小马_xiaoLV2

摘要： 通过求外接椭圆，算出纠正角度// ration2.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。//#include "stdafx.h"#include "highgui.h"#include "cv.h"#include "cxcore.h"#ifdef DEBUG#pragma comment(lib," opencv_core231d.lib")#pragma comment(lib,"opencv_features2d231d.lib")#pragma comment(l 阅读全文

摘要： 对于直线倾斜的成串字符 可以通过 开运算连成一片 在用细化算法 求直线 算出倾斜角度 以此纠正// ration1.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。//#include "stdafx.h"#include "highgui.h"#include "cv.h"#include "cxcore.h"#ifdef DEBUG#pragma comment(lib," opencv_core231d.lib")#pragma comment(lib,"opencv_features2 阅读全文

摘要： 极坐标通常用于校正图像中的圆形物体或者包含在圆环中的物体。如上图所示 ： 设原图变换的中心坐标（即圆心坐标）为 （Mr,Mc），图像上一点(r,c)极坐标变换后为（d,theta）则 d = sqrt((r - Mr) * (r - Mr) + (c-Mc) * (c -Mc)) theta = atan2( - (r - Mr) / (c - Mc))其反变换形式为 r = Mr - d sin(theta) c= Mc + d cos(theta)本程序基于opencv2.3// polar.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。//#include "stdafx.h&quo 阅读全文

摘要： halcon打开USB摄像头本人用的大街上卖的那种傻瓜式USB摄像头基本步骤dev_update_window('off')set_system ('do_low_error', 'true')close_all_framegrabbers()AcqName :='DirectShow'open_framegrabber (AcqName, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 'default', -1, 'rgb',\-1, 'false', 'default', 阅读全文

摘要： HALCON 10.0 II-B3.1 Gray-Value-Based Matching基于灰度的匹配是一个非常经典的方法，它仅适用于对象的不模糊，不缺失，灰度值不变化。适用于对象旋转转。注意对于所有的应用，相关性和基于形状的匹配是要优先考虑的。使用灰度匹配的理由可能是由于匹配的对象和灰度有关系。The rare cases in which the very slow classical gray-valuebased matching is to be preferred comprise the case that the matching must be illumination-v 阅读全文

摘要： 基于像素的匹配1、归一化积相关灰度匹配： 模板图像 以窗口滚动的方式 在源图像中 扫一遍。 具体运算公式如下：R（i,j） = dSigmaST / (dSigmaT * dSigmaS)对应上公式； R（i,j）=[0,1]M ，N 模板大小对于公式的解释： dSimgmaST -- 在 在原图（i ，j） 位置 模板图像每个像素与对应原图像素的积 的和）dSigmaT -- 模板图像每个像素的积 的和dSigmaS -- 在原图（i,j）位置，模板图像对应的原图的每个像素的积的和R（i,j）最大的位置就是最匹配的位置。/*函数：NormalizeGrayMatch功能：归一化灰度值匹配参数 阅读全文

摘要： 关于canny算法的原理和实现这篇博客有详细的介绍 http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6892629下面是本人源码，和opencv的cvcanny的不同之处1.有高斯滤波 ， cvcanny 无。2. 上下阈值自动设定，opencv手动设定。// createGuassFilter.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。//#include "stdafx.h"#include <cv.h>#include <highgui.h>#include <cxcore.h>#if 阅读全文

摘要： Coutours 属于XLD结构a) 图 边缘覆盖在原始图像上b)缩放 a）中的 矩形区域，凸显控制点c)轮廓可以分割成线。圆。椭圆等，可以得出它们的 角度 中心 半径等Basic Conceptcreate XLD contours最常用的方法是 用Extract Edges Or Lines方法，结果将转化为XLDProcess XLD Contours典型的情况 如 a)所示，只作用于指定的区域许多时候 ROI选择过大 如图 b) ，这个时候要把 轮廓进行分割，只选择平行的部分 如图 c) 另外的原因，处理轮廓是因为包换了不希望得到的噪声，比如低对比度。Perform Fitting通过 阅读全文

摘要： Basic ConceptExtended ConceptExtract Edges or LinesHALCON offers various operators for the subpixel-accurate extraction of contours. The standard oper-ator is based on the first derivative. It takes the image as input and returns the XLD contours. Whenusing the second derivatives, first a Laplace oper 阅读全文

摘要： 1. 一般过程 ********************************************* sobel_amp(Image : EdgeAmplitude : FilterType, Size : )* 不能完全排除虚假边缘，检测出的结果容易出现多像素边缘* sobel算子由两个卷积核组成*a = 1 2 1 0 0 0 -1 -2 -1 b = 1 0 -1 2 0 -2 1 0 -1EdgeAmplitude output -- 边缘强度图像FilterType 'sum_sqrt' sqrt(a^2 + b^2) / 4 'sum_abs' 阅读全文