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勇哥关于FFT频域的研究实验记录(二)

http://www.skcircle.com/?id=1544 接上篇。本篇开头我们再强调一下频域空间的各种过滤器就是对图片中的低频与高频成份进行过滤,保留我们想要的缺陷部分的成分。对图像而言:低频分量(低频信号):代表着图像中亮度或者灰度值变化缓慢的区域,也就是图像中大片平坦的区域,描述了图像的主要部分,是对整幅图像强度的综合度量。高频分量(高频信号):对应着图像变化剧烈的部分,也就是图像的...

halcon的图像间的叠加算法(一)图像加法

在photoshop中,两个图层间可以有许多叠加算法。如下图所示:变暗正片叠底颜色减淡叠加有兴趣的朋友可以逐一试一试。这个系列的贴子勇哥就想着模拟实现photoshop的这些算法。第一篇是图像的加法。===============================read_image (cat, ‘C:/Users/PC01/Desktop/timg (1)_副本.jpg’)rgb1_to_gray...

Halcon之 Variation Model(变形匹配)

Variation Model的主要原理是将待检测的图像与一张标准图像作比较,找出待检测图像与标准图像(ideal image)的明显差异(也就是不良)。标准图像可以采用几张OK品的图像训练(training)得到,也可以通过对一张OK品图像进行处理得到。训练后得到标准图像和一张variation图像(variation image),variation图像中包含了图像中每个像素点灰度值允许变化的...

halcon的数据类型

勇哥发现频域用高斯模糊滤波后再转时域后的图片,居然阈值取的负数范围。 这才意识到一个知识的盲点。 这个盲点就是halcon的数据类型,紧急在这里补上一课:两大类:1、图形参数(之前勇哥称为图标变量)Iconic (image, region, XLD)2、与控制参数Control (string, integer, real, handle),在Halcon算子的参数中,依次为:输入图形参数、...

奥比中光astra深度相机新手入门操作( windows 和 VS 平台下)

主要讲解Astra pro的深度相机在Windows下和VS下的测试步骤。一,Astra pro深度相机Astra pro深度相机是乐视与奥比中光合作的体感相机,对标微软Kinect,可用于三维重建,SLAM学习,也可以作为免驱UVC摄像头体感摄像头使用。相机参数二,Windows下直接使用OBNiViewer.exe这个exe来实现可视化首先在官网下载你这个摄像头的驱动并安装:下载地址:http...

来自欧洲的一款视觉处理平台软件Adaptive Vision Studio介绍

群里有人谈到Adaptive Vision Studio。网上搜索到一点介绍,发在这里供大家参考一下。这个是号称是来自欧洲的视觉技术,其实是小国波兰的产品。Adaptive Vision Studio 4.12是为机器视觉工程师设计的基于数据流的软件。使用它不需要编程技能,但它仍然非常强大,即使使用基于低级编程库的解决方案也可以略胜一筹。世界上一些最有趣的视觉系统已经证明了这一点。更重要的是,其架...

勇哥关于FFT频域的研究实验记录(一)

在缺陷检测时,频域(FFT)和空间域经常转换,以利用两者的特点。例如下面的代码,就是先把空间域转频域,做完频域空间的算法后(convol_fft 卷积计算),再把频域转回空间域。rft_generic (img, ImageFFT, 'to_freq', 'none', 'complex', Width) convol_fft(ImageFFT,...

时域、频域、空间域

下面这几个概念比较模糊,摘抄一份增强一下理解:一、什么是时域 时域是描述数学函数或物理信号对时间的关系。例如一个信号的时域波形可以表达信号随着时间的变化。二、什么是频域 频域(频率域)——自变量是频率,即横轴是频率,纵轴是该频率信号的幅度,也就是通常说的频谱图。频谱图描述了信号的频率结构及频率与该频率信号幅度的关系。三、什么是空间域 空间域又称图像空间(image space)。由...

