一、Halcon新特性介绍 分为Halcon Progress和Halcon Steady两类： Progress：发布周期短（半年），更早拿到最新技术，订阅购买模式 Steady：发布周期长（2年），长期支持服务，标准购买模式1. 偏折法 17.12版本：适用于强发光下进行缺陷检测 18.05版本：也可用于弱反光下的缺陷检测
为了解决带有镜面反射的物体表面上例如凹陷和
halcon对比 Vision ProHalcon的优势Halcon有着更加低廉的Lisence1、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D
例程：detect_indent_fft.hdev说明：这个程序展示了如何利用快速傅里叶变换（FFT）对塑料制品的表面进行目标（缺陷）的检测，大致分为三步：首先，我们用高斯滤波器构造一个合适的滤波器（将原图通过高斯滤波器滤波）；然后，将原图和构造的滤波器进行快速傅里叶变换；最后，利用形态学算子将缺陷表示在滤波后的图片上（在缺陷上画圈）。注：代码中绿色部分为个人理解和注释,其余为例程中原有代码 *
一、常见问题及解决办法 1、set_dl_model_param(DLModelHandle, ‘gpu’, GpuId)GpuId=0 选中第一块显卡做深度学习训练。 GpuId=1 选中第二块显卡做深度学习训练。 类推 查询可用多显卡信息 query_available_compute_devices(DeviceIdentifier) //一块显卡输出[0]，两块是[0,1]，依次类推 ge
1.深度网络模型基本参数 BatchSize：每次迭代的训练样本数。 InitialLearningRate：初始学习率 Momentum动量，如果BatchSize比较小，这个值可以设得大一点。 迭代次数NumEpochs EvaluationIntervalEpochs指将多少个Epoch传递给评估过程，这样经评估才能得到最佳模型。 ChangeLearningRateEpochs在某些周期内
最近某宝上买了一个工业相机和镜头，简单的做了一下实验；1）相机是需要驱动的按照商家的操作安装好驱动，这样电脑才能识别到；2）打开halcon的-助手-Image Acquisition-图像获取接口-检测-连接-点击实时即可看到相机输出；3）标定，先打印标定板，看我前面笔记操作，具体助手-Callibration-安装选择描述文件caltab_30mm.descr-标定-图像采集助手-然后把标定板
下面是在学习过程中，经常使用的一些算子，先慢慢写下来 首先介绍一些Halcon的一些打开窗口导入图片的一些基本算子创建窗口的三种方式 第一种：dev_open_window (0, 0, 512, 512, 'black', WindowHandle)
dev_display (Image)打开一个固定大小的窗口 由（ROW,CLOUM）[0,0]到[512,512]第二种：dev_open_
第五章 halcon与EmguCV之间的转换其实一般情况下都是halcon转emguCV了，反过来做的应该很少吧？所以本章我也是只说怎么把halcon算子转换成emguCV代码。其实halcon跟emguCV都有那么多代码，很多我也在学习中呢，所以本章只有一节，把我整理的一些学习笔记写进来与大家一起分享。先聊几个稍微简单的吧！(1) Halcon里面的read_image(),其实就相当于emgu
Chapter 1 :Classification1.1 Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm功能：把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上。2.classify_class_gmm功能：通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类。3. clear_all_class_gmm功能：清除所有高斯混合模型。4. clear_class_gm
显卡(Video card，Graphics card)全称显示接口卡，又称显示适配器。是电脑进行数模信号转换的设备，承担输出显示图形的任务。显卡接在电脑主板上，它将电脑的数字信号转换成模拟信号让显示器显示出来，同时显卡还是有图像处理能力，可协助CPU工作，提高整体的运行速度。GPU:GPU是显卡的构成部分之一,GPU相当于显卡上的CPU，只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计
编辑：白峰、QJP【导读】昨晚的GTC大会，英伟达推出了包括数据中心、边缘人工智能、协作工具和医疗健康等多个场景的AI计算解决方案。同时，黄仁勋重磅发布了全新DPU处理器，未来三年计算吞吐量将跨越1000倍。 昨晚的GTC大会上，教主黄仁勋再次下到厨房，为大家炒出多道新品！ &nbs
HALCON课程的笔记，同步课程学习进度进行更新，主要记录学习的算子HALCON算子基本结构算子（图像输入：图像输出：控制输入：控制输出）HALCON常用算子read_image(:Image:FileName)作用：读取图片 Image：为读取的图片的变量名称 FileName：为图像文件所在的路径add_image(Image1, Image2 : ImageResult : Mult, Ad
Halcon 入门教程(01)这篇教程很简单，实现的功能是计算下图中曲别针的数量和每个曲别针的朝向。主要内容是翻译自Halcon 的帮助文档 “Chapter 4 Programming HDevelop”。使用的图像如下：这篇教程中我们假设 HDevelop 的各个参数都为默认值，通常新安装好的 HDevelop 所有的参数就都是默认值。如果不是的话可以通过下面的命令行方式将 HDevelop
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halcon学习方法：安装完halcon之后，在开始里出现一些文档 看完solution_guide_i.pdf就算是入门了，里面讲了大部分应用的需要的步骤及所用算法
quick_guide.pdf 快速入门halcon
在机器视觉中，测量是必不可少的一个分支。测量主要包括有物体大小的测量、距离的测量以及物体完整度检测等。在工业机器视觉里面常用的有1D测量和2D测量，两种测量方式都非常简单好用，不过大部分的测量都是要基于标定之后（需要获取环境参数，比如得到pixel的物理大小）不经过标定的测量都只是测量物体的相对大小，以下讲解的都是没有获得相对物理大小的测量方式，原理都一样两者只不过进行单位换算的差别。1D测量：1
1. 从Halcon到VC++
read_image(&Image,"文件名");//读入的为灰度图像
//获取图像指针，注意输出变量的类型
lpcsType[MAX_STRING];
Hlong Pointer,Width, Height;
lpcsType, &Width, &Height);
//Halcon与VC++中的图像之
halcon源程序：
dev_open_window(0, 0, 512, 512, 'black', WindowHandle)
read_image (Image, 'C:/Users/BadGuy/Desktop/猫.jpg')
dev_display(Image)
get_image_size(Image, Width, Height)
rgb3_to_gray(Image
一、提高Halcon的运算速度，有以下几种方法：1、Multithreading(多线程)2、Automatic Parallelization(自动操作并行化)3、Compute devices，利用GPU提速，如果显卡性能好，至少可以提高5~10倍的运算速度 二、多线程1、官方自带的例程get_operator_info.hdev，可以查看支持多线程的算子；1 * Determine
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2023-08-01 22:03:59
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参考Chatper 10, solution_guide_i.pdf, Halcon 17.12HALCON/.NET 和 .NET Framework版本版 本路 径支持WPF支持Client Profiles.NET Framework 2.0%HALCONROOT%\bin\dotnet20NoNo.NET Framework 3.5%HALCONROOT%\bin\dotnet35YesN
常用算子Fast detection of lane markersdev_update_window(: : DisplayMode: ) ：默认状态下运行产生的所有的对象（图像，区域，或XLD）都在活动图形窗口显示。可以用OFF关闭此模式，默认值为off(不支持C++代码)，因为这会拖慢程序运行的速度，我们需要的只是最终的结果。dev_display(Operator)显示image，regi
