Halcon学习之七：改变图像的现实方式和大小
halcon区域仿射变换
Halcon区域仿射变换1. 介绍Halcon是一种强大的机器视觉库，用于开发各种视觉应用程序。
其中之一的功能是区域仿射变换，它可以将一个图像区域按照指定的仿射变换矩阵进行变形。
本文将介绍Halcon中区域仿射变换的基本原理、使用方法和示例。
2. 原理区域仿射变换是指对一个二维图像区域进行平移、旋转、缩放和剪切等线性变换操作。
这些操作可以通过一个3x3的仿射变换矩阵来表示，该矩阵可以通过多个参数进行定义。
常见的仿射变换包括平移、旋转、缩放和剪切。
平移通过改变图像区域的原点坐标来实现；旋转通过改变图像区域中每个点的坐标来实现；缩放通过改变图像区域中每个点的坐标和大小来实现；剪切通过改变图像区域中每个点的坐标和倾斜角度来实现。
3. 使用方法在Halcon中，要进行区域仿射变换，需要先创建一个表示待处理图像区域的对象，然后定义一个仿射变换矩阵，并将其应用于图像区域对象上。
下面是一个示例代码，演示了如何使用Halcon进行区域仿射变换：read_image(Image, 'image.jpg')threshold(Image, Region, 128, 255)affine_trans_region(Region, TransformedRegion, HomMat2D)在这个示例中，首先使用read_image函数读取一张图像，并使用threshold函数对图像进行二值化处理，得到一个表示图像区域的对象Region。
然后通过定义一个仿射变换矩阵HomMat2D，并使用affine_trans_region函数将变换应用于图像区域对象上，得到变形后的图像区域对象TransformedRegion。
4. 示例下面是一个具体的示例，展示了如何使用Halcon进行区域仿射变换。
首先，我们读取一张待处理的图像，并对其进行二值化处理：read_image(Image, 'image.jpg')threshold(Image, Region, 128, 255)接下来，我们定义一个仿射变换矩阵，并设置相关参数：HomMat2D := hom_mat2d_identity()HomMat2D := hom_mat2d_translate(HomMat2D, 100, -50) // 平移HomMat2D := hom_mat2d_rotate(HomMat2D, 30) // 旋转HomMat2D := hom_mat2d_scale(HomMat2D, 0.8, 1.2) // 缩放HomMat2D := hom_mat2d_shear(HomMat2D, 0.1, 0.2) // 剪切然后，我们将定义好的仿射变换矩阵应用于图像区域对象上：affine_trans_region(Region, TransformedRegion, HomMat2D)最后，我们可以显示原始图像和变形后的图像进行对比：dev_display(Image)dev_display(TransformedRegion)通过运行上述代码，我们可以看到原始图像和变形后的图像同时显示在屏幕上。
halcon 任意畸变校正方法
随着计算机视觉技术的不断发展，图像处理在各个领域的应用也越来越广泛。
在图像处理中，由于各种因素的影响，图像中常常会出现各种畸变，例如径向畸变、切向畸变等。
畸变的存在会严重影响图像的质量和后续的图像处理和分析。
畸变校正成为了图像处理中一个重要的环节。
在图像处理中，halcon软件提供了多种畸变校正的方法，可以根据实际情况选择合适的方法来进行畸变校正。
下面将介绍halcon软件中常用的几种畸变校正方法：1. 标定畸变系数：标定畸变系数是一种常用的畸变校正方法，它通过对相机进行标定，获取相机的畸变系数，然后利用这些畸变系数对图像进行校正。
这种方法的优点是校正效果好，缺点是需要事先标定相机，工作量较大。
2. 几何畸变校正：几何畸变校正是一种通过几何变换的方法来进行畸变校正的技术。
它通过对图像进行仿射变换、透视变换等几何变换操作，来消除图像中的畸变。
这种方法的优点是计算量较小，缺点是校正效果受到几何变换的限制。
3. 网格畸变校正：网格畸变校正是一种通过将图像划分成网格，然后对每个网格进行畸变校正的方法。
它通过对每个网格进行局部的校正操作，来消除图像中的畸变。
这种方法的优点是校正效果较好，缺点是计算量较大。
除了以上介绍的几种畸变校正方法之外，halcon软件还提供了其他一些畸变校正方法，例如图像配准、棋盘格校正等。
在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的畸变校正方法来进行图像处理。
畸变校正是图像处理中一个重要的环节，halcon软件提供了多种畸变校正的方法，可以根据实际情况选择合适的方法来进行畸变校正。
希望通过本文的介绍，能够帮助大家更好地理解和应用畸变校正技术。
畸变校正在计算机视觉和图像处理领域中起着至关重要的作用。
无论是工业检测中的零件定位、医学影像中的疾病诊断，还是无人驾驶汽车中的环境感知，都需要对图像中的畸变进行有效的校正，以确保后续的图像处理和分析工作能够准确、可靠地进行。
