HALCON12里的example,classify_pills_auto_select_features.hdev. 执行流程: 1.选取相关特征(本例选取color和region组的所有特征)(本例用get_feature_names( : : GroupNames : Names),根据特征组名得到一系列特征2.创建训练数据,添加样本的相关特征至训练数据结构中. (本例用calculate_features(Region, Image : : FeatureNames : Features

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

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数011,ocr,字符识别 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;

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数002·AI人工智能 AI人工智能:包括knn.gmm.svm等 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

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

一个喷码识别的案例 1 read_image (Image, 'D:/用户目录/Desktop/2.png') 2 3 rgb1_to_gray(Image, Image) 4 5 get_image_size (Image, Width, Height) 6 7 * 获取喷码区域的方法很多 比如可以用mean+dyn的动态阈值 8 dots_image (Image, DotImage, 5, 'dark', 2) 9 threshold (DotImage, Region, 30, 255)

双目立体视觉是机器视觉的一种重要形式,它是基于视差原理并由多幅图像获取物体三维几何信息的方法.双目立体视觉系统一般由双摄像机从不同角度同时获得被测物的两幅数字图像,或由单摄像机在不同时刻从不同角度获得被测物的两幅数字图像,并基于视差原理恢复出物体   的三维几何信息,重建物体三维轮廓及位置.双目立体视觉系统在机器视觉领域有着广泛的应用前景. HALCON是在世界范围内广泛使用的机器视觉软件.它拥有满足您各类机器视觉应用需求的完善的开发库.HALCON也包含Blob分析.形态学.模式识别.测量.三

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

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

例程:classify_halogen_bulbs.hdev 在Halcon中模式匹配最成熟最常用的方式该署支持向量机了,在本例程中展示了使用支持向量机对卤素灯的质量检测方法.通过这个案例,相信大家可以对支持向量机的使用有一个更加清晰的了解.在相当多的检测和识别的应用中,都可以使用相同的方法来解决分类问题. 图1. 卤素灯图像 大致原理: 一.准备阶段:描述样本 1. 准备好两组卤素灯图像样本,好坏的各若干张图像: 2. 对样本图像进行分割,获取卤素灯关键部位区域: 3. 选择合适的对图像的描述

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

一.概括的对比 1.1  Halcon的优势 Halcon有着更加低廉的Lisence 1.并且提供更好.更强大的2D和3D的视觉软件库 2.Halcon支持的视觉图像采集设备数量是Visionpro 的5倍, 3.支持更多的的位深度 4.GPU加速 5.兼容Windows.Mac OS X,&Linux以及其他几个嵌入式的平台 6.持续支持COM,.NET本地C,C#,C++和Delphi编程 7.MVTEC一直致力于完全脱离硬件的基于PC的机器视觉和嵌入式视觉处理.在3D视觉技术以及应用上,

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

涉及算子 获取图像 使用ROI 对齐ROI或图像 校正图像 基础内容这里不再重述 预处理图像(过滤) 基础: mean_image(平均平滑过滤),gauss_filter(高斯滤波),binomial_filter(二项式滤波器),median_image(中值滤波) 高级: smooth_image(滤镜过滤),anisotropic_diffusion(各向异性扩散滤波),fill_interlace(针对视频流图像滤波),rank_image(等级滤波器) 提取分割参数 基础: gray

引言 机器视觉中缺陷检测分为一下几种: blob分析+特征 模板匹配(定位)+差分:halcon--缺陷检测常用方法总结(模板匹配(定位)+差分) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 光度立体:halcon--缺陷检测常用方法总结(光度立体) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 特征训练 测量拟合:halcon--缺陷检测常用方法总结(测量拟合) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 频域+空间域结合:halcon--缺陷检测常用方