halcon例程标注_V1.3
halcon例程标注_V1.1
例程描述
首要关键词 次要关键词
分析了光照变化对特征质量报道的影响
ocv 自适应
光照变化 字符 检测
使用HALCON的变化模式运营执行典型的 印刷质量检 变化模式 字符
印刷质量检查。Leabharlann 查检测使用HALCON的变化模式运营执行典型的 印刷质量检查。其中每个字符被单独检 查。
逐个字符检 测
印刷质量检测 形状匹配 字符
mosaicking.hdev 拼接
mosaicking pyramid 金字塔拼接
proj match points distortion ransac.hdev 基于匹配点的随机抽样一致扭曲矫正
proj match points distortion ransac guided 带引导的匹配点随机抽样一致扭曲矫正
基于增加变形允许公差的卤素灯泡定位 变形公差 二维位置定位
寻找缩放和旋转的形状模板
缩放旋转
定位多个模具，即使他们越过图像边界 越边界匹配
用颜色形状匹配从一堆中定位出上盘制 彩色形状匹 动螺旋，局部对比度过低时，多通道的 配 颜色形状匹配更鲁棒
二维位置定位 二维物体识别 二维位置定位 二维测量比较 二维位置定位 二维测量比较
次要关键词 二维物体识别
三维物体定位
二维位置定位
交通监控驾驶 辅助系统 二维位置定位
三维物体定位
三维物体定位
机器人视觉 跟踪
例程描述
首要关键词 次要关键词
利用形状匹配测量工具的ROI，从而检 查刀片完整与否，可用仿射变换或用 translate_measure算子将测量对象参 考点转换成想要的点坐标
variation_model_single.hdev 单一参考图像差异模板
halcon deep learning tool 标注工具用法
halcon deep learning tool 标注工具用法Halcon深度学习工具：标注工具的用法Halcon是一个强大的机器视觉软件开发库，其中的深度学习工具为开发者提供了快速高效的图像标注功能。
在本文中，我们将探索Halcon深度学习工具的标注工具用法，详细介绍如何使用该工具来标注图像数据集。
1. 打开Halcon深度学习工具在开始之前，确保已经安装了Halcon软件，并且已经加载了深度学习工具的相关库文件。
启动Halcon后，选择深度学习工具选项，即可进入标注工具。
2. 加载图像数据集在Halcon的标注工具界面中，选择"导入数据集"选项。
这将打开一个对话框，用于选择图像文件的存储路径。
选择所需的图像数据集文件夹，并点击"确定"按钮。
Halcon将自动加载图像数据集。
3. 标注对象在标注工具界面的左侧，有一个"标注"面板，用于选择要标注的对象类型。
点击面板上的对象类型，例如"车辆"或"行人"，以选择要标注的对象。
4. 开始标注在标注工具界面中，显示了加载的图像数据集中的第一张图片。
使用鼠标在图像上进行标注。
根据选定的对象类型，在图像上框选目标。
在开始标注时，确保选定的目标完全包含在选择的框中。
按住鼠标左键并拖动以调整框的大小，并释放鼠标按钮。
5. 进行多个标注在完成第一个目标的标注后，可以继续标注其他目标。
继续使用鼠标在图像上框选下一个目标，直到所有目标都标注完毕。
6. 编辑标注结果在标注工具界面的右侧，有一个"标注结果"面板，显示了当前图像的标注结果。
可以通过点击标注结果面板上的标注框来选择一个特定的目标，并通过鼠标拖动标注框来调整其位置或大小。
7. 导出标注数据在完成整个图像数据集的标注后，可以导出标注数据。
选择"导出数据集"选项，Halcon将会生成一个包含每个图像标注结果的文件。
Halcon相机标定简介
Halcon相机标定简介相机标定简介⾸先镜头有畸变，也就是说照出的图像与实际不符产⽣了形变。
即使⼯业镜头也是有千分之⼏的畸变率的。
上个图告诉⼤家畸变这个图⾥，第⼀个图就是我们相机下的真实的形状，后边两个就是照出来有畸变的图⽚。
其次镜头与相机⽆论你的机械结构精度多⾼，也不容易或者说没办法将相机安装的特别正，那相机安装不正也是会导致误差的。
⼤家想知道具体数学模型的话可以搜⼀下相机标定的理论⽅⾯的知识，我侧重怎么做。
标定就是把上述两个东西转化成正常的。
⽆论是在图像测量或者机器视觉应⽤中，相机参数的标定都是⾮常关键的环节，其标定结果的精度及算法的稳定性直接影响相机⼯作产⽣结果的准确性。
深度说明1、相机标定参数介绍内参：确定摄像机从三维空间到⼆维空间的投影关系。
针孔相机（FA镜头相机）模型为6个参数（f,kSx,Sy,Cx,Cy）;远⼼镜头相机模型为5个参数（f,Sx,Sy,Cx,Cy）;线阵相机为11个参数（f,k,Sx,Sy,Cx,Cy,Width,Highth,Vx,Vy,Vz）。
其中：f为焦距；k表⽰径向畸变量级。
如果k为负值，畸变为桶形畸变，如果为正值，那么畸变为枕形畸变。
Sx,Sy是缩放⽐例因⼦。
对于相机（FA镜头）表⽰图像传感器⽔平和垂直⽅向上相邻像素之间的距离，初始值与真实值越接近计算速度越快。
对于远⼼摄像机模型，表⽰像素在世界坐标系中的尺⼨。
Cx,Cy是图像的主点，对于相机，这个点是投影中⼼在成像平⾯上的垂直投影，同时也是径向畸变的中⼼。
对于远⼼摄像机模型，只表⽰畸变的中⼼。
Vx,Vy,Vz：线阵相机必须与被拍摄物体之间有相对移动才能拍摄到⼀幅有⽤的图像。
这是运动向量。
Sx,Sy对于线阵相机是相邻像元的⽔平和垂直距离。
2、标定板详细介绍问题1：halcon是否只能使⽤halcon专⽤的标定板？halcon提供了简便、精准的标定算⼦与标定助⼿，这在实际使⽤中极⼤地⽅便了使⽤者在halcon中有两种标定⽅式：halcon⾃带例程中出现的，⽤halcon定义的标定板，如下图：⽤户⾃定义标定板，⽤户可以制作任何形状、形式的标定板，如下图：所以，halcon并⾮只能使⽤专⽤标定板，也可以使⽤⾃定义标定板就可以进⾏标定。
halcon相机标定方法
halcon相机标定方法【实用版3篇】《halcon相机标定方法》篇1Halcon相机标定方法可以采用以下步骤：1. 确定畸变系数。
畸变系数表示相机成像过程中的畸变程度，其值介于0和0.00001之间。
在标定过程中，需要确定畸变系数。
2. 确定标定板。
标定板是用于相机标定的已知几何信息的板状物体。
标定板通常由一系列等边直角三角形组成，每条边上都有四个角，共12个点。
这些角可以用于计算相机的内部参数和畸变系数。
3. 获取标定板图像。
获取标定板图像并将其输入到Halcon中。
4. 提取角点信息。
使用Halcon中的“find_features”函数来提取标定板图像中的角点信息。
该函数将自动检测图像中的角点，并返回其坐标和类型。
5. 计算相机内部参数。
使用提取的角点信息，结合Halcon中的“find_feature_points”函数和“find_feature_matches”函数，可以计算相机的内部参数和畸变系数。
6. 验证标定结果。
为了验证标定结果，可以使用Halcon中的“check_calib”函数来检查相机内部参数和畸变系数是否正确。
以上是Halcon相机标定的基本步骤。
《halcon相机标定方法》篇2Halcon相机标定方法有：1. 传统六点标定法。
这种方法是通过一个平面上的六个点的位置来确定整个平面的几何参数，进而求得相机的内参数。
2. 棋盘格标定法。
棋盘格标定法是通过棋盘格上两组对应点的几何约束，解算出相机的畸变系数。
3. 标定板标定法。
《halcon相机标定方法》篇3Halcon相机标定方法有以下几个步骤：1. 建立棋盘格点在Halcon中，建立棋盘格点需要指定格点在图像中的实际坐标，这样可以正确计算出畸变系数。
如果只指定棋盘格在图像中的尺寸和数量，那么在畸变计算时会返回默认的（通常是不可靠的）畸变系数。
建立棋盘格点的方法如下：`2x2 to picture :诤友棋盘格(squareSize:[20,20], gridNum:25)`2. 确定相机位置和方向这里有两种方法：方法一：建立一个动态的目标，不断改变目标与相机的距离和角度，然后计算目标的成像位置，从而得到相机的位置和方向。
