《教学分析》-Halcon在机器视觉中的典型应用
halcon引擎使用总结
halcon引擎使用总结Halcon引擎是一款功能强大的机器视觉软件，被广泛应用于工业自动化领域。
它提供了丰富的图像处理和分析功能，可以帮助用户实现高精度的图像识别、测量和检测任务。
下面将从几个方面对Halcon引擎进行总结，希望能够给读者带来全面的了解。
Halcon引擎具有出色的图像处理和分析技术。
它可以对图像进行预处理，如去噪、平滑、增强等，以提高图像质量。
同时，它还支持各种滤波算法和边缘检测算法，可以帮助用户准确地提取图像特征。
此外，Halcon引擎还支持图像分割和图像配准等高级图像处理技术，可以满足用户对复杂图像处理的需求。
Halcon引擎具有灵活的图像识别和测量功能。
它可以通过训练模型来实现目标识别和分类任务，支持多种机器学习算法，如支持向量机、神经网络等。
用户只需提供一些训练样本，Halcon引擎就可以自动学习并实现准确的目标识别。
此外，Halcon引擎还提供了丰富的测量工具，可以实现对图像中物体的尺寸、位置、角度等参数的测量，满足用户对精确测量的需求。
第三，Halcon引擎具有高效的图像检测和定位功能。
它可以通过模板匹配和形状匹配等算法实现对特定目标的检测和定位。
用户只需提供目标的模板或形状，Halcon引擎就可以在图像中准确地检测和定位目标。
此外，Halcon引擎还支持基于特征的目标检测和定位，可以根据目标的纹理、颜色、形状等特征进行检测和定位。
Halcon引擎具有友好的编程接口和丰富的示例代码。
它支持多种编程语言，如C++、C#等，用户可以根据自己的喜好选择合适的编程语言进行开发。
同时，Halcon引擎还提供了大量的示例代码，涵盖了图像处理、图像识别、图像检测等多个领域，用户可以根据需求参考示例代码进行开发。
Halcon引擎是一款功能强大、灵活高效的机器视觉软件。
它具有出色的图像处理和分析技术，可以帮助用户实现高精度的图像识别、测量和检测任务。
同时，它还提供了友好的编程接口和丰富的示例代码，方便用户进行开发。
HALCON在3D视觉及机器人中的应用介绍
HALCON在3D视觉及机器人中的应用介绍在3D视觉领域中，HALCON可以进行3D建模、3D测量和3D视觉检测等任务。
首先，HALCON可以实现3D点云数据的获取和处理。
它具有强大的点云库，可以对点云数据进行滤波、配准和拼接等操作，从而得到高质量的3D重建结果。
其次，HALCON还可以进行3D模型的创建和匹配。
它具有多种建模方法，包括基于CAD模型、基于视觉标定和基于深度图像等，可以根据实际需求选择最合适的方法。
此外，HALCON还可以进行3D物体的姿态估计和测量，可以实现对物体的精确定位和尺寸测量，可以广泛应用于工业自动化、智能制造和机器人视觉等领域。
在机器人领域中，HALCON可以用于机器人的视觉导航、目标检测和物体抓取等任务。
首先，HALCON可以与机器人系统进行无缝集成，实现机器人的定位和导航。
它可以通过摄像头获取环境图像，并进行图像处理和分析，实现机器人的自主导航和路径规划。
其次，HALCON可以用于机器人的目标检测和识别。
它具有强大的图像处理和模式识别功能，可以实现对不同目标的检测和识别，可以帮助机器人实现智能感知和自主决策。
此外，HALCON还可以用于机器人的物体抓取和操作。
它可以根据3D物体的形状和姿态信息，实现对物体的精确抓取和操作，可以广泛应用于工业机器人、服务机器人和医疗机器人等领域。
除了上述应用外，HALCON还可以应用于其他一些领域的机器视觉和机器人控制任务。
比如，HALCON可以用于医疗影像的处理和分析，可以帮助医生实现病灶的定位和诊断。
此外，HALCON还可以用于安防监控和智能交通系统中的车辆识别和行人跟踪，可以帮助实现安全管理和交通流量控制。
此外，HALCON还可以应用于无人机、无人车和无人潜水器等无人系统中，可以帮助实现自主导航和环境感知。
总之，HALCON在3D视觉及机器人中的应用非常广泛，可以帮助解决各种复杂的视觉和控制问题，是一个非常有价值的工具和平台。
教学课件：《HALCON编程及工程应用》刘国华
HALCON编程基础与工程应用
1.1 机器视觉
1.1.2 机器视觉关键技术与发展
HDevelop编程方式具有的优点是： （1）很好的支持所有HALCON 算子； （2）方便检查可视数据； （3）方便选择、调试和编辑参数； （4）方便技术支持。
