Halcon学习第2页

Halcon学习笔记02——透视形变的车牌识别

1程序流程整体流程如下图所示：首先通过RGB→HSV在颜色空间进行Blob分析提取车牌区域，提取区域如下图所示：可以发现图片出现了透视变换，由于拍摄视角未正视车牌，因此矩形的车牌变成了斜四边形。因此需要对该区域进行透视变换，其核心算子如下：获取变换矩阵：hom_vector_to_proj_hom_mat2d(::Px,Py,Pw,Qx,Qy,Qw,Method:HomMat2D)其中Px，Py分

weixin_43710224·2023-01-07 00:52

halcon学习之基于灰度的特征提取

这节主要介绍通过灰度进行特征的选择和提取，基于区域特征进行提取的估计大家都会，这里不再细说，本节通过灰度提取针对某些场合会很有用，例如在三维类的视差图进行处理时，这方面用的是比较多的，废话不多说，下面开始：*主要介绍是基于灰度进行提取特征的算法，其实更多的是使用区域方法，大家应该和熟悉了，这里只介绍*通过灰度的使用。*gray_features(Regions,Image::Features:Va

zsffuture·2023-01-07 00:22

基于Halcon学习的缺陷检测【二】surface_scratch.hdev

该程序显示了通过局部阈值和形态学后处理提取表面划痕总代码：dev_update_off()dev_close_window()**Step1:Acquireimage**读取图片read_image(Image,'surface_scratch')*得到图片的宽高get_image_size(Image,Width,Height)*打开窗口dev_open_window_fit_image(Ima

BoomBiuBiu·2023-01-07 00:49

基于Halcon学习的二维码识别【十一】ecc200_training.hdev

该示例程序演示了如何为一类ECC200数据矩阵符号训练2d数据模型，以及如何在训练前后获得模型参数值；此外，还展示了如何将经过训练的数据代码模型写入文件，以及如何读取保存的数据代码模型，然后使用该模型在一系列图像中查找所有ECC200符号。总代码：*初始化图像路径和视觉设置dev_update_off()dev_close_window()*图片路径定义ImageFiles:='datacode/

BoomBiuBiu·2023-01-07 00:19

基于Halcon学习的基于形状模板匹配【五】find_cocoa_packages_max_deformation.hdev例程

*这个示例程序演示了如何使用基于形状的匹配以查找稍微变形的对象，使用参数“最大变形”；*请注意，要查找变形对象，可以使用参数应用基于形状的匹配“最大变形”或-应用局部可变形匹配；*在本例中，任务是使用基于形状的匹配和参数“最大变形”。你可以将其与示例进行比较“查找可变形的可可包”，哪个使用局部变形匹配解决相同的任务。基于形状的匹配速度明显更快，但局部可变形匹配对不同类型的图像具有更强的鲁棒性dev

BoomBiuBiu·2023-01-07 00:18

基于Halcon学习的测量拟合----实战【二】

此例子是通过测量助手测出工件的长、宽以及孔洞的直径*关闭窗口dev_close_window()*读取图片read_image(Image,'C:/Users/gwd/Desktop/测量工件.BMP')get_image_size(Image,Width,Height)dev_open_window(0,0,Width/2,Height/2,'black',WindowHandle)set_di

BoomBiuBiu·2023-01-07 00:18

基于Halcon学习的测量拟合----实战【三】

此例子是通过代码测出工件的长、宽总代码：*采用拟合的方法rgb1_to_gray(Image,GrayImage)threshold(GrayImage,Regions,0,174)connection(Regions,ConnectedRegions)select_shape(ConnectedRegions,SelectedRegions,'area','and',218807,326147)

BoomBiuBiu·2023-01-07 00:47

HALCON学习笔记

一、第一个halcon程序初次接触视觉算法，对很多概念还是一个很模糊的状态。第一次使用halcon，根据B站联为智能教育的教学视频进行学习记录1.读取图片*Readinganimage:read_image(Image,'mreut')*Reading3imagesintoanimagearray:read_image(Images,['ic0','ic1','ic2'])HALCON算子:rea

