halcon算子注解查询手册
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新手手册_1.0.1(修)
1.无论读入什么图像，读入图像显示效果明显和原始图像不一致，哪怕是从相机读入的图像，也是明显颜色差异。
什么原因引起？初步诊断是，显示的时候调用的颜色查找表存在异常不是default ，而是其它选项。
此时可以通过查阅相关参数，调用set_system解决，也可以在编辑-》参数选择-》颜色查找表进行更改。
2.裁剪图像；从图像上截取某段图像进行保存。
如何实现该操作？首先应该知道，region不具有单独构成图像的要素，他没有灰度值。
有用过opencv的应该知道ROI（感兴趣区域），设置好它后，对图像的大部分操作就转为图像的一个矩形区域内进行。
类似的，halcon有domain 概念。
首先设置好一个矩形区，然后使用reduce_domain（是一个矩形区域）后，再使用crop_domain 就裁剪出图像。
3.读入bmp，或tiff 图像显示该图不是bmp文件或不能读。
原因是什么？这个常有新手询问，画图，图像管理器都能打开，又或者是相机采集完直接存到硬盘。
Halcon 读取图像在windows下面到最后是调用windows库函数实现读图功能。
咱不清楚到底是怎么调用的。
对于图像格式，在读图函数F1说明很细。
基本bmp 如果文件头不是bw还是bm(百度百科bmp格式查找，编写此处时无网络，后续可能忘记)，就读不进来。
其他规格欢迎补充。
解决办法，如果是相机采集，就在内存直接转换(参见halcon到VC.pdf 里面的halcon和bitmap互转)；如果是采完的图片，大部分通过画图工具转换为24位bmp 格式，即可解决。
4.读入avi文件报错。
Halcon 通过directshow或另一个格式解析视频，正常来说应该可以读入市面大部分视频，实际测试发现只能读入最标准的avi文件格式。
如果需要临时处理，需要下格式工厂等工具转化为最标准的avi文件格式(论坛叶诺有发帖说明)。
5.Region 或xld 筛选。
Halcon提供了丰富的region 和xld筛选方法。
halcon命令中文注解
read_image (WaferDies, 'wafer_dies')read_image (图片在程序中的名称, '图片在计算机中的名称')reopen_window_fit (WaferDies, 700, 0, 0, WindowHandle)reopen_window_fit (图片在程序中的名称, 700, 0, 0, WindowHandle)init_font (WindowHandle, -1, 2)和字体有关的一个命令get_window_extents (WindowHandle, _, _, WindowWidth, WindowHeight)设置窗口大小和位置dev_update_all ('off')把所有的dev_update从'on'设到'off'，这似乎是设定文本显示的滚动与否dev_set_draw ('margin')定义区域填充模式。
如果DrawMode设置为'fill'，输出地区被填满，如果设置为'margin'，只有轮廓显示出来。
get_image_pointer1 (WaferDies, _, _, Width, Height)get_image_pointer1( Image : : : Pointer, Type, Width, Height )Access the pointer of a channel.The operator get_image_pointer1 returns a pointer to the first channel of the image Image. Additionally, the image type (Type= 'byte', 'int2', 'uint2', etc.) and the image size (width and height) are returned. Consequently, a direct access to the image data in the HALCON database via the pointer is possible from the programming language in which HALCON is used. An image is stored in HALCON linearized in row major order, i.e., line by line.指令get_image_pointer1返回一个图像WaferDies的第一通道的指针。
HALCON算子中文解释
HALCON算子函数——Chapter 5 : Filter 5.1 Arithmetic1. abs_image功能：计算一个图像的绝对值（模数）。
2. add_image功能：使两个图像相加。
3. div_image功能：使两个图像相除。
4. invert_image功能：使一个图像反像。
5. max_image功能：按像素计算两个图像的最大值。
6. min_image功能：按像素计算两个图像的最大小值。
7. mult_image功能：使两个图像相乘。
8. scale_image功能：为一个图像的灰度值分级。
9. sqrt_image功能：计算一个图像的平方根。
10. sub_image功能：使两个图像相减。
5.2 Bit1. bit_and功能：输入图像的所有像素的逐位与。
2. bit_lshift功能：图像的所有像素的左移。
