iconic ，例如影像 ) 以及控制数据 ( control ，例如变量，整数，字符串，handle 等等 ) 。
所有运算子的参数都是以相同的方式排列：输入图像，输出图像，输入控制，输出控制。
当然，并非所有的运算子都具有上列四类参数，不过参数排列的次序依旧相同。
ROI ：影像中要处理的数据范围。
region 即是一堆像元的集合。
region 中的像元不一定要相连，如果要让相连接的像元成为一个 region ，只要呼叫运算子 connection 即可。
XLD 包含了所有等值线以及多边型的数据。
XLD 对象中除了点坐标数据，还包含了全域或区域属性，例如 edge 方向，或是分割时的 regression 参数等等。
HALCON编程及工程应用 第2章 HALCON编程基础
2. HDevelop窗口介绍
在程序编辑窗口点击右键，在下拉菜单显示程 序运行调试中的一些设置，如图2-11所示。
图2-10 程序窗口
HALCON编程基础与工程应用
图2-11 程序调试设置
2. HDevelop窗口介绍
HDevelop启动以后，就可以开始从程序窗口输入，逐步建立一个 HDevelop 程序。要在程序中新增一行，比如加一个算子，有以下两 个步骤。 （1）首先要将光标放在新增的地方，用键盘的Shift键加上的鼠标左 键，点在要加入的地方，然后从算子菜单中选择，或是由算子窗口 来选用想要加入的数据。 （2）新的算子会出现在算子窗口中，包含它的参数等数据，此时按 下“输入”，就会将它加入程序代码中，成为新增的一行；如果按下“ 确定”，除了程序代码会新增以外，同时也会执行程序。如果按的是 “应用”，算子不会新增到程序中，但是会被执行，这样就可以方便 又有效的测试修改参数的结果。 如果只要执行某一行，可以将程序计数器（PC）置于要执行的那行 前，再用鼠标左键在该行前单击，然后按HDevelop工具栏的“单步跳 过函数”，如果单击“运行”，则程序代码都会执行，直到一个断点或 是按“停止”将其中止。
HALCON编程基础与工程应用
1. 条件语句
语义为：判断表达式的值，表达式1的值非零则执行语句组1。表达式 1的值为零而表达式2的值非零则执行语句组2，两个表达式的值都为 零则执行语句组3。
【例2-3】if条件语句实例3 cont:=2 *判断变量cont是否大于等于1,大于等于1就执行语句cont:=cont-1 if(cont>=1) cont:=cont-1 *判断变量cont是否小于等于-1,小于等于-1就执行语句cont:=cont+1 elseif(cont<=-1) cont:=cont+1 *如果cont大于-1小于1执行语句 cont:=cont+2
halcon 取最大区域算子 -回复
halcon 取最大区域算子-回复Halcon 是一种强大的机器视觉软件，它提供了许多强大的算子，可以用于处理各种各样的图像识别和分析任务。
其中一个非常有用的算子是`取最大区域`。
本文将一步步介绍该算子的功能、用法、和在不同应用场景下的实例。
1. 算子功能：`取最大区域`算子的作用是找到图像中的最大连通区域（blob）。
连通区域指的是由相邻像素组成的图像区域，且它们具有相似的像素值或灰度值。
最大连通区域是指像素数目最多的连通区域。
通过使用`取最大区域`算子，我们可以轻松地筛选出图像中所需的物体或特征。
2. 算子用法：该算子的用法非常简单，只需将待处理的图像作为输入，并指定一些参数即可。
具体步骤如下：a. 导入HDevelop 库：pythonfrom hdevelop import *b. 加载图像并将其转换为灰度图像：pythonimage = read_image('image.png')image_gray = image_to_gray(image)c. 预处理图像，例如使用滤波算法平滑图像：pythonsmooth_image = smooth_image(image_gray, 'gauss', 5) d. 进行区域分割并提取最大区域：pythonregions = threshold(image_gray, 128, 255)max_region = select_shape(regions, 'area', 'max')e. 可选：根据需要可以对最大区域进行进一步的处理，例如计算其面积、周长、中心点坐标等：pythonarea = get_region_area(max_region)perimeter = get_region_perimeter(max_region)center = get_region_center(max_region)3. 算子应用场景：`取最大区域`算子在许多应用场景中都非常有用。
halcon标定计算像素的公式
当我们谈论机器视觉时，标定是一个非常重要的概念。
在机器视觉领域中，Halcon是一个非常知名的软件评台，而标定计算像素的公式就是在Halcon中经常被提及的一个重要概念。