在实际应用中，由于不同场景和设备的差异，图像中的畸变也呈现出多样化的特点。
博客halcon学习经验
HALCON是当今machine vision技术的代表，它总是以最新科技为基础，提供了现今市场中最强大的vision library。
除了提供了完整的标准machine vision功能，还有一系列优异的功能，例如，3D相机校正，形状以及原件导向的匹配，次像元精度的物体撷取，计算，利用双像立体量测，任意形状的ROI，以及更多的功能。
用HALCON 来开发程序的流程：1 、利用 HDevelop 检视分析影像，建立计算雏形，最后完成视觉计算方法的发展。
程序可以分成不同的子程序，每个procedures 可以只做一件事，像初始化，计算，或是清除。
主程序用于呼叫其它子程序，传递影像或是接收显示结果。
最后，程序输出成我们要用的程序代码，接续下一步工作。
2 、完整的程序发展是在程序设计环境中进行，像是 Microsoft Visual Studio 。
由 HDevelop 输出的程序代码，透过指令加入程序中 ( 例如 include) 。
至于程序的接口等等则是利用程序语言的功能来建构，接下来， compiled and linked ，产生应用程序。
自行撰写的程序和 HALCON library 一起装入机器中出货，或是将程序卖到客户处。
参数和数据结构：HALCON 有两种基本的数据型态 : 图像数据 (iconic ，例如影像 ) 以及控制数据 ( control ，例如变量，整数，字符串，handle 等等 ) 。
所有运算子的参数都是以相同的方式排列：输入图像，输出图像，输入控制，输出控制。
当然，并非所有的运算子都具有上列四类参数，不过参数排列的次序依旧相同。
ROI ：影像中要处理的数据范围。
region 即是一堆像元的集合。
region 中的像元不一定要相连，如果要让相连接的像元成为一个 region ，只要呼叫运算子 connection 即可。
XLD 包含了所有等值线以及多边型的数据。
XLD 对象中除了点坐标数据，还包含了全域或区域属性，例如 edge 方向，或是分割时的 regression 参数等等。
C#和Halcon交互实现图片的放大和缩小
C#和Halcon交互实现图⽚的放⼤和缩⼩【转载】e.Delta>0表⽰⿏标向上滚动，e.Delta<0表⽰向下滚动要拖动的图像为Measure.currentImageL,可以更换。
#region⿏标实现放⼤缩⼩,移动图⽚//⿏标滚动事件：实现放⼤和缩⼩图像private void WinHandle_HMouseWheel(object sender, HalconDotNet.HMouseEventArgs e){try{HWindowControl WinHandle = sender as HWindowControl;HObject ho_currentImage = null;HOperatorSet.GenEmptyObj(out ho_currentImage);if ( == "WinHandle_Left"){ho_currentImage = Measure.ho_CurrentImageL;}if ( == "WinHandle_Right"){ho_currentImage = Measure.ho_CurrentImageR;}//放⼤倍数，当前⿏标选择的图像点坐标Row, Col，按下⿏标的左键还是右键：o-没按下，1-左键，2-中键，4-右键HTuple Zoom, Row, Col, Button;HTuple RowLeftUpper, ColumnLeftUpper, RowRightLower, ColumnRightLower, Ht, Wt, ImagePartRowLeftUp, ImagePartColLeftUp, ImagePartRowRightLow, ImagePartColRightLow;//⿏标向上滚动表⽰放⼤if (e.Delta > 0){Zoom = 1.5;}//向下滚动缩⼩else{Zoom = 0.5;}//返回输出窗⼝中⿏标指针和⿏标按钮所按下的像素精确图像坐标，输出当前⿏标指针点的图像坐标以及按下的是⿏标左键还是右键，0是⿏标左键HOperatorSet.GetMposition(WinHandle.HalconWindow, out Row, out Col, out Button);//Get part返回窗⼝中显⽰的图像部分的左上⾓和右下⾓//得到当前的窗⼝坐标,Row0:图像部分左上⾓的⾏索引,Column0:图像部分左上⾓的列索引，Row00:图像部分右下⾓的⾏索引,Column00:图像部分右下⾓的列索引HOperatorSet.GetPart(WinHandle.HalconWindow, out RowLeftUpper, out ColumnLeftUpper, out RowRightLower, out ColumnRightLower);//显⽰的部分图像的⾼Ht = RowRightLower - RowLeftUpper;//显⽰的部分图像的宽Wt = ColumnRightLower - ColumnLeftUpper;//普通版halcon能处理的图像最⼤尺⼨是32K*32K。