3. bit_mask功能：使用位掩码的每个像素的逻辑与。
4. bit_not功能：对像素的所有位求补。
5. bit_or功能：输入图像的所有像素的逐位或。
6. bit_rshift功能：图像的所有像素的右移。
7. bit_slice功能：从像素中提取一位。
8. bit_xor功能：输入图像的所有像素的逐位异或。
5.3 Color1. cfa_to_rgb功能：把一个单通道颜色滤波阵列图像变成RGB图像。
2. gen_principal_comp_trans功能：计算多通道图像的主要部分分析的转换矩阵。
3. linear_trans_color功能：计算多通道图像的颜色值的一个仿射转换。
4. principal_comp功能：计算多通道图像的主要部分。
5. rgb1_to_gray功能：把一个RGB图像转变成一个灰度图像。
6. rgb3_to_gray功能：把一个RGB图像转变成一个灰度图像。
7. trans_from_rgb功能：把一个图像从RGB颜色空间转变成任意颜色空间。
HALCON 中文手册 快速指引
中文手冊快速指引For Evaluation Only.Copyright (c) by Foxit Software Company, 2004 - 2007Edited by Foxit PDF Editor目錄Introducing HALCON (4)1.1 Key Features (4)1.2誰應該用HALCON？ (5)1.3 您需要的知識 (5)1.4開始使用HALCON (6)1.5如何取得更多資訊 (6)如何用HALCON來開發程式 (8)2.1 HALCON的核心: 組織架構以及資料結構 (9)2.2 HDevelop快速入門 (12)2.3 在程式語言中使用HALCON (13)2.4 延伸 HALCON功能 (15)2.5 HALCON的使用極限 (15)各種行業的應用 (16)3.1 電子零件和設備 (16)3.2 食物 (19)3.3 醫療和生命科學 (20)3.4鐵、鋼和金屬 (23)3.5機械 (26)3.6 航空攝影測量和遙感 (32)3.7 印刷 (38)3.8 橡膠、合成纖維材料、金屬薄片 (39)3.9 半導體 (41)第一章Introducing HALCONHALCON 是當今machine vision技術的代表，它總是以最新科技為基礎，提供了現今市場中最強大的vision library。
不論您的工作為何，HALCON都能快速而精確的解決問題。
Vision Development Environment一個專業的影像處理工具不能只具有影像處理功能。
影像處理只是整個工作的其中一環，還要有其他軟體功能，像是程序控制，資料處理，硬體方面還有照明和取像設備，以及其他硬體機構等等。
一個影像處理系統除了要易於使用，還必須能夠以富有彈性的方式將上述功能加入開發的流程之中。
為此，HALOCN考量到各種重要的層面：透過一個互動式的工具HDevelop快速達成軟體開發的工作，藉由程式碼的輸出，可以輕易的和標準的軟體開發工具，例如Micrisoft Visual C++ 整合。
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中文手册
中文手冊快速指引目錄Introducing HALCON (4)1.1 Key Features (4)1.2誰應該用HALCON？ (5)1.3 您需要的知識 (5)1.4開始使用HALCON (6)1.5如何取得更多資訊 (6)如何用HALCON來開發程式 (8)2.1 HALCON的核心: 組織架構以及資料結構 (9)2.2 HDevelop快速入門 (12)2.3 在程式語言中使用HALCON (13)2.4 延伸 HALCON功能 (15)2.5 HALCON的使用極限 (15)各種行業的應用 (16)3.1 電子零件和設備 (16)3.2 食物 (19)3.3 醫療和生命科學 (20)3.4鐵、鋼和金屬 (23)3.5機械 (26)3.6 航空攝影測量和遙感 (32)3.7 印刷 (38)3.8 橡膠、合成纖維材料、金屬薄片 (39)3.9 半導體 (41)第一章Introducing HALCONHALCON 是當今machine vision技術的代表，它總是以最新科技為基礎，提供了現今市場中最強大的vision library。
不論您的工作為何，HALCON都能快速而精確的解決問題。
Vision Development Environment一個專業的影像處理工具不能只具有影像處理功能。
影像處理只是整個工作的其中一環，還要有其他軟體功能，像是程序控制，資料處理，硬體方面還有照明和取像設備，以及其他硬體機構等等。
一個影像處理系統除了要易於使用，還必須能夠以富有彈性的方式將上述功能加入開發的流程之中。
為此，HALOCN考量到各種重要的層面：透過一個互動式的工具HDevelop快速達成軟體開發的工作，藉由程式碼的輸出，可以輕易的和標準的軟體開發工具，例如Micrisoft Visual C++ 整合。
問題導向式文件涵蓋了所有層次，包括取得重點資訊到進階的細項討論。
文件內容和上千個範例程式連接，讓使用者以最直覺的方式了解解決之道，各種範例還可以作為開發的樣本以節省時間。
HALCON手册简体中文版
第一章HALCON恭喜诸位。
您采用了这套在产品研发，研究以及教育方面都有顶尖表现的影像分析软件。
HALCON 可在UNIX，NT/2000/xp 等等平台下作业，它独特的Library 提供了千余个为影像分析作业，数据可视化，除错等等功能所设计的运算符，用户可以利用它的功能以C 及C++等程序语言自行撰写图像处理程序。
