转：https://codeload.github.com/wandergis/coordtransform/legacy.zip/mastercoordtransform坐标转换一个提供了百度坐标（BD09

之前在legend的使用中，便已经提及了transforms,用来转换参考系，一般情况下，我们不会用到这个，但是还是了解一下比较好坐标转换对象描述"data"ax.transData数据的坐标系统，通过

Swoole分布式通讯框架SwooleDistributed基于nginx+swoole+phalcon+atlas实现的高性能负载均衡集群系列之【构建篇】一、简介php一直诟病于性能，可对开发者如此友好的语言为什么不能登上大雅之堂

联系信箱：[email protected]】学习过halcon的同学都知道，它不仅有很多的图像算子可以使用，而且调试很方便。每一步骤的调试结果，都可以看到对应的显示效果。

单目测距代码单目测距涉及到坐标转换，代码如下：defconvert_2D_to_3D(point2D,R,

determine_dl_model_detection_param“determine_dl_model_detection_param”直译为“确定深度学习模型检测参数”。这个过程会自动针对给定数据集估算模型的某些高级参数，强烈建议使用这一过程来优化训练和推断性能。过程签名determine_dl_model_detection_param(::DLDataset,ImageWidthTarg

常用的手法有六大金刚（在halcon中的ocv和印刷检测是针对印刷行业的检测，有对应算子封装）：1.blob+特征2.blob+差分+特征3.光度立体4.特征训练5.测量拟合6.频域+空间结合二、频域+

新建mfc窗体选择基于对话框打开项目属性1、附加包含目录添加：$(HALCONROOT)\include;$(HALCONROOT)\include\halconcpp2、链接器->常规->附加库目录$

+形式LIntExportvoidReadImage(HObject*Image,constHTuple&FileName);//参数1：读取的Image//参数2：图片地址//备注说明：//头文件：halconcpp

halcon深度学习里，用到了很多封装好的函数，都很实用。如果要想更好的理解深度学习的过程。

将边界框坐标转换为整数类型（如果需要）。使用图像处理库（例如OpenCV）中的crop()函数，根

数组定义方式1）数据类型数组名[数组长度];2）数据类型数组名[数组长度]={值1，值2…};3）数据类型数组名[]={值1，值2…};渲染管线图形渲染管线可以被划分为两个主要部分：第一部分把你的3D坐标转换为

CocosCreator：坐标系坐标系节点位置坐标转换v3.8实现原理（不想了解可以直接跳过）简单示例：（干货or解决方案在这里！）

1、add_channels(Regions,Image:GrayRegions::)将Image图像的灰度值赋给区域Regions，得到GrayRegions。2、change_domain(Image,NewDomain:ImageNew::)

read_image(Image,'fabrik')threshold_sub_pix(Image,Border,35)dev_display(Border)Image是输入的原始图像，Threshold是设定的阈值，Width和Height是像素值计算区域的大小，ThresholdedRegion是经过分割后得到的二值化结果。在对图像进行二值化处理时，threshold_sub_pix函数会对每

要推算机械手平面坐标系A与相机平面坐标系B的关系，我们可以首先找到两个平面坐标系之间的平移量和旋转量。平移量：选择一个公共的参考点，比如某个标志物，假设在坐标系A中的坐标为(Ax,Ay)，在坐标系B中的坐标为(Bx,By)。那么平移量可以表示为：Δx=Bx-AxΔy=By-Ay这里的（Δx,Δy）表示坐标系B相对于坐标系A的平移量。旋转量：利用三角函数可以得到：cos(θ)=(A1·B1)/(||

*在图像处理中，最基础的逻辑算法就是定位目标。*下面我们再提取出图像中操作书的区域，并只提取改区域中的图像。read_image(Image,'fabrik')*图像分割*灰度值在128和255之间的像素点作为同一个区域threshold(Image,Region,128,255)*填充区域中的洞fill_up(Region,RegionFillUp)*连接区域，连在一起的作为一个区域，这样就将不

