傅立叶变换(FT, Fourier Transform)的作用是将一个信号由时域变换到频域.其实就是把数据由横坐标时间.纵坐标采样值的波形图格式,转换为横坐标频率.纵坐标振幅(或相位)的频谱格式.变换后可以很明显地看出一些原先不易察觉的特征. 离散傅立叶变换(DFT)的算法属于线性变换.由于对每个采样点,都要做一次全部点的加权求和的运算,因此当采样点比较多时,运算速度会很慢. 快速傅立叶变换(FFT)是DFT的快速算法,运算结果和DFT是相等的.其原理是利用权值的对称性与周期性,把采样点分解成两

halcon的算子列表   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_sa

表面瑕疵检测是机器视觉领域非常重要的一个应用.机器视觉是集光学.机电和计算机三个领域的一门不算新的技术.但目前表面瑕疵检测在学界主要是计算机专业或者控制专业瞄准图像处理方向在做,而视觉光学系统这一块主要是光学工程专业在做.很少有研究者把这三块都结合的很好,而国内做这机器视觉(注意是机器视觉 不是计算机视觉)基本上都是小公司. 软件这一块就不说了,国内的整体软件环境不好.据我所知,日本.德国和美国在机器视觉方面有很多相对成熟的软件.中国农业大学的陈兵旗教授在留日期间弄过很多机器视觉方面的农业机器人

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数006, image,影像处理(像素图) 为方便阅读,在不影响说明的前提下,笔者对函数进行了简化: :: 用符号“**”,替换:“procedure” :: 用大写字母“X”,替换:“IHUntypedObjectX” :: 省略了字符:“const”.“OleVariant” [示例] 说明 函数: procedure AddNoiseWhiteContourXld( const Contours: IHUntypedO

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

<zw版·delphi与halcon系列原创教程>zw版_THOperatorSetX控件函数列表v11中文增强版 Halcon虽然庞大,光HALCONXLib_TLB.pas文件,源码就要7w多行,但核心控件就是两个: THImagex,图像数据控件,v11版,包括488个函数和子程序 THOperatorSetX,操作主接口控件,v11版,包括1929个子程序 以上两大核心控件,已经删除个别delphi内部属性函数,不影响日常使用. 其他控件,基本上,都是为配合两个控件,提供数据类型支持.

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

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

图像采集和二值化等处理 * Image Acquisition : Code generated by Image Acquisition open_framegrabber (, , , , , , , , , -, AcqHandle) grab_image_start (AcqHandle, -) dev_close_window () dev_open_window (, , , , 'black', WindowHandle) * 不是以填充的形式显示,而是以轮廓的形式显示!* dev

机器视觉应用工程开发思路 机器视觉应用工程主要可划分为两大部分,硬件部分和软件部分. 1.硬件部分,硬件的选型至关重要,决定了后续工作是否可以正常开展,其中关键硬件部分包括:光源,相机以及镜头. 2.软件部分,目前业内商业库主要有Halcon,康耐视,DALSA,evision,NI等,开源库有OpenCV.其中NI的labview+vision模块. 机器视觉应用工程大致开发思路:       一.获取图像              图像采集可以来源多个途径,用算子read_image去读取图

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_gmm 功能:清除一个高斯混合模型的训练数据. 6. c

本人是工作八年的视觉工程师,主要从事Halcon和Visionpro视觉开发,谈谈个人对视觉学习看法: 1.HALCON是德国MVtec公司开发的一套完善的标准的机器视觉算法包,它节约了产品成本,缩短了软件开发周期. Halcon:底层功能算法多,运算性能快,开发需要一定软件功底和图像处理理论. 快速学习做法:研究实例.做实战项目.halcon不能提供相应的界面编程需求,需要和vs来构造MFC界面或者QT使用,才能构成一套完整软件. 2.需求主要有二维三维二维:(1)识别定位:(2)OCR识别:

持更 应用范围 (罗列自官方帮助文档,以后有空了按照需求展开叙述) 1. 安全系统 2. 表面检测 3. 定位 4. 二维测量比较 5. 二维码识别 6. 二维位置定位 7. 二维物体识别 8. 光学字符识别 9. 机器人视觉 10. 交通监视和驾驶辅助系统 11. 三维测量比较 12. 三维物体定位 13. 三维物体识别 14. 特征检测 15. 完整性检测 16. 颜色检测 17. 一维码识别 18. 印刷检测 方法 Blob分析 对前景/背景分离后的二值图像,进行连通域提取和标记.核心思想

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/11543364.html haicon算子中文查找大全百度云链接 链接:https://pan.baidu.com/s/1a6VjoXDnTbCdVKK2GjS1ug 提取码:k5hq 下载后 可以直接ctrl+f查找 很方便 最近开始实习工作了,有用到halcon,然后里面的算子真的太多了又是英文 看的我头疼 网上又搜索不到或者说很难搜索 某某算子是干嘛的  烦死了QAQ Chapter_1

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_gmm 功能:清除一个高斯混合模型的训练数据. 6. c

摘要 缺陷检测是视觉需求中难度最大一类需求,主要是其稳定性和精度的保证.首先常见缺陷:凹凸.污点瑕疵.划痕.裂缝.探伤等. 缺陷检测算法不同于尺寸.二维码.OCR等算法.后者应用场景比较单一,基本都是套用一些成熟的算子,所以门槛较低,比较容易做成标准化的工具.而缺陷检测极具行业特点,不同行业的缺陷算法迥然不同.随着缺陷检测要求的提高,机器学习和深度学习也成了缺陷领域一个不可或缺的技术难点. 总的来说,机器视觉中缺陷检测分为一下几种: blob+特征(官方示例surface_scratch.hde

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

上一篇实现了在MFC的窗体内显示图片,本篇介绍如何在MFC窗体内实时显示摄像头的影像. 要实现的功能是点击一个“开始”按钮,可以显示影像,再点击“停止”按钮,可以停止显示. 因为实时显示影像需要在一个循环里执行,为了在显示影像的同时还可以干别的(比如,点击“停止”按钮),这里需要用到多线程,即显示影像的代码放到子线程中,与主线程并发执行. 重点已经说清楚了,下面是开发步骤: 1.先把Halcon中实时显示的程序搞定 2.Halcon代码导出为C++代码 3.建立MFC工程 4.在MFC中添加Ha

小学期的<信号与系统>课,要求写一个频率计数器,下面是我个人理解的频率计数 傅里叶变换的代码: # coding=utf-8 import numpy as np from scipy.io import wavfile import matplotlib.mlab as mlab import matplotlib.pyplot as plt class FrequencyCounter(): def loaddata(self, filename): try: samplerate, ch