图像运算：以图像为单位进行的操作（该操作对图像中的所有像素同时进行），运算的结果是得到一幅灰度分布与原图灰度分布不同的新图像。具体的运算包括算术和逻辑运算，通过改变像素的值达到图像增强的效果。图像的代数运算图像的代数运算也称像元运算，将多幅图像之间的像元一一对应并做相应的加减乘除算法。加法运算：可用于图像的合成；降低图像的随机噪声。该方法需保证噪声之外的图像运算前后是不变的。减法运算：检测多幅图像
概要：分水岭算法做图像分割二维码识别稍后将其他几篇笔记全都补充上概要方便查询。分水岭算法做图像分割使用距离变换结合分水岭算法实现图像分割，可以用来分割仅通过阈值分割还是有边缘连接在一起的情况。
步骤：通过threshold 及相关操作找出需要分割的图像区域；通过distance_transform 得出距离图片，这里的距离图片算的距离是针对上面已经圈出来的区域计算的；将灰度值范围通过scale_i
HALCON图像处理总流程一、程序初始化 二、获取图像（获取信息） 三、预处理 四、分割图像 五、形态学处理 六、特征提取 七、输出结果 一、程序初始化图像处理基准，在使用HALCON时，可以省略，因为程序初始化有默认值。 1、打开一个新的窗口； 2、设置填充模式； 3、设置线的颜色； 4、设置线宽； 5、设置窗口中显示的字体样式； 6、重新打开一个新窗口 7、关闭显示窗口 8、其他。。
图像拼接技术就是针对同一场景的一系列图片，根据图片的特征，比如位置，重叠部分等，拼接成一张大幅的宽视角的图像。图像拼接要求拼接后图像最大程度的与原图一致，失真尽可能的小，并且要尽量做到天衣无缝即没有明显的拼接线或其他拼接痕迹。图像拼接不能损失原始图像信息为达到以上目标，图像拼接要求具备以下条件：1：图像应具有一定的特征性能，拼接正是通过这些特征来进行的。2：图像需要具有重叠部分，一般情况下，这些重
描述本文将展示如何通过图像处理和深度学习来自动解算数独谜题：图中的红色数字均由算法生成。接下来我们将介绍如何创建该算法，并说明为何深度学习和图像处理对于对象检测和图像分类同样十分有用。图像处理与深度学习我们重点介绍两种技术：图像处理按像素级别变换或者修改图像。比如，过滤、模糊、去模糊和边缘检测等；深度学习通过学习样本图像自动识别图像特点。近几年，深度学习已经彻底改变了图像处理领域。我们来探讨下这两
Halcon一维测量
[TOC]
1.测量对象1.1 生成测量对象矩形、弧形测量对象矩形Halcon中通过gen_measure_rectangle2( : : Row, Column, Phi, Length1, Length2, Width, Height, Interpolation : MeasureHandle)即可生成一个矩形测量对象：图1 矩形测量对象图2 矩形测量参数 * **弧
# 深度学习训练图像尺寸的重要性
在深度学习的图像处理领域，图像尺寸是一个不可忽视的因素。图像的尺寸不仅会影响模型的训练时间，还会影响模型的性能和准确率。因此，了解如何选择合适的图像尺寸，对于构建有效的深度学习模型至关重要。
## 1. 图像尺寸的影响
### 1.1 训练时间
图像的分辨率对深度学习模型的训练时间有直接影响。高分辨率的图像意味着更多的像素点，进而需要更多的计算资源和存储空
近年，网页早已不满足于宽屏了，已经向着更宽屏，超大屏的方向前进了。而大多数网页设计师都还记着页面的内容要在1000宽度左右，不可超越。的的确确这是以前的“审美标准”，在当今的时代，大众审美观更新换代，有的东西随之而变。比如说，当三星推出5.3寸大屏手机的时候，多少人为之而振，而现在满大街都是6寸大屏手机了。所以，多响应式全屏设计会成为未来的主流，这是必然的趋势。 大屏设计，随之带来的是兼容问题。
某些场景如目标区域是在一个环形的柱面，那么我们就需要将柱面图像进行拉伸，使目标区域在一个平面中显示预处理：极坐标显示 - 转换为笛卡尔坐标显示原理是：得到一个环形Ring 然后得到最小外接圆半径，再得到ring的内圆半径，然后再将环形ring 区域内的内容进行拉伸处理，将环形的图像转换为水平平面显示，主要的算子解释如下：柱面拉伸图像预处理，这里给出一般的预处理，根据实际情况选择。方法预处理和一般图
上一篇主要介绍了图像拼接的一些原理和方法，这一篇将主要介绍步骤和例程： 接上一篇： 基于特征的接拼方法，分为四个步骤1、特征检测：从图像中检测出显著且独特的图像特征，诸如：闭合区域，直线段，边缘，轮廓，点等。2、特征匹配：从相似度确定图像之间特征的对应关系，又分为如下几类： 2.1：使用空域关系的方