halcon九点标定例程
halcon九点标定例程【原创版】目录1.介绍 halcon 九点标定例程2.详述 halcon 九点标定的具体步骤3.分析 halcon 九点标定的优点与不足4.总结 halcon 九点标定例程的重要性正文一、介绍 halcon 九点标定例程Halcon 九点标定例程是工业自动化领域中常用的一种标定方法，主要用于精确测量物体的尺寸和位置。
该方法通过在一个平面上选取九个特征点，然后利用特定的算法对这些特征点进行处理，从而实现对物体的精确测量。
这种方法具有操作简便、精度高、抗干扰能力强等优点，因此在工业生产中得到了广泛的应用。
二、详述 halcon 九点标定的具体步骤1.准备工作：首先，需要确保相机、光源等硬件设备已经正确安装并正常运行。
此外，还需要选择合适的标定板（通常为正方形，上面印有九个特征点），并将其放置在相机可拍摄的范围内。
2.拍摄照片：在确保标定板放置正确的情况下，启动相机拍摄包含九个特征点的照片。
需要注意的是，拍摄时需要保证光线充足、照片清晰，以确保后续处理效果。
3.特征点提取：通过图像处理软件（如 Halcon）对拍摄到的照片进行处理，提取出九个特征点。
这一步通常包括边缘检测、轮廓提取、特征点筛选等操作。
4.建立坐标系：在照片上选取一个点作为原点，然后利用相机的内参数（如焦距、像素尺寸等）和已知的物距（即特征点到相机的距离），计算出其他特征点在三维空间中的坐标。
这样，就建立了一个以原点为基准的二维坐标系。
5.计算相机参数：通过九点标定算法，计算出相机的外参数（如旋转矩阵、平移矩阵等），从而实现对物体在三维空间中的精确定位。
三、分析 halcon 九点标定的优点与不足1.优点：（1）操作简便：九点标定方法所需设备和操作步骤较为简单，易于上手。
（2）精度高：该方法利用多个特征点进行标定，提高了测量的精度和可靠性。
（3）抗干扰能力强：九点标定方法对光照、摄像头晃动等干扰因素具有较强的抗干扰能力。
Halcon算子中文功能注解
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。
halcon摄像机标定
基于HALCON的双目立体视觉系统实现摘要双目立体视觉的研究一直是机器视觉中的热点和难点。
使用双目立体视觉系统可以确定任意物体的三维轮廓，并且可以得到轮廓上任意点的三维坐标。
因此双目立体视觉系统可以应用在多个领域。
本文将主要介绍如何基于HALCON实现双目立体视觉系统，以及立体视觉的基本理论、方法和相关技术，为搭建双目立体视觉系统和提高算法效率提供了参考。
关键词双目视觉三维重建立体匹配摄像机标定视差双目立体视觉是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并由多幅图像获取物体三维几何信息的方法。
双目立体视觉系统一般由双摄像机从不同角度同时获得被测物的两幅数字图像，或由单摄像机在不同时刻从不同角度获得被测物的两幅数字图像，并基于视差原理恢复出物体三维几何信息，重建物体三维轮廓及位置。
双目立体视觉系统在机器视觉领域有着广泛的应用前景。
HALCON是在世界范围内广泛使用的机器视觉软件。
它拥有满足您各类机器视觉应用需求的完善的开发库。
HALCON也包含Blob分析、形态学、模式识别、测量、三维摄像机定标、双目立体视觉等杰出的高级算法。
HALCON支持Linux和Windows，并且可以通过C、C++、C#、Visual Basic和Delphi语言访问。
另外HALCON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，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应用软件。
一．双目立体视觉相关基本理论介绍1．1 双目立体视觉原理双目立体视觉三维测量是基于视差原理，图1所示为简单的平视双目立体成像原理图，两摄像机的投影中心的连线的距离，即基线距为b。
摄像机坐标系的原点在摄像机镜头的光心处，坐标系如图1所示。
事实上摄像机的成像平面在镜头的光心后，图1中将左右成像平面绘制在镜头的光心前f处，这个虚拟的图像平面坐标系O1uv的u轴和v轴与和摄像机坐标系的x轴和y轴方向一致，这样可以简化计算过程。
halcon deep learning tool 标注工具用法
halcon deep learning tool 标注工具用法Halcon深度学习工具标注工具的使用方法导语：Halcon是一款强大的机器视觉开发工具，它具备丰富的功能和灵活的部署选项。
其中，Halcon的深度学习工具是其功能之一，可以用于目标检测、图像分类、语义分割等任务。
在深度学习任务中，数据标注是非常重要的一步，本文将介绍Halcon深度学习工具中的标注功能的使用方法。
第一步：数据准备和导入在使用Halcon深度学习工具进行标注之前，我们需要准备好待标注的数据。
首先，我们需要将图像和标注信息存放在指定的文件夹中。
图像可以是常见的图像格式，如JPEG、PNG等，标注信息则可以是XML、CSV 等格式。
为了方便管理和导入，我们可以将每个样本的图像和标注信息保存在同一个文件夹中，并按照一定的目录结构组织起来。
接下来，我们可以使用Halcon的图像组件来导入数据。
在Halcon中，可以使用read_image函数来读取图像，并使用read_region_points函数来读取标注信息。
我们可以使用一个循环来遍历所有的样本，逐个读取图像和标注信息，并将其存储在相应的数据结构中。
第二步：创建标注工具在数据准备完毕后，我们可以开始使用Halcon的标注工具进行标注了。
首先，我们需要创建一个标注工具，用于展示图像和标注信息，并提供相应的标注功能。
在Halcon中，可以使用create_annotation_object函数来创建标注工具，并设置相关的参数，如图像窗口的大小、标注工具的名称等。
创建标注工具后，我们需要设置相关的显示参数。
我们可以使用set_display_font函数设置标注字体的大小和颜色，使用set_display_shape函数设置标注框的颜色和线宽，以及使用set_line_width函数设置标注线的宽度等。
这些参数的设置可以根据具体的需求进行调整。
第三步：绑定标注工具和数据在创建标注工具后，我们需要将其与待标注的数据绑定起来。
HALCON编程及工程应用第11章 HALCON标定方法图文模板
成像平面上的投影点（点q）的变化过程
上图是将相机平面移至针孔与目标物体之间后的模型示意 图，描述的是在这个移动过程中，成像平面上的投影点（点q） 的变化情况。
根据空间一点成像到图像平面上的路线，先由世界坐标系变 换到相机坐标系，然后又由相机坐标系变换到成像坐标系，但 是这个过程有畸变，需要进行变换处理，再由成像平面坐标系 HA变LC换ON到编图程像基像础素与坐工标程系应，用中间大致分为以下几个步骤：
的相机成像模型。在相机的 成像模型中，包含有几个坐 标系：世界坐标系、相机坐 标系、图像坐标系。相机成 像过程的数学模型就是目标 点在这几个坐标系中的转化 过程。
HALCON编程基础与工程应用
三种坐标系定义
在计算机视觉中常采用右手定则来定义上图中的坐标系。图中
存在三个不同层次坐标系，以下是对这三种坐标系的定义。 1.世界坐标系（Xw，Yw，Zw） 就是现实坐标系，或全局坐标系，它是客观世界的绝对坐标， 由用户任意定义的三维空间坐标系，一般的3D场景用的就是这 种坐标（HALCON标定中以标定板为参考坐标系基准）。 2.相机坐标系（Xc，Yc） 以小孔相机模型针孔平面上的聚焦中心为原点，以相机光轴为 Zc构成三维坐标系，其中Xc、Yc与成像平面坐标系平行。 3.图像坐标系：分为成像平面坐标系和图像像素坐标系。 成像平面坐标系（x，y）：其原点为透镜光轴与成像平面交点， X、Y轴分别平行于相机坐标系Xc轴和Yc轴，是平面直角坐标系， 单位mm。 图像像素坐标系（u，v）：固定在图像上的以像素为单位的平 面直角坐标系，其原点位于图像左上角，其横纵两轴（对于数 HA字LCO图N编像程，基是础行与和工列程）应分用别平行于成像平面坐标系的横、纵坐标
