本文涉及面较广,因此很难在所有方面都讲解得很详细,故适合具有一定Halcon开发经验的人阅读. 1.Halcon二次开发的两种方式 ① 使用C#的语法方式逐句改写Halcon代码 优点:各种变量的类型清楚,可读性强,改写后代码行数几乎不会增加多少. 缺点:改写工作量大,容易出错,如果Halcon代码量大,后期将难以更新维护. ② 封装成函数导出 (推荐) 优点:操作简单,对开发人员编程能力要求低,工作量少,且便于维护. 缺点:Halcon函数导出的代码可读性极低,一旦丢失原Halcon文件,二次

我们的开源宗旨:自由 协调 开放 合作 共享 拥抱开源,丰富国内开源生态,开展多人运动,欢迎加入我们哈~ 和一群志同道合的人,做自己所热爱的事! 项目开源地址:https://github.com/Cai-Zi/STM32_RC_Transmitter Bilibili账号:蔡子CaiZi 个人主页:https://space.bilibili.com/349576976 1.为什么要用STM32做航模遥控器?Arduino不香嘛? 之前用Arduino Pro Mini制作了一个航模遥控器+接

有幸遇到halcon变量窗口的图像变量不显示,重启软件和电脑都没用这个沙雕问题,也是找了蛮久才发现解决办法特意记录一下. 这是正常情况下的窗口(左边)和图像变量不显示的窗口(右边): 解决方法: 鼠标左键双击图像中红框的位置 2.双击完之后把鼠标移动到如图指定的区域,会显示移动鼠标来调整窗口大小,然后按住鼠标左键向右拖动窗口 3.拖动完之后会如下图显示,双击图像中红框位置即可. 问题挺沙雕,遇到也是真难搞.

图像二值化.反运算过程涉及到im2bw,imcomplement函数,反运算可以这么理解:原本黑的区域变为白的区域,白的区域变为黑的区域. 实现过程如下: close all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clear all; clc; J=imread('rice.png');% 读取灰度图像,赋值给J J1=im2bw(J);%将灰度图像转换成二值图像,赋值给J1 J2=imcomplement(J);%求灰度图像的补,即对图像进行求反运算,赋值给J2 J

openCV学习——一.图像读取.显示.输出   一.Mat imread(const string& filename,int flags=1),用于读取图片 1.参数介绍 filename:载入的图片的路径名.支持windows位图(bmp,dib).JPEG文件(.jpeg,.jpg,.jpe).JPEG2000文件(.jp2).PNG图片(.png).便携文件格式(.pbm,.pgm,.ppm).Sun rasters光栅文件(.sr,.ras).TIFF文件(.tiff,.tif) f

本文主要和大家分享PHP生成带logo图像二维码的两种方法,主要以文字和代码的形式和大家分享,希望能帮助到大家. 一.利用Google API生成二维码Google提供了较为完善的二维码生成接口,调用API接口很简单,以下是调用代码: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 $urlToEncode="http://www.php.cn"; generateQRfromGoogle($urlToEncode); /**

一.读取图片 opencv中采用imread() 函数读取图像 imread(filename, flags=None)     filename 图片的路径     flags 图像读取方式 ● cv2.IMREAD_COLOR : 加载彩色图像, 图像的任何透明度都将被忽略(默认). ● cv2.IMREAD_GRAYSCALE : 以灰度模式加载图像. ● cv2.IMREAD_UNCHANGED : 加载包含Alpha通道的图像. 也可以使用1, 0 or -1代替,源码中,IMREAD

/// <summary> /// 二值化图像 /// </summary> /// <param name="bmp"></param> /// <returns></returns> private static unsafe Bitmap Binaryzation(Bitmap bmp) { BitmapData dstData = bmp.LockBits(, , bmp.Width, bmp.Height

较为常用的图像二值化方法有:1)全局固定阈值:2)局部自适应阈值:3)OTSU等. 局部自适应阈值则是根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值.这样做的好处在于每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的,而是由其周围邻域像素的分布来决定的.亮度较高的图像区域的二值化阈值通常会较高,而亮度较低的图像区域的二值化阈值则会相适应地变小.不同亮度.对比度.纹理的局部图像区域将会拥有相对应的局部二值化阈值.常用的局部自适应阈值有:1)局部邻域块的均值:2)局部邻域块的高斯加权和. /**

