halcon车道检测实例注释

本文介绍了一种使用Halcon库进行道路标志快速检测的方法。通过定义网格区域并利用reduce_domain等函数减少图片处理范围,实现对特定区域内的车道标记进行检测与分割。包括预处理、特征提取、分割及后处理等步骤。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

*关键掌握reduce_domain图片与区域reduce后的效果.

* autobahn.hdev: Fast detection of lane markers


dev_update_window ('off')
dev_close_window ()
dev_open_window (0, 0, 768, 575, 'black', WindowID)
MinSize := 30
get_system ('init_new_image', Information)

set_system ('init_new_image', 'false')

*生成一个网格区域


gen_grid_region (Grid, MinSize, MinSize, 'lines', 512, 512)
clip_region (Grid, StreetGrid, 130, 10, 450, 502)
dev_set_line_width (3)
dev_set_color ('green')
read_image (ActualImage, 'autobahn/scene_00')
dev_display (ActualImage)
stop ()
dev_display (StreetGrid)
stop ()
for i := 0 to 28 by 1

  *读取图片

    read_image (ActualImage, 'autobahn/scene_'+(i$'02'))

*与网格区域reduce.咋翻译比较合理呢,按网格区域重新剪切图片?    

reduce_domain (ActualImage, StreetGrid, Mask)

    

  dev_clear_window()

    dev_display(Mask)

   * sobel算子分割图片

    sobel_amp (Mask, Gradient, 'sum_abs', 3)

  *二值化

    threshold (Gradient, Points, 20, 255)

   *膨胀区域

    dilation_rectangle1 (Points, RegionDilation, MinSize, MinSize)


   *将图片剪切成膨胀区域.

    reduce_domain (ActualImage, RegionDilation, StripGray)
    dev_clear_window()

    dev_display(StripGray)

   * 二值化

    threshold (StripGray, Strip, 190, 255)

  * 填充图片

    fill_up (Strip, RegionFillUp)
    dev_display (ActualImage)

    dev_display (RegionFillUp)


endfor
dev_set_line_width (1)
dev_update_window ('on')
set_system ('init_new_image', Information)
Halcon定位检测是一种图像处理技术,通常用于在工业生产中对指定目标进行定位和检测。该技术使用计算机视觉算法和模型,通过对待检测场景进行图像采集和处理,实现对目标的准确定位和有效检测。 在定位检测实例中,首先需要根据实际需求设定目标的特征和属性,例如大小、形状和颜色等。然后,通过摄像机等图像采集设备对待检测场景进行图像采集。采集的图像数据将传输到计算机中。 接下来,利用Halcon定位检测的功能,对图像进行处理和分析。这包括进行图像预处理、特征提取和模式匹配等步骤。图像预处理用于消除图像中的干扰和噪声,以提高后续处理的准确性。特征提取则是通过从图像中提取目标的特征信息,例如边界、轮廓和纹理等,以便用于后续的定位和检测。模式匹配则是将提取的目标特征与预定的模型进行比对,以确定目标的位置和存在与否。 最后,根据分析和处理的结果,根据预设的规则,判断目标是否存在于图像中,并进行相应的处理和控制。例如,如果目标位置超出了预设的范围,可以发出警告信号或启动相应的自动控制装置。 总的来说,Halcon定位检测实例通过图像采集、图像处理和图像分析等步骤,可以实现对工业生产中的目标进行准确和有效的定位和检测。该技术具有高度自动化、可靠性强和应用广泛等特点,广泛应用于工业自动化和质量控制等领域。
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