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
Rinspect_gasket_local_deformable.hdev检测垫圈局部变形*这个例子演示了如何利用局部变形匹配（local deformable matching）来寻找出垫圈是否变形dev_update_off()Smoothness:=25read_image(ModelImage,..read_image( Image,......下面是ModelImage和Image（两个基本相近，肉眼难辨）显示信息不予赘述。。。一：创建variation model （差异模型）sob
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
图像增强一般通过如下几种方式：1. 灰度值线性变换scale_image: g’ := g * Mult + Add g为当前的灰度值，Mult 为所乘的系数，Add为加的偏移值，由公式可以看出用scale_image来处理图像是个线性变化，会让黑的地方更黑，亮的地方更亮。scale_image_max:将灰度值拉伸到0-255。2. 增强图像对比度- emphasize(Image : ImageEmphasize : MaskWidth, MaskHeight, Factor : )- il
很多时候当我们用edges_sub_pix, threshold_sub_pix 等算子得到边缘后，因为有噪声、物体本身断裂等原因 很多边缘是共线但是断裂的如下图所示，提取键盘的网格，左图有很多共线线段，右图为共线连接后的结果更详细信息可查阅自带例程：measure_grid.hdev一个更直观的例子提取网格，左图因为网格有交叉点通过edges_sub_pix得到是断裂的网格线，右图为union_collinear_contours_xld的结果union_collinear_con
由于halcon的这些基本运算符有时候要用时查帮助手册比较困难，不像算子那样容易搜索到帮助。因此特在此留下一篇，以方便大家查阅。1、标准赋值Ø assign(Input, Result) //编辑形式，永远都是输入在前，输出在后 1: assign(sin(x) + cos(y), u)Ø Result := Input &nbs