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进行几何分析得到一些重要的几何特征，例如：区域的面积、中心点坐标、质心坐标、最小外接矩形、主轴等。&
(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FeatureVector的大小不同。当然，这也要看你的FeatureVector的算法产生的数据是什么样了。也许有
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crop_domain算子切割小齿，然后再仿射变换
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,两者与坐标横轴的夹角为θ，则可以得到各种间距及角度的灰度共生矩阵(i,j,d,θ)。其中元素(i,
粘合度高的物体识别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shape之间的差异，请访问：read_image (Image, 'C:/Us
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点必要很容确定旋转度数。测试代码：*来料发生位移+旋转
dev_close_window ()
dev
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 (
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', UsedThres
玻璃瓶口的缺陷检测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 :=
（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test_equal_obj判断object为空，count_ob