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
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机器视觉课件19页PPT
功能及实现方法
主要功能：
根据图片大小，测量出管脚的实 际宽度和距离。（如右图所示）
实现方法：
画出一矩形确定ROI，将管脚信 息包含在内，根据灰度值检测到管脚 的边缘。再由边缘的变换次序（从灰 度值从大到小和小到大） ，得出边缘 对，计算边缘对的距离和相对距离， 得出管脚宽度和距离。
第一步：读入图片并初始化项目
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
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
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！
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
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
得出一垂直与矩形中心轴线的边缘直线
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。
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。
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
HALCON编程
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代码案例
halcon代码案例摘要：1.Halcon 简介2.Halcon 代码案例概述3.Halcon 代码案例详解4.Halcon 代码案例应用领域5.总结正文：1.Halcon 简介Halcon 是德国Micro-Electronic Development 公司开发的一款工业自动化控制系统软件，主要用于机器视觉和工业自动化领域。
Halcon 具有丰富的功能库和灵活的编程方式，能够满足各种复杂的工业自动化需求。
2.Halcon 代码案例概述本文将通过一个简单的Halcon 代码案例，介绍如何使用Halcon 进行工业自动化控制系统的开发。
本案例将演示如何使用Halcon 实现一个简单的机器视觉功能，即通过摄像头捕捉到的图像，判断一个产品的合格与否。
3.Halcon 代码案例详解（1）准备工作：首先，需要安装Halcon 软件，并连接摄像头设备。
（2）编写程序：打开Halcon 软件，新建一个项目，编写程序如下：```PROGRAM MainVAR// 声明变量Image : ARRAY [1..1024, 1..1024] OF BYTE;Product : ARRAY [1..4] OF BYTE;合格: BOOL;END_VARMETHOD Run// 初始化Image := (ARRAY [1..1024, 1..1024] OF BYTE)();Product := (ARRAY [1..4] OF BYTE)();合格:= FALSE;// 读取摄像头图像READ_IMAGE (Image, "摄像头设备地址")// 对图像进行预处理FOR i := 1 TO 1024 DOFOR j := 1 TO 1024 DOImage[i, j] := Image[i, j] > 128END_FOREND_FOR// 提取产品区域FOR i := 1 TO 4 DOFOR j := 1 TO 4 DOProduct[i, j] := Image[i * 256 + j, i * 256 + j]END_FOREND_FOR// 判断产品合格与否IF Product[1, 1] AND Product[1, 2] AND Product[2, 1] AND Product[2, 2] THEN合格:= TRUEEND_IF// 输出结果IF 合格THENWRITE "合格"ELSEWRITE "不合格"END_IF// 延时SLEEP 100END_METHODEND_PROGRAM```（3）编译运行：编译程序，并在摄像头设备上运行。
《教学分析》-Halcon在机器视觉中的典型应用
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)
机器视觉算法开发软件----HALCON
机器视觉算法开发软件----HALCONHALCON是世界范围内广泛使用的机器视觉软件，用户可以利用其开放式结构快速开发图像处理和机器视觉软件。
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。
HDevelop含有多个对话框工具，实时交互检查图像的性质，比如灰度直方图，区域特征直方图，放大缩小等，并能用颜色标识动态显示任意特征阈值分割的效果，快速准确的为程序找到合适的参数设置。