此外，HALCON 亦支持Windows NT/2000/XP 下的COM 接口，所以您也可以透过Visual Basic 使用它，使得系统的整合更为容易。
HALCON 的设计使得影像区域，边缘，以及等值线的处理上更方便，优化的算法让这套软件在一般的硬件上也有很好的指令周期。
HALCON 包含了名为HDevelop 的程序设计界面，减少了设计软件所花的时间，还有一个好用的联机帮助，您可以查到关于HALCON 运算符间功能相近的替代者，可能的变化，以及交互的参考。
HALCON 从6.0 版开始提供两个版本，除了标准版外，还有支持平行运算的parallel HALCON，可使用多CPU 的机器，提高指令周期。
以下是HALCON 特点的说明1.1HALCON 强化的opreator library提供有效率又有弹性的图像处理功能，简化了影像程序的设计。
HALCON operator library 有千余个运算符。
所有的HALCON 应用程序(像是HDevelop 和HALCON C++程序)皆是利用这个library 来工作。
这些运算符功能广泛，包含了简单的读取影像，到复杂的像是Kalman 滤波等。
基本上这些运算符各有其单一功能，而非包含了各种运算，因此一个影像分析功能是由好几个运算符组成的，所以其弹性远大于由少数而复杂的运算符组成的分析程序。
特化而复杂的运算符往往只适用于某些工作甚至于影像，应用范围狭窄。
相对于这种窘境，HALCON 运算符却能任意组合来完成工作。
众多的运算符中，有些是以不同的算法来达到相同的功能，例如只需要粗略定位时，可用fast_match 来作最快的运算，需要精确定位时，用best_match，以较多的时间来求得最准确结果。
HALCON手册简体中文版
第一章HALCON恭喜诸位。
您采用了这套在产品研发，研究以及教育方面都有顶尖表现的影像分析软件。
HALCON 可在UNIX，NT/2000/xp 等等平台下作业，它独特的Library 提供了千余个为影像分析作业，数据可视化，除错等等功能所设计的运算符，用户可以利用它的功能以C 及C++等程序语言自行撰写图像处理程序。
此外，HALCON 亦支持Windows NT/2000/XP 下的COM 接口，所以您也可以透过Visual Basic 使用它，使得系统的整合更为容易。
HALCON 的设计使得影像区域，边缘，以及等值线的处理上更方便，优化的算法让这套软件在一般的硬件上也有很好的指令周期。
HALCON 包含了名为HDevelop 的程序设计界面，减少了设计软件所花的时间，还有一个好用的联机帮助，您可以查到关于HALCON 运算符间功能相近的替代者，可能的变化，以及交互的参考。
HALCON 从6.0 版开始提供两个版本，除了标准版外，还有支持平行运算的parallel HALCON，可使用多CPU 的机器，提高指令周期。
以下是HALCON 特点的说明1.1HALCON 强化的opreator library提供有效率又有弹性的图像处理功能，简化了影像程序的设计。
HALCON operator library 有千余个运算符。
所有的HALCON 应用程序(像是HDevelop 和HALCON C++程序)皆是利用这个library 来工作。
这些运算符功能广泛，包含了简单的读取影像，到复杂的像是Kalman 滤波等。
基本上这些运算符各有其单一功能，而非包含了各种运算，因此一个影像分析功能是由好几个运算符组成的，所以其弹性远大于由少数而复杂的运算符组成的分析程序。
特化而复杂的运算符往往只适用于某些工作甚至于影像，应用范围狭窄。
相对于这种窘境，HALCON 运算符却能任意组合来完成工作。
众多的运算符中，有些是以不同的算法来达到相同的功能，例如只需要粗略定位时，可用fast_match 来作最快的运算，需要精确定位时，用best_match，以较多的时间来求得最准确结果。
HALCON算子速查手册
Chapter 1 :Classification (4)1.1 Gaussian-Mixture-Models (4)1.2 Hyperboxes (4)1.3 Neural-Nets (5)1.4 Support-Vector-Machines (6)Chapter 2 Control (7)Chapter3 :Develop (8)Chapter 4 :File (10)4.1 Images (10)4.2 Misc (10)4.3 Region (10)4.4 Text (10)4.5 Tuple (11)Chapter 5:Filter (12)5.1 Arithmetic (12)5.2 Bit (12)5.3 Color (13)5.4 Edges (13)5.5 Enhancement (14)5.6 FFT (15)5.7 Geometric-Transformations (16)5.8 Inpainting (17)5.9 Lines (17)5.10 Match (18)5.11 Misc (18)5.12 Noise (18)5.13 Optical-Flow (19)5.14 Points (19)5.15 Smoothing (19)5.16 Texture (20)5.17 Wiener-Filter (20)Chapter 6 :Graphics (21)6.1 Drawing (21)6.2 Gnuplot (22)6.3 LUT (22)6.4 Mouse (23)6.5 Output (23)6.6 Parameters (24)6.7 