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Halcon的提取中心线算法

Halcon提取中心线的一般流程: read_image (Image, 'C:/Users/Administrator/Desktop/china.png') *计算提线参数 MaxLineWidth := 5 Contrast := 10 calculate_lines_gauss_parameters (MaxLineWidth, [Contrast,0], Sigma, Low, High) *提取中心线 lines_gauss (Image, Lines, Si

Halcon一日一练:图像特征

1:图像编辑过程中产生的图像       在某些场合,我们需要对图像局部进行提取,其余部分图则进行屏蔽,此时能够对图像进行编辑操作,reduce——domain函数典型的操作方式就可以做到这点,对原始图像通过一个区域进行分割,这种操作能够实现对应区域的图像采集,而舍弃其余的内容。      这

2022年最新视觉框架VM PRO 2.7版本,增加了机器人 流程框架 多任务流程 C#源码框架

2022年最新视觉框架VM PRO 2.7版本,增加了机器人 流程框架 多任务流程 C#源码框架,机器视觉源码框架,编程语言C#,算法使用的是halcon,参考了cognex visionpro的输入输出,有C#基础和Halcon基础学习这个很好,是框架源码,可根据自己的理解改成自己想要的,目前该框架集成了halcon、海康威视、大

labview视觉检测,一个相机,两个相机,抓边,找圆,一套代码任意切换!采用halcon模板匹配

labview视觉检测,一个相机,两个相机,抓边,找圆,一套代码任意切换!采用halcon模板匹配 YID:33166640852673233梦在风中绽放1

转战Halcon日记【9】-- 模板匹配

模板匹配是一个用处非常大的算子,可以说是传统机器视觉检查上的一个核心 我们以一张名片来举例子,我们以zoomin这个logo为模板 输入图 模板选择 实现的效果(各个角度都可匹配)      ·    我们上一下代码 *读取图片 read_image(Image, 'mingpian.png') *提取模板图片 gen_rect

Halcon模板匹配

模板匹配的目的:给定一个模板图片,给它标定一个目标区域。当下一张图片进来的时候,希望在新的图片中找到目标区域。   1.如图所示,读取模板图片,然后标定目标区域。 read_image(Image, 'C:/Users/HJ/Desktop/test_image/AB1.jpg') draw_rectangle1(WindowHandle, Row1, Column1, Row2,

基于OpenCV的专用图像处理算法的设计和实现

L1 课程简介和环境准备 1、课程简介 算法设计是典型的经验工程,不仅需要工程师对问题本身有准确的认识、对函数库工具有熟练掌握,而且需要在算法实现过程中摸索出调优套路。这个道理和“如何写优秀的代码”是一样的,我认为最好的方法就是去学习成功的经验、在模仿的基础上进行扬弃。

转战Halcon日记【7】-- 区域集合变换

区域的集合变换包括区域的移动,区域的放大缩小,区域的镜像,区域的转置,以及区域的极坐标变换(我下一篇的例子也是关于极坐标变化的)  这次先上代码 *生成一个椭圆区域 gen_ellipse (ROI_0, 462.938, 481.418, rad(-52.3331), 289.978, 46.4835) *区域移动 *第一个参数是需要移动的区

Halcon 条形码识别

read_image (Image, 'C:/Users/HJ/Desktop/test_image/image.png') create_bar_code_model([], [], BarCodeHandle) *8表示最多能识别8个 set_bar_code_param(BarCodeHandle, 'element_size_min', 8) *扫描的类型不知道的话可以选auto find_bar_code(Image, SymbolRegions, Ba

halcon简易标定代码

read_image (Image, 'C:/Users/HJ/Desktop/demo1/4.bmp') threshold(Image, Region, 110, 255) closing_circle(Region, RegionClosing, 13.5) fill_up(RegionClosing, RegionFillUp) connection(RegionFillUp, ConnectedRegions) select_shape(ConnectedRegions, S

基于Halcon的瓶底字符识别

背景 在食品,药品及日用化学品等领域,有很大一部分产品采用瓶装容器来盛放产品。企业通常使用喷码机将产品的批号、生产日期、保质期等喷印在瓶底部位。喷码机受自身性能、机械振动等因素的影响,可能会出现多种缺陷,如字符的缺印、漏印、错印等,以上的质量问题会对企业的品牌形象及信誉

halcon变量窗口的图像变量不显示,重启软件和电脑都没用

有幸遇到halcon变量窗口的图像变量不显示,重启软件和电脑都没用这个沙雕问题,也是找了蛮久才发现解决办法特意记录一下。 这是正常情况下的窗口(左边)和图像变量不显示的窗口(右边):   解决方法: 鼠标左键双击图像中红框的位置   2.双击完之后把鼠标移动到如图指定的区域,会显示

