为什么看halcon自带的示例代码是最好的halcon学习方式

本文探讨了机器视觉领域的halcon软件学习途径,介绍了halcon作为专业机器视觉SDK的重要性,对比了培训课程与自学的不同,强调了halcon示例代码在学习过程中的核心作用。

由于智能制造和人工智能的火热,直接让机器视觉这个行业也火热起来。在机器视觉这个行业,对于我们技术人员来说,halcon、opencv、Ni-vision、VisionPro、CeresSolver等等就成为了我们敲开机器视觉工程师大门的敲门砖。

在这些机器视觉专用SDK中,最容易让新手入门,也最专业实用的是halcon。

想要学习halcon,我们有多种选择,比如:你可以报一个培训班,一般学习时间一个半月到三个月,你需要到培训公司的指定地点去学习,培训费用一般在一万元左右。能学到的halcon内容基本包括二维平面相关的内容。你也可以关注网上的线上课程,目前在网易云上有火星人的halcon课程,价格600元,不过该课程内容还不到halcon整个内容的四分之一,如标定、缺陷检测、三维、等等重要内容,都不包含。

其实,还有另外一个方式,就是自己通过halcon给出的帮助手册以及示例程序学习。如下图所示:

我们可以看到,其实halcon的学习资料是很完善的,所有的示例程序按照在工业上的应用范围和领域进行了分类,同时,还按照各个示例实现的方法进行了分类。再加上halcon对各个算子的解析也有详细的解释,这个在我们自学的时候也有很大的帮助。

首先,需要清楚的一点是:上面提及的所有的学习方式,对halcon自带示例的学习都是重要的组成部分。通过边运行halcon的示例代码,看执行效果,边分析halcon的示例代码,从而学习halcon的各种算子的使用,以及在具体的项目中,我们需要怎样去使用halcon的算子。

再就是:所有写过代码的人都知道,学习编程的过程,就是不断学习别人的代码,然后为我所用的过程。有些是我们能直接使用别人的代码片段为我所有;有些是,我们能学习别人的思路,为我们所用。不管是哪种方式,首要的条件是:我们得先看过很多别人的代码,然后我们才能知道,在哪能找到我们需要的代码。

既然只是谁带领你学习这些就在你眼前的这些代码,那么,为什么不可以自己学习呢?自己学习,会碰到的难处是:要学的很多,该从哪开始学习;哪些才是常用的重点;学习过程中的孤独等等的问题。可是,一旦你踏上了技术这条路,那么不断学习就会伴随着整个职业生涯,一招鲜在技术这个行当是绝对不行的。所以我们需要有自学的能力,从而支撑我们在整个技术生涯中不断向上。

那么,何不从学习halcon开始呢。资料齐全,只待去学。为了各位选择自学的朋友能在自学之路上走得更加顺畅一些,下面的公众号里边,会持续的分享笔者曾经自学过程中的学习笔记,希望能和各位交流学习。

 

代码分析共享公众号:

 

Halcon是一款由德国MVTec公司开发的机器视觉软件库,具有广泛的应用领域和强大的功能。 ### Halcon使用指南 - **安装与配置**:在官方网站下载适合自己操作系统的Halcon版本,安装完成后,需要配置开发环境,例如在Visual Studio中配置Halcon的库文件和头文件路径,以便后续开发使用。 - **基本操作流程**:通常的流程是先进行图像采集,可通过Halcon支持的多种图像采集设备完成;接着进行图像预处理,如滤波、增强等操作来改善图像质量;然后进行特征提取,像边缘检测、轮廓提取等;最后进行目标识别和测量等任务。 ### Halcon教程 - **官方教程**:MVTec公司在其官方网站上提供了详细的教程文档,涵盖从基础的图像显示、处理到高级的3D视觉、深度学习等内容。这些教程以示例代码和详细解释相结合的方式呈现,适合不同水平的开发者学习。 - **在线视频教程**:在一些视频分享平台上,有许多开发者上传的Halcon教程视频。这些视频以实际操作为主,直观地展示了Halcon在不同场景下的使用方法,对于初学者来说更容易理解。 ### Halcon案例 - **工业检测**:在电子制造行业,Halcon可用于检测电路板上的元件是否缺失、引脚是否弯曲等问题。通过对采集到的电路板图像进行处理和分析,能够快速准确地判断产品是否合格。 - **物流仓储**:在物流行业,Halcon可以用于货物的尺寸测量和形状识别。利用3D视觉技术,对货物进行扫描,获取其三维信息,从而实现自动化的仓储管理和物流配送。 ### Halcon技术资料 - **函数手册**:Halcon提供了丰富的函数库,函数手册详细介绍了每个函数的功能、参数和使用方法。开发者可以根据实际需求查找相应的函数,并进行调用。 - **算法文档**:对于一些复杂的算法,如深度学习算法、3D视觉算法等,Halcon提供了详细的算法文档,解释了算法的原理和实现细节,有助于开发者深入理解和应用这些算法。 以下是一个简单的Halcon代码示例,用于读取并显示一张图像: ```python import halcon as ha # 创建Halcon窗口 ha.open_window(0, 0, 512, 512, 0, 'visible', '', window_handle := hv_WindowHandle) # 读取图像 ha.read_image(ho_Image, 'example_image.jpg') # 在窗口中显示图像 ha.disp_obj(ho_Image, hv_WindowHandle) ```
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