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
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,
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 := [
0、所需了解的知识数据集数据集的类别已有不需要另外指定，这是因为在读取之前已有数据集的时候，数据集中就会包含了许多数据，其中结构如下：包括类别序号以及类别名字预训练模型或者模型 预训练模型也有了基本的参数，如下所示：训练集、验证集以及测试集的区别： 一般会认为训练集、验证集以及测试集没有很大区别，但是在halcon由于比较固定和标准，所以三者的作用是区分开来的，比如：训练集：用来对模型的数据进行训
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2024-03-20 13:40:18
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目标跟踪作为机器学习的一个重要分支，加之其在日常生活、军事行动中的广泛应用，受到极大的关注。在AI潮流中，大家对于深度学习，目标跟踪肯定都会有过接触了解：在GPU上通过大量的数据集训练出自己想使用的垂直场景后再在实际场景中使用。但麻烦的是，大数人拥有的是CPU，有没有办法能在自己的电脑上用CPU就能实现自己的目标跟踪能力。OpenCV的跟踪API给出了答案：我行。在这篇文章中，我们会介绍在Open
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2024-05-29 06:30:06
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一直以来，对于手眼标定所涉及到的坐标系及坐标系之间的转换关系都没能有一个很好的理解，最近找了halcon手眼标定的实例在研究，发现对于相机的两种安装方式（眼在手和眼在手外），其坐标转换关系是类似的，这样说好像太抽象了，下面具体说说。我觉得标定最基本的是要将坐标系理清楚，这里涉及到的坐标系有四个：机器人基坐标系base、法兰上的工具坐标系tool、相机坐标系camera和标定板坐标系cal；此外，涉
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2024-09-13 06:45:20
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R-CNN： Region with CNN feature，是一个双阶段目标检测算法系列。 内容基于 b站霹雳吧啦Wz 博主，讲的很好，这里只是做简要总结。R-CNN：只有Feature extraction是CNN，其他是传统的机器学习方法。关键步骤：SS得到约2k个候选区域将约2k个候选区域分别使用AlexNet提特征，将提的特征用SVM做分类（假设分类20类，即voc数据集的类别数）。然后
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2024-09-24 19:28:19
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过程： 反向投影，meanShift算法，camShift算法。简要概述：基于颜色分布的目标跟踪（需将RGB空间转到HSV空间，利用H分量计算） 反向投影：利用直方图，求输入图中对应像素在目标图中的概率（出现次数频率），作为输出图对应像素的值。 meanShift算法：均值漂移，知道收敛到设定值。  
halcon深度学习1.halcon目标检测总工作流程:准备工作开始训练 1.halcon目标检测总工作流程:*
* 深度学习目标检测工作流程:
*
* This example demonstrates the overall workflow for
* object detection based on deep learning, using axis-aligned boundin
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2024-06-24 05:56:29
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引言计算机视觉领域中的目标跟踪是一项重要的研究任务，它涉及在视频序列中自动识别和跟踪多个感兴趣的目标。多目标跟踪（Multi-object Tracking）旨在从连续的图像帧中准确地定位和跟踪多个目标，同时保持目标的身份一致性。本文将介绍多目标跟踪的基本概念、常见的算法和应用领域。多目标跟踪的基本概念多目标跟踪是指在一个视频序列中同时跟踪多个目标的过程。它通常包括以下几个步骤：目标检测（Obje
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2024-09-14 20:59:53
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一、点击选项卡：---助手--创建新的calibration，可以设置自己的摄相机参数。二、选择描述文件,cpd文件，就是选择你所需要的标定板的尺寸样式。如果没有你想使用的标定板，可以通过生成标定板函数进行创建自定义的标定板文件：打开程序窗口，添加以下代码gen_caltab(::XNum,YNum,MarkDist,DiameterRatio,CalTabDescrFile,CalTabPSFi
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2024-03-29 19:11:40
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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
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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一、理论为什么要进行单相机标定？广义：畸变矫正和一维和二维测量畸变矫正： 在几何光学和阴极射线管(CRT)显示中。畸变是对直线投影的一种偏移。简单来说直线投影是场景内的一条直线投影到图片上也保持为一条直线。那畸变简单来说就是一条直线投影到图片上不能保持为一条直线了。这是一种光学畸变（optical aberration）。畸变是一种相差，可能
1、先看程序read_image (Image, 'D:/like/model1_src1.jpg')
regiongrowing (Image, Regions, 3, 3, 1, 500)
area_center_gray (Regions, Image, Area, Row, Column)
cooc_feature_image (Regions, Image, 6, 0, Energy,
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2024-10-29 11:42:26
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前面总结了利用HALCON进行模板匹配的一些方法，讨论了利用物体形状的轮廓进行匹配的步骤和如何来优化匹配的速度，提高匹配的精度和速度，当然这两者之间本身也存在着制约，而在这两者之间找到一个适合自己要求的结合点，正是我们要研究和实验的。模板匹配并不是单纯的一个任务，它是一些其他工作的一个必备环节，比如物体识别、对象跟踪、检验产品、零件统计等等一些机器视觉应用。在很多情况下，模板匹配是个不错的选择。在
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2024-01-08 13:46:17
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HALCON 20.11：深度学习笔记(5)---设置超参数HALCON 20.11.0.0中，实现了深度学习方法。关于超参数的有关设置内容如下：不同的DL方法被设计用于不同的任务，它们的构建方式也会有所不同。它们都有一个共同点，即在模型的训练过程中都面临着一个最小化问题。训练网络或子网络，一个目标是努力使适当的损失函数最小化，参见“网络和训练过程”一节。为此，有一组进一步的参数，这些参数是在开始
