机器视觉 C#

最新推荐文章于 2024-12-26 00:00:00 发布
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#c#

本文介绍了C#作为面向对象编程语言在MICROSOFT.NET平台的应用，强调了大驼峰命名法在创建项目时的重要性。内容涵盖程序集信息、引用管理、配置文件、Main()方法作为程序入口点的角色，以及解决方案和项目之间的关系。此外，还讨论了Debug和Release模式的区别，以及如何使用断点进行调试。

1.C#是面向对象的编程语言。它使得程序员可以快速地编写各种基于MICROSOFT .NET平台的应用程序，MICROSOFT .NET提供了一系列的工具和服务来最大程度地开发利用计算与通讯领域。

注释：.NET  点耐特    刀特耐特     MICROSOFT  麦亏少负的

2.创建项目最好用大驼峰命名法  建议使用公司名  + 项目名称  注意不要使用中文                               解决方案要和项目名称最好一致（便于修改)

2.1 ： 修改文件名可以在   下面AssemblyInfo.cs中修改 也可以 双击Properties

3. 项目解析：

     3.1   程序集信息

        1.主要保存项目相关的说明和相关版本的信息

 2.引用   当项目中可以使用系统模块    自己写的第三方模块 或  第三方的模块  存放在以下位置

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C# + 机器视觉落地指南：Halcon/OpenCVSharp 二选一，附缺陷检测上位机源码
威哥说编程
10-15 934
摘要：本文对比了Halcon与OpenCVSharp在工业视觉检测中的选型优劣，从成本、开发效率、性能等5个维度进行分析。针对金属表面缺陷检测需求，提出了一套完整的C#上位机解决方案，包含图像采集、预处理、检测等5大核心模块。文章重点展示了OpenCVSharp版的实现过程，包括相机连接、图像预处理（去噪、增强）等关键代码，为开发者提供了一套可直接落地的技术方案，帮助在精度与成本之间取得平衡。
C#语言的机器视觉5个框架
十多年IT经验,专注机器视觉,智能制造半导体行业
04-07 6816
AForge.NET：AForge.NET是一个开源的计算机视觉和人工智能框架，提供了一系列的图像处理和计算机视觉算法，包括图像处理、特征检测、目标跟踪、人脸识别等。Accord.NET：Accord.NET是一个开源的机器学习和计算机视觉框架，提供了一系列的图像处理和计算机视觉算法，包括图像处理、特征检测、目标跟踪、人脸识别等。OpenCVSharp：OpenCVSharp是OpenCV的C#封装，提供了一系列的图像处理和计算机视觉算法，包括图像处理、特征检测、目标跟踪、人脸识别等。
机器视觉-C#
qq_63905815的博客
07-19 974
C#（读作“See Sharp”）是一种新式编程语言，不仅面向对象，还类型安全。开发人员利用 C# 能够生成在 .NET 中运行的多种安全可靠的应用程序。C# 源于 C 语言系列，C、C++、Java 和 JavaScript 程序员很快就可以上手使用。本教程概述了 C# 8 及更高版本中该语言的主要组件。如果想要通过交互式示例探索语言。
机器视觉C#基础
qq_63905815的博客
07-20 1049
/一个命名空间下可以有多个类// 类class Boy。
基于halcon+c#从零开始学习机器视觉——001环境搭建
m0_60548895的博客
08-11 5142
基于halcon+c#从零开始学习机器视觉——001环境搭建
机器视觉初步12：C#入门初步(有代码示例)
KHASIX的博客
07-05 4124
我们简单地过一下C#的基础语法与用法，再开始以WPF入手去理解一些实例，结合halcon/python，来进行更深一步的了解。
机器视觉C#框架 visionpro与C#联合二次开发
04-13
在"机器视觉C#框架 visionpro与C#联合二次开发"中，我们将探讨以下几个核心知识点： 1. **VisionPro API集成**：C#通过引用VisionPro的DLL文件，可以直接调用其提供的API函数，实现图像获取、处理和分析。这些API...
机器视觉 C#联合Halcon模板匹配
06-28
主要设计思路是对实时采集目标的图像，进行二值化和图像增强，对处理好的图像进行模板创建，并将处理好的待测目标的图像与模板进行匹配，提取目标的形状、角度和匹配...最后使用C#联合Halcon进行Winform界面的设计。
机器视觉C#+WPF+Opencv模块化开发视觉对位运动控制系统
最新发布
09-05
适合人群：具备C#编程基础、熟悉WPF界面开发，并对OpenCV图像处理有一定了解的中高级开发人员，尤其是从事工业自动化、机器视觉方向的工程师；; 使用场景及目标：①实现视觉引导下的高精度运动控制；②开发模块化、...
【开篇】基于C#+EmguCV的机器视觉平台开发
weixin_34226706的博客
01-07 2672