常用的工业相机镜头接口

工业相机镜头接口常用的有C接口、CS接口、F接口、M42接口、M72接口等。接口类型的不同和工业镜头性能及质量并无直接关系。C接口和CS接口是工业相机与镜头联接最常见的国际标准接口,为1英寸-32UN英制螺纹连接口,C型接口和CS型接口的螺纹连接是一样的,区别在于C型接口的后截距为17.5mm,CS型接口的后截距为12.5mm。所以CS型接口的工业相机可以和C口及CS口的镜头连接使用,只是使用C口...

交流群里的问题(3)粘连形状的分割问题

如下图,要选择中图中的白色线。因为粘连的原因,第二根线用阈值不好搞 。勇哥花点工夫研究了一下。直觉告诉我应该是有办法的,结果整了四十分钟。结果如下:read_image (Qq20201118202348, 'C:/Users/Administrator/Desktop/QQ图片20201118202348.png') var_threshold(Qq202011182023...

卡通车图片有马赛克,用ps把它变清楚

这个是在快手上看到的一个视频。原图是马赛克的。然后图片放大十倍,勇哥当时想一定是勾选了“两次立方”进行了插补所以线条好了没有了马赛克。然后解说是,由边缘线条感觉太差,进行“高斯模糊”到边缘顺畅为止然后就是曲线,效果出来了。确实很神奇。对于勇哥搞机器视觉找产品的边缘有一定启发。但是,勇哥实际一试,完全不是那么回事。我从上面的原图(其实是视频屏幕截图)做起,依次效果是这样的:这是放大十倍,勾选了“两次...

交流群里的问题(2)阈值分割的小问题

某人问怎么分割出下图蓝色那部分。附带要求是:要转灰度再干虽然是奇怪的要求,但是随便,高兴就好。因为蓝色部分未来可能是其它的颜色,都要求能适应。这图直接转灰度是不好处理的,如下:不过……这个问题让勇哥想起很久以前写的一篇贴子,有关hsv颜色空间处理图片的小例子http://www.skcircle.com/?id=324 这里可以用得上。read_image (Image20201116160718...

git误操作把线上代码整成两个月以前的版本怎么办?

由于一个让勇哥现在还后怕的操作:git push -u orign master -f结果线上的代码莫妙其妙的变成两个月以前的代码! (也可能是其它什么神操作,已经记不起了)我反复揉了揉眼睛……没错,就是两个月以前的。心咯噔一凉!两个月白干了!该如何救场呢?在网上查了一下,可以试试的指令是reset和revert首先执行git reflog,它可以查看commit的历史,前提当然是你没问题的那一版...

勇哥看到的一种神秘的引流量灰产操作

勇哥的网站上,通过百度统计,偶尔会看到下图所示的东东。这些链接都是博彩、非法业务之类的牛皮藓广告。看上去像是利用了百度的某类服务漏洞引出来的流量。勇哥网站的受众一般是广东、江苏、浙江。这些广告则集中在其它省,下图中集中出现在安徽省。有时候出现在河南省。给人感觉是经济不行的省,搞歪门邪道的人就越多。网络上灰色产业真是活跃啊。...

OpenCV调用TensorFlow预训练模型

勇哥引言:OpenCV是计算机视觉库,Tensorflow是深度学习框架。 OpenCV包含了大量的图像处理和计算机视觉的算法,但是在机器学习方面明显不足,ML模块只有SVM,MLP, kNN等有限的几种算法。dnn模块也是调用别的框架。 Tensorflow是专为深度学习而生,可以方便的实现各种深度学习算法。 二者不属于同一领域,做视觉用OpenCV,做深度学习用Tensorflow。或...

Halcon双目结构光定位(5):创建点云模板

其实讲了这么久点云处理,点云操作无非就是对一系列数组进行操作。这篇博文给大家讲解如何从获取的点云中提取ROI点云区域,并获取我们想要的点云模板。1.从调平的点云数据中提取我们想要的ROI点云通过显示算子,调正点云区域参数Pose是我们从哪个角度观察我们的点云数据,将Rx,Ry,Rz均设置成0,0,0.调正点云 Pose := [-0.1e-3,-0.47e-3,600,0,0,0,0]vis...