Text (26)6.8 Window (27)Chapter 7 :Image (28)7.1 Access (28)7.2 Acquisition (28)7.3 Channel (29)7.5 Domain (31)7.6 Features (31)7.7 Format (32)7.8 Manipulation (33)7.9 Type-Conversion (33)Chapter 8 :Lines (33)8.1 Access (33)8.2 Features (34)Chapter 9 :Matching (34)9.1 Component-Based (34)9.2 Correlation-Based (35)9.3 Gray-Value-Based (36)9.4 Shape-Based (36)Chapter 10 :Matching-3D (37)Chapter 11 :Morphology (38)11.1 Gray-Values (38)11.2 Region (39)Chapter 12:OCR（光字符识别） (42)12.1 Hyperboxes (42)12.2 Lexica (42)12.3 Neural-Nets（神经网络） (43)12.4 Support-Vector-Machines （支持矢量机） (44)12.5 Tools (44)12.6 Training-Files (45)Chapter 13:Object (45)13.1 Information (45)13.2 Manipulation (45)Chapter 14:Regions (46)14.1 Access (46)14.2 Creation (46)14.3 Features (47)14.4 Geometric-Transformations (49)14.5 Sets (50)14.6 Tests (50)14.7 Transformation (50)Chapter 15:Segmentation (51)15.1 Classification (51)15.2 Edges (52)15.3 Regiongrowing (52)15.4 Threshold (53)15.5 Topography (53)Chapter 16:System (54)16.1 Database (54)16.3 Information (55)16.4 Operating-System (55)16.5 Parallelization (56)16.6 Parameters (56)16.7 Serial (56)16.8 Sockets (56)Chapter 17:Tools (57)17.1 2D-Transformations (57)17.2 3D-Transformations (59)17.3 Background-Estimator (60)17.4 Barcode (60)17.5 Calibration (61)17.6 Datacode (62)17.7 Fourier-Descriptor (63)17.8 Function (63)17.9 Geometry (64)17.10 Grid-Rectification (65)17.11 Hough (66)17.12 Image-Comparison (66)17.13 Kalman-Filter (67)17.14 Measure (67)17.15 OCV（Open Circuit V oltage | 光学字符校验） (68)17.16 Shape-from (68)17.17 Stereo (69)17.18 Tools-Legacy (70)Chapter 18:Tuple (71)18.1 Arithmetic (71)18.2 Bit-Operations (72)18.3 Comparison (73)18.4 Conversion (73)18.5 Creation (74)18.6 Element-Order (74)18.7 Features (74)18.8 Logical-Operations (74)18.9 Selection (75)18.10 String-Operators (75)Chapter 19:XLD (76)19.1 Access (76)19.2 Creation (76)19.3 Features (77)19.4 Geometric-Transformations (79)19.5 Sets (79)19.6 Transformation (80)Chapter 1 :Classification1.1 Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm功能：把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上。
Halcon使用指南
Halcon使用指南
预览说明:预览图片所展示的格式为文档的源格式展示,下载源文件没有水印,内容可编辑和复制
Halcon使用指南
一、hDevelop图像组件
1.1.hDevelop预览
新建一个程序，可以看到界面中有菜单栏、工具栏、状态栏、图像窗口（显示结果）、变量查看窗口（控制结果）、程序窗口（编辑程序）、算子窗口（编辑算子）。
1.2．菜单栏
文件：打开和存储程序、载入图像、HDevelop一般选项；
编辑：编辑程序；
执行：程序执行控制；
可视化：图像窗口中显示参数控制、图像检测工具、存储窗口内容到文件中；过程：处理程序过程及选择；
算子：所有算子分类；