图像像素坐标系的转化关系
HALCON编程基础与工程应用
halcon例程标注 V
光学字符检测例程名adaption_ocv.hdev 自适应ocvprint_check.hdev打印检测print_check_single_chars.hdev逐个字符打印检测print_quality.hdev打印质量write_ocv.hdevocv的写入光学字符识别例程名bottle.hdev瓶子数字读取bottlet.hdev瓶子数字训练classify_character_ocr.hdevOCR字体分类compare_ocr_svm_mlp.hdev在OCR中比较SVM和MLPdotprt.hdevDotPrint字体的OCRdots_image.hdev在图像中使用dots_image方法分割出dotprint字体engraved.hdev金属表面OCR读取engracedt.hdev金属表面OCR训练find_text_bottle_label.hdev 寻找瓶子上的标签文本进行OCR find_text_dongle.hdev 在加密狗中寻找文本进行OCRfont.hdev字体互动fontt.hdevfont程序的训练文件gen_training_file.hdev创建训练文件generate_system_font.hdev生成系统字体label_word_process_mlp.hdev 使用mlp处理标签文字letter.hdev互动的方式读取字letters_mlp.hdevMLP训练字letters_svm.hdevSVM训练字lettert.hdev训练字lexicon.hdev字典ocr_cd_print_polar_trans.hdev 在非线性模式下读取字符ocr_dongle.hdev加密狗OCRocr_gradient_ferture.hdev OCR的梯度特征ocr_lot_number.hdev批号的OCRocr_wafer_semi_font.hdev 晶体上的SEMI字体的OCRocr_yogurt.hdev酸奶OCRocrcolor.hdev彩色数字OCRcorcolort.hdev彩色OCR的训练rotchar.hdev倾斜度估算select_character.hdev选择特征simple_reading.hdev简单读取simple_training.hdev简单训练statistics_points_xld.hdevpoint_xld的统计应用text_line_orientation.hdev文本行的方向text_line_slant.hdev倾斜字符调整train_characters_ocr.hdevOCR字体训练模板匹配（基于点）模板匹配（基于灰度）模板匹配（基于相关性）例程名模板匹配（基于形状）例程名align_measurements.hdev匹配尺寸测量check_soft_cheese.hdev检测软干酪create_average_shape_model.hdev创建均值化形状模板create_model_green_dot.hdev创建Green Dot回收标志模板create_roi_via_vision.hdev创建图像ROIcreate_shape_model_xld.hdev创建xld形状模板find_aniso_shape_model.hdev寻找各向异性形状模板find_cocoa_packages_max_deformation.hdev寻找可可包装（最大变形）find_mirror_dies.hdev寻找镜子find_peanut_chocolate_candies_local_deformable.hdev 寻找巧克力糖商标（局部变形）find_scaled_shape_model.hdev寻找尺度变化的形状模板find_shape_model_max_deformation.hdev寻找形状模板（最大变形）inspect_shampoo_label.hdev检测香波商标位置matching_coins.hdev硬币匹配matching_defocused_pcb.hdev匹配失焦pcbmatching_deformed_bulb.hdev匹配畸变的灯泡matching_green_dot.hdev回收标志匹配matching_image_border.hdev图像越边缘匹配matching_multi_channel_clamp.hdev多通道匹配夹钳matching_multi_channel_yogurt.hdev 多通道匹配优格measure_fill_level.hdev测量灌满水平multiple_models.hdev多模板multiple_objects.hdev多目标multiple_scales.hdev多尺度pm_measure_board.hdev电路板测量pm_multiple_dxf_models.hdevDXF多模板文件匹配pm_multiple_models.hdev多模板文件匹配pm_world_plane.hdev世界平面print_check.hdev印品检测print_check_single_chars.hdev单字符印品检测process_shape_model.hdev处理形状模板receive_serialized_item.hdev接收序列化条目set_shape_model_min_contrast.hdev 设置形状模板的最小对比度参数set_shape_model_timeout.hdev设置形状模板的超时参数synthetic_circle.hdev人工圆模板variation_model_illumination.hdev 差异模板照明variation_model_single.hdev单一参考图像差异模板模板匹配（基于组件）利用组件匹配确定游标卡尺读数cbm_dip_switch.hdev升降开关识别cbm_label_simple.hdev商标识别cbm_modules_simple.hdev模块识别cbm_param_visual.hdev组件匹配参数评估cbm_pipe_wrench.hdev钳子识别cbm_pipe_wrench_simple.hdev钳子识别cbm_sbm.hdev组件匹配与形状匹配对比grid_rectification_arbitrary_distortion.hdev 任意畸变网格矫正模板匹配（局部可变形）例程名find_cocoa_packages_local_deformable.hdev寻找局部变形的可可包装标识inspect_gasket_local_deformable.hdev检测局部变形的垫圈拼接例程名adjust mosaic images.hdev拼接图像调整blended mosaic.hdev混杂拼接bundle adjusted mosaicking光束法调整拼接gen projective mosaic.hdev创建投影映射关系mosaicking.hdevmosaicking pyramid金字塔拼接proj match points distortion ransac.hdev 基于匹配点的随机抽样一致扭曲矫正proj match points distortion ransac guided 带引导的匹配点随机抽样一致扭曲矫正stationary camera self