原标题：HALCON中级篇：边缘提取(像素精度)边缘提取(像素精度)传统的寻找边缘的方法，如在图像中暗/亮过度，是应用一个边缘滤波器，这些滤波器在寻找亮和暗区域之间边界的像素有效果。用数学术语来说，这意味着这些滤波器决定这图像的梯度。图像的梯度作为边缘振幅或者边缘的方向被返回。通过选取具有高边缘振幅的所有像素，区域之间的轮廓被提取。HALCON提供了所有标准的边缘滤波器，如Sobel,Robert
图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。1，点，线，边缘检测1.1 点检测将嵌在一幅图像的恒定区域或亮度几乎不变的区域里的孤立点的检测，就是点检测。可以用点检测的模板来将孤立的点检测出来：这个模板的
# 深度学习图像预处理：基于HALCON的示例
随着深度学习技术的发展，图像处理在各行各业的应用场景越来越广泛。然而，图像预处理作为深度学习过程中至关重要的一步，往往被低估。本文将介绍何为图像预处理，并以HALCON为例，展示图像预处理的具体实现方法。
## 一、什么是图像预处理？
图像预处理是对原始图像进行加工、转换和压缩等操作，以增强或提取图像特征，优化后续的分析和识别过程。图像预处理的
图像三要素图像的三个要素为： 1、图像的深度 2、图像的通道 3、图像的大小例如： cvCreateImage(cvSize(imgMono->width,imgMono->height), IPL_DEPTH_8U, 3) 1、图像的深度 图像深度是指存储每个像素所用的位数，也用于量
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2023-09-17 09:12:30
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文章目录前言一、图像处理与矩阵（Matrix）、齐次坐标1.图像的平移2.图像的旋转3.图像的缩放4.补充二、仿射变换1.仿射变换矩阵2.应用仿射变换矩阵三、透视变换（投影变换）1.投影变换2.Halcon中的投影变换实例3.其他实例总结 前言 获得了相机采集的图像之后，图像质量往往会与预想的有所差异，如出现形状失
接触机器视觉的东西到现在有好长一段时间了，从以前折腾opencv到现在折腾halcon，这么浑浑噩噩的一年折腾，也没折腾出什么深刻的认识。回过头来想想，自己的学习过程完全是建造空中楼阁。提到的opencv及halcon的大部分资料都在介绍函数，算子等。因此决定，从基础做起，以数字图像处理这本书来理解halcon里的算子的想法的学习方式孕育而生。前提以8bit灰度图作为研究对象（L=256），输入图
文章目录1. 相机句柄2. 模板句柄3. 文件句柄 标签：句柄 … Halcon 内存 auto 操作 halcon在Windows操作系统下，句柄代表一个标识符，通常是一个整数，和内存管理机制有关。一般句柄的命名都带有handle，使用时注意即可。对于Halcon新人而言，往往不注重句柄的清除问题，这类似于C++中new,delete一样，如果句柄不清除的话，回导致软件运行过程中占用内存越来越
目的：将感兴趣图像从背景中分离出来。图像分割标准：像素的灰度、边界、几何形状、颜色、纹理阈值处理全局阈值：threshold()自适应阈值：auto_threshold() 以灰度直方图中出现谷底为分割点，对灰度直方图的波峰进行分割自动全局阈值分割法：binary_threshold() 可选最大类间方差法或平滑直方图法局部阈值分割法：dyn_threshold() 适用于无法用单一灰度进行分割的
目录导航Region初步理解XLD初步理解XLD合并操作XLD转换操作XLD分割操作XLD拟合操作HSV通道 数字图像数据可以用矩阵表示。数字图像分类：根据每个像素信息不同，通常将图像分为：二值图，灰度图，RGB图像1.二值图：每个像素只有0(黑)1(白)两种颜色的图像成为二值图。2.灰度图：在黑与白之间构建更多的颜色深度，一般灰度从暗黑色到最亮的白色过渡，根据保存灰度数值所使用的的数据
Halcon 一维测量提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录Halcon 一维测量前言一、边缘对尺寸测量1.Halcon代码二、1.2.总结 前言参考文档：Halcon 官方文档 Solution Guide III-A1D Measur
