detect_brochure_pages.hdev *这个例子主要描述了从图片库中寻找有相应页面的那一页 *第一步中，不同的纸张页面用来做训练，最后创建好model *第二步，在未知的页面图片中来搜索，找出正确的那一页 dev_update_off()
dev_close_window()
read_image(Image, '...')
get_image_size(Image,
最近做机器视觉，做到模板匹配，主要用到两个函数，遇到一篇好文章介绍这两个函数介绍得很详细，转载来find_shape_model(Image : : //搜索图像
ModelID, //模板句柄
AngleStart, // 搜索时的起始角度
AngleExtent, //搜索时的角度
HALCON与C#混合开发填坑之旅遇到以下部分问题,有小伙伴会说,将halcon加到环境变量,但是线上的环境一般都不会安装halcon,所以这里都是针对不安装halcon环境的问题 以下问题会出现的前提条件: 1.C#开发 2.halcon 18版 x64开发1.vs2010引用了holcondotnet.dll(.net 3.5(x64)),运行时HWindowControl控件总是提示初始化失
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2024-04-10 20:21:29
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一：函数介绍1.创建模板create_shape_model(Template : : NumLevels, AngleStart, AngleExtent, AngleStep, Optimization, Metric, Contrast, MinContrast : ModelID)
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2024-03-09 15:42:58
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下文是对于halcon：光度立体法的一些浅薄理解。主要用于测试产品表面的凹坑，深一点的划伤等等
光度立体法是通过二维图片提取三维模型，一般使用4张图。下面先看一下测试原图和测试结果原图：结果图如下：四张原始图片都是光源在不同的角度下拍摄的从主视图看，光源角度几乎都在45°左右Slants := [41.4,42.6,41.7,40.9]从俯视图看，均匀分布在每个上下左右四个位置Tilts := [
使用 图像金字塔图像金字塔是视觉运用中广泛采用的一项技术。一个图像金字塔是一系列图像的集合 - 所有图像来源于同一张原始图像 - 通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。有两种类型的图像金字塔常常出现在文献和应用中:高斯金字塔(Gaussian pyramid): 用来向下采样拉普拉斯金字塔(Laplacian pyramid): 用来从金字塔低层图像
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2024-04-23 19:20:49
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从小模型低计算量模型到高精度SOTA模型，EfficientDet 搜索出来的 8 个模型一路吊打所有之前的知名算法！主要改进点该文一大创新点是改进了FPN中的多尺度特征融合方式，提出了加权双向特征金字塔网络BiFPN。FPN 引入了一种自顶向下的路径，融合P3～P7的多尺度特征，下图为该文提出的BiFPN与几种FPN 改进的比较： （b）PANet引入了自底向上的融合路径，（c）NAS-FPN则
这是一个示例代码，演示了如何使用find_shape_model_3d操作符进行3D形状模型的查找。让我们逐个解释每个参数的含义：find_shape_model_3d (
Image : image, // 输入参数，输入图像
ShapeModel3DID : shape_model_3d, // 输入参数，3D形状模型ID
0.7 : real
机器视觉工程应用主要可划分为硬件和软件两大部分。硬件：工程应用的第一步就是硬件选型。硬件选型很关键，因为它是你后面工作的基础。主要是光源、工业相机和镜头选择。软件：目前业内商业库主要有Halcon，康耐视，DALSA，evision，NI等，开源库有OpenCV.其中NI的labview+vision模块。机器视觉工程应用的基本开发思路是：一、图像采集，二、图像分割，三、形态学处理，四、特征提取，
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2024-04-07 13:13:12
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在VS中调用Halcon中的分割之类函数后，直接返回显示时会报错，因为是把返回值当成L了Image变量直接赋值给了图像数据buffer,返回的是被分割后的Regions，因此从Regions中获取get_image_pointer1或get_image_pointer3时就会报错，提示函数没有灰度值。因此需要将Regions连接起来生成一个大的区域，然后将区域进行相关操作转化成Image,Halc
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2024-05-05 21:37:50
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本文作者：Rodrigo Benenson Mohamed Omran Jan Hosang Bernt Schiele以Caltech行人检测为基准分析了近十年广泛流通的具有标志性的40多种检测方法。进行了对多种已经被广泛认可的研究方法的补充性的研究。这种决策林达到了目前已知的最好的效果。（在具有挑战性的Calte
文章目录数据集 图片分类绘制图像Sequential模型Flatten层Dense层Model.fit()history归一化CallbacksBatchNormalization层损失函数之: SparseCategoricalCrossentropyModel.evaluate()Dropoutselu数据集 房价预测函数式API 数据集 图片分类from tensorflow import
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2024-07-14 15:42:49
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coherence_enhancing_diff(Image : ImageCED : Sigma, Rho, Theta, Iterations : ) 算子相干增强差分对输入图像进行各向异性扩散，增强图像中包含的图像结构的相干性，特别是，非连续的图像边缘通过扩散连接，而不是在其主导方向上进行平滑，为此，相干增强差分采用各向异性扩散方程。&nb
颜色空间变换 trans_from_rgb(ImageRed, ImageGreen, ImageBlue :ImageResult1, ImageResult2, ImageResult3 : ColorSpace : )
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2019-04-02 13:53:00
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实验六 哈夫变换实验一、实验目的和要求二、实验内容三、实验仪器、设备四、实验原理五、实验步骤六、实验注意事项七、实验结果八、实验总结 一、实验目的和要求 理解哈夫变换的基本原理；掌握使用OpenCV实现哈夫变换的代码编写方法。二、实验内容 （一）新建工程; （二）在VS2015中配置OpenCV; （三）使用OpenCV中的函数实现哈夫变换检测线段。三、实验仪器、设备 计算机一台，已
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2024-03-04 12:05:14
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一 函数中等待标志的超时处理：flag一般是来自中断或其它线程的异步标志。while((!Flag__Uart4_Rcved)&&(--timeout > 0)){ ；}或者do{ flag=read_flag(); timeout_counter++;}while((flag==0)&&(timeout_counter < timeout);二
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2017-01-06 08:56:00
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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
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2024-06-17 22:37:30
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常用的Halcon操作无外乎是图像、Region、XLD三者之间的转换，也是基于这样的定于，Halcon才有别于其他的图像处理工具。在了解了图像、Region、XLD三者的基本操作外我们需要进一步的了解三者间的转换。一、开篇笔者在前述入门篇中忽略了图像数据的操作，这里的主要原因是因为相关图像操作和Opencv实在是太多重合的地方了，所以没有多加赘述。但是，Halcon也有许多Opencv所不具备的
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2024-03-26 11:14:59
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在HDevelop中try*********可能引发异常的语句********i:=0k:=5/i**********************************catch(exception) *catch(异常类型1) *******异常处理代码*********** ErrorCode:=exception[0] *返回异常代码 **************
原创
2022-02-10 09:38:15
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前言本文是个人优化实验的记录，若读者对实验有兴趣，请点赞并评论，后续我会把代码开源。本文优化了一个regression-based 轻量级姿态估计模型，最终精度和heatmap-based的精度差不多，速度超越了heatmap-based的方法。实验大部分参考了镜子大佬知乎的优化过程。配置框架mmpose。数据集为mpii,16个关键点，评价指标为pckh。训练使用四块3090显卡。配置文件组成不
