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HALCON高级篇:矫正图像

矫正图像对于Blob分析或者OCR的应用,具有不变形的图像是很有必要的。假设一个OCR已经基于不变形图像数据被训练,然后,它将不能识别变形很严重的字符。在这样的情况下,图像数据必须被矫正,如在OCR应用之前,镜头和透视畸变必须被消除。转换图像到WCS算子image_to_world_plane通过将其转化到测量平面来矫正一张图像,例如WCS中z=0的平面。被矫正的图像没有镜头和透视畸变。其对应一张...

HALCON高级篇:GMM理论

高斯混合模型(GMM)分类的理论有点复杂。当处理分类时候,基本理论之一就是贝叶斯决策规则。一般,贝叶斯决策规则告诉我们,通过最大化特征向量x属于某类的可能性,来最小化错分特征向量的可能性。这个所谓的“后验概率”应该在所有的类别中被最大化。然后,贝叶斯决策规则将特征空间划分为相互不连接的区域。这些区域被超平面所分割,例如对于1D数据被点分割,或者2D数据被曲线分割。尤其是,超平面是由点定义的,相邻的...

Inpainting图像修复系列:演示纹理修复,把背景中的树木去掉

halcon中有一组纹理修复的算子,比较有趣。我们来了解一下,也许在以后的某个项目中可以用得上也保不准。它们是:harmonic_interpolation功能:对一个图像区域执行谐波插值。inpainting_aniso功能:通过各向异性扩散执行图像修复。inpainting_ced功能:通过一致性增强扩散执行图像修复。inpainting_ct功能:通过连贯传送执行图像修复。inpaintin...

演示ncc相关性模板匹配在变焦图片仍能稳定查找特征

这个例子中,在相机聚焦清晰的图片中创建一个ncc的模板。随后,相机变焦数次,然后在这些失焦的图片中再模板,可以看到ncc相关性模板匹配很好的适合了图片的这种变化,稳定的找到了模板。聚焦清楚的图变焦严重的情况下准确的找到模板演示代码:dev_update_off () read_image (Image, 'smd/smd_on_chip_05') get_image_size...

halcon 胶位偏移、缺胶、断胶、溢胶检测

文章目录检测任务检测思路点胶质量检测代码及解析图示处理思路检测任务点胶检查检测以下缺陷:1.缺少粘合胶的部分(断胶)2.粘合剂过多或过少的部分(溢胶、缺胶)3.粘合胶离其预定位置太远(点胶偏移)halcon对应示例程序:apply_bead_inspection_model.hdev效果图示:检测思路示例程序的图像处理思路:1.使用halcon的可变形模板匹配,将检测物品转正,方便检测这里我们用的...

halcon基于纹理检测模型的纹理缺陷检测

halcon的这种纹理检测模型使用起来相当方便。只需要下面几个步骤:创建纹理检测模型create_texture_inspection_model读多张图,选择图片中的一片没纹理正常的ROI传给检测模型设置训练参数 set_texture_inspection_model_param开始训练 train_texture_inspection_model读取要检测的图片,apply_texture...
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