图像增强看这。阈值分割看这。直方图均衡化直方图均衡化的一般是处理图像偏暗、偏亮、以及亮度过于集中等现象https://zhuanlan.zhihu.com/p/54771264 方法的基本思想是对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对像素个数少的灰度级进行缩减。从而达到清晰图像的目的。halcon中直方图均衡化一般是用这两个算子 gray_histo (Region, ImageEquHisto
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2024-04-28 10:38:26
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本人是刚毕业的小菜鸡，最近工作上需要学习HALCON，在此记录一些学习过程，主要是算法流程、算子涉及的算法和常用的函数。如有错误恳请大佬们指正。 mosaic这一部分的例程主要是通过特征点匹配来实现对同一场景的图像块拼接，最后拼成一幅完整的图像。拼接后
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2024-02-28 15:26:49
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1.噪声分为椒盐噪声和高斯噪声 椒盐噪声就是图片中随机出现的白点和黑点 高斯噪声是噪声分布符合正态分
原创
2022-10-21 10:12:30
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在HDevelop中 2.png read_image (Image, 'D:/bb/tu/2.png') mean_image(Image,ImageMean, 9, 9) *均值平滑 *参数1：要平滑的图像 *参数2：平滑后图像 *参数3:滤光片的宽度,默认值：9 * 建议值：3,5,7,9,1
原创
2022-02-28 15:14:58
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图像拼接在实际的应用场景很广，比如无人机航拍，遥感图像等等，图像拼接是进一步做图像理解基础步骤，拼接效果的好坏直接影响接下来的工作，所以一个好的图像拼接算法非常重要。 如按下图是将两张楼房图片拼接成一个图像。1 拼接步骤 要实现图像拼接，简单来说要实现以下步骤：输入图像图像几何校正图像
原创
2022-06-25 15:53:49
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图像拼接是进一步做图像理解基础步骤，拼接效果的好坏直接影响接下来的工作，所以一个好的图像拼接算法非常重要。
原创
2022-12-17 00:13:56
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文章目录算子人工智能算子高斯混合模型算子Halcon 示例1 通过色调和饱和度识别颜色Halcon 示例2通过饱和度和色调进行颜色检测Halcon 使用颜色分类表进行颜色分类Halcon 训练的方法识别颜色Halcon 使用高斯分类器 算子decompose3 - 将三通道图像转换为三个图R,G,B图像decompose3(MultiChannelImage : Image1, Image2,
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2024-07-25 10:41:24
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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
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2024-08-25 16:38:04
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Halcon在设计之初就提供了完整的图像采集方案，适应了多种图像设备采集图像，以及各种不同环境的采集方案。通常情况下，图像的采集应该是所有机器视觉项目首要解决的任务，不幸的是，需要解决图像采集的问题，对应装备的种类具有特殊性，以及非标准化的硬件设备，比如，USB相机或IEEE1394相机，他们提供的物理接口及设备驱动都完全不一样。为了让我们专注于机器视觉实际的问题，Halcon提供了大量的图像采集
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2024-07-02 21:58:52
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图像滤波图像滤波图像滤波作用:去除图像中的干扰（噪声)。噪声一般是由外界干扰产生的，比如灰尘、热噪声等。均值滤波:对于模糊图像以及图像内部的噪声具有很好的作用。滤波模板是描述滤波器的大小，里边存储着具体的数值。滤波器模板大小是指滤波矩阵的维度。...
原创
2021-08-02 14:06:57
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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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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
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2024-05-08 10:15:18
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Goal在本教程中，您将学习如何使用 OpenCV 函数应用各种线性滤波器来平滑图像，例如：blur()GaussianBlur()medianBlur()bilateralFilter()Theory笔记下面的解释属于 Richard Szeliski 的 Computer Vision: Algorithms and Applications 一书和 LearningOpenCV平滑，也称为模
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2024-04-23 16:31:04
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目录什么是图片平滑？怎么做到图像平滑？1.邻域平均法（又名均值滤波法）2.中值滤波法3.高斯滤波法 4.双边滤波法什么是图片平滑？目前，大多数数字图像系统中，输入光图像都是通过扫描方式将多维图像变成一维电信号，再对其进行存储、处理和传输等，最后形成多维图像信号。在这一系列复杂过程中，图像数字化设备、电气系统和外界影响将使得图像噪声的产生。——《数字图像处理》陈天华编著所以图像平滑一般指消
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2024-04-29 10:36:58
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目录前言正文2D卷积低通滤波模糊平均高斯模糊中值模糊双边滤波cv.bilateralFiltercode 前言目标是： 1、学习使用不同的低通滤波器对图像进行模糊 2、使用自定义的滤波器对图像进行卷积(2D 卷积） 首先，明确低通滤波(LPF)帮助我们去除噪音，模糊图像。HPF(高通滤波) 帮助我们找到图像的边缘。正文2D卷积效果图codeimport cv2 as cv
import nump
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2024-03-30 20:31:49
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中值滤波法是一种非线性平滑技术，将图像的每个像素用邻域 (以当前像素为中心的正方形区域)像素的中值代替 ，常用于消除图像中的椒盐噪声。 与低通滤波不同的是，中值滤波对脉冲噪声有良好的滤除作用，特别是在滤除噪声的同时，能够保护信号的边缘，使之不被模糊，但它会洗去均匀介质区域中的纹理。这些优良特
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2023-12-19 15:34:47
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使用低通滤波器可以达到图像模糊的目的。这对与去除噪音很有帮助。其实就是去除图像中的高频成分（比如：噪音，边界）。所以
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2024-04-11 14:35:03
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目录一、噪声1、椒盐噪声2、高斯噪声二、平滑1、引言2、中值滤波3、邻域平均法4、加权法三、2D卷积四、边缘样式 思考一个问题：假如你是灰太狼，你是否愿意吃掉一只满身长满黑点点、脏兮兮的小羊？那么我们将如何处理这只羊，让这只羊更干净一点？  
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
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2024-02-04 20:34:50
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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
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2023-10-31 20:39:46
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