Halcon学习(24)总结(一)

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halcon算子较全的中文手册

halcon算子较全的中文手册

1. Halcon算子概述Halcon是一种强大的机器视觉软件,它由MVTec开发,可用于各种工业和非工业应用。

在Halcon中,算子是至关重要的组成部分,它们可以实现图像处理中的各种功能,如滤波、边缘检测、特征提取等。

本文将以算子作为主题,深入探讨Halcon算子的各种特性和用法。

2. Halcon算子的分类Halcon算子可以分为预处理算子、过滤算子、分割算子、匹配算子、测量算子等多个类别。

每个类别都包含了众多的算子,它们可以根据图像处理任务的不同需求进行灵活组合和调用。

3. Halcon算子的特性Halcon算子具有许多独特的特性,如多样的输入输出形式、灵活的参数设置、高效的运算速度等。

这些特性使得Halcon算子在图像处理领域得到广泛应用,并受到了众多工程师和科研人员的喜爱。

4. Halcon算子的使用技巧在使用Halcon算子时,熟练掌握一些技巧和经验是非常重要的。

合理设置算子的参数、选择适当的算法、理解算子的内部原理等,都可以帮助我们更好地使用Halcon算子,提高图像处理的效率和准确性。

通过一些典型的应用案例,我们可以深入了解Halcon算子的实际应用。

这些案例涵盖了工业质检、医疗影像、无人驾驶、智能制造等多个领域,展示了Halcon算子的强大功能和广泛适用性。

6. 我对Halcon算子的个人理解作为一名Halcon用户,我对Halcon算子有着深刻的认识和体会。

我认为Halcon算子不仅仅是图像处理的工具,更是一种思维方式和解决问题的哲学。

通过深入学习和使用Halcon算子,我对图像处理和机器视觉有了全新的认识和理解。

总结与回顾通过本文的全面介绍和深度探讨,我们对Halcon算子有了更加全面和深入的了解。

从算子的分类到使用技巧,再到实际案例分析,我们逐步领略了Halcon算子的强大功能和潜力。

我相信,在今后的工作和研究中,我们可以更好地运用Halcon算子,为图像处理和机器视觉领域的发展做出更大的贡献。

Halcon学习笔记

Halcon学习笔记

Halcon学习笔记1、Halcon的自我描述Program LogicEach program consists of a sequence of HALCON operatorsThe program can be structured into proceduresThe sequence can be extended by using control operators like if, for, repeat, or whileThe results of the operators are passed via variablesNo implicit data passing is appliedInput parameters of operators can be variables or expressionsOutput parameters are always variablesHDevelop has no features to design a graphical user interfaceAn HDevelop program is considered as a prototypic solution of the vision part of an applicationHDevelop is typically not used for the final application由此可以看出,Halcon的定位是一个类库,有着完整、快速实现函数,同时提供了HDevelop 作为快速开发的图形化(IDE)界面;但是,Halcon程序并不是一个完整的最终应用软件,它没有用户界面,也不提供显示的数据(公用的数据格式)。

Halcon的初学者也应当从参考Halcon的程序入手,熟悉Halcon类库,也即HDevelop-Based Programming;在此基础上,进入ORClass-Oriented Programming。

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学习(1)读取多张图片

Halcon学习(1)读取多张图片

Halcon学习(一)读取多张图片从今天开始每天学习halcon软件。

本博客中所用版本均为halcon11.0。

第一种方法ImagePath:=[]ImagePath[0]:='E:/images1/a000.bmp'ImagePath[1]:='E:/images1/a001.bmp'ImagePath[2]:='E:/images1/a002.bmp'ImagePath[3]:='E:/images1/a003.bmp'ImagePath[4]:='E:/images1/a004.bmp'ImagePath[5]:='E:/images1/a005.bmp'ImagePath[6]:='E:/images1/a006.bmp'ImagePath[7]:='E:/images1/a007.bmp'for i:=0 to 7 by 1read_image(Image,ImagePath[i])endfor第二种方法for i:=0 to 7 by 1read_image(Image,'E:/images1/'+i+'.bmp')endfor第三种方法NumImages :=8for I :=1 to NumImages-1 by 1read_image (Image, ' E:/images1/a ' + I$'03d')endfor第四种方法(读取一个文件夹下的所有图片)【助手】》【打开新的image acquisition 】》【图像助手】》【选择路径】》【代码生成】》【插入代码】洒下的是汗水,收获的是虚空dev_update_pc ( DisplayMode) 设置程序是否总在前面,对置顶有作用(不支持C++代码)dev_update_window (DisplayMode) 默认状态下所有的对象(图像,区域,或XLD)都在活动图形窗口显示。

