名称catch - 捕获在前面的try块中抛出的异常。用法catch( : : : Exception)描述 使用算子try，catch，endtry和throw可以在HDevelop中实现动态的异常处理，这相当于C ++和C＃中的异常处理。 HDevelop中异常处理的基本概念在算子try，throw和dev_set_check以及“HDevelop用户指南”中进行了描述。 算子catch在
名称dev_get_exception_data - 访问exception元组的元素。用法dev_get_exception_data( : : Exception, Name : Value)描述 算子dev_get_exception_data允许访问由算子catch捕获的exception元组的特定项目。 除了从来都是作为exception元组的第一个元素传递的错误代码外，excepti
文章目录1.visual studo 2022中使用Opencv人脸检测2.HAAR实验效果3.LBP实验效果4.HAAR与LBP比较总结5.代码复现 1.visual studo 2022中使用Opencv人脸检测注：关于.xml文件位置，Opencv下载和导入Visual studio 20222.HAAR实验效果输出时间为秒3.LBP实验效果输出时间为秒4.HAAR与LBP比较总结（1）H
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2024-07-25 20:00:43
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Halcon/C++提供了构造函数，主要基于适合的Halcon算子。比如说HImage和HBarCode基于read_image and create_bar_code_model。请注意当前的Halcon版本针对不同的算子构造函数的功能不同。如下我们介绍了一些最常用的Halcon算子，而一个完整的构造函数列表可以在%HALCONROOT%\include\cpp中找到。Images:HImage
OpenCV: Histogram ComparisonGoal在本教程中，您将学习如何：使用函数 cv::compareHist 获取一个数值参数，该参数表示两个直方图相互匹配的程度。使用不同的指标来比较直方图Theory要比较两个直方图（H1 和 H2），首先我们必须选择一个指标（d(H1,H2)）来表示两个直方图的匹配程度。OpenCV 实现函数 cv::compareHist 来执行比较。
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2024-05-30 10:29:59
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OpenCVHalcon开发语言C++、C#（emgu）、Python、Ruby、MATLAB等语言C，C++，C#，Visual basic和Delphi等语言应用场合侧重计算机视觉领域，侧重研究领域侧重机器视觉领域，侧重应用领域费用免费收费开放性及版本更新速度开源（可看底层源码），版本和功能更新慢商业软件（底层代码封装），版本和功能更新快对使用者的门槛偏科研，有难度，有深度，完全从底层开发，对
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2024-04-02 09:11:01
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一、算子介绍1.1 种类 halcon内常用的边缘检测算子包括如下几种： 1.edges_image: 提取2D 图像边缘 2.edges_sub_pix：提取2D图像亚像素边缘 3.edges_object_model_3d ：提取3D图像边缘 4.edges_color和edges_color_sub_pix：提取彩色图像边缘 1.2 区别 edges_image可选择多种边缘检测算法来提取物
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2024-04-10 12:03:39
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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
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2024-08-05 10:17:07
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12.0版本的算子，后面的版本以后有了再补充吧，能掌握够用了。Chapter_1_:Classification
1.1 Gaussian-Mixture-Models
1.add_sample_class_gmm
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
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
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2023-12-28 22:14:09
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小强学Python+OpenCV之－1.2图像基础PythonOpenCV之12图像基础目标什么是像素坐标系统操作像素提取图像 目标学完本节，我们将理解： 1. 图像的基本元素是像素，什么是像素。 2. 图像的坐标系统是怎样的。 3. 操作像素的RGB值 4. 通过numpy数组操作图像1. 什么是像素像素是组成图像的最小单位。我们可以看下面这张图： 我们常常像下面这样表述一幅图像的大小。
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2024-07-18 21:08:10
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简单算子：1. Set_Part : 设置 HalconWindow 显示区域2. Set_Colored : 它允许用户以不同的颜色显示区域集3. Set_Draw : 定义区域填充模式。如果模式设置为“fill”，则填充输出区域，如果设置为“margin”，则仅显示轮廓。设置模式只影响有效窗口4. tuple_string： 输入参数 “T”, 根据格式化“Format”
