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,

zw版[转发·台湾nvp系列Delphi例程]HALCON 3D Position Of Circles procedure TForm1.action();var ho_Image, ho_EllipseContoursLarge : HUntypedObjectX; ho_EllipseContoursSmall, ho_EllipseContours : HUntypedObjectX; hv_Width, hv_Height : OleVariant; hv_WindowHandle,

dev_close_window()dev_update_window('off')create_bar_code_model ([], [], BarCodeHandle)dev_open_window (0, 0, 1400, 1200, 'black', WindowHandle)dev_set_line_width(10)dev_set_draw ('margin')* Image Acquisition 01: Code generated by Image Acquisition 0

因操作图像处理之前,需要对图像进行采集.采集图像,我们首先要确定的是图像的像素和采集的效率.这些都需要对设备进行配置与操作.现实情况是图像设备有各自不同的采集方式,配置也各不相同.这就需要设备提供商提供对应的开发工具包.这些工具包可能会遵循一定的标准.因此,在halcon中应用采集设备,可能需要按照指定的要注重写应用程序. Halcon提供了超过百种设备的动态库,这些动态库文件对应于windows系统为DLL库文件及Uinx系统为Shared Libraries共享库文件,其图像采集接口覆盖了常

Halcon在设计之初就提供了完整的图像采集方案,适应了多种图像设备采集图像,以及各种不同环境的采集方案. 通常情况下,图像的采集应该是所有机器视觉项目首要解决的任务,不幸的是,需要解决图像采集的问题,对应装备的种类具有特殊性,以及非标准化的硬件设备,比如,USB相机或IEEE1394相机,他们提供的物理接口及设备驱动都完全不一样.为了让我们专注于机器视觉实际的问题,Halcon提供了大量的图像采集接口,通过这种快速接口,HALCON图像采集的代码量大为减少,只要几行代码就能解决问题. 使用ha

用Halcon已经完成采集,在在C#中不行. 其实还是比较简单,主要是Halcon封装的太好了. 主要是以下几个算子: *打开 Image Acquisitionopen_framegrabber ('DirectShow', 1, 1, 0, 0, 0, 0, 'default', 8, 'rgb', -1, 'false', 'default', '[0] USB2.0 Camera', 0, -1, AcqHandle)*开始采集grab_image_start (AcqHandle, -

目录 摘要 1.引言: 2.背景 2.1 数据集 2.2评价指标 3.3D点云分割 3.1 3D语义分割 3.1.1 基于投影的方法 多视图表示 球形表示 3.1.2 基于离散的方法 稠密离散表示 稀疏的离散表示 3.1.3 混合方法 3.1.4 基于点的方法 逐点MLP方法 点卷积方法 基于RNN方法 基于图方法 3.2 实例分割 3.2.1 基于候选框的方法 3.2.2 不需要候选框的方法 3.3 部件分割 3.4 总结 4. 结论 3D点云深度学习:综述(3D点云分割部分) Deep Le

目录 摘要 1.引言: 2.背景 2.1 数据集 2.2评价指标 3.3D形状分类 3.1基于多视图的方法 3.2基于体素的方法 3.3基于点的方法 3.3.1 点对多层感知机方法 3.3.2基于卷积的方法 3.3.2.1 3D连续卷积网络 3.3.2.2 3D离散卷积网络 3.3.3基于图的方法 3.3.3.1 空间域中的基于图的方法 3.3.3.2 谱域中的基于图的方法 3.3.4基于层级数据结构的方法 3.3.5其他方法 3.4总结 3D点云深度学习:综述(点云形状识别部分) Deep L

New-OfficeWebAppsFarm –InternalURL "http://owa.zjkhlib.com" –AllowHttp –EditingEnabled 错误1:,必须将服务器加入到域中.解决方案:(域控制器的账号为 administrator ,密码为123456)                 从上面这段密令看域应该为“zjkhlib.com”,应该用域用户名登陆,                 注销计算机当前用户,用zjkhlib.com/administ

本文翻译自Meshlab主页:http://www.meshlab.net/ MeshLab是用于处理和编辑3D三角形网格的开源系统.它提供了一组用于编辑,清理,修复,检查,渲染,纹理和转换网格的工具.它提供了处理由3D数字化工具/设备生成的原始数据和准备3D打印模型的功能. 特征 3D采集:对齐 3D数据对齐阶段(也称为配准)是用于处理3D扫描数据流程中的基本步骤.MeshLab提供了一个强大的工具,用于将不同的网格移动到一个公共的参考坐标系,能够管理多个映射变换.MeshLab可以通过精细的

