01 2022 档案
摘要：在HDevelop中 for循环 x:=0 for i:=0 to 100 by 2 *by 2 表示步长值是2 x:=i endfor while循环 x:=0 i:=0 while(i<10) *当条件为真时，执行循环体;可以利用operator continue和break操作来重新开始或立刻
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摘要：运算符 算术运算符： str := 'halcon' * := 赋值等号 关系运算符： # 不等于 = 等于 > 大于 < 小于 逻辑运算符 AND 与 or 或 not 非
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摘要：cv::Mat Win::HObject2Mat(HObject Hobj) //HObject类型转Mat类型 { HTuple htCh; HString cType; cv::Mat Image; ConvertImageType(Hobj, &Hobj, "byte"); CountChan
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摘要：看：https://www.cnblogs.com/szitcast/p/14509507.html 添加环境变量:C:\Qt\6.2.2\mingw_64\bin
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摘要：单个匹配 11.png 12.png #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> int main(int argc, char** argv) { cv::Mat src = cv::imread("D:/bb/tu/11.png"); cv::
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摘要：dev_update_off()和dev_update_on() 设置程序执行期间是否刷新 dev_update_off()中包含3个函数： dev_update_pc ('off') ：在程序执行期间，控制程序计数器的更新 dev_update_var ('off')：在程序执行期间控制变量窗口的
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摘要：QT是为了跨平台，在linux下默认是utf8无BOM头，但是这种文件在windows上有问题 mingw版本还好，能编译。但是msvc版本会按照local字符集处理，遇到中文就会出错 在vs2015以后增加了一个编译选项 utf-8，告知编译器使用utf-8字符集 在Pro文件中增加以下内容： w
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摘要：注意：halcon不支持MINGW编译 配置方案一 我电脑的基本讯息Halcon安装路径：17版安装D:\Program Files\MVTec\HALCON-17.12-Progress QT安装路径：5.13.0安装msvc默认路径D:\Qt\5.13.2\msvc2017_64 测试环境配置
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摘要：在HDevelop中 读取单一图像 dev_update_on() *打开刷新 read_image (Image2, 'D:/bb/tu/lm.jpg') *读入单一图像 *参数1:图像对象 *参数2:路径 dev_display(Image2) *显示图像 自设图像目录 dev_update_o
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摘要：设置断点： 按住键盘上的<Ctrl>键，然后用鼠标在程序窗口左边部分点一下，就可以指定断点的位置，您会看到一个红色的中断标志。 注释 单行注释 * 注意不能在行尾，只能单独一行 多行注释：选中内容-->F4 或者 是程序执行的位置 让程序回到起点执行 单步执行函数 可以显示算子的运行时间 特征显示
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摘要：Halcon 17.12 破解版： 链接：https://pan.baidu.com/s/1I03vw3gQp0R5KgaWwtVNag 提取码：6666 里边有安装教程 Halcon18-推荐 下载：https://download.csdn.net/download/lm68140318/782
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摘要：软件的下载与安装 对比色 HDevelop使用 Qt 5.13联合halcon的配置 VS2019+qt+halcon get_system获取HALCON系统参数 HObject类型转Mat类型 halcon彩色转QImage彩色 QImage彩色转Halcon彩色 halcon数据类型 try异
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摘要：10.png #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include <vector> int main(int argc, char** argv) { cv::Mat src = cv::imread("D:/bb/tu/10.png",
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摘要：21.jpg #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> int main(int argc, char** argv) { cv::Mat src = cv::imread("D:/bb/tu/21.jpg"); cv::Mat bin_img;
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摘要：21.jpg #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> int main(int argc, char** argv) { cv::Mat src = cv::imread("D:/bb/tu/21.jpg"); cv::Mat bin_img;
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摘要：21.jpg #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> int main(int argc, char** argv) { cv::Mat src = cv::imread("D:/bb/tu/21.jpg"); cv::Mat bin_img;
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摘要：反向投影概念 反向投影是一种记录给定图像中的像素点如何适应直方图模型像素分布的方式，简单来讲，反向投影就是首先计算某一特征的直方图模型，然后使用模型去寻找图像中存在的特征。反向投影在某一位置的值就是原图对应位置像素值在原图像中的总数目 反向投影原理 #include<opencv2/opencv.h
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摘要：对输入的两张图像进行直方图均衡化及直方图计算步骤后，可以对两个图像的直方图进行对比 步骤 a.先用cvtColor()把图像从RGB色彩空间转换到HSV色彩空间; b.计算图像的直方图，然后归一化到[0~1]之间，用到函数 calcHist() 和 normalize() ； c.使用四种方法之一进
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摘要：#include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include <vector> int main(int argc, char** argv) { std::cout << "cvCeil(3.7) = " << cvCeil(3.7) << st
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摘要：#include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include <vector> int main(int argc, char** argv) { std::cout << "cvFloor(3.7) = " << cvFloor(3.7) <<
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摘要：#include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include <vector> int main(int argc, char** argv) { std::cout << "cvRound(3.7) = " << cvRound(3.7) <<
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摘要：什么是直方图: 直方图是对数据集合的统计 看一个例子:假设有一个矩阵包含一张图像的信息 (灰度值 0-255):数字的范围包含 256个值,我们可以将这个范围分割成子区域(称作 bins)， 如: 然后再统计每一个 的像素数目,采用这一方法来统计上面的数字矩阵，我们可以得到下图( x轴表示 bin，
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摘要：将在两个阈值内的像素值设置为白色（255），而不在阈值区间内的像素值设置为黑色（0） #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include <vector> int main(int argc, char** argv) { cv::Mat
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摘要：lm.jpg #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> int main(int argc, char** argv) { cv::Mat img = cv::imread("D:/bb/tu/lm.jpg"); imshow("原图像", im
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摘要：分水岭算法是一种图像区域分割法，在分割的过程中，它会把跟临近像素间的相似性作为重要的参考依据，从而将在空间位置上相近并且灰度值相近的像素点互相连接起来构成一个封闭的轮廓，封闭性是分水岭算法的一个重要特征 其他图像分割方法，如阈值，边缘检测等都不会考虑像素在空间关系上的相似性和封闭性这一概念，彼此像素
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摘要：函数作用： 用给定的颜色填充一个连通区域 实例： 3.jpg #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> int main(int argc, char** argv) { cv::Mat src = cv::imread("D:/bb/tu/3.
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