halcon 选择面积最大的 xld

Halcon选择一堆region中面积第N大的region的算法实现

以下图为例: 比如我想把面积第2小的那个“小正方形”选择出来,算法代码如下: read_image (Yuan, 'C:/Users/happy xia/Desktop/yuan.png') binary_threshold (Yuan, Region, 'max_separability', 'dark', UsedThreshold) connection (Region, ConnectedRegions) area_center (ConnectedRegions, Area, Row,

Halcon中缩放Region或XLD的方法研究

在Halcon中,Region和XLD之间可以彼此转换.但这种转换并不是“无损”的,XLD可以是不闭合的,但是Region一定是闭合的.因此,如果将不闭合的XLD转为Region,然后再转回XLD,那么转换后的XLD和原先的XLD就有了一定的区别. 言归正传,先说说Region的缩放. 一.Region的缩放 Region的缩放很简单,有zoom_region算子,其签名如下,其中ScaleWidth, ScaleHeight是宽.高的缩放比例因子: zoom_region(Region : R

region、xld有对应的字符串时，将region、xld按照行或列排序的算法实现

用Halcon解码时,如果一张图里面有多个码,它通常可以把这些码都解出来,并且生成对应的解码结果字符串元组(也就是下面的DecodedDataStrings),如果有多个码,那么该元组就有多个元素. ① find_bar_code(Image : SymbolRegions : BarCodeHandle, CodeType : DecodedDataStrings) ② find_data_code_2d(Image : SymbolXLDs : DataCodeHandle, GenPara

halcon开发必读

关于HALCON的新手入门问题简答(1) 无论读入什么图像,读入图像显示效果明显和原始图像不一致,哪怕是从相机读入的图像,也是明显颜色差异.什么原因引起? 答:初步诊断是,显示的时候调用的颜色查找表存在异常不是 default ,而是其它选项.此时可以通过查阅相关参数,调用set_system解决,也可以在编辑->参数选择->颜色查找表进行更改 . 裁剪图像:从图像上截取某段图像进行保存.如何实现该操作 ? 答:首先应该知道,region不具有单独构成图像的要素,他没有灰度值.有用过ope

CAD怎么算面积?这种方法你要知道

在CAD中,打开可能都是用过CAD制图软件,这是一个比较强大的绘图软件,可以绘制出各种类型的CAD图纸文件,还可以将绘制好的图纸面积进行测量.那CAD怎么算面积?其实计算面积的方法有很多中,下面给大家分享一个简单的方法,希望能够帮助到大家. 1.先在电脑中安装好要使用的迅捷CAD编辑器软件,大家可以前往迅捷CAD官网中下载新版本的CAD编辑器进行使用.然后在将CAD编辑器进行启动进入到使用界面中. 2.接下来,鼠标在点击CAD编辑器左上方中的“文件”选项,进入到文件界面中后,在点击选择“打开”按

图像获取与采集及图像格式与Region介绍——第2讲

一.图像获取与采集 1.本地图片读取 ① 单张读取直接传入图片路径即可,可以用绝对路径,也可以用相对路径: read_image (Image, 'C:/Users/Administrator/Desktop/1.png') ② 编号连续的图片读取(000.001.002……) * 分别读取003.jpg.004.jpg.005.jpg.006.jpg for i := 3 to 6 by 1 read_image (Image, 'C:/Users/Administrator/Desktop

关于B树的一些总结

B树的定义一棵m阶的B树满足下列条件: 树中每个结点至多有m个孩子. 除根结点和叶子结点外,其它每个结点至少有m/2个孩子. 根结点至少有2个孩子(如果B树只有一个结点除外). 所有叶结点在同一层,B树的叶结点可以看成一种外部节点,不包含任何信息. 有k个关键字(关键字按递增次序排列)的非叶结点恰好有k+1个孩子. 看到上面的定义是不是感到十分熟悉,哈哈,是不是和B- 树的定义是一样的?这个是必须的,因为所谓的B树就是我们熟知的B- 树.对于这个有些资料已经作了详细说明,B树的英文名称叫做B-

从B 树、B+ 树、B* 树谈到R 树

从B 树.B+ 树.B* 树谈到R 树作者:July.weedge.Frankie.编程艺术室出品. 说明:本文从B树开始谈起,然后论述B+树.B*树,最后谈到R 树.其中B树.B+树及B*树部分由weedge完成,R 树部分由Frankie完成,全文最终由July统稿修订完成. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v . 第一节.B树.B+树.B*树 1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced

B、B*、B+

转自:http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6530142 从B 树.B+ 树.B* 树谈到R 树作者:July.weedge.Frankie.编程艺术室出品. 说明:本文从B树开始谈起,然后论述B+树.B*树,最后谈到R 树.其中B树.B+树及B*树部分由weedge完成,R 树部分由Frankie完成,全文最终由July统稿修订完成. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v . 第一节.B树.B+树.B*树 1

