处理流程:快速二值化(区域)->获取区域边缘->截取边缘->膨胀边缘区域(定位)->定位区域进行边缘检测->边缘分割:线和圆->选择属性为圆的弧->拟合圆 *读取图像 read_image (Image, 'double_circle') dev_close_window () get_image_size (Image, Width, Height) dev_open_window (, , Width, Height, 'black', WindowHandl

(下文内容为转载,不过已经不清楚原创的是哪里了,特此说明) 转自: http://www.cnblogs.com/dotLive/archive/2006/10/09/524633.html 该网址下面有更多的讨论. 最小二乘法(least squares analysis)是一种 数学 优化 技术,它通过 最小化 误差 的平方和找到一组数据的最佳 函数 匹配. 最小二乘法是用最简的方法求得一些绝对不可知的真值,而令误差平方之和为最小. 最小二乘法通常用于 曲线拟合 (least squares

说明 很多时候,我们需要运动物体的转弯半径去描述其机器性能.但在大多数的现实条件下,我们只能够获取到运动物体的 GPS 位置点集,并不能直接得到转弯半径或者圆心位置.为此,我们可以利用拟合圆的方式得到圆坐标方程,由此得到转弯半径和圆心位置. 解决过程 关于拟合圆方程的方法有很多,曾经在这篇译文中获益良多代数逼近法.最小二乘法.正交距离回归法来拟合圆及其结果对比(Python).此系列文中也给出了提及的三种方法的性能及效果对比,最终得出最优的解决方案就是最小二乘法.由于最近的学习中又进一步了解到,

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

问题1:首先参考rainysky的博客,发现qmake时发生找不到目录,文件的错误,又找不到 qmake.conf 文件的写法.所以开始按照网上的程序修改 XXX.pro 文件. 问题2:使用QT Creator 修改完pro文件之后,再使用QT Embedded ,qmake 之后,pro文件恢复到原来修改之前的样子.应该是,QT Embedded编译会覆盖原来的pro文件,生成自己的配置文件. 思路:两个. 其一,完全使用QT Creator进行编译,参照网上的blog修改编译工具,再次修改

1.OpenCV及QT开发环境搭建 windows基于vs2017的opencv安装 windows下安装QT并与visual studio 2017搭建开发环境 2.工程创建 1.导入Qt项目 选择:QT VS Tools->Open Qt Project File(.pro)… 2.新建Qt项目 1.选择:文件->新建->项目->测试->Qt GUI Application,输入工程名,下一步…进行新建. 2.“next”下一步 3.选择依赖的模块:最基础的QtCore.

#include "qtdesign.h" #include <QtGui/QApplication> #include "halconcpp.h" int main(int argc, char *argv[]) { QApplication a(argc, argv); //在界面设计里添加一个Label,把QTDesign里的UI设置为public; QTDesign w; long WndID = (long)(w.ui.pic_lab->

#include "stdafx.h" #include "cv.h" #include "highgui.h" #include "cxcore.h" #include "cvaux.h" #include <iostream> #include"Timer.h" using namespace std; int otsu2 (IplImage *image); CvBox

如果不了解最小二乘算法 请先阅读: Least squares的算法细节原理https://en.wikipedia.org/wiki/Least_squares 通常在halcon中拟合直线会用houghline或者 fitline.本文提供一种新的选择,用halcon的矩阵操作实现最小二乘拟合直线 首先随机生成一组数据 Mx:=[100:10:500] tuple_length(Mx,len) tuple_gen_const(len,5,r) Ma:=2 Mb:=40 tuple_rand(

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 频域+空间域结合:halcon--缺陷检测常用方法总结(频域空间域结合) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 深度学习 本篇主要总结一

/// <summary> /// 最小二乘法拟合圆,计算拟合圆半径和拟合圆圆心 /// </summary> /// <param name="points">拟合点</param> /// <returns>返回拟合圆的计算结果</returns> public double[] FittingCircleByLeastSquare(List<Point> points) { //最小二乘法拟合圆