在这篇文章中，我们将深入探讨Halcon标定计算像素的公式，以及它在机器视觉中的作用和应用。
我们将从简单的概念和原理开始，逐步深入到更复杂和高级的应用场景，以便读者能够更全面地理解这一重要主题。
1. 概念和原理在Halcon中，标定计算像素的公式是基于相机的内参和外参进行计算的。
相机的内参包括焦距、主点和畸变参数等，而外参包括相机的旋转和平移矩阵。
通过这些参数，我们可以计算出相机的视场和像素坐标之间的关系，从而实现像素坐标到世界坐标的转换。
2. 应用和意义标定计算像素的公式在机器视觉中具有非常重要的应用和意义。
它可以帮助我们实现相机的空间定位和姿态估计，从而实现对目标的精确定位和跟踪。
在工业自动化、无人驾驶和智能制造等领域，这一技术都有着重要的应用价值。
3. 个人观点和理解从个人角度来看，我认为标定计算像素的公式是机器视觉中的一项非常重要的技术。
它不仅可以帮助我们实现对物体的精确定位和跟踪，还可以为智能制造和自动化生产提供重要支持。
通过深入学习和理解这一技术，我们可以更好地应用它来解决实际问题，并推动机器视觉技术的发展。
总结回顾通过这篇文章的阅读，相信读者已经对Halcon标定计算像素的公式有了更全面和深入的理解。
从概念和原理到应用和意义，再到个人观点和理解，我们已经对这一重要主题进行了全面的探讨和分析。
希望读者能够通过本文的阅读，对这一技术有着更深刻和灵活的理解，进而更好地应用它来解决实际问题。
Halcon标定计算像素的公式在机器视觉领域中扮演着极为重要的角色。
它不仅仅是一个计算公式，更是机器视觉技术的核心之一。
在实际应用中，标定计算像素的公式被广泛应用于工业自动化、无人驾驶、智能制造等领域。
下面我们将进一步探讨Halcon标定计算像素的公式在这些领域中的具体应用和意义。
halcon中的常用算子的中文说明
halcon中的常⽤算⼦的中⽂说明sub_image (ImageConverted1, ImageConverted2, ImageSub, 1, 0)⼀幅图减另⼀幅图。
⽤⼀幅图的灰度减另⼀幅的灰度成新的⼀幅图。
mult_image (Image, ImagePart, ImageResult, 0.015, 0)⼀幅图加⼀幅成的⼀幅图convert_image_type (Traffic2, ImageConverted2, 'int2')转换图像的格式crop_part (ImageNoise, ImagePart, 0, 0, Width, Height)取出⼀幅图的中部分dots_image (ImageResult, DotImage, 5, 'dark', 2)取出图像中圆点partition_dynamic (SelectedRegions, Partitioned, 25, 20)根据各个区域的特征将各个区域分割开。
intersection (Partitioned, Region, Characters)取出两个区域中重叠的部分，如果Region有两个区域在Partitioned中，则这两个区域合并成⼀区域。
difference (RegionDilation, RegionErosion, RegionDifference) 取出两个区域中不重叠的部分。
critical_points_sub_pix (FilterResponse, 'facet', 1.5, 0.7, RowMin, ColMin, RowMax, ColMax, RowSaddle, ColSaddle)取出图像中的关键点。
corner_response (Image, FilterResponse, 3, 0.04)auto_threshold (Image, Regions, 10)⾃动阈值分割，根据灰度直⽅图中两波峰中的波⾕取出阈值。
Halcon学习之二：摄像头获取图像和相关参数
Halcon學習之二：攝像頭獲取圖像和相關參數1、close_all_framegrabbers ( : : : )關閉所有圖像采集設備。
2、close_framegrabber ( : : AcqHandle : )關閉Handle為AcqHandle的圖像采集設備。
3、open_framegrabber ( : : Name, HorizontalResolution,VerticalResolution, ImageWidth, ImageHeight, StartRow, StartColumn,Field, BitsPerChannel, ColorSpace, Generic, ExternalTrigger,CameraType, Device, Port, LineIn : AcqHandle )打開圖像采集設備參數信息：Name：圖像采集設備的名稱HorizontalResolution和VerticalResolution：分別指預期的圖像采集接口的水平分辨率和垂直分辨率ImageWidth和ImageHeight：指預期圖像的寬度部分和高度部分。