halcon 几何变换
halcon 几何变换
Halcon是一款用于机器视觉应用开发的软件库，其几何变换功能可以用来对图像进行平移、旋转、缩放和仿射等变换操作。
在Halcon中，可以使用以下函数来实现几何变换：
1. affine_trans_image()：用于对图像进行仿射变换，可以通过指定仿射矩阵来进行旋转、平移、缩放和错切等变换操作。
2. hom_mat3d_translate()：用于对3D图像进行平移变换，可以通过指定平移向量来实现。
3. hom_mat3d_rotate()：用于对3D图像进行旋转变换，可以通过指定旋转轴和旋转角度来实现。
4. projective_trans_image()：用于对图像进行透视变换，可以通过指定透视矩阵来实现。
5. hom_mat2d_identity()：用于创建2D仿射变换的单位矩阵，可以用来初始化变换矩阵。
这些函数可以在Halcon的开发环境中使用，详细的使用方法和参数说明可以参考Halcon的官
方文档。
halcon 反射变换 变形
Halcon反射变换变形一、引言Halcon是一款强大的机器视觉库，提供了丰富的图像处理和分析功能。
其中，反射变换是Halcon中的一个重要功能，可以对图像进行形变操作。
本文将详细介绍Halcon中的反射变换功能，包括原理、应用场景和实现方法。
二、原理2.1 反射变换概述反射变换是指通过将图像按照某个轴进行反转，从而实现图像的形变。
在Halcon 中，可以通过指定反射变换的轴和变换类型来实现不同的图像形变效果。
2.2 反射变换的数学原理反射变换可以通过矩阵运算来表示。
假设图像的坐标为(x, y)，进行水平反射变换时，可以通过以下公式计算新坐标(x’, y’)：x' = -xy' = y同样地，进行垂直反射变换时，可以通过以下公式计算新坐标(x’, y’)：x' = xy' = -y2.3 反射变换的实现方法在Halcon中，可以通过调用相应的函数来实现反射变换。
具体而言，可以使用flip_image函数来实现图像的反射变换。
该函数需要指定反射变换的轴和变换类型作为输入参数，并返回变换后的图像。
三、应用场景反射变换在机器视觉中有广泛的应用场景，下面列举了几个常见的应用场景。
3.1 图像翻转图像翻转是反射变换的一种简单应用，可以将图像沿水平或垂直方向进行翻转。
通过图像翻转可以实现镜像效果，常用于图像处理和设计中。
3.2 物体识别在物体识别中，反射变换可以用于对图像进行形变，从而提高物体识别的准确性。
通过反射变换，可以将物体在不同角度下的图像进行对齐，减少干扰因素，提高识别率。
3.3 视觉导航在视觉导航中，反射变换可以用于对图像进行形变，从而实现对目标物体的跟踪和定位。
通过反射变换，可以将目标物体在不同视角下的图像进行对齐，减少干扰因素，提高导航的准确性。
3.4 图像拼接在图像拼接中，反射变换可以用于对图像进行形变，从而实现不同图像的无缝拼接。
通过反射变换，可以将不同图像的边缘进行对齐，减少拼接的瑕疵，提高拼接的质量。
使用图像处理技术进行图像尺寸调整的步骤
使用图像处理技术进行图像尺寸调整的步骤图像尺寸调整是常见的图像处理任务之一。
通过改变图像的尺寸，我们可以调整图像的大小，以适应不同的需求和应用场景。
在本文中，我将介绍使用图像处理技术进行图像尺寸调整的步骤。
第一步是选择合适的图像处理工具。
有许多图像处理软件和库可供选择，如Adobe Photoshop、GIMP、OpenCV等。
根据个人需要和熟悉程度，选择一个合适的工具进行图像尺寸调整。
第二步是打开需要调整的图像。
在选择了合适的工具后，打开需要进行尺寸调整的图像文件。
通常可以通过菜单栏中的“文件”选项或工具栏上的“打开”按钮来实现。
第三步是确定调整后的图像尺寸。
在进行尺寸调整之前，需要确定所需的新尺寸。
这可以通过直接指定宽度和高度的像素值，或者按照比例缩放的方式来实现。
例如，如果想将图像的宽度调整为500像素，并且保持宽高比例不变，可以将高度的像素值根据宽高比例计算出来。
第四步是选择合适的调整方式。
根据图像的具体内容和应用需求，可以选择不同的调整方式。
常见的调整方式包括等比例缩放、裁剪和填充等。
等比例缩放可以保持图像的宽高比例不变，裁剪可以删除图像的一部分以适应新尺寸，填充则是在图像周围添加额外的像素以适应新尺寸。
第五步是进行尺寸调整操作。
根据选择的调整方式，进行相应的操作。
对于等比例缩放，可以直接设置新的宽度或高度值，并保持宽高比例不变。
对于裁剪，可以选择保留图像的中心部分或者指定特定的区域进行裁剪。
对于填充，可以选择在图像的周围添加一定数量的像素来实现尺寸调整。
第六步是保存调整后的图像。
在完成尺寸调整操作后，记得保存调整后的图像。
通常可以通过菜单栏中的“文件”选项或工具栏上的“保存”按钮来实现。
保存时可以选择不同的图像格式，如JPEG、PNG等，根据实际需求选择合适的格式。
第七步是查看和评估结果。
保存图像后，可以打开新生成的图像文件并查看调整后的效果。
如果需要进一步的调整，可以重新进行尺寸调整操作，直到满足需求为止。