calibration.hdev固定相机自标定图像分割例程名auto_threshold.hdev自动阈值分割（多阈值）background_seg.hdev分割区域的背景bin_threshold.hdev自动阈值分割（单阈值）bin_threshold2.hdev自动阈值分割（两种不同方法的比较）char_threshold.hdev适用于字符的阈值分割check_difference.hdev逐像素比较两幅图像的不同check_fish_stick_dimension.hdev测量生鱼片的大小classify_image_class_gmm.hdev利用GMM分类器对四种颜色进行分类classify_image_class_knn.hdev利用GMM分类器对四种颜色进行分类classify_image_class_lut.hdev利用GMM分类器对四种颜色进行分类classify_image_class_mlp.hdev利用GMM分类器对四种颜色进行分类classify_image_class_svm.hdev利用GMM分类器对四种颜色进行分类critical_points_sub_pix.hdev在亚像素精度下提取图中的临界点dots_image.hdev提取出“点打印”输出设备上的字符dual_threshold.hdev对符号图像进行阈值分割dyn_threshold.hdev动态阈值分割entropy_image.hdev计算图像的灰度值的熵expand_gray.hdev分开重叠区域以及填补区域间的空白expand_gray_ref.hdev分开重叠区域以及填补区域间的空白expand_line.hdev从给定的一条线开始生成一个区域expand_region.hdev逐步扩大区域fast_threshold.hdev快速阈值分割fast_threshold_vs_threshold.hdev快速阈值分割和阈值分割的区别find_local_deformable_model.hdev寻找图中变形了的地方find_shape_model_max_deformation.hdev基于变量max_deformation的形状匹配find_text_bottle_label.hdev识别瓶子标签上的文字find_text_dongle.hdev识别软件狗上的字符first_example_acquisition_saperalt.hdev 图像识别中的一些基本操作gen_grid_region.hdev生成网格状区域提取目标generate_system_font.hdev生成系统字体来训练分类器gray_opening.hdev灰度图开运算（区别于二值化图像的开运算）histo_to_thresh.hdev利用直方图进行阈值分割hysteresis_threshold.hdev非极大值抑制阈值分割interjacent.hdev用区域分割线来分割图像letter_knn.hdev使用KNN分类器来对字符进行分类letter_mlp.hdev使用MLP分类器来对字符进行分类一维测量吴敬鑫未完成，下一版本完成版本更替说明2014/10/21版本号：1.3模板匹配（基于相关性）模板匹配（基于组件）模板匹配（局部可变形）2014/09/16版本号：1.2.5(部分预定目标未完成)新增 模板匹配(基于描述符) 模板匹配(基于点)图像分割2014/8/31版本号：V1.1新增拼接，模板匹配（基于形状），模板匹配（可变形），光学字符检测 四条例程分支；新增图片栏，例程名红色字体样式，算子及本地过程函数蓝色字体样式。
halcon 单目相机 标定例程
HALCON是一个强大的机器视觉软件，它支持各种相机的标定。
单目相机标定的主要目的是完成像素坐标到世界坐标之间的转换。
此外，标定还能帮助我们进行畸变矫正和一维二维图像测量，因为相机成像后往往会产生畸变和缩放。
在HALCON中，你可以使用标定助手来完成单相机的标定。
具体的步骤如下：
1. 打开HALCON并新建一个程序。
2. 在程序编辑中输入算子gen_caltab，然后右击打开算子窗口，输入相关参数，点击确定。
这一步会生成两个文件，一个是后缀为.descr的标定板描述文件，另一个是标定板的图像文件。
3. 打开助手里的标定助手。
4. 进入到标定助手界面，更改描述文件、摄像机模型以及相机相关参数。
5. 点击标定选项卡，然后点击图像采集助手，会立刻弹出图像采集助手对话框（如果之前打开过图像采集助手，在这里就不会弹出），接下里进行相机的连接。
点击自动检测接口，可以选择halcon自带的接口或者是相机的接口。
通过以上步骤，你便可以使用HALCON对单目相机进行标定了。
请注意，这只是一个基本流程，实际操作可能需要根据你的具体需求和设备进行调整。
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使用手册简体中文版
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标定步骤
Halcon标定步骤Halcon标定步骤1.设置相机内部参数的初始值StartCamPar := [0.016,0,0.0000074,0.0000074,326,247,652,494]set_calib_data_cam_param (CalibDataID, 0, 'area_scan_division', StartCamPar)1.1 相机型号（1）⾯阵（2）线阵1.2 参数设置（这⾥只讲⾯阵相机）（1）Division畸变模型CameraParam:[Focus, Kappa, Sx, Sy, Cx, Cy, ImageWidth, ImageHeight]（2）Polynomial 畸变模型CameraParam:[Focus, K1, K2, K3, P1, P2, Sx, Sy, Cx, Cy, ImageWidth, ImageHeight]注：当镜头为远⼼镜头时，Focus=0；1.3 畸变类型的选择Division畸变模型只适⽤于进度要求不是很⾼，标定图⽚数量较少的情况；Polynomial 畸变模型对镜像畸变和切向畸变都校正，精度较⾼，花费时间长。
1.4 标定时个参数值的确定技巧Focus f:镜头的标称焦距, e.g., 0.016 m.；对于远⼼镜头为0.κ: ⼀般去0.0Or:K1, K2, K3,P1, P2:可全部初始化为0Sx: 由CCDCMOS确定建议取值如下:Full image (640*480) Subsampling (320*240)1/3"-Chip 0.0000055 m 0.0000110 m1/2"-Chip 0.0000086 m 0.0000172 m2/3"-Chip 0.0000110 m 0.0000220 mSy: 由CCDCMOS确定建议取值如下:for example:Full image (640*480) Subsampling (320*240)1/3"-Chip 0.0000055 m 0.0000110 m1/2"-Chip 0.0000086 m 0.0000172 m2/3"-Chip 0.0000110 m 0.0000220 mCx and Cy: 光⼼坐标初始值，建议取值如下:for example:Full image (640*480) Subsampling (320*240)Cx 320.0 160.0Cy 240.0 120.0ImageWidth，ImageHeight:有实际图⽚⼤⼩来初始化该值for example:Full image (640*480) Subsampling (320*240)ImageWidth 640 320ImageHeight 480 2402.标定板初始化CaltabName := 'caltab_30mm.descr'//标定板描述⽂件set_calib_data_calib_object (CalibDataID, 0, CaltabName)3.创建数据模型create_calib_data ('calibration_object', 1, 1, CalibDataID）4.获取标定图⽚相机拍摄不同位姿下图⽚8-15张，拍摄图⽚时标定板尽量覆盖整个视场（标定板要根据⼯作距离、视场⼤⼩定制）；拍摄图⽚上的圆直径不得⼩于10个像素5.加载所有图像，寻找标定板区域，确定圆⼼，将结果加载到组元中for I := 1 to NumImages by 1... acquire image ...find_caltab (Image, Caltab, CaltabName, SizeGauss, MarkThresh, MinDiamMarks)find_marks_and_pose (Image, Caltab, CaltabName, StartCamPar, StartThresh,DeltaThresh, MinThresh, Alpha, MinContLength, MaxDiamMarks, RCoord, CCoord, StartPose)set_calib_data_observ_points (CalibDataID, 0, 0, I, RCoord, CCoord, 'all', StartPose)endfor下⾯将Halcon中提取⽬标点的⼤致原理说⼀下：⾸先find_caltab 算⼦对图像⾼斯滤波（核⼤⼩为SizeGauss），接着阈值分割（与之⼤⼩为MarkThresh）将标定板的区域找出来，find_marks_and_pose 算⼦对区域中的圆进⾏分割，找到圆的个数，周长，坐标位置等应该和标定板描述⽂件中的⼀致，否则会⾃动调整StartThresh，使得StartThresh按照DeltaThresh步长减⼩到MinThresh，知道找到准确的圆⼼。
