Halcon机器视觉二维码实例及分步注解
halcon的datamatrix码的定位点参数
halcon的datamatrix码的定位点参数Halcon是一个强大的机器视觉软件库，用于工业图像处理和识别。
其中，DataMatrix 码是一种常用的二维条码技术，广泛应用于物流、医疗、零售等领域。
在Halcon中，对DataMatrix码的定位和识别涉及到一系列参数，下面将详细介绍这些参数。
图像输入：首先，你需要将待识别的图像输入到Halcon的程序中。
这通常通过使用read_image函数完成，该函数允许你指定图像文件的路径。
预处理：预处理是识别过程的重要步骤，包括噪声去除、亮度调整、二值化等。
这些操作有助于改善条码的可读性，并提高后续步骤的准确性。
寻找条码区域：使用find_maxima或find_edges等函数，在预处理后的图像中寻找DataMatrix码的可能区域。
这些函数可以帮助识别条码的轮廓和边缘。
定位和校正：一旦找到可能的条码区域，就需要对其进行定位和校正。
这通常涉及到确定条码的四个角落，并对其进行旋转校正，以便正确地读取条码内容。
在Halcon中，可以使用corner_subpixel和affine_trans_image等函数来完成这些操作。
解码：定位和校正完成后，就可以对条码进行解码了。
Halcon提供了read_dm_code函数来读取和解码DataMatrix码。
该函数会返回解码后的数据以及任何可能的错误信息。
后处理和输出：最后，根据需要，可以对解码后的数据进行进一步的处理，例如格式转换、数据验证等。
处理完成后，可以通过各种方式输出结果，例如显示在界面上、写入文件或通过网络发送。
这些步骤中涉及的参数可以根据具体的应用场景和需求进行调整。
例如，在寻找条码区域时，可以调整边缘检测的阈值参数来改善检测效果；在定位和校正时，可以调整角点检测的精度和旋转校正的算法参数来提高定位准确性。
由于篇幅限制，这里无法提供每个函数的详细参数说明，建议查阅Halcon的官方文档或相关教程以获取更详细的信息。
HALCON中文中文注解
Halcon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,Height, 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。
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,StartColumn, 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）。
跟我学机器视觉-HALCON学习例程中文详解-QQ摄像头读取条码
跟我学机器视觉-HALCON学习例程中文详解-QQ摄像头读取条码第一步：插入QQ摄像头，安装好驱动（有的可能免驱动）第二步：打开HDevelop，点击助手—打开新的Image Acquisition—选中图像获取接口（I），然后点击检测，找到摄像头。
如下图：第三步：点击连接，将颜色空间设置为gray，然后点击实时，此时图像窗口中将显示采集到的图像，将物体放置到摄像头前，位置调至条码清晰。
如下图：集，点击插入代码，此时程序编辑器中将自动生成代码，如下图：这时单击下运行按钮，将会采集一副图像并显示到图形窗口中。
接下来我们将开始条码读取的工作。
第五步：在Do Something后插入如下代码：create_bar_code_model ([ ], [ ], BarCodeHandle)*由于不知道条码是何类型，因此条码类型设置为auto。
CodeTypes := ['auto']find_bar_code (Image, SymbolRegions, BarCodeHandle, CodeTypes, DecodedDataStrings)get_bar_code_result (BarCodeHandle, 'all', 'decoded_types', DecodedDataTypes)这时再重新运行程序，只要图像清晰，此时就可以读到条码了。
条码区域会变成红色，而且在变量窗口中可以查到读取的条码类型和内容。
如下图：第六步：我们再添加代码，将读取结果直接显示在图像窗口中。
disp_message (WindowHandle, DecodedDataTypes[0]+': '+DecodedDataStrings[0], 'image', 100, 160, 'forest green', 'true')此时会提示错误WindowHandle未被初始化。
Halcon识别一维码的代码实例
Stage I's hdev的代码实例===============================================================================*Autodiscrimination A.hdev**Code generated by Image Acquisition03*获取条形码，并计算及显示解码时间，并从规定读取的条码类型范围中读取被解码的条码类型也可设置成不规定条码类型即自动识别，但会增加解码时间,甚至出现误读的情况。
*可读取多个不同类型的条码，并且多个条码用不同颜色的区域框区分，且读取出来的信息也以相应的颜色做区分dev_close_window()dev_open_window(0,0,600,600,'black',WindowHandle)*先关闭活动图形窗口，再打开这个窗口，标识符为WindowHandle；*相对于界面左上角第0行、第0列，大小为300×300像素，颜色为黑色。
