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RSS订阅原创 halcon中如何使用图像仿射变换处理-电路板中OCR识别功能
摘要 本文针对半导体行业OCR识别中的复杂仿射变换问题进行分析，提出一种基于区域定位的鲁棒性解决方案。通过建立A区域模板实现B区域文字的精确识别，有效解决了传统仿射变换处理缩放不佳、OCR区域变化等问题。文章详细阐述了从参考图到模型图的对齐过程，核心在于利用可逆矩阵变换实现精确匹配。通过分解代码实现步骤，说明了如何通过区域模板训练、矩阵求逆和复合变换，最终使被测区域坐标完全对齐。该方法适用于高精度要求的复杂变换场景，相比传统刚性变换具有显著优势。
2025-11-17 01:01:18
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原创 大专生如何看待halcon平滑滤波-均值滤波，高斯滤波，中值滤波
本文介绍了Halcon中三种常用的图像平滑滤波方法。均值滤波通过平均化像素点来平滑图像，适合处理小噪点；高斯滤波基于权重分配原理，在平滑图像的同时更好保留细节特征；中值滤波则选取像素中间值进行处理。每种方法各有特点：均值滤波简单快速但平滑效果较强，高斯滤波精准但较慢，中值滤波在去除噪声方面表现优异。文章通过图示和代码示例直观展示了不同滤波的效果差异，为图像预处理提供了实用指导。
2025-11-15 22:03:13
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原创 一口气讲清楚halcon常见滤波算子-均值滤波
本文介绍了图像处理中的滤波概念及其应用。首先阐述了滤波的本质是通过改变像素值来去除噪声或提取特定信息，并将其与阈值分割（基于像素值标记而非修改）进行区分。重点讲解了平滑滤波中的均值滤波原理：通过计算邻域像素平均值实现模糊效果，类比社会阶层平均化现象。文章以3×3和5×5滤波核为例说明实现方法，并指出均值滤波具有普适性但会模糊边缘的特点。最后通过实例展示了均值滤波预处理后有效去除噪点的效果，同时保持主体清晰。作者采用生活化类比帮助理解专业概念，强调滤波作为预处理步骤的重要性。
2025-11-12 01:07:10
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原创 haclcon的官方电路板解题思路
摘要：本文介绍Halcon中利用形状特征提取解决电路板焊点识别干扰问题的方法。通过阈值分割提取白色区域后，使用shape_trans算子生成矩形轮廓排除线路干扰，再结合开运算去除杂质。针对残留矩形干扰，采用select_shape算子基于圆形度(0.8-1.0)筛选圆形焊点区域，有效区分焊点和干扰图形。该方法通过逆向思维处理灰度图像，先提取亮区再分析形状特征，最终实现了焊点的精准定位。（148字）
2025-11-11 16:23:00
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空空如也
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