建议：前任和后继算子参考建议；
助手：图像获取/匹配/标定助手
窗口：打开窗口及布局；
帮助：在线帮助、halcon参考手册；
1.3．工具栏
1.4．算子窗口
算子选择
算子详细讲解：打开halcon手册，在搜索栏或算子栏输入算子，右侧则会显示算子的具体解释；
1.5.编辑窗口
1.6.图像窗口
处理图像窗口的可视化菜单1.7.变量窗口。
halcon手册简体中文版【word版】2p
第一章HALCON恭喜诸位。
您采用了这套在产品研发，研究以及教育方面都有顶尖表现的影像分析软件。
HALCON 可在UNIX，NT/2000/xp 等等平台下作业，它独特的Library 提供了千余个为影像分析作业，数据可视化，除错等等功能所设计的运算符，用户可以利用它的功能以C 及C++等程序语言自行撰写图像处理程序。
此外，HALCON 亦支持Windows NT/2000/XP 下的COM 接口，所以您也可以透过VisualBasic 使用它，使得系统的整合更为容易。
HALCON 的设计使得影像区域，边缘，以及等值线的处理上更方便，优化的算法让这套软件在一般的硬件上也有很好的指令周期。
HALCON 包含了名为HDevelop 的程序设计界面，减少了设计软件所花的时间，还有一个好用的联机帮助，您可以查到关于HALCON 运算符间功能相近的替代者，可能的变化，以及交互的参考。
HALCON 从6.0 版开始提供两个版本，除了标准版外，还有支持平行运算的parallelHALCON，可使用多CPU 的机器，提高指令周期。
以下是HALCON 特点的说明1.1HALCON 强化的opreator library提供有效率又有弹性的图像处理功能，简化了影像程序的设计。
HALCON operator library 有千余个运算符。
所有的HALCON 应用程序(像是HDevelop 和HALCON C++程序)皆是利用这个library 来工作。
这些运算符功能广泛，包含了简单的读取影像，到复杂的像是Kalman 滤波等。
基本上这些运算符各有其单一功能，而非包含了各种运算，因此一个影像分析功能是由好几个运算符组成的，所以其弹性远大于由少数而复杂的运算符组成的分析程序。
特化而复杂的运算符往往只适用于某些工作甚至于影像，应用范围狭窄。
相对于这种窘境，HALCON 运算符却能任意组合来完成工作。
众多的运算符中，有些是以不同的算法来达到相同的功能，例如只需要粗略定位时，可用fast_match 来作最快的运算，需要精确定位时，用best_match，以较多的时间来求得最准确结果。
HALCON算子_Bar?Code?（条形码）
HALCON算子_Bar Code （条形码）1、clear_all_bar_code_models清除所有条形码模型释放内存clear_all_bar_code_models( : : : )2、clear_bar_code_model 清除条形码模型释放内存clear_bar_code_model( : : BarCodeHandle : )3、create_bar_code_model 创建条形码阅读器模型create_bar_code_model( : : GenParamNames, GenParamValues : BarCodeHandle)GenParamNames：通用型参数的名字GenParamValues：通用型参数的值BarCodeHandle：条形码句柄4、decode_bar_code_rectangle2在一个矩形内解读条码（矩形不宜太大）decode_bar_code_rectangle2(Image: : BarCodeHandle, CodeType, Row, Column, Phi, Length1, Length2: DecodedDataStrings)5、deserialize_bar_code_model 反序列化条形码deserialize_bar_code_model( : : SerializedItemHandle: BarCodeHandle)6、find_bar_code 检测条形码find_bar_code(Image: SymbolRegions: BarCodeHandle, CodeType : DecodedDataStrings)SymbolRegions：检测到的条形码区域（输出）BarCodeHandle：条形码句柄CodeType：条形码类型附加【条码种类很多，常见的大概有二十多种码制，其中包括：Code39 码（标准39码）、Codabar码（库德巴码）、Code25码（标准25码）、ITF25码（交叉25码）、Matrix25码（矩阵25码）、UPC-A码、UPC-E码、EAN-13码（EAN-13国际商品条码）、EAN-8码（EAN-8国际商品条码）、中国邮政码（矩阵25码的一种变体）、Code-B码、MSI码、Code11码、Code93码、ISBN码、ISSN码、Code128码（Code128码，包括EAN128 码）、Code39EMS （EMS专用的39码）等一维条码和PDF417等二维条码。
halcon算子注解查询手册