Qt可以跟VTK和PCL等其他库联合使用,十分强大,下面的代码展示了如何使用Qt联合PCL库来加载和保存PCL/PLY格式的点云: 通过按钮加载点云: void QMainWindow::on_pb_load_clicked() { QString filename = QFileDialog::getOpenFileName (this, tr ("Open point cloud"), "", tr ("Point cloud data (*.pcd

前言 做过安防视频监控的同学都清楚,在视频监控系统软件上都可以看到一个云台控制区域,可以对球机进行下下左右等八个方位的运动控制,还可以进行复位,一般都是美工作图好,然后贴图的形式加入到软件中,好处是程序简单,界面美工,主要取决于美工的美图能力,缺点是对于各种分辨率的适应性稍微差点,需要不同的图片切图贴图,除非默认做好的是大图自适应看不出差别,可能大部分人所在的公司都是小公司,一般美工人员比较少甚至没有,都需要程序员一人负责,甚至一开始就要考虑到各种分辨率的应用场景以及后期可能的换肤换色等. 之前

做过安防视频监控的同学都清楚,在视频监控系统软件上都可以看到一个云台控制区域,可以对球机进行下下左右等八个方位的运动控制,还可以进行复位,一般都是美工作图好,然后贴图的形式加入到软件中,好处是程序简单,界面美工,主要取决于美工的美图能力,缺点是对于各种分辨率的适应性稍微差点,需要不同的图片切图贴图,除非默认做好的是大图自适应看不出差别,可能大部分人所在的公司都是小公司,一般美工人员比较少甚至没有,都需要程序员一人负责,甚至一开始就要考虑到各种分辨率的应用场景以及后期可能的换肤换色等.之前做过很多

  Opencv内部提供了一个基于Hough变换理论的找圆算法,HoughCircle与一般的拟合圆算法比起来,各有优势:优势:HoughCircle对噪声点不怎么敏感,并且可以在同一个图中找出多个圆:反观拟合圆算法,单纯的拟合结果容易受噪声点的影响,且不支持一个输入中找多个圆缺点:原始的Hough变换找圆,计算量很大,而且如果对查找圆的半径不加控制,不但运算量巨大,而且精度也不足,在输入噪声点不多的情况下,找圆效果远不如拟合找圆:为了提高找圆精度,相比拟合法,需要提供更多的参数加以控制,参数要

https://blog.csdn.net/maweifei/article/details/78162581 论坛.培训 halcon学习网:http://www.ihalcon.com/ 鸟叔机器视觉:http://bbs.szvbt.com/forum.php 博客 韩兆新的博客园 majunfu Life and Coding zhaojun的博客 風韻無聲 骑蚂蚁上高速的博客 小马_xiaoLV2 小新识图 程序园-程序员的世界 章柯渊的博客 注:介绍了halcon与MFC混合编程!

原文链接: http://www.opencv.org.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=34096   找圆算法((HoughCircles)总结与优化 Opencv内部提供了一个基于Hough变换理论的找圆算法,HoughCircle与一般的拟合圆算法比起来,各有优势:优势:HoughCircle对噪声点不怎么敏感,并且可以在同一个图中找出多个圆:反观拟合圆算法,单纯的拟合结果容易受噪声点的影响,且不支持一个输入中找多个圆 缺点:原始的Hough变换找圆,计算量

http://www.opencv.org.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=34096  Opencv内部提供了一个基于Hough变换理论的找圆算法,HoughCircle与一般的拟合圆算法比起来,各有优势:优势:HoughCircle对噪声点不怎么敏感,并且可以在同一个图中找出多个圆:反观拟合圆算法,单纯的拟合结果容易受噪声点的影响,且不支持一个输入中找多个圆缺点:原始的Hough变换找圆,计算量很大,而且如果对查找圆的半径不加控制,不但运算量巨大,而且精度也不

轮廓逼近,本质上是减少编码点 拟合圆,生成最相似的圆或椭圆 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; RNG rng(12345); void fit_circle_demo(Mat &image); int main(int argc, char** argv) { //Mat src = imread("f:/images

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,