Halcon在机器视觉中的应用举例
halcon边缘检测例子
halcon边缘检测例子Halcon是一款功能强大的机器视觉库，其边缘检测功能可以帮助我们在图像中找出物体的边缘，从而实现目标检测和分割。
下面将以Halcon边缘检测例子为题，列举一些常用的边缘检测方法和技巧。
一、Sobel算子边缘检测Sobel算子是一种常用的边缘检测算法，它通过计算图像的一阶导数来寻找边缘。
Halcon中可以使用函数SobelA来实现Sobel算子的边缘检测，可以设置不同的参数来调整检测结果的灵敏度。
二、Canny算子边缘检测Canny算子是一种经典的边缘检测算法，它结合了高斯滤波、梯度计算和非最大值抑制等步骤，可以得到更准确的边缘检测结果。
Halcon中可以使用函数EdgesSubPix来实现Canny算子的边缘检测，可以设置不同的参数来调整检测结果的质量和灵敏度。
三、Laplacian算子边缘检测Laplacian算子是一种基于二阶导数的边缘检测算法，它可以检测出图像中的高频变化，从而找到边缘。
Halcon中可以使用函数Laplace来实现Laplacian算子的边缘检测，可以设置不同的参数来调整检测结果的灵敏度。
四、Roberts算子边缘检测Roberts算子是一种简单但有效的边缘检测算法，它通过计算图像中像素点的灰度差来判断是否存在边缘。
Halcon中可以使用函数RobertsA来实现Roberts算子的边缘检测，可以设置不同的参数来调整检测结果的灵敏度。
五、Prewitt算子边缘检测Prewitt算子是一种基于一阶导数的边缘检测算法，它通过计算图像中像素点的灰度变化来寻找边缘。
Halcon中可以使用函数PrewittA来实现Prewitt算子的边缘检测，可以设置不同的参数来调整检测结果的灵敏度。
六、Scharr算子边缘检测Scharr算子是一种改进的Sobel算子，它可以更好地抵抗噪声干扰，提供更准确的边缘检测结果。
Halcon中可以使用函数ScharrA来实现Scharr算子的边缘检测，可以设置不同的参数来调整检测结果的灵敏度。
HALCON在3D视觉及机器人中的应用介绍
HALCON在3D视觉及机器人中的应用介绍在3D视觉领域中，HALCON可以进行3D建模、3D测量和3D视觉检测等任务。
首先，HALCON可以实现3D点云数据的获取和处理。
它具有强大的点云库，可以对点云数据进行滤波、配准和拼接等操作，从而得到高质量的3D重建结果。
其次，HALCON还可以进行3D模型的创建和匹配。
它具有多种建模方法，包括基于CAD模型、基于视觉标定和基于深度图像等，可以根据实际需求选择最合适的方法。
此外，HALCON还可以进行3D物体的姿态估计和测量，可以实现对物体的精确定位和尺寸测量，可以广泛应用于工业自动化、智能制造和机器人视觉等领域。
在机器人领域中，HALCON可以用于机器人的视觉导航、目标检测和物体抓取等任务。
首先，HALCON可以与机器人系统进行无缝集成，实现机器人的定位和导航。
它可以通过摄像头获取环境图像，并进行图像处理和分析，实现机器人的自主导航和路径规划。
其次，HALCON可以用于机器人的目标检测和识别。
它具有强大的图像处理和模式识别功能，可以实现对不同目标的检测和识别，可以帮助机器人实现智能感知和自主决策。
此外，HALCON还可以用于机器人的物体抓取和操作。
它可以根据3D物体的形状和姿态信息，实现对物体的精确抓取和操作，可以广泛应用于工业机器人、服务机器人和医疗机器人等领域。
除了上述应用外，HALCON还可以应用于其他一些领域的机器视觉和机器人控制任务。
比如，HALCON可以用于医疗影像的处理和分析，可以帮助医生实现病灶的定位和诊断。
此外，HALCON还可以用于安防监控和智能交通系统中的车辆识别和行人跟踪，可以帮助实现安全管理和交通流量控制。
此外，HALCON还可以应用于无人机、无人车和无人潜水器等无人系统中，可以帮助实现自主导航和环境感知。
总之，HALCON在3D视觉及机器人中的应用非常广泛，可以帮助解决各种复杂的视觉和控制问题，是一个非常有价值的工具和平台。
halcon目标检测案例
halcon目标检测案例Halcon是一款强大的机器视觉软件，拥有丰富的图像处理和分析功能。
其中，目标检测是Halcon的重要功能之一，能够帮助用户实现对图像中目标的自动检测和定位。
下面列举了十个关于Halcon目标检测的案例，以展示其在实际应用中的优势和灵活性。
1. 工业品质检测：在工业生产线上，Halcon可以通过目标检测技术实现对产品外观缺陷的检测，如表面瑕疵、颜色偏差等。
通过训练算法，Halcon能够快速准确地检测出产品中的异常情况，提高生产效率和产品质量。
2. 药品包装检测：在药品生产过程中，Halcon可以应用于药品包装的检测和识别。
通过目标检测算法，Halcon可以检测药品包装盒上的标签和二维码等信息，确保药品的包装符合规定标准，从而保证药品的质量和安全性。
3. 路标识别：在智能交通系统中，Halcon可以应用于路标的识别和检测。
通过训练模型，Halcon能够准确地识别出道路上的各种标识，如交通信号灯、限速标志等，为智能驾驶系统提供准确的环境感知能力。
4. 农作物病害检测：在农业领域，Halcon可以应用于农作物病害的检测和识别。
