halcon区域的凹凸系数定义

最新推荐文章于 2025-04-28 14:50:56 发布

shijie231

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分类专栏： halcon

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本文主要探讨了区域凸度的概念及其在凸包分析中的应用。凸度是衡量一个区域是否接近于凸形的重要指标，而理解这一概念的关键在于掌握凸包的基本原理。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

convexity — Shape factor for the convexity of a region.

convexity(Regions : : : Convexity)

理解的关键在与凸包（convex hull）的概念

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5.凹凸偏位检测-Halcon实现

NCUTer

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5.凹凸偏位检测-Halcon实现

Halcon算子盘点：Chapter 19:轮廓线XLD（01）

gongdiwudu的专栏

12-30

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对于halcon的外轮廓操作，有许多功能性操作，本篇将对轮廓线相关的功能进行汇总，其中包含：生成、访问、属性管理、几何变换，图形变换等进行实验操作。

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HALCON示例程序hull.hdev区域提取与凸度筛选

优快云博客

07-05

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HALCON示例程序hull.hdev区域提取与凸度筛选这个例子是主要讲解了select_shape 使用'convexity'凸度，shape_trans 对区域进行形状变换。

【halcon】smallest_circle 最小外接圆操作解析

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12-07

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版面凹凸检测

[Halcon] detect_indent_fft.hdev

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Halcon学习之缺陷检测-凸点检测

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06-19

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思路：读取图片--》图片转化为灰度---》快速傅里叶变换把图像转到频域---》频域滤波器进行卷积---》快速傅里叶反变换---》用一个矩形掩膜计算像素点的灰度范围---》求图片灰度值的最大和最小值和变换范围---》利用全局阈值对图像进行分割---》连通区域---》根据面积筛选区域---》合并区域---》使用圆形元素对区域进行闭运算---》连通区域---》根据面积筛选区域---》计算区域的面积以及中心位置---》显示结果例程：detect_indent_fft.hdev 说明：这个程序展示了如何利用快速

Halcon那些事:Halcon算子中文解释

十多年IT经验,专注机器视觉,智能制造半导体行业

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halcon算子大全

majunfu

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Chapter 1 :Classification 1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功能：把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上。 2.classify_class_gmm 功能：通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类。 3. clear_all_class_gmm 功能：清除所有高斯混合模型。

Halcon算子解释大全

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halcon 边缘处理教程

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专为直线检测优化的算法，通过定义ROI区域和测量方向实现精准定位[^3]： ```halcon create_metrology_model(MetrologyHandle) add_metrology_object_line_measure(MetrologyHandle, RowBegin, ColumnBegin, RowEnd,...

halcon边缘缺陷检测

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阈值分割+形态学处理，将包含边缘部分图像进行抠图然后使用canny滤波器进行边缘检测详细见:http://www.skcircle.com/?id=1276

halcon缺陷、污点检测案例

04-19

halcon划痕缺陷检测、表面污点检测、油污检测经典案例

halcon边缘提取缺陷检测的思路

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halcon边缘提取缺陷检测的思路一、边缘提取二、BLOB分析检测

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作用：区域凸度的形状因子；参数翻译（对应以上参数顺序）：输入区域、输出凸度因子（Convexity <= 1）、描述：算子convexity计算每个输入区域的凸度,具体计算过程如下：如果凸包的面积是Fc，该区域的原始面积是Fo，则定义形状因子C为：如果区域是凸的，形状因子C为1(例如:矩形、圆形等）。如果有压痕或孔洞，则C小于1，请参考如下图： ...

Halcon缺陷检测实例转OpenCV实现(三) 物体凸缺陷检测

Color Space的博客

12-14

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Halcon缺陷检测实例转OpenCV实现(一)---网格缺陷检测 Halcon缺陷检测实例转OpenCV实现(二)---PCB印刷缺陷检测本期文章继续介绍缺陷检测专题的第三个案例，用OpenCV实现Halcon中一个物体凸缺陷检测的实例，前两个案例链接如上↑↑↑。 Halcon中对应的例子为fin.hdev，源图均有凸起缺陷，如下图所示： Halcon实例对应的效果和方法大家可以自己查看，这里做简单说明。核心算子共4个： binary_...

halcon编程入门四——halcon缺陷检测

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凸轮廓、近似多边形检测 OpenCV 可以使用cv2.approxployDP函数计算近似的多边形。它有三个参数：第一个参数为轮廓第二个参数为最小量 ε，表示源轮廓和近似多边形的最大差值（值越小与源轮廓越接近）第三个参数为Boolean值，表示这个多边形是否闭合 ε代表源轮廓周长与近似多边形周长之间的最大差值，源轮廓的周长可以使用cv2.arcLength获取如果要计算凸轮廓，可以使用...