工大陈·2023-01-06 09:15

HalCon学习笔记

一、连接相机算子open_framegrabber：连接相机并设置一些基本的采集参数，如选择相机类型和指定采集设备Parameters:1.HorizontalResolution：水平相对分辨率，如果是1，说明采集的图宽度和原图一样大，是2，表示采集的图宽度是原图的两倍，默认为12.VerticalResolution：垂直相对分辨率，如果是1，说明采集的图宽度和原图一样大3.ImageWidt

工大陈·2023-01-06 09:15

Halcon学习（四）导出C++代码，在VS2010下编译

Halcon中除了依赖于HDevelop平台的操作，其他算子都支持了C++语言接口，比如：read_image()算子：而dev_display()则没有C++的接口：我们使用Halcon导出一个简单的功能算子：在HDevelop中只添加read_image(Image,'fabrik')一行代码，选择“文件”–“导出”，在“导出”窗口中选择导出文件的格式(C++-HALCON/C++)并选择导出

zxucver·2023-01-06 09:35

Halcon学习---精准找出被检测区域的矩形轮廓

find_pads.hdevdev_update_pc('off')dev_update_window('off')dev_update_var('off')read_image(Image,'die_pads')dev_close_window()get_image_size(Image,Width,Height)dev_open_window(0,0,Width*2,Height*2,'bla

枫呱呱·2022-12-28 13:47

跟我学机器视觉-HALCON学习例程中文详解-FUZZY检测用于开关引脚测量

跟我学机器视觉-HALCON学习例程中文详解-FUZZY检测用于开关引脚测量跟我学机器视觉-HALCON学习例程中文详解-FUZZY检测用于开关引脚测量*Thisexampleprogramdemonstratesthebasicusageofafuzzymeasureobject

吴安·2022-12-26 17:39

Halcon学习-基于标识符匹配/珠子检测模型/计量模型/描述符模型/测量算子/NCC

1.基于标识符的识别（例程：add_sample_identifier）read_sample_identifier从文件中读取示例标识符。create_sample_identifier创建一个新的示例标识符。set_sample_identifier_param设置示例标识符的选定参数。训练标识符add_sample_identifier_preparation_data将准备数据添加到现有的

weixin_kk·2022-12-21 06:41

halcon学习_模板匹配

模板匹配中有基于点、基于灰度值、基于描述符、基于相关性、基于形状、基于组件的方法。大体流程：抠图→创建模板→寻找物体→仿射变换→显示基于相关性的模板匹配在创建模板时，会将模板角度转为0°；基于形状的模板匹配在创建模板时，会将模板角度转为0°，并且同时将坐标移到图像左上方(0,0)的位置。基于相关性的模板匹配1、demo-模板匹配(基于相关性)-find_ncc_model_exposure2、相关

日暮温柔·2022-12-21 06:39

Halcon学习---深度学习篇segment1~数据集预处理

程序部分：**此示例是一系列示例的一部分，该示例总结了DL分段的工作流程。它使用MVTec药丸数据集。**四个部分是：*1.数据集预处理。*2.训练模型。*3.评估训练后的模型。*4.推断新图像。**此示例包含第1部分：“数据集预处理dev_update_off()*在此示例中，在执行预处理步骤之前，将在图形窗口中对其进行说明。将以下参数设置为false可以跳过此可视化。ShowExampleSc

喏喏心·2022-12-19 07:09

Halcon学习--深度学习（5）--classify_预处理、训练、验证、推断的简化过程

dev_close_window()dev_update_off()set_system('seed_rand',42)*****0)SETINPUT/OUTPUTPATHS****get_system('example_dir',PathExample)*Giveallfoldersthatcontainimages.ImageBaseFolder:=PathExample+'/images/f

枫呱呱·2022-12-19 07:09

Halcon学习--深度学习（1）-classify_preprocess

**Thisexampleispartofaseriesofexamples,whichsummarizes*theworkflowforDLclassification.ItusestheMVTecpilldataset.**Thefourpartsare:*1.Datasetpreprocessing.*2.Trainingofthemodel.*3.Evaluationofthetraine

