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halcon-read_ncc_model读取ncc模板
在HDevelop中 dev_close_window () read_image (W, 'D:/bb/tu/8.jpg') rgb1_to_gray (W, GrayImage) read_ncc_model ('D:/bb/tu/SS.ncm', ModelID) *读取ncc模板 find_ncc_model (GrayImage, ModelID, -0.2, 0.2, 0.8, 3, 0.5, 'true', 0,halcon-read_shape_model读取形状模板
在HDevelop中 dev_close_window () read_image (Image, 'D:/bb/tu/1.jpg') rgb1_to_gray (Image, GrayImage) read_shape_model ('D:/bb/tu/ss.shm', ModelID) *读取形状模板 *参数2：模板句柄 find_shape_model (GrayImage, ModelID, -0.2, 0.2, 0.8, 5, 0.5, 'halcon-write_shape_model保存形状模板
在HDevelop中 dev_close_window () read_image (Image, 'D:/bb/tu/1.jpg') rgb1_to_gray (Image, GrayImage) edges_sub_pix (GrayImage, Edges, 'canny', 1, 20, 40) select_shape_xld (Edges, SelectedXLD, 'contlength', 'and',halcon-count_channels计算图像的通道数
在HDevelop中 read_image (Image9, 'D:/bb/tu/9.jpg') rgb1_to_gray (Image9, GrayImage) count_channels (GrayImage, Channels) *计算图像的通道数 在QtCreator中 HObject ho_Image9, ho_GrayImage; HTuple hv_Channels; ReadImage(&ho_Image9, "D:/bhalcon-get_polygon_xld返回XLD轮廓近似Polygon的数据
在HDevelop中 dev_close_window () read_image (Image, 'D:/bb/tu/4.jpg') rgb1_to_gray (Image, GrayImage) edges_sub_pix (GrayImage, Edges, 'canny', 1, 5, 10) *亚像素边缘 select_shape_xld (Edges, SelectedXLD, ['area'], 'and�OpenCV C++ 实时视频canny边缘检测
OpenCV C++ 实时视频canny边缘检测 程序说明代码运行效果 程序说明 // 程序描述：调用摄像头，将采集到的实时视频canny边缘检测，并高斯模糊显示 // 操作系统： Windows 10 64bit // 开发语言： C++ // IDE 版 本：Visual Studio 2019 // OpenCV版本：4.20 代码 #include <opencv2/ope模板匹配加速方法——opencv
本文转自https://www.sohu.com/a/301546212_823210 背景概述 OpenCV中自带的模板匹配算法，完全是像素基本的模板匹配，特别容易受到光照影响，光照稍微有所不同，该方法就会歇菜了！搞得很多OpenCV初学者刚学习到该方法时候很开心，一用该方法马上很伤心，悲喜交加，充分感受到了理想与现实的Halcon 识别车牌学习笔记
有一张车牌照片如下： read_image (Image, 'C:/Users/LiZhiqiang/Desktop/车牌2.jpg')//读取照片 rgb1_to_gray (Image, GrayImage)//转化成灰度图像 threshold (GrayImage, Regions, 21, 163)//设定阈值 connection (Regions, ConnectedRegions)//断开区域寻找最小矩形边框--OpenCv
好久没有写博客了 今天写一下比较常用的寻找矩形边框 ////////////////////////////寻找最矩形边框////////////////////////////////////////////////////////// vector<vector<Point>>contours; vector<Vec4i>hierarchy; findContours(g_gra