Mat: ------------------------------------------------------------------- 1. Mat类简介 Mat类是Opencv中储存图像非常常见的一种数据结构。Mat类可以看做是存放矩阵的容器，他包含了两部分，分别是用来存放图片信息的信息头，和一个指向图片储存矩阵的指针。信息头往往占用空间比较小，而且各个图片之间的信息头是完全独立的。而
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2024-06-04 11:45:21
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第二章 模版匹配本章的要点主要在代码块中,代码块仅用来展示用法,不可复制,因为用了//来说明用法,而Halcon语法中的注释符号是*并不是//,直接复制运行会error.模版匹配的学习方法就是在Halcon中按下ctrl+e,寻找例子,掌握各个应用场景的处理流程,然后实战即可.模版匹配比较浅显,总的来说就是先获得一个模版图片,然后创建匹配模型,根据模型来对输入进行匹配对比,从而获得目标对象.模版匹
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2024-06-03 20:26:36
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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，比如像视频会议中人体上半身这样的图像，我在后面的视频对象跟踪实验中就是针对整个图像的，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：
&nbs
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2024-02-02 06:49:15
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halcon的模板匹配种类有很多种，方法各有优缺点，一般有基于灰度的匹配，基于形状的匹配等等，这里具体理论和方法不做详解，只简单总结一个实例。图像匹配一般需要对旋转放缩进行处理，另外为了提高搜索效率，常用用图像金字塔来处理模板图像，图像金子塔就是把图像按一定算法，缩小为不同比例的模板，减少像素。一般的模板匹配流程如下：
所以首先创建模板，模板的创建就是采集一张自己需要的原始
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2024-04-02 21:55:39
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文章目录11.1 模板匹配的种类11.1.1 基于灰度值的模板匹配11.1.2 基于相关性的模板匹配11.1.3 基于形状的模板匹配11.1.4 基于组件的模板识别11.1.5 基于形变的模板匹配11.1.6 基于描述符的模板匹配11.1.7 基于点的模板匹配11.1.8 模板匹配方法总结11.2 图像金字塔11.3 模板图像11.3.1 从参考图像的特定区域中创建模板11.3.2 使用XLD轮
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2024-04-24 15:50:44
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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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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，总结了在形状匹配过程中哪些参数影响到模板的搜索和匹配，又如何来协调这些参数来加快匹配过程，提高匹配的精度，这篇paper放到了中国论文在线了，需
文章目录十五、人脸识别项目1、Haar人脸识别2、Haar其它脸部特征的检测3、Haar + Tesseract车牌识别4、深度学习基础知识5、OpenCV使用DNN实现图像分类 十五、人脸识别项目主要方法：哈尔（Haar）级联方法深度学习方法（DNN)Haar是专门为解决人脸识别而推出的，在深度学习还不流行时，Haar已可以商用。1、Haar人脸识别基本步骤：创建Haar级联器导入图像并将其灰
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2024-04-22 14:04:58
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最近有项目做相关内容，边学便总结吧。使用范围：定位对象内部的灰度值可以有变化，但对象轮廓一定要清晰平滑，主要是要求形状要比较好提取，边界特征明显。例子中涉及到的相机标定的相关知识有空再补。。。。。主要思想是：创建模板和匹配模板1.创建模板首先要纠正图像：在标定时就会有 生成一个投影映射，描述一个世界坐标系的像平面与a平面z=0之间的映射：gen_image_
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2024-02-28 20:01:55
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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，基本上是标准
一、介绍根据特征点创建的。 例如：点的位置或者相邻像素的灰度信息等都可以作为描述符。有纹理的平面图形非常适用于这种方法，尤其是对于旋转倾斜等场景中的匹配可以得到非常理想的结果。  
void cv::matchTemplate(
cv::InputArray image, // 待匹配图像W*H
cv::InputArray templ, // 模板图像，和image类型相同， 大小 w*h
cv::OutputArray result, // 匹配结果图像, 类型 32F, 大小 (W-w+1)*(H-h+1)
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2024-01-28 00:41:52
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传统视觉和Opencv基本操作传统视觉和Opencv基本操作传统视觉学习opencv基本操作学习课后作业的完成1、OpenCV库与Matlab、halcon的区别？2、在显示完之后，用不用destroyWindow()有什么区别？3、png图片格式和jpg图片格式有什么区别？4、同时显示两张不同分辨率的图片，对比他们的大小5、使用Opencv，测试一下你电脑摄像头的分辨率和帧率是多少6、利用电脑
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2024-03-02 10:54:35
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一、概括的对比1.1 Halcon的优势Halcon有着更加低廉的Lisence1、并且提供更好、更强大的2D和3D的视觉软件库2、Halcon支持的视觉图像采集设备数量是Visionpro 的5倍，3、支持更多的的位深度4、GPU加速5、兼容Windows、Mac OS X，&Linux以及其他几个嵌入式的平台6、持续支持COM，.NET本地C，C#，C++和Delphi编程
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2024-09-21 07:07:25
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前言 模板匹配和相关系数法是目标跟踪的经典方法，它的优点有很多：简单准确，适用面广，抗噪性好，而且计算速度快。缺点是不能适应剧烈光照变化和目标剧烈形变。 所谓模板匹配法，就是指在一帧图像内寻找目标模板的位置，和模板最像的地方就是目标了。只要把全图的所有子区域和目标模板比较一下，找到最像目标模板的子区域，它就是目标的位置。如何度量子区域和目标模板的相似程度呢？最简单的办法就是计算这二者的相关系数
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2023-12-21 10:55:42
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##仅记录工程中的工作 opencv中提供了多种双目视觉匹配的算法实现，比如BM，SGBM，HH，VAR等，这些算法实现在calib3d文件中，并在opencv提供的 sample文件中有具体的例子，具体的算法实现和例子可以查看opencv库，这里不对算法的实现原理做解析。以下只说明各个算法接口和参数的意义。opencv中使用setParamName和getParamName来设置和获
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2024-05-10 17:23:01
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1.MVTec HALCON MVTec HALCON 是世界上最全能的机器视觉软件.世界各地的用户从HALCON为快速开发图像分析和机器视觉程序的灵活架构获益匪浅.HALCON 提供了超过1100多种具备突出性能控制器的库,如模糊分析,形态,模式匹配,3D校正等.HALCON支持多个操作系统,编程语言和截获设备从而保护了你的投资.Halcon:机器视觉行业里知
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2024-05-01 14:45:30
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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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1.MVTec HALCON MVTec HALCON 是世界上最全能的机器视觉软件.世界各地的用户从
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2021-11-25 11:15:43
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