HALCON编程基础与工程应用
1.2 HALCON介绍
2.标准的开发流程
HALCON编程基础与工程应用
1.2 HALCON介绍
3.交互式并行编程环境 HALCON提供支持多CPU处理器的交互式并行编程环境Paralell Develop,
（3）HDevelop灰度 直方图 从菜单栏>可视化菜 单>灰度直方图，打 开灰度直方图功能窗 口，进行设置，如图 2-17所示。
HALCON编程基础与工程应用
图2-17 灰度直方图
2. HDevelop窗口介绍
（4）HDevelop特征 直方图 从菜单栏>可视化菜 单>特征直方图，打 开特征直方图功能窗 口，进行设置和编辑， 并可根据编辑的直观 结果，插入程序代码。 如图2-18所示。
第1章 机器视觉和HALCON机器视觉软件
◆ 1.1机器视觉 ◆ 1.2HALCON介绍
HALCON编程基础与工程应用
1.1 机器视觉
1.1.1 机器视觉简介
机器视觉（Machine vision）是一项综合技术，包括图像 处理、机械工程技术、电气控制技术、光源照明、光学成像、 传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术（图像增强 和分析算法、图像采集卡、I/O卡等）。一个典型的机器视觉 应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图 像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。
Halcon软件在机器视觉课程实验教学中的应用
科 技 教 育172科技资讯 SC I EN C E & TE C HN O LO G Y I NF O R MA T IO N图像处理、图像分析、机器视觉和计算机视觉是彼此紧密关联的学科,其特点均具有很强的理论性和实践性。
如果在教学中不重视实践教学或实践教学手段不力,都不利于学生创新能力和动手能力的培养。
高校教师应重视理论教学的同时,更要重视实践教学,关键是要找到强有力的教学方式和教学手段,找到恰当的图像处理软件。
Matlab科学计算软件具有丰富的图像处理工具箱[1-2],目前被广泛1应用于图像处理的教学中。
但是,机器视觉课程具有很强的理论和实践性,一些功能齐全的机器视觉软件,如Halc on和Ope n CV等软件的出现,为提高这些课程的实践教学效果提供了新的手段。
本文将探讨如何应用Halcon 软件改进实验教学方式和手段,并结合实例说明Halcon在机器视觉等课程教学中的应用。
1 机器视觉硬件系统概述机器视觉系统[3]是基于机器视觉技术为机器或自动化生产线建立的一套视觉系统,图1为实验用机器视觉系统,包含摄像机、照明光源、镜头、图像采集卡和计算机组成。
2 Halcon概述Halcon 软件是德国MVtec公司开发的一套完善的标准的机器视觉算法包[4],是得到广泛应用的机器视觉集成开发环境,提供了1100多种具备突出性能控制器的库,如图像的运算、图像的几何与数学变换、滤波、色彩分析、Blob分析、形态学计算分析、3D校正等。
Halcon软件保障与硬件无关,支持大多数图像采集卡及带有Directshow和IEEE 1394驱动的采集设备。
Halcon软件包含一个功能强大的交互式软件接口HDevelop,提供一个通用的浏览界面,访问不同的图像采集设备,支持Windows、Linux和Solaris运行环境,为用户搭建了快速有效的图像处理程序开发平台。
它甚至可以从图像采集设备中实时捕捉图像。
halcon机器视觉的生活中应用3000字论文
halcon机器视觉的生活中应用3000字论文那么，那么，现在，解决halcon机器视觉的生活中应用3000字论文的问题，是非常非常重要的。
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生活中，若halcon机器视觉的生活中应用3000字论文出现了，我们就不得不考虑它出现了的事实。
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每个人都不得不面对这些问题。
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要想清楚，halcon 机器视觉的生活中应用3000字论文，到底是一种怎么样的存在。