常用的Halcon操作无外乎是图像、Region、XLD三者之间的转换，也是基于这样的定于，Halcon才有别于其他的图像处理工具。

因reduce_domain提取的图像的大小与原图像大小保持一致，虽然可以结合crop_domain一起使用，去掉没有用到的区域；但因reduce_domain提取的图像与实际所要的区域有一定区别(注：本人测试过程中，虽然提取的是原图像(三通道图像)，但提取出的图像与原图像有一定的区别(提取出的图像与region图像相同，而不是原图像))所以，可使用crop_rectangle1对图像进行提取；v

在Halcon中，reduce_domain是用于缩小图像域（ImageDomain）的操作。

定位算法原理关于不同的定位场景，最适合使用的算法原理，Halcon的原理文档中描述如下：在图案缩放可用忽略，图案纹理丰富的场景，适合采用基于互相关的匹配。

前言halcon引擎用上了就上瘾了，但是有个缺点没解决，就是当你把算子封装好之后，调试时，他就成一个黑盒了。我们不可能用VS去实时调试halcon脚本代码。

前言上次在文章《halcon函数文件以及脚本引擎如何调用外部函数文件上篇》中讲到如何halcon去封装一个算子。这篇下篇，承接上篇讲述C#如何使用halcon引擎调用自己封装好算子。

1.应用示例思路(1)标注数据并获取halcon字典形式的训练数据；(2)数据预处理；(3)模型训练；(4)模型评估和验证；(5)模型推理。

HALCON图像坐标与控件坐标相互转换1.控件坐标转换到图像坐标代码示例：publicPointControlPointToHImagePoint(thisHSmartWindowControlWPFHalcon

gen_rectangle1(Rectangle,Row1,Column1,Row2,Column2）参数：Rectangle输出矩形Row1矩形左上角行坐标Column1矩形左上角列坐标Row2矩形右下角行坐标Column2矩形右下角列坐标gen_rectangle2(Rectangle,Row,Column,Phi,Length1,Length1,Length2)参数：Rectangle输出矩

创建模板设置印字区域ROI2阈值分割连通域处理计算印字外接矩形截取模板印字区域读取检测图像进行匹配匹配成功仿射变换图像根据印字外接矩形截取模板印字区域图像中值滤波阈值分割连通域处理区域相减blob筛选Halcon

文章专栏我的Halcon开发CSDN专栏Halcon学习练习项目gitee仓库CSDNMajor博主Halcon文章推荐随笔分类-Halcon入门学习教程前言今天来学直线测距，主要是用来测量连点之间的线段距离

文章目录前言相关教程模板字符串JavaScriptC#Python临时变量C#的ValueTuplePython字典自定义模块化封装的文件路径问题解决方案暂时结束前言最近在学halcon，机器视觉，越学越发现

#include#include#include//srand()��rand()����#include//time()����#include#include#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;usingnamespaceml;#definePI3.1415926//Բ����//

欢迎来到本博客Halcon算子太多，学习查找都没有系统的学习查找路径，本专栏主要分享Halcon各类算子含义及用法，有时间会更新具体案例。

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前言目前我遇到的裁剪相关的函数都是以clip打头的函数。一共4个：clip_end_points_contours_xldclip_contours_xldclip_regionclip_region_rel前面两个是对轮廓的裁剪。后面是对区域的裁剪。裁剪轮廓的两端clip_end_points_contours_xld用于实现裁剪XLD（ExtendedLineDescription）轮廓的两端

背景什么情况下，需要将区域变换成轮廓，有啥好处？1轮廓是基于亚像素的，能提供更佳的精度。而区域最小也是一个像素。2轮廓可以认为是线条（其实是一些列的点），线条是一维的，而区域是二维的。一维，有自己的特征，有时我们会借助这些特征，这些特征往往在二维上体现不明显。比如：轮廓的长度，轮廓的曲度，轮廓闭合度综上所诉，我们有时需要将区域变换成轮廓！区域到轮廓转换相关函数比如，我想找划痕，一开始我用lines

