【VM服务管家】VM4.x算法模块开发_4.2 联合OpenCV开发

原创 已于 2023-04-28 09:51:47 修改 · 1.3k 阅读 · 5 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#计算机视觉 #图像处理 #人工智能

于 2023-04-28 09:50:24 首次发布
本文介绍了在VM4.x环境下，结合VS2013与OpenCV3.1.0进行图像处理算法开发的详细步骤。包括环境配置，如设置环境变量、在VS中配置OpenCV的包含目录和库目录，以及如何利用OpenCV进行图像类算法的开发，从HKA_IMAGE到Mat的转换，调用算子API，再到Mat转回HKA_IMAGE并输出。

目录

4.2.1 环境配置：使用OpenCV开发的环境配置

描述
环境：VM4.0.0及以上 + VS2013
现象：使用第三方库OpenCV开发时，如何进行环境配置。
解答
环境配置时，首先要注意OpenCV版本与集成环境VS版本（生成工具）的对应。

  1. 在官网下载相应的OpenCV，例如VS2013（VC=120）这种老版本的集成环境，则OpencCV的版本则需包含VC=120，所以OpenCV的3.1.0版本满足需求。

  2. 将OpenCV的安装包进行解压，然后进行系统环境配置。在Path中添加OpenCV的相关路径。如D: \OpenCV3.1.0\opencv\build\x64\vc12\bin
    在这里插入图片描述

  3. 接着在VS中新建项目，打开项目的属性页。
    （1）在VC++目录=>包含目录中添加三个OpenCV的相关路径。
    在这里插入图片描述

（2）在VC++目录=>库含目录中添加一个OpenCV的相关路径。
在这里插入图片描述

（3）在链接器=>库含目录中添加opencv_world310.lib。（注意：如果是Debug编译，则是添加opencv_world310d.lib。标红字体对应的是OpenCV版本）