枫呱呱·2022-12-19 07:39

Halcon学习之频域-频域的基础介绍

前面介绍完一些常规项目所需要用的内容知识：一维码二维码读取，OCR识别，测量，定位等。其中大部分的思路或者说是套路是：一、获取图像（获取信息）二、预处理预处理主要是从两方面进行：提高对比度、去噪。提高对比度的算子：scale_image、emphasize、gray_range_rectangle(模板矩阵对应的最大值最小值的差替代中心点像素值）、equ_histo_image等。去噪的算子：均值

小丶锦·2022-12-17 13:41

Halcon学习（一）：常用算子、函数和阈值分割、模板匹配

目录一、常用算子、函数1、窗口2、图片3、形状4、字体5、其他二、阈值分割1、核心2、三、模板匹配1、核心2、完整代码及结果展示一、常用算子、函数1、窗口1、新建窗口*参数：左上角坐标x，y,窗口宽，高，背景颜色，窗口句柄dev_open_window(0,0,Width,Height,'black',WindowHandle)*参数：输入图片，窗体左上角坐标x，y，窗体宽度的范围（默认-1也可[

qq_924771498·2022-12-17 12:38

halcon学习拓展系列—图像处理之低通滤波算子lowpass_filter_fft

在量测中很少用到图像预处理，进入检测行业后才知道图像预处理的重要性和复杂性，这个专题专门讲空域和频域的低通滤波，先了解一下高低频的概念高频：图像中灰度变化剧烈的点，一般是图像轮廓或者是噪声。低频：图像中平坦的，灰度变化不大的点，图像中的大部分区域。低通滤波可以让图像变得光滑，滤除图像中的噪声。低通滤波有：线性的均值滤波器、高斯滤波器，非线性的双边滤波器、中值滤波器；高通滤波有基于Canny，Sob

谷棵·2022-12-15 15:38

Halcon学习日志——示例程序表面检测surface_scratch.hdev（通过局部阈值和形态学检测表面划痕）

*Thisprogrammshowstheextractionofsurfacescratchesvia*localthresholdingandmorphologicalpost-processing*dev_update_off()*将dev_update_pc,dev_update_var,dev_update窗口切换到“关闭”。dev_close_window()*关闭激活的图形显示窗口*

Mr_Kinging_·2022-12-13 11:49

halcon学习之图像对比度增强（1）

Halcon中如何通过灰度线性映射增强图片对比度，文章会做一些详细介绍如果你用过Photoshop，那么想必对增强图像的对比度很熟悉。在Photoshop中，我们对下面这张图执行“色阶”调整：执行“色阶”调整：可以观察到图片的对比度明显增强。（白的更白，黑的更黑了）它的原理是这样的：将原图中灰度值小于55的点全部强制置为0，将灰度值高于140的点强制置为255，并且将55~140之间的色阶强行拓宽

lgdchenhui1988·2022-12-08 23:51

HALCON学习笔记（五）——图像分割

图像分割：将图像中具有特殊意义的不同区域划分开来，这些区域是不交互的。一般采用的图像分割方法有阈值分割，边缘检测，区域生长，霍夫变换等。阈值分割阈值分割：按图像灰度幅度进行分割的方法，把图像的灰度分成不同的等级，然后用设置灰度阈值的方法确定有意义的区域或要分割物体的边界。难点：无法确定图像分割生成区域的数目阈值的确定（阈值选取过高，容易把大量的目标误判为背景；阈值选取过低，容易把大量的背景误判为目

weixin_45482443·2022-12-06 07:48

halcon学习之图像分割

同样大家看看原理和halcon的说明文档，这里推荐一本书叫做《机器视觉算法原理与编程实践》，我是跟着这个学的，感觉不难学习，然后就可以看大量的官方例程了*1.基于直方图的自动阈值分割方法read_image(Image,'F:/机器视觉/Halcon机器视觉算法原理与编程实战/code/code/data/shapes')rgb1_to_gray(Image,GrayImage)auto_thre