Halcon 算子特征 Features列表（‘row1‘、‘compactness‘、‘convexity‘、‘ra‘、‘phi‘、‘num_sides‘、‘holes_num‘、‘area_h）

程序员，他们想的是什么?他们想的永远都是技术，他们崇尚的也永远都是技术。

05-19

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halcon 边缘凹凸

04-02

### Halcon 中边缘检测凹凸处理的方法在 Halcon 的边缘检测过程中，如果遇到目标物体边界存在凹凸不平的情况，可以通过调整算法参数以及引入额外的预处理或后处理操作来改善结果。以下是几种常见的解决方案： #### 1. 调整边缘提取算子的参数 Halcon 提供了多种边缘提取算子，例如 `edges_sub_pix` 和 `binomial_filter` 等。通过合理设置这些算子的参数可以减少噪声干扰并优化边缘轮廓的质量。 - **高斯滤波器的应用** 为了降低图像中的高频噪声对边缘检测的影响，在执行边缘提取之前通常会先应用高斯模糊过滤器 (`gauss_filter`) 来平滑图像[^3]。 ```python * 应用高斯滤波器以减少噪声 gauss_filter(Image, ImageGauss, 0.7) ``` - **阈值的选择** 适当调节边缘强度阈值 (Threshold)，能够有效去除弱对比度区域带来的伪边缘影响。对于复杂形状的目标物尤其重要[^2]。 ```python * 使用 edges_sub_pix 进行亚像素精度的边缘提取 edges_sub_pix(ImageGauss, Edges, 'canny', 1, 5, 20, 40) ``` #### 2. 利用形态学运算填补缺口当某些部分由于光照或其他因素造成缺失时，可采用闭合操作填充断开的小缝隙；而针对过细或者不必要的细节，则可通过开运算消除它们。 - **闭运算** 闭运算是指先膨胀再腐蚀的过程，它有助于连接相邻但未完全连通的部分，并修复因局部亮度变化引起的断裂现象[^1]。 ```python * 定义结构元素大小 gen_rectangle1(Rectangle, 0, 0, 5, 5) * 执行闭运算 closing_circle(Edges, ClosedEdges, Rectangle) ``` - **开运算** 相反地，开运算由腐蚀加扩张组成，适用于去掉孤立点状特征的同时保留主要轮廓线。 ```python opening_circle(ClosedEdges, OpenedEdges, Rectangle) ``` #### 3. 结合模型匹配技术精确定位除了单纯依赖于传统边缘探测手段外，还可以考虑利用 HALCON 强大的模板匹配功能来进行更精确的位置判定。特别是面对那些具有固定几何特性的零件而言，这种方法往往更加可靠稳定。 - **创建训练样本集** 选取若干张标准无瑕疵产品的图片作为参考依据构建全局描述符(`create_shape_model`) 或者分段灵活形变模式(`inspect_gasket_local_deformable.hdev`) ，从而允许一定程度上的扭曲适应实际生产环境下的偏差情况。 ```python read_image(ModelImage, 'model') shape_trans(ModelImage, RegionModel, 'threshold', 128, 255) create_shape_model(RegionModel, ModelID, 'auto', 0, ['use_polarity'], []) ``` - **实时在线比对分析** 将采集到的新数据送入预先建立好的数据库里去寻找最相似的一组记录，进而得出结论是否存在异常状况发生。 ```python find_shape_model(SceneImage, ModelID, ResultHandle, Row, Column, Angle, Score, Deformation) if (Score >= MinScore && Deformation <= MaxDeformation) * 认定合格品 else * 标记为不良品 endif ``` 综上所述，通过对原始素材做必要的前后期加工改造措施加上科学合理的配置选项设定之后，完全可以克服掉因为表面粗糙程度不同所引发的各种棘手难题！