Halcon算子解释大全 Halcon/Visionpro视频教程和资料,请访问 重码网,网址: http://www.211code.com Chapter 1 :Classification 1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功能:把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上. 2.classify_class_gmm 功能:通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类. 3. clear_all_class_gmm 功能

HALCON中的算子大全(中英对照) Chapter 1 :Classification1.1 Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm功能:把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上.2.classify_class_gmm功能:通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类.3. clear_all_class_gmm 功能:清除所有高斯混合模型.4. clear_class_gmm 功能:清除一个高斯混合模型.5. clear_sampl

极坐标想必学过高中数学的人都听过,一般的坐标系中用(x, y)值来描述一个点的位置,而在极坐标系中,则使用到原点的距离ρ和夹角θ来描述该点的位置. 我很早就接触了Photoshop,知道Photoshop里面有个极坐标的扭曲滤镜,如下图: 明白了极坐标(正向.反向)的大致效果是:能将矩形图案变成圆形(环形)图案,或者反过来. 例如制作这种超现实的特效: Photoshop中的“极坐标”滤镜的原理是:以右上角为圆心,旋转以后生成的是一个长宽都是画布两倍的图形,然后将此图形压缩至二分之一,最后将圆心

我们知道,Halcon中的坐标系的原点在左上角,而一般二维平面坐标系的原点在左下角.那么Halcon中坐标系和一般的二维坐标系有什么区别呢?我通过下面这个例子来分析. gen_image_const (Image, , ) dev_set_draw ('margin') *点1 gen_circle (Circle1, ) disp_message (, , , 'white', 'false') *点2 gen_circle (Circle2, ) disp_message (, , , 'w

在Halcon中,Region和XLD之间可以彼此转换.但这种转换并不是“无损”的,XLD可以是不闭合的,但是Region一定是闭合的.因此,如果将不闭合的XLD转为Region,然后再转回XLD,那么转换后的XLD和原先的XLD就有了一定的区别. 言归正传,先说说Region的缩放. 一.Region的缩放 Region的缩放很简单,有zoom_region算子,其签名如下,其中ScaleWidth, ScaleHeight是宽.高的缩放比例因子: zoom_region(Region : R

愿意写代码的人一般都不太愿意去写文章,因为代码方面的艺术和文字中的美学往往很难兼得,两者都兼得的人通常都已经被西方极乐世界所收罗,我也是只喜欢写代码,让那些字母组成美妙的歌曲,然后自我沉浸在其中自得其乐.而今天,在清明之际,在踏青时节,我还是忍不住停下来歇歇脚,稍微共享一下最近一直研究的一个非常基础的算法和应用 - 多目标多角度的模板匹配. 模板匹配,这是一个几十年来一直为业界所重点研究和处理的算法,存在于各种不同的机器视觉库中,如果哪一个没有提供这个功能,那么他将无法获取大家的认可,也就失去了

摘要 图像增强就是指通过某种图像处理方法对退化的某些图像特征,如边缘.轮廓.对比度等进行处理,以改善图像的视觉效果,提高图像的清晰度,或是突出图像中的某些"有用",压缩其他"无用"信息,将图像转换为更适合人或计算机分析处理的形式. 图像增强技术根据增强处理时所处的空间不同,基本可以分为两类:空间域法和频域法. 空间域可以简单地理解为包含图像像素的空间,空间域法是指空间域中,也就是图像本身,直接对图像进行各种线性或非线性运算,对图像的像素灰度值做增强处理.空间域法又分

摘要:本文分享下MindSpore中算子的使用和遇到问题时的解决方法. 本文分享自华为云社区<[MindSpore易点通]算子使用问题与解决方法>,作者:chengxiaoli. 简介 算子的调用是构建模型的基础,准确的找到能满足需求的算子并能正确的使用,可以有事半功倍的效果.本次就分享下MindSpore中算子的使用和遇到问题时的解决方法给大家. 图中是简单的归纳了算子使用的这几个步骤,本文的内容主要是根据图中的步骤再进行解析说明. 分析使用需求 首先了解下什么是算子,通俗的说对一个函数进行

通常,我们谈的高斯模糊,都知道其是可以行列分离的算法,现在也有着各种优化算法实现,而且其速度基本是和参数大小无关的.但是,在我们实际的应用中,我们可能会发现,有至少50%以上的场景中,我们并不需要大半径的高斯,反而是微小半径的模糊更有用武之地(比如Canny的预处理.简单去噪等),因此,小半径的高斯是否能进一步加速就值的研究,正因为如此,一些商业软件都提供了类似的功能,比如在halon中,直接的高斯模糊可以用smooth_image实现,但是你在其帮助文档中搜索gauss关键字后,你会发现有以下

