1.图像像素: 像素是指由图像的小方格即所谓的像素(pixel)组成的,这些小方块都有一个明确的位置和被分配的色彩数值,而这些一小方格的颜色和位置就决定该图像所呈现出来的样子.像素是构成图像的基本单元,通常以像素/英寸PPI(表示)为单位来表示图像分辨率. 当图像尺寸以像素为单位时,我们需要指定其固定的分辨率,才能将图像尺寸与实际尺寸进行转换. 在Halcon中,快速获得图像大小,像素个数及其它图像信息的算子是:get_image_pointer_rect 例程: read_image(Imag

Atitit 图像清晰度 模糊度 检测 识别 评价算法 源码实现attilax总结 1.1. 原理,主要使用像素模糊后的差别会变小1 1.2. 具体流程1 1.3. 提升性能 可以使用采样法即可..1 1.4. 实现代码1 1.1. 原理,主要使用像素模糊后的差别会变小 通过计算横向前后俩点像素的差异..然后累加即可.. 1.2. 具体流程 图片灰度化,这样可以只保留hsv分量了...然后读取v分量,就是明亮度了.. Hs色相和饱和度全部去除了..   比较v分量的差异即可.. 1.3. 提升性

Atitit 图像清晰度 模糊度 检测 识别 评价算法 原理 1.1. 图像边缘一般都是通过对图像进行梯度运算来实现的1 1.2. Remark: 1 1.3.  1.失焦检测. 衡量画面模糊的主要方法就是梯度的统计特征,通常梯度值越高,画面的边缘信息越丰富,图像越清晰.1 1.4. 利用边缘检测 ,模糊图片边缘会较少2 1.5. 通过dct比较.Dct分离出的低频信号比较2 1.6. 参考资料2 1.1. 图像边缘一般都是通过对图像进行梯度运算来实现的 1.2. Remark:   1)肉眼可

相机的自动对焦要求相机根据拍摄环境和场景的变化,通过相机内部的微型驱动马达,自动调节相机镜头和CCD之间的距离,保证像平面正好投影到CCD的成像表面上.这时候物体的成像比较清晰,图像细节信息丰富. 相机自动对焦的过程,其实就是对成像清晰度评价的过程,对焦不准确,拍摄出来的图像清晰度低,视觉效果模糊,如果是在工业检测测量领域,对焦不准导致的后果可能是致命的:对焦准确的图像清晰度较高,层次鲜明,对比度高. 图像清晰度评价算法有很多种,在空域中,主要思路是考察图像的领域对比度,即相邻像素间的灰度特征的

相机的自动对焦要求相机根据拍摄环境和场景的变化,通过相机内部的微型驱动马达,自动调节相机镜头和CCD之间的距离,保证像平面正好投影到CCD的成像表面上.这时候物体的成像比较清晰,图像细节信息丰富. 相机自动对焦的过程,其实就是对成像清晰度评价的过程,对焦不准确,拍摄出来的图像清晰度低,视觉效果模糊,如果是在工业检测测量领域,对焦不准导致的后果可能是致命的:对焦准确的图像清晰度较高,层次鲜明,对比度高. 图像清晰度评价算法有很多种,在空域中,主要思路是考察图像的领域对比度,即相邻像素间的灰度特征的

背景 通常情况下,图像是填充满 HWindowControl 控件,并随其缩放的.此时只需要将 set_part 的参数设置成图像的大小即可. 不过,有时候,在一些测量任务中,我们对原始图像的长宽比敏感,此时的图像显示最好是能保持图像的长宽比不变. 正文 如何保证图像显示的长宽比例呢?答案是将 HWindowControl 控件的 ImagePart 设置成与自身控件的长宽比一致即可.这里我们假设: 图像的大小是 imgWidth 和 imgHeight HWindowControl 控件的窗体

直接上代码,list_jian.txt为待检测图像路径列表 import cv2 import numpy as np import os for path in open("list_jian.txt"): path = path.replace('\n', '') #去除换行符号 img = cv2.imread(path, 1) width,height = img.shape[:2][::-1] img_resize = cv2.resize(img,(int(width*1.

[<zw版·Halcon与delphi系列原创教程>Halcon图层与常用绘图函数 Halcon的绘图函数,与传统编程vb.c.delphi语言完全不同,     传统编程语言,甚至cad,绘图都是直接采用line.circle函数.     Halcon,作为专业的图像处理系统,采用的是类似ps的图层.蒙版,并导入了domain(领域)的概念. 这样设计,非常专业,高效,当然,也比较复杂.      实际图像工程中,往往是结合THImagex.THWindowX(通过THOperatorSe

zw版_Halcon图像交换.数据格式.以及超级简单实用的DIY全内存计算.TXT Halcon由于效率和其他原因,内部图像采用了很多自有格式,提高运行速度,但在数据交换方面非常麻烦. 特别是基于com.net控件模式的二次开发,无论是c,vb,还是delphi,目前都没有一种理想的解决方案. ps,2015.10.1,最近,台湾nvp发布了一种新的通过hobject<-->himagex,在vb.c.c++.c#与Halcon图像直接,进行数据转换的示例. 不过还是不支持delphi,del

<zw版·delphi与halcon系列原创教程>hello,zw 按惯例,第一个程序是‘hello’ 毕竟,Halcon是专业的图像库,所以我们就不用纯文本版的,来一个专业版.Halcon图像版的hello程序. 首先,记得在代码文件头部的模块引用"uses",当中,加入:HALCONXLib_TLB 模块名 另外,在exe程序输出目录下,建立一个tmp子目录,这个目录是zw系列教程的统一输出目录. 下面我们输入以下代码,建立v1版的hello子程序:hello_zw01