halcon九点标定例程
halcon九点标定例程Halcon九点标定例程如下：```public static void NinePointCalibration(HWindowControl hWindowControl){//获取窗口控件的句柄IntPtr hWnd = hWindowControl.HalconID;//创建一个图像变量，用于显示标定图像HObject image;//创建一个空的标定数据集合HTuple rowCalib = new HTuple();HTuple colCalib = new HTuple();HTuple rowEstimate = new HTuple();HTuple colEstimate = new HTuple();try{//加载标定图像HOperatorSet.ReadImage(out image, "calibration_image");//在窗口中显示标定图像HOperatorSet.DispObj(image, hWnd);//设置鼠标点击事件hWindowControl.HMouseDown += (sender, e) =>{//将点击的鼠标坐标添加到标定数据集合rowCalib.Append(e.Y);colCalib.Append(e.X);//在图像上显示已点击的标定点HOperatorSet.SetColor(hWnd, "green");HOperatorSet.DispCross(hWnd, e.Y, e.X, 10, 0);//如果已点击了9个点，则进行标定if (rowCalib.Length == 9 && colCalib.Length == 9){//进行标定HOperatorSet.VectorToHomMat2d(rowCalib, colCalib, rowEstimate, colEstimate, out HTuple homMat2D);//保存标定结果HOperatorSet.WriteTuple(homMat2D,"calibration_result");//显示标定结果HOperatorSet.ClearWindow(hWnd);HOperatorSet.DispText(hWnd, "Calibration completed!", "window", 12, 12, "black", "true");}};}catch (HOperatorException hEx){MessageBox.Show("Error: " + hEx.GetErrorMessage(), "Halcon Error", MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Error); }}```以上例程是一个简单的九点标定程序。
halcon例程简述
halcon例程简述【原创实用版2篇】目录（篇1）1.引言2.halcon 例程的概念与特点3.halcon 例程的应用领域4.halcon 例程的编写方法与技巧5.结论正文（篇1）1.引言随着工业自动化的不断发展，可编程控制器（Programmable Logic Controller，简称 PLC）被广泛应用于各种生产过程和设备控制中。
作为一款优秀的 PLC 软件，halcon 为工程师提供了丰富的功能和工具，其中就包括了例程（Routine）功能。
本文将对 halcon 例程进行简要概述，以帮助读者更好地理解和应用这一功能。
2.halcon 例程的概念与特点halcon 例程是 halcon 软件中一种可复用的程序段，用于执行特定的任务。
它具有以下特点：- 模块化：例程可以被组织成独立的模块，方便工程师根据需要进行调用和修改。
- 封装：例程内部实现了一定的逻辑和功能，对外部提供了明确的接口，降低了程序的复杂度。
- 可重用：例程可以被多次调用，避免了重复编写代码，提高了开发效率。
- 灵活性：例程可以根据实际需求进行配置和扩展，满足不同应用场景的需求。
3.halcon 例程的应用领域halcon 例程在工业自动化领域具有广泛的应用，主要包括以下几个方面：- 设备控制：例如，对电机、阀门等设备进行控制和调节。
- 过程监控：例如，对生产过程中的温度、压力等参数进行实时监测和报警。
- 数据处理：例如，对采集到的数据进行分析、处理和存储。
- 人机交互：例如，实现与触摸屏、操作面板等设备的通信和控制。
4.halcon 例程的编写方法与技巧编写 halcon 例程时，需要遵循一定的步骤和规范。
以下是一些建议和技巧：- 明确需求：在编写例程之前，需要充分了解和分析应用需求，确保例程能够满足实际需求。
- 设计模块：根据需求，将例程划分为若干个独立的模块，以便于管理和调用。
- 编写代码：在每个模块中，编写具体的程序代码，实现所需的功能。
halcon单相机标定详细说明
相机标定1 相机标定基本原理1.1 相机成像模型目前大多数相机模型都是基于针孔成像原理建立的，因为针孔成像原理简单，并且能满足建模的要求。
除此之外还有基于应用歪斜光线追踪法和近轴光线追踪法的成像模型[1]。
针孔成像虽然已经展示出了相机的成像原理，但是由于针孔成像是理想的物理模型，没有考虑相机本身的尺寸、镜头与相机轴心的偏斜等因素的影响，因此精度很低，不能满足工业机器视觉的要求。
为了使相机模型能高精度的反应相机的实际成像过程，需要再针孔成像模型的基础上考虑镜头畸变等的因素。
图1 针孔成像基于针孔成像原理建立的相机的成像模型，如下图所示。
在相机的成像模型中，包含有几个坐标系分别是世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系，相机的成像过程的数学模型就是目标点在这几个坐标系中的转化过程。
图2 针孔成像模型（1）世界坐标系(X w,Y w,Z w)，就是现实坐标系，是实际物体在现实世界中的数学描述，是一个三维的坐标空间。
（2）摄像机坐标系（X c, Y c），以针孔相机模型的聚焦中心为原点，以摄像机光学轴线为Z c轴（3）图像坐标系：分为图像像素坐标系和图像物理坐标系为了便于数学描述将图像平面移动到针孔与世界坐标系之间。
如下图所示。
图3 将相机平面移至针孔与目标物体之间后的模型1.2 坐标系间转换从世界坐标系到相机坐标系：P(X c ，Y c ，Z c )=R(α，β，γ)∗P(X w ，Y w ，Z w )+T每一个世界坐标的对象都可以通过旋转和平移转移到相机坐标系上。
将目标点旋转θ角度，等价于将坐标系方向旋转θ。
如下图所示，是二维坐标的旋转变换，对于三维坐标而言，旋转中绕某一个轴旋转，原理实际与二维坐标旋转相同。