市面上关于通用的机器视觉平台已有不少，一些大的视觉产品、设备制造商都有开发自己的一套系统。其通用性也都有一些行业局限，难以囊括所有可能性，一些需要经过二次开发，这也是难以攻克的问题。本人水平有限，再加上步入视觉行业不过1年，此项目基本都是模仿CK，在17年3月开始启动，利用工作之余开发了2个月吧，记录一下开发经历，一方面加强自己对知识的巩固，另一方...
C# 整套视觉开发(VisionAndMotionPro)
iidhdfji123的博客
11-14 4560
│ VisionAndMotionPro.sln │ ├─.vs │ └─VisionAndMotionPro │ ├─v14 │ └─v15 │ └─Server │ └─sqlite3 │ db.lock │ storage.ide │ storage.ide-shm │
halcon+C#视觉开发
01-13
分享用C#检测电子拨退的程序，工厂检测需求不太确定，时间急，所以写的很乱。halcon10.0版本。
机器视觉入门之路（二十，图像旋转之后，c#）
ganggangwawa的博客
06-27 642
总结图像旋转，突然发现矩阵运算（二维概念）很重要，我们应该有一个基础矩阵运算类，我们把先学会的平移，旋转，翻转引入到类中（简单就好，以后需要的功能，可再增加，一次要设计好，脑瓜疼！），你会发现，坐标系中的每一个点（x，y）需要这样的运算，图像中的每一点（i，j）也需要有这样的运算，运算前先要找到操作点，坐标系很方便，直接上（x，y），而图像，你现在知道，他就是buffer【】，是一个二维的概念，即buffer[j][i]=buffer[j*w+i]，其实我们的图像处理，机器视觉都是处理的这个buffer中的
C#描述-计算机视觉OpenCV（2）：图像处理
weixin_43736127的博客
03-18 1868
C#描述的OpenCV的基础图像操作
C#：计算机视觉与OpenCV 的目标
dalong10的专栏
08-07 1557
《学习OpenCV(中文版)》读书笔记序言
使用C#相关的技术做机器视觉相关算法与3D重建
小宝哥Code的专栏
12-24 1206
使用 C# 开发机器视觉相关的算法与 3D 重建系统，可以利用 C# 的生态与性能优势实现功能丰富的视觉应用。同时，结合 GPU 加速和跨平台框架（如 .NET Core/.NET 6），可以实现高效的 3D 重建系统。通过以上技术与方法，C# 可以高效完成机器视觉和 3D 重建任务，为工业、医疗、娱乐等领域提供强大的解决方案。在非关键任务（如可视化）中引入少量延迟，优先保障核心任务（如深度计算和点云生成）的实时性。C# 在跨平台、性能和生态系统上的优势，将在机器视觉和 3D 重建领域发挥更大的作用。
【C#】用C#编写简单的计算机视觉软件
G_redsky的博客
03-28 930
OpenTK：这是Open Toolkit的.NET封装，提供了对OpenGL和OpenAL的访问，可以用于图像渲染和音频处理。Sfml.Net：这是Simple and Fast Multimedia Library（SFML）的.NET版本，主要用于游戏开发，但也可以用于图像处理和计算机视觉项目。Emgu CV：这是OpenCV的.NET封装，提供了许多计算机视觉功能，如图像处理、特征提取、目标识别等。Accord.NET：这是一个机器学习框架，也包括了一些计算机视觉的功能，如图像处理和模式识别。
C#开发的通用化视觉系统框架
m0_71086655的博客
05-18 2310
C#开发的通用化视觉系统框架 ID:6912673094682169
如何使用C#做机器视觉相关应用研发
小宝哥Code的专栏
12-26 2073
开发机器视觉相关的软件应用是一个非常强大的选择，特别是在需要与工业应用、Windows 系统集成，或者与 .NET 生态系统结合的场景中。在深入机器视觉应用研发时，需要更多地考虑性能优化、扩展性设计和实际应用场景的需求。通过上述方法和技术，C# 可以成为机器视觉应用研发的可靠工具，为工业、医疗、智能设备等领域提供高效的解决方案。对于频繁创建和销毁的对象，可以使用对象池（Object Pool）模式，复用已分配的内存。在实时应用中，图像采集、处理和界面更新可以分离到不同的线程中，以避免阻塞主线程。
工业机器视觉C#
03-28
<think>好的，我现在需要帮用户解答关于工业机器视觉C#开发的教程、库和框架的问题。首先，我得回顾用户提供的引用内容，看看里面提到了哪些关键点。引用1到4提到了几个重要的框架，比如Halcon、VisionPro，还有一些具体的实现方法，比如多任务模式、界面设计、通信工具等。 用户的需求是了解或实现与工业机器视觉相关的C#开发，所以需要整理出相关的教程资源、常用库和框架，以及开发步骤。根据引用内容，Halcon和VisionPro是两大主要的视觉库，用户可能想了解如何将它们与C#结合使用。 首先，我得确认用户提到的几个框架的结构，比如模块化设计、多任务处理、图像采集和算法流程分离等。然后，结合这些信息，给出一个结构化的回答，包括推荐的库、框架设计要点、开发步骤以及相关资源。 可能需要注意的地方是，用户是否需要开源库，或者商业软件的支持。比如Halcon和VisionPro都是商业软件，但功能强大。如果用户想要开源方案，可能需要提到Emgu CV或AForge.NET，不过引用中没有提到这些，但根据我的知识，这些也是常用的库，所以可以补充进去。 