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既然如此，现在，解决halcon机器视觉的生活中应用3000字论文的问题，是非常非常重要的。
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的应用
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实际应用:模板匹配
模板匹配
参考图像
搜索图像
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HALCON实际应用:形状模板匹配
* Generate ROI * read image from file or frame grabber inspect_shape_model(Image,ModelImage,ModelRegion,1, Contrast) dev_display(Image) dev_display(ModelRegion)
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HALCON实际应用:图像获取
图像获取主要接口函数 •open_framegrabber, info_framegrabber
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•grab_image, grab_image_async, grab_image_start
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基于相关的模板匹配（conrelationbased）
能克服纹理 背景和聚焦 不清带来的 影响
基于描述符的模板匹配(descriptorbased)
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halcon引擎使用总结
halcon引擎使用总结摘要：一、Halcon引擎简介二、Halcon引擎的优势三、Halcon引擎的应用领域四、Halcon引擎的使用技巧五、总结与展望正文：一、Halcon引擎简介Halcon是一款功能强大的图像处理引擎，起源于比利时，至今已有数十年的历史。
它广泛应用于机器视觉、工业自动化、科研等领域。
Halcon引擎具有易用性、高效性和灵活性等特点，为用户提供了一系列图像处理、分析和识别的工具。
二、Halcon引擎的优势1.强大的图像处理能力：Halcon引擎具备丰富的图像处理算法，包括滤波、边缘检测、分割、特征提取等，可以满足各种图像处理需求。
2.高效的运算性能：Halcon引擎采用高性能的并行处理技术，大大提高了图像处理的速度，降低了运算延迟。
3.易于学习和使用：Halcon引擎的编程语言简洁明了，易于上手。
同时，其提供了丰富的实例和教程，有助于用户快速掌握相关技能。
4.跨平台兼容性：Halcon引擎支持多种操作系统，如Windows、Linux等，方便用户在不同平台上进行应用。
5.开放的开发环境：Halcon引擎提供了丰富的API和SDK，便于开发者进行二次开发和集成。
三、Halcon引擎的应用领域1.工业自动化：Halcon引擎可应用于机器视觉，实现自动化生产线的智能监控、产品质量检测等功能。
2.医疗影像处理：Halcon引擎在医疗领域的应用包括图像增强、分割、三维重建等，有助于提高诊断准确率。
3.智能交通：Halcon引擎可应用于车辆识别、交通流量监测等领域，提高交通管理效率。
4.科研与教育：Halcon引擎广泛应用于各类科研项目的图像处理与分析，以及高校的教育与实践。
四、Halcon引擎的使用技巧1.了解并善用内置算法：Halcon引擎内置了丰富的图像处理算法，了解这些算法的原理和适用场景有助于提高工作效率。
2.优化参数设置：针对不同算法，合理设置参数可以提高处理效果和速度。
3.并行处理：利用Halcon引擎的并行处理能力，可以大大提高图像处理的效率。
HALCON编程及工程应用第1章 机器视觉和HALCON机器视觉软件图文模板
并行HALCON不仅是线程安全的，而且可以多次调用，因 此，多个线程可在同一时刻同时调用HALCON操作。此特性 使得机器视觉应用软件可以将一个任务分解，在不同的处 理器上并行处理，并行HALCON可以使用户使用最新的超级 HALCON编程基础与工程应用