R树空间索引

R树在数据库等领域做出的功绩是非常显著的.它很好的解决了在高维空间搜索等问题.举个R树在现实领域中能够解决的例子吧:查找20英里以内所有的餐厅.如果没有R树你会怎么解决?一般情况下我们会把餐厅的坐标(x,y)分为两个字段存放在数据库中,一个字段记录经度,另一个字段记录纬度.这样的话我们就需要遍历所有的餐厅获取其位置信息,然后计算是否满足要求.如果一个地区有100家餐厅的话,我们就要进行100次位置计算操作了,如果应用到谷歌地图这种超大数据库中,我想这种方法肯定不可行吧. R树就很好的解决了这种高

地图索引 R-tree

http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6530142 984年,加州大学伯克利分校的Guttman发表了一篇题为“R-trees: a dynamic index structure for spatial searching”的论文,向世人介绍了R树这种处理高维空间存储问题的数据结构.本文便是基于这篇论文写作完成的,因此如果大家对R树非常有兴趣,我想最好还是参考一下原著:).为表示对这位牛人的尊重,给个引用先: Guttman, A.; “

从B树、B+树、B*树谈到R 树

从B 树.B+ 树.B* 树谈到R 树作者:July.weedge.Frankie.编程艺术室出品. 说明:本文从B树开始谈起,然后论述B+树.B*树,最后谈到R 树.其中B树.B+树及B*树部分由weedge完成,R 树部分由Frankie完成,全文最终由July统稿修订完成. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v . 第一节.B树.B+树.B*树 1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced

JQuery.imgAreaSelect 参数说明

imgAreaSelect 参数说明: 参数描述 aspectRatio 设定选取区域的显示比率,如:”4:3“ autoHide 如果设置为true,当选择区域选择结束时消失,默认值为:false classPrefix 这是一个字符串,表示插件样式的类名加前缀,默认值为"imgareaselect" disable 如果设置为true,禁用插件 enable 如果设置为true,插件被重新启用 fadeSpeed 如果设置为大于零的数字,则用优美的淡入/淡出动画来显示图片,默认值

HTML常用知识点代码演示

1 HTML部分常用知识点  <!DOCTYPE html>  <html>  <head>  <meta charset="UTF-8"> <title>实验网页</title> </he

R-TREE

原文地址:http://blog.csdn.net/sunmenggmail/article/details/8122743 1984年,加州大学伯克利分校的Guttman发表了一篇题为“R-trees: a dynamic index structure for spatial searching”的论文,向世人介绍了R树这种处理高维空间存储问题的数据结构.本文便是基于这篇论文写作完成的,因此如果大家对R树非常有兴趣,我想最好还是参考一下原著:).为表示对这位牛人的尊重,给个引用先: Gutt

B树，B+树，B*树以及R树的介绍

https://blog.csdn.net/peterchan88/article/details/52248714 作者:July.weedge.Frankie.编程艺术室出品. 说明:本文从B树开始谈起,然后论述B+树.B*树,最后谈到R 树.其中B树.B+树及B*树部分由weedge完成,R 树部分由Frankie完成,全文最终由July统稿修订完成. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v. 第一节.B树.B+树.B*树 1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树

面试经典---数据库索引B+、B-树

大型数据库数据都是存在硬盘中的,为了操作的速度,需要设计针对外存的数据结构.而数据库索引技术就是在面试中反复被问到的一个问题:数据库索引是怎么实现的?数据库索引越大越好吗? 需要详细了解下这方面的知识:原文链接.以下为转载 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

SQL 参考

本主题将介绍 ArcGIS 中的选择表达式所用的常规查询的各个元素.ArcGIS 中的查询表达式使用常规 SQL 语法. 警告: SQL 语法不适用于使用字段计算器计算字段. 字段在 SQL 表达式中指定字段时,如果该字段名可能产生岐义(比如与 SQL 保留关键字相同),那么您只需提供一个分隔符即可. 由于存在许多保留关键字,并且后续版本中还能添加新的保留关键字,所以建议您始终使用分隔符将字段名称括起来. DBMS 和 DBMS 之间的字段名分隔符有所不同.如果要查询任何基于文件的数据(例如,

如何在 Ubuntu 14.04 上安装 Elasticsearch，Logstash 和 Kibana

介绍在本教程中,我们将去的 Elasticsearch 麋鹿堆栈安装 Ubuntu 14.04 — — 那就是,Elasticsearch 5.2.x,Logstash 2.2.x 和 Kibana 4.4.x.我们也将向你展示如何将其配置为收集和可视化系统日志转移您的系统在一个集中的位置,使用 Filebeat 1.1.x.Logstash 是收集. 分析和存储日志供将来使用开源工具.Kibana 是一个 web 界面,可用于搜索和查看 Logstash 已索引的日志.这两种工具都基于 El

[转载]从B 树、B+ 树、B* 树谈到R 树

从B 树.B+ 树.B* 树谈到R 树作者:July.weedge.Frankie.编程艺术室出品. 说明:本文从B树开始谈起,然后论述B+树.B*树,最后谈到R 树.其中B树.B+树及B*树部分由weedge完成,R 树部分由Frankie完成,全文最终由July统稿修订完成. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v . 第一节.B树.B+树.B*树 1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced

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