如果，世界坐标分别绕X ，Y 和Z 轴旋转α，β，γ，那么旋转矩阵分别为R (α)，R (β)，R (γ)图4 坐标旋转原理R (α)=[1000cosα−sinα0sinαcosα] （1-1） R (β)=[cosβ0sinβ010−sinβ0cosβ] （1-2）R (γ)=[cosγsinγ0−sinγcosγ0001] （1-3）总的旋转矩阵就是三者的乘积：R(α，β，γ)=R (α)∗R (β)∗R(γ)平移矩阵T =(t x ，t y ，t z )，t x ，t y ，t z 是世界坐标系原点与摄相机坐标系原点之间的差值。
halcon例程标注_V1.3
光学字符检测例程名adaption_ocv.hdev 自适应ocvprint_check.hdev打印检测print_check_single_chars.hdev逐个字符打印检测print_quality.hdev打印质量write_ocv.hdevocv的写入光学字符识别例程名bottle.hdev瓶子数字读取bottlet.hdev瓶子数字训练classify_character_ocr.hdevOCR字体分类compare_ocr_svm_mlp.hdev在OCR中比较SVM和MLPdotprt.hdevDotPrint字体的OCRdots_image.hdev在图像中使用dots_image方法分割出dotprint字体engraved.hdev金属表面OCR读取engracedt.hdev金属表面OCR训练find_text_bottle_label.hdev 寻找瓶子上的标签文本进行OCR find_text_dongle.hdev 在加密狗中寻找文本进行OCRfont.hdev字体互动fontt.hdevfont程序的训练文件gen_training_file.hdev创建训练文件generate_system_font.hdev生成系统字体label_word_process_mlp.hdev 使用mlp处理标签文字letter.hdev互动的方式读取字letters_mlp.hdevMLP训练字letters_svm.hdevSVM训练字lettert.hdev训练字lexicon.hdev字典ocr_cd_print_polar_trans.hdev 在非线性模式下读取字符ocr_dongle.hdev加密狗OCRocr_gradient_ferture.hdev OCR的梯度特征ocr_lot_number.hdev批号的OCRocr_wafer_semi_font.hdev 晶体上的SEMI字体的OCRocr_yogurt.hdev酸奶OCRocrcolor.hdev彩色数字OCRcorcolort.hdev彩色OCR的训练rotchar.hdev倾斜度估算select_character.hdev选择特征simple_reading.hdev简单读取simple_training.hdev简单训练statistics_points_xld.hdevpoint_xld的统计应用text_line_orientation.hdev文本行的方向text_line_slant.hdev倾斜字符调整train_characters_ocr.hdevOCR字体训练模板匹配（基于点）模板匹配（基于灰度）模板匹配（基于相关性）例程名模板匹配（基于形状）例程名align_measurements.hdev匹配尺寸测量check_soft_cheese.hdev检测软干酪create_average_shape_model.hdev创建均值化形状模板create_model_green_dot.hdev创建Green Dot回收标志模板create_roi_via_vision.hdev创建图像ROIcreate_shape_model_xld.hdev创建xld形状模板find_aniso_shape_model.hdev寻找各向异性形状模板find_cocoa_packages_max_deformation.hdev寻找可可包装（最大变形）find_mirror_dies.hdev寻找镜子find_peanut_chocolate_candies_local_deformable.hdev 寻找巧克力糖商标（局部变形）find_scaled_shape_model.hdev寻找尺度变化的形状模板find_shape_model_max_deformation.hdev寻找形状模板（最大变形）inspect_shampoo_label.hdev检测香波商标位置matching_coins.hdev硬币匹配matching_defocused_pcb.hdev匹配失焦pcbmatching_deformed_bulb.hdev匹配畸变的灯泡matching_green_dot.hdev回收标志匹配matching_image_border.hdev图像越边缘匹配matching_multi_channel_clamp.hdev多通道匹配夹钳matching_multi_channel_yogurt.hdev 多通道匹配优格measure_fill_level.hdev测量灌满水平multiple_models.hdev多模板multiple_objects.hdev多目标multiple_scales.hdev多尺度pm_measure_board.hdev电路板测量pm_multiple_dxf_models.hdevDXF多模板文件匹配pm_multiple_models.hdev多模板文件匹配pm_world_plane.hdev世界平面print_check.hdev印品检测print_check_single_chars.hdev单字符印品检测process_shape_model.hdev处理形状模板receive_serialized_item.hdev接收序列化条目set_shape_model_min_contrast.hdev 设置形状模板的最小对比度参数set_shape_model_timeout.hdev设置形状模板的超时参数synthetic_circle.hdev人工圆模板variation_model_illumination.hdev 差异模板照明variation_model_single.hdev单一参考图像差异模板模板匹配（基于组件）利用组件匹配确定游标卡尺读数cbm_dip_switch.hdev升降开关识别cbm_label_simple.hdev商标识别cbm_modules_simple.hdev模块识别cbm_param_visual.hdev组件匹配参数评估cbm_pipe_wrench.hdev钳子识别cbm_pipe_wrench_simple.hdev钳子识别cbm_sbm.hdev组件匹配与形状匹配对比grid_rectification_arbitrary_distortion.hdev 任意畸变网格矫正模板匹配（局部可变形）例程名find_cocoa_packages_local_deformable.hdev寻找局部变形的可可包装标识inspect_gasket_local_deformable.hdev检测局部变形的垫圈拼接例程名adjust mosaic images.hdev拼接图像调整blended mosaic.hdev混杂拼接bundle adjusted mosaicking光束法调整拼接gen projective mosaic.hdev创建投影映射关系mosaicking.hdevmosaicking pyramid金字塔拼接proj match points distortion ransac.hdev 基于匹配点的随机抽样一致扭曲矫正proj match points distortion ransac guided 带引导的匹配点随机抽样一致扭曲矫正stationary camera self