StartRow和StartColumn：指顯示預期圖像的開始坐標Field：預期圖像是一半的圖像或者是完整圖像BitsPerChannel：每像素比特數和圖像通道ColorSpace：輸出的色彩格式的抓住圖像{gray、raw、rgb、yuv、default}Generic：通用參數與設備細節部分的具體意義。
ExternalTrigger：是否有外部觸發CameraType：使用相機的類型Device：圖像獲取設別連接到的設備Port：圖像獲取設別連接到的端口LineIn :相機輸入的多路轉接器AcqHandle:圖像獲取設備的Handle4、grab_image ( : Image : AcqHandle : )獲取AcqHandle的圖像采集設備的Image。
halcon浮点数运算
Halcon是一个机器视觉软件库，它提供了大量的图像处理和计算机视觉功能。
在Halcon中，浮点数运算可以通过使用相应的函数和运算符来实现。
以下是一些常见的浮点数运算示例：1. 加法：可以使用"+"运算符进行加法运算。
例如，要将两个浮点数相加，可以使用以下代码：csharpfloat32 a = 1.2;float32 b = 2.3;float32 sum = a + b; // sum = 3.52. 减法：可以使用"-"运算符进行减法运算。
例如：csharpfloat32 a = 3.4;float32 b = 1.5;float32 difference = a - b; // difference = 1.93. 乘法：可以使用"*"运算符进行乘法运算。
例如：csharpfloat32 a = 2.5;float32 b = 4.0;float32 product = a * b; // product = 10.04. 除法：可以使用"/"运算符进行除法运算。
例如：csharpfloat32 a = 10.0;float32 b = 2.0;float32 quotient = a / b; // quotient = 5.05. 取余数：可以使用"%"运算符或mod函数来获取两个数的余数。
例如：csharpfloat32 a = 7.0;float32 b = 2.0;float32 remainder = a % b; // remainder = 1.0这些是Halcon中浮点数运算的一些基本示例。
你可以根据需要使用其他函数和运算符进行更复杂的浮点数运算。
请注意，Halcon中的浮点数类型通常为float32或float64，具体取决于你使用的Halcon版本和平台。
HALCON函数体运用
Halcon学习之一：查询图像参数1、get_grayval(Image::Row,Column:Grayval)计算Image图像中坐标为（Row，Column）的点的灰度值Grayval。
2、get_image_pointer1(Image:::Pointer,Type,Width,Height)计算Image图像的数据指针Pointer，图像类型Type，图像宽度Width和高度Height。
Pointer指向了Image data的起点位置。
3、get_image_pointer3(ImageRGB:::PointerRed,PointerGreen, PointerBlue,Type,Width,Height)计算彩色图像ImageRGB的参数。
4、get_image_pointer1_rect(Image:::PixelPointer,Width,Heig ht,VerticalPitch,HorizontalBitPitch,BitsPerPixel)计算Image图像中定义区域的最小的长方形的区域的指针Pointer，宽度Width，高度Height，VerticalPitch代表Image的Width*(HorizontalBitPitch/8)。
两个相邻象素的水平距离（以比特计算）HorizontalBitPitch，每像素的比特数BitsPerPixel。
5、get_image_time(Image:::MSecond,Second,Minute,Hour,Day, YDay, Month,Year)获取图像生成的时间。
Halcon学习之二：摄像头获取图像和相关参数1、close_all_framegrabbers(:::)关闭所有图像采集设备。
2、close_framegrabber(::AcqHandle:)关闭Handle为AcqHandle的图像采集设备。
