2020-10-28 20:28:15
今天要给大家分享一点关于Halcon测量圆直径(半径)的方法。首先容我啰嗦两句:之所以要对这个看似很基础的问题进行探讨,主要原因有二,其一是这个问题确实困扰了我一段时间,当然这主要是由于我自己经验不足所致;其二是为了解决这个问题,我在网上查阅了很多博客资料,突然发现一件比较有趣的事情——网上多数能搜索到的关于这个问题的博客居然都主动避开了Halcon设计者的初衷,即最简单实现它的方式,反而和我这个...
2020-10-28 20:25:08
Halcon模板匹配算子find_shape_model里的参数Row, Column, Angle(单位:弧度)含义是什么?find_shape_model(Image : : ModelID, AngleStart, AngleExtent, MinScore, NumMatches, MaxOverlap, SubPixel, NumLevels, Greediness : Row, Col...
2020-10-28 20:18:38
一、提高Halcon的运算速度,有以下几种方法:1、Multithreading(多线程)2、Automatic Parallelization(自动操作并行化)3、Compute devices,利用GPU提速,如果显卡性能好,至少可以提高5~10倍的运算速度二、多线程1、官方自带的例程get_operator_info.hdev,可以查看支持多线程的算子;* Determine the mul...
2020-10-28 20:16:18
图像噪声是图像在获取或传输过程中受到随机信号干扰,妨碍人们对图像理解及分析的信号。很多时候将图像噪声看作多维随机过程,因而描述噪声的方法完全可以借用随机过程的描述,即使用其概率分布函数和概率密度分布函数。图像噪声的产生来自图像获取中的环境条件和传感元器件自身的质量,图像在传输过程中产生图像噪声的主要因素是所用的传输信道受到噪声污染。一、噪声类型1、椒盐噪声(盐=白色,椒=黑色)椒盐噪声是数字图像中...
2020-10-28 20:12:55
理论基础一、频率特征是图像的灰度变化特征,低频特征是灰度变化不明显,例如图像整体轮廓,高频特征是图像灰度变化剧烈,如图像边缘和噪声。一个重要的经验结论:低频代表图像整体轮廓,高频代表了图像噪声,中频代表图像边缘、纹理等细节。什么时候使用傅里叶变换进行频域分析?具有一定纹理特征的图像,纹理可以理解为条纹,如布匹、木板、纸张等材质容易出现。 需要提取对比度低或者信噪比低的特征。 图像尺寸较大或者需要与...
2020-10-28 20:11:17
一、缺陷检测综述缺陷检测是视觉需求中难度最大一类需求,主要是其稳定性和精度的保证。首先常见缺陷:凹凸、污点瑕疵、划痕、裂缝、探伤等。常用的手法有六大金刚(在halcon中的ocv和印刷检测是针对印刷行业的检测,有对应算子封装):1.blob+特征(例如官方示例surface_scratch.hdev)2.blob+差分+特征3.光度立体4.特征训练5.测量拟合6.频域+空间结合 二、频域+空间结合...
2020-10-28 20:09:34
一、图像分割思想图像分割的主要算法:1.基于阈值的分割方法2.基于边缘的分割方法3.基于区域的分割方法4.基于聚类分析的图像分割方法5.基于小波变换的分割方法6.基于数学形态学的分割方法7.基于人工神经网络的分割方法基于阈值的分割方法阈值分割方法作为一种常见的区域并行技术,就是用一个或几个阈值将图像的灰度直方图分成几个类,认为图像中灰度值在同一类中的像素属于同一物体。由于是直接利用图像的灰度特性,...
2020-10-28 20:08:06
一、边缘提取1、设置ROI兴趣区域2、快速二值化,并连接相邻区域。这样做的目的是进一步减少目标区域,通过二值化将目标区域大概轮廓提取出来3、提取最接近目标区域的轮廓常用函数有boundary,gen_contour_region_xldboundary(获取一个区域的边界)Region (input_object) Regions for which the boundary is to...
2020-10-28 20:03:36
*如果是畸变图,需要先校正
read_image (Image, 'D:/1.bmp')
get_image_size (Image, Width, Height)
*彩色转灰度图
count_channels (Image, Channels)
if (Channels == 3 or Channels == 4)
rgb1_to_gray (Image...
2020-10-28 20:01:42
一、先来看理论:摘自论文《基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究》1. Shape-Based matching的基本流程HALCON提供的基于形状匹配的算法主要是针对感兴趣的小区域来建立模板,对整个图像建立模板也可以,但这样除非是对象在整个图像中所占比例很大,比如像视频会议中人体上半身这样的图像,我在后面的视频对象跟踪实验中就是针对整个图像的,这往往也是要牺牲匹配速度的,这个后面再讲。...
