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勇哥的实验,常见halcon图像过滤器的测试(五):highpass_image 从图像中提取高频分量

勇哥注:图片过滤器是一切缺陷检测、边缘提取、图片分割前处理、分类器应用等等的基础。有很重要的研究意义。因此勇哥会写成一个系列贴子以和大家一起分享。-正文---------------------------------------------------------------------highpass_image  从图像中提取高频分量。签名highpass_image(Image : Highpass : Width, Heigh

勇哥的实验,常见halcon图像过滤器的测试(三):bilateral_filter双边滤波器详解

勇哥注:图片过滤器是一切缺陷检测、边缘提取、图片分割前处理、分类器应用等等的基础。有很重要的研究意义。因此勇哥会写成一个系列贴子以和大家一起分享。-正文---------------------------------------------------------------------bilateral_filter  对图像执行双边滤波算子签名如下:bilateral_filter(Image, ImageJoint : ImageBilateral : SigmaSpatial

勇哥的实验,常见halcon图像过滤器的测试(四):bandpass_image 带通滤波器进行边缘提取

勇哥注:图片过滤器是一切缺陷检测、边缘提取、图片分割前处理、分类器应用等等的基础。有很重要的研究意义。因此勇哥会写成一个系列贴子以和大家一起分享。-正文---------------------------------------------------------------------需求:我们希望提取包括缺陷处的齿部轮廓。图2是源图。图1是源图的缺陷示意。图3 左边是预处理后的效果,右边是使用算子bandpass_image过滤后的结果。结果已经达到了我们的需求。(图1)(图2)(图3)示

学习一下region的官方示例,看看有啥未知的知识点(三)

勇哥大致看了一下halcon中有关region相关的官方例程,还是有一些很趣的东西。因此有个想法是把它全部滤一遍,在这里记录一下以备查。车道标志的快速检测球头连接检查球头连接检查2填充区域之间的间隙(取决于灰度值)填充区域之间的间隙(取决于灰度值)expand_gray_ref填充区域之间的间隙或分割重叠区域(1)车道标志的快速检测autobahn.hdev这是一个巧妙的图像分割的例子。使用网格、找边缘、膨胀算子的组合,缩小了分割图像的范围。非常值得借鉴。效果如下:首先,生成网格,再剪切。目的是

图形学概念:矩、中心矩、质心、patch方向

1、几何矩理论1.1 矩与数学期望数学期望定义(一维离散):设X∈[a,b]X∈[a,b],密度为f(x)f(x),数学期望为:E(X)=∑i=1∞xiP(xi)E(X)=∑i=1∞xiP(xi)定义(一维连续):设XX为连续型随机变量,其概率密度为f(x)f(x),则X的数学期望为:E(X)=∫+∞−∞xf(x)dxE(X)=∫−∞+∞xf(x)dx注:假定广义积分绝对收敛,即∫+∞−∞|x|f(x)dx∫−∞+∞|x|f(x)dx存在定义(二维离散):对于离散变量(X,Y)(X,Y)的P(x

学习一下region的官方示例,看看有啥未知的知识点(二)

勇哥大致看了一下halcon中有关region相关的官方例程,还是有一些很趣的东西。因此有个想法是把它全部滤一遍,在这里记录一下以备查。area_center求面积中心灰度区域和重心计算的精度分析   计算region的孔的面积定位网格图形中的不规则部分(缺陷部分)auto_threshold 自动阈值图像分割(1) area_center求面积中心area_center.hdevread_image (Image, 'fabrik')

勇哥的视觉实验:K-NN分类器(二) 检测瓶口缺陷,演示了算子select_feature_set_knn用法

前言:==========================================================分类器相对于深度学习来讲是一种古老传统的图片处理技术。halcon中常见的有四类分类器:MLP(多层神经网络neural Nets)SVM(支持向量机)K-NN(K-最邻近)GMM(高斯混合类型)分类器的应用领域主要是下面这些:image segmentation         图像分割&nbs

勇哥的视觉实验:K-NN分类器(一) 图片分割

前言:==========================================================分类器相对于深度学习来讲是一种古老传统的图片处理技术。halcon中常见的有四类分类器:MLP(多层神经网络neural Nets)SVM(支持向量机)K-NN(K-最邻近)GMM(高斯混合类型)分类器的应用领域主要是下面这些:image segmentation         图像分割&nbs

halcon的分类器算子:reduce_ocr_class_svm

reduce_ocr_class_svm名称reduce_ocr_class_svm —通过精简SVM近似训练有素的基于SVM的OCR分类器。签名reduce_ocr_class_svm(::OCRHandle,方法,MinRemainingSV,MaxError:OCRHandleReduced)描述reduce_ocr_class_svm降低基于OCR分类的SVM的分类时间OCRHandle通过返回它的一个缩小复印OCRHandleReduced。参数 Method,&n

勇哥的视觉实验:SVM分类器(九) 用SVM和PLM进行OCR,对比两者的区别

前言:==========================================================分类器相对于深度学习来讲是一种古老传统的图片处理技术。halcon中常见的有四类分类器:MLP(多层神经网络neural Nets)SVM(支持向量机)K-NN(K-最邻近)GMM(高斯混合类型)分类器的应用领域主要是下面这些:image segmentation         图像分割&nbs
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