halcon显示直方图，直方图均衡化

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#视觉检测 #计算机视觉

博客主要介绍了Halcon在计算机视觉领域的应用，具体内容为使用Halcon显示直方图以及进行直方图均衡化操作。

halcon显示直方图，直方图均衡化

*显示直方图
while (true)
    read_image(Image, 'D:\\1.PNG')
    rgb1_to_gray (Image, GrayImage)
    dev_display (GrayImage)
    wait_seconds (1
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Halcon图像增强算子（直方图均衡化等）
$firecat利白的代码足迹$
01-04 9961
Halcon中增强图像的对比度也是预处理中的一环，主要有如下方式： 1. 灰度变换 a. scale_image 原理：可以理解为用一个模板扫描图像中的每一个像素，模板中像素最大值和最小值的差作为模板中心像素点的值。 作用：拉开图像的对比度，让图像中黑的地方更黑，亮的地方更亮。 scale_image: g’ := g * Mult + Add g为当前的灰度值...
Halcon-直方图-直方图均衡化
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01-24 4086
*灰度直方图 read_image (Image, 'can.png') get_image_size (Image, Width, Height) dev_close_window () dev_open_window_fit_size (0, 0, Width, Width, -1, -1, WindowHandle) *dev_display (Image) rgb1_to_gray (Image, GrayImage) dump_window (WindowHandle, 'bmp', 'D:1/o
halcon-直方图均衡
weixin_41082581的博客
09-28 2850
对图像进行线性灰度变换*** dev_clear_window () dev_close_window () read_image (Image, ‘C:/Users/Public/Documents/MVTec/HALCON-18.11-Steady/examples/images/lcd/tft_cells_01.png’) get_image_size (Image, Width, Heig...
直方图均衡化，灰度拉伸，中值滤波，同态滤波程序
12-27
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基于halcon的木板缺陷检测算法代码-基于halcon的区域增长、大津分割算法、直方图均衡化
u014751362的博客
02-14 1327
对于木条、木板等木制品表观缺陷检测，是机器视觉检测在工业中的一个主要应用，而在这其中节子的提取和检测又是一项重要的品控检测指标，本文以节孔、死结和活节为例，分享从图像预处理（灰度化、直方图均衡化、平滑等）到特征提取（OTSU（大津分割算法）、形态学处理、区域增长、Blob分析、不变矩等）的完整过程，最终实现了缺陷的定位，并提取了多维特征，用于后续的SVM（支持向量机）或者神经网络训练的特征量输入。
halcon实现直方图匹配（直方图规定化）
sersan的博客
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关于halcon的图像平滑、去噪几种方法及算子介绍
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直方图均衡化 直方图均衡化的一般是处理图像偏暗、偏亮、以及亮度过于集中等现象 https://zhuanlan.zhihu.com/p/54771264 方法的基本思想是对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对像素个数少的灰度级进行缩减。从而达到清晰图像的目的。 halcon中直方图均衡化一般是用这两个算子 gray_histo (Region, ImageEquHisto, AbsoluteHisto1,RelativeHisto1) equ_histo_image (GrayImage, Im
Halcon——灰度图像的直方图均衡化
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06-19 2508
Halcon作业–灰度图像的直方图均衡化 实现一幅灰度图像的直方图均衡化，显示变换后图像，以及它们的直方图。 用到的主要函数有equ_histo_image(), gray_histo(), gen_region_histo() read_image(Image, 'fabrik') get_image_size(Image, Width, Height) equ_histo_image(Image,Imagehisto) gray_histo(Imagehisto, Imagehisto, AbsHist
直方图及直方图均衡化--halcon
cuhinzozfi的博客
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****对图像进行线性灰度变换******* dev_clear_window () dev_close_window () read_image (Image, 'C:/Users/Public/Documents/MVTec/HALCON-18.11-Steady/examples/images/lcd/tft_cells_01.png') get_image_size (Image, ...
图像灰度线性变换及直方图均衡化源代码