3、open_framegrabber ( : : Name, HorizontalResolution, VerticalResolution,ImageWidth,ImageHeight,StartRow,StartC olumn,Field,BitsPerChannel,ColorSpace,Generic,ExternalTrigger, CameraType,Device,Port,LineIn:AcqHandle)打开图像采集设备参数信息：Name：图像采集设备的名称HorizontalResolution和VerticalResolution：分别指预期的图像采集接口的水平分辨率和垂直分辨率ImageWidth和ImageHeight：指预期图像的宽度部分和高度部分。
HALCON函数体运用
HALCON函数体运⽤Halcon学习之⼀：查询图像参数1、get_grayval(Image::Row,Column:Grayval)计算Image图像中坐标为（Row，Column）的点的灰度值Grayval。
2、get_image_pointer1(Image:::Pointer,Type,Width,Height)计算Image图像的数据指针Pointer，图像类型Type，图像宽度Width和⾼度Height。
Pointer指向了Image data的起点位置。
3、get_image_pointer3(ImageRGB:::PointerRed,PointerGreen, PointerBlue,Type,Width,Height)计算彩⾊图像ImageRGB的参数。
4、get_image_pointer1_rect(Image:::PixelPointer,Width,Heig ht,VerticalPitch,HorizontalBitPitch,BitsPerPixel)计算Image图像中定义区域的最⼩的长⽅形的区域的指针Pointer，宽度Width，⾼度Height，VerticalPitch代表Image的Width*(HorizontalBitPitch/8)。
两个相邻象素的⽔平距离（以⽐特计算）HorizontalBitPitch，每像素的⽐特数BitsPerPixel。
5、get_image_time(Image:::MSecond,Second,Minute,Hour,Day, YDay, Month,Year)获取图像⽣成的时间。
Halcon学习之⼆：摄像头获取图像和相关参数1、close_all_framegrabbers(:::)关闭所有图像采集设备。
2、close_framegrabber(::AcqHandle:)关闭Handle为AcqHandle的图像采集设备。
halcon 数组某元素的个数
halcon 数组某元素的个数Halcon 数组某元素的个数Halcon是一种用于机器视觉应用的软件库，它提供了丰富的函数和工具，用于图像处理、分析和识别。
在Halcon中，数组是一种常用的数据结构，用于存储和处理多个元素。
本文将讨论如何通过Halcon来统计数组中某个特定元素的个数。
在Halcon中，可以使用count_obj函数来计算数组中某个元素的个数。
该函数的基本语法如下：count_obj(Array, Value, Count)其中，Array是要进行统计的数组，Value是要统计的元素的值，Count是统计结果的输出变量。
通过调用count_obj函数，我们可以得到数组中特定元素的个数。
接下来，我们将通过一个例子来详细说明如何使用Halcon统计数组中某个元素的个数。
假设我们有一个二维数组，用于存储一张图像的像素值。
我们希望统计出数组中像素值为255的元素个数。
首先，我们需要载入图像并将其转换为数组形式。
可以使用read_image函数来读取图像文件，并使用convert_image_type函数将其转换为灰度图像。
然后，可以使用get_image_pointer1函数将灰度图像转换为数组。
接下来，我们可以使用count_obj函数来统计数组中值为255的元素个数。
具体的代码如下：read_image(Image, 'image.jpg')convert_image_type(Image, ImageGray, 'byte')get_image_pointer1(ImageGray, Array)count_obj(Array, 255, Count)在上述代码中，我们首先读取名为'image.jpg'的图像文件，并将其转换为灰度图像。
然后，使用get_image_pointer1函数将灰度图像转换为数组。
最后，调用count_obj函数统计数组中值为255的元素个数，并将结果保存在Count变量中。
halcon 科学计数法的问题
halcon 科学计数法的问题科学计数法，又称标准形式，是一种用于表达非常大或非常小的数字的方法。
它可以简化数字的表达方式，便于人们进行数学运算和科学研究。
在科学计数法中，一个数字由两部分组成：尾数和指数。
尾数是一个在1到10之间的数，用于表示数字的有效位数。
指数是10的几次幂，用于表示在尾数前面有几个零或小数点需要左移的位数。
这样，科学计数法可以将一个非常大或非常小的数字简化为一个更容易理解和使用的表达形式。