zsffuture·2022-12-06 07:18

Halcon学习 Matching

MatchingMatching:匹配，就是先定义一个模板template(一般定义ROI)，然后在待检测的图像上寻找与模板类似的区域。这寻找的过程需要一个判断算子，例如基于灰度（gray_value）匹配，基于相关(correlation)匹配，基于形状(shape)匹配.由此，halcon提供许多匹配方法，有基于灰度（gray_value）匹配，基于相关(correlation)匹配，基于形状

hisen92·2022-12-04 13:39

基于Halcon学习的基于形状模板匹配【一】find_scaled_shape_model.hdev例程

套路：（1）读取图片（2）Blob分析/直接ROI抠图（3）创建模板create_scaled_shape_model（）（4）匹配模板find_scaled_shape_model（）（5）清除模板clear_shape_model（）*此示例程序显示如何查找缩放和旋转的形状模型。dev_update_pc('off')dev_update_window('off')dev_update_var

BoomBiuBiu·2022-12-04 13:37

日常学习网站

机器视觉/图像处理类网站1)halcon学习网Halcon学习网2)51halcon:Halcon视觉之家-51Halcon专注于机器视觉技术3)重码网：重码网-halcon-merlic-visionpro-python-java-vc-c

大猫鼬·2022-11-28 20:24

halcon学习笔记4-字符识别（包括汉字识别）

本篇笔记着重写的是如何训练汉字字符，让电脑能够识别出来汉字1.使用系统训练好的文件完成车牌的识别首先我在网上随便找了一直车牌图像然后灰度化再进行阈值操作下一步连通区域后进行特征选择，因为识别中文要训练，这里就先识别英文和数字，后面会有中文的识别详解。因为这里的车牌看起来跟基本是水平的，就不用矫正了。识别前需要将灰度图反转一下（因为我选的字体’Industrial_0-9A-Z_NoRej.omc’

丶听涛·2022-11-27 22:21

Halcon学习-Halcon支持海康相机网口驱动

1.海康威视工业相机类别：面阵相机设备型号：MV-CA050-20GM主要指标：500万像素网口黑白面阵相机硬件接口：GigE接口相机软件版本：MVS3.0.02.Halcon驱动配置进入MVS所在的安装目录我的本机安装目录：D:\ProgramFiles\MVS找到HalconHDevelop文件夹D:\ProgramFiles\MVS\Development\ThirdPartyPlatfor

yergen·2022-11-24 23:53

halcon学习笔记

API:erision_circle()opening_clrcle()腐蚀命令对原图像信息的丢失比open命令更为严重select_shape()dev_close_window()dev_open_window()需要在窗口显示信息前需要进行这两部操作，获取窗口ID图片处理一般流程采集》预处理（去噪声）》特征处理API:decompose3将一张图装换成三个色域的图Convertathree-

beaconlight·2022-11-23 18:10

Halcon学习 ROI（感兴趣区域）

这是我第一篇博客，从本科的机械专业，主要学习工艺设计方面的，上了研究生，导师是研究机器视觉方向的，所以涉及到图像处理方面，自己开始学了大概半年多点时间，断断续续的，把自己学习的总结一下，大家可以交流交流。ROI（RegionofInterest）,感兴趣区域。顾名思义，就是你主要想处理的区域。Halcon中处理的对象分为三类，分别是图像（image）,区域(region)，XLD(extended

hisen92·2022-11-21 14:02

Halcon复习专题-镜头/匹配/标定/边缘/拟合/缺陷检测/

前言该系列笔记主要用来记录Halcon学习过程中所需要的一些算子,和一些应用场景的算法流程方法笔记的格式为:基本描述➕基本程序设计流程Halcon的处理场景主要是下图所述第一章相机、镜头与光源一般来说,

