判断 能效贴 是否倾斜

在这里插入图片描述
上部分是能效贴 下部分是 一维码

思路:
根据“依据国家标识 …” 这一行字样 判定

将字段分割成前段 和后段
提取矩形 得到两个矩形的中心
判定坐标是否相等(或者差值 是否在阈值之内)!

halcon 代码:

list_files ('C:/Users/77200/Desktop/ImageC', 'files', Files)
for Index := 0 to |Files|-1 by 1
read_image (BcB30hu006l00b9k14jdy1, Files[Index])
gen_rectangle1 (ROI_0, 120, 0, 1200, 1150)
reduce_domain (BcB30hu006l00b9k14jdy1, ROI_0, ImageReduced)

decompose3 (ImageReduced, Image1, G, Image3)
 mean_image (G, ImageMean,55,55)
 
* median_image (G, ImageMedian, 'circle', 1, 'continued')

dyn_threshold ( G, ImageMean,RegionDynThresh,3, 'light')
dilation_circle (RegionDynThresh, RegionDilation, 5.5)

* closing_circle (RegionDilation, RegionClosing, 1)
* opening_circle (RegionDilation, RegionOpening, 7)
* connection (RegionDilation, ConnectedRegions)
* fill_up_shape (ConnectedRegions, RegionFillUp, 'area', 15000, 30000)
* opening_rectangle1 (RegionDilation, RegionOpening, 1,5)

connection (RegionDilation, ConnectedRegions1)
select_shape (ConnectedRegions1, SelectedRegions, 'area', 'and', 5000, 12000)

count_obj (SelectedRegions, Number)

smallest_rectangle1 (SelectedRegions, Row11, Column11, Row21, Column21)

gen_rectangle1 (Rectangle, Row11[Number-2], Column11[Number-2], Row21[Number-2], Column21[Number-2])
area_center (Rectangle, Area, r1, c1)

gen_rectangle1 (Rectangle1, Row11[Number-1], Column11[Number-1], Row21[Number-1], Column21[Number-1])
area_center (Rectangle1, Area1, r2, c2)

endfor
内容概要:《2025年机器身份安全现状报告》揭示了机器身份安全在全球企业中的重要性和面临的挑战。随着云计算、AI和微服务的发展,机器身份数量已远超人类身份,成为现代网络安全的核心。然而,管理这些身份变得越来越复杂,许多组织缺乏统一的管理策略。77%的安全领导者认为每个未发现的机器身份都是潜在的风险点,50%的组织在过去一年中经历了与机器身份相关的安全事件,导致应用发布延迟、客户体验受损和数据泄露等问题。AI的兴起进一步加剧了这一问题,81%的安全领导者认为机器身份将是保护AI未来的关键。此外,证书相关故障频发,自动化管理仍不足,量子计算的威胁也逐渐显现。面对这些挑战,组织需要建立全面的机器身份安全计划,重点加强自动化、可见性和加密灵活性。 适合人群:从事信息安全、IT管理和技术架构规划的专业人士,尤其是关注机器身份管理和云原生环境安全的从业者。 使用场景及目标:①理解机器身份在现代企业安全架构中的关键作用;②识别当前机器身份管理中存在的主要风险和挑战;③探讨如何通过自动化、可见性和加密灵活性来提升机器身份安全管理的有效性;④为制定或优化企业机器身份安全策略提供参考。 其他说明:此报告基于对全球1,200名安全领导者的调查,强调了机器身份安全的重要性及其在未来几年内可能面临的复杂变化。报告呼吁各组织应重视并积极应对这些挑战,以确保业务连续性和数据安全。
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