随笔分类 - Halcon
Halcon学习笔记
摘要：计算一个与矩形31x31滤波器相同大小的圆形均值滤波器。为此，我们必须将圆的直径设置为31*sqrt(4/pi) = 34.97975。 * 由于相位相关是循环的，负平移会导致图像的右下方出现峰值。* 如果平移在一个或两个方向上接近于0，那么local_max_sub_pix中的插值表达式将因此访问
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摘要：从select_shape_xld算子帮助文档中找到对应参数描述后面的算子信息， 如： 'area':转换为Region之后的面积 (see area_center_xld) 可通过area_center_xld算子计算得到
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摘要：傅里叶变换 一个恰当的比喻是将傅里叶变换比作一个玻璃棱镜。棱镜是可以将光分解为不同颜色的物理仪器，每个成分的颜色由波长(或频率)来决定。 傅里叶变换可以看做数学上的棱镜，将函数基于频率分解为不同的成分。当我们考虑关时，讨论它的光谱或频率谱。同样，傅里叶变换使我们能够通过频率成分来分析一个函数。 图像
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摘要：使用算子：get_contour_global_attrib_xld(Contour : : Name : Attrib) query_contour_global_attribs_xld 可用于查询特定的轮廓设置了哪些全局属性 'bright_dark' 每个输出XLD轮廓的转换类型存储在属性“b
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摘要：* 计算区域的外接矩形smallest_rectangle1 (CharRotatedAll, Row1, Column1, Row2, Column2) ZoomHeight := Row2 - Row1 + 1 ZoomWidth := Column2 - Column1 + 1 ZoomFac
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摘要：参考measure_perspective_scratch.hdev例程 * PoseCalib相机外参 * 逆时针旋转90度(根据选择的标位姿图片XY方向确定) tuple_replace (PoseCalib, 5, PoseCalib[5] - 90, PoseCalibRot) * 原点平移
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摘要：calculate_lines_gauss_parameters (MaxLineWidth, [Contrast,0], Sigma, Low, High)输入最大线宽以及对比度计算Sigma,Low,High * Check control parameters if (|MaxLineWidt
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摘要：转载自：https://blog.csdn.net/liyuanbhu/article/details/90574444 这篇笔记介绍 Halcon 算子中用到像素插值算法。对于使用 Halcon 其实是不需要了解插值算法的细节的。但是了解细节可以让我们更好的应用那些算子。 我们知道在对图像进行旋转
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摘要：求Region指定特征值：region_features(Regions : : Features : Value) 根据特征值选择区域：select_shape(Regions : SelectedRegions : Features, Operation, Min, Max : ) Region
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摘要：1.difference算子检测region形状的差别，计算对象是两个region，不考虑region灰度值是否有差异； 2.sub_image算子是灰度值相减，计算对象是两幅图像，主要检测图像区别，和形状没有多大关系； g' = (ga - gb) * Mult + Add
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摘要：腐蚀：利用n*n的结构元素扫描图像的每一个像素，结构元素原点与扫描像素覆盖，进行“与”运算，如果都为1，则结果图像的该像素为1，否则为0。（收缩图像） 膨胀：利用n*n的结构元素扫描图像的每一个像素，结构元素原点与扫描像素覆盖，进行“与”运算，如果都为0，则结果图像的该像素为0，否则为1。（扩大图像
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摘要：Region特征分为三部分（1）基础特征：region面积，中心，宽高，左上角右下角坐标，等效椭圆长半轴短半轴方向，洞数及其面积，粗糙度，联通数，最大半径等。（2）开关特征：外接圆半径，内接圆半径，圆度，紧密度，长度，矩形度，凸型，偏心率，蓬松度，外接矩形的方向和两边长度等。（3）几何矩特征：二阶矩
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摘要：auto_threshold(Image : Regions : Sigma : ) * 对单通道图像做自动阈值（灰度直方图确定）分割Sigma：灰度直方图高斯光滑核（标准差），光滑消除噪声，并且分割区域 binary_threshold(Image : Region : Method, Light
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摘要：目录导航 Region初步理解 XLD初步理解 XLD合并操作 XLD转换操作 XLD分割操作 XLD拟合操作 HSV通道 数字图像数据可以用矩阵表示。 数字图像分类： 根据每个像素信息不同，通常将图像分为：二值图，灰度图，RGB图像 1.二值图：每个像素只有0(黑)1(白)两种颜色的图像成为二值图
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