121hdevelop介绍halcon编程基础与工程应用12halcon介绍121hdevelop介绍halcon编程基础与工程应用12halcon介绍hdevelop能直接连接采集卡和相机从采集卡相机或者文件中载入图像检查图像数据进而开发一个视觉检测方案并能测试不同算子或者参数值的计算效果保存后的视觉检测程序可以导出以cccvisualbasic或者vbnet支持的程序进行混合编程
1.2 HALCON介绍 1.2.1 HDevelop介绍 1.集成开发环境-HDevelop
HALCON提供交互式的编程环境HDevelop，可在Windows， Linux，Unix下使用，使用HDevelop可使用户快速有效的解决 图像处理问题。
HALCON编程基础与工程应用
1.2 HALCON介绍 1.2.1 HDevelop介绍
HDevelop编程方式具有的优点是： （1）很好的支持所有HALCON 算子； （2）方便检查可视数据； HALCON（编3程）基方础便.标准的开发流程
HALCON编程基础与工程应用
1.2 HALCON介绍
3.交互式并行编程环境 HALCON 提 供 支 持 多 CPU 处 理 器 的 交 互 式 并 行 编 程 环 境
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一、引言机器视觉是一种将图像处理和分析技术与计算机视觉相结合的技术，用于使计算机具备对物体进行辨识、判别、分析和认知的能力。
HALCON （High-Level-Application-Programming-Interface-C-Library-Object-Navigator）是一种功能强大的机器视觉库，广泛应用于工业自动化、智能交通、智能仓储等领域。
本文将基于HALCON进行机器视觉系统的研究与实现。
二、研究内容1.系统需求分析根据实际应用需求，对机器视觉系统的功能进行分析和定义，包括物体识别、定位、测量等功能。
同时，对系统的性能要求进行明确，例如识别准确率、速度要求等。
2.图像采集与预处理设计合适的图像采集系统，选择合适的相机设备，并进行图像采集与预处理。
预处理包括图像去噪、灰度化、滤波等操作，以提高后续处理的准确性和可靠性。
3.物体识别与定位算法4.系统性能测试与优化对已实现的机器视觉系统进行性能测试，包括准确性、速度、稳定性等指标进行评估。
根据测试结果，对系统进行优化与调整，提高系统的整体性能。
5.系统集成与应用将机器视觉系统与实际应用场景进行集成，根据系统需求进行相应的界面设计，方便用户对系统的操作与使用。
并根据实际应用需求，进行系统的功能扩展与升级。
三、实验与结果在本文的研究中，我们选择了一个工业自动化的应用场景，以汽车零件尺寸的测量为例，进行了机器视觉系统的研究与实现。
经过系统设计与实现，我们成功地实现了对汽车零件进行测量的功能。
系统在准确性、速度和稳定性等方面均达到了实际需求，并得到了应用方的认可与好评。
四、结论本文基于HALCON进行了机器视觉系统的研究与实现，实现了对汽车零件尺寸的测量功能。
通过实践应用，验证了HALCON的强大功能和可靠性。
在实际生产中，机器视觉系统具有广泛的应用前景，可以大大提高生产效率和产品质量。
同时，我们也意识到系统的改进与优化是一个持续的过程，需要不断地进行迭代和创新。
《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机器视觉课件共20页文档
谢谢！
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
提取到的边缘只返回主轴上的单个点，放入到AmplitudeFirst和 AmplitudeSecond当中。IntraDistance为一个数组，返回每对边缘的距离， InterDistance也为一个数组，返回每连续对边缘的距离。
第四步：使测量结果可视化
显示图像 用边缘线条显示 画出该矩形
显示出测量的边缘线条和结果（包括引脚的宽度和距离）
功能：提供一垂直于矩形中心轴线的边缘直线， 为Transition为“positive” 则当边缘灰度值由黑到白转变时，矩形主轴的位置将返回到RowEdgeFirst 和ColumnEdgeFirst中，当边缘灰度值由白到黑转变时，矩形主轴的位置 将返回到RowEdgeSecond和ColumnEdgeSecond中,如果为“negative”则 情况恰好相反。
