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原创 c#联合halcon的基础教程(案例:亮度计算、角度计算和缺陷检测)(含halcon代码)

本文介绍了三个基于Halcon和C#的机器视觉应用案例。案例一演示了图像区域亮度计算,通过绘制矩形区域计算平均灰度值;案例二实现了三角形角度测量,通过轮廓提取和线段分析计算三个内角;案例三展示缺陷检测方法,利用轮廓曲率变化识别四边形边缘缺陷。文中详细说明了Halcon环境配置步骤(包括DLL引用和64位设置)、代码转换方法(将Halcon脚本导出为C#)以及界面设计要点(使用HWindowControl控件显示图像)。每个案例均提供完整的Halcon算法实现和对应的C#窗体程序代码。

2025-08-19 20:15:00 1649

原创 手把手教你如何复现别人的论文(CNN相关)(例:基于集成卷积神经网络和 Vit 的眼底图像分类研究)

本文详细介绍了如何复现基于EfficientNet-ViT集成模型的眼底图像分类方法。重点内容包括:1)使用加权软投票法(0.6和0.4的权重)融合EfficientNetV2和ViT模型的预测结果;2)在EfficientNetV2中引入SimAM无参数注意力模块进行改进。文章提供了完整的PyTorch实现代码,包括模型集成、概率加权计算以及SimAM模块的集成方法,并展示了如何修改模型输出类别数。该复现方法适用于图像分类任务,通过两种不同结构的模型集成提升分类性能。

2025-08-13 19:05:40 1466

原创 python opencv 调用 海康威视工业相机(又全又细又简洁)

本文介绍了使用Python通过海康威视SDK(MVS)调用相机并集成OpenCV处理的完整流程。首先需要安装MVS和SDK,然后参考BasicDemo示例代码进行相机初始化、参数设置和图像采集。重点展示了如何将获取的图像数据转换为OpenCV格式并进行处理,包括RGB和Mono8格式的转换。文中还提供了完整的Python代码示例,涵盖了相机枚举、参数设置、图像采集和OpenCV窗口显示等关键步骤。最后分享了调试过程中遇到的创建相机句柄时的常见报错及解决方法,为开发者提供了实用参考。

2025-08-07 12:00:45 3086 3

原创 基于卷积神经网络 通过自我对弈 来训练 五子棋模型(详细并展示全部代码)

本文介绍了一个基于PyTorch和CNN的五子棋AI实现过程。作者首先将棋盘转换为二维张量,构建了一个包含共享特征提取层、价值头和策略头的CNN模型。通过自我对弈机制生成训练数据,使用MSE损失函数优化模型。实验结果显示,虽然模型能够运行,但AI表现不佳,作者自嘲为"人工智障"。文章详细展示了模型架构、自我对弈逻辑和训练过程,并提供了完整的Python实现代码,包括游戏界面和AI决策模块。最终结果表明该简单CNN模型在五子棋上的表现不如预期,暗示可能需要更复杂的网络结构或训练方法。

2025-07-25 13:52:02 1631

原创 用c# 制作一个扑克牌小游戏

摘要:该代码实现了一个基于Windows窗体的德州扑克游戏,包含洗牌发牌、牌型判断、AI决策和胜负结算功能。游戏采用52张扑克牌,支持3个AI对手。核心算法包括:使用字典映射牌型和分值;通过随机排序实现洗牌;判断同花、顺子等9种牌型;AI根据当前牌型概率决定是否加注;比较同级牌型时计算总分值确定胜负。玩家可进行加注或弃牌操作,系统实时更新筹码并显示对战日志。窗体界面包含玩家和AI的牌区、操作按钮和状态显示区域。

2025-11-11 21:30:00 305

原创 c# 基于xml文件和devexpress插件 的工作流程配置

本文介绍了一个基于C# WinForm和DevExpress的表格处理项目。系统包含主界面和流程配置界面,支持通过XML文件存储和加载流程配置数据。主界面包含选择配置、流程设置和启动按钮,GridControl表格和文本框用于显示数据;流程配置界面提供右键菜单添加各项流程功能并支持XML导出。文章展示了两种应用场景:1) 通用流程管理(如市场调研、产品设计),2) 图像处理(灰度化、二值化等)。系统采用分层项目结构,每个项目包含多个流程节点,通过合并单元格优化表格显示效果。