2020-10-28 19:59:56
一、Halcon遍历xld,halcon中统计数目归纳下:图形元组变量计算数目 是使用 count_obj算子统计控制元组变量计算数目 是通过|元组名称|进行的(对控制类型数组用||统计)count_obj(DeformedContours, NumberContours)
area_center_xld (DeformedContours, Area1, Row1, Column1, Poin...
2020-10-28 19:56:55
XLD: eXtended Line Descriptions 亚像素轮廓1、何谓亚像素?面阵摄像机的成像面以像素为最小单位。例如某CMOS摄像芯片,其像素间距为5.2微米。摄像机拍摄时,将物理世界中连续的图像进行了离散化处理。到成像面上每一个像素点只代表其附近的颜色。至于“附近”到什么程度?就很困难解释。两个像素之间有5.2微米的距离,在宏观上可以看作是连在一起的。但是在微观上,它们之间还有无限...
2020-10-28 19:53:36
一、HALCON 12.0例程里有一个类似的,Ctrl+E打开例程,搜关键字“circle”或者"ball"就行。请重点关注下measure_circles.hdev,circles.hdev,union_cocircular_contours_xld.hdev,ball.hdev这几个例程。大概过程差不多是:找到圆形区域--亚像素边缘--结果曲线分段--筛选出圆形--拟合 二...
2020-10-28 19:52:56
fit_line_contour_xld.hdevfit_line_contour_xld(Contours : : Algorithm, MaxNumPoints, ClippingEndPoints, Iterations, ClippingFactor : RowBegin, ColBegin, RowEnd, ColEnd, Nr, Nc, Dist)参数说明:1 Contours 输入的...
2020-10-28 19:43:28
Halcon中线条提取的算子主要有:lines_color(Image : Lines : Sigma, Low, High, ExtractWidth, CompleteJunctions : )lines_facet(Image : Lines : MaskSize, Low, High, LightDark : )lines_gauss(Image : Lines : Sigma, Low,...
2020-10-28 19:41:35
先看代码实践dev_update_off ()
dev_close_window ()
*读图
read_image (Image, 'D:/1.bmp')
get_image_size (Image, Width, Height)
*测试提取边缘
edges_image(Image,Amp,Dir,'lanser2',0.5,'no...
2020-10-28 19:34:52
如何判断一个点是否在多边形内部?(1)面积和判别法:判断目标点与多边形的每条边组成的三角形面积和是否等于该多边形,相等则在多边形内部。--采纳(2)夹角和判别法:判断目标点与所有边的夹角和是否为360度,为360度则在多边形内部。(3)引射线法:从目标点出发引一条射线,看这条射线和多边形所有边的交点数目。如果有奇数个交点,则说明在内部,如果有偶数个交点,则说明在外部。(4)转角法:按照多边形顶点逆...
2020-10-28 19:07:34
在谈纹理分析之前,先谈谈blog分析。在halcon中,blog分析是最基础的图像处理方法。计算机视觉中的Blob是指图像中的一块连通区域,Blob分析就是对前景/背景分离后的二值图像,进行连通域提取和标记。标记完成的每一个Blob都代表一个前景目标,然后就可以计算Blob的一些相关特征。其优点在于通过Blob提取,可以获得相关区域的信息,但是速度较慢,分析难度大。Blob分析就是对这一块连通区域...
2020-10-26 13:27:42
(一)Wrong number of values of control parameter 2(HALCON错误代码:1402)这种错误发生算子add_sample_class_mlp中。其原因是你现在的图片计算出来的FeatureVector和之前添加的FeatureVector大小不一致。这是因为训练图片的尺寸大小不致造成的。如下图所示,哪怕是你的图像大小差一行像素,也会造成FeatureV...
2020-10-23 20:56:57
勇哥的一个案子里需求如下:分割出齿轮的小齿,小齿要排列规则,图像大小固定由于齿轮数量有40多个,因此分割要求速度快分割后的图片形成磁盘文件 (图1 分割后的图片样例)(图2 要分割的齿轮和极坐标转换后的效果) 这个需求如果不考虑速度的话,是很简单的。最简单的是转动图片固定角度,然后用一个矩形ROI去切割固定位置的小齿。但是这个办法由于耗时太长,能实现功能,却达不到速度要求。还有一个办法是...