HDevelop程序提供进程，语法检查，建议参数值设置，可在任意位置开始或结束，动态跟踪所有控制变量和图标变量，以便查看每一步的处理效果。
当用户对于机器视觉编程代码完成后，HDevelop可将此部分代码直接转化为C++,C或VB源代码，以方便将其集成到应用系统中。
HALCON提供交互式的模板描述文件生成工具HmatchIt,。
可交互式地为一个模型定义一个任意形状的感性趣区域，HmatchIt优化给出此创建模型的合适参数, 自动生成模板描述文件以供程序调用，快速为基于形状匹配和结构匹配的用户找到实现目标识别和匹配应用的合适的参数设置。
HALCON提供支持多CPU处理器的交互式并行编程环境Paralell Develop, 其继承了单处理器板HDevelop的所有特点，在多处理器计算机上会自动将数据比如图像分配给多个线程，每一个线程对应一个处理器，用户无需改动已有的HALCON程序，就立即获得显著的速度提升。
HALCON中HDevelop Demo中包含680个应用案例，根据不同的工业领域，不同的用法和算法分类列出，用户可以根据自己的需求方便的找到相对应的类似案例，快速掌握其函数用法。
HALCON提供的函数使用说明文档，详细介绍每个函数的功能和参数用法，提供在不用开发语言（VC,VB,.NET等）下的开发手册，而且提供一些算法（例如3D）的原理性介绍，给用户的学习提供帮助。
工业机器视觉基础教程-halcon篇
工业机器视觉基础教程-halcon篇工业机器视觉技术是近年来广泛应用于制造业、智能制造等领域的一项先进技术。
而Halcon（halcon软件）作为机器视觉领域的一个重要工具之一，为很多工厂和企业的生产提供了有力的支持。
以下是Halcon基础教程的一些内容：一、图像的基本处理1.图像读取和显示使用 HDevelop 进行图像读取和显示，首先需要打开 Halcon 的环境。
read_image (Image,"图片路径")Using HDevelop 进行图像显示dev_close_window ()dev_open_window (0,0,800,600,"image", "no_titlebar", "") dev_display (Image)2.图像的预处理图像的预处理指对原始图像进行一系列处理，以便于后续处理。
常见的预处理有图像灰度化、平滑化、二值化等。
a.灰度化：将RGB图像转换为灰度图象。
gray_image(Image,GrayImage)b.平滑化：对于物体在图像中可能产生的噪声，需对图像进行平滑化处理。
gauss_filter(Image,GaussImage,2)c.二值化：将灰度图产生为二值图，以便于后续的分析处理。
threshold(Image,Region,20,255)二、圆形和直线的基本检测1、圆形的检测a.使用梯度方向不变性（Gradient direction invariant）方法。
1) 对图像进行预处理，平滑和边缘检测。
gauss_filter(Image,Filtered,3)sobel_amp(Filtered,DerivGaussian,3)2) 选定圆心和半径的最小值和最大值，对圆进行扫描。
find_circles(FilteredCircles,DerivGaussian,MinRadius,Max Radius)3) 对于查找到的圆形和可能的重叠，消除重叠。
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
工业机器视觉基础教程-halcon篇
工业机器视觉基础教程-halcon篇
工业机器视觉是利用计算机视觉技术，通过各种相机、传感器等设备，实现对工业制造过程中产品的检测、识别、测量等操作，以提高生产效率和质量。
其中，Halcon 是一款商业化的
视觉软件，是基于面向对象编程思想和C++语言构建而成的
算法和应用开发平台。
Halcon 的特点之一是具有强大的图像处理函数库，可用于高
级图像处理和机器视觉应用的开发。
例如，常常用到的图像预处理（如滤波、抠图、滑动窗口等）、角点检测、边缘检测、二值化、形态学操作、直线/圆检测等操作。
此外，还有一些
高级操作，如三维重建、模板匹配、字符识别、色彩分割、基于深度学习的图像识别等。
使用 Halcon 进行机器视觉应用的第一步是了解其标定系统以
及相应的摄像机标定应用。
Halcon 通过利用多个视觉原理，
并结合了强大的2D/3D机器视觉算法和成像技术，能够实现
高精度的相机标定，并能够使用标定好的摄像机进行高效、准确的三维参数计算和分析。
此外，还需要针对具体的应用场景，对图像进行设计、预处理和分析，以得到最终的应用程序。
除此之外，还需要考虑实际工业现场的环境因素，例如光照、噪声、运动等因素对识别、测量的影响。
在这种情况下，可以使用 halcon 系统灵活的参数调整和自动化算法设计等技术，
来实现对产品的全方位分析、检测及检验，提高生产效益和质量。
总之，作为一款行业顶尖的机器视觉软件，Halcon 在应用于各种机器视觉应用方面都有良好的表现，并能帮助工程师快速高效地进行图像处理、算法设计，以及现场调试和优化案例。
工业机器视觉基础教程-halcon篇
工业机器视觉基础教程-halcon篇工业机器视觉作为一项重要的智能制造技术，在制造业中得到广泛应用。