2025-10-28 19:00:00 812

原创 c# 使用yolov5模型

本文介绍了YOLOv5模型从训练到C#应用的全流程:首先在Python中使用YOLOv5训练自定义数据集生成best.pt模型;然后通过ONNX转换工具将其转为best.onnx格式;最后在C# WinForm项目中,使用Microsoft.ML.OnnxRuntime加载ONNX模型,实现图像目标检测功能。文中详细展示了模型加载、图像预处理、推理执行及结果可视化等关键代码,并实现了非极大值抑制(NMS)等后处理算法,将检测结果以矩形框形式标注在原图上。

2025-10-10 22:15:00 638

原创 c# 联合opencv和halcon

摘要:本文介绍了如何在C# WinForms项目中集成Halcon和OpenCVSharp进行图像处理。主要内容包括:1)环境配置,添加HalconDotNet.dll引用和安装OpenCVSharp;2)实现人脸检测功能,通过CascadeClassifier识别图片中的人脸,并结合Halcon的ROI框选功能指定检测区域;3)详细展示了界面设计代码和核心方法,包括Mat转HObject格式转换、ROI区域选取和处理等;4)提供了完整的代码实现,涵盖图像加载、区域选择、人脸检测和遮罩处理等功能。

2025-09-29 08:00:00 1111

原创 Halcon 常用算子

本文介绍了Halcon12中常用的图像处理函数及其功能。

2025-09-15 21:15:00 1021

原创 c# 教室学生排座系统

摘要:本文介绍了一个教室座位管理系统,主要功能包括:1)布局6×6矩阵座位,根据输入的姓名和性别数据生成标签;2)实现标签拖放交换功能;3)保存当前座位排列;4)支持整体移动座位(上下左右);5)随机抽取学生姓名。系统使用C# WinForms开发,通过二维数组存储座位信息,实现了灵活的座位管理功能。代码包含详细的事件处理和UI更新逻辑,确保数据一致性。(149字)

2025-09-09 00:15:00 1231

原创 c# 调用basler 相机

本文介绍了两种在C#中连接Basler相机并显示图像的方法:一种是联合Halcon库实现,另一种是使用原生C#方式。两种方法都提供了相机连接、图像采集和显示的核心代码实现,开发者可根据需求选择适合的方案进行二次开发。

2025-09-08 00:30:00 772

原创 c# winform 使用DevExpress制作表格

本文介绍了如何在C# WinForm项目中集成DevExpress网格控件(XtraGrid),实现财务数据的计算与展示功能。该方案实现了财务数据的可视化展示和交互式计算功能。

2025-09-08 00:30:00 951

原创 c# winform 拼图游戏

本文介绍了一个基于C# WinForm的拼图游戏实现。游戏将图片分割为3×3网格,每块大小为100px,通过PictureBox控件显示。核心功能包括:1)使用双三次插值法调整原图尺寸至300×300;2)分割图片并随机打乱位置;3)实现拖放交换拼图块功能;4)通过比较当前坐标与初始坐标判断胜利。关键技术点包括:Graphics绘图处理、Dictionary存储位置信息、随机洗牌算法以及DragDrop事件处理。游戏界面包含重新开始按钮和检查按钮,完成拼图会弹出胜利提示。

2025-09-01 19:45:00 1407

原创 c# 联合opencv进行人脸检测

本文介绍了使用C# WinForm和OpenCVSharp实现人脸检测与遮挡的方法。主要内容包括:1) 环境配置与OpenCVSharp安装;2) 图片读取显示与摄像头调用(需注意UI线程处理);3) 使用Haar级联分类器进行人脸检测并绘制矩形框;4) 实现人脸遮挡功能,通过加载本地图片覆盖检测到的人脸区域。文章提供了完整的代码示例和实现思路,涉及多线程处理、图像转换、人脸检测算法应用等关键技术点,并分享了项目源码下载链接。

