飞鹰的专栏

例程：classify_halogen_bulbs.hdev在Halcon中模式匹配最成熟最常用的方式该署支持向量机了，在本例程中展示了使用支持向量机对卤素灯的质量检测方法。通过这个案例，相信大家可以对支持向量机的使用有一个更加清晰的了解。在相当多的检测和识别的应用中，都可以使用相同的方法来解决分类问题。图1. 卤素灯图像大致原理：一、准备阶段：描述样本

例程：class_overlap_svm.hdev说明：这个例程展示了如何用一个支持向量机来给一幅二维的图像进行分类。使用二维数据的原因是因为它可以很容易地联想成为区域和图像。本例程中使用了三个互相重叠的类（由二维平面三个不同颜色的像素点集组成）。三类不同颜色的像素点作为样本，将那些样本代入支持向量机进行训练。选取像素在二维平面的坐标作为特征向量，使支持向量机对这个二维特征区域进行

例子：surface_scratch.hdev说明：这个程序利用局部阈值和形态学处理提取表面划痕代码中绿色部分为个人理解和注释,其余为例程中原有代码*surface_scratch.hdev:extraction of surface scratches via local thresholding and morphological post-processing

例程：detect_indent_fft.hdev说明：这个程序展示了如何利用快速傅里叶变换（FFT）对塑料制品的表面进行目标（缺陷）的检测，大致分为三步：首先，我们用高斯滤波器构造一个合适的滤波器（将原图通过高斯滤波器滤波）；然后，将原图和构造的滤波器进行快速傅里叶变换；最后，利用形态学算子将缺陷表示在滤波后的图片上（在缺陷上画圈）。注：代码中绿色部分为个

1      matching指的是从一张图片中找出既有对象的位置的方法，这些方法可以应用来很多不同的领域。匹配的主要方式是使用一个所找对象的模板，创建一个模型来用于在图片中搜索。在halcon中，主要有两大类匹配方法，一类使用对象的灰度值以及像素点和周边像素的关系来建立匹配模型，另一类则根据对象的轮廓形状来进行匹配。匹配的输出信息通常为图片中的位置信息，一般应用中，也会需要尺度，角度等相关信

http://www.360doc.com/userhome.aspx?userid=10724725&cid=44     360

今天终于解决了困扰我很久的一个问题，在VC中调用HALCON中的分割函数后，在最后返回显示时总是报错，让我郁闷了很久，Undefined gray in get_image_pointer3 或Undefined gray in get_image_pointer。      原来问题出在对于bin_threshold、threshold等这些分割函数的返回值上面，把返回值当成Imag

(一)数字图像基础概念1、数字图像：一幅图像可以定义为一个二维函数f(x,y)，其中x和y是空间（平面）坐标，而在任何一对空间坐标（x,y）处的幅值f称为图像该点处的强度或灰度。当x,y和灰度值f是有限的离散数值时，我们称该图像为数字图像。简而言之，数字图像就是离散的灰度集。2、像素：数字图像是由有限数量的元素组成的，每个元素都有特定的位置和幅值，这些元素我们称之为像素。(

一 读取的3种方式： read_image( image,'filename') //image 是输出对象，后面是输入文件的路径和名称读取多图： 1，申明一个数组，分别保存路径 ImagePath:=[] ImagePath[0]:='D:/1.bmp' ImagePath[1]:='D:/2.bmp' ImagePath[

halcon学习笔记——（12）图像分割一，基本的图像通道知识不予介绍 二，单通道图像分割 1阈值分割 全局阈值，局部阈值法，直方图自动阈值（自适应阈值）指定全局阈值 threshold( Image: Region: MinGray, MaxGray) //人工设置阈值局部阈值法，后面再加以描述直方图自动阈值（自适应阈值） 

素材图片：halcon代码： 1: read_image(Image,'D:/MyFile/halcon/车牌识别/图片.jpg') 2: decompose3(Image,ImageR,ImageG,ImageB) 3: trans_from_rgb(ImageR,ImageG,ImageB,ImageResult1, ImageResult2,

机器视觉工程应用主要可划分为硬件和软件两大部分。硬件：工程应用的第一步就是硬件选型。硬件选型很关键，因为它是你后面工作的基础。主要是光源、工业相机和镜头选择。软件：目前业内商业库主要有Halcon，康耐视，DALSA，evision，NI等，开源库有OpenCV.其中NI的labview+vision模块。机器视觉工程应用的基本开发思路是：一、图像采集，二、图像

首先，需要正常安装软件，安装前请先退出其它一切正在运行的程序。先安装halcon-10.0-windows.exe。安装完成后，再安装halcon-10.0-images-windows.exe 下面是破解过程： 使用破解补丁前请先退出杀毒软件，包括360等，以免破解补丁被误删，给破解工作带来不必要的麻烦。 1.把crack文件夹内的license文件夹内的