膨胀运算在数字形态中的作用是把图像周围的背景点合并到物体中。如果两个物体之间距离比较近，那么膨胀运算可能会使这两个物体连接在一起。膨胀对填补图像分割后物体中的空洞很有用。dilation1(Region, StructElement:RegionDilation:Iterations:)功能： 使用用户自定义的结构元素对区域进行膨胀。结果元素是一个区域region,可由这些算子区域产生：gen_circle, gen_rectangle1, gen_rectangle2, gen_ellipse
一个字节表示一个像素是灰度图像，三个字节表示一个像素是RGB图像，一个字节8位位深度为8，三个字节位深度为24位。膨胀、腐蚀、开运算、闭运算针对二值图像（二值图像是指在图像中，灰度等级只有两种，也就是说，图像中的任何像素不是0就是1，再无其他过渡的灰度值），腐蚀是减少像素，膨胀是增加像素。开运算：先腐蚀后膨胀（也减少像素），可以将两个物体分开，可以消除离散点和"毛刺"，。闭运算：是先膨胀后腐蚀（增加像素），用来填充物体内细小空洞、连接邻近物体、平滑其边界的同时并不明显改变其面
基本手法如下：1、采集图像2、预处理3、分割4、识别显示1、采集图像read_image (Image, ‘D:/**‘)get_image_size (Image, Width, Height)dev_open_window(0, 0, Width, Height, ‘black’, WindowHandle)2、预处理decompose3 (Image, Red, Green, Blue)trans_from_rgb (Red, Green, Blue, Hue, Saturation, I
图像处理(image processing)用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。图像处理技术一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。Blob分析（Blob Analysis）在计算机视觉中的Blob是指图像中的具有相似颜色、纹理等特征所组成的一块连通区域。Blob分析（Blob Analysis）是对图像中相同像素的
勇哥之前写的一篇文章《Halcon学习（27-2）halcon测量技术：找线》里那段找线的代码，经常会报measure_pos的第4个参数报错。measure_pos的调用如下面这样： measure_pos (Image, MeasureHandle1, sigma, thresold, transition, select, RowEdge, ColumnEdge, Amplitude,&nb
tuple_sort_index算子是返回按升序排序后的tuple元素的索引，官方说明如下：tuple_sort_index算子按升序对tuple的所有元素进行排序，
并返回已排序tuple的元素（相对于输入tuple-tuple）的索引。
作为前提条件，元组的单个元素必须是可比的。
因此，元组只能由字符串组成，或者只能包含（整数或浮点）数字。
在后一种情况下，整数和浮点数可以混合。请看下面的代码：A:=[4,9.03,9.01,9.02,9,5,6]
tuple_sort_index
hom_mat2d_to_affine_par算子全网只有下面这个解释：hom_mat2d_to_affine_par( : : HomMat2D : Sx, Sy, Phi, Theta, Tx, Ty)
功能：根据仿射变换矩阵（齐次二维变换矩阵）计算仿射变换参数
HomMat2D (输入参数)
首先先说明一下Hdevelop图形显示界面的坐标：基本上和其他环境中图像的坐标一样，左上角为(0,0)，X轴为横轴，Y轴为纵轴,行Row指的是Y轴坐标，列Column指的是X轴坐标关于gen_measure_rectangle2：它是获得一个测量句柄Row, Column是矩形的中心Length1, Length2是矩形区域的长和宽的一半，关于区域的宽度，尽量在包住边缘的同时设置的越大越好，因为设置的太小噪声太大Phi是Rectangle旋转的角度，当为正时表示逆时针旋转，当为负时表示顺时针旋转
群里有人问题怎么测量下面的工件的尺寸？勇哥把原图处理了一下，供大家练习。下面代码是群中有人给出的一种思路，不完善。其主要思路是：。查找边缘Xld。分割Xld。循环判断每小段xld，通过其方向判断是不是我们需要的线条dev_close_window()
read_image (Image, 'C:/Users/hackpig/Desktop/QQ图片20191214110730.png')
dev_open_window(0, 0, 51
最新的HALCON版本19.05于2019年5月发布。下面，您将找到本版本中包含的一些功能的概述。.（1）arm处理器的深度学习推理随着HALCON 19.05，客户可以直接臂执行深度学习arm®处理器。这使他们能够在嵌入式设备上部署深度学习应用程序，而无需任何其他专用硬件。所有三种深度学习技术图像分类，对象检测和语义分割都支持并在基于Arm的嵌入式设备上运行。（2）增强的对象检测HALCON基于深度学习的对象检测可以对训练好的对象类进行本地化，并使用周围的矩形进行识别。HALCON 19.05