2025-09-01 00:15:00 1293

原创 python opencv 进行人脸检测

本文介绍了使用OpenCV实现人脸检测与遮挡的技术流程:1)调用摄像头或视频文件获取图像;2)使用Haar级联分类器检测人脸位置;3)通过调整遮罩图像尺寸并覆盖人脸区域实现遮挡效果。文中详细说明了各参数设置,并提供了透明PNG遮罩的混合处理方案。最终可将处理后的视频保存为MP4格式,实现自动化的批量人脸遮挡功能。

2025-09-01 00:15:00 717

原创 c#联合vision master 的基础教程

本文介绍了如何使用C#开发VisionMaster(VM)图像处理应用的完整流程。首先进行环境配置,包括安装VM、创建WinForm项目并添加必要的VM控件引用。接着详细说明了如何通过C#代码加载VM方案文件(.sol)、运行方案流程并显示处理结果图像。重点讲解了VM与C#的数据交互方法,通过全局变量实现数据传输,示例展示了如何获取和设置变量值。最后提供了完整的项目源码下载链接。文中包含关键代码片段和操作截图,帮助开发者快速掌握VM与C#的联合开发技术要点。

2025-08-27 13:07:46 2334

原创 halcon的默认图像坐标系是怎么样的?

Halcon图像坐标系统采用(Y,X)格式,原点(0,0)位于左上角,X轴向右增大,Y轴向下增大。但在实际使用中发现,gen_circle等函数参数顺序与dev_open_window不同:前者接受(Y,X)坐标,后者使用(X,Y)格式。测试显示,在1060x610图像右下角画圆时,正确坐标为(610,1060)。这种参数顺序的不一致容易造成混淆,使用时需特别注意函数文档说明。建议通过具体测试验证坐标传递方式,避免因函数差异导致位置错误。

2025-08-26 20:14:39 383

原创 c# 读取xml文件内的数据

本文介绍了在C# WinForm项目中通过XML文件存储配置参数的方法。首先创建resources文件夹存放parameters.xml文件,其中包含threshold、sum_max等参数。然后使用System.Xml命名空间中的XmlDocument类加载XML文件,通过XPath定位节点,将参数读取到Dictionary字典中。最后展示了如何在主窗体中调用这些参数并进行计算。该方法实现了配置参数与代码分离,便于项目维护和参数修改。

2025-08-25 19:15:00 797

原创 python PyQt5 的基础教程

本文介绍了使用PyQt5创建图形用户界面的完整流程,主要包括以下内容: 基础界面搭建:创建窗口、添加标签和按钮控件,设置样式属性(颜色、字体大小等) 功能实现:文本框输入处理、按钮点击事件绑定、状态切换逻辑 多线程应用:通过QThread实现后台任务执行(包含电梯模拟案例) 高级功能:集成阿里巴巴Iconfont图标库、结合OpenCV实现摄像头画面处理和图像二值化 实战案例:提供了信息管理系统和实时图像处理两个典型应用示例

2025-08-25 18:45:00 1228

原创 python numpy.random的基础教程(附opencv 图片转数组、数组转图片)

文章介绍了:1) randint()生成整数随机数组;2) uniform()生成浮点数随机数组;3) rand()和randn()分别生成均匀分布和正态分布随机数;4) shuffle()打乱数组顺序;5) choice()实现概率抽样。特别展示了图像处理应用:通过将图片转换为NumPy数组进行通道分离/重组,以及利用随机数组生成"雪花图"。最后通过一个原神抽卡模拟器演示了choice()的动态概率控制功能,完整呈现了NumPy在随机数生成和数据处理方面的强大能力。

2025-08-20 20:15:00 1635

原创 python 数据拟合(线性拟合、多项式回归)

本文介绍了两种回归分析方法:线性拟合和多项式回归。对于线性数据,演示了正规方程法(直接解析解)和梯度下降法(迭代优化)两种求解方式,分别得到y=4.286+2.797x和y=4.156+2.869x的拟合结果。对于非线性数据,通过多项式特征转换(最高次项为2次)实现曲线拟合,得到y=0.027+1.051x+0.509x²的二次方程。最后尝试用4次多项式拟合指数函数y=e^x,发现与泰勒展开存在差异,这主要是由于多项式回归基于最小二乘法优化,而泰勒展开是局部逼近,且实际数据存在随机噪声影响。

