halcon的模板匹配种类有很多种，方法各有优缺点，一般有基于灰度的匹配，基于形状的匹配等等，这里具体理论和方法不做详解，只简单总结一个实例。图像匹配一般需要对旋转放缩进行处理，另外为了提高搜索效率，常用用图像金字塔来处理模板图像，图像金子塔就是把图像按一定算法，缩小为不同比例的模板，减少像素。一般的模板匹配流程如下：所以首先创建模板，模板的创建就是采集一张自己需要的原始图像，如下我采集的原始图像：我需要的是银联那个标志，生成模板的源代码如下：read_image (Image,&nb
二维仿射变换，顾名思义就是在二维平面内，对对象进行平移、旋转、缩放等变换的行为（当然还有其他的变换，这里仅论述这三种最常见的）。 Halcon中进行仿射变换的常见步骤如下：① 通过hom_mat2d_identity算子创建一个初始化矩阵（即[1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0]）；② 在初始化矩阵的基础上，使用hom_mat2d_translate（平移）、hom_mat2d_rotate（旋转）、hom_mat2d_scale（缩放）等生成仿射变换矩阵；（这几
Halcon中实现旋转的方式由两种。一种是rotate_image，该方式实现简单，但只能绕中心旋转。二是affine_trans_image，该方式实现较复杂，但是可以实现绕任意位置的旋转。1 rotate_image*Image和ImageRotate分别是输入和输出图像
*Phi是输入的旋转度数
*interpolation是内插方式，默认为'constant' rotate_image(Image : ImageRotate :
create_shape_model创建模板，这个函数有许多参数，其中金字塔的级数由Numlevels指定，值越大则找到物体的时间越少，AngleStart和AngleExtent决定可能的旋转范围，AngleStep指定角度范围搜索的步长；这里需要提醒的是，在任何情况下，模板应适合主内存，搜索时间会缩短。对特别大的模板，用Optimization来减少模板点的数量是很有用的；MinConstrast将模板从图像的噪声中分离出来，如果灰度值的波动范围是10，则MinConstrast应当设为10
注：本文内容大量引用了王成群所著《Halcon工业使用教程》第二册中9.1.3 find_shape_mode的内容。 HALCON中最实用的算子find_shape_model，该算子通过模板在图像中寻找没有几何缩放的目标。本文重点对其主要参数进行了归纳整理。通过对该参数的分析，得出通过优化匹配角度、金字塔层数以及贪婪度可减少模板寻找的时长。 find_shape_model(Image : : Mode
halcon有三种模板匹配方法：即Component-Based、Gray-Value-Based、Shaped_based,分别是基于组件（或成分、元素）的匹配，基于灰度值的匹配和基于形状的匹配，此外还有变形匹配和三维模型匹配也是分属于前面的大类本文只对形状匹配做简要说明和补充：Shape_Based匹配方法：上图介绍的是形状匹配做法的一般流程及模板制作的两种方法。先要补充点知识：形状匹配常见的有四种情况 一般形状匹配模板shape_model、线性变形匹配模板planar_deformabl
halcon软件最高效的一个方面在于模板匹配，号称可以快速进行柔性模板匹配，能够非常方便的用于缺陷检测、目标定位。下面以一个简单的例子说明基于形状特征的模板匹配。为了在右图中，定位图中的三个带旋转箭头的圆圈。注意存在，位置、旋转和尺度变化。上halcon代码：dev_update_pc ('off')
dev_update_window ('off')
dev_update_var ('off')
图像分割之阈值分割2018-10-19 09:30:03
图像分割之阈值分割： 请参见halcon例程：gray_histo.hdev 此例程中主要用到两个算了： 1.gray_histo(Regions,Image:::AbsoluteHisto,RelativeHisto) 作用：获得图像的某一指定区域内的灰度分布，将数据写入到参数AbsoluteHisto和RelativeHisto 其中AbsoluteHisto是指图像内0-255灰度值出现的次数。 RelativeHisto:将上面的出现次数转化为频率，总合为1。 2.gen_
Image一 读取的3种方式：read_image( image,'filename') //image 是输出对象，后面是输入文件的路径和名称读取多图： 1，申明一个数组，分别保存路径ImagePath:=[]ImagePath[0]:='D:/1.bmp'ImagePath[1]:='D:/2.bmp'ImagePath[2]:=&#
1. 无论读入什么图像，读入图像显示效果明显和原始图像不一致，哪怕是从相机读入的图像，也是明显颜色差异。什么原因引起？初步诊断是，显示的时候调用的颜色查找表存在异常不是 default ，而是其它选项。此时可以通过查阅相关参数，调用set_system解决，也可以 在 编辑-》参数选择-》颜色查找表进行更改 。2. 裁剪图像；从图像上截取某段图像进行保存。如何实现该操作 ？首先应该知道，region不具有单独构成图像的要素，他没有灰度值。有用过opencv的应该知道 ROI（感兴趣区域），设置好