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
Thank you！
61、奢侈是舒适的，否则就不是奢侈 。—— CocoChanel 62、少而好学，如日出之阳；壮而好学 ，如日 中之光 ；志而 好学， 如炳烛 之光。 ——刘 向 63、三军可夺帅也，匹夫不可夺志也。 ——孔 丘 64、人生就是学校。在那里，与其说好 的教师 是幸福 ，不如 说好的 教师是 不幸。 ——海 贝尔 65、接受挑战，就可以享受胜利的喜悦 。—— 杰纳勒 尔·乔治 ·S·巴 顿
halcon机器视觉与算法原理编程实践
halcon机器视觉与算法原理编程实践Halcon机器视觉与算法原理编程实践机器视觉技术作为一种基于图像和视频信号的智能感知技术，在工业自动化、无人驾驶、医疗影像等领域有着广泛的应用。
而Halcon 作为一种成熟、强大的机器视觉开发平台，其机器视觉与算法原理编程实践备受关注。
Halcon是由德国MVTec Software GmbH开发的一款适用于机器视觉应用的软件库。
它提供了丰富的图像处理和分析算法，包括特征提取、模式匹配、边缘检测等功能，可以帮助开发者实现各种复杂的视觉任务。
Halcon的编程接口友好，支持多种编程语言，如C++、C#等，使得开发者可以根据具体需求选择适合的编程语言进行开发。
在Halcon机器视觉与算法原理编程实践中，首先要了解图像处理的基本概念。
图像处理是指对图像进行数字化处理，通过对图像的处理和分析，提取出有用的信息，实现对图像的理解和识别。
在机器视觉中，图像处理是一个关键的环节，也是实现各种视觉任务的基础。
接下来，需要了解Halcon中的算法原理。
Halcon提供了丰富的算法库，其中包括了各种经典的图像处理和分析算法。
例如，边缘检测算法可以帮助我们提取图像中的边缘信息，用于物体的定位和识别；特征提取算法可以帮助我们提取图像中的特征点，用于图像匹配和目标跟踪等。
在实际的编程实践中，我们可以通过Halcon提供的函数和接口来调用相应的算法。
例如，通过调用Halcon的边缘检测函数，可以实现对图像中的边缘信息进行提取；通过调用Halcon的特征提取函数，可以实现对图像中的特征点进行提取。
在调用这些函数时，我们需要传入相应的参数，如图像路径、算法参数等，以便Halcon 能够正确地执行相应的算法。
除了基本的图像处理和分析算法外，Halcon还提供了一些高级的功能，如图像匹配、目标跟踪等。
这些功能可以帮助我们实现更加复杂的视觉任务。
例如，通过Halcon的图像匹配算法，我们可以实现对图像中的目标进行匹配和定位；通过Halcon的目标跟踪算法，我们可以实现对运动目标的实时跟踪。
工业机器视觉基础教程-halcon篇
工业机器视觉基础教程-halcon篇工业机器视觉是通过计算机技术和图像处理算法，利用摄像机等图像采集设备对工件或产品进行检测、识别和测量的方法。
Halcon是一种常用的工业机器视觉软件，具有强大的图像处理能力和丰富的算法库。
本教程将介绍Halcon的基础知识，帮助读者快速上手和理解该软件的使用方法。
1. Halcon基础知识Halcon是由奥地利MVTec公司开发的一款基于图像处理的机器视觉软件。
它提供了丰富的图像处理工具和各种算法，可以实现图像的分割、特征提取、匹配等功能。
Halcon支持多种开发语言，如C++, C#, Python等，方便用户进行二次开发。
2. Halcon安装和界面介绍用户可以从MVTec公司的官方网站上下载Halcon软件，并按照官方的安装指南进行安装。
安装完成后，用户可以打开Halcon的界面，界面主要包括图像视窗、工具栏、菜单栏等部分。
图像视窗用于显示图像，工具栏提供了常用的操作按钮和工具，菜单栏提供了各种功能选项和设置。
3. Halcon图像处理基础在Halcon中，图像处理是通过一系列的操作和算法来实现的。
例如，图像的载入、显示、保存等操作可以通过相应的函数来完成。
Halcon提供了各种图像处理函数，如滤波、二值化、形态学操作等，可以对图像进行预处理和后处理。
此外，Halcon还支持图像的分割、特征提取、形状匹配等高级图像处理功能。
4. Halcon编程基础Halcon的编程语言类似于C/C++，开发者可以通过调用Halcon的函数和方法来实现图像处理和分析。
