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对比度受限直方图均衡化CLAHE及halcon的实现

直方图均衡简单、高效;但是,图像中不同的区域灰度分布相差甚远,对它们使用同一种变换常常产生不理想的效果;实际应用中,常常需要增强图像的某些局部区域的细节。为了解决这类问题,Pizer等提出了局部直方图均衡化的方法(AHE);AHE方法仅仅考虑了局部区域的像素,忽略了图像其他区域的像素,且对于图像中相似区域具有过度放大噪声的缺点;K. Zuiderveld等人提出了对比度受限CLAHE的图像增强方法;通过限制局部直方图的高度来限制局部对比度的增强幅度,从而限制噪声的放大及局部对比度的过增强;也可以

CLAHE的实现和研究

转一篇CLAHE算法的贴子,涨下见识!原文出处:https://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/6435601.html?utm_source=debugrun&utm_medium=referral CLAHE算法对于医学图像,特别是医学红外图像的增强效果非常明显。CLAHE  https://en.wikipedia.org/wiki/Adaptive_histogram_equalization中文方面非常好的资料 限制对比度自适

直线拟合 矩阵实现

转一篇矩阵做最小二乘法的贴子:https://blog.csdn.net/wuan584974722/article/details/53670878对于我们孤立的点的集合,我们可以使用矩阵求最小二乘法最优解。 //对于我们孤立的点的集合,我们可以使用矩阵求最小二乘法最优解。     create_matrix(|ColumnEdageArr|,2,1,MatrixIDA)     create_mat

Halcon清晰度检测实例

此实例通过使用Halcon实现5种清晰度算法函数:1. 方差算法函数;2. 拉普拉斯能量函数;3. 能量梯度函数;4. Brenner函数;5. Tenegrad函数;测试效果如下图片;找到峰值对应的那张图,确实是最清晰的那张;使用直方图显示清晰度结果,如果有更好的方法,那就跟帖回复吧。此实例有HalconBBS群友提供!*evaluate_definition的使用例子 *使用halcon自带的图片 *实现了五种评价函数, *选择算子的Method值,可以观察不同评价函数的效果。 re

去雾算法 halcon 实现

这是一篇转载贴子:https://blog.csdn.net/wuan584974722/article/details/53764769 此文章对应的是类似于Retinex算法,见贴子: https://www.skcircle.com/?id=320 ********************************** *何凯明博士去雾算法代码实现 *论文:<<Single Image Haze Removal Using&nb

halcon运行版怎么使用

资料看上去只是大恒的一张幻灯片上面的内容不用看了。勇哥联系了大恒的人,打听到下面的情况(这算是官方说法了):1. 安装halcon的时候,勾选“install driver for usb dongles”,安装加密狗驱动。注意这个时候你得把狗插上去。2. 如果你错过了这个选项,可以选择手工安装执行下面的程序(带参数 -i)注意执行前要先插上狗。3. 回到haspdinst.exe文件的上级目录,找到lmhostid.exe程序,拖入到命令行 中,输入“空格 -flexid”,回车运行

halcon的高斯金字塔gen_gauss_pyramid和单调算子monotony

高斯金字塔可以生成不同大小的一波图像,按你指定的缩小比例来。如下图:算子原型:gen_gauss_pyramid(Image : ImagePyramid : Mode, Scale : )gen_gauss_pyramid计算一个按比例缩小的图像金字塔。下一幅图像缩小的尺度由参数Scale 决定。例如,Scale的值为0.5将使图像Image 的边缘长度缩短50%。这完全等同于“正常”金字塔。参数Mode决定了平均的方式。有关此参数的更详细描述,请参见affine_trans_image。在S

halcon固定相机2D匹配抓取工件例程解读

这篇是对halcon例程pick_and_place_with_2d_matching_stationary_cam.hdev的学习笔记。它讲得是利用halcon做了手眼标定后,怎么应用标定结果做机器人抓取物料。一般学习了halcon的手眼标定例程后,第一个想到的问题估计就是想到应用的问题。是不是想屏幕上指定一个像素点,然后转为机器人的坐标让它走到这个点上去?以前九点标定是用affine_trans_point_2d算子传入像素点就可以转为机械点了。想知道怎么用手眼标定做到这个要求,这个例程中就

halcon官方3D视觉指南机译中文版pdf

这份3D视觉指南pdf,我花了几十元用wps的vip收费全文翻译功能整出了个中文版来。翻译结果比较惨,特别是代码部分也被傻傻的翻译了。其它还有些图文混排的部分也乱套了。数学公式有些也被“翻译”了。不过纯文字阅读的部分还是可以勉强读一下,但是你也得中英文对照着一起看才行。话说许多halcon标定的图文资料都是从这份指南里copy出来的,还是很有参考价值。就弄个收费下载,收回点翻译费用吧。下载资源同时提供中文和英文版pdf,以方便大家对照看。本资源下载可以免登陆下载。-

Not enough calibration object poses: For the hand-eye-calibration at least three calibration object

勇哥碰到下面这个错误信息:标定对象姿势不够:对于手眼标定,至少需要三个标定对象姿势Not enough calibration object poses: For the hand-eye-calibration  at least three calibration object poses are necessary这个问题的原因是在标定的时
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