1读取图片需要及时手动释放一个6M的图片通过halcon进行加载，大约会消耗200M的内存，如果等待GC回收，而你又在不停的读取图片，你的内存占用，将在短时间内飙升。

1.1目标检测原理介目标检测：我们希望找到图像中的不同实例并将它们分配给某一个类别。实例可以部分重叠，但仍然可以区分为不同的实例。如图(1)所示，在输入图像中找到三个实例并将其分配给某一个类别。图(1)目标检测示例实例分割是目标检测的一种特殊情况，其中模型还预测了实例的掩码(即在图像的特定区域中标记出该实例)。如图(2)所示，在输入图像中找到三个实例，每个实例被分配到一个类，并获得一个标识其特定区

打开坐标转换软件如下：2、点击设置-地图投影，如下：3、设置需要投影到的坐标系，如下：4、【选择目标坐标系】中选择CGCS2000，如下：5、任意一个输入源坐标，点击【转换坐标】按钮，实现一个公共点坐标的获取

简单看下halcon的实现过程二、halcon思路1、读入图片2、生成点云模型，将点云三角化3、生成平面4、求这个模型与平面的交线，生成一个轮廓用pcl和vtk实现的效果主要参考以下博主的文章内容来实现的鞋

us-apt.pkg.dev/projects/spinnaker-community位于国外halyardboms物料清单：Spinnaker将其halyardboms配置存储在公共谷歌云存储(gs://halconfig

1、首先要有图像根据联通进行分开dev_clear_window()read_image(Image,'D:/desktop/tmpp/微信图片_20231201184731.png')*转为灰度图rgb1_to_gray(Image,GrayImage)*二值化threshold(GrayImage,Regions,96,255)*分块connection(Regions,ConnectedRe

1、首先图片要先形成灰度图，如果下一句是二值化的那就删掉dev_clear_window()read_image(Image,'D:/desktop/tmpp/微信图片_20231201184731.png')*转为灰度图rgb1_to_gray(Image,GrayImage)2、双击图像变量中的GrayImage3、工具栏点击打开灰度直方图按钮，弹出灰度直方图窗口，拖动直方图中绿色的轴就可以看

1.hom_mat2d_slant(HomMat2DIdentity,rad(50),'y',0,0,HomMat2DSlant)--这个是选择20度和50度的。（0，0）点对应的是左上角，50度就是让y轴产生有50度的倾角。2.hom_mat2d_slant(HomMat2DIdentity,rad(60),'x',0,0,HomMat2DSlant)--图片边缘和x轴形成60度角如果需要调整坐

流程使用相机捕捉初始标定点位，记录世界坐标在机器人示教器上基于基准点位进行其余8个点位设置，每次x轴偏移+4或Y轴偏移+4对每个点位进行图像获取编写Halcon脚本，获取9幅图像中点位中心的像素坐标，以及对应算出的机械手世界坐标

标定坐标：对整个9点标定版进行拍摄时的世界坐标HomMat2D1：标定后得到的换算关系孔位世界坐标：相机移动到孔位上的世界坐标圆心世界坐标：模版匹配后得到的螺丝孔位中心相对偏移:孔位世界坐标-标定坐标目标坐标：圆心世界坐标+相对偏移要输出的偏移量：工具末端世界坐标-目标坐标

学习Halcon和OpenCV：实现提取图像的指定区域的最小外接矩形。

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(::Ge

目录一.简介一.简介Halcon和OpenCV在工业应用中的区别：OpenCV的精度没Halcon高；OpenCV没有模板匹配，Halcon有，而且Halcon匹配的精度更高。

．，2019doi:10．13960/j．issn．1672－2558．2019．01．009投稿网址:http://xb．njit．edu．cn基于Halcon的机器人手眼标定方法研究舒奇，黄

需求：将两个图像各裁剪一半，然后拼接到一张图像中read_image(Image1,'./1-副本.bmp')read_image(Image2,'./1-副本(6).bmp')get_image_size(Image1,Width,Height)*左半区域gen_rectangle1(Rectangle1,0,0,Height,Width/2)*右半区域gen_rectangle1(Rectan