使用科学计数法的主要优点之一是它简化了数字的表示。
对于非常大的数字，科学计数法可以将尾数表示为一个在1到10之间的数，而指数表示为一个正整数。
例如，1亿可以表示为1.0×10^8，10亿可以表示为1.0×10^9。
这样，长长的数字串被简化为一个小数和一个指数，更加直观和易读。
另一个优点是科学计数法便于数学运算。
在科学计数法中，两个数字相乘或相除时，只需将尾数相乘或相除，指数保持不变。
例如，(2.0×10^4) × (3.0×10^2) =6.0×10^6，(6.0×10^6) ÷ (2.0×10^2) = 3.0×10^4。
这种简化的规则使大规模的科学计算更加便捷和高效。
科学计数法在科学研究和工程技术领域中应用广泛。
例如，在天文学中，科学计数法可以方便地表达星系的距离、恒星的亮度和质量等庞大的数字。
在物理学中，科学计数法可以表示微观粒子的质量、电荷和能量等微小的数字。
在化学和生物学中，科学计数法可以表示分子的质量和浓度等微量的数字。
除了应用于科学研究和工程技术，科学计数法还在日常生活中有一些常见的应用。
例如，用科学计数法表示世界人口数量、地球的半径和太阳的质量等大量的数字。
另外，科学计数法还被用于货币单位的计量、物理量的单位转换和数据存储中。
尽管科学计数法在各个领域有广泛的应用，但在使用过程中仍然存在一些问题。
halcon并行运算详解
8.10 并行执行HDevelop语言支持在主线程中启动子线程进行并行函数调用和算子调用。
线程启动后，子线程由线程ID标识，该线程ID是取决于操作系统的整数编号。
子线程的执行独立于启动它们的线程。
因此，无法预测指定线程结束的确切时间点。
如果要访问一组线程返回的数据，则需要显式等待相应线程完成。
默认情况下，HDevelop将线程数限制为20。
如果需要，可以在首选项中修改此数字（请参见第171 页的“General Options -> General Options”部分）。
限制并行线程数的主要原因是为了防止用户由于编程错误而无意中生成大量线程。
在这种情况下，系统负载和内存消耗可能会增长到非常高，以至于HDevelop可能变得无响应。
请注意，线程数包括所有“活着”的线程，尤其是还包括已经完成但仍被变量引用的线程。
在调整线程限制时必须考虑到这一点。
有关线程生命周期的信息，另请参见第876页上的8.10.3章节“HDevelop中线程的执行”部分。
8.10.1 启动一个子线程要启动一个新线程，请在相应的算子或函数调用前加上par_start限定符：此调用在后台启动假设函数gather_data()作为新的子线程，并继续执行后续程序行。
线程ID在变量ThreadID中返回，该变量ThreadID是必须要在尖括号中指定的参数。
在HDevEngine中，给定的ThreadID仅在启动线程的程序中有效，这是与HDevelop不同的。
请注意，par_start不是实际的算子，而仅仅是修改调用行为的限定符。
因此，无法在算子窗口中选择par_start。
如果启动一个新的子线程将超过配置的最大线程数（见上文），则会引发异常。
您还可以从算子窗口将函数或算子调用作为一个子线程去启动（参见图8.3）。
设置方法为：请打开算子窗口底部的“高级并行选项”部分，勾选复选框并输入将保存线程ID的变量的名称。
如果双击包含par_start限定符的程序行，并行化选项也将显示在算子窗口中。
halcon 数组三目运算
halcon 数组三目运算【数组三目运算】的应用和实例引言：在编程中，数组的使用非常广泛，它可以帮助我们存储和处理大量的数据。
而在处理这些数据时，经常涉及到条件判断和选择的情况，这时数组三目运算就能派上用场了。
数组三目运算是一种简洁、高效的条件表达式，它可以在一行代码中完成条件判断和选择的功能。
本文将详细介绍数组三目运算的概念、语法和应用实例，帮助读者深入理解和熟练运用该技巧。
一、数组三目运算的概念数组三目运算是一种简化条件判断的运算符，它的语法形式为：[条件] ? [条件成立时的值] : [条件不成立时的值]。
通常，条件可以是任意表达式，条件成立时的值和条件不成立时的值可以是任意表达式或变量。
数组三目运算的返回结果根据条件的真假来决定，如果条件成立，返回条件成立时的值，否则返回条件不成立时的值。
二、数组三目运算的语法数组三目运算的语法形式如下：[条件] ? [条件成立时的值] : [条件不成立时的值]其中，条件可以是任意表达式，条件成立时的值和条件不成立时的值可以是任意表达式或变量。