open_framegrabber('DirectShow',1,1,0,0,0,0,'default',8,'rgb', -1,'false','default','Gsou USB2.0Camera',0, -1,AcqHandle)*打开帧接收器（图像采集设备，如摄像头，工业相机等），参数（Parameter）详见这个算子注意，采集器名称不同要更改，或者用助手获取也可以。
grab_image_start(AcqHandle, -1)while(true)grab_image_async(Image,AcqHandle, -1)*开始条形码识别create_bar_code_model([],[],BarCodeHandle)*必备的创建条码解码的开头，下面有一段结束代码dev_update_var('off')dev_update_pc('off')dev_update_window('off')*刷新窗体set_display_font(WindowHandle,14,'mono','true','false')dev_set_draw('margin')dev_set_line_width(3)Colors:=['forest green','magenta','blue','red','yellow']*设置区域框的属性，如无填充色、边框线大小为3，颜色。
halcon车片识别和二维码识别大作业
数字图像处理学院：信息工程学院专业：软件工程姓名：谢磊金学号：2014124089指导教师：丁爱玲2014年12月3日目录前言 (3)第一部分基于halcon与VS2010的焊点图像处理实验 (4)1.1实验概括 (4)1.2 halcon的实现过程（附代码附图介绍）： (4)1.3 halcon与VS2010的结合 (13)附源代码（halcon代码请看上文，VS端代码太多请参考源程序）： (15)第二部分基于VC++的路面裂缝检测实验.......................................... 错误！未定义书签。
1 总体方案设计 ................................................................................. 错误！未定义书签。
2 裂缝图像的预处理 ......................................................................... 错误！未定义书签。
3 算法总体测试结果与分析 ............................................................. 错误！未定义书签。
4 路面破损识别系统软件的使用 ..................................................... 错误！未定义书签。
第三部分基于MATLAB的路面裂缝检测 ......................................... 错误！未定义书签。
1解题思路: ......................................................................................... 错误！未定义书签。
2算法设计: ......................................................................................... 错误！未定义书签。
基于HALCON的机器视觉系统的研究与实现
基于HALCON的机器视觉系统的研究与实现近年来，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机器视觉课件全解只是分享
判断前三位，如果为win 则为windows操作系统
设置字体，格式为：-FontName-Height-Width-ItalicUnderlined-Strikeout-[Bold-][CharSet-]
以-作为开始和结束
下划线
粗体
第二步：确立矩形框，设定ROI
以矩形两条中心轴交点作为原点， 与X轴形成的角度
显示矩形ROI
计算数组元素的个数
显示边缘线
数值的显示位置大小的设定
计算得出边缘线条的起始点和结 束点
设定显示的颜色，宽度，并显示
由于窗体 被缩放， 所以需要 重新确定 位置 从该指令中的出的字 体大小为按照文本窗 口的像素大小设定的
在适当的位置显示数值
获取当前图像的起始坐标点和 结束坐标点
提取边缘最近的点作为参考像 素
中心点的行
坐标
中心点的列坐 标
测得的图像窗 口宽和高
功能：为取得一 垂直于矩形中心
中心轴角度 主轴半径
轴的边缘直线
输出图像的窗口代 码
第三步：根据设定的参数进行测量
高斯平滑滤波器中的参数 灰度门槛值 返回所有边缘对，如果设定为last则只回最后一对， 如果为first则只回第一对
获取窗体的信息，按照无放大缩小的 像素进行测量
得出缩放前后的比 例
功能：获取文本显示 所需要的范围大小
需要显示的文本信息
文本显示有一个基 准线，Ascent为上 升值，Descent为下 降值，加起来便是 高
正常显示文本所需要 的宽和高
得出在图像中显示所需 大小
显示字符串
文本左上脚的坐标， 以一个大写字母为 依据
功能为设置文本放置的位 置
显示边缘，管脚宽度和相互之间的 距离
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读取二维码例子