09-22
图像灰度线性变换及直方图均衡化源代码图像灰度线性变换及直方图均衡化源代码图像灰度线性变换及直方图均衡化源代码图像灰度线性变换及直方图均衡化源代码图像灰度线性变换及直方图均衡化源代码图像灰度线性变换及直方图均衡化源代码图像灰度线性变换及直方图均衡化源代码图像灰度线性变换及直方图均衡化源代码图像灰度线性变换及直方图均衡化源代码
输出给定图像的直方图，给定线性变换函数实现图像的灰度拉伸，实现图像的均衡化
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循序渐进之（二）空间域图像增强之直方图处理直方图均衡化(HE)
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循序渐进之（二）空间域图像增强之直方图处理直方图均衡化(HE) 冈萨雷斯第二版《数字图像处理》，直方图均衡化是3.3.1章节的内容。 （拓展： HE算法：直方图均衡化。。 AHE算法：自适应直方图均衡化。。 CLHE算法：限制对比度直方图均衡化。。 CLAHE算法：限制对比度自适应直方图均衡化。。） 第一...
分析png格式图像文件
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PNG文件： 对该图像进行分析： 用二进制打开该图片 png文件标志 89 50 4E 47 0D 0A 1A 0A 表示这是一个png图片 IHDR文件头数据块 00 00 00 00 0D说明IHDR头块长为13； 49 48 44 52 为IHDR标识（ascii码为IHDR） 图像的宽高信息 02 B3转换为十进制：691；02 4A转换为十进制：586 该图像为691×58...
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直方图均衡化处理
Tony
06-02 3632
直方图均衡化可以增强图像的对比度，直方图均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同 算法步骤： 1）计算图像f(x,y)的各灰度级中像素出现的概率p(i)。2) 计算p的累计概率函数c(i),c即为图像的累计归一化直方图3）将c(i)缩放至0~
Halcon图像增强equ_histo _image/emphasize/scale _image max/shock_filter
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图像增强主要是为了突出图像中的细节，为后续的特征识别或者检测做准备。图像增强可以有多种方式，本节介绍直方图均衡、增强对比度、处理失焦图像这3种方式。
Halcon入门基础——8、select_shape 助手：特征直方图
WING__NG的博客
01-22 1137
select_shape 助手——特征直方图
halcon如何使用直方图和特征图？
xioayanran123的博客
11-24 772
在Halcon中，直方图和特征图的使用是图像处理和分析的重要工具。通过以上步骤和注意事项，你可以在Halcon中有效地使用直方图和特征图来进行图像处理和分析。• 使用Halcon的相应算子（如gray_histo）来计算和显示灰度直方图。• 在特征直方图中，可以选择特定的特征（如面积、高度、列坐标等）来进行区域筛选。• 通过拖动直方图中的滑块来确定最小和最大灰度值，从而选择感兴趣的灰度范围。• 在使用直方图和特征图时，需要注意光源和照明条件对图像质量的影响。• 根据所选区域，可以计算该区域的特征直方图。
关于直方图均衡化(无用)
卡度
06-17 1466
最初的想法是，将集中在绿色因子附近的其它颜色因子范围拉伸，便于利用逻辑表达式，筛选绿色因子。 　　抛除RGB没转YUV，而是直接进行直方图均衡化的可笑错误外，想法本身就没什么大意义，完全是处于最初对直方图均衡化概念的一知半解！ 定义：直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。 　　这种方法通常用来增加许多图像的全局对比度，尤其是当图像的有用数据的对比度相当
halcon直方图均衡化
最新发布
01-14
### 实现直方图均衡化 在 Halcon 中实现直方图均衡化可以通过调用 `equ_histo_image` 函数来完成。该函数用于增强图像对比度，使得图像中的灰度分布更加均匀。下面提供了一个完整的代码示例，展示了如何读取一张图片并对其进行直方图均衡化处理[^1]。 ```cpp #include "halcon.h" int main() { HObject Image; HObject ImageEqu; // 读取原始图像文件 read_image(&Image, "image.jpg"); // 对图像执行直方图均衡化操作 equ_histo_image(Image, &ImageEqu); // 显示结果 (这里假设已经配置好了显示窗口) disp_obj(Image, WindowHandle); set_part(WindowHandle, 0, 0, Row / 2 - 1, Column - 1); disp_obj(ImageEqu, WindowHandle); return 0; } ``` 这段 C++ 程序首先包含了必要的头文件，并定义了两个 `HObject` 类型变量分别存储输入和输出图像对象。通过 `read_image()` 函数加载指定路径下的 JPG 文件作为待处理的源图像；接着利用 `equ_histo_image()` 方法对该图像实施直方图均衡变换得到新的图像对象 `ImageEqu`; 最后使用 `disp_obj()` 将原图与经过直方图均衡后的效果图分别显示出来以便观察效果差异。 需要注意的是，在实际项目开发过程中应当依据具体的需求调整参数设置，并参照最新版 HALCON 文档获取最准确的操作指南[^2]。
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