find_shape_model(Image : : ModelID, //模板句柄 &
▎基于形状的模板匹配 在开始之前先让我们了解一下什么是基于形状的模板匹配。形状是事物或物质的一种存在或表现形式，如长方形、正方形等。在图像中，形状是一种对边缘或区域的描述方式。HALCON基于形状的匹配是一种通过图像边缘进行被测物识别和定位的模式识别算法。该算法对光照的变化有很好的鲁棒性且处理速度快，是工业视觉解决方案中常用的定位手段。本次使用的图像位于“%HALCONIMAGES%\b
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2024-10-15 08:51:15
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模板匹配是一个用处非常大的算子，可以说是传统机器视觉检查上的一个核心我们以一张名片来举例子，我们以zoomin这个logo为模板输入图模板选择实现的效果（各个角度都可匹配） · 我们上一下代码*读取图片
read_image(Image, 'mingpian.png')
*提取模板图片
gen_rectangle1 (ROI_0, 39
目录积分图像基于快速傅里叶变换的L2范数模板匹配算法基于正交分解的L2范数模板匹配算法1 积分图像积分图像S是与原始灰度图像I一样大小的图像，均为（m,m）。积分图像像素点的值为原始图像像素点（x,y）到左上角所围成矩形区域内所有像素点的灰度值之和。 作用：快速计算原灰度图像任意矩形区域的灰度值的和。 缺点1：存在冗余计算，复杂度为O(/2 )。 改进1：充分利用之前已经计算得到的结果，利用积分图
之前的两篇文章讲完在halcon中一维测量以及卡尺测量的一般步骤和思路。既然测量了，那肯定会涉及到如何将像素的距离转换成实际的距离，由于我的实验道具有限啊，没有标定板，无法去获得相机的内外参，等后期具备这个器材后再补上相机标定的内容。 之前也说过有了测量肯定少不了定位，所谓定位就是模板匹配的作用了，所以我们先讲完模板匹配的内容，然后在用一个完全的案例去演示下定位+测量的具体做法。 模板匹配，是模式
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2024-07-11 20:30:31
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第五章 halcon与EmguCV之间的转换其实一般情况下都是halcon转emguCV了，反过来做的应该很少吧？所以本章我也是只说怎么把halcon算子转换成emguCV代码。其实halcon跟emguCV都有那么多代码，很多我也在学习中呢，所以本章只有一节，把我整理的一些学习笔记写进来与大家一起分享。先聊几个稍微简单的吧！(1) Halcon里面的read_image(),其实就相当于emgu
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2024-04-11 13:11:01
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前面主要介绍了匹配的2个主要的算子，对这两个算子了解后，我们就可以做匹配了。下面是转自一位前辈的经验总结，对我们很有帮助。
基于HALCON的模板匹配方法总结--蓝云杨的机器视觉之路 Shape-Based matching的基本流程 HALCON提供的
基于HALCON的模板匹配方法总结 很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得，但由于其他的事情总是抽不出时间。去年有过一段时间的集中学习，做了许多的练习和实验，并对基于HDevelop的形状匹配算法的参数优化进行了研究，写了一篇《基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究》文章，总结了在
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2024-06-11 14:34:51
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1. 从Halcon到VC++
read_image(&Image,"文件名");//读入的为灰度图像
//获取图像指针，注意输出变量的类型
lpcsType[MAX_STRING];
Hlong Pointer,Width, Height;
lpcsType, &Width, &Height);
//Halcon与VC++中的图像之
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2024-05-24 12:34:07
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在机器视觉中，测量是必不可少的一个分支。测量主要包括有物体大小的测量、距离的测量以及物体完整度检测等。在工业机器视觉里面常用的有1D测量和2D测量，两种测量方式都非常简单好用，不过大部分的测量都是要基于标定之后（需要获取环境参数，比如得到pixel的物理大小）不经过标定的测量都只是测量物体的相对大小，以下讲解的都是没有获得相对物理大小的测量方式，原理都一样两者只不过进行单位换算的差别。1D测量：1
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2024-04-26 14:45:39
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1.深度网络模型基本参数 BatchSize：每次迭代的训练样本数。 InitialLearningRate：初始学习率 Momentum动量，如果BatchSize比较小，这个值可以设得大一点。 迭代次数NumEpochs EvaluationIntervalEpochs指将多少个Epoch传递给评估过程，这样经评估才能得到最佳模型。 ChangeLearningRateEpochs在某些周期内
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2024-06-11 11:09:48