**第三步： 释放模板
clear_data_code_2d_model(DataCodeHandle)
*就将那个区域的XLD返回，注意可能输组
*参数三：所使用的模板句柄பைடு நூலகம்
*参数四：查找模式。 默认是空的 就是说直接找，找不到拉倒。 如果是train，就是一面找一面调整模板参数。
*参数五：可选的泛型参数的值。
*参数六：所有成功解码二维码数据符号的句柄。为啥是句柄呢？ 如果解码的数据可能很多了。
rameters有3种识别模式(识别模式越强，适应场合越广，适应能力和识别能力越强，但耗时越多）：
*standard_recognition 标准模式
*enhanced_recognition 加强模式
*maximum_recognition 最强模式
*建议初学者选用 'maximum_recognition'
'maximum_recognition',\
DataCodeHandle)
**第二步：使用模板
find_data_code_2d (GrayImage,\
SymbolXLDs,\
DataCodeHandle, 'train', 'all',\
ResultHandles, DecodedDataStrings)
* 参数依次是
*参数一：输入的图像
*参数二：XLD轮廓包围成功解码后的数据代码符号。 就是如果找到二维码所在的区域 ，
*参数一：输入你要读取的二维码的码制
*参数二：通用参数可以调整为二维码数据模型的名称。
Halcon在机器视觉中的典型应用
HALCON实际应用:形状模板匹配
• 对于对称物体，建模时需限制角度的旋转范围
180°
120°
90° 180°
0 °
90 °
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HALCON实际应用:形状模板匹配
模板匹配支持缩放 • 一般缩放范围取值
ScaleMin = 0.3; ScaleMax = 2
open_framegrabber ('DahengCAM', , 1, 1, 0, 0, 0, 0, 'default‘, -1, 'gray', -1, 'false', 'default', 'default', -1, -1, FGHandle)
• 获取图像， grab_image(_async)(同步采集或异步采集)
车牌字符识别
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基于形状的匹配（shape-based）
可以适应缩放、 旋转、交叠 和不同极性 的匹配
基于组件的模板匹配(componentbased)
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处理器： 奔腾处理器 1.73G 图像分辨率： 640*482
HALCON
HALCON实际应用:图像获取
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HALCON实际应用:模板匹配
模板匹配的优势
应用于多数的应用 不需要太多参数调整 不需要分割 健壮
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不需要任何的机器视觉知识
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: Michel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。
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机器视觉》课件
欢迎来到《HALCON机器视觉》PPT课件！本课程将带领您深入了解HALCON机 器视觉的魅力和应用。
HALCON机器视觉的介绍
HALCON是一款强大的机器视觉软件工具，提供广泛的视觉分析和处理功能， 可解决各种现实世界中的图像和视频问题。
HALCON机器视觉的应用场景
通过深度学习算法的应用， 进一步提升机器视觉的智 能和准确性。
结合机器视觉和增强现实 技术，创造更多智能、交 互式的应用场景。
ห้องสมุดไป่ตู้
3 移动端应用
随着智能手机和平板电脑 的普及，HALCON机器视 觉将在移动端应用迎来更 广阔的发展。
HALCON机器视觉在制造业、医疗健康、安防监控、自动化等领域中具有广泛的应用，帮助提高生产效率和质 量。
HALCON机器视觉的基本概念
1 机器视觉
通过计算机和摄像机等设备模拟人类视觉进行图像分析和处理。
2 图像处理
使用算法对图像进行增强、滤波、分割、检测等操作，以提取目标特征。
3 目标识别
根据已学习的模型，在图像中识别和定位特定的目标。
HALCON机器视觉的主要功能
图像分割
将图像分割为不同的区域，便于后续的目标识别 和图像分析。
形状匹配
根据目标物体的形状特征，寻找最匹配的模板， 并进行匹配度评估。
特征提取
通过提取图像中的关键特征，实现目标物体的识 别和分类。
3 D视觉
通过多个图像视角来还原物体的三维结构和形状 信息。
HALCON机器视觉的实现步骤
制造业质量控制
HALCON可用于在制造业中进行 质量控制和缺陷检测，提高产品 质量和生产效率。
医疗影像处理
基于机器视觉的二维码识别技术研究
基于机器视觉的二维码识别技术研究一、引言随着移动智能设备的普及和应用的深入，二维码在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。