Chapter 1 :Classification (4)1.1 Gaussian-Mixture-Models (4)1.2 Hyperboxes (4)1.3 Neural-Nets (5)1.4 Support-Vector-Machines (6)Chapter 2 Control (7)Chapter3 :Develop (8)Chapter 4 :File (10)4.1 Images (10)4.2 Misc (10)4.3 Region (10)4.4 Text (10)4.5 Tuple (11)Chapter 5:Filter (12)5.1 Arithmetic (12)5.2 Bit (12)5.3 Color (13)5.4 Edges (13)5.5 Enhancement (14)5.6 FFT (15)5.7 Geometric-Transformations (16)5.8 Inpainting (17)5.9 Lines (17)5.10 Match (18)5.11 Misc (18)5.12 Noise (18)5.13 Optical-Flow (19)5.14 Points (19)5.15 Smoothing (19)5.16 Texture (20)5.17 Wiener-Filter (20)Chapter 6 :Graphics (21)6.1 Drawing (21)6.2 Gnuplot (22)6.3 LUT (22)6.4 Mouse (23)6.5 Output (23)6.6 Parameters (24)6.7 Text (26)6.8 Window (27)Chapter 7 :Image (28)7.1 Access (28)7.2 Acquisition (28)7.3 Channel (29)7.5 Domain (31)7.6 Features (31)7.7 Format (32)7.8 Manipulation (33)7.9 Type-Conversion (33)Chapter 8 :Lines (33)8.1 Access (33)8.2 Features (34)Chapter 9 :Matching (34)9.1 Component-Based (34)9.2 Correlation-Based (35)9.3 Gray-Value-Based (36)9.4 Shape-Based (36)Chapter 10 :Matching-3D (37)Chapter 11 :Morphology (38)11.1 Gray-Values (38)11.2 Region (39)Chapter 12:OCR（光字符识别） (42)12.1 Hyperboxes (42)12.2 Lexica (42)12.3 Neural-Nets（神经网络） (43)12.4 Support-Vector-Machines （支持矢量机） (44)12.5 Tools (44)12.6 Training-Files (45)Chapter 13:Object (45)13.1 Information (45)13.2 Manipulation (45)Chapter 14:Regions (46)14.1 Access (46)14.2 Creation (46)14.3 Features (47)14.4 Geometric-Transformations (49)14.5 Sets (50)14.6 Tests (50)14.7 Transformation (50)Chapter 15:Segmentation (51)15.1 Classification (51)15.2 Edges (52)15.3 Regiongrowing (52)15.4 Threshold (53)15.5 Topography (53)Chapter 16:System (54)16.1 Database (54)16.3 Information (55)16.4 Operating-System (55)16.5 Parallelization (56)16.6 Parameters (56)16.7 Serial (56)16.8 Sockets (56)Chapter 17:Tools (57)17.1 2D-Transformations (57)17.2 3D-Transformations (59)17.3 Background-Estimator (60)17.4 Barcode (60)17.5 Calibration (61)17.6 Datacode (62)17.7 Fourier-Descriptor (63)17.8 Function (63)17.9 Geometry (64)17.10 Grid-Rectification (65)17.11 Hough (66)17.12 Image-Comparison (66)17.13 Kalman-Filter (67)17.14 Measure (67)17.15 OCV（Open Circuit Voltage | 光学字符校验） (68)17.16 Shape-from (68)17.17 Stereo (69)17.18 Tools-Legacy (70)Chapter 18:Tuple (71)18.1 Arithmetic (71)18.2 Bit-Operations (72)18.3 Comparison (73)18.4 Conversion (73)18.5 Creation (74)18.6 Element-Order (74)18.7 Features (74)18.8 Logical-Operations (74)18.9 Selection (75)18.10 String-Operators (75)Chapter 19:XLD (76)19.1 Access (76)19.2 Creation (76)19.3 Features (77)19.4 Geometric-Transformations (79)19.5 Sets (79)19.6 Transformation (80)Chapter 1 :Classification1.1 Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm功能：把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上。