calibration.hdev固定相机自标定图像分割例程名auto_threshold.hdev自动阈值分割（多阈值）background_seg.hdev分割区域的背景bin_threshold.hdev自动阈值分割（单阈值）bin_threshold2.hdev自动阈值分割（两种不同方法的比较）char_threshold.hdev适用于字符的阈值分割check_difference.hdev逐像素比较两幅图像的不同check_fish_stick_dimension.hdev测量生鱼片的大小classify_image_class_gmm.hdev利用GMM分类器对四种颜色进行分类classify_image_class_knn.hdev利用GMM分类器对四种颜色进行分类classify_image_class_lut.hdev利用GMM分类器对四种颜色进行分类classify_image_class_mlp.hdev利用GMM分类器对四种颜色进行分类classify_image_class_svm.hdev利用GMM分类器对四种颜色进行分类critical_points_sub_pix.hdev在亚像素精度下提取图中的临界点dots_image.hdev提取出“点打印”输出设备上的字符dual_threshold.hdev对符号图像进行阈值分割dyn_threshold.hdev动态阈值分割entropy_image.hdev计算图像的灰度值的熵expand_gray.hdev分开重叠区域以及填补区域间的空白expand_gray_ref.hdev分开重叠区域以及填补区域间的空白expand_line.hdev从给定的一条线开始生成一个区域expand_region.hdev逐步扩大区域fast_threshold.hdev快速阈值分割fast_threshold_vs_threshold.hdev快速阈值分割和阈值分割的区别find_local_deformable_model.hdev寻找图中变形了的地方find_shape_model_max_deformation.hdev基于变量max_deformation的形状匹配find_text_bottle_label.hdev识别瓶子标签上的文字find_text_dongle.hdev识别软件狗上的字符first_example_acquisition_saperalt.hdev 图像识别中的一些基本操作gen_grid_region.hdev生成网格状区域提取目标generate_system_font.hdev生成系统字体来训练分类器gray_opening.hdev灰度图开运算（区别于二值化图像的开运算）histo_to_thresh.hdev利用直方图进行阈值分割hysteresis_threshold.hdev非极大值抑制阈值分割interjacent.hdev用区域分割线来分割图像letter_knn.hdev使用KNN分类器来对字符进行分类letter_mlp.hdev使用MLP分类器来对字符进行分类一维测量吴敬鑫未完成，下一版本完成版本更替说明2014/10/21版本号：1.3模板匹配（基于相关性）模板匹配（基于组件）模板匹配（局部可变形）2014/09/16版本号：1.2.5(部分预定目标未完成)新增 模板匹配(基于描述符) 模板匹配(基于点)图像分割2014/8/31版本号：V1.1新增拼接，模板匹配（基于形状），模板匹配（可变形），光学字符检测 四条例程分支；新增图片栏，例程名红色字体样式，算子及本地过程函数蓝色字体样式。
halcon circle 直径标注
一、概述在工程绘图中，直径标注是一项基本但十分重要的任务。
直径标注是通过在图纸上标注一个圆的直径来确定其尺寸，从而使得工程师和制造商能够准确理解和制造零件。
在本文中，我们将重点讨论halcon circle直径标注的方法和技巧。
二、halcon circle直径标注的重要性1. 在工程设计中，halcon circle直径标注是确保零件尺寸准确性的重要步骤。
通过正确标注直径，制造商可以根据图纸来精确加工零件，从而保证最终产品的质量和可靠性。
2. halcon circle直径标注也有助于工程师在设计过程中确定零件尺寸，使得设计更加精确和规范化。
这可以减少在制造和装配过程中的错误，并提高工程设计效率。
三、halcon circle直径标注的方法和步骤1. 在进行halcon circle直径标注之前，需要确保圆的几何中心已经确定。
通常情况下，可以通过使用halcon软件中的圆弧拟合算法来自动识别出圆的几何中心。
2. 确定圆的几何中心后，可以使用halcon软件提供的直径标注工具来标注直径。
通常情况下，直径标注工具会自动识别出圆的直径，并在图纸上标注出直径尺寸。
如果需要手动标注直径，可以通过工具栏中的相关功能来手动绘制直径标注线。
3. 在绘制直径标注线时，需要确保标注线与圆的直径保持垂直。
这可以通过使用halcon软件提供的垂直标尺功能来实现，从而保证直径标注的准确性和规范性。
4. 需要在图纸上添加相关的文字说明，以确保其他人员能够清晰地理解直径标注的含义和尺寸。
四、halcon circle直径标注的注意事项1. 在进行halcon circle直径标注时，需要确保在标注线的两端都添加了箭头，以指示直径的方向和范围。
2. 需要确保直径标注线的样式和颜色与图纸的其他标注保持一致，以便于其他人员能够清晰地识别和理解直径标注。
3. 在进行直径标注时，需要遵循相关的规范和标准，以确保标注的准确性和可靠性。
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光学字符检测例程名adaption_ocv.hdev 自适应ocvprint_check.hdev打印检测print_check_single_chars.hdev逐个字符打印检测print_quality.hdev打印质量write_ocv.hdevocv的写入光学字符识别例程名bottle.hdev瓶子数字读取bottlet.hdev瓶子数字训练classify_character_ocr.hdevOCR字体分类compare_ocr_svm_mlp.hdev在OCR中比较SVM和MLPdotprt.hdevDotPrint字体的OCRdots_image.hdev在图像中使用dots_image方法分割出dotprint字体engraved.hdev金属表面OCR读取engracedt.hdev金属表面OCR训练find_text_bottle_label.hdev 寻找瓶子上的标签文本进行OCR find_text_dongle.hdev 在加密狗中寻找文本进行OCRfont.hdev字体互动fontt.hdevfont程序的训练文件gen_training_file.hdev创建训练文件generate_system_font.hdev生成系统字体label_word_process_mlp.hdev 使用mlp处理标签文字letter.hdev互动的方式读取字letters_mlp.hdevMLP训练字letters_svm.hdevSVM训练字lettert.hdev训练字lexicon.hdev字典ocr_cd_print_polar_trans.hdev 在非线性模式下读取字符ocr_dongle.hdev加密狗OCRocr_gradient_ferture.hdev OCR的梯度特征ocr_lot_number.hdev批号的OCRocr_wafer_semi_font.hdev 晶体上的SEMI字体的OCRocr_yogurt.hdev酸奶OCRocrcolor.hdev彩色数字OCRcorcolort.hdev彩色OCR的训练rotchar.hdev倾斜度估算select_character.hdev选择特征simple_reading.hdev简单读取simple_training.hdev简单训练statistics_points_xld.hdevpoint_xld的统计应用text_line_orientation.hdev文本行的方向text_line_slant.hdev倾斜字符调整train_characters_ocr.hdevOCR字体训练模板匹配（基于点）模板匹配（基于灰度）模板匹配（基于相关性）例程名模板匹配（基于形状）例程名align_measurements.hdev匹配尺寸测量check_soft_cheese.hdev检测软干酪create_average_shape_model.hdev创建均值化形状模板create_model_green_dot.hdev创建Green