在工业机器视觉领域，Halcon是一款非常优秀的软件，被广泛使用于品质控制、自动化检测、智能制造等领域。
本文旨在介绍Halcon的基础知识，包括如何安装、编程语言和函数应用等方面。
一、Halcon的安装和使用1.1 HDevelopment安装Halcon软件的安装相对比较简单。
首先需要到官网下载Halcon的安装文件，安装的时候根据提示安装HDevelopment，也就是开发环境。
HDevelopment是Halcon的图形化编程平台，可以在里面进行程序的编辑、调试和运行等操作。
1.2 Halcon的目录结构安装完Halcon后，可以在C盘的Program Files下找到Halcon的安装目录，目录结构如下：bin 存放Halcon的二进制文件examples 存放Halcon的示例程序doc 存放Halcon的帮助文档lib 存放Halcon库的头文件和库文件1.3 Halcon的运行Halcon的运行比较简单，只需要双击HDevelop.exe即可。
Halcon默认会打开一个空的工程，通过该工程可以新建、打开、编辑等操作。
在打开的工程中，可以通过菜单栏或快捷栏执行程序的调试或运行。
二、Halcon编程语言2.1 Halcon基础知识Halcon编程语言是一种类C语言的高级语言，它是一种面向对象的编程语言，包含面向对象编程的所有基本特征，例如对象、封装、继承和多态。
Halcon编程语言的语法比较简洁，但有一定的复杂性，需要慢慢掌握。
2.2 Halcon的编程模式在Halcon中，有两种编程模式，一种是交互式的编程模式，称为闪电式编程（Rapid Development），另一种是直观式编程（Intuitive Development）。
闪电式编程是一种快速开发模式，可以通过Halcon的控制台进行编程。
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。
工业机器视觉基础教程-halcon篇
工业机器视觉基础教程-halcon篇
1. HALCON介绍与安装
- HALCON是一个强大的机器视觉库，提供广泛的图像处理和分析功能。
- HALCON支持常见的编程语言，如C/C++、Python等。
- 安装HALCON需要许可证，可以从官方网站购买或试用一段时间。
2. HALCON图像处理基础
- HALCON提供众多的图像处理函数，如图像增强、滤波、变换等。
- HALCON使用图像对象（image）来管理图像数据，支持灰度图和彩色图。
- 常见的图像操作包括读写图像、显示图像、处理图像、保存图像等。
3. HALCON模板匹配与对象识别
- 模板匹配是在原图中寻找与给定模板相似的区域。
- HALCON提供多种模板匹配算法，如灰度匹配、形状匹配、相位匹配等。
- 对象识别是在图像中寻找和匹配已知的物体。
- HALCON对对象识别提供了多种工具，如形状匹配、边缘匹配、基于模板的匹配等。
4. HALCON 3D视觉基础
- HALCON允许在3D空间中处理图像，包括点云数据、深度图像等。
- HALCON提供了一些重要的3D功能，如视觉重建、点云配准、三维匹配等。
- HALCON还提供了宏库（HDevEngine），可以用于创建独立的应用，以及与其他语言和工具集成。
5. HALCON高级应用
- HALCON可应用于广泛的工业应用，如自动化检测、半导体制造、医疗诊断等。
- HALCON提供了丰富的应用示例，如瓶身检测、轴承检测、肝部分割等。
- 针对不同的应用，HALCON还提供了一些专用工具和函数，如工业标定、医学图像分析等。
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。
《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
工业机器视觉基础教程-halcon篇
工业机器视觉基础教程-halcon篇
工业机器视觉是一种高科技领域，它涉及计算机视觉、图像处理、控制系统和机器学习等技术。
Halcon是一种常用的工业机器视觉开发
平台，下面将介绍Halcon的部分基础知识。
一、Halcon的安装与授权
Halcon的安装需要官网下载安装包，安装时需要注意选择合适的版本
和安装路径。
安装完成后，需要通过授权码进行激活，激活后才能使
用Halcon的所有功能。
授权码需要向官方购买，每个授权码只能对应
一台计算机。
二、Halcon的图像处理
Halcon的图像处理功能非常强大，包括图像采集、预处理、分割、特
征提取以及形状匹配等。
其中，形状匹配是Halcon的一大特色，可以
用于目标检测、物体定位等任务。
三、Halcon的编程语言
Halcon支持多种编程语言，如C++、C#、Python等。
其中，Halcon自
带的HDevelop是一种可视化编程语言，可以直接拖拽图像处理算法进
行组合和调试。
四、Halcon的应用领域
Halcon广泛应用于工业自动化、机器人视觉、医学影像等领域，例如
视觉检测、质量控制、零件识别等方面。
由于其卓越的性能和稳定性，Halcon已经成为了工业机器视觉领域的首选开发平台之一。
