02 2018 档案
摘要：参考文献: [1]C++程序设计语言(特别版), 裘宗燕译, 机械工业出版社 [2]C++ Primer (3rd Ed.), S.B. Lippman and J. Lajoie, 人民邮电出版社 1、枚举enum的用途浅例 写程序时，我们常常需要为某个对象关联一组可选alternative属性.
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摘要：为了使用户在选择一款机器视觉系统时应该考虑的关键的、基本的特性方面提供指导。下面是选择一款机器视觉系统时要优先考虑的十个方面： 1. 定位器 对象或特征的精确定位是一个检测系统或由视觉引导的运动系统的重要功能。传统的物体定位采用的是灰度值校正来识别物体。尽管这种技术得到了广泛的应用，但是，它在图象质
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摘要：一、冒泡排序 已知一组无序数据a[1]、a[2]、……a[n]，需将其按升序排列。首先比较a[1]与a[2]的值，若a[1]大于a[2]则交换两者的值，否则不变。再比较a[2]与a[3]的值，若a[2]大于a[3]则交换两者的值，否则不变。再比较a[3]与a[4]，依此类推，最后比较a[n-1]与a
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摘要：上一篇主要介绍了图像拼接的一些原理和方法，这一篇将主要介绍步骤和例程： 接上一篇： 基于特征的接拼方法，分为四个步骤 1、特征检测：从图像中检测出显著且独特的图像特征，诸如：闭合区域，直线段，边缘，轮廓，点等。 2、特征匹配：从相似度确定图像之间特征的对应关系，又分为如下几类： 2.1：使用空域关系
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摘要：图像拼接技术就是针对同一场景的一系列图片，根据图片的特征，比如位置，重叠部分等，拼接成一张大幅的宽视角的图像。 图像拼接要求拼接后图像最大程度的与原图一致，失真尽可能的小，并且要尽量做到天衣无缝即没有明显的拼接线或其他拼接痕迹。 图像拼接不能损失原始图像信息 为达到以上目标，图像拼接要求具备以下条件
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摘要：大很多场合，需要在视觉程序中导入CAD文档，比如，在3C行业，需要对手机外壳进行CNC加工，或者点胶操作，此时，需要获取产品的各个点的数据。如果将CAD直接导入，就会大的减少编程工作量，同时也能达到很高的精度。 以下为Halcon自带例程： * This example program shows
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摘要：1、图像像素： 像素是指由图像的小方格即所谓的像素(pixel)组成的，这些小方块都有一个明确的位置和被分配的色彩数值，而这些一小方格的颜色和位置就决定该图像所呈现出来的样子。像素是构成图像的基本单元，通常以像素/英寸PPI（表示）为单位来表示图像分辨率。 当图像尺寸以像素为单位时，我们需要指定其固
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摘要：某些场合，我们需要刷新图像来识别图像处理过程的差异性，便于调试判断问题和预测。Halcon提供了图像刷新操作，这些操作不会改变程序的最终处理结果。 例程： **实时刷新图像 dev_update_window('on') dev_close_window() dev_open_window(0,0,
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摘要：很多时候，我们需要知道每个函数的运算周期，以提高程序的运行效率。知道运行时间对于图像算法处理很重要 Halcon提供相关的算子，我们先来看代码： **获取图像处理时间 read_image(Image,'fuse')//读取图像 count_seconds(Seconds)//读取时间 thresh
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摘要：threshold(Image:Region:MinGray:MaxGray:) 功能：得到灰度值在最小与最大这间的那些部分。其返回仍然是一个区域。 MinGray<MaxGray. 这个算子可以用灰度直方图求取到最佳的域值 如在上一篇中，我们使用灰度直方图求取图像的最佳阈值，我们发现0-56时最佳
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摘要：先了解什么是阈值，度娘告诉我的是：一个领域或一个系统的界限称为阈，其数值称为阈值。在图像中，我们把图像看成一个由像素灰度值组成的数集，那么阈，就是这个图像中，根据目标与背景灰度值的差异，选取的一个合适的分割值。这个值可以确定图像中每一个像素点是属于目标还是属于背景。 阈值分割常用于目标与背景对比度较
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摘要：1、什么是图像分割： 图像分割就是把图像中特定的目标提出来，进行处理。 2、为什么要做图像分割: 图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤，准确的来说，没有图像分割，图像处理将无法实现其后续的操作。进行图像处理必须将在图像中发现目标区域，并准确的将目标区域与背景区域进行分割，再处理目标区域的相关特征
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摘要：AOI:Area Of Interesting.感兴趣区域，即你要处理的区域。 一般情况，一整张图像，我们需要对局部进行操作，我们会选择一个我们需要处理的区域，对其进行处理，其他区域进行屏蔽。这个区域可以是固定位置的区域，也可以是随机位置的区域。而这个区域就是图像处理过程的感兴趣区域，简称AOI。我
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摘要：从图像属性我们可以了解图像的基本信息，比如大小，高度，指针等。 Halcon提供了获取图像属性的算子。 我们来看看下面例子： **获取图像属性 read_image(Image,'Clip') dev_display(Image) get_image_type(Image,Type)//获取图像类型
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摘要：首先理解一个什么是三通道图像： 三通道图像就是彩色图像，我们之前黑白相机或黑白电视机都是彩用的灰阶图像，即单通道图像，一般是2的8次方个灰阶，即256个灰阶。彩色图像采用RGB，红绿蓝三个通道来合成彩色图像。所以称之为三通道图像。或称为8位通道色。 我们可以把RGB三原色想像成油盐酱醋一样，任何美味
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摘要：1、TryCatch tryCatch处理的方式如下： try *可能会出现错误的语句 .... catch(Exception) *获取错误代码 ErrorCode:=Exception[0] **对错误的回应 ... ... endtry *程序继续 举个例子： try read_image(I
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