Halcon基础知识总结(一文学会halcon基础操作,总结自超人视觉)

Halcon基础知识总结(一文学会halcon基础操作,总结自超人视觉)

Halcon基础知识总结(⼀⽂学会halcon基础操作,总结⾃超⼈视觉)此⽂根据《超⼈视觉 halcon启蒙班》写成,结合图⽚和例程,直观简单地介绍halcon的最基本操作基础知识光学:⼏何光学,物理光学数学:导数为主的⾼等数学,矩阵论五种需求:1.识别定位2.符号识别:⼀⼆维码,OCR3.测量需求4.缺陷需求(最常见,难度最⼤)5.⼿眼标定和抓取(结合运动控制)图像处理⼀般思路1.采集2.预处理拉开灰度⼏何变换去噪:中值滤波,均值滤波,⾼斯滤波抠图3.图像分割⼆值化形态学特征选择ps:Halcon⾥区域和图像是不同概念4.识别显⽰5.通信三⼤数据类型图像,区域,XLD灰度直⽅图勾选“阈值”将灰度值在”绿线和红线之间”的以选定颜⾊进⾏填充将把圈定的阈值范围内的直⽅图均匀拉伸释放到整个直⽅图轴上数组语法* Simple tuple operationsTuple1 := [1,2,3,4,5]Number := |Tuple1|SingleElement := Tuple1[3]Part := Tuple1[1:3]Copy := Tuple1[0:|Tuple1| - 1]运⾏结果读取图⽚的四种⽅法1. ⽂件 -> 读取图⽚2. Image Acquisition -> ⾃动检测接⼝(刷新设备)-> Direct show,从摄像头直接读图3. Image Acquisition -> 选择⽂件,从图像⽂件中读取4. Image Acquisition -> 选择路径,结合正则表达式读取路径下的图⽚PS:⽤Image Acquisition读取时记得点击代码⽣成摄像头抓取模式:在可视化 -> 更新窗⼝中调整同步采集:实时抓取,⼀直抓取异步采集:只等图⽚处理完后,grab_image才开始抓取PS:更多信息包括双相机采集,可以在案例 -> ⽅法 -> 图像采集设备中学习ROI(感兴趣区域)特征检测PS:⼆值化之后的区域虽然不连通,但仍然认为是⼀个区域。