转自:http://www.cnblogs.com/hanzhaoxin/archive/2013/02/15/2912879.html 机器视觉工程应用主要可划分为硬件和软件两大部分. 硬件:工程应用的第一步就是硬件选型.硬件选型很关键,因为它是你后面工作的基础.主要是光源.工业相机和镜头选择. 软件: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. 机器视觉工程应用的基本开发思路是: 一.图像采集

借鉴百度对此标题的评价: 使用字体图标的优势 字体图标除了图像清晰度之外,比位图还有哪些优势呢. 适用性:一个图标字体比一系列的图像(特别是在Retina屏中使用双倍大小的图像)要小.一旦图标字体加载了,你的图标就会马上渲染出来,不需要下载一个图像. 可扩展性:图标字体可以用过font-size属性设置其任何大小.这使您能够随时输出不同大小的图标,然而,使用位图,你必须得为每个不同大小的图像输出一个不同文件. 灵活性:文字效果可以很容易地应用到你的图标上,包括颜色,阴影和翻转等效果.他们还可以在

原文链接:http://blog.sina.com.cn/s/blog_61cc743001017nxr.html#FileName 1.open_file( : : FileName, FileType : FileHandle) FileType: 'output':创建文本 ‘append':在原有的文本基础上写入该文件 'input':打开文件 2.fwrite_string( : : FileHandle, String : ) 写入文件 3.fnew_line( : : FileHa

标签: 学习 杂谈 分类: halcon学习 1.open_file( : : FileName, FileType : FileHandle) FileType: 'output':创建文本 ‘append':在原有的文本基础上写入该文件 'input':打开文件 2.fwrite_string( : : FileHandle, String : ) 写入文件 3.fnew_line( : : FileHandle : ) 换行 4.close_file( : : FileHandle : )

摘要 本篇博文记录一下,用VS+Qt+Halcon实现对图片的读取以及鼠标缩放,移动(鼠标事件调用了halcon自带的算子)的过程.以及遇到的坑..... 先来看一下动态效果图: 主要控件: 添加一个Label控件,对象名设为label,用于显示图片,并将背景设为黑色,设置方法为:选中Label控件,在属性编辑器中找到styleSheet属性,在其后的值中输入background-color:black即可: 添加四个Push Button控件,如上图所示从左至右,对象名依次为:btn_preP

目录 第三章 HALCON图像处理基础 HALCON控制语句 HALCON算子 HALCON图像处理入门 HALCON图像读取 HALCON图像显示 图形窗口 图像显示 显示文字 HALCON图像转换 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) 第三章 HALCON图像处理基础 HALCON控制语句 if条件语句 HALCON提供的控制流跟C/C++的差不多,也与RAPID语言有点像,有if就会有en

Atitit 图像处理知识点体系知识图谱 路线图attilax总结 v4 qcb.xlsx 分类 图像处理知识点体系 v2 qb24.xlsx 分类 分类 理论知识 图像金字塔 常用底层操作 卷积扫描 滤镜 素描滤镜 理论知识 高斯金字塔,拉普拉斯金字塔 常用底层操作 扫描线扫描 滤镜 毛玻璃 理论知识 Harris角点 常用底层操作 像素扫描 滤镜 油画 理论知识 纹理 常用底层操作 滤镜 像素画 理论知识 Bezier曲线 常用底层操作 截取 滤镜 其他滤镜效果 理论知识 去除alpha通道

二维码在生活中出现的频率越来越多了,大街小巷各个角落,它的出现更大的作用是代替功能单一的传统条形码,但是通常很多人第一次见到这个都不清楚这是干嘛用的.最初第一次见到可能就是买到的商品上有一个数字的条形码,在超市结账时,售货员会扫描条形码分辨这个商品的具体信息,所以通常人们对于此的认识只是停留在商品上一串神秘的数字图形,由此传统的条形码就是这一大串奇怪的数字.如今各种形态的二维码充斥在各式各样的商品上,正在走向普及的行列中 二维码中的内容常见分为三种: 1.纯文本 2.名片(有格式的文本) 3.U

Atitit 图像处理知识点  知识体系 知识图谱v2 霍夫变换(Hough Transform) 霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一,应用很广泛,也有很多改进算法.主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如,直线,圆等).最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段). Hough变换原理 霍夫变换的应用是很广泛的,比如我们要做一个支票识别的任务,假设支票上肯定有一个红颜色的方形印章,我们可以通过霍夫变换来对这个印章进行快速定位,在配合其它手段进行其它处理.霍夫变

Atitit 图像处理知识点  知识体系 知识图谱 图像处理知识点 图像处理知识点体系 v2 qb24.xlsx 基本知识图像金字塔op膨胀叠加混合变暗识别与检测分类肤色检测other验证码生成 基本知识卷积扫描op高斯模糊叠加混合颜色简单识别与检测分类ocr文字检测other动态按钮背景 基本知识扫描线扫描op灰度化叠加混合普通叠加识别与检测分类人脸检测other字体扣除 基本知识像素扫描op截取叠加混合识别与检测分类胸部检测other字体合成 基本知识去除alpha通道op相似度判断叠加混合

Atiti  attilax主要成果与解决方案与案例rsm版 v4 版本历史记录1 1. ##----------主要成果与解决方案与 参与项目1 ###开发流程与培训系列1 #-----组织运营与文化建设系列1 ###编程语言系列与架构系列(au2 ##界面gui 与游戏引擎 与数据可视化系列 (au2 #----跨结构化数据查询 与大文件数据查询 分布式数据处理系列 爬虫与发帖机,数据挖掘采集器系列au3 ###文字文本处理 自然语言处理 日历处理系列3 ##--------图像图片处理 分