19-OpenCVSharp 中实现 Halcon 的 rectanglel_domain 算子（提取图像中的特定矩形区域）

已于 2024-11-22 20:55:21 修改
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分类专栏： OpenCV二次封装系列 文章标签： 人工智能 计算机视觉 算法
于 2024-11-22 20:30:03 首次发布
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30-OpenCVSharp 中实现 Halcon 的 crop_rectangle1算子（从图像中裁剪出一个矩形区域）
weixin_45590420的博客
11-28 733
算子用于从图像中裁剪出一个矩形区域，而 OpenCV 提供了类似的裁剪方法，通过定义矩形区域来从原图像中提取部分区域。希望这个实现可以帮助你在 OpenCVSharp 中模拟 Halcon 的。要在 OpenCVSharp 中实现类似于 Halcon 的。算子的功能，我们需要裁剪一个矩形区域。在主函数中，我们加载了一张图像并定义了一个矩形区域。在 OpenCVSharp 中，我们可以通过。函数进行裁剪，最后显示裁剪后的图像。在 OpenCV 中，我们可以使用。类来定义裁剪区域，再用。类来完成类似的任务。
halcon rectangle1_domain缩减图像域为矩形
优快云博客
07-13 1762
halcon rectangle1_domain缩减图像域为矩形
opencv-如何获取图像区域特定像素区域大小
qq_44157835的博客
09-28 799
通过鼠标框选某个区域，返回这个区域的像素大小。
Halcon案例之BLOB分析
Gavinmiaoc的博客
03-01 1万+
图像处理(image processing)用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。图像处理技术一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。Blob分析（Blob Analysis）在计算机视觉中的Blob是指图像中的具有相似...
20-OpenCVSharp 中实现 Halcon 的 reduce_domain 算子（根据给定的二值掩码（domain）来裁剪或选择输入图像的一个区域）
weixin_45590420的博客
11-22 1238
Halcon 中的 算子用于根据给定的二值掩码（domain）来裁剪或选择输入图像的一个区域。也就是说， 会将输入图像和掩码图像进行逐像素的逻辑与操作，保留掩码区域内的图像部分，其余区域会被忽略或置为0。这个操作通常用于图像处理中的区域选择、ROI（Region of Interest）提取等。在 OpenCVSharp 中，我们可以通过 或直接用掩码操作来实现类似功能。具体来说，可以将输入图像与一个二值掩码图像进行逐像素的“与”操作，得到裁剪后的图像。 代码解释： 函数：输入参数：测试代码：假设
18-OpenCVSharp 中实现 Halcon 的 get_domain算子（提取图像域）
weixin_45590420的博客
11-22 1024
OpenCVSharp 提供了强大的图像处理功能，通过和，我们可以方便地提取图像中的非零区域，并进一步分析这些区域的形状和位置。根据需求，可以将该代码扩展为适用于各种不同的应用场景，例如物体检测、图像分割、区域提取等。
53-OpenCVSharp 创建实现Halcon的reduce_domain算子（用于根据给定的区域（Region）减小图像的域（Domain））
weixin_45590420的博客
03-05 589
Halcon的Reduce_domain算子用于根据给定的区域（Region）减小图像的域（Domain），即仅保留区域内部分的图像数据，外部的像素值通常被设置为0。
23-OpenCVSharp 中实现 Halcon 的 gray_features 算子（图像的特定区域提取灰度特征）
weixin_45590420的博客
11-22 1271
其中，( z_i ) 是第 ( i ) 个点的实际高度值，( \hat{z_i} ) 是通过拟合的平面模型得到的预测高度值，( N ) 是区域内点的数量。其中，( I(x, y) ) 是图像中在位置 ( (x, y) ) 的像素值，( y ) 是行索引，公式表示了图像或区域在横向方向上的质心位置。其中，( \mu ) 是区域的平均灰度值，( x_i ) 是区域内的每个像素灰度值，( N ) 是区域内像素的总数。其中，( p_i ) 是图像灰度级 ( i ) 的概率，( L ) 是灰度级的总数。
使用opencv在图片上绘制矩形框，查看图片中某点坐标坐标点
一个兴趣使然CVer的博客
03-16 6017
python下opencv获取图像上某位置的坐标点信息
Halcon初学者知识【15】图像的定义域Domain
gongdiwudu的专栏
03-05 8718
HALCON中的各种Domain算子 每张图像都有其定义域（domain）。定义域包含的范围很广，例如从一个简单的矩形到任意的形状。Domain可以简单理解为ROI。 **Domain算子描述** get_domain返回图像的定义域 full_domain（根据图像的尺寸）返回图像的最大定义域 rectangle1_domain用平行于坐标轴的矩形去裁剪图像的定义域。 注意：图像自身大小不变reduce_domain用任意形状的区域去裁剪图像的定义域。 注意：图像自身大小不变crop_do..
