随笔分类 - Halcon图像处理
摘要：Halcon中降采样有以下函数： gen_gauss_pyramid 与 zoom_image_factor 当然zoom_image_factor还可以升采样，本文只讨论降采样。以400×400单通道灰度图Image为例。 【均值降采样】 当参数为'constant'，就是均值降采样。尺寸变为原来
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摘要：1、使用特征直方图里的参数进行筛选。即select_shape()。 select_shape (Basins, SelectedRegions, 'area', 'and', 0, 1e+006) 2、灰度共生矩阵获得的数据进行筛选。即先cooc_feature_image()再select_ma
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摘要：1、基于关联的匹配（correlation-based matching） 对不同的纹理和散焦具有鲁棒性。 create_ncc_model (一张模板图ImageReduced, 'auto', 0, 0, 'auto', 'use_polarity', ModelID) //找匹配分数＞0.5的
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摘要：Anomaly Detection（异常检测）包括Novelty Detection（奇异值检测）和Outlier Detection (异常值检测)。 奇异值检测：训练数据不包含异常值，只含有positive（正常）的数据，通过算法学习其pattern。之后用于检测未曾看到过新数据是否属于这个pa
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摘要：在纹理中找瑕疵。基于高斯混合模型（GMM）分类器的纹理检查模型，适用于图像金字塔，可以分析纹理的多个频率范围。 【要求】训练样本，必须完美无瑕疵。 【步骤】 1、创建模型 create_texture_inspection_model 或 read_texture_inspection_model
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摘要：最终图的效果是一行123456变为 123456123456 1、对于只有一行像素的图 zoom_image_factor (Image, ImageZoomed, 1, 你想要的行数, 'constant') 2、对于只有一行的数组，思路是把数组弄到图上，对图采用上述方法。 gen_image_c
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摘要：获取： get_region_points (灰度图局部Region, Rows, Columns)get_grayval (灰度图, Rows, Columns, Grayval) // 获取局部区域的像素值 处理：// 对Grayval进行处理，得到resultVal。 设定： set_gray
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摘要：1、点到线 projection_pl.hdev，先在线上投影出点，再计算点与投影点的距离。求得点到直线的距离。 2、线、圆、弧 measure_metal_part_first_example.hdev measure_metal_part.hdev measure_metal_part_exte
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摘要：5种方法。参考案例interest_points_comparison.hdev 表现最好的是points_sojka，上图右。 read_image (Image, 'C:/Users/角点图/111.jpg') rgb1_to_gray (Image, Image) * corner_respo
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摘要：40×40mm规格如下： 7*7阵列 外边框长度： 40mm*40mm内边框长度： 37.5mm*37.5mm 外边框长度-黑色圆点直径（黑色边框线为一个圆点半径1.25）黑色圆点直径： 2.5mm圆点中心间距： 5mm厚度： 3mm 1、生成标定板描述文件（.descr），.ps文件为标定板图形文
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摘要：该方法属于无监督式的深度学习方法，优点： 1 无需标注 2 只训练正样本 3 可以在CPU下进行训练 4 具有较快的推断速度 适用场景：适合缺陷较为明显的项目 注意：设置的ImageWidth、ImageHeight ，以及自己采的图，尽量是32的倍数 精确率和召回率说明 召回率(recall) =
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摘要：https://blog.csdn.net/horsee/article/details/72961836?utm_source=blogxgwz8
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摘要：弹出的窗体与OpenCV不同，没有最大、最小、关闭。我们可以设置键盘事件退出，尤其在遍历多个图查看每个的效果时很方便。 注意opencv如果使用system("pause");不展示图，必须用waitKey(); VS新建控制台应用程序 #include<halconcpp\HalconCpp.h>
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摘要：用try……catch……endtry，防止获取不到图。丢帧无法避免，但可以保证获得图进行之后的处理 while (true) try grab_image_async (Image, AcqHandle, -1) catch (Exception) continue endtry * Image
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摘要：HTuple转CString：(CString)(HTuple对象.ToString()) CString转HTuple： 方法一：HTuple myHTuple=CString对象.GetBuffer(0) 方法二：(HTuple)CString对象 注意：HTuple可以直接使用int类型的数据
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摘要：Region特征一览，单一参数获取用region_features (RegionTrans1, 'area', Value)
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摘要：【区域与区域】 交集：intersection (区域1, 区域2, 交集图) 并集：union2（区域1，区域2，并集图） 补集（差异的区域）：difference（大区域，小区域，补集图），或 complement (Region, 整幅图内Region的补集) 【收集筛选的Region】 ar
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摘要：自定义函数：id是MFC窗体上的PictureControl控件的ID，此函数返回halcon的HTuple类型。 HTuple initPicControl(int id); HTuple CHalconMFC1219Dlg::initPicControl(int id)//初始化halcon窗体
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摘要：【说明】只需配置一次，以后新项目无需再次配置。 本教程是64位版本，32位可参考本教程。VS与Halcon无论哪个版本，都可参考本教程。 【步骤】以VS2015+Halcon18.11为例 1、新建一个C++|Win32控制台应用程序项目 2、视图|其他窗口|属性管理器 在 Debug|x64 上右
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摘要：套路：滤波模糊化——动态阈值分割 halcon中案例：surface_scratch.hdev，划痕与背景相似，背景均匀 套路：剔除亮色物——滤波模糊化——动态阈值分割 halcon中案例：particle.hdev，分析在液体中的颗粒（低亮），目标与背景相似，背景均匀（剔除亮色物后）
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