本文主要描述并示例演示了如何使用Halcon实现的欧几里得分类(Euclidian classification)，进行颜色识别在彩色图像上展示分类器的训练案例中创建了对红、蓝、绿三种颜色进行分类识别。
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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ps：这里的演示过于简洁，够用，关键算子就是：select_shape，后面附带select_shape的用法讲解演示用图：halcon代码：*复杂图像中的形状筛选
*这里以截取图片中的所有矩形为例
read_image (Image, 'D:/Halcon-WorkSpaces/Test/Image/test2.png')
rgb1_to_gray (Image, GrayImage)
thre
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2024-08-16 20:06:24
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在前面的博客里面 我有发布过两个例子 一个是识别条码 一个是识别回形针个数和方向 识别条码用到了内置的算子 create_bar_code_model halcon这个算子还是蛮强大的 我当时用工业相机去实时采集 很多拍下来的条码都能显示正确 既然后面涉及到了个数的识别 然后我想看更多的例子 好的 这个时候 我们点击一下halcon示例 在搜索栏输入 count 可以看到 关于个数的识别 halc
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2024-08-04 15:59:13
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halcon视觉入门钢珠识别经过入门篇，我们有了基础的视觉识别知识。现在加以应用。有如下图片：我们需要识别图片中比较明亮的中间区域，有黑色的钢珠，我们需要知道他的位置和面积。分析如何识别编写代码实现识别实现代码如下：* Image Acquisition 01: Code generated by Image Acquisition 01
read_image (Image, 'D:/temp/c
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2024-01-02 21:16:48
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标题halcon解决ocr问题的总体思路一：读取图片，并且对图片进行矫正 二：找到想要进行ocr识别的字符，并且把他们区域话（重点也是难点） 三：进行ocr识别一：读取图片，并且对图片进行矫正1.读取图片相对简单，总体思路是读取图片并且设计合适的窗口大小，代码如下：dev_update_off ()//关闭窗口更新
read_image (Image, 'letters')//读取图片，lette
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2023-12-06 15:43:41
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一、简介 在上一篇文章中写到了关于用Halcon做颜色识别的一个实验项目，在上一篇中是在Halcon环境中进行开发的，而在实
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2021-12-01 11:48:03
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介绍图像形态学原理都一样这里介绍Halcon图像处理中关于形态学的介绍，我这里是实验中对亮点的操作，这里说的增加亮点或减少亮点严格的是指值根据应用场景的制定锚点。在形态学中，不论使灰度图像形态学还是区域形态学，所有的形态学算子运算都是针对于亮点像素（light）的操作，因此，开运算opening、闭运算clsoing、腐蚀erosion、膨胀dilation这四个基本运算都会使亮点像素（light
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2024-05-20 15:58:25
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halcon代码：1: read_image(Image,'D:/MyFile/halcon/车牌识别/图片.jpg')2: decompose3(Image,ImageR,ImageG,ImageB)3: trans_from_rgb(ImageR,ImageG,ImageB,ImageResult1, ImageResult2, ImageResult3, 'hsv')4:5: thresho
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2017-08-01 09:13:00
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车牌识别
素材图片：
halcon代码：
1: read_image(Image,'D:/MyFile/halcon/车牌识别/图片.jpg')
2: decompose3(Image,ImageR,ImageG,ImageB)
3: trans_from_rgb(ImageR,ImageG,ImageB,ImageResult1, ImageResult2, ImageRe
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2021-02-20 16:17:00