接下来，开发步骤方面，需要从环境搭建开始，到核心模块设计，比如图像采集、算法处理、通信模块，再到框架集成和界面美化。引用中提到的多任务模式、工站独立运行，这些都需要在步骤中详细说明。 然后，相关资源部分，用户可能需要具体的教程链接或书籍推荐。引用中的几个视觉框架源码和实战教程，可以结合引用内容给出具体的建议，比如参考引用3和4的VisionPro和Halcon框架实现。 另外，用户可能对性能优化和实际应用场景感兴趣，比如九点标定、串口通讯这些具体功能如何实现，可以引用2中的例子来说明。 最后，生成相关问题的时候，需要围绕用户可能进一步想知道的内容，比如框架选择、图像处理算法、通信模块实现、多任务处理以及开源方案等。 需要注意的是，回答中所有数学公式或代码要用正确的LaTeX格式，不过这个问题中可能更多是代码示例，比如C#和Halcon的联合使用代码，这部分需要用代码块包裹，并确保语法正确。 总结下来，回答的结构应该是： 1. 常用库和框架：商业库（Halcon、VisionPro）、开源库（Emgu CV、AForge.NET） 2. 框架设计要点：模块化、多任务、通信、界面 3. 开发步骤：环境配置、核心模块、框架集成、界面美化 4. 相关资源：引用中的教程、书籍推荐、开源项目 5. 示例代码：比如图像采集或标定的代码片段 6. 相关问题：围绕框架选择、算法实现、通信等 需要确保回答符合用户的要求，结构清晰，并且引用正确，每个引用标注在对应的位置。比如提到VisionPro框架时引用3，Halcon时引用2和4，C#与框架开发引用1。 可能还需要注意用户提到的“模块化+流程管理”，在框架设计部分强调模块化的重要性，以及如何将各个功能模块（图像采集、算法处理、通信）分开，便于维护和扩展。 另外，用户可能对实际项目中的快速开发感兴趣，所以需要提到如何利用现有框架源码（如引用3和4中的例子）来加速开发，降低门槛。 最后，检查是否有遗漏的关键点，比如九点标定的实现、串口通讯、用户权限登录等，这些在引用2中提到，应该在相关资源或示例部分提到。</think>### 工业机器视觉C#开发教程、库与框架指南 #### 一、常用库与框架 1. **商业视觉库** - **Halcon**：提供丰富的图像处理算法和工业级标定工具，支持与C#无缝集成，适合高精度定位与测量场景[^2][^4]。 - **VisionPro**：基于C#的模块化框架，支持多工站并行处理，适合快速搭建视觉检测系统[^3]。 - **核心功能示例**： ```csharp // Halcon图像采集示例 HOperatorSet.GrabImage(out ho_Image, hv_AcqHandle); HOperatorSet.FindShapeModel(ho_Image, hv_ModelID, ...); // 形状匹配 ``` 2. **开源库与工具** - **Emgu CV**：OpenCV的C#封装，适合基础图像处理（如滤波、边缘检测）。 - **AForge.NET**：提供相机控制、图像采集和简单算法支持。 --- #### 二、框架设计核心要点 1. **模块化分层设计** - **图像采集层**：支持多相机驱动（如Basler、Daheng）[^4]。 - **算法层**：封装Halcon/VisionPro算法，实现定位、测量、OCR等功能。 - **通信层**：通过串口、TCP/IP与PLC或机器人交互（引用2中的串口通讯实现）[^2]。 2. **多任务并行处理** - 每个工站独立运行，避免资源竞争（如引用3的4工站设计）[^3]。 - 使用C#的`Task`或`BackgroundWorker`实现异步处理。 --- #### 三、开发步骤与实战 1. **环境搭建** - 安装Halcon/VisionPro运行时库，配置C#项目引用（如HalconDotNet.dll）。 - 示例代码： ```csharp // VisionPro图像处理调用 CogImage8Grey cogImage = new CogImage8Grey(bitmap); CogCircle cogCircle = new CogCircle(); cogCircle.Run(cogImage); // 圆形检测 ``` 2. **核心功能实现** - **九点标定**：通过Halcon的`vector_to_hom_mat2d`实现机器人坐标系转换。 - **界面美化**：使用DevExpress或自定义WinForm控件优化UI[^4]。 3. **框架集成** - 参考引用3的VisionPro框架，设计工站管理模块和算法流程配置界面[^3]。 - 数据存储：使用SQLite记录检测结果与历史数据。 --- #### 四、学习资源推荐 1. **教程与源码** - [Halcon联合C#框架源码](引用2)：包含九点标定、串口通讯完整案例。 - [VisionPro框架设计](引用3)：多工站并行处理与模块化架构详解。 2. **书籍与社区** - 《C#机器视觉编程实战》 - Halcon官方文档（[www.halcon.com](https://www.halcon.com)） ---
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