Heisenberg-·2022-11-12 17:31

3D点云基础知识(二)-bilibili视频资源整理（二）鞋点胶点云轮廓提取

资料来源：超人视觉免费启蒙三维课程入门（第六节）3D鞋点胶的点云边界（轮廓）提取相似案例：Halcon三维测量(3):鞋底涂胶+边缘提取Halcon学习方法强调：从案例当中学习：最重要是思路和算子的用法

xiaoyaolangwj·2022-11-08 21:54

Halcon学习：calibrate_hand_eye_scara_stationary_cam_approx

*此示例说明了如何执行近似的手眼校准*对于没有校准板的SCARA机器人。机器人相对于世界坐标系的近似校准或“对齐”假定工具中心点位于工具坐标系中的（未知）位置（0、0，Z），即抓取器或真空杯相对于工具坐标系的z轴居中。此外，假设在抓取物体时不需要考虑抓取器或真空杯的方向（围绕Z轴的旋转）。*它至少基于四个所谓的校准点，这些点是已知图像坐标和机器人坐标的点，即它们必须在图像中清晰可辨，并且必须有可能

喏喏心·2022-11-08 21:37

Halcon学习笔记之测量系列-卡尺测量

介绍完简单的一维测量之后，下面我们来介绍下常用的卡尺测量。Halcon中的Metrology方法即为卡尺工具，可用来拟合线，圆，这种方法对于目标比背景很明显的图像尺寸测量是很方便的，不需要用blob进行边缘提取等，但缺点也很明显，需要目标的相对位置基本不变才行。大致的步骤如图所示：下面我直接用代码来演示，如何用halcon进行卡尺测量。供测量用的图像如下。代码如下：read_image(Image

小丶锦·2022-05-10 08:37

基于Halcon学习的测量拟合----实战【一】

此例子是通过把旋转后的充电头矫正，测量矩形位置不变的情况下；可以与前两篇的测量芯片引脚的例子作为对比*ImageAcquisition01:CodegeneratedbyImageAcquisition01open_framegrabber('DirectShow',1,1,0,0,0,0,'default',8,'gray',-1,'false','default','[0]WebCamera'

BoomBiuBiu·2022-02-18 07:21

halcon学习之单相机标定和手眼标定

文章目录理解摄像机标定单相机标定手眼标定理解摄像机标定看了一篇讲得非常好的关于摄像机标定的文章，加深了我对摄像机标定的理解摄像机标定文章的传输门这是我边看文章边写的公式(3)和(4)代入(5)得到的公式意思就是世界坐标乘相机的内外餐参数得到像素坐标而标定的过程就是要求出相机的内外参单相机标定1、作用：①矫正畸变②进行一维和二维测量2、gen_caltab()用来生成描述文件和ps文件，这个ps文件

日暮温柔·2022-02-12 07:05

Halcon学习-单相机标定和手眼标定

1.单相机标定为了得到二维平面像素坐标和三维世界坐标的关系，从而进行三维重建，必须进行单相机标定。应用场景：畸变校正、一维和二维物体测量。基本参数相机内参：相机的固有属性,在进行畸变校正时需要用到相机的内参。相机外参：物体在经过透镜成像之后，实际上是经过了旋转和平移，而外参就是告诉我们物体成像后经过了那种旋转和平移，相机的外参包括平移矢量和旋转矩阵。畸变参数：采用理想针孔模型，由于通过针孔的光线少

yergen·2022-02-12 07:28

Halcon学习路线——Blob分析（1）

Blob分析1.谈谈Blob分析2.看一张图片3.处理图像效果4.Halcon代码5.资源下载1.谈谈Blob分析Blob可以说是图像处理中最简单、最常用的方法了。虽说简单，但是往往也能达到目的，稳定性也不错。这种方法适用的场景也非常多，实际项目中几乎都会看到它的身影。有时是作为辅助手段获取目标区域图像，有时直接作为最终的处理结果输出。当然Blob也有其自身的局限性，比如受光照的影响比较大，它要求

MechMaster·2021-10-28 14:53

[Halcon学习笔记]标定常用的Halcon标定板规格及说明

1、介绍大多数标定的要求都是以实心圆或方格来作为标志点，所以一般的标定板为棋盘格或矩阵圆点图，高精度的相机标定过程中，大多是以比较明确的特征点来作为参考，所以通过识别标定板的圆形，拟合出精确的中心位置，然后再通过已知的标定模板参数来消除投影造成的形心误差。2、标定板规格标定板的大小要大于全视野的1/3，小于全视野，一般建议使用2/3视野大小的标定板，而且标定板要靠近视野中心，这样中心有效区域的标定