二维码是一种能够存储大量数据的二维图形码，它采用一种特殊的编码方式进行数据存储。
但是对于人类来说，识别二维码需要耗费较长时间，而且容易出现误读的情况。
因此，基于机器视觉技术的二维码识别技术越来越受人们的重视。
本文旨在对基于机器视觉的二维码识别技术进行系统性的研究，分析现有的二维码识别方法，并提出一种基于深度学习算法的二维码识别方法。
二、二维码的基本原理二维码是一种能够存储大量数据的二维图形码。
它采用一种特殊的编码方式进行数据存储。
二维码是由多个黑白相间的正方形组成的，而且每个正方形都有一定的编码规则。
通过扫描二维码，我们可以得到二维码内部存储的信息。
二维码一般用于广告宣传、物品标识、产品二维码等领域。
三、二维码的识别方法1. 基于灰度变换的二维码识别方法基于灰度变换的二维码识别方法是将二维码的图像进行一定的灰度变换，使得图像中的二维码可以更加清晰地显现出来。
该方法的优点是简单易行，适用范围广。
但是，它的缺点是识别速度较慢，不适用于高效率的二维码识别。
2. 基于模板匹配的二维码识别方法基于模板匹配的二维码识别方法是将二维码的特征模板与待识别的图像进行比对，找到最相似的部分。
该方法的优点是可以准确地识别二维码。
但是，它的缺点是当二维码形状发生变化时，该方法的识别率会降低。
3. 基于边缘检测的二维码识别方法基于边缘检测的二维码识别方法是通过检测图像中的边缘信息来识别二维码。
该方法的优点是识别速度快，适用范围广。
但是，它的缺点是对于边缘信息比较模糊的图像，识别率较低。
4. 基于深度学习算法的二维码识别方法基于深度学习算法的二维码识别方法是通过训练神经网络模型，将二维码图像与二维码信息进行映射，从而实现二维码的识别。
该方法的优点是准确率高，可以应对各种复杂情况。
该方法被广泛应用于二维码识别的研究中。
机器视觉技术与应用实战-二维码读取应用案例
《机器视觉技术与应用实战》
第二节 二维码读取应用案例
二维码读取实例配置 （14）对数据选择判断，所以需要添加条件执行工具，点击逻辑控制模块内添加条件执行模块，
然后进入配置界面（如图12.33）。
《机器视觉技术与应用实战》
《机器视觉技术与应用实战》
第二节 二维码读取应用案例
二维码读取实例配置 （1）首先登入管理员界面如图所示。 （2）添加任务，一般第一个任务是拿来通讯用的，第二个任务主要用来做测量。 （3）在任务2里添加面阵相机工具，用来连接相机的。进入面阵相机界面，点击配置参数后，弹
出对话框，在对话框内的相机类型选择你需要的相机类型，这里选择VDC，选择相机个数1个，相 机安装方式选择固定向下看，相机IP为161.254.1.1，电脑IP必须与此IP相同，配置完点击确定，然 后选择实时显示。
《机器视觉技术与应用实战》
第二节 二维码读取应用案例
二维码读取实例配置 （4）点击工具箱，或者单击鼠标右键出现工具箱选择，添加图像采集，点击进入图像采集配置
界面，选择相机在线，选择面阵相机，点击应用，然后点击执行，关闭，这里也可以选择仿真图 像，选择一张二维码图片。
《机器视觉技术与应用实战》
第二节 二维码读取应用案例
《机器视觉技术与应用实战》
第二节 二维码读取应用案例
二维码读取实例配置 （10）至此已经配置完成检测的配置了，需要配置输出的配置了，点击任务1，进入任务1界面，
点击工具箱，在文件通讯模块选择TCP服务端工具，点击进入配置界面，点击指定IP,就是你需要通讯 的IP,这里我们选择127.0.1.2，监听端口选择6000，点击开始监听。
HALCON数字图像处理-第10章 HALCON相关实例
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 拼接图像2
（b）待 （c）拼接后的图像及缝合线
HALCON数字图像处理
叠部分的图像序列进行空间匹配对准，经重采样合成后
形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、
高清晰一的般新来图说像，的图技像术拼。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
（a）原图 阈值法阈值分割结果
HALCON数字图像处理
（b）根据直方图
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。
表面模型
HALCON数字图像处理
2、基于表面的三维匹配 【例10.6】基于表面的三维匹配实例，如图所示。
（a）原图 域 （d）模型场景和关 键点的可视化
HALCON数字图像处理
（b）选（择c表）面待模搜板索区图像
（e）基于表面模 板的3D匹配结果
10.5 图像拼接
图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重
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编程及工程应用第10章 HALCON其他应用图文模板
set_bar_code_param
find_bar_code get_bar_code_result get_bar_code_object
clear_bar_code_model
HALCON编程基础与工程应用
HALCON编程基础与工程应用
10.1.2 二维条形码
二维条形码是在水平和垂直方向的二维空间存储信息。二维 条形码具有信息容量大、安全性强、保密性高（可加密）、 识别率高、编码范围广等特点。
常用二维条形码有： 1、 QR 码 2、 PD F417码 3、 DM码 4、CM 码
HALCON编程基础与工程应用