Halcon双目结构光定位(4):选取最大点云区域的去噪手法+拟合光平面方式调平点云

1.首先对点云以高度方向初步去噪2.点云数据信息提取对于物料点云的长宽高的判别,最常用的手法是最最小外接矩形,通过获取最小外接矩形的L1,L2,L3,来确定点云的位置。也可以通过一下算子求得点云信息get_object_model_3d_params (ObjectModel3D, 'point_coord_z', GenParamValue)1更正点云分割算子的参数含义//将4m...

Halcon三维测量(4):点云图转深度图+点云滤波(补洞)+断线拟合

对于三维测量的套路,都是将图像转成二维进行测量和处理我仍然以这个开关检测项目为例,开关点云有x,y,z,三个空间坐标如果对这个三维点云直接处理,有一个思路我提供给大家,将点云模型完全调平,然后针对x,y,z其中一个坐标进行测量,其实这种思路也是将三维图转为平面。一.点云图转深度图+点云滤波本篇着重讲解如何将点云模型转为深度图的思路。1.将点云模型拆分成x,y,z三个数组,这里的数据可以自动清空,具...

Halcon双目结构光定位(3):判别六面体+获取机器臂抓取点(六面翻转)

上一讲无序抓取,我们说到将去噪后的点云,按’z’方向从高到低排序。这一篇博文将叙述,判别匹配到的面是六面体的哪个面(正面、侧面、反面…)一.判别六面体首先将最高点的平面位姿,转换成矩阵,获得zx,zy,zz,通过判别zz的角度,确定当前平面落在那个象限内。通过zx,zy判定当前Pose的具体位姿,(正面,反面,侧面)大家可以学习一下这个switch的写法。框内的物体杂乱无章,可能会出现机器臂根本无...

Halcon三维测量(3):鞋底涂胶+边缘提取

本篇文章讲解三维测量鞋底涂胶项目的思路。一.读取模型二.调平模型+预处理去噪调平三大手法由上图可知,鞋底模型是一个空间物体,且主轴明确,所以有三种方法做调平处理。调平方法1:最小外接矩形调平方法2:寻找立体物体的主轴1.首先切除鞋底模型,获得平台点云。2.寻找鞋底的主轴3.调整鞋底点云姿态调平方法3:获取平台点云,拟合平面,调整整体点云姿态。三.切片处理+获取边缘点(涂胶)将鞋底点云模型三角化处理...

Halcon三维测量(2):三维点云模型三角化+切片处理+边缘宽度测量

这一篇文章叙述一个开关测量的项目先讲解项目需求:1.如图是一个开关的三维点云模型,需要检测开关边缘间的距离(红圈部分),以及检测拨动部位的高度。一.调平操作1.看我下面的博文,对点云模型调平处理有深刻的讲解2.这个项目采用的是立体物理调平算法(moment)[调平三大手法]二.去噪处理获取空间ROI1.同样是采用高度筛选,以及特征点连通域分割的手法,提取ROI。点云去噪三.点云模型三角化处理三角化...

halcon小技巧:二维平面根据两个点确定方向向量+三维空间点确定姿态

一.二维平面确定法向向量生成两个点,这个算子在Halcon三维中常用。讲点连接成线 dev_set_line_width(2) *画点 dev_set_color('red') gen_cross_contour_xld(Cross1, 90, 103, 16, 0.785398) gen_cross_contour_xld(Cross2,...

Halcon双目结构光定位(2)-三维模板匹配及按照点云高度排序

上一讲提到了点云模型的调平和去噪,下一步就是进行三维点云模板匹配。一.三维物体模板匹配1.模板图像2.模板匹配我们上一讲中输出的筛选过的点云模型,有连接在一起的部分,连通域拆分是无法拆解的。三维物体的模板匹配,就是看目标点云与模板之间重合的采样点的比例,占比越高,得分越高。将输入的点云图与模板各个面做匹配,自动拆分各个模块的点云,输出每个物料的匹配得分以及位姿(Pose)这里注意:如果匹配输出的P...