转战Halcon日记【5】-- 距离计算

本篇是针对点和点,点和直线,点到区域,直线到区域,区域到区域的距离计算的一个介绍 我们的示例图片 我们先筛选出右上角的两个发白的区域 实现代码如下 *读取图片 read_image(Image, 'printer_chip/printer_chip_01') *二值化 threshold(Image, Region, 128, 255) *打散 connection(

halcon 基础总结(一)裁切图片并旋转图像

​   第一步当然是读取图像了:read_image (Image, 'C:/Users/HJ/Desktop/test_image/b.jpg')         ​ 第二步:二值化。二值化。因为我这里的物体是黑色的,所以用binary_threshold来二值化的时候参数选择的‘dark’,如果特征是白色的话可以把dark改为light,效果如下:

转战Halcon日记【3】-- 图片转正+抠图

转战Halcon日记【1】-- 图片读取 - gammalog - 博客园 (cnblogs.com) 转战Halcon日记【2】-- 灰度化和二值化 - gammalog - 博客园 (cnblogs.com)   经过日记【1】和日记【2】的修练,来实现一个实际的例子 我们的目的是要把这个钉子抠出来,得到抠出来的图和自动旋转成水平方向的图

49、Halcon内存泄露

一、Hobject重复使用 定义出来的图形变量不可以重复利用,即输入和输出不可用同一变量,这样会造成变量不断地叠加,像栈一样,每执行一次内存就增加一个图形变量的大小.到最后释放时只会释放栈中的最后一个. Dim HImg As HObject = Nothing HOperatorSet.GenEmptyObj(HImg)

Halcon 21.05 DeepOCR 性能测试

总结: 1.如果没有Nvidia的GPU,请使用openvino方案. 2.尽量不使用detection,直接使用recognition. 3.Nvidia GPU显存要达到4GB以上,方可调用. 4.使用tensort, query_available_dl_devices('ai_accelerator_interface','tensorrt',DLDeviceHandles),设置参数时间过长。 5.使用openvino

40.2、Halcon相机标定模型

一、面扫描非远心Division模型 CameraType: 'area_scan_division' CameraParam: [Focus, Kappa, Sx, Sy, Cx, Cy, ImageWidth, ImageHeight] Sx和Sy可以通过相机资料中查询到,把查询到的像元尺寸填入即可。图中标注1的地方表示Sx和 Sy按照1:1的关系关联,同步调节。因为面阵相机的

HALCON图像处理,清晰度处理/自动对焦处理方法

1、介绍图像清晰度是衡量图像质量的一个重要指标,对于相机来说,其一般工作在无参考图像的模式下,所以在拍照时需要进行对焦的控制。对焦不准确,图像就会变得比较模糊不清晰。相机对焦时通过一些清晰度评判指标,控制镜头与CCD的距离,使图像成像清晰。一般对焦时有一个调整的过程,图像从模

Halcon基于形状模板匹配

Halcon中基于形状的模板匹配过程 Halcon中一个完整的模板匹配过程如下: 读取并显示图像; 确定模板ROI及检测ROI; 创建模型; 匹配模板; ROI仿射变换,得到ROI位置。 举例 如上图所示,每一张图上芯片的位置和角度不固定,需要定位到绿色框内的针脚进行检测,如果以绿色框作为模板ROI,因为图片

Halcon的C#二次开发及经验分享

本文涉及面较广,因此很难在所有方面都讲解得很详细,故适合具有一定Halcon开发经验的人阅读。   1、Halcon二次开发的两种方式 ① 使用C#的语法方式逐句改写Halcon代码 优点:各种变量的类型清楚,可读性强,改写后代码行数几乎不会增加多少。 缺点:改写工作量大,容易出错,如果Halcon代码量大

听听Malcon的原创作者说说Halcon的形状匹配和灰度匹配

Malcon:https://www.cnblogs.com/Malcon/ 本人用Halcon差不多有10年了,从当时的Halcon8用到现在的Halcon20,大大小小的很多的工业视觉应用场景都经历过,主要有两类:第一类:运动控制类设备,如激光焊接和雕刻,丝印机,贴片机,数控机床等自动化设备,视觉就是模板匹配,先做好Mark点,然后在生产中快速

halcon-实例:根据颜色提取想要的对象

   实例目的:提取最上面黄色的线 在HDevelop中 dev_close_window () read_image (Image, 'D:/bb/tu/8.png') get_image_size (Image, Width, Height) decompose3 (Image, Red, Green, Blue) *将RGB三通道数据转化为HSV色彩空间的三通道图像数据 *HSV:看https://bl

halcon-query_font返回可用字体

   在HDevelop中 dev_update_off() read_image (Image, 'D:/bb/tu/ma.jpg') get_image_size (Image, Width, Height) dev_open_window(0,0,Width, Height,'black',WindowHandle) dev_display (Image) query_font (WindowHandle, Font) *返回可用字体 *参数2:返回可用字体

halcon-orientation_region返回区域的方向

7.png   在HDevelop中 dev_update_off() dev_close_window () read_image (Clip, 'D:/bb/tu/7.png') get_image_size (Clip, Width, Height) dev_open_window (0, 0, Width, Height, 'black', WindowID) dev_display (Clip) *设置窗口字体显示,字体大小,字体样式,粗体,斜体 s