这篇文章主要介绍了如何基于pythonnet调用halcon脚本,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下最近的项目中遇到了使用python程序结合不同部分,其中包括使用halcon处理拍摄到的图像。halcon本身提供了c++与.NET的开发库,但无python库,网上有pyhalcon之类的库,但功能与原版并不一致。这片文章默认大家已经有
转载 2023-09-18 05:40:29
86阅读
文章目录前言一、数据标注二、halcon训练预测流程步骤1.Json文件转label图片1.解析json2.生成label图片2.转化halcon训练所需的hdict1.定义输入的文件路径以及输出的路径2.读取classes.txt文件3.设置halcon字典内容4.hdict效果展示3.halcon脚本-模型训练1.定义变量2.模型参数定义3.读取数据集4.预现实标注效果5.学习率修改6.读取模
算子:创建模板:create_aniso_shape_model 匹配模板:find_aniso_shape_model 例子:测试用的图像:代码:dev_set_draw ('margin') read_image (Image, 'C:/Users/斌/Desktop/temp.png') rgb1_to_gray (Image, GrayImage) *选择感兴趣区域 d
HALCON中的算子大全(中英对照) sub_image (ImageConverted1, ImageConverted2, ImageSub, 1, 0)一幅图减另一幅图。用一幅图的灰度减另一幅的灰度成新的一幅图。 mult_image (Image, ImagePart, ImageResult, 0.015, 0)一幅图加一幅成的一幅图 convert_image_type (T
目录1、初始化以及结束Python接口:2、Python模型、.py文件路径3、导入py文件4、从py文件里获取所需的类函数,并执行5、Python返回值传递给C++ 提示:C++调用Python常用接口参考文章:C++调用Python的API总结 如何在C++中使用一个Python类 1、初始化以及结束Python接口:Py_Initialize(); // 初始化Py_Finalize();
1、halcon介绍HALCON是德国MVtec公司开发的一套完善的标准的机器视觉算法包,拥有应用广泛的机器视觉集成开发环境。它节约了产品成本,缩短了软件开发周期——HALCON灵活的架构便于机器视觉,医学图像和图像分析应用的快速开发。在欧洲以及日本的工业界已经是公认具有最佳效能的Machine Vision软件。2、安装halcon-19.11.0.0-windows.exe1、下载halcon
转载 2023-05-17 23:01:53
512阅读
最近的项目中遇到了使用python程序结合不同部分,其中包括使用halcon处理拍摄到的图像。halcon本身提供了c++与.NET的开发库,但无python库,网上有pyhalcon之类的库,但功能与原版并不一致。这片文章默认大家已经有halcon.NET的开发基础了,也会使用HDevEngine调用halcon脚本。这样的话自己看一下pythonnet的说明也能会哈。主要网上没人写过,我综合总
上一篇文章中提到基于python实现Halcon与Qt联合编程,但是在实际开发中,比如说已经有了qt编写的c++版软件进行算法迭代,或者已经有了halcon编写的(.hdev文件)算法,想进行软件封装,这时候可以考虑把halcon编写的.hdev文件转化成.cpp文件,然后基于qt实现联合编程。一、安装qt与halcon(这个有大量教程,注意安装qt时选择mscv版本)二、编写.hdev文件的ha
# HalconPython的结合 Halcon是一款功能强大的机器视觉库,它提供了丰富的图像处理和分析功能,被广泛应用于工业自动化、医疗影像、交通监控等领域。而Python作为一种简洁易用的编程语言,具有广泛的应用和强大的生态系统。在很多科学计算和数据处理的领域,Python已经成为了事实上的标准语言。那么,如何将这两者结合起来,充分发挥它们的优势呢? ## HalconPython接口
原创 2023-07-23 04:14:50
244阅读
前沿       何为可视化,请参考《21天实战caffe第16天》可视化的相关理论。caffe提供三种接口,分别为C++接口、python接口和matlab接口。C++接口不用我们自己配置,因为caffe的底层代码都是由C++编写的,而python接口和matlab接口作为可视化的工具需要我们自己配置。由于matlab文件太大,所以博主