2025-08-18 18:15:00 966

原创 python基于机器学习进行数据处理与预测(火灾的三因素回归问题)

本文基于温度、CO浓度和烟雾三个特征,采用三种机器学习方法(SVM、神经网络和随机森林)实现火灾检测的三分类任务(无火、阴燃火、明火)。通过采集大量样本数据,分别构建了三种分类模型,并详细介绍了模型训练和预测过程。实验结果表明,这些方法能有效区分不同火灾状态,其中SVM采用RBF核函数,神经网络使用单隐藏层结构,随机森林则通过多决策树集成实现分类。每种方法均提供模型保存和加载功能,便于实际部署应用。该研究为基于多参数传感的火灾智能检测提供了可行方案。

2025-08-18 18:15:00 1692

原创 c#联合Halcon进行OCR字符识别(含halcon-25.05 百度网盘)

本文介绍了Halcon OCR识别的完整实现流程。首先通过网盘下载Halcon 25.05版本并安装,在C#项目中配置环境,添加halcondotnet.dll引用。关键步骤包括:1)创建OCR处理器并自动选择最佳计算设备(GPU优先);2)实现OCR识别功能,包含图像预处理(均值滤波、强调处理)、ROI区域裁剪和识别结果提取;3)构建Windows窗体应用,包含图像显示窗口和识别按钮。文中还提供了解决32位兼容性报错的方案,以及完整的C#代码实现,展示了如何将Halcon的深度学习OCR功能集成到.NET

2025-08-12 19:15:00 1830

原创 c# 线程的基础教学(winform 电梯模拟)

摘要:本文通过三个WinForms案例探讨了多线程UI编程的解决方案。案例一展示了主线程阻塞问题及Thread基础用法;案例二通过加热装置演示了Invoke/BeginInvoke跨线程更新UI的方法,并引入async/await优化;案例三实现电梯调度系统,处理多任务冲突问题,最终采用请求队列和方向判断算法实现智能调度。三个案例逐步深入,从基础线程操作到任务取消机制,再到复杂的状态管理,完整呈现了WinForms多线程开发的典型问题和解决方案。

2025-08-11 19:45:00 1148 1

原创 c#调用 海康威视工业相机

本文介绍了使用C#调用海康威视相机SDK实现图像采集的完整流程。首先需要准备MVS软件和SDK,通过MV_CC_EnumDevices_NET枚举设备并显示在UI中。核心功能通过OneShot方法实现:1)创建设备句柄;2)以独占模式打开设备;3)启动图像采集;4)设置曝光参数;5)分配缓冲区获取单帧图像;6)在PictureBox中显示图像。关键步骤包括设备枚举、资源管理(使用try-finally确保释放)和图像参数设置。代码实现了完整的相机控制流程,包括设备选择、参数配置和图像采集显示功能。

2025-08-06 12:50:45 3155

原创 海康威视相机,MVS连接成功,但无图像怎么办?

摘要:连接海康相机后成功采集但无图像显示,需进行以下设置:1)在MVS软件右侧启用触发模式;2)选择软触发并开启自动触发;3)若图像仍为黑色,需调整曝光时间参数,增大数值后图像即可正常显示。操作顺序为:触发设置→采集测试→曝光调节。

2025-08-06 09:20:18 2766 4

原创 使用yolo11训练自己数据集的简洁教程

本文介绍了YOLOv11目标检测模型的配置与训练流程。主要内容包括:1)环境配置,需安装Python依赖库如PyTorch、OpenCV等;2)下载YOLOv11源码和预训练权重;3)准备数据集并配置dataset.yaml文件;4)创建训练脚本train.py进行模型训练。该流程适用于自定义数据集的YOLOv11模型训练任务。

2025-08-02 08:15:00 370

原创 如何复现别人的论文(CNN相关)(例:多区域注意力的细粒度图像分类网络)