通过图像处理和机器学习算法，Halcon能够自动识别出农作物叶片上的病害，提前预警农民并采取相应的措施，保证农作物的健康生长。
5. 人脸识别：在安防领域，Halcon可以应用于人脸识别系统的开发。
通过目标检测和特征提取算法，Halcon能够对图像中的人脸进行准确的识别，实现对人员身份的自动判断，提高安全性和便利性。
6. 垃圾分类：在环境保护领域，Halcon可以应用于垃圾分类系统的开发。
通过目标检测和图像识别算法，Halcon能够自动识别垃圾中的有害物质，并将其分离出来，实现自动化的垃圾分类，提高垃圾处理的效率和准确性。
7. 医学影像分析：在医疗领域，Halcon可以应用于医学影像的分析和识别。
通过目标检测和图像分割算法，Halcon能够自动识别医学影像中的病变区域，并提供准确的测量和分析结果，帮助医生进行疾病的诊断和治疗。
halcon代码案例
halcon代码案例摘要：1.Halcon 简介2.Halcon 代码案例概述3.Halcon 代码案例详解4.Halcon 代码案例应用领域5.总结正文：1.Halcon 简介Halcon 是德国Micro-Electronic Development 公司开发的一款工业自动化控制系统软件，主要用于机器视觉和工业自动化领域。
Halcon 具有丰富的功能库和灵活的编程方式，能够满足各种复杂的工业自动化需求。
2.Halcon 代码案例概述本文将通过一个简单的Halcon 代码案例，介绍如何使用Halcon 进行工业自动化控制系统的开发。
本案例将演示如何使用Halcon 实现一个简单的机器视觉功能，即通过摄像头捕捉到的图像，判断一个产品的合格与否。
3.Halcon 代码案例详解（1）准备工作：首先，需要安装Halcon 软件，并连接摄像头设备。
（2）编写程序：打开Halcon 软件，新建一个项目，编写程序如下：```PROGRAM MainVAR// 声明变量Image : ARRAY [1..1024, 1..1024] OF BYTE;Product : ARRAY [1..4] OF BYTE;合格: BOOL;END_VARMETHOD Run// 初始化Image := (ARRAY [1..1024, 1..1024] OF BYTE)();Product := (ARRAY [1..4] OF BYTE)();合格:= FALSE;// 读取摄像头图像READ_IMAGE (Image, "摄像头设备地址")// 对图像进行预处理FOR i := 1 TO 1024 DOFOR j := 1 TO 1024 DOImage[i, j] := Image[i, j] > 128END_FOREND_FOR// 提取产品区域FOR i := 1 TO 4 DOFOR j := 1 TO 4 DOProduct[i, j] := Image[i * 256 + j, i * 256 + j]END_FOREND_FOR// 判断产品合格与否IF Product[1, 1] AND Product[1, 2] AND Product[2, 1] AND Product[2, 2] THEN合格:= TRUEEND_IF// 输出结果IF 合格THENWRITE "合格"ELSEWRITE "不合格"END_IF// 延时SLEEP 100END_METHODEND_PROGRAM```（3）编译运行：编译程序，并在摄像头设备上运行。
halcon实例高级精解
halcon实例高级精解Halcon是一款高级机器视觉软件，广泛应用于工业自动化领域。
它以其强大的图像处理功能和简单易用的编程接口而受到众多工程师和研究人员的青睐。
Halcon的优势之一是其丰富的图像处理算法库。
无论是图像滤波、边缘检测、特征提取还是目标识别，Halcon都提供了多种算法来满足不同应用需求。
例如，对于边缘检测，Halcon提供了基于梯度、基于拉普拉斯算子等多种算法，使用户可以根据实际情况选择最合适的算法来进行边缘检测。
除了图像处理算法，Halcon还提供了丰富的图像分析工具。
用户可以使用Halcon提供的工具来对图像进行分割、测量、统计等操作，从而获取图像中感兴趣的信息。
例如，用户可以使用Halcon的区域分割工具来将图像中的目标分割出来，然后使用测量工具来获取目标的尺寸、位置等信息。
Halcon还支持多种图像输入输出格式，包括常见的图像文件格式和工业相机的图像采集接口。
这使得用户可以方便地将Halcon与其他软件或硬件设备进行集成，实现更复杂的图像处理任务。
尽管Halcon提供了丰富的功能和工具，但它的学习曲线并不陡峭。
Halcon提供了详细的文档和示例代码，用户可以通过学习文档和参考示例代码来快速掌握Halcon的使用方法。
另外，Halcon还提供了友好的图形用户界面，用户可以通过图形界面来配置算法参数，无需编写复杂的代码。
总的来说，Halcon是一款功能强大、易于使用的机器视觉软件。
无论是工程师还是研究人员，在进行图像处理和分析任务时，都可以选择Halcon作为他们的首选工具。
它的高级功能和人性化的设计使得用户可以快速高效地完成各种图像处理任务，为工业自动化领域的发展做出贡献。
halcon 模板匹配案例
halcon 模板匹配案例Halcon是一种机器视觉软件，可以用于图像分析和处理。
下面是一个Halcon模板匹配的案例：1. 准备模板图像和待匹配图像。