最低0.47元/天 解锁文章
Qt环境下调用OpenCV和海康摄像头数据实现目标检测（项目源代码）
04-07
程序成功运行，需要海康外部链接库和编译好的opencv
海康VisionMaster中使用OpenCvSharp程序
06-07
海康VisionMaster中使用OpenCvSharp程序
【VM服务管家】专题_7.2 VM应用案例
让视觉应用更轻松
05-05 3321
需要注意的是，配置参数通常使用默认参数的自动模式，如果无法满足需求，可以切换手动模式进行调节，其中速度尺度与特征尺度控制模板的精细程度，影响模板匹配的速度，特征尺度越大，精细程度越低，匹配速度越快；建立好模板之后，根据具体项目情况设置合理的运行参数，在这里设置最小匹配分数为0.5，最大匹配个数为1，匹配极性设置为考虑极性，角度范围根据物料可能旋转角度的实际情况设置，这里设置为-20到20尺度范围，尺度范围设置为0.98到1.02，高级参数使用默认参数。剔除距离表示允许的离群点到查找的直线的最大像素距离；
【VM服务管家】VM4.0平台SDK_2.1环境配置类
让视觉应用更轻松
04-27 1875
第三步，启动二次开发导入工具（“\VisionMaster4.0.0\Development\V4.0.0 \ComControls\Tool\ImportRef.exe”），Module(sp)的路径在生成工程Debug下的Module（sp）文件夹，项目所在路径为bin文件的上一层，在选择完指定的路径之后，需要选择引用模块的dll以及是否选择相对路径，最后点击确定，完成环境配置。现象：在VM二次开发中，有些引用需要手动添加，如引用VMControls.WPF.dll进行在渲染控件上绘图。
海康VisionMaster中，脚本模块使用OpenCvSharp
raoqin的专栏
06-07 1851
主要是在VM中的脚本使用OpenCvSharp
海康VisionMaster中使用OpenCvSharp程序资源文件：图像处理与计算机视觉的利器
gitblog_06747的博客
05-10 465
海康VisionMaster中使用OpenCvSharp程序资源文件：图像处理与计算机视觉的利器 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 在当今技术飞速发展的时代，图像处理和计算机视觉技术在众多领域中扮演着重要角色。今天，我们要为大家推荐一个开源项目——海康VisionMaster中使用OpenCvSharp程序资源文件，它将助力开发者轻松实现图像处理和计算机视觉功能。 ...
【VM服务管家】VM4.x算法模块开发_4.3 联合Halcon开发
让视觉应用更轻松
04-28 1875
问题：有的用户在使用VisionMaster软件在开发视觉项目时，可能同时也使用HALCON，OpenCV等视觉算法库做一些图像的处理，并且希望能将HALCON等第三方算子集成到VM工具箱，能够在VM工具箱中拖拽出来，就像VisionMaster中的其他算法模块工具一样，可以通过弹出窗口配置运行参数，通过连线订阅其他模块传递的参数，设置ROI，通过图像窗口查看算法直接结果的渲染效果。实际上是可行的，VisionMaster是一个开放平台，可以接入第三方生态，这也是VisionMaster的一大亮点。
error: (-215:Assertion failed) samples.cols == var_count && samples.type() == CV_32F in function ‘解决
当年月明的博客
10-13 1695
cv2.error: OpenCV(4.4.0) C:\Users\appveyor\AppData\Local\Temp\1\pip-req-build-95hbg2jt\opencv\modules\ml\src\svm.cpp:2013: error: (-215:Assertion failed) samples.cols == var_count && samples.type() == CV_32F in function 'cv::ml::SVMImpl::predict' 解决方法
java opencv 图像识别_《Java图像处理：基于OpenCV与JVM》 ——1 基于JavaVM的OpenCV...
weixin_39929723的博客
02-13 748
第1章基于JavaVM的OpenCV几年前，在去上海的旅途中，一位好友送给我一本很厚的书，是介绍OpenCV的。书中包含了海量的图像处理方法、实时视频分析例子和引人入胜的深度解析，于是我迫不及待地配置好环境来测试书中的程序。众所周知，OpenCV是开源计算机视觉(Open Source Computer Vision)的英文简写。作为一个开源库，OpenCV提供可直接使用的高级图像处理算法，既包括...
【项目】Vision Master OpenCV 2.0 发行说明
HeBianGu的博客
07-12 2162
Vision Master OpenCV 2.0版本发布，带来多项重要更新：优化流程图交互与节点样式，新增ROI绘制、条件分支节点和多种ONNX模型解析模块（包括分类、目标识别等）。内置Yolov5/Yolov5Face等5种模型，新增Modbus通信模块，优化摄像头数据源。图像处理方面增加色相模板匹配、HSV分割等节点，强化预处理功能。界面新增运行模式页、结果输出模块和参数slider控件，并升级至.NET 8框架。修复了节点拖动、资源释放等关键问题，提升整体稳定性和用户体验。
Binocular-Stereo-Vision-master_opencv_视觉双目测距_MV-VS220平台_图像匹配_双目立
09-30
双目立体视觉是计算机视觉范畴的核心之一，它利用双目相机来获得目标物体的图像，经过物体图像处理之后得到目标物体所在场景环境的三维信息，最终实现非接触条件下测距，简单便捷。
opencv调用海康威视摄像头源代码（内附海康威视错误代码大全）
12-25
调用海康威视摄像头的代码，开发环境：win7+VS2013，里面还包含有海康威视错误代码大全，出现错误可以查找
opencv调用海康威视摄像头并实时编码
12-24
利用opencv打开网络摄像头，并可以实时编码，编码后的数据保存在本地。 （win7+opencv3.0+海康威视）
在Visual Studio上，使用OpenCV实现人脸识别
朱豪凯的博客
08-14 6135
本文介绍了如何在Visual Studio上，使用OpenCV来实现人脸识别的功能
VisionMaster标定板像素标定，测量尺寸以及opencv/C++实现
qq_47307647的博客
06-18 859
银行卡的长度通常是固定的，遵循国际标准ISO/IEC 7810 ID-1，这是针对识别卡物理特性的标准。使用opencv/c++进行标定，我的圆标定板的直径是7.5mm，圆心之间的距离是15.0mm。链接：https://pan.quark.cn/s/57d9f8a7508f。使用了两种方法进行转换，实际证明单位转换更加准确。测量结果有一定的误差、可以验证这样写是没有问题的。这是标定图片与银行卡的图片连接，如有需要自取。2.拿到标定结果对将图像尺寸转换成物理尺寸。我使用的银行卡进行的测试、
零基础转行机器视觉，学halcon,opencv，海康visionmaster,康耐视visionpro哪一个好？
互相学习一起进步
03-05 2878
从长期的职业发展来看，建议新手先通过OpenCV掌握机器视觉的基础知识和算法原理，再根据具体的行业需求选择Halcon或VisionPro进行深入学习。如果急需就业且目标明确，也可以直接学习企业常用的工具，如海康VisionMaster或康耐视VisionPro。希望本文的分析和建议能够帮助零基础转行机器视觉的新手们做出更合适的软件选择，顺利开启机器视觉领域的职业之旅。
【VM集成开源AI】深度学习算子模块封装
Share的博客
06-03 2620
在深度学习模型落地的过程中，会面临将模型部署的问题，模型训练使用不同的框架，则推理的时候也需要使用相同的框架，但不同类型的平台，调优和实现起来非常困难，因为每个平台都有不同的功能和特性。ONNX 是 Open Neural Network Exchange 的简称，也叫开放神经网络交换，是一个用于表示深度学习模型的标准，可使模型在不同框架直接转换。iii.算法工程内添加界面交互代码；根据实际项目需求搭建合适的网络模型，本文基于pytorch架构以残差模型为例，搭建简单的分类模型model.py；
海康Visionmaster-环境配置：CSharp 二次开发环境配 置方法
视觉人机器视觉的博客
11-12 1379
海康Visionmaster-环境配置：CSharp 二次开发环境配 置方法
海康visionmaster开发笔记9-使用OpenCV开发算子模块的方法
视觉人机器视觉的博客
10-13 1475
海康visionmaster开发笔记9-使用OpenCV开发算子模块的方法
lubancat@lubancat-vm:~/SoftWare/opencv-4.5.4/opencv-4.5.4$ ls 3rdparty CMakeLists.txt doc platforms apps CONTRIBUTING.md include README.md arm64_install_opencv2 COPYRIGHT LICENSE samples cmake data modules SECURITY.md
最新发布
11-05
#include <opencv2/opencv.hpp> #include int main() { cv::Mat image = cv::imread("test.jpg", cv::IMREAD_COLOR); if (image.empty()) { std::cout ; return -1; } cv::imshow("Display window", image);...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值