本文详细介绍了如何复现《多区域注意力的细粒度图像分类网络》论文。文章首先解析了论文核心思想:通过Inception-V3网络提取特征,利用Grad-CAM生成注意力热图,再对关键区域进行裁剪训练。作者提供了完整的代码实现流程,包括热图生成、区域裁剪和模型构建等关键步骤。在实现过程中遇到两个主要问题:InceptionV3辅助分类器的处理(最终取消)和批次大小限制(只能设为2)。文章展示了完整的MRA-CNN模型构建和训练过程,并提供了测试结果。虽然存在一些实现限制,但成功复现了论文的核心流程,为进一步优化提

2025-07-31 13:05:49 1166 1

原创 c# winform 实现简单的信息管理系统与可内定抽奖程序

本文介绍了一个为公司年会开发的抽奖小程序,包含两个核心功能:员工信息管理和抽奖系统。程序采用WinForm开发,通过文本文件存储数据。信息管理模块实现了添加、删除、刷新员工信息(姓名、职位、工号)功能,使用DataGridView控件展示数据。抽奖模块通过随机数生成获奖者,并设置特殊逻辑:当鼠标在界面左上角150x150像素区域内时,会固定显示"恭喜二大爷获奖"。文章最后提醒读者对网络抽奖活动要保持警惕。整个程序展现了基础的文件操作和界面设计技术,同时包含了趣味性的"暗箱操作&

2025-07-30 18:30:00 1827

原创 python实现简单的信息管理系统与可内定抽奖程序(pysimplegui、tkinter、pyqt5)

本文介绍了一个公司年会抽奖小程序的开发过程,包含PySimpleGUI和Tkinter两个版本。程序核心功能包括:1.员工信息管理(添加/删除/查看);2.用户系统(登录/注册/修改密码);3.抽奖功能(通过检测鼠标位置实现作弊模式,当鼠标在特定区域时内定中奖名单)。程序采用文件存储数据,包含员工信息文件(data.txt)和用户凭证文件(credentials.json)。该小程序展示了GUI开发的基本流程,同时幽默地提醒读者要远离赌博。

2025-07-29 19:00:00 1028

原创 生命的意义就是存在(研究生实验做不出来时在干嘛?)(附录:神经网络是否会产生依赖)

生命的意义在于存在本身。人类虽然能控制部分身体机能,但许多本能行为(如母性、成瘾)由生理机制主导。最初的生命仅为延续存在而繁衍,满足基本需求。随着进化,人类开始超越本能,思考更高层次的人生意义。就像神经网络会依赖简单特征,人类也容易形成行为依赖,但通过训练可以改变。文章探讨了从生物本能到人类意识的演进,以及行为模式的可塑性。

2025-07-28 20:45:00 534

原创 python进行常见的数学计算(方差,一元二次方程,求导,积分等等)

【代码】python 常见的数学计算(方差,一元二次方程,求导,积分等等)

2025-07-28 11:14:42 187

原创 python pygame 实现五子棋 人人对战 和 人机对战。

摘要:本文介绍了一个基于Python和Pygame的五子棋游戏实现。游戏支持13×13的棋盘,提供两种对战模式(人人对战和人机对战),包含开始、悔棋、模式切换等功能按钮。AI采用攻防结合的智能算法,能识别"活三"、"冲四"等棋型进行拦截和进攻。游戏界面包含棋盘绘制、棋子显示和胜负判断功能,通过坐标转换实现鼠标点击落子。代码实现了完整的游戏逻辑,包括胜负判断、AI决策、悔棋机制等,展示了从界面设计到AI算法的完整开发流程。

2025-07-25 08:30:03 553

原创 c# winform 五子棋 人机对战 (详细)

摘要:本文介绍了一个基于C# WinForm的五子棋游戏实现,支持人机对战和人人对战模式。系统通过定时器和AI评估算法实现人机交互,AI采用简化的评估函数选择最佳落子位置,考虑棋型评分和对手回应。游戏包含棋盘初始化、胜负判断、连续悔棋等功能,界面提供模式选择(人机/人人)和先手设置选项。主要算法包括:GetBestMove()寻找最优位置,EvaluatePosition()评估棋型得分,CheckWinCondition()判断胜利条件。代码结构清晰,实现了游戏逻辑与界面显示的分离。