halcon仿射变换的作用
halcon仿射变换的作用Halcon是一种计算机视觉软件库，它提供了丰富的图像处理和分析功能，其中包括了仿射变换。
仿射变换是一种对图像进行几何变换的技术，通过对图像进行平移、旋转、缩放和剪切等操作，可以实现对图像的形状和位置进行调整。
本文将介绍Halcon仿射变换的作用以及其在计算机视觉领域中的应用。
1. 理解仿射变换在介绍Halcon仿射变换之前，我们先来了解一下什么是仿射变换。
仿射变换是一种通过线性变换和平移来改变图像位置和形状的技术。
线性变换包括了旋转、缩放和剪切等操作，它们可以保持图像的平行性和共线性。
平移操作是指将图像沿着水平和垂直方向进行移动。
2. Halcon仿射变换的功能Halcon提供了一系列的仿射变换功能，可以根据用户的需求对图像进行各种形状和位置的调整。
下面将介绍几种常见的仿射变换功能：2.1 旋转旋转是一种常见的仿射变换操作，它可以将图像按照一定角度进行旋转。
在Halcon中，我们可以通过指定旋转角度来实现对图像的旋转。
旋转可以用于图像的校正、目标匹配等应用场景。
2.2 缩放缩放是指按照一定比例改变图像的大小。
在Halcon中，我们可以通过指定缩放因子来实现对图像的缩放操作。
缩放功能可以应用于目标检测、图像放大、缩略图生成等方面。
2.3 剪切剪切是一种通过裁剪图像来改变图像形状的操作。
在Halcon中，我们可以通过指定剪切区域来实现对图像的剪切操作。
剪切功能可以应用于分割图像中的目标、去除图像中的干扰部分等方面。
2.4 平移平移是一种将图像沿着水平和垂直方向进行移动的操作。
在Halcon中，我们可以通过指定平移向量来实现对图像的平移操作。
平移功能可以用于图像配准、图像拼接等应用场景。
3. Halcon仿射变换在计算机视觉中的应用Halcon仿射变换在计算机视觉领域中有着广泛的应用。
下面介绍几个典型的应用场景：3.1 目标检测与识别通过对图像进行仿射变换，我们可以调整目标的形状和位置，从而实现目标的检测与识别。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Halcon学习之七：改变图像的现实方式和大小
change_format ( Image : ImagePart : Width, Height : )
改变Image图像大小,而且ImagePart图像为灰度值图像。
crop_domain ( Image : ImagePart : : )
从Image图像中裁剪一个矩形区域。
这个矩形的周长最小。
crop_domain_rel ( Image : ImagePart : Top, Left, Bottom, Right : )删除相关区域，Top为顶端裁剪的行数，Left，Bottom，Right类似。
crop_part ( Image : ImagePart : Row, Column, Width, Height : )删除一个矩形图像区域。
Row为右上角的列标索引。
Width, Height为新图像ImagePart的宽度和高度。
crop_rectangle1 ( Image : ImagePart : Row1, Column1, Row2,
Column2 : )
删除一个矩形图像区域。
tile_channels ( Image : TiledImage : NumColumns, TileOrder : )将多通道图像平铺为一幅大的单通道图像。
NumColumns为平铺的列数。
TileOrder为平铺的方式。
tile_images ( Images : TiledImage : NumColumns, TileOrder : )将多通道平铺。
程序：
[c-sharp]view plaincopyprint?
1.read_image (Image, 'G:/Halcon/机器视觉
/images/brycecanyon1.png')
2.get_image_pointer1 (Image, Pointer, Type, Width, Height)
3.change_format (Image, ImagePart, Width/2, Height/2)
4.crop_domain (Image, ImagePart1)
5.crop_domain_rel (ImagePart1, ImagePart2, -20, -20, -1, -1)
6.crop_part (ImagePart2, ImagePart3, 100, 100, Width, Height)
7.crop_rectangle1 (ImagePart3, ImagePart4, 100, 100, 200, 200)
8.tile_channels (Image, TiledImage, 2, 'horizontal')
9.tile_images (Image, TiledImage1, 1, 'vertical')
10.t ile_images_offset (Image, TiledImage2, 0, 0, 50, 50, -1, -1,
Width, Height)。