条件<condition> ,<condition> 内为计算成an integer or boolean value的表达式. 表达式的值1则条件为真,否则为假. 1.if(<condition>)... endif:条件为真时,执行条件后的内容,否则转到endif. 2.if (<condition>)...else...endif:条件为真,执行if...else部分,否则执行else...endif,典型的选择条件语句. 3.elseif:相当于算子

1.Develop dev_display  在现有图形窗口中显示图像目标. dev_set_color   设置一个或更多输出颜色,通常用于设置region或者xld的颜色. dev_set_draw  定义区域填充模式,可选项有fill和margin dev_set_line_width  定义区域轮廓输出的线宽. dev_set_shape  定义区域输出形状,例如以矩形显示或者以圆形显示,这样可以更好地标记区域. 2.Image invert_image  使一个图像反相. min_im

Chapter 1 :Classification 1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功能:把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上. 2.classify_class_gmm 功能:通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类. 3. clear_all_class_gmm 功能:清除所有高斯混合模型. 4. clear_class_gmm 功能:清除一个高斯混合模型. 5. clear_samples_class_gm

Chapter 1 :Classification 1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功能:把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上. 2.classify_class_gmm 功能:通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类. 3. clear_all_class_gmm   功能:清除所有高斯混合模型. 4. clear_class_gmm   功能:清除一个高斯混合模型. 5. clear_samples_clas

在Halcon的rft变换中,我们经常可以看到这样的算子组合: rft_generic (Image, ImageFFT2, 'to_freq', 'none', 'complex', Width) convol_fft (ImageFFT2, ImageFilter, ImageConvol2)rft_generic (ImageConvol2, ImageFiltered2, 'from_freq', 'n', 'real', Width) 这个很容易理解,即将图片从空间域转到频域,然后做一

本人文着重阐述以下问题: halcon是否只能使用halcon专用的标定板? halcon标定板如何生成? halcon标定板如何摆放,拍照数量有无限制? halcon是否只能使用halcon专用的标定板? halcon提供了简便.精准的标定算子并且提供了标定助手,这无疑大大方便了广大开发者. 在halcon中有两种方式可以进行标定: 如halcon自带例程中出现的,用halcon定义的标定板  ,如下图 用户自定义标定板,用户可以制作任何形状.形式的标定板       所以,halcon并非只

算子 rgb1_to_gray  灰度化 threshold:英文是阈的意思    二值化算子 Connection Compute connected components of a region. 用来计算输入区域中的所有连通域. 二值化后,虽然看起来分成了很多区域,但实际上,halcon还认为是一个区域, 所以要用connection将区域分开才能用select_shape来选择不同的区域 Window Handle介绍 可视化---更新窗口--- 在运行模式----       默认选择

一.前述 SparkStreaming中的算子分为两类,一类是Transformation类算子,一类是OutPutOperator类算子. Transformation类算子updateStateByKey,reduceByKeyAndWindow,transform OutPutOperator类算子print,foreachRDD,saveAsTextFile 本文讲解OutPutOperator类算子. 二.具体 1.foreachRDD 可以拿到DStream中的一个个的RDD,对拿到

在Python中,如果字符串的前面有r/R前缀,那么,就会禁用转义符\的功能: >>>path = r'C:\new\text.dat'>>>pah'C:\\new\\text.dat' >>>print(path)C:\new\text.dat >>>len(path)   #虽然打印的形式不一样,但是字符数还是15个15 上面的例子中,在交互环境下打印,Python将打印结果当成Python code来看待,因此,会有双斜杠:而p

*此代码可直接复制到HDevelop中运行 a:= 3.456 *取整.取最近的整数 int_a := int(a) //取整数部分,结果是3 round_a := round(a) //将输入元组转换为最接近的整数元组,结果是3 *四舍五入,结果是字符串 g0 := a$'.0f' //保留0位,结果是'3' g1 := a$'.1f' //保留1位,结果是'3.5' g2 := a$'.2f' //保留2位,结果是'3.46' g3 := a$'.3f' //保留3位,结果是'3.456'

1.combineByKey combine 为结合意思.    作用: 将RDD[(K,V)] => RDD[(K,C)] 表示V的类型可以转成C两者可以不同类型. def combineByKey[C](createCombiner:V =>C ,mergeValue:(C,V) =>C, mergeCombiners:(C,C) =>C):RDD[(K,C)] def combineByKey[C](createCombiner:V =>C ,mergeValue:(C

PairRDD 有几个比较麻烦的算子,常理解了后面又忘记了,自己按照自己的理解记录好,以备查阅 1.aggregateByKey aggregate 是聚合意思,直观理解就是按照Key进行聚合. 转化: RDD[(K,V)] ==> RDD[(K,U)] 可以看出是返回值的类型不需要和原来的RDD的Value类型一致的. 在聚合过程中提供一个中立的初始值. 原型:     def  aggregateByKey[U:ClassTag](zeroValue:U, partitioner:Parti