处理流程:快速二值化(区域)->获取区域边缘->截取边缘->膨胀边缘区域(定位)->定位区域进行边缘检测->边缘分割:线和圆->选择属性为圆的弧->拟合圆 *读取图像 read_image (Image, 'double_circle') dev_close_window () get_image_size (Image, Width, Height) dev_open_window (, , Width, Height, 'black', WindowHandl

先了解什么是阈值,度娘告诉我的是:一个领域或一个系统的界限称为阈,其数值称为阈值.在图像中,我们把图像看成一个由像素灰度值组成的数集,那么阈,就是这个图像中,根据目标与背景灰度值的差异,选取的一个合适的分割值.这个值可以确定图像中每一个像素点是属于目标还是属于背景. 阈值分割常用于目标与背景对比度较强,背景与目标灰度比较单一的情况. 阈值分割的第一步是要找到合理的阈值. Halcon提供灰度直方图,可以进行直观的阈值处理. 打开灰度直方图 1.点击菜单栏中的“可视化” 2:在‘’可视化‘菜单栏下

1.RGB通道:R红色,G绿色,B蓝色:R.G.B各占一个字节,取值范围在0—255:可代表的颜色数256*256*256==2^24 黑色区域是:R=G=B=0;   白色区域是:R=G=B=255;  黄色:R=G=255,B=0: decompose3 (Image, Image1,Image2, Image3)  *将一个三通道图像转换成3个通道的图像          2.  hsv通道: 色相(H)是色彩的基本属性,就是平常所说的颜色,如红色.黄色等,取0-360: 饱和度(S)是指

* * bottle.hdev: Segment and read numbers on a beer bottle 分割读取啤酒瓶上的数字* * Step 0: Preparations* Specify the name of the font to use for reading the date on the bottle.* It is easiest to use the pre-trained font Industrial_0-9_NoRej. If you* have run

threshold(Image:Region:MinGray:MaxGray:) 功能:得到灰度值在最小与最大这间的那些部分.其返回仍然是一个区域. MinGray<MaxGray. 这个算子可以用灰度直方图求取到最佳的域值 如在上一篇中,我们使用灰度直方图求取图像的最佳阈值,我们发现0-56时最佳,将值代入程序中即可. read_image(Image, 'Clip')//读取图像 threshold(Image, Region, , )//对图像进行分割 connection(Region,

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> zw版-Halcon常用函数Top100中文速查手册 Halcon函数库非常庞大,v11版有1900多个算子(函数). 这个Top版,对最常用的函数,做了中文说明,目前约250条,以后会逐步优化.增减. 目标是,类似常用英文单词500一样,做成<Halcon常用函数300条>.<halcon常用函数500条>等版本,方便大 家学习. 考虑到通用性,函数采用的是Halcon手册格式,没有转成delphi版,请大家注意.

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

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.

跟我学机器视觉-HALCON学习例程中文详解-测量圆环脚宽间距 This example program demonstrates the basic usage of a circular measure object. Here, the task is to determine the width of the cogs. *首先读取图像,获取图像的宽度和高度 First, read in the image and initialize the program. read_image (

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

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

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

目录 第四章 HALCON数据结构 HALCON Image图像 图像通道 HALCON Region区域 Region的初步介绍 Region的点与线 Region的行程 Region的区域特征 HALCON XLD轮廓 XLD的初步介绍 XLD的数据结构分析 XLD的特征分析 XLD的回归参数 HALCON Tuple数组 我在Gitee上建了个仓库,会将学习书本的时候打的一些代码上传上去,笔记中所有代码都在仓库里,初学的朋友可以一起交流哦!地址(Gitee) 第四章 HALCON数据结构

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数016,xld,xld轮廓 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: IHUntypedObjectX;