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2024-04-24 14:21:52
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算子：threshold
threshold (ImageFilled, Region, 0, 90)
用来分割图像，算子的原形是:
threshold(Image : Region : MinGray, MaxGray : )
其中- Image是输入图像- Region是分割后的结果- MinGray 和MaxGray是输入的控制参数，分割的最小灰度值与最大灰度值
算子的功能是：
选择
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2021-02-23 11:45:00
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1.1 Gaussian-Mixture-Models
1.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_gmm
功能：清除一个高斯混合模型。
5
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2020-01-09 13:59:00
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一、简介halcon 中有很多常见的算子，我们经常在用，但是作为一名算法工程师我们不仅要会用，知道原理也是很重要的，所以对于很多事情我们不仅要所以然更有知其所以然。二、算子解释1、smooth_object_model_3d 对3D模型中的每个点进行平滑处理面前支持的方法只有MLS就是“移动最小二乘法”：'mls_abs_sigma', 'mls_force_inwards',
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2023-12-21 14:00:40
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HALCON算子函数——Chapter 19 : XLD
Chapter_19:XLD 19.1 Access 1. get_contour_xld
功能：返回XLD轮廓(contour)的坐标。 2. get_lines_xld 功能：返回一个XLD多边形（polygon）数据。 3.
get_parallels_xld 功能：返回一个
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精选
2014-08-27 14:55:12
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一前言 后面的讲解会结合实际项目代码，主要界面如下（分为三个界面，第一个是基于X和Y方向没有形变的匹配，第二个是基于X和Y方向形变量相同 的匹配，第三个是基于X和Y方向上形变量不同的模板匹配，后期会有一整套关于Halcon联合C#编程的文章，代码会一起上传，主要是关于Halcon 联合c#各个品牌相机的操
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2024-09-22 16:17:48
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HALCON算子函数（十三）Object (2012-12-16 17:04:56)HALCON 算子函数——Chapter 13 : Object 13.1 Informationcount_obj 功能：统计一个元组中的对象。get_channel_info 功能：一幅目标图像组成部分的信息。get_obj_class 功能：一副目标图像类的名称。 4．test_equal_obj 功能：比较
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2023-09-04 23:10:59
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Harris算子介绍：该算子是C．Harris和M．J．Stephens在1988年提出的一种点特征提取算子。这种算子受信号处理中自相关函数的启发，可以给出图像中某一像素点的自相关矩阵肘，其特征值是自相关函数的一阶曲率，如果算，Y两个方向上的曲率值都高，那么就认为该点是角点。Harris角点检测算子Harris[2]角点检测算子是Moravec角点检测算子的改进.（1）算子用高斯函数代替二值窗口函
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2024-04-21 16:37:45
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其实在图像处理中，拉开对比度是最重要的一项。常用的拉开对比度方式和使用算子如下：1.将RGB图像拆分通道算子：decompose3()将RGB图像拆分成三个通道 R G B，数字3表示按照3通道拆分 -> trans_from_rgb()转换成HSI格式进行拉开对比度。也有可能直接就拉开对比度。2.将彩图RGB转换为Gray格式算子：rgb1_to_gray()将R G B 图像
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2024-05-24 22:52:01
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引言我写这篇文章是因为我很久以前写过一些文章，用了人脸检测，我当时用的都是HAAR级联检测器，导致最近几个人问我说这个HAAR级联不太准，我跟他们都解释了一下，OpenCV2.4.x跟OpenCV3.0的时候人脸检测都是基于HAAR没错，但是都2020年啦，OpenCV4发布以来，官方支持的人脸检测方法已经转换为基于深度学习的快狠准的方法了。就连HAAR级联训练的工具在OpenCV4中都被除名了。
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2024-04-18 05:46:12
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