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基于海康机器视觉算法平台的对位贴合项目个人理解

都说“纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行”,可惜咱没这条件呀,没项目咱也不能干坐着呀,那咱发挥主观能动性,咱不是学机械的么,还好还记得一点CAD的知识,今天小杨说事,咱就“纸上谈兵”,用CAD结合公司的视觉算法平台VisionMaster来说说相机映射和对位贴合的事,如果有错误的地方,还请各位自动化前辈多多指教,毕竟网上的关于这个知识太少了。实际的生产过程中,我们常常会碰到这样的情况,机械手从工位一吸着对象到工位二进行贴合,但是工位二我们不方便执行标定,通常的做法是在工位一执行一次标定流程,然后使用

OpenCV的Mat和Halcon的HObject类型互相转换

OpenCv的Mat和Halcon的HObject数据类型的互相转换,Halcon的版本是13.0,OpenCV的版本是3.2HObject Mat2HObject(const cv::Mat &image) { HObject Hobj = HObject(); int hgt = image.rows; int wid = image.cols;

Halcon、OpenCV、C++ 实现最小二乘法拟合直线

最小二乘法拟合直线概念:最小二乘法多项式直线拟合,根据给定的点,求出它的函数y=f(x),当然求得准确的函数是不太可能的,但是我们能求出它的近似曲线y=φ(x) 原理假设有点  , I = 1,2,3,……n,求近似曲线y=φ(x),并且使得y=φ(x)与y=f(x)的平方偏差和最小,偏差其中我们要找到一组最好的a b ,“最好的”就是要使选出的a b能使得所有的误差达到最小化。在此要注意以下,y=ax+b 这里面的未知量是什么,很自然的说法是x y,实际上并不是,我们不用去

Halcon单相机标定—标定板标定和自标定 线扫相机标定

勇哥接触过的基本上是面阵CCD,对于线扫相机没有接触过,这个贴子介绍了线扫相机的halcon标定的知识,放在这里做为扫盲贴子。一、标定板标定 13.0在工业镜头选型过程中,为了方便各位朋友计算工业镜头参数,现提供靶面尺寸表供参考。1.1英寸————靶面尺寸为宽12mm*高12mm,对角线17mm1英寸————靶面尺寸为宽12.7mm*高9.6mm,对角线16mm2/3英寸————靶面尺寸为宽8.8mm*高6.6mm,对角线11mm1/1.6英寸————靶面尺寸为宽8.08mm*高6.01mm,对

(halcon实例)一种蜂窝圆点标定板校准CCD并测量的例子

这个不是hlacon的标准标定板。勇哥想知道这个+-0.009mm是怎么整出来了。这个例子值得研究一下。ImgPath := '3d_machine_vision/calib/' dev_close_window () dev_open_window (0, 0, 640, 480, 'black', WindowHandle) dev_update_off 

(halcon实例)halcon 3d_coordinates 测量世界坐标中的倾斜物体(已详细注释)

* * Initialize the program dev_close_window ()    //关闭图形窗口 dev_open_window (0, 0, 768, 576, 'black', WindowHandle)   //打开一个原点在(0,0)的宽为768,高为576,背景为黑色的图形窗口

(halcon实例)测量透视畸变图像上的划痕的长度

这个例子有点意思 ,非常值得学习一下。它是测量透视畸变图像上的划痕的长度。利用halcon标定板,在透视畸变下进行标定。把畸变消除后,测量标准片的长度,很准确,是3cm。然后测量透视畸变图像上的划痕的长度。代码:* This program measures the length of scratches in world * coordinates in a pe

两个相机标定two_camera_calibration

two_camera_calibration.hdev* This example program shows how high precision mosaicking * can be performed with calibrated cameras. *  * Further information ca

Region相关算子总结

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,三阶矩,主惯性轴等。12region_features(Regions : : Features : Value)* 计算Region指定特征12select_shape(Regions : Sel

形态学相关算子的总结

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)region边界应用:原图 - 腐蚀后 = 内边界原图 - 膨胀后 = 外边界 1.gen_disc_se功能:创建椭圆形结构元素,用于图像的腐蚀膨胀2.gray_erosion功能:使用结
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