模板图像是参考图像，待匹配图像是需要进行匹配的图像。
2. 使用Halcon的create_template操作来创建模板。
这个操作会在模板图像上提取出特征，并将这些特征保存到一个模板文件中，以供后续的匹配使用。
3. 使用Halcon的find_template操作来进行模板匹配。
这个操作会在待匹配图像中找到与模板相似的区域，并返回一个包含匹配结果的数据结构。
4. 通过分析匹配结果，可以得到匹配的位置、角度、缩放因子等信息。
可以根据这些信息来进一步处理图像，如将匹配结果标记在图像上，或者计算两个匹配图像之间的差异。
下面是一个简单的Halcon模板匹配案例的代码：```read_image(模板图像, 模板图像对象)read_image(待匹配图像, 待匹配图像对象)create_template(模板图像对象, 模板参数)find_template(待匹配图像对象, 模板参数, 匹配结果)get_shape_model_origin(模板参数, 模板原点X, 模板原点Y) NumMatches := num_instances(匹配结果)for i := 1 to NumMatchesget_instance_contour(匹配结果, 匹配轮廓, i)get_match_result(匹配结果, 匹配位置X, 匹配位置Y, 匹配角度, 匹配缩放因子, i)// 对匹配位置、角度、缩放因子进行进一步处理endfor```这只是一个简单的模板匹配案例，实际使用时可能需要根据具体情况进行一些调整和优化。
Halcon提供了许多其他的操作和函数，可以根据需要进行进一步的图像处理和分析。
halcon标定例子
halcon标定例子Halcon标定是一种用于机器视觉系统中相机和图像采集设备的校准方法。
通过标定，可以获得相机的内部参数和外部参数，从而提高图像处理和计算机视觉系统的精度和稳定性。
下面是十个关于Halcon标定的例子：1. Halcon标定的基本原理Halcon标定是通过采集一系列已知位置和姿态的标定板图像，从而计算出相机的内部参数和外部参数。
这些参数可以用于图像校正、三维重建等应用。
2. Halcon标定的步骤Halcon标定的主要步骤包括：选择标定板、采集标定图像、提取标定板角点、计算相机参数、优化标定结果等。
3. Halcon标定的精度评估Halcon标定的精度可以通过重投影误差来评估，即将标定板上的角点投影到图像上，然后计算投影点与实际角点之间的距离。
4. Halcon标定的误差来源Halcon标定的误差来源主要包括相机畸变、标定板姿态误差、标定板角点检测误差等。
这些误差会影响标定结果的精度。
5. Halcon标定的应用场景Halcon标定广泛应用于机器视觉系统中的目标检测、定位、测量等任务。
通过标定，可以提高系统的测量精度和稳定性。
6. Halcon标定的优化方法Halcon标定可以通过优化算法来提高标定结果的精度。
常用的优化方法包括非线性最小二乘法、Bundle Adjustment等。
7. Halcon标定的注意事项在进行Halcon标定时，需要注意选择合适的标定板、保证标定板的平整度、正确设置相机参数等。
8. Halcon标定的挑战和解决方案Halcon标定在实际应用中可能面临光照变化、相机运动等挑战。
针对这些问题，可以采用多视角标定、动态标定等方法来解决。
9. Halcon标定的未来发展趋势随着机器视觉技术的不断发展，Halcon标定也在不断演进。
未来的发展趋势包括更精确的标定方法、更高效的标定算法等。
10. Halcon标定的局限性虽然Halcon标定可以提高机器视觉系统的精度和稳定性，但仍然存在一些局限性，如对标定板的要求较高、对标定图像的要求较严格等。
工业机器视觉基础教程-halcon篇
工业机器视觉基础教程-halcon篇
工业机器视觉是利用计算机视觉技术，通过各种相机、传感器等设备，实现对工业制造过程中产品的检测、识别、测量等操作，以提高生产效率和质量。
其中，Halcon 是一款商业化的
视觉软件，是基于面向对象编程思想和C++语言构建而成的
算法和应用开发平台。
Halcon 的特点之一是具有强大的图像处理函数库，可用于高
级图像处理和机器视觉应用的开发。
例如，常常用到的图像预处理（如滤波、抠图、滑动窗口等）、角点检测、边缘检测、二值化、形态学操作、直线/圆检测等操作。
此外，还有一些
高级操作，如三维重建、模板匹配、字符识别、色彩分割、基于深度学习的图像识别等。
使用 Halcon 进行机器视觉应用的第一步是了解其标定系统以
及相应的摄像机标定应用。
Halcon 通过利用多个视觉原理，
并结合了强大的2D/3D机器视觉算法和成像技术，能够实现
高精度的相机标定，并能够使用标定好的摄像机进行高效、准确的三维参数计算和分析。
此外，还需要针对具体的应用场景，对图像进行设计、预处理和分析，以得到最终的应用程序。
除此之外，还需要考虑实际工业现场的环境因素，例如光照、噪声、运动等因素对识别、测量的影响。
在这种情况下，可以使用 halcon 系统灵活的参数调整和自动化算法设计等技术，
来实现对产品的全方位分析、检测及检验，提高生产效益和质量。
总之，作为一款行业顶尖的机器视觉软件，Halcon 在应用于各种机器视觉应用方面都有良好的表现，并能帮助工程师快速高效地进行图像处理、算法设计，以及现场调试和优化案例。