2020-10-21 08:08:26
灰度共生矩阵灰度共生矩阵定义为像素对的联合分布概率,是一个对称矩阵,它不仅反映图像灰度在相邻的方向、相邻间隔、变化幅度的综合信息,但也反映了相同的灰度级像素之间的位置分布特征,是计算纹理特征的基础。设f(x,y)为一幅数字图像,其大小为M×N,灰度级别为Ng,则满足一定空间关系的灰度共生矩阵为:其中#(x)表示集合x中的元素个数,显然P为Ng×Ng的矩阵,若(x1,y1)与(x2,y2)间距离为d...
2020-10-20 22:43:48
首先看看要使用的图像(这是闲着无聊在halcon网上找的一张实际生产中的图):从图像中看,颗粒状物体都有不同程度的粘连在一起,这给我们在处理上带来了一定的麻烦。首先想,对于这样的图,人是怎么识别的?抽象出来就是:先记住颗粒的形状,再去里面找。因此很明显想到的是图像匹配识别,不过粘连度高的就不好使用特征模板匹配了,因为粘连的物体本身其特征就模糊了很多。这里建议使用ncc模板匹配,至于ncc与shap...
2020-10-20 22:38:29
在二维平面中,相同的来料都有它关于来料相同的平面矩阵,因此在初始来料上规划好路径后只要得到二次来料它发生的位移以及旋转角度就能很容易得到这次来料上的规划路径关系,从而控制机械手准确走完规划路径。但当来料过大超出相机抓图的视野就可以通过mark点来获得这两个关系,mark点可以是一个、两个或者三个,分别取决于不同的场合。关于一个mark点的定位就非常简单了,但有个局限就是这个mark点必要很容确定旋...
2020-10-20 22:34:49
关键算子: orientation_region vector_angle_to_rigid affine_trans_region 测试图片:halcon代码:*此例子将图中没有偏移的形状参照旋转的形状进行旋转
read_image (Image, 'D:/Halcon-WorkSpaces/Test/Image/test14...
2020-10-18 21:17:20
例一:毛刺在往外凸的面上策略1:分割出黑色部分,然后通过开运算去掉毛刺,再通过原黑色部分区域减去开运算之后的区域,得到毛刺部分的区域。 read_image (Tu, 'C:/Users/xiahui/Desktop/tu.jpg')
binary_threshold (Tu, Region, 'max_separability', 'dark',...
2020-10-15 21:55:43
inspect_bottle_mouth.hdev巧妙运用了极坐标变换法,细节很精细,值得学习* tuning parameters
SmoothX := 501
ThresholdOffset := 25
MinDefectSize := 50
*
* initialization
PolarResolution := 640
RingSize := 70
get_system...
2020-10-11 21:33:57
(一) 判断对象为空对于region是否为空,用下面的算子。IsEqual1是个inter型,如果为空则为1,否则为0gen_empty_region(EmptyRegion1)
test_equal_region(EmptyRegion1,CheckARegion,IsEqual1)
if(IsEqual1==1)
return()
endif判断hobject为空则用算子tes...
2020-10-10 20:14:26
阈值分割引言阈值分割有非常多的算法,大体上分为全局和局部算法。
全局算法包括全局固定阈值和基于图像直方图的阈值,局部算法包括局部动态阈值分割。
基于图像直方图阈值分割的方法也有很多,比如常规的高斯滤波双峰法,OTSU大津法。
但是这类所有的法都基于一个假设:图像是有前景和背景的,待分割目标处于背景中,即图像直方图是双峰的。
如果因为非均匀光照导致待分割目标不处于背景或前景中,即图像直方图无...
2020-10-07 10:23:20
1、机器人本体电池(检测/更换)爱普生机器人LS系列机器人手臂电池的使用寿命为1.5年,建议1年以后开始陆续更换,以免手臂原点丢失需要从新校正原点,从新示教点位。LS系列机器人本体电池位置:LS系列手臂电池规格:爱普生机器人LS系列电池图片:2、J3,J4关节皮带(检测/更换)按照正常保养流程,皮带在使用1年或者10000H就需要更换皮带,不更换皮带会有异响,震动,张力不足导致点位偏移等情况。皮带...
2020-10-06 20:12:38
固定上相机的,先拍后取的方式是比较常见于拉带入料的设备。它的特点是:(1) 眼在手外(2) 通常都是上相机方式拍图(3) 它是一种先拍再取的方式(4) 它常用于物料取放,一般是用于定位取料位置(x,y,u),而放置的时候可以走一个固定求教点勇哥的实验环境如下图:(一)我们先来做工具坐标。使用epson的向导程序来创建工具坐标。第一个点位置如下,红色十字位置就是ncc模板的中心,绿色十字是我们记录下...