一：视觉启蒙入门 1.halcon编程，熟悉halcon环境、tuple数组、文件操作及简单的案例编程 2. halcon基础学习，halcon自定义算子封装等，进行入门编程训练 3. halcon数据类型（主要是控制变量/图像变量）和halcon人机可视化交互 4. halcon视频图像采集，单相机以及多相机 5. 图像处理基础与ROI区域 6. 图像预处理、二值化、形态学与图像区域特征提取分析
00. 目录文章目录00. 目录01. Halcon 19概述02. Halcon 19功能介绍03. Halcon 19
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2022-03-08 10:14:18
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00. 目录文章目录00. 目录01. Halcon 19概述02. Halcon 19功能介绍03. Halcon 19安装04. Halcon 19注册05. Halcon 19试用06. 附录01. Halcon 19概述halcon是一款非常不错的视觉类辅助设计软件，它是由非常专业的MVtec公司全新推出的最新版本。在功能上拥有非常实用方便的机器视觉开发能力，其非常独特的内部结构能够很好的辅助各种机器的视觉功能，这样不管是在医学图像上面还是各种图像分析上面都能够起到非常大的帮助，并且软件内部搭
原创
2021-09-02 14:15:01
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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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2023-07-12 13:27:16
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文章目录0.参考文章1.机器视觉简介2.Halcon应用环境和实用工具3.Hdevelop环境介绍4.图像、区域5.区域的操作6.轮廓的操作7.图像8.图像运算和区域提取9.色彩空间的转换10.图像知识补充11.Tuple元组介绍12.Tuple元组排序13.焊点提取，开闭操作，特征组合14.halcon焊点提取demo实例讲解15.区域讲解加强16.halcon_UI交互和逻辑设计17.点 轮
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2023-10-12 21:19:52
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批量读取： 在利用Halcon做图像处理时，批量读入图片是个很方便常用的功能，Halcon对其做了很好的支持。 在HDevelop的菜单栏中选择“助手”–“打开新的Image Acquisition”，如下： 选择“选择路径”，确定路径后选择“代码生成”，选择“插入代码”，改代码将被插入到程序窗口中： 代码如下：（在HDevelop中用*做注释，但是CSDN编译器中的代码片不识别*，所以我把下面程
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2023-12-09 15:32:37
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今天看到一位朋友在博客上留言，向我提出了一个问题：“我的问题是HALCON不能支持VxWorks操作系统，我能不能把HALCON在Linux下的库移植到VxWorks下调用呢？您指的移植是什么？”以前听师姐提过VxWorks操作系统，懂的不多，所以暂时还不能给予答案，请见谅。我是在Windows环境的调用，下面就如何在VC下调用HALCON库简单说明一下。 &nb
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2024-09-20 09:34:18
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惯例吐槽---因为这个问题之前一直没有理解，所以一直没有下定决心进入工业视觉，怕自己智商不够，今天忍不住问了做视觉的同事，差不多被我逼疯了的时候，他终于说道了重点，本来3句话可以说清楚的事情，硬是说了一个小时，所以做技术的也需要表达能力啊！相机，可以理解为眼睛，机械手也就是手了，但是他们两个之间没有大脑协调，这就比较麻烦了。他们有两种协调方式，一种是手上拿着眼睛，一种是眼睛挂在旁边，手做自己的事情
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2024-09-11 13:40:03
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目录Matching-3D 3D匹配Deformable Surface-Based基于可变形表面1. add_deformable_surface_model_reference_point2.add_deformable_surface_model_sample3. clear_deformable_surface_matching_result4.clear_deformable_surf
# Halcon中的机器学习
## 介绍
Halcon是一款功能强大的机器视觉库，提供了丰富的图像处理和分析功能。在Halcon中，机器学习也是一项重要的功能，可以用于分类、检测、识别等任务。本文将介绍在Halcon中如何使用机器学习功能，并给出一些代码示例。