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Halcon模板匹配是工程上使用必不可少的。
用途可定位，可查找，可识别，非常灵活
下面开始：模板匹配是通过计算模板与图像之间的相似度实现的
完整性检测/物体识别/得到位姿
位姿刚性变换：平移和旋转方向的变换
相似变换：平移和旋转和缩放方向的变换Halcon匹配共三种：
Component-Based：基于组件成分和元素
Gray-Value-Based：基于灰度值
Shape-Based：基于形
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2023-08-25 23:08:45
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# Python使用Halcon模板匹配
在机器视觉领域，模板匹配是一种常用的图像处理技术，可以用来在一幅图像中寻找特定模板的位置。Halcon是一款强大的机器视觉库，提供了丰富的图像处理和分析功能。在本文中，我们将介绍如何使用Python和Halcon进行模板匹配。
## 模板匹配原理
模板匹配的原理很简单，就是在一幅图像中寻找与给定模板最相似的区域。通常使用的方法是计算图像和模板之间的相
原创
2024-06-26 05:38:17
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1、模板匹配基本原理模板匹配：通俗讲就是，拿着模板去匹配，就是先制作一个模板，然后利用这个模板去图像中寻找与模板相似的部分，并记录寻找到的位置。模板匹配分类：按照有无变形，分为刚性模板匹配与变形模板匹配，变形模板匹配比较复杂，工业上基本是基本使用的刚性模板匹配。常用匹配方式：ncc模板匹配、形状模板匹配和XLD模板匹配。模板匹配原理：模板匹配是通过搜索的方式进行匹配，比如最简单的匹配。举例：&nb
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2024-08-24 10:29:18
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Halcon的模板匹配函数best_match_mg(Image TemplateID, MaxError, SubPixel, NumLevels, WhichLevels Row, Column, Error)最佳匹配应用灰度匹配且使用图像金字塔。best_match_mg的工作原理与best_match类似，但由
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2024-05-19 09:14:33
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最近学习到了一些关于调度算法加速因子证明的知识。在“Multiprocessor Scheduling for Real-Time Systems" 一书中，Section 11.3给出了FBB-FDD算法加速因子的证明，下面就对整个过程做一个梳理。 FBB-FFD算法是采用了DM+First-Fit的策略: 1.首先对任务集τ中的所有任务按照其d(relative deadline)做一个non
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2024-08-11 16:10:10
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例程：detect_indent_fft.hdev说明：这个程序展示了如何利用快速傅里叶变换（FFT）对塑料制品的表面进行目标（缺陷）的检测，大致分为三步：首先，我们用高斯滤波器构造一个合适的滤波器（将原图通过高斯滤波器滤波）；然后，将原图和构造的滤波器进行快速傅里叶变换；最后，利用形态学算子将缺陷表示在滤波后的图片上（在缺陷上画圈）。注：代码中绿色部分为个人理解和注释,其余为例程中原有代码 *
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2024-06-21 10:44:58
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一、Halcon新特性介绍 分为Halcon Progress和Halcon Steady两类： Progress：发布周期短（半年），更早拿到最新技术，订阅购买模式 Steady：发布周期长（2年），长期支持服务，标准购买模式1. 偏折法 17.12版本：适用于强发光下进行缺陷检测 18.05版本：也可用于弱反光下的缺陷检测
为了解决带有镜面反射的物体表面上例如凹陷和
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2024-06-14 04:49:35
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1、Halcon的自我描述Program LogicØ Each program consists of a sequence of HALCON operatorsØ The program can be structured into&
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2024-07-23 17:16:49
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学习和掌握Halcon是如何进行模板匹配的。主要包括基于形状的模板匹配，基于相关性的模板匹配，基于组件的模板匹配，基于局部形变的模板匹配，以及基于描述符的模板匹配。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，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： ⑴ 首先确定出
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2023-12-21 14:36:09
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