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HALCON实际应用: Blob分析
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Blob分析的基本思想：图像中相关联物体(前景)的像素可以通过其灰度值来标 识
HALCON实际应用: Blob分析
Blob分析主要流程：获取图像、分割图像、提取特征
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Contrast太低
Contrast 理想
Contrast 太高
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模板生成: 金字塔层
inspect_shape_model(Image,ModelImages,ModelRegions,5,40) dev_display(Image) dev_display(ModelRegions)
图像金字塔
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Level 4
Level 3
Level 2
Level 1
图像金字塔
金字塔中的模板
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Level 4
3
2
1
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匹配助手
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HALCON实际应用:形状模板匹配(定位)
从路径获得图像 生成芯片的感兴趣区域 检测模型 检测感兴趣区域
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HALCON实际应用:模板匹配
模板匹配分类
•
Replace this box with度的模板匹配(gray-value-based) －利用模板图像的所有灰度值，不能适应光照变化、缩放变化、多通道 图像等 －用于简单图像 基于形状的模板匹配（shape-based） －使用边缘特征定位物体 －对于很多干扰因素不敏感，例如光照变化、聚焦模糊，缩放变化等， 适用于多通道图像 －不适用于纹理图像 基于组件的模板匹配(component-based) －适用于组成部件有相对运动的物体，使用边缘特征定位物 －对于很多干扰因素不敏感，例如光照变化、混乱无序等，适用于多通 道图像 －不适用于纹理图像，聚焦不清的图像和形状变形
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中国大恒（集团）有限公司北京图像视觉技术分公司
HALCON软件在机器视觉 中的典型应用
主讲人：刘伟
软件层次
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HALCON的实际应用
• • • • 图像获取 (前提） 模板匹配（定位，比较） Blob分析（基础一） 边缘提取（基础二）
HALCON
HALCON实际应用:图像获取
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HALCON实际应用:模板匹配
模板匹配的优势
应用于多数的应用 不需要太多参数调整 不需要分割 健壮
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不需要任何的机器视觉知识
•set / get_framegrabber_param •close_framegrabber, close_all_framegrabbers 如果是单个磁盘文件 •read_image
HALCON实际应用:图像获取
• 打开采集设备，如果是序列磁盘文件，设备为'File'
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模板匹配中的极性问题
模板匹配: ignore_local_polarity
模板
匹配目标
匹配: 允许一定程度上交叠
模型和它的外接轮廓框(bounding boxes) 外接轮廓框可以任意方向
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HALCON实际应用:形状模板匹配
模板匹配支持旋转 • 建模时的角度范围
AngleStart AngleExtent
• 角度用弧度表示，可通过函数rad()转换 • 为了表示旋转角度±x, 赋值如下
AngleStart = -x AngleExtent = 2x
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基于相关的模板匹配（conrelation-based） －适用于纹理图像，聚焦不清的图像和形状变形 －不是适用于光照变化、混乱无序等，也不适用于多通道图像 基于描述符的模板匹配(descriptor-based) －对于很多干扰因素不敏感，例如光照变化、混乱无序，缩放 变化等 －不适用于纹理图像，聚焦不清的图像和多通道图像 基于变形模板的模板匹配(deformable) －对于很多干扰因素不敏感，例如光照变化、混乱无序，缩放 变化等 －适用于多通道图像 －对于纹理图像比较困难 基于点的模板匹配(point-based) －利用关键点的特征