## 机器学习分类功能
Halcon中的机器学习功能可以用于图像分类任务。通过训练模型，可以实现对图像的分类和识别。下面是一个使用
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2024-04-03 04:58:17
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八月初开始自学halcon，到现在历时两个月，想对自己这段时间的学习做一个总结，这是第一次写博客，深感纸质笔记经不住时间的考验，这次的总结主要目的是想把这段时间做的纸质笔记保存在网络上。第一次写博客，就先把自己这段时间研究并使用的部分算子总结一下，并附上自己的浅薄理解，欢迎补充dev_close_window()关闭窗口 dev_open_window()打开一个新窗口 rgb1_to_gray(
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2024-10-24 10:18:41
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一、介绍 基于形状的模板匹配，也称为基于边缘方向梯度的匹配，是一种最常用也最前沿的模板匹配算法。该算法以物体边缘的梯度相关性作为匹配标准，原理是提取ROI中的边缘特征，结合灰度信息创建模板，并根据模板的大小和清晰度的要求生成多层级的图像金字塔模型。接着在图像金字塔层中自上而下逐层搜索模板图像，直到搜索到最
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2024-01-05 17:49:48
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想用halcon搞深度学习的同学可以了解下这个halcon的深度学习工具，接下来我们简单介绍下基本的训练流程，至于下载的话可以考虑halcon的官网进行注册下载并安装（注意要是最新版本，之前的老版本应该是只能分类训练，不能进行语义分割实例分割等训练），安装后打开界面如下：我这里是设置的中文目录，初始安装应该是英文的，需要设置就点击右上角的设置进行语言调整，并重新打开即可，接下载可以开始进行新建项目
halcon模板匹配学习（二） 准备模板标签： halcon 2016-09-13 23:04 143人阅读 评
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2023-07-17 14:07:54
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“A被B膨胀是所有结构元素原点位置组成的集合，其中映射并平移后的B至少与A的某些部分重叠”[Conzalez]（1）、设图像数据为a:a为一幅二值图像，1对应图像中心的亮区域。结构元素为b:执行膨胀：imdilate(a,b),结果为：（方框区域对应原图像数据）（2）、过程分解：先用结构元素b扫过a的第一行（方框为图像数据第一行）再第二行：再是第三行：将结构元素对三行的平移结果重叠在一起，得：此即
例子在HDevelop自带例子里面，叫critical_points；目的是在所画的闭合区域内的进行检测图像中的鞍点，鞍点具体是什么我这里也不太了解；以后深入再叙述吧。话不多说先上例子：例子中输入图像和处理后的图像是这样子：左边是输入图像，白色的圈是鼠标画出的闭合区域，右边是图像分割后图像，并检测鞍点，就是图中黑白交错的圆圈；我使用的图形如下：
Halcon21.05离线手动安装
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2022-07-27 16:25:15
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一、例程简介该例程比较有代表性，属于Halcon里的分类方法之一，直接调用Halcon封装好的GMM分类器（高斯混合模型）对橘子和柠檬进行分类。GMM属于概率分类方法，属于P(Y|X)，通过对样本的概率密度分布进行估计，然后对模型进行加权求和，并通过投影，最后选取概率最大的类所为判决结果，这种分类方法只在不同检测类之间有明显的区别（在两类物体圆度和面积有较大区别）的情况下适用。
后面我也会针对机器
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2024-01-17 10:26:20
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一、模型的特点及选用A、 当前使用的halcon版本为19.12，可用于分类的模型有以下几种① pretrained_dl_classifier_alexnet.hdl② pretrained_dl_classifier_compact.hdl③ pretrained_dl_cl
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2023-11-29 20:36:33
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根据心情补充，语言都是Python hash，把所有的文本转化成数字 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for c in train.columns: if train[c].dtype == 'object': lbl = LabelEn
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2021-07-16 11:03:12
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