三、数组三目运算的应用实例下面通过一些实例来具体说明数组三目运算的应用：实例1：比较两个数组大小let arr1 = [1, 2, 3];let arr2 = [4, 5, 6];let result = arr1.length > arr2.length ? "arr1的长度大于arr2" : "arr1的长度小于等于arr2";console.log(result); 输出："arr1的长度小于等于arr2"实例2：根据条件选择不同的操作let num = 10;let isEven = num % 2 === 0;let result = isEven ? "num是偶数" : "num是奇数";console.log(result); 输出："num是偶数"实例3：找出数组中的最大值和最小值let arr = [8, 3, 5, 1, 9, 2];let max = arr.reduce((a, b) => a > b ? a : b);let min = arr.reduce((a, b) => a < b ? a : b);console.log("最大值：" + max); 输出："最大值：9" console.log("最小值：" + min); 输出："最小值：1"实例4：选择数组中满足条件的元素let arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6];let isEven = arr.map(num => num % 2 === 0);let evenNumbers = arr.filter((num, index) => isEven[index]); console.log(evenNumbers); 输出：[2, 4, 6]在上述实例中，我们使用了数组三目运算来根据条件进行大小比较、选择不同的操作、查找最大值和最小值、筛选满足条件的元素等。
halcon基础应用和方法经验分享（一）
halcon基础应用和方法经验分享（一）halcon是德国公司开发的一套很完善的机器视觉算法包，很广泛地应用于工业各个领域中，用途十分广泛，是一款值得学习的图像处理软件，个人觉得：halcon虽然没有opencv和matlab在图像处理领域应用更加广泛，专业性、集成封装性、稳定性在halcon上优势就很明显。
我也是图像处理新手，接手一个机器视觉项目（缺陷检测），开始使用halcon这款软件，有半年多的时间，有很多思想只是自己在使用过程中，总结出来的，可能会有一些不准确、不严谨的地方，还望有兴趣的和我一起交流，一起成长。
图像处理这个领域，目前绝对可以称之为比较火热的专业方向，让我们一起努力，希望我们的专业和业务能力都会有一个比较大的提升，共勉之。
halcon对于新手来说，感受最大的莫过于：经典例程很多，可以参考和学习的地方很多。
确实是这样的，例程中的应用也十分广泛，从二维图像分析角度，包括：二维测量、二维码识别、二维位置定位、二维物体识别。
从三维图像分析角度，包括：三维测量比较、三维物体定位、三维物体识别。
另外在缺陷检测上，包括：表面检测、完整性检查、印刷检测等。
还会包括一些安全系统、定位、OCR（光学字符识别）、机器人视觉、交通监视和驾驶辅助系统、特征检测、颜色检测等等。
应用十分广泛对吧，涉及的行业也十分广泛，包括：半导体行业、电子元器件与设备、光学与精密工程、机械行业、医学供应品、制药、卫生保健和生命科学等等。
在图像处理方法上，更是很全面，从图像输入、图像的预处理、图像匹配、图像分析、图像分割、图像变换、图像增强、图像恢复、图像分类识别、图像压缩编码、图像描述等等，很全面，很好用，可谓是应有尽有。
所以感兴趣的可以开始图像处理实验工作或者项目，软件的下载安装请见下一期经验分享。
Halcon学习(21)摄像机标定常用函数(二)
Halcon学习（二十一）摄像机标定常用函数（二）1.read_cam_par( : : CamParFile : CameraParam)从文件夹中读取相机的内参数。
2.disp_caltab( : : WindowHandle, CalTabDescrFile, CameraParam, CaltabPose, ScaleFac : )利用相机内外参数，把标定板模型投影到图像平面，显示标定点和连接线，X,Y轴也被显示出来。
3.vector_to_pose( : : WorldX, WorldY, WorldZ, ImageRow, ImageColumn, CameraParam,Method , QualityType : Pose, Quality)计算世界坐标和图像坐标之间关系的绝对位姿参数。
其中世界坐标至少选择不在同一条直线上的三个点。
世界坐标上的点如果在一个平面上，应该选择'planar_analytic' 作为Method的参数。
输出位姿和位姿质量。
4.write_pose( : : Pose, PoseFile : )把位姿写入TXT文件。
5.get_mbutton( : : WindowHandle : Row, Column, Button)返回鼠标点击的图像点像素坐标，以及鼠标按钮值，左键0，中间键2，右键4.6.image_points_to_world_plane( : : CameraParam, WorldPose, Rows, Cols, Scale : X,Y)把图像坐标转化成Z=0平面的世界坐标，输出为世界坐标的X,Y7.pose_to_hom_mat3d( : : Pose : HomMat3D)把3D位姿转化成齐次变换矩阵。