模板
匹配的对象
模板匹配中的极性问题
通常物体的极性是不会改变的 但一些情况下，物体的灰度值会翻转 物体或者背景会变化 或者明暗区域发生改变
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Bright outside
Dark inside
模板匹配中的极性问题
Polarity mode: use_polarity
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HALCON实际应用:图像获取
图像获取主要接口函数 •open_framegrabber, info_framegrabber
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•grab_image, grab_image_async, grab_image_start
基于变形模板的模板匹配 (deformable)
车门检测， 即使车门在 三维空间内 变动，仍然 能匹配
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基于点的模板匹配(point-based)
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多用于镶嵌 图像时， 大场景拼 接
车牌字符识别
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基于形状的匹配（shape-based）
可以适应缩放、 旋转、交叠 和不同极性 的匹配
基于组件的模板匹配(componentbased)
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处理器： 奔腾处理器 1.73G 图像分辨率： 640*482
获取图像
分割图像
提取特征
初始分割、 形态学处理等
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HALCON实际应用: Blob分析
一个简单的例子(非常理想的情况)
read_image (Image, ’particle’) threshold (Image, BrightPixels, 120, 255) connection (BrightPixels, Particles) area_center (Particles, Area, Row, Column)
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基于相关的模板匹配（conrelationbased）
能克服纹理 背景和聚焦 不清带来的 影响
基于描述符的模板匹配(descriptorbased)
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通过特征点进 行描述匹配
while (true) grab_image (Image, FGHandle) * Apply image processing endwhile
• 关闭设备
close_framegrabber(FGHandle)
HALCON实际应用:图像获取
通过图像获取助手，可快捷简单获取图像，并可生成代码
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•
•
测量(结果)
其它应用
HALCON实际应用:图像获取
获取高质量图像的前提条件 •合适的光源 •合适的镜头 •合适的采集设备
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•合适的采集参数设置
…………
HALCON实际应用:图像获取
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Template
Accepted objects
模板匹配中的极性问题
Polarity mode: ignore_global_polarity
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Template
Accepted objects
HALCON实际应用: Blob分析
• • • threshold定义
R ( x, y) R | gmin g ( x, y) gmax
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•
threshold算子HALCON中速度最快使用频率最高的分 割算法 如果目标体与背景之间存在灰度差，则threshold首先被 使用 如果环境稳定，阈值可在离线状态下一次确定
Easy source selection Automatic code generation