学习HALCON放射变换

最新推荐文章于 2025-03-01 16:35:18 发布

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lhllearn/article/details/51566657

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学习halcon用到的一些函数

（1）vector_angle_to_rigid（）；Compute a rigid affine transformation from points and angles.

计算点和角度到另一个点和角度的仿射矩阵，根据矩阵计算点与点之间的变换关系。

（2）angle_ll（）；Calculate the angle between two lines.

计算两条直线之间的夹角

（3）tuple_deg（）； Convert a tuple from radians to degrees.

将弧度转换为度

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Halcon我的基础教程(一)(我的菜鸟教程笔记)-halcon仿射变换（Affine Transformation）的探究与学习

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Halcon我的基础教程(一)(我的菜鸟教程笔记)-halcon仿射变换（Affine Transformation）的探究与学习

Halcon——仿射变换

jiDxiaohuo的博客

02-20

1893

文章目录仿射变换 & 透视变换仿射变换平移缩放翻转旋转斜切仿射变换 & 透视变换仿射变换仿射变换，又称仿射映射，是指在几何中，一个向量空间进行一次线性变换并接上一个平移，变换为另一个向量空间。数学表示如下图。平移将原图每个点移动到（x + tx , y + ty）变换矩阵如下：缩放将每一点的横坐标放大（缩小）至sx倍，纵坐标放大（缩小）至sy倍，变换矩阵为：如果需要将参考点设置在 Px Py 则需要首先将目标移动到 -Px -Py 点进行缩放在移动回原来位置。

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Halcon：二维仿射变换实例探究

JiYuee Note

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二维仿射变换，顾名思义就是在二维平面内，对对象进行平移、旋转、缩放等变换的行为（当然还有其他的变换，这里仅论述这三种最常见的）。 Halcon中进行仿射变换的常见步骤如下： ① 通过hom_mat2d_identity算子创建一个初始化矩阵（即[1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0]）； ② 在初始化矩阵的基础上，使用hom_mat2d_translate（平移）、hom_mat2d_rotate（旋转）、hom_mat2d_scale（缩放）等生成仿射变换矩阵；（这几个算子.

Halcon图像仿射变换(平移、旋转、缩放、镜像、斜切)

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03-01

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二维仿射变换，平移、旋转、缩放、斜切，本案例也介绍怎么将斜边二维进行纠正

halcon中的放射变换

m0_61796189的博客

09-19

598

什么是放射变换？放射变换指在几何中，一个向量空间进行一次线性变换并接上一个平移，变换为另一个向量空间。

Halcon 仿射变换

MechMaster

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halcon的仿射变换总结

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halcon的仿射变换算子解析

Halcon仿射变换详解

01-08

Halcon仿射变换详解一、概述仿射变换，即在二维平面内，对象进行平移(Translation)、缩放（Scale）、翻转（Flip）、旋转（Rotation）和斜切(Shear)等操作。仿射变换可以保持原来的线共点、点共线的关系...

Halcon那些事:Halcon仿射变换及应用

十多年IT经验,专注机器视觉,智能制造半导体行业

08-15

2582

注：affine_trans_point_2d与affine_trans_pixel的区别：affine_trans_pixel使用的图像坐标系的原点在图像的左上角，affine_trans_point_2d使用标准图像坐标系，原点在左上角像素的中心。要获取变换矩阵，必须先获取特征点坐标、角度等信息，几何匹配和bolb是获取特征点的高效方法，除此之外还有其它方法，只要能稳定的求出特征点即可。仿射变换有：平移、旋转、缩放、斜切（就是将斜体字导正）。功能：产生仿射变换矩阵（产生一个空的二维空变换矩阵）.....

halcon仿射变换源文件教学

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halcon仿射变换源文件教学，halcon仿射变换源文件教学，

halcon仿射变换核心技术分析

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4. 执行仿射变换：最后，使用affine_trans_image（对图像进行仿射变换）、affine_trans_region（对区域进行仿射变换）或affine_trans_contour_xld（对XLD轮廓进行仿射变换）等算子对图像、区域或轮廓执行仿射变换。3. 添加变换关系：根据实际需要，使用hom_mat2d_translate（平移）、hom_mat2d_rotate（旋转）、hom_mat2d_scale（缩放）等算子向仿射变换矩阵中添加相应的变换关系。Halcon中的仿射变换步骤。

