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。
图像的几何变换的两种实现(旋转、平移、放大、缩小)
面向对象程序设计学号：2学生所在学院：信息工程学院学生姓名：邵丽群任课教师：熊邦书教师所在学院：信息工程学院2013级实现图像的几何变换电子信息工程信息工程学院摘要：几何变换是最常见的图像处理手段，通过对变形的图像进行几何校正，可以得出准确的图像。
常用的几何变换功能包括图像的平移、图像的镜像变换、图像的转置、图像的缩放、图像的旋转等等。
目前数字图像处理的应用越来越广泛，已经渗透到工业、航空航天、军事等各个领域，在国民经济中发挥越来越大的作用。
作为数字图像处理的一个重要部分，本文接受的工作是如何Visual C++编程工具设计一个完整的应用程序，实现经典的图像几何变换功能。
程序大概分为两大部分：读写BMP图像，和数字图像的几何变换。
即首先用Visual C++创建一个单文档应用程序框架，在实现任意BMP图像的读写，打印，以及剪贴板操作的基础上，完成经典的图像几何变换功能。
图像几何变换的Visual C++编程实现，为校内课题的实现提供了一个实例。
关键字：图像处理；几何变换（图像的平移、缩放、转置、旋转和镜像变换）；BMP图像；Visual C++一、引言图像几何变换是指用数学建模的方法来描述图像位置、大小、形状等变化的方法。
在实际场景拍摄到的一幅图像，如果画面过大或过小，都需要进行缩小或放大。
如果拍摄时景物与摄像头不成相互平行关系的时候，会发生一些几何畸变，例如会把一个正方形拍摄成一个梯形等。
这就需要进行一定的畸变校正。
在进行目标物的匹配时，需要对图像进行旋转、平移等处理。
在进行三维景物显示时，需要进行三维到二维平面的投影建模。
因此，图像几何变换是图像处理及分析的基础。
图像几何变换是计算机图像处理领域中的一个重要组成部分，也是值得深讨的一个重要课题。
在图像几何变换中主要包括图像的放缩、图像的旋转、图像的移动、图像的镜像、图像的块操作等内容，几何变换不改变图像的像素值，只改变像素所在的几何位置。
从广义上说，图像是自然界景物的客观反映，是人类认识世界和人类本身的重要源泉。
工业机器视觉基础教程-halcon篇
工业机器视觉基础教程-halcon篇工业机器视觉是指应用机器视觉技术在工业生产中，实现产品质量检测、工业自动化等一系列目标。
而HALCON则是一款功能齐全、具备丰富图像处理库的应用授权软件。
本文将介绍HALCON图像处理中的基本操作和应用。
一、HALCON图像处理的基本操作1.图像加载：使用read_image操作，该操作可以加载多种图像格式的图片文件。
如：read_image(Image, “test.jpg”)。
2.图像显示：使用disp_image操作可以对加载图像进行可视化处理并显示在界面上。
如：disp_image（Image）。
3.图像缩放：resize_image操作可以对图像进行缩放处理，缩放后的图像尺寸可以根据需求调整。
如：resize_image（Image，Image2，800，600，”bilinear”）。
4.图像灰度化：使用rgb1_to_gray操作可以将彩色图像转化为灰度图像。
如：rgb1_to_gray（Image，Image2）。
5.边缘检测：使用edge_image操作可以对图像进行边缘检测，检测出目标区域的轮廓和边缘。
如：edge_image（Image，Image2，”canny”）。
6.形态学操作：morph_operator操作可以对图像进行形态学操作，如膨胀、腐蚀、开、闭等。
如：morph_operator（Image，Image2，”dilation”，5）。
7.颜色分割：color_segmentation操作可以根据像素的颜色信息进行分割处理，一般是针对彩色图像。
如：color_segmentation （Image，Image2，“HSV”，[1, 0，0]，[255， 255， 255]）。
二、HALCON图像处理的应用1.工业质检：HALCON图像处理可以应用于工业质检领域，在生产线上进行产品质量检测，包括外观、尺寸、缺陷等。
2.智能制造：HALCON图像处理可以实现机器视觉智能制造，根据生产工艺流程和生产数据进行智能制造调节和优化。
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。
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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?read_image (Image, 'G:/Halcon/机器视觉
/images/brycecanyon1.png')
get_image_pointer1 (Image, Pointer, Type, Width, Height)
change_format (Image, ImagePart, Width/2, Height/2)
crop_domain (Image, ImagePart1)
crop_domain_rel (ImagePart1, ImagePart2, -20, -20, -1, -1)
crop_part (ImagePart2, ImagePart3, 100, 100, Width, Height)
crop_rectangle1 (ImagePart3, ImagePart4, 100, 100, 200, 200)
tile_channels (Image, TiledImage, 2, 'horizontal')
tile_images (Image, TiledImage1, 1, 'vertical')
tile_images_offset (Image, TiledImage2, 0, 0, 50, 50, -1, -1, Width, Height)。