Dot回收标志模板create_roi_via_vision.hdev创建图像ROIcreate_shape_model_xld.hdev创建xld形状模板find_aniso_shape_model.hdev寻找各向异性形状模板find_cocoa_packages_max_deformation.hdev寻找可可包装（最大变形）find_mirror_dies.hdev寻找镜子find_peanut_chocolate_candies_local_deformable.hdev 寻找巧克力糖商标（局部变形）find_scaled_shape_model.hdev寻找尺度变化的形状模板find_shape_model_max_deformation.hdev寻找形状模板（最大变形）inspect_shampoo_label.hdev检测香波商标位置matching_coins.hdev硬币匹配matching_defocused_pcb.hdev匹配失焦pcbmatching_deformed_bulb.hdev匹配畸变的灯泡matching_green_dot.hdev回收标志匹配matching_image_border.hdev图像越边缘匹配matching_multi_channel_clamp.hdev多通道匹配夹钳matching_multi_channel_yogurt.hdev 多通道匹配优格measure_fill_level.hdev测量灌满水平multiple_models.hdev多模板multiple_objects.hdev多目标multiple_scales.hdev多尺度pm_measure_board.hdev电路板测量pm_multiple_dxf_models.hdevDXF多模板文件匹配pm_multiple_models.hdev多模板文件匹配pm_world_plane.hdev世界平面print_check.hdev印品检测print_check_single_chars.hdev单字符印品检测process_shape_model.hdev处理形状模板receive_serialized_item.hdev接收序列化条目set_shape_model_min_contrast.hdev 设置形状模板的最小对比度参数set_shape_model_timeout.hdev设置形状模板的超时参数synthetic_circle.hdev人工圆模板variation_model_illumination.hdev 差异模板照明variation_model_single.hdev单一参考图像差异模板模板匹配（基于组件）利用组件匹配确定游标卡尺读数cbm_dip_switch.hdev升降开关识别cbm_label_simple.hdev商标识别cbm_modules_simple.hdev模块识别cbm_param_visual.hdev组件匹配参数评估cbm_pipe_wrench.hdev钳子识别cbm_pipe_wrench_simple.hdev钳子识别cbm_sbm.hdev组件匹配与形状匹配对比grid_rectification_arbitrary_distortion.hdev 任意畸变网格矫正模板匹配（局部可变形）例程名find_cocoa_packages_local_deformable.hdev寻找局部变形的可可包装标识inspect_gasket_local_deformable.hdev检测局部变形的垫圈拼接例程名adjust mosaic images.hdev拼接图像调整blended mosaic.hdev混杂拼接bundle adjusted mosaicking光束法调整拼接gen projective mosaic.hdev创建投影映射关系mosaicking.hdevmosaicking pyramid金字塔拼接proj match points distortion ransac.hdev 基于匹配点的随机抽样一致扭曲矫正proj match points distortion ransac guided 带引导的匹配点随机抽样一致扭曲矫正stationary camera self calibration.hdev固定相机自标定图像分割例程名auto_threshold.hdev自动阈值分割（多阈值）background_seg.hdev分割区域的背景bin_threshold.hdev自动阈值分割（单阈值）bin_threshold2.hdev自动阈值分割（两种不同方法的比较）char_threshold.hdev适用于字符的阈值分割check_difference.hdev逐像素比较两幅图像的不同check_fish_stick_dimension.hdev测量生鱼片的大小classify_image_class_gmm.hdev利用GMM分类器对四种颜色进行分类classify_image_class_knn.hdev利用GMM分类器对四种颜色进行分类classify_image_class_lut.hdev利用GMM分类器对四种颜色进行分类classify_image_class_mlp.hdev利用GMM分类器对四种颜色进行分类classify_image_class_svm.hdev利用GMM分类器对四种颜色进行分类critical_points_sub_pix.hdev在亚像素精度下提取图中的临界点dots_image.hdev提取出“点打印”输出设备上的字符dual_threshold.hdev对符号图像进行阈值分割dyn_threshold.hdev动态阈值分割entropy_image.hdev计算图像的灰度值的熵expand_gray.hdev分开重叠区域以及填补区域间的空白expand_gray_ref.hdev分开重叠区域以及填补区域间的空白expand_line.hdev从给定的一条线开始生成一个区域expand_region.hdev逐步扩大区域fast_threshold.hdev快速阈值分割fast_threshold_vs_threshold.hdev快速阈值分割和阈值分割的区别find_local_deformable_model.hdev寻找图中变形了的地方find_shape_model_max_deformation.hdev基于变量max_deformation的形状匹配find_text_bottle_label.hdev识别瓶子标签上的文字find_text_dongle.hdev识别软件狗上的字符first_example_acquisition_saperalt.hdev 图像识别中的一些基本操作gen_grid_region.hdev生成网格状区域提取目标generate_system_font.hdev生成系统字体来训练分类器gray_opening.hdev灰度图开运算（区别于二值化图像的开运算）histo_to_thresh.hdev利用直方图进行阈值分割hysteresis_threshold.hdev非极大值抑制阈值分割interjacent.hdev用区域分割线来分割图像letter_knn.hdev使用KNN分类器来对字符进行分类letter_mlp.hdev使用MLP分类器来对字符进行分类一维测量吴敬鑫未完成，下一版本完成版本更替说明2014/10/21版本号：1.3模板匹配（基于相关性）模板匹配（基于组件）模板匹配（局部可变形）2014/09/16版本号：1.2.5(部分预定目标未完成)新增 模板匹配(基于描述符) 模板匹配(基于点)图像分割2014/8/31版本号：V1.1新增拼接，模板匹配（基于形状），模板匹配（可变形），光学字符检测 四条例程分支；新增图片栏，例程名红色字体样式，算子及本地过程函数蓝色字体样式。