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。
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Chapter 1 :Classification (4)1.1 Gaussian-Mixture-Models (4)1.2 Hyperboxes (4)1.3 Neural-Nets (5)1.4 Support-Vector-Machines (6)Chapter 2 Control (7)Chapter3 :Develop (8)Chapter 4 :File (10)4.1 Images (10)4.2 Misc (10)4.3 Region (10)4.4 Text (10)4.5 Tuple (11)Chapter 5:Filter (12)5.1 Arithmetic (12)5.2 Bit (12)5.3 Color (13)5.4 Edges (13)5.5 Enhancement (14)5.6 FFT (15)5.7 Geometric-Transformations (16)5.8 Inpainting (17)5.9 Lines (17)5.10 Match (18)5.11 Misc (18)5.12 Noise (18)5.13 Optical-Flow (19)5.14 Points (19)5.15 Smoothing (19)5.16 Texture (20)5.17 Wiener-Filter (20)Chapter 6 :Graphics (21)6.1 Drawing (21)6.2 Gnuplot (22)6.3 LUT (22)6.4 Mouse (23)6.5 Output (23)6.6 Parameters (24)6.7 Text (26)6.8 Window (27)Chapter 7 :Image (28)7.1 Access (28)7.2 Acquisition (28)7.3 Channel (29)7.5 Domain (31)7.6 Features (31)7.7 Format (32)7.8 Manipulation (33)7.9 Type-Conversion (33)Chapter 8 :Lines (33)8.1 Access (33)8.2 Features (34)Chapter 9 :Matching (34)9.1 Component-Based (34)9.2 Correlation-Based (35)9.3 Gray-Value-Based (36)9.4 Shape-Based (36)Chapter 10 :Matching-3D (37)Chapter 11 :Morphology (38)11.1 Gray-Values (38)11.2 Region (39)Chapter 12:OCR（光字符识别） (42)12.1 Hyperboxes (42)12.2 Lexica (42)12.3 Neural-Nets（神经网络） (43)12.4 Support-Vector-Machines （支持矢量机） (44)12.5 Tools (44)12.6 Training-Files (45)Chapter 13:Object (45)13.1 Information (45)13.2 Manipulation (45)Chapter 14:Regions (46)14.1 Access (46)14.2 Creation (46)14.3 Features (47)14.4 Geometric-Transformations (49)14.5 Sets (50)14.6 Tests (50)14.7 Transformation (50)Chapter 15:Segmentation (51)15.1 Classification (51)15.2 Edges (52)15.3 Regiongrowing (52)15.4 Threshold (53)15.5 Topography (53)Chapter 16:System (54)16.1 Database (54)16.3 Information (55)16.4 Operating-System (55)16.5 Parallelization (56)16.6 Parameters (56)16.7 Serial (56)16.8 Sockets (56)Chapter 17:Tools (57)17.1 2D-Transformations (57)17.2 3D-Transformations (59)17.3 Background-Estimator (60)17.4 Barcode (60)17.5 Calibration (61)17.6 Datacode (62)17.7 Fourier-Descriptor (63)17.8 Function (63)17.9 Geometry (64)17.10 Grid-Rectification (65)17.11 Hough (66)17.12 