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数001·3D函数 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; out

最近在做一个3D图片采集与展示. 主要功能为:自定义Camera(google 已经摈弃了Camera, 推荐使用Camera2,后续篇幅,我将会用Camera2取代Camera),围绕一个物体360度录制一个视频,然后在该视频抽取一定数量的帧,保存为图片存放.最后在一个Activity页面展示第一张图片,通过滑动或点击切换下一张图片,从而形成用图片展示的3D效果.该项目主要的目的是采集3D图片素材,然后上传到服务器处理,最终在用户客户端或网页端展示是通过OpenGL ES处理而来. 技术要点:

源码下载地址:https://github.com/lizhiqiang0204/ImageGray.git Halcon代码如下: *读取图片,转换成灰度图片 read_image (Image1, 'C:/Users/Public/Documents/MVTec/HALCON-17.12-Progress/examples/images/cable1.png') rgb1_to_gray (Image1, Image) *选择测量的区域 draw_rectangle1 (, Row1, Co

很明显,图像的采集是所有机器视觉应用中必须解决的问题,HALCON提供了为各种图像采集设备执行这种交互的接口,图像采集的任务被简化为几行代码,只需几个操作符的调用,更重要的是,这种简单并不是以限制可用功能为代价.使用HALCON,可以在不同的时间模式下从不同的采集设备和相机中获取图像.除了从相机中获取图像外,HALCON还可以将存储在文件中的图像显示出来(支持的文件格式:BMP.TIFF.GIF.JPEG.PNG.PNM.PCX.XWD). 基本概念 用HALCON获取图像基本上只需要三个步骤,

摘要 在对vs进行环境配置好以后,就可以开始与halcon联合进行实战.本篇就对图像的采集进行总结.通过构建采集相机GrabImage类的三个方法实现图像的采集: open() 打开相机 grabimage() 单次采集图像 close() 关闭相机,释放内存 最后用IrisSkin4实现WinForm窗体换皮肤. 先看一下实现的效果: 如何实现呢? 一,创建vs工程,创建 GrabImage类(便于调用) using System; using System.Collections.Gener

**顺序也很重要,必须现有窗口,才能设置属性 dev_close_window()dev_open_window (0, 0, 1400, 1200, 'black', WindowHandle)dev_set_draw ('margin')dev_set_color('green')dev_set_line_width(5)dev_update_window('off')* Image Acquisition 01: Code generated by Image Acquisition 01

zw版·Halcon与delphi(兼谈opencv) QQ群 247994767(delphi与halcon) <Halcon与delphi>系列,早两年就想写,不过一方面,因为Halcon是售价高达数万欧元(不是人民币)的专业软件,知道的人不多,      另外一方面,个人琐事太多,一直没时间动笔,这次借国庆空闲,匆匆忙忙,开个头先.      标题本来准备用:<Halcon.opencv与delphi.python.vb.c++>      太杂,虽然现在流行长标题,还是简化

<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.

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> 2d照片-3d逆向建模脚本 3D逆向建模,是逆向工程的核心要素.       3D逆向建模,除了目前通用的3D点云模式,通过2D图像实现快速3D建模,也是目前的重要手段.       2D图像的3D逆向建模,目前常用的有两种模式,一个是左右视距(或多角度取景)图片叠加处理,google的卫星地图3D化,就是这个模式.       另外一种,就是本文要介绍的3D定标模式,就是在现场先拍摄一张标准3D定标图片,获取定位参数,再采集目标图像. 下面

如今视觉应用方面单纯依靠2D图像解决问题存在很多问题.稳定性差.定位不准确.还有配合机器人抓取方面只能抓高度一致的物品.其实在Halcon算法库有非常强大的三维算法.包括点云重建.激光三角法(2D相机加一个激光器即可),结构光相机.散斑相机.三维的算法.物体尺寸测量.物体的三维定位.三维物体的匹配. 内容比较多.容我慢慢分享.1.点云数据的获取 目前比较常用的3D相机(工业领域).主要是结构光相机和散斑相机.散斑相机相对来说价格比较便宜但精度比较差5k rmb以内 Kinect 奥比中光 之类,

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