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图像滤波图像增强：对比度增强、亮度校正、直方图归一化、直方图均衡平滑滤波：各向非同性滤波、高斯平滑、均值滤波、阶梯滤波器（中值、分离系数中值滤波、加权中值等），中度滤波、 Sigma滤波、切尾均值、椒盐噪声去除，递归平滑滤波边缘滤波：Canny, Deriche, Lanser, Shen, Frei, Kirsch, Roberts, Prewitt, Roberts, Prewitt, Rob
一、流程：车牌识别的流程一般是：采集预处理定位、矫正字符分割字符提取字符识别显示一、实现：dev_close_window ()de
原创
2023-12-22 20:35:48
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Chapter 12:OCR（光字符识别）12.1 Hyperboxes1. close_all_ocrs 功能：删除所有光字符，释放存储空间，但会丢失所有的测试数据。2. close_ocr 功能：重新分配拥有OcrHandle数目的分级器的存储，但所有相应的数据会丢失，不过这些数据可由write_ocr事先保存。3. create_ocr_class_box
*刷新窗口 关
dev_update_window('off')
*命名 给选出来的东西一个名字（a是个变量，可以随便用，只要是英文）
a:=['橙色','红色','蓝色','黄色','绿色']
*分类 要选出来的东西有几类（fusetypes用于循环，可随便命名，只要是英文）
fusetypes:=[1,2,3,4,5]
*命名好灰度值范围 某个东西有一定的范围（如:橙色10-
本人用Halcon差不多有10年了，从当时的Halcon8用到现在的Halcon20，大大小小的很多的工业视觉应用场景都经历过，主要有两类： 第一类：运动控制类设备，如激光焊接和雕刻，丝印机，贴片机，数控机床等自动化设备，视觉就是模板匹配，先做好Mark点，然后在生产中快速进行形状或者灰度模板匹配，定位产品的位置，最后进行焊接或者贴合的工艺动作。这种设备量产最多，市场同行之间竞争很激烈，基本上是标
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2024-10-16 21:25:37
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OPenCV4-颜色识别（一）调色板和简单的颜色识别使用 OPenCV4 做颜色识别十分简单。本文章使用 python 语言来实现一个调色板和简单的颜色识别。1.调色板绘制一个调色板对颜色识别非常有用，当然你也可以使用 PS 等软件自带的调色板，那样会有更好的效果。调色板的实现原理十分简单，就是通过滑动栏来选择不同的数值，来改变图像画布的颜色。因为在颜色识别中多使用 HSV 颜色空间作为识别阈值判
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2023-11-07 01:44:14
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一、Opencv颜色识别步骤：调用手机摄像头Opencv颜色处理存储色块图像和位置信息接下来主要介绍opencv颜色处理过程二、 Opencv图像处理思路创建滑动条：用来调节阈值，识别出不同颜色。颜色空间转换：将RGB转换为HSV模型，于是可以通过不同颜色的HSV的阈值不同来识别出该种颜色。Opencv中使用cvtcolor()可实现。一般彩色图像都是RGB颜色空间，而HSV色彩空间模型是一种在人
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2023-07-25 23:38:40
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看效果 下面源代码Object.h
#pragma once
#include <string>
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
using namespace std;
using namespace cv;
class Object
{
public:
Object();
~Object(void);
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2024-03-31 13:21:37
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一、图像原理1.1 三原色RGB（红绿蓝）是依据人眼识别的颜色定义出的空间，可表示大部分颜色。但在科学研究一般不采用RGB颜色空间，因为它的细节难以进行数字化的调整。它将色调，亮度，饱和度三个量放在一起表示，很难分开。它是最通用的面向硬件的彩色模型。该模型用于彩色监视器和一大类彩色视频摄像。RGB颜色空间 基于颜色的加法混色原理，从黑色不断叠加Red，Green，Blue的颜色，最终可以得到白色。
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2024-03-20 09:55:12
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前置内容 RGB色彩空间是常见的色彩的空间,其他还有GRAY色彩空间、HSV色彩空间等等,它们都可以从不同的角度进行理解颜色。类比于数字10,它可以表示为二进制、八进制或者十六进制,以不同的规则来表示,都没有错误,但各个进制的计算必须按照各个进制的规则来执行,色彩空间同样如此,各个色彩空间之间可以相互转换,类比不同进制之间也可以进行转换。色彩空间基础GRAY色彩空间当图像从RGB色彩空间
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2024-03-30 08:14:31
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