图像载入.显示.保存函数: 1         图像载入函数:imread()   Mat imread(const string& filename, int flags=1); const string&类型的filename为载入图像的路径(绝对路径和相对路径) flags是int类型的变量,flags>0,返回一个3通道的彩色图像: flags = 0,返回灰度图像: flags < 0,返回包含Alpha通道的加载图像. flags默认值为1,可以省略对其赋值. 例如

简介:图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程. 一.普通图像二值化 代码如下: import cv2 as cv import numpy as np #全局阈值 def threshold_demo(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY) #把输入图像灰度化 #直接阈值化是对输入的单通道矩阵逐像素进行阈值分割. ret, binary = cv.threshold(gr

图像二值化[图像阈值]简介: 如果灰度图像的像素值大于阈值,则为其分配一个值(可以是白色255),否则为其分配另一个值(可以是黑色0) 图像二值化就是将灰度图像上的像素值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程. python代码层面知识点: opencv中图像二值化方法: OTSU Triangle 自动和手动 自适应阈值 import cv2 as cv import numpy as np #全局阈值 def threshold_demo(image): gray =

在图像处理应用中二值化操作是一个很常用的处理方式,例如零器件图片的处理.文本图片和验证码图片中字符的提取.车牌识别中的字符分割,以及视频图像中的运动目标检测中的前景分割,等等. 较为常用的图像二值化方法有:1)全局固定阈值:2)局部自适应阈值:3)OTSU等. 全局固定阈值很容易理解,就是对整幅图像都是用一个统一的阈值来进行二值化: 局部自适应阈值则是根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值.这样做的好处在于每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的,而是由其周围邻域像素的分布来

今天我们来学习一个最简单的程序,即从文件读取图像并且创建窗口显示该图像. 目录 [imread]图像读取 [namedWindow]创建window窗口 [imshow]图像显示 [imwrite]图像写入文件 [waitKey]等待按键按下 前言 在说正文之前先简单介绍一下Mat类.Mat类是opencv2.0的主流图像类型,在之前opencv1.0使用的Iplimage*类型,Iplimage*是C语言接口类型,使用Iplimage*时需要考虑到关闭窗口时图形内存的释放问题.而使用Mat则在

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.59 P分位法图像二值化  [函数名称]   P分位法图像二值化 [算法说明]   所谓P分位法图像分割,就是在知道图像中目标所占的比率Ratio时,循环不同的灰度值对图像进行 分割,并计算对应的目标所占的比率,如果该比率与Ratio的差值足够小,那么该阈值就是所求的最 佳分割阈值. /// <summary> /// P-Parameter method of image segmention. /// </summary>

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.55OSTU法图像二值化  [函数名称] Ostu法图像二值化      WriteableBitmap OstuThSegment(WriteableBitmap src) [函数代码] /// <summary> /// Ostu method of image segmention. /// </summary> /// <param name="src">The source imag

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.56简单统计法图像二值化  [函数名称] 简单统计法图像二值化 WriteableBitmap StatisticalThSegment(WriteableBitmap src) /// <summary> /// Statistical method of image segmention. /// </summary> /// <param name="src">The source im

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.57一维最大熵法图像二值化  [函数名称] 一维最大熵法图像二值化WriteableBitmap EntropymaxThSegment(WriteableBitmap src) [算法说明] 一维最大熵法图像分割就是利用图像的灰度分布密度函数定义图像的信息熵,通过优化一定的熵 准则得到熵最大时对应的阈值,从而进行图像分割的方法. 算法过程: 1,对于一幅灰度图像,灰度范围为[0,L-1],求取图像的最小灰度级min,最大灰度级max:

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.58双峰法图像二值化  [函数名称]   双峰法图像二值化 WriteableBitmap  PeakshistogramThSegment(WriteableBitmap src) /// <summary> /// Peaks histogram method of image segmention. /// </summary> /// <param name="src">The sou

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.54迭代法图像二值化  [函数名称]   迭代法图像二值化      int IterativeThSegment(WriteableBitmap src) [函数代码] <strong> /// <summary> /// Iterative method of image segmention. /// </summary> /// <param name="src">The

原文:Win8MetroC#数字图像处理--2.2图像二值化函数 [函数代码] /// <summary> /// Binary process. /// </summary> /// <param name="src">Source image.</param> /// <param name="threshould">Define a threshould value for binary proces