Halcon双目结构光定位(1)-点云模型调平以及去噪处理在无序抓取中的应用

一.读取点云模型并调平使用前几讲的拟合平面的算法调平平台和物料。二.切除背景平台在这里我分了两个步骤去噪。1.根据z轴方向的点云筛选以及连通域分割滤除平台背景。2.对去噪后的物料点云模型绘制外接箱体,获取箱体的姿态,做一个循环,从箱体上表面依次向下截取我们自定义的点云数量。直到提取到的点云数量达到要求,可以筛选出我们想要的ROI。3.去噪过程,为之后的模板匹配节约了大量的时间,并提高匹配率。转载自...

Halcon-三维物体仿射变换

上一讲叙述了点云模型的调平工作大家可以发现在调平模型的时候,基本都使用了姿态反转这个操作(pose_invert)本文详细描述点云模型姿态调正的细节,并与矩阵形式调整点云模型姿态做对比一.对姿态进行翻转用姿态调整点云这里介绍一个自己调整点云模型位姿的方式TPose:=[0,20,30,90,0,0,0]*TPose是我们自定义的姿态,同样有七个数据。*PoseCompose 待调整的姿态 po...

Halcon三维模型预处理(2):点云数据去噪+连通域分割

点云数据是庞大的点集合,点云模型去噪就是删除多余的点集。点云去噪的方式有两种:1.通过在x,y,z的方向去除固定范围的点云数据,提取想要的点云ROI2.通过选取连通域根据点云特征,筛选点云。一.方法1:沿x,y,z筛选点云数据将点云模型中的数据拆分成x,y,z坐标的三个集合选取’point_coord_x’, ‘point_coord_y’, 'point_coord_z’三个属性读取原始...

基于Halcon的线结构光三维重建

一. 加载标定板模型,标定相机二.拟合光平面1.参考坐标系并获得标定板位姿2.局部坐标系并获得位姿3.获取参考坐标系的光线点4.获得局部坐标系的光线点5.判断平面度利用高,低两条光线点拟合光平面三.标定位移矢量(要求平台移动多余一步)下图分别是我的起始标定板和移动20个步长的标定板。移动步长由运动控制卡的冒脉冲决定。四.三维重建选择需要重建的区域获得三维点云图我的三维重建图像有一部分噪点,可以通过...

Halcon联合Qt显示三维点云图

之前的博客介绍了三维扫描过程扫描重建的点云模型要进行保存本篇博文需要有Qt基础,请先观看我的前几篇博文。一.前言:Halcon算子介绍write_object_model_3d (ObjectModel3DID, 'om3', './model', [], [])#前三个参数分别是点云模型,模型格式和保存路径。 #点云模型很占内存,记得清理 clear_obje...

Halcon中点云模型、视差图与深度图之间的转换

深度图转视差图视差图合成深度图视差图合成点图模型把点云模型差分成x,y,z的点坐标通过x,y,z三维点云坐标点合成点云模型对比二维联合算子 ‘Union’gen_object_model_3d_from_points(x, y, z, ObjectModel3D1)...

Halcon三维模型预处理(1):调平的三大手法

面结构光拍摄生成的点云模型,往往相对系统坐标系是有角度的。首先讲一下调平的目的:1.为接下来的预处理切除背景面做准备3.不做调平,后续处理会很麻烦,因为不清楚坐标系在平台的为位置2.对于无序抓取项目,平台相对相机可能是有角度的,将抓取平台调整到与相机平行,可以以Z轴方向,从高到低获取抓取物点云。处理速度更快,且干扰更少。常见的调平手法有三种。一.拟合平面方式该方法适合平面点云模型的调平处理回顾一下...
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