对于Halcon编程的基础，需要了解变量的定义、数组的使用、控制结构的应用等。
此外，Halcon还提供了一些特定的编程元素，如图像域、区域、模型等，用于处理图像的特定部分或特征。
5. Halcon实例应用通过实例应用，可以更好地理解Halcon的使用方法和功能。
例如，可以通过Halcon实现目标检测与识别，可以通过Halcon进行位姿估计和测量，还可以通过Halcon实现条码的读取和解析等。
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。
机器视觉之halcon学习——机器视觉工程应用的开发思路
halcon学习笔记——机器视觉工程应用的开发思路机器视觉工程应用主要可划分为硬件和软件两大部分。
硬件：工程应用的第一步就是硬件选型。
硬件选型很关键，因为它是你后面工作的基础。
主要是光源、工业相机和镜头选择。
软件：目前业内商业库主要有Halcon，康耐视，DALSA，evision，NI等，开源库有Ope nCV.其中NI的labview+vision模块。
机器视觉工程应用的基本开发思路是：一、图像采集，二、图像分割，三、形态学处理，四、特征提取，五、输出结果。
下面在Halcon下对这四个步骤进行讲解。
一、图像采集：Halcon通过imageacquisition interfaces对各种图像采集卡及各种工业相机进行支持。
其中包括：模拟视频信号，数字视频信号Camera Link,数字视频信号IEEE 1394,数字视频信号USB2.0,数字视频信号Gigabit Ethernet等。
Halcon通过统一的接口封装上述不同相机的image acquisition interfaces,从而达到算子统一化。
不同的相机只需更改几个参数就可变更使用。
Halcon图像获取的思路：1、打开设备，获得该设备的句柄。
2、调用采集算子，获取图像。
1、打开设备，获得该设备的句柄。
2、调用采集算子，获取图像。
图像采集其他相关算子：grab_image_start，该算子开始命令相机进行异步采集。
只能与grab_image_async （异步采集）一起使用。
例子：3、相机参数读写读取相机参数：info_framegrabber( : : Name, Query : Information, ValueList)写相机参数：set_framegrabber_param( : : AcqHandle, Param, Value : )二、图像分割：图像分割的定义：所谓图像分割是指将图像中具有特殊含义的不同区域分割开来，这些区域是互相不交叉的，每个区域都满足特定区域的一致性。
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Байду номын сангаас
HALCON实际应用:图像获取
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 不需要任何的机器视觉知识
HALCON实际应用:模板匹配
模板匹配分类
• 基于灰度的模板匹配(gray-value-based) －利用模板图像的所有灰度值，不能适应光照变化、缩放变化、多通道 图像等 －用于简单图像
• 基于形状的模板匹配（shape-based） －使用边缘特征定位物体 －对于很多干扰因素不敏感，例如光照变化、聚焦模糊，缩放变化等， 适用于多通道图像 －不适用于纹理图像
• 基于组件的模板匹配(component-based) －适用于组成部件有相对运动的物体，使用边缘特征定位物 －对于很多干扰因素不敏感，例如光照变化、混乱无序等，适用于多通 道图像 －不适用于纹理图像，聚焦不清的图像和形状变形
从路径获得图像 生成芯片的感兴趣区域 检测模型 检测感兴趣区域
HALCON实际应用:形状模板匹配
模板匹配支持旋转
• 建模时的角度范围
AngleStart AngleExtent
• 角度用弧度表示，可通过函数rad()转换
• 为了表示旋转角度±x, 赋值如下
AngleStart = -x AngleExtent = 2x
* Generate ROI * read image from frame grabber inspect_shape_model(Image,ModelImage,ModelRegion,1, Contrast)
