形态模板的定义与查找是工业视觉里最基本的常用操作。下面勇哥提供一个例子。下图是定义形态模板，并且显示模板轮廓。换一张不同姿式的图片，查找模板，并显示模板轮廓、ROI、中心点。dev_set_draw ('margin')
dev_set_color('green')
dev_close_window()
dev_open_window(0, 0, 512, 382, 'black',
angle_lx( : : Row1, Column1, Row2, Column2 : Angle) 函数作用：计算线与水平轴间的夹角逆时针旋转向量到水平轴的角度即为结果值，该结果取决于两个点的顺序，用弧度表示，范围为[-pi, pi]上一段代码：ange_lx(Row_1, Col_1, Row_2, Col_2, Angle)
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手眼标定涉及的坐标系有：工件坐标系工具坐标系相机坐标系（相机坐标系里又有图像坐标系和像素坐标系，这其实就是前面讲的单目标定的内容）基坐标系手眼标定一般有两种形式：1、相机固定（eye-to-hand）我们需要的最终结果，即得到base 与 cam 的空间位置关系，即一个4*4的变换矩阵。这个可以通过移动tool带着标定板移动到相机下方不同位置角度，由相机多次拍摄标定板来计算得到。有些相机虽然固定在机械手上，但如果相机每次拍摄时都回到标定时的固定位置拍摄，这还是属于eye-to-hand模式，即相
关于机器人视觉的手眼标定的原理，勇哥先放上一些教程资源：工业现场相机坐标系和机械手坐标系的标定halcon之手眼标定基本原理手眼标定的两种方式手眼标定之9点法众所周知，目前机器视觉项目，很大一部分都是引导机器人去取料 放料等工作。 这个里面就有个非常重要的工作要做。就是将相机的坐标系 映射到机器人坐标系里面，这样才可以实现视觉配合机器人动作。 通常这种标定使用有多点标定法（俗称九宫格标定法）可以实现将相机坐标系映射到机器人坐标系里面。在康耐视软件中九宫格算法的结果
通过本例程巩固了对剖面灰度值的描述，并进行测量，算子使用同“halcon例程学习笔记（2）”。此例程进一步学习了halcon中的基本函数的使用方法：subset 求取一个数组的子集find 查找相应条件的值的位置索引数组的错位减法的使用。其它基本图像处理基本算子，可以查阅halcon使用手册，详细了解。例程代码如下：dev_update_off ()
dev_close_window ()
read_image (
本例程来做halcon10.0版本中的一维函数中check_smd_tilt.hdev例程，通过此例程可以学习到如何使用halcon中算子measure_projection通过投影图像上垂直于剖面线方向的灰度值来提取1D灰度剖面，如下是对此算子的详细理解：更多关于测量的算子理解，可以参考北京大恒宣讲的PPT halcon测量技术。下面例程是检测SMDS是否与近水平或者相对相机是否倾斜。分析图像发现相机的景深很小，因此倾斜的拍摄的图像是模糊的。因此才程序采用了首先对图像进行分割，然后
其为分析液体中的成分，得出区域中的平均灰度和面积；在液体二值图像中有几个亮斑，需要提前去除；液体成分中灰度变化不明显，直接采用全局阈值处理效果不佳；读取鼠标按键数值，并选择区域。threshold (Image, Large, 110, 255)
* Dilate regions with a circular structuring element
dilation_circle&
这个例程的目的是使用算子来找出结构不规则的原则，其中涉及到一些算子：crop_rectangle1:从图像中截取矩形图像
gauss_filter:高斯滤波
watersheds:图像分水岭算法
smallest_rectangle1:平行于坐标轴的最小外接矩形Part Ⅰ 初始化程序dev_update_off ()
dev_close_window ()
dev_set_draw ('margin')
dev_set_li
1、一维条码一维条码：由一组规则排列的条、空以及对应的字符组成的标记，“条”指对光线反射率较低的部分，“空”指对光线反射率较高的部分，这些条和空组成的数据表达一定的信息，并能够用特定的设备识读，转换成与计算机兼容的二进制和十进制信息。 一维条码的码制： EAN码、39码、交叉25码、UPC码、128码、93码，ISBN码，及Codabar（库德巴码）等。 EAN 码：是国际通用的符号体系，是一种长度固定、无含意的条码，所表达的信息全部为数字
要检查电芯表面是否有条码，可以知道电芯是否放反面了，起到视觉防呆的作用。勇哥能想到的思路是：一维，二维码识别，能识别则为有码面。框选区域，算子intensity计算区域灰度值的平均值或者方差，以此来判断是否为有码面。下面的程序两种方法都用到，把代码做个记录，供大家参考。其结果可以看到，完美的情况下，两种方法都可以。但其实还是有问题的，比如如果电池表面贴了膜，那么因为反光的原因，两种方法都有可能会误判断。如果二维码很小，选择的区域很大，那么灰度平均都是差不多的，也没办法判断。* Code