HALCON 中二维条形码的流程图
创code_2d_model
设置参数
读取二维 码模型
删除二维 码模型
set_data_code_2d_param find_data_code_2d
特征点提取：这里的特征点通常是指在图像中灰度变化剧烈的像 素点。常用的图像特征点提取算子有Foerstner算子、Harris算子、 SUSAN算子等。
图像匹配：在提取了图像的特征点之后, 将待拼接的两幅图像中 的特征点一一对应起来,即寻找对应的特征点对,常采用的是归一 化互相关法来确定匹配的特征点对,再利用随机搜索函数（RANSAC） 算法过滤匹配点并计算出两幅图像仿射变换矩阵。
常用一维条形码有： 1、EAN条形码 2、UPC条形码 3、Code25条形码 4、Code39条形码 5、Coda Bar Code 条形码
HALCON编程基础与工程应用
HALCON 中一维条形码的流程图
创建维一 码模型
creat_bar_code_model
设置参数
读取一维 码模型
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Halcon机器视觉二维码实例及分步注解
[plain]view plaincopy
1.*2D Code generated by Image Acquisition01
2.*QR Code
3.dev_close_window()
4.dev_open_window(0,0,400,400,'black',WindowHandle)
5.*先关闭活动图形窗口，再打开这个窗口，标识符为WindowHandle；
6.*相对于界面左上角第0行、第0列，大小为400×400像素，颜色为黑色。
7.open_framegrabber('DirectShow',1,1,0,0,0,0,'default',8,'rgb',-1,'false','defa
ult','Gsou USB2.0Camera',0,-1,AcqHandle)
8.*打开帧接收器（图像采集设备，如摄像头，工业相机等），参数（Parameter）详见这个算子
9.*注意摄像头的名称,可以用工具栏中的“助手”——打开新的Image Acquisition获取摄像头及插入代码
10.grab_image_start(AcqHandle,-1)
11.while(true)
12.grab_image_async(Image,AcqHandle,-1)
13.create_data_code_2d_model('QR Code',[],[],DataCodeHandle)
14.*二维码的创建开头的算子，clear为结束清除的算子，见下。
15.set_display_font(WindowHandle,16,'mono','true','false')
16.dev_set_color('forest green')
17.dev_set_draw('margin')
18.dev_set_line_width(3)
19.set_data_code_2d_param(DataCodeHandle,'default_parameters','enhanced_recognition')
20.*设置选定参数的二维数据模型，参数详见这个算子
21.find_data_code_2d(Image,SymbolXLDs,DataCodeHandle,[],[],ResultHandles,DecodedDa
taStrings)
22.*检测和读取二维代码符号，也支持读取二维数据模型的序列，参数详见这个算子
23.for i:=0to|ResultHandles|-1by1
24.select_obj(SymbolXLDs,SymbolXLD,i+1)
25.get_contour_xld(SymbolXLD,Row,Col)
26.get_string_extents(WindowHandle,DecodedDataStrings[i],Ascent,Descent,TxtWidth
,TxtHeight)
27.disp_message(WindowHandle,DecodedDataStrings[i],'image',max(Row-50),max([min(
Col+30)-TxtWidth/2,1]),'black','true')
28.endfor
29.*这段for循环语句的目的是让解码到的字符串（二维码的内容）显示到二维码深绿色（forest green上
面定义）的解码区域框的行列位置。
30.*disp_message(WindowHandle,DecodedDataStrings,'window',12,12,'black','true')
31.*如果不需要设置显示到区域框中间的位置，而是显示到窗体的上方或其他位置，那么不需要上面那段for
语句，只需这段信息显示的语句即可显示到窗体相应位置。
32.if(|DecodedDataStrings|>0)
33.disp_continue_message(WindowHandle,'black','true')
34.stop()
35.endif
36.*if语句，当解码一个（大于0，可设置多个）二维码就暂停摄像头获取图像，直至按F5.
37.clear_data_code_2d_model(DataCodeHandle)
38.endwhile
39.close_framegrabber(AcqHandle)
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