dev_display(Image) dev_display(ModelRegion)
HALCON软件在机器视觉 中的典型应用
软件层次
HALCON的实际应用
• 图像获取 (前提） • 模板匹配（定位，比较） • Blob分析（基础一） • 边缘提取（基础二） • 测量(结果) • 其它应用
HALCON实际应用:图像获取
获取高质量图像的前提条件 •合适的光源 •合适的镜头 •合适的采集设备 •合适的采集参数设置
HALCON实际应用:图像获取
• 打开采集设备，如果是序列磁盘文件，设备为'File'
open_framegrabber ('DahengCAM', , 1, 1, 0, 0, 0, 0, 'default‘, -1, 'gray', -1, 'false', 'default', 'default', -1, -1,
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 °°
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
模板
匹配的对象
模板匹配中的极性问题
通常物体的极性是不会改变的 但一些情况下，物体的灰度值会翻转
基于相关的模板匹配（conrelation-based） －适用于纹理图像，聚焦不清的图像和形状变形 －不是适用于光照变化、混乱无序等，也不适用于多通道图像 基于描述符的模板匹配(descriptor-based) －对于很多干扰因素不敏感，例如光照变化、混乱无序，缩放
变化等 －不适用于纹理图像，聚焦不清的图像和多通道图像 基于变形模板的模板匹配(deformable) －对于很多干扰因素不敏感，例如光照变化、混乱无序，缩放
…………
HALCON实际应用:图像获取
应用程序 HALCON 库
图像处理 数据管理 采集设备管理
加载动态库 图像获取接口
采集设备生产商 SDK 采集设备驱动 采集设备硬件
HALCON实际应用:图像获取
图像获取接口特点 • 图像获取链接库独立于其它图像处理链接库 • 一致的代码模板（磁盘文件和图像采集设备） • 支持多个采集设备 • 同步和异步采集 • 支持外触发 • 图像尺寸、图像位数、颜色空间可调 • 支持颜色查找表 • 支持与设备相关的参数调整
物体或者背景会变化 或者明暗区域发生改变
FGHandle)
• 获取图像， grab_image(_async)(同步采集或异步采集)
while (true) grab_image (Image, FGHandle) * Apply image processing
endwhile
• 关闭设备
close_framegrabber(FGHandle)
Contrast太低
Contrast 理想
Contrast 太高
模板生成: 金字塔层
inspect_shape_model(Image,ModelImages,ModelRegions,5,40) dev_display(Image) dev_display(ModelRegions)
匹配助手
HALCON实际应用:形状模板匹配(定位)
HALCON实际应用:图像获取
图像获取主要接口函数 •open_framegrabber, info_framegrabber
•grab_image, grab_image_async, grab_image_start
•set / get_framegrabber_param
•close_framegrabber, close_all_framegrabbers 如果是单个磁盘文件 •read_image
HALCON实际应用:图像获取
通过图像获取助手，可快捷简单获取图像，并可生成代码
Easy source selection
Automatic code generation
Connection configuration
Interactive parameter settings
HALCON实际应用:图像获取
变化等 －适用于多通道图像 －对于纹理图像比较困难 基于点的模板匹配(point-based) －利用关键点的特征
图像金字塔
Level 4 Level 3 Level 2
Level 1
图像金字塔
金字塔中的模板
Level 4 3 2 1
HALCON实际应用:模板匹配
模板匹配
参考图像
搜索图像
HALCON实际应用:形状模板匹配