·2021-09-05 00:55

[Halcon学习笔记]机器视觉缺陷检测常用方法对比总结

1、介绍缺陷检测时机器视觉需求中最复杂难度较大的一类需求。究其原因，主要是在项目开发过程中首先要保证检测的稳定性和精度，又要实现缺陷检测的通用性，常见的缺陷：凹凸、污点瑕疵、划痕、裂缝、伤痕、毛刺等等类型种类繁杂，缺陷检测不同于尺寸、二维码、OCR识别等算法。后者的应用场景比较单一，基本使用一些成熟的算法实现，最多增加一些定位、图像增强的算法，应用门槛相对较低，也比较容易做成通用的产品或工具。但缺

·2021-09-05 00:24

Halcon学习笔记之定位测量项目案例

前面我已经逐个介绍了一维测量，卡尺测量以及相关的模板匹配内容，那么这篇文章呢，我们就完整的介绍下如何去使用模板匹配和测量去完成一个简单的测量项目，这里还是只介绍像素精度的情况下的，有关相机标定的内容后面会单独讲解，话不多说了，我们直奔主题！原图如下(这也是halcon里面案例的图片集)：代码如下：read_image(Image,'C:/Users/Public/Documents/MVTec/H

J。in·2021-04-16 22:44

Halcon学习笔记之模板匹配-基于形状的多模板匹配

基于形状的模板匹配在我们实际的项目中应用最广，同时在一些项目中，光是选中一个目标作为匹配的模板，效果可能还达不到我们所需要达到的要求或者我们所需要检测的目标存在多个特征需要去判别，所以这个时候可以考虑多模板匹配，以增加特征的个数来提高精度或者去得到所需要查找的多个不同特征目标。直接上原图，供创建模板的图片：代码如下：read_image(Image,'C:/Users/Administrator/

小丶锦·2021-03-12 14:22

Halcon学习笔记之模板匹配-基于形状的匹配

上篇文章主要介绍的是基于形状的匹配的算子各个参数所具备的作用，这篇文章主要介绍下如何在halcon中去使用这些算子完成基于形状的情况下找到我们的目标，同时我们也介绍下适用于缩放的模板查找。模板图片如下：代码如下：read_image(Image,'C:/Users/Administrator/Desktop/基于形状的匹配/1.jpg')rgb1_to_gray(Image,GrayImage)d

小丶锦·2021-03-10 15:32

Halcon学习笔记之OCR系列-环形字符，斜体字

这篇文章主要是介绍下我经历的一些比较难已提取OCR部分的图片，从而介绍下一些特别的处理方式。第一种：差分高斯diff_of_gauss(近似拉普拉斯高斯)原图如下：一般的方法基本提取不出来相应的字符。那我们可以通过差分高斯这个算子直接得出很好的效果图，代码以及效果图如下：read_image(Image,'C:/Users/Administrator/Desktop/3.bmp')rgb1_to_

J。in·2021-01-09 10:10

Halcon学习笔记之OCR系列-车牌识别

车牌识别的第一步就是先随便在路边上找一辆车，把他的车牌号拍下来留作图像处理的图片。为了保护隐私，只露出后面部分。![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20210107152909995.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9

J。in·2021-01-08 10:11

Halcon学习——HObject转OpenCVSharp Mat

HObject转成Bitmap类型时，经测试转换速度非常慢，因此可以拐个弯，先转成Mat，再从Mat转成Bitmap。上代码：publicstaticMatHImageToMat(HObjecthobj){try{MatpImage;HTuplehtChannels;HTuplecType=null;HTuplewidth,height;width=height=0;htChannels=null

詹詹喵·2020-09-17 05:29

Halcon学习——获取离散点群的外接多边形范围

前几天需要实现一个功能，就是将一堆离散的点用一个最大的外接多边形圈起来，实现的方法是先获得群点的xld轮廓，然后再使用shape_trans对轮廓形状进行转换。具体代码如下：*获取离散区域的横纵坐标area_center(RegionIntersection,Area,Row,Column)*获得离散点的xld轮廓gen_contour_polygon_xld(Contour,Row,Column