摘要：
2021年春剛換了新工作，目前在蘇州從事光伏行業，新工作的頭幾個月比較忙，博客更新很慢，還望大家海涵。 后續會適當加大更新頻率，博客將一如既往堅持原創、堅持實用。（博客文章若無特別聲明，即為原創） 從2015年入行算起，從事機器視覺行業已7年，“自動化 + 控制工程”專業出身，熟悉相機、光源、鏡頭的
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posted @ 2020-05-09 12:11
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Halcon中有一個模糊的圖像具有高模版匹配成功率的示例程序（成功率幾乎達到了100%）：matching defocused pcb.hdev 實現的關鍵是在創建模版、查找模版時，對NumLevels參數（金字塔層數）進行合理設置，如下所示： create_shape_model (ImageRe
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posted @ 2025-03-20 21:31
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在Halcon中，區域的特征Roundness（圓度）和Circularity（圓度）雖然都用于描述區域與圓形之間的相似程度，但它們在計算方法和應用上存在一些區別。還是從幫助文檔著手： 1、Roundness（圓度） 機翻： 計算方法：Roundness通常通過計算區域輪廓上各點到區域中心的平均距離
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posted @ 2024-07-10 19:15
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sort_region是個很有用的算子，在對多個Region進行排序時，經常用到。 算子含義：根據區域的相對位置對區域進行排序。（Sorting of regions with respect to their relative position.） 算子簽名：sort_region(Regions
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posted @ 2022-08-10 17:33
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“濃淡補正”是基恩士視覺的一個很強大的算法工具。使用“濃淡補正”的預處理，可以消除工件表面的光澤和陰影，僅抽取污點及瑕疵。（如下圖） 至于它的實現原理，網上搜不到相關資料。不過根據它的實現效果，能大致窺見它的原理：排除背景漸變的濃淡變化，只抽取對比度急劇變化的部分。 看到這句話，想必有些人已經想到了
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posted @ 2022-07-13 19:35
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仿射變換是平移、翻轉、旋轉、縮放、錯切這五種變換的組合。 錯切變換就是上圖中的第5種。 圖像的錯切實際上是平面景物在投影平面上的非垂直投影。錯切使圖像中的圖形產生扭變，其一般有兩種情況：水平方向錯切、垂直方向錯切。（如下圖所示） 具體數學解釋，可參考網上的這篇博客：https://blog.csdn
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posted @ 2022-07-07 19:19
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白平衡，字面意思即白色的平衡。白平衡是描述顯示器中紅、綠、藍三基色混合生成后白色（無彩色）準確度的一項指標。 如果用白平衡準確的彩色相機拍攝白紙或者灰板（不能過曝），生成的圖像不應該存在偏色，而應該是純粹的灰色。灰色RGB圖像的R、G、B通道圖是一模一樣的，如下： 白 色：255, 255, 255
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posted @ 2022-05-04 14:07
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常見的特征篩選算子有select_shape和select_shape_xld。 其中，select_shape用于篩選Region，select_shape_xld用于篩選Xld。實際項目中，經常需要根據行、列來篩選符合條件的Region或者Xld。（如下圖） 特征'row'是由算子area_ce
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posted @ 2022-03-31 18:26
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做技術的也需要文檔寫得漂亮。軟件類文檔是給人看的，因此“可讀性高”是好文檔的重要標準之一。要想可讀性高，通常需要注意以下幾點： ① 標題、小標題、正文的字號、字重（文字粗細）應該有所區別。 ② 正文的字號、行距合適，重點內容要想辦法使之突出，方便閱讀。 ③ 軟件操作類的文檔，圖片必不可少，要圖文并茂
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posted @ 2021-10-22 09:55
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大家在網上搜索“fit_line_contour_xld”應該很容易就能發現這樣的幾行字：（沒耐心看的話，可以直接看文末三行研究結論） regression：回歸，標準的最小二乘法擬合 huber：加權的最小二乘法擬合，異常值的影響被減小基于Huber方法 tukey：加權的最小二乘法擬合，異常值的
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posted @ 2021-10-14 22:06