8.affine_trans_point_3d( : : HomMat3D, Px, Py, Pz : Qx, Qy, Qz)进行两个坐标系之间的3D坐标的仿射变换。
机器视觉之halcon中的数据类型与语法结构
机器视觉之halcon中的数据类型与语法结构list_files( : : Directory, Options : Files)Directory：目录（文件夹路径）Options：选项'max_files 1000' 指定遍历的最大文件数目Files：文件（文件的路径）tuple_regexp_select( : : Data, Expression : Selection) Data：被选择的文件路径数组Expression：文件格式的筛选规则'ignore_case' 忽略大小写Selection：选择出的文件路径数组示例：1: * 遍历文件夹D:/资料库/Downloads2: list_files ('D:/资料库/Downloads', ['files','follow_links'], ImageFiles) 3:4: * 筛选bmp或jpg格式的文件5: tuple_regexp_select (ImageFiles, ['\\.(bmp|jpg)$','ignore_case'], ImageFi les)6:7: * 依次读取图片8:for Index := 0 to |ImageFiles| - 1 by 19: read_image (Image, ImageFiles[Index])10:11: endfor/////////////////////////////////////////////////////////////////// //////////// /////////////////////（一）Halcon的语法结构特点类似于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）HImage 可以查看halcon中类相关的内容（二）Halcon的数据类型两类参数：1、图形参数Iconic(image, region, XLD)2、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。
Halcon算子介绍
图像、窗口基础操作部分基础操作dev_close_window()关闭当前激活的窗口read_image( : Image : FileName : )读取图像，可以支持多种格式，比如TIFF，PNG，JPEG-XR，JPEG-2000等，还支持一次性读取多个图像。
Image：输出，读取完后在halcon所存放的变量名FileName：图片路径，可以是多个路径，可以是绝对路径或者相对路径，还可以省略扩展名示例：* Reading an image:read_image(Image,'mreut')* Reading 3 images into an image array:read_image(Images,['ic0','ic1','ic2'])stop()停止程序（等待用户继续运行）get_image_size(Image : : : Width, Height)获取图像的尺寸Image：要获取尺寸的图像Width：输出，图像的宽度Height：输出，图像的高度dev_open_window( : : Row, Column, Width, Height, Background : WindowHandle)打开一个新的图像窗口Row：图像窗口左上角的起始行，默认0。
（好像没什么用）Column:图像窗口左上角的起始列，默认0.（好像没什么用）Width：图像窗口的宽度，默认256Height：图像窗口的高度，默认256Background:新窗口的背景颜色，默认黑色（black）WindowHandle：窗口的识别Iddev_display(Object : : : )将图像显示到当前的图像窗口上Object：要显示的图像对象dev_set_draw( : : DrawMode : )设置Region的显示形式DrawMode：区域的显示形式，默认'fill'，可选'fill', 'margin'，fill表示显示实心区域，margin表示只显示区域的外边界dev_set_color( : : ColorName : )设置输出颜色ColorName：颜色名称，默认’white’，可选值（格式）：'white', 'black', 'gray', 'red', 'green', 