模糊测量是对标准测量的一种扩展，并不意味着测量是“模糊的”，而是用模糊隶属函数来控制边缘的选择。所谓的模糊隶属函数，就是将边缘的特征值转换为隶属度值，基于这些隶属值做出是否选择边缘的决定，即当隶属值大于你设定模糊阈值时，边缘就会被选中，反之则反。这种方法的优点是即使使用很低的最小阈值或平滑，也能灵活处理额外的边缘。举个简单的例子方便理解： 比如在测量开关引脚之间的宽度和距离时，引脚可能会有反射（左图），直接用一维测量会产生错误的结果
阈值分割引言C#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，即图像直方图无双峰，
那么基于图像直方图的所有法都是不甚理想的
只能在此基础上进行一定的变换，例如nbl算
图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。1，点，线，边缘检测1.1 点检测将嵌在一幅图像的恒定区域或亮度几乎不变的区域里的孤立点的检测，就是点检测。可以用点检测的模板来将孤立的点检测出来：这个模板的作用就是当模板中心是孤立点时，模板的相应最强，而在非模板中心时，相应为零。拉普拉斯模板：对计算出来的
谷歌访问助手是干什么用的？当然是用gxxxx来搜索资料用的。我们仅使用它来搜索机器视觉方面的资料，ZZ什么的没兴趣。下载下来是这个东东。把扩展名改为.rar，然后解压缩（做这一步的原因是，你不能直接把插件包拖放到google chrome上去，会报一个错误。）解压缩后内容是下面这样的。然后准备在google chrome中安装这个插件了。下面截图显示的是勇哥当前使用的版本。在菜单中找到“扩展程序”。注意勾选“开发者模式”。就可以看到“加载已解压的扩展程序”看到下面这个就已经安装成功了。但是如果不
halcn上面的工具条各位都已经很熟悉了吧。可能也未必……，下面个这个轮廓线窗口的图标，你陌生吗？作用：用于详细检查线性或圆形ROI的灰度值剖面（见图3）。在“测量助手”中或检查相机焦点时，使用线条轮廓尤其有助于优化边缘检测。其它的应用则是分析基于灰度变的缺陷。请注意, “轮廓线”窗口是一个可视化工具，不能用于创建任何输出，例如在图像中执行更改或生成代码。详细介绍：打开后，显示“没有有效的绘图数据”（图1）这是因为你没有使用它的ROI工具在图上绘制测量范围。勇哥打开一副缺陷图片。（图2）（图3）
阈值分割引言C#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，即图像直方图无双峰，
那么基于图像直方图的所有法都是不甚理想的
只能在此基础上进行一定的变换，例如nbl算
阈值分割引言C#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，即图像直方图无双峰，
那么基于图像直方图的所有法都是不甚理想的
只能在此基础上进行一定的变换，例如nbl算
在工业应用中，定位是大多数应用场景必不可少的环节。通过定位，我们可以对设备作业位置或区域进行调整，如打标、切割、机械手引导等应用。除此之外，我们还可以对被测物进行定位，根据定位数据缩小检测区域以达到提高检测速度和降低误检的目的。我们一般采用模板匹配的方式对被测物进行定位。HALCON为我们提供了基于形状、基于互相关、基于描述符以及可变形的模板匹配。在之前的推送中，大恒图像为您详细讲解了Blob和OCR工具，今天，大恒图像就以基于形状的模板匹配为例，为大家介绍如何通过HDevelop插件实现二维图
1 dev系列函数在HDevelop中我们会看到很多dev开头的函数，这些函数一般都会存在一个不带有dev前缀且名称相同、参数相近的算子，这两种算子的区别在于，前者作用范围仅限于HDevelop在导出为其他语言代码时将被忽略，后者则可以被成功导出为C、C++、CSharp等代码。2 打开窗口我们可以通过代码的方式创建窗口，具体函数如下。或正如我们之前所说的dev_open_window会创建一个HDevelop的图形窗口，它拥有HDevelop图形窗口的所有功能，但该代码不会被导出。由open_
图像处理过程中，从图像中观察处理结果无疑是最直观的方式。在最终的程序交付或项目阶段性成果展示时，为了能够更直观的表现我们算法的处理效果，往往需要图文并茂的进行演示。今天我们就来看看，在HDevelop中如何图文俱佳展示我们的处理结果。在开始之前我们首先打开一个新的脚本并输入如下代码read_image (Image, 'printer_chip/printer_chip_01')
binary_threshold (Image, Regi