五、Halcon的学习和发展
学习Halcon需要掌握图像处理的基础知识和编程技巧，同时需要不断
学习和了解新的机器视觉技术，不断提高自己的技术水平。
在发展方面，Halcon正在向更加智能、高效、易用的方向发展，为工业机器视
觉领域的发展尽一份力。
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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资料搜集
1.2 HALCON介绍
1.2.2 HAB包括标准阈值分割，动态分割以及其他附加的图像分 割算子，HALCON可以快速实现BLOB分析。 2．形态学
HALCON可以基于任意结构元素针对Region和image的腐蚀、 膨胀、开/闭运算。 3．图像特征转换为Region/XLD特性
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）基方础便与选工择程、应调用试和编辑参数；
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
第1章 机器视觉和HALCON机器视觉软件 ◆ 1.1 机器视觉 ◆ 1.2 HALCON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独特的数据结构Region/XLD可以保证图像处理的快 速准确。 HA4L．CO图N编像程的基运础算与工程应用
1.2 HALCON介绍
1.2.2 HALCON功能及应用简介 5．傅立叶变换
实现图像的空间域和频域之间的变换。 6．标定
利用HALCON本身的标定板，通过几个内外摄像头参数实现快 速标定。 7．匹配
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1.2 HALCON介绍
1.2.1 HDevelop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 C++ 、 C# 、 C 、 Visual Basic，或者支持的程序，进行混合编程。
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1.1 机器视觉 1.1.1 机器视觉简介
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1.1 机器视觉 1.1.1 机器视觉简介
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1.1 机器视觉
1.1.2 机器视觉关键技术与发展 1.机器视觉系统基本构成
一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头（定焦 镜头、变倍镜头、远心镜头、显微镜头）、相机（包括CCD相 机或COMS相机）、图像处理单元（或图像采集卡）、图像处 理软件、监视器、通讯单元及输入输出单元等。
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1.1 机器视觉
1.1.2 机器视觉关键技术与发展
3.机器视觉的发展 机器视觉技术是计算机学科的一个重要分支，自起步发展
至今，其功能以及应用范围随着工业自动化的发展逐渐完善和 推广。
20世纪50年代开始研究二维图像的统计模式识别。 60年代Roberts开始进行三维机器视觉的研究。 70年代中，MIT人工智能实验室正式开设“机器视觉”的 课程。 HALCON8编0年程代基开础始与，工开程始应了用全球性的研究热潮，机器视觉获得了
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1.1 机器视觉
1.1.2 机器视觉关键技术与发展 2.机器视觉主要关键技术
机器视觉技术，是一门涉及人工智能、神经生物学、心 理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的 交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从 客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用 于实际检测、测量和控制。机器视觉技术最大的特点是速度 快、信息量大、功能多。
Paralell Develop, 其继承了单处理器版HDevelop的所有 特点，在多处理器计算机上会自动将数据（比如图像）分 配给多个线程，每一个线程对应一个处理器，用户无需改 动已有的HALCON程序，就立即获得显著的速度提升。
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
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。
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1.2 HALCON介绍 1.2.1 HDevelop介绍