Image-Comparison (66)17.13 Kalman-Filter (67)17.14 Measure (67)17.15 OCV（Open Circuit Voltage | 光学字符校验） (68)17.16 Shape-from (68)17.17 Stereo (69)17.18 Tools-Legacy (70)Chapter 18:Tuple (71)18.1 Arithmetic (71)18.2 Bit-Operations (72)18.3 Comparison (73)18.4 Conversion (73)18.5 Creation (74)18.6 Element-Order (74)18.7 Features (74)18.8 Logical-Operations (74)18.9 Selection (75)18.10 String-Operators (75)Chapter 19:XLD (76)19.1 Access (76)19.2 Creation (76)19.3 Features (77)19.4 Geometric-Transformations (79)19.5 Sets (79)19.6 Transformation (80)Chapter 1 :Classification1.1 Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm功能：把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上。
2.classify_class_gmm功能：通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类。
3. clear_all_class_gmm功能：清除所有高斯混合模型。
4. clear_class_gmm功能：清除一个高斯混合模型。
5. clear_samples_class_gmm功能：清除一个高斯混合模型的训练数据。
6. create_class_gmm功能：为分类创建一个高斯混合模型。
7.evaluate_class_gmm功能：通过一个高斯混合模型评价一个特征向量。
8. get_params_class_gmm功能：返回一个高斯混合模型的参数。
9. get_prep_info_class_gmm功能：计算一个高斯混合模型的预处理特征向量的信息内容。
10. get_sample_class_gmm功能：从一个高斯混合模型的训练数据返回训练样本。
11. get_sample_num_class_gmm功能：返回存储在一个高斯混合模型的训练数据中的训练样本的数量。
12. read_class_gmm功能：从一个文件中读取一个高斯混合模型。
13. read_samples_class_gmm功能：从一个文件中读取一个高斯混合模型的训练数据。
14. train_class_gmm功能：训练一个高斯混合模型。
15. write_class_gmm功能：向文件中写入一个高斯混合模型。
16. write_samples_class_gmm功能：向文件中写入一个高斯混合模型的训练数据。
1.2 Hyperboxes1. clear_sampset功能：释放一个数据集的内存。
2. close_all_class_box功能：清除所有分类器。
3. close_class_box功能：清除分类器。
4. create_class_box功能：创建一个新的分类器。
5. descript_class_box功能：分类器的描述。
6. enquire_class_box功能：为一组属性分类。
7. enquire_reject_class_box功能：为一组带抑制类的属性分类。
8. get_class_box_param功能：获取关于现在参数的信息。
9. learn_class_box功能：训练分类器。
10. learn_sampset_box功能：用数据组训练分类器。
11. read_class_box功能：从一个文件中读取分类器。
12.read_sampset功能：从一个文件中读取一个训练数据组。
13. set_class_box_param功能：为分类器设计系统参数。
14. test_sampset_box功能：为一组数组分类。
15. write_class_box功能：在一个文件中保存分类器。
1.3 Neural-Nets1. add_sample_class_mlp功能：把一个训练样本添加到一个多层感知器的训练数据中。
2. classify_class_mlp功能：通过一个多层感知器计算一个特征向量的类。
3. clear_all_class_mlp功能：清除所有多层感知器。
4. clear_class_mlp功能：清除一个多层感知器。
5. clear_samples_class_mlp功能：清除一个多层感知器的训练数据。
6. create_class_mlp功能：为分类或者回归创建一个多层感知器。
7. evaluate_class_mlp功能：通过一个多层感知器计算一个特征向量的评估。
8. get_params_class_mlp功能：返回一个多层感知器的参数。
9. get_prep_info_class_mlp功能：计算一个多层感知器的预处理特征向量的信息内容。
10. get_sample_class_mlp功能：从一个多层感知器的训练数据返回一个训练样本。
11. get_sample_num_class_mlp功能：返回存储在一个多层感知器的训练数据中的训练样本的数量。