'blue', '#003075', '#e53019', '#ffb529'disp_message( : : WindowHandle, String, CoordSystem, Row, Column, Color, Box : )输出一段文字信息WindowHandle：要显示文字的窗口handleString：要显示的文字信息，会显示在一个行里CoordSystem：使用的坐标系，默认window，可选'window', 'image'Row，Column：文字坐标，默认12Color：文字颜色，默认'black'，可选'', 'black', 'blue', 'yellow', 'red', 'green', 'cyan', 'magenta', 'forest green', 'lime green', 'coral', 'slate blue'Box：是否包含在一个背景框内，默认'true'，可选'true', 'false'基础语法If(‘condition’) … else … endif条件判断While(‘condition’) … endwhileWhile循环for Index := ‘start‘ to ‘max’ by ‘step’… endfor for循环图像处理部分基础操作图像转化convert_image_type(Image : ImageConverted : NewType : )转换图像类型Image : 要转化的图像ImageConverted : 输出，转化后的图像NewType :要转化的图像类型，详见Halcon的图像像素类型decompose3(MultiChannelImage : Image1, Image2, Image3 : : )把一个RGB图像转化为3个单通道的图像MultiChannelImage：输入的多通道图像（应该是3通道？）Image1, Image2, Image3:输出，转化后的单通道图像，1是red，2是green，3是bluergb1_to_gray(RGBImage : GrayImage : : )把一张RGB图像转化为灰度图像RGBImage:输入的RGB图像GrayImage：输出，得到的灰度图像腐蚀膨胀gen_disc_se( : SE : Type, Width, Height, Smax : )创建一个椭圆形结构元素，用于图像的腐蚀膨胀SE：输出，生成后的结构元素，图像类型Type：结构元素的图像像素类型，默认是’byte’，可选：’byte’，’uint2’，’real’，详见Halcon的图像像素类型gray_erosion(Image, SE : ImageErosion : : )使用结构元素对图像做腐蚀操作（结构元素可以是gen_disc_se的输出）Image：要做腐蚀操作的图像SE：结构元素ImageErosion：输出，腐蚀后的图像gray_dilation(Image, SE : ImageDilation : : )使用结构元素对图像做膨胀操作（结构元素可以是gen_disc_se的输出）Image：要做膨胀操作的图像SE：结构元素ImageDilation：输出，膨胀后的图像区域处理部分基础操作threshold(Image : Region : MinGray, MaxGray : )将图像根据灰度值二值化Image：需要进行二值化的图像Region：输出，二值化后的结果区域MinGray：最小灰度值，默认128MaxGray：最大灰度值，默认255，必须大于MinGrayconnection(Region : ConnectedRegions : : )计算出区域中连接的部分Region：要计算的区域ConnectedRegions：输出，计算后的Region数组，相连的部分将被划分为一个区域，会以不同颜色加以区分select_shape(Regions : SelectedRegions : Features, Operation, Min, Max : )从一个区域数组中选择出符合某特征条件的区域Regions：输入的区域数组SelectedRegions：输出，选出的符合某些特征条件的区域数组Features：条件特征，详见区域特征说明Operation：对于符合特征的区域的连接操作，可以是And 或者OrMin：特征的最小值Max：特征的最大值示例：read_image(Image,'monkey')threshold(Image,S1,160,255)connection(S1,S2)select_shape(S2,Eyes,['area','anisometry'],'and',[500,1.0],[50000,1.7])disp_region(Eyes,WindowHandle)difference(Region, Sub : RegionDifference : : ) 计算两个区域的差Region ：需要处理的区域Sub ：被减去的区域RegionDifference ：输出，计算后的结果。