2025-07-24 08:27:28 934

原创 c# winform 简单五子棋,支持连续悔棋。

摘要:本文介绍了一个使用C# WinForms开发的五子棋游戏实现。主要功能包括:1) 创建13x13的棋盘网格;2) 实现黑白双方轮流落子功能,通过二维数组记录棋子位置;3) 包含胜利判断逻辑,检测横向、纵向、斜向的五子连线;4) 提供悔棋功能,通过历史记录数组实现。游戏界面包含棋盘显示区域和开始/悔棋按钮,使用Bitmap缓存优化绘制性能。核心算法涉及坐标转换、棋盘状态管理和四方向胜利检测,完整代码展示了WinForms图形编程和游戏逻辑的实现方法。 (150字)

2025-07-23 10:11:20 860

原创 小白快速上手 海康威视vision master。(基础模块介绍,脚本介绍)

本文介绍了VisionMaster视觉软件的基础操作与两个应用案例。入门部分讲解了软件激活、相机设置、图像采集与保存的基本流程。新手案例展示了字符识别功能:通过训练字库识别图像中的字符,使用Python脚本提取后三位字符作为文件名保存图像。进阶案例演示了电池片检测流程:通过快速匹配、位置修正和多步直线查找定位电池片,再通过线线测量和变量计算模块获取电池片的长宽尺寸和中心点坐标。全文强调掌握各模块的输入输出关系是使用该软件的关键。

2025-07-22 08:25:06 3808

原创 几个问题教你学会微积分。(给高中表弟,讲讲大学里的微积分,也分享给大家)。

本文从数学基础概念出发,系统梳理了圆周率、圆面积公式、微积分等核心知识点。首先通过历史溯源解释了圆周率π的由来,并推导了圆面积公式。随后重点探讨了微积分思想:通过变速运动问题引出微分与积分概念,用几何直观展示导数和积分的关系,并给出常见函数的求导与积分公式。文中还穿插讨论了0.999...=1、阿基里斯悖论等经典问题,最后通过物理做功应用题验证微积分的实际应用。特别强调"无限分割"这一核心思想在不同数学问题中的统一性,帮助读者建立系统的微积分思维框架。

2025-07-21 09:42:02 1706 1

原创 使用python opencv 对目标进行框选并计数的简单方法

本文介绍了两种图像处理方法来识别和计数鸭子:基础版使用OpenCV进行轮廓检测,进阶版结合深度学习分类。基础方法通过灰度化、二值化、形态学处理和轮廓查找来定位对象,并用绿色方框标记;进阶方法在此基础上引入ResNet50模型,能区分鸭子、鸡和鹅,并用红色标签标注类别和编号。两种方法都实现了对象定位和计数功能,进阶方案更适合复杂场景下的多类识别。

2025-07-18 11:31:23 338

原创 小白快速上手实操CNN图像分类(pytorch)。看完秒变大神。

本文介绍了使用PyTorch构建和训练CNN图像分类模型的完整流程。主要内容包括:1)数据准备与预处理,将不同类别图像分类存放并进行尺寸归一化;2)模型构建,使用ResNet50等预训练模型或自定义网络结构;3)训练过程,设置损失函数、优化器和训练参数;4)模型测试与部署,包括批量测试、单图预测和实时摄像头分类。文章还提供了模型融合技巧。

2025-07-18 10:24:27 1285 1

原创 用pytorch的torchvision.models调用各种cnn模型,训练自己的数据集时,怎么手动改分类数num_classes。

摘要:本文介绍了如何修改torchvision中不同预训练模型的分类层输出维度。通过打印模型结构,找到分类层的名称(如fc或classifier),然后替换其中的Linear层即可调整输出类别数。针对不同模型(ResNet、DenseNet、VGG、Inception、EfficientNet和Vision Transformer)分别提供了具体修改方法,并给出测试用例验证修改效果。这些方法适用于需要自定义分类任务的情况,只需修改最后的全连接层即可适配新的分类需求。

2025-07-18 09:08:25 570

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