  最近的项目中遇到了使用python程序结合不同部分,其中包括使用halcon处理拍摄到的图像。halcon本身提供了c++与.NET的开发库,但无python库,网上有pyhalcon之类的库,但功能与原版并不一致。这片文章默认大家已经有halcon.NET的开发基础了,也会使用HDevEngine调用halcon脚本。这样的话自己看一下pythonnet的说明也能会哈。主要网上没人写过,我综
转载 2023-06-27 09:36:38
680阅读
halcon简介halcon是工业领域最著名的商业视觉软件,性能很好,当然也贵。 opencv是开源的,免费,但是不好用,需要自己写算法,太花时间和精力,所以准备尝试一下halconhalcon安装我安装的是21.05版,版本号为21050,属于是比较新的版本,license的话,官方每个月都提供可以试用1个月的试用License,每月更换的话,可以一直用。网上很多提供的,自行搜索。 安装没啥说的
目录 概述:1、Halcon程序导出。(1)打开图片并进行灰度处理。(2)导出。(3)查看导出的程序。2、C#工程中配置(1)创建C#程序。(2)添加控件。(3)添加引用、工程配置(4)C#中执行halcon导出的程序。概述:在工业自动化设备上,图像识别部分一般是设备的一个模块,需要和其它模块协同工作。因此图像识别处理的程序要和其它控制程序联动运行,开发windows客户端软件即可实现该
时隔一年多,终于把这个问题解决掉了。现在回头看,这个问题其实并不复杂,当初处理不了,完全是因为缺乏经验,多看多写,可能就会在处理其他问题时看到解决困扰很久的问题的解决方法。于一天后(3.20)更新: 写完这篇第二天,突然想明白了之前没有搞明白的问题。 原来的方案有问题的地方终于知道在哪里了。 经测试发现,GetImagePointer3如果参数传递的是HTuple类型,可以看到返回的HTuple的
HALCON提供的基于形状匹配的算法主要是针对感兴趣的小区域来建立模板,对整个图像建立模板也可以,但这样除非是对象在整个图像中所占比例很大,比如像视频会议中人体上半身这样的图像,我在后面的视频对象跟踪实验中就是针对整个图像的,这往往也是要牺牲匹配速度的,这个后面再讲。基本流程是这样的,如下所示:1. 首先确定出ROI的矩形区域,这里只需要确定矩形的左上点和右下点的坐标即可,gen_rectangl
转载 2023-07-05 13:41:43
293阅读
打开halcon,按下ctrl+e打开halcon自带例程。工业领域->半导体业->measure_pin.hdev* Pin Measurement: Example for the application of the measure package * including a lot of visualization operators * dev_close_window (
一、文章概述本文将要讲述的是Python环境下如何用OpenCV检测人脸,本文的主要内容分为:1、检测图片中的人脸2、实时检测视频中出现的人脸3、用运设备的摄像头实时检测人脸二:准备工作提前做的准备:安装好Python3下载安装OpenCV库,方法是pip install opencv-python -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trus
摘要本文使用opencv实现Halcon中的一个瓶口缺陷检测实例(C++实现),Halcon中对应的例子为inspect_bottle_mouth.hdev,用于检测酒瓶瓶口是否出现破损等缺陷情形。 Halcon实例主要步骤包含五步,分别是:使用阈值处理和形态学粗定位品口位置;XLD轮廓拟合最近似的圆形区域作为瓶口的轮廓;极坐标变换,转换到水平或垂直方向进行处理;均值滤波图与原图做差分,
这篇主要是C#和Halcon的混合编程,写给新手们看的。halcon源程序:dev_open_window(0, 0, 512, 512, 'black', WindowHandle) read_image (Image, 'C:/Users/Administrator/Desktop/猫.jpg') dev_display(Image) get_image_size(Image, Width,
文章目录前言一、.NET6与Halcon编程环境构建二、WPF中使用Halcon插件展示加载图片三、HWindowControlWPF与HSmartWindowControlWPF区别七、绘制ROI区域并展示模板匹配的结果 前言Halcon是一种计算机视觉软件工具,用于图像处理、分析和机器视觉应用。它由德国MVTec公司开发,是一种功能强大的视觉软件工具,可用于解决各种计算机视觉问题,包括目标检测
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5