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下面是一張色相漸變圖。底部的數值是它在Halcon中對應的色相值。 色相H值范圍：0~255 其中純紅為0或者255，這說明不同顏色的色相值其實是一個首尾相連的閉合環（色輪）。（Photoshop中為了突出這一特性，它的色相取值范圍是0~360） 如果在Halcon中要篩選紅色，范圍可能要寫2段，例
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posted @ 2021-08-16 15:01
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假設有一個元組 a := [566, 52, -15, 50, -18, 0]，如何將里面的負數都置為0，其他元素不變呢？ 常見的思路是對元組的元素進行遍歷。如果發現某個元素小于0，就強制給它賦值為0 。 其實Halcon里面有一些算子組合，可以更簡潔地實現這個目的。 1 a := [566, 52
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posted @ 2020-09-11 17:17
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進行OCR的時候，同一個字符，通常需要很多字符小圖，這樣圖片多了，才能訓練出健壯的分類器。如何自動化地執行該過程呢？我提供一種思路。 待訓練的圖片集如下： 其中，“文件夾0”和“文件夾1”中有多張圖片，例如“文件夾1”中的圖片是這樣的（圖片名稱第一個字符都是“1”）： 訓練OCR分類器的完整代碼如下
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posted @ 2020-07-28 18:41
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一、重要算子 OCR分類器其實有很多，如下圖所示。但是通常mlp分類器效果較好，使用較多。 主要算子如下： ① append_ocr_trainf(Character, Image : : Class, TrainingFile : ) 四個參數分別是：字符Region、字符Image、字符文本、O
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posted @ 2020-07-28 17:58
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Halcon中Image有多種像素表示方式，這方面網上找到的資料比較少，有一張大恒圖像培訓的文檔中提到過，感覺描述比較準確： 里面有四種類型比較類似：uint2、int1、int2、int4。 區分起來很簡單，帶1表示8位，帶2表示16位，帶4表示32位，帶u表示無符號（即無“負號”這種符號） 我用
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posted @ 2019-12-27 16:22
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銳化圖像是攝影中的一步重要操作。 銳化是通過顏色提純達到銳化的目的。一旦銳化過度，照片很容易就會出現不自然的色斑，或溢色效果。 我們以Photoshop中的“USM銳化濾鏡”為例：（為了使效果明顯，我這里用了較大的銳化值） 銳化結果：可以發現鼻翼、眉毛下面、上嘴唇上面的皮膚都出現了明顯的黃色色塊。這
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posted @ 2019-12-26 17:46
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在圖像濾波和形態學運算中，我們用得最多的是圓形結構元素（circle）或者方形結構元素，例如： ① 圓形結構元素 opening_circle (Region, RegionOpening, 3.5)erosion_circle (Region, RegionErosion, 3.5) ② 方形結構
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posted @ 2019-11-23 12:01
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用Halcon解碼時，如果一張圖里面有多個碼，它通常可以把這些碼都解出來，并且生成對應的解碼結果字符串元組（也就是下面的DecodedDataStrings），如果有多個碼，那么該元組就有多個元素。 ① find_bar_code(Image : SymbolRegions : BarCodeHan
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posted @ 2019-11-22 18:12
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我們都知道，HDevelop中，在菜單欄“助手”中，可以通過“Matching”助手輔助模板匹配的建模等操作。 “基于形狀”的模板匹配， 主要有三種類型：find_shape_model、find_scaled_shape_model、find_aniso_shape_model。 那么這三種類型有
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posted @ 2019-09-09 16:17
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一、select_region_point select_region_point(Regions：DestRegions：row，column：) 算子含義：選擇包含給定像素的所有區域。 Regions是待測試的Region集合，DestRegions是包含給定像素點的所有區域集合。 舉例如下：
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posted @ 2019-09-02 17:14
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浙公網安備 33010602011771號