Halcon放射变换XLD

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Imagefiles := ['D:/图片/视觉检测图片/31.png','D:/图片/视觉检测图片/32.png','D:/图片/视觉检测图片/33.png']*闭合轮廓的交集 intersection_closed_contours_xld。*闭合轮廓得差difference_closed_contours_xld。*合并闭合轮廓 union2_closed_contours_xld。*极坐标转化：polar_trans_contour_xld_inv。*查找第一个MARK点。*查找第二个MARK点。

halcon 仿射变换功能函数，

u013407012的专栏

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1.仿射变换有：平移、旋转、缩放、斜切。 2.要进行仿射变换，必须先获取变换矩阵。要获取变换矩阵，必须先获取特征点坐标、角度等信息，几何匹配和bolb是获取特征点的高效方法，除此之外还有其它方法，只要能稳定的求出特征点即可。 3.仿射变换流程（1.）获取特征点坐标、角度（2.）计算仿射变换矩阵（3.）对图像、区域、轮廓进行仿射变换 4.根据特征点、角度计算仿射变...

Halcon 仿射变换(旋转、平移、缩放、斜切、刚性、xld轮廓)

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远在远方的风比远方更远

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仿射变换是一种特殊投影变换，是几何变换，对图像的形状发生变换，变换到标准位置，在标准位置进行测量或者识别。 1.仿射变换有：平移、旋转加粗样式、缩放、斜切。 2.要进行仿射变换，必须先获取变换矩阵。要获取变换矩阵，必须先获取特征点坐标、角度等信息，几何匹配和bolb是获取特征点的高效方法，除此之外还有其它方法，只要能稳定的求出特征点即可。 3.仿射变换流程（1.）获取特征点坐标、角度（2.）计算仿射变换矩阵（3.）对图像、区域、轮廓进行仿射变换 4.根据特征点、角度计算仿射变换矩阵 hom_mat2d

使用模板匹配定位和Blob定位进行仿射变换

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【代码】使用模板匹配定位和Blob定位进行仿射变换。

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【代码】halcon之仿射变换。

halcon仿射变换复原

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### Halcon 中仿射变换复原的方法在 Halcon 中，处理图像的仿射变换及其逆向操作（即复原）是一个常见的需求。为了实现这一目标，通常会使用 `affine_trans_image` 函数来应用仿射变换，并通过计算其逆矩阵来进行复原。对于仿射变换的操作，在 Halcon 中可以利用如下函数： - **创建仿射变换矩阵**：`hom_mat2d_identity(HomMat2D)` 创建单位矩阵；`hom_mat2d_translate`、`hom_mat2d_rotate` 和 `hom_mat2d_scale` 可用于构建平移、旋转和缩放的变换矩阵[^1]。 - **执行仿射变换**：`affine_trans_image(Image, ImageAffinTrans, HomMat2D, 'bilinear', 'false')` 将输入图像按照指定的仿射变换矩阵进行转换。当需要恢复原始状态时，则要先求得上述变换矩阵的逆矩阵，再调用相同的 `affine_trans_image` 函数完成反向映射过程。具体来说就是使用 `hom_mat2d_invert` 来获取给定变换矩阵对应的逆矩阵。下面给出一段简单的 Python 代码示例展示如何做这一点: ```python from pyhalcon import * # 初始化Halconc环境 set_system('no_message_dialog', 'true') # 加载测试图片 read_image(OriginalImage, 'fabrik') # 定义并初始化一个恒等变换矩阵 hom_mat2d_identity(Transform) # 对该变换施加一些几何变化作为例子 hom_mat2d_translate(Transform, TransformTranslate, -50, 30) hom_mat2d_rotate(TransformTranslate, TransformRotate, row, column, math.radians(-45)) hom_mat2d_scale(TransformRotate, FinalTransform, row, column, 0.7, 0.7) # 应用正向仿射变换得到变形后的图像 affine_trans_image(OriginalImage, TransformedImage, FinalTransform, 'constant', 'false') # 计算逆变换矩阵以便后续能够还原到初始位置 hom_mat2d_invert(FinalTransform, InverseTransform) # 使用逆变换矩阵将已变换过的图像变回原来的样子 affine_trans_image(TransformedImage, RestoredImage, InverseTransform, 'constant', 'false') ``` 此段程序展示了怎样定义一系列连续的线性变换组合成总的仿射变换，之后又演示了怎么找到这个总变换下的逆变换从而达到复原的目的。