55-OpenCVSharp 创建实现Halcon的rectangle1_domain算子（用于根据给定的矩形区域）
weixin_45590420的博客
03-05 356
Halcon的Rectangle1_domain算子用于根据给定的矩形区域（row1, column1, row2, column2）提取图像的子域。
（总结一）Halcon基础之寻找目标特征+转正
m0_48095841的博客
06-27 2668
halcon
halcon算子翻译——rectangle1_domain
weixin_34072159的博客
01-19 399
名称 rectangle1_domain - 将图像的域（ROI）缩小到矩形。 用法 rectangle1_domain(Image : ImageReduced : Row1, Column1, Row2, Column2 : ) 描述 算子rectangle1_domain将给定图像的定义域缩小为指定的矩形。 输入图像的旧域被忽略。 矩阵的大小没有改变。 并行 ●　　支持计算设备...
Halcon: 获取仿射矩形-rectangle2的四个顶点、四条边的中点
ruotianxia的博客
02-21 8082
Halcon 工业应用实用教程中的一个例子： * CenterY : 仿射矩形中心y * CenterX: 仿射矩形中心x * Phi: 仿射矩形角度 * Len1: 仿射矩形宽的一半 * Len2: 仿射矩形高的一半 * CornerY: 仿射矩形端点y * CornerX: 仿射矩形端点x * LineCenterY: 仿射矩形边中点y * LineCenterx: 仿射矩形边中点x * 矩...
【Halcon】 Halcon直线检测（LD）
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dev_update_off () dev_close_window () dev_open_window (0, 0, 800, 600, 'white', WindowHandle) dev_set_draw ('margin') read_image( Image,'fabrik') *ROI dev_display(Image) draw_rectangle1(WindowH
Halcon学习之五：有关图像的定义域的函数
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<br />1、add_channels ( Regions, Image : GrayRegions : : )<br />将Image图像的灰度值赋给区域Regions，得到GrayRegions。<br />2、change_domain ( Image, NewDomain : ImageNew : : )<br />改变Image图像的定义域<br />3、full_domain ( Image : ImageFull : : )<br />扩张Image图像的定义域到最大。<br />4、get
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设计一个基于 Dify 的智能摘要与重点提取 Agent，需结合Prompt 工程、模型能力配置和工作流优化，确保对长文本的高效解析和关键信息提炼。1. 明确任务需求与输入输出输入：长文本内容（如文章、报告、会议记录）或文本 URL输出摘要：简洁概括原文核心内容，控制在原文长度的 10%-20%重点列表：分点列出关键数据、结论、行动项等可选：关键词提取、情感倾向分析示例场景输入：一篇 5000 字的行业报告。
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在OpenCvSharp中，替代halcon中的算子create_metrology_model
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在OpenCVSharp中，如果你需要完成类似Halcon库中`create_metrology_model`的功能，它通常涉及到机器视觉的标定过程，即创建相机的几何模型。在OpenCVSharp中，你可以通过以下几个步骤来构建相似功能： 1. **获取图像**: 首先，你需要读取相机的输入图像或者视频流。 ```csharp Mat image = Cv2.ImRead("image.jpg", ImreadModes.Color); ``` 2. **选择特征点**: 使用`FindChessboardCorners`或者`GoodFeaturesToTrack`等函数检测图像中的特征点。 ```csharp vector<Point2f> corners = new vector<Point2f>(); bool found, good; Cv2.FindChessboardCorners(image, out corners, ref found, paramsForChessboard); ``` 3. **校准过程**: 创建`InputArray`对象并计算内参数矩阵和畸变系数，这类似于标定过程。 ```csharp InputArrayOfArrays objPoints = new InputArrayOfArrays(); objPoints.Create(new Point3f[][] { cornerPositionsInRealWorld }); Size patternSize = new Size(chessboardColumns, chessboardRows); Mat cameraMatrix = Mat.eye(3, 3, CvType.CV_64F); Mat distCoeffs = new Mat(); Mat rvecs, tvecs; double[] parameters; bool success = Cv2.CalibrateCamera(objPoints, corners, image.Size(), cameraMatrix, distCoeffs, ref rvecs, ref tvecs, parameters); ``` 4. **创建模型**: 这里并没有直接对应的“create_metrology_model”操作，但在得到标定结果后，你可以根据需要进一步处理这些参数，比如存储成文件供后续使用。 请注意，OpenCVSharp的API可能略有差异，具体细节请查阅官方文档。如果你的需求更复杂，可能需要利用OpenCV的其他高级特性如`calibrateCameraModel`或`fundamentalMatrix`等。
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