2024 halcon机器视觉算法与

2024      halcon机器视觉算法与

2024 halcon机器视觉算法与2024年,Halcon机器视觉算法经历了一系列的更新与发展,不断推动着机器视觉技术的进步。

在这一年,Halcon推出了全新的深度学习算法,极大地提升了机器视觉在图像处理和分析方面的能力。

新的深度学习算法采用了先进的卷积神经网络架构,能够通过学习大量的图像样本来进行图像分类、目标检测和图像分割等任务。

相比传统的机器学习算法,深度学习算法具有更高的准确性和鲁棒性。

此外,Halcon还引入了一系列的先进特征提取算法,如SIFT、SURF和ORB等,用于快速而准确地提取图像中的关键特征。

这些算法基于图像的局部特征,能够在光照变化、遮挡等复杂环境下仍然具有很好的稳定性。

在图像匹配和物体定位方面,Halcon的机器视觉算法也有了飞跃性的进步。

通过使用新的匹配算法和优化技术,Halcon能够在大规模图像数据库中快速地找到最佳匹配,并估计出物体的位置和姿态。

此外,Halcon还针对不同应用领域推出了一些专门的算法模块,如工业自动化、医疗影像和智能交通等。

这些算法模块具有针对性,能够在特定的应用场景下实现更高的检测准确性和处理速度。

综上所述,2024年的Halcon机器视觉算法通过引入深度学习算法、先进特征提取算法和优化技术等,不断提升了机器视觉的性能和功能,推动了机器视觉技术的发展。

此外,2024年Halcon机器视觉算法还进一步优化了图像处理和分析的速度和稳定性。

通过针对不同硬件平台进行底层优化和算法并行处理,Halcon能够在较短的时间内处理大量的图像数据,并实时输出准确的分析结果。

在图像识别和分类方面,Halcon引入了基于深度学习的卷积神经网络模型,通过大规模训练数据集的学习,实现了更高的分类准确率。

这使得Halcon可以广泛应用于物体识别、人脸识别和文字识别等领域,为各行各业提供更精准和智能的解决方案。

随着人工智能技术的不断发展,Halcon还将机器学习和深度学习技术与传统机器视觉算法相结合,实现更强大的功能和更高的鲁棒性。

halcon深度学习汇总(一)

halcon深度学习汇总(一)

halcon深度学习汇总(⼀)1、set_dl_model_param(DLModelHandle, 'gpu', GpuId)GpuId=0 选中第⼀块显卡做深度学习训练。

GpuId=1 选中第⼆块显卡做深度学习训练。

类推查询可⽤多显卡信息query_available_compute_devices(DeviceIdentifier) //⼀块显卡输出[0],两块是[0,1],依次类推get_compute_device_info(0,’name‘,info) //0代表第⼀块显卡,1代表第⼆块显卡判断GPU是否可⽤get_system ('cuda_loaded', CudaLoaded)get_system ('cudnn_loaded', CuDNNLoaded)get_system ('cublas_loaded', CuBlasLoaded)if (not (CudaLoaded == 'true' and CuDNNLoaded == 'true' and CuBlasLoaded == 'true'))UseGPU := false多个深度学习库,可以同时设置多个库的深度学习的GPU,但是显卡需要⾜够⼤的内存,否则会报下⾯的异常。

如果内存不够,可以⽤完⼀个深度学习的库之后,⽤clear_dl_model清除掉⼀个,然后设置另外⼀个的Gpu序号。

同⼀个深度学习库设置多遍是不会报错的。

⼀台电脑可以装多张显卡,型号可以不⼀样。

深度学习库训练和推理不能跨gpu进⾏。

⼀个gpu可以同时⽀持多个深度学习库(前提是gpu硬件性能⽀持)。

2、apply_dl_model (DLModelHandle, DLSampleBatch, [], DLResults)DLSampleBatch := gen_tuple_const(BatchSize,-1)set_dict_object (ImagePreprocessed, DLSample, 'image')DLSampleBatch[ImageIndex] := DLSampleget_dict_object (SegImage, DLResults[ResultIndex], 'segmentation_image')get_dict_object (Confidence, DLResults[ResultIndex], 'segmentation_confidence')get_dict_object (ImagePreprocessed, DLSampleBatch[ResultIndex], 'image')输⼊和输出都要⽤循环来实现、3、(halcon 18.11)要求输⼊的数量和BatchSize要相等,否则会报错规格不对(halcon 19.11)没有这个要求,可以⼤于,也可以⼩于。

halcon常用英语单词

halcon常用英语单词

halcon常用英语单词摘要:一、引言二、Halcon 常用英语单词介绍1.基本概念2.图像处理3.机器视觉4.常用函数与操作三、Halcon 英语单词学习方法与建议1.掌握基本单词2.学习专业术语3.动手实践4.参加培训与交流四、总结正文:【引言】Halcon 是一款非常优秀的机器视觉软件,广泛应用于工业自动化领域。

为了更好地学习和使用Halcon,掌握一些常用的英语单词是必不可少的。

本文将对Halcon 常用英语单词进行概括性的介绍,并提供一些学习方法与建议。

【Halcon 常用英语单词介绍】【基本概念】1.图像处理(Image Processing)2.机器视觉(Machine Vision)3.目标检测(Object Detection)4.图像分析(Image Analysis)5.相机(Camera)【图像处理】1.滤波(Filter)2.降噪(Noise Reduction)3.边缘检测(Edge Detection)4.形态学(Morphology)5.图像分割(Image Segmentation)【机器视觉】1.光照(Illumination)2.镜头(Lens)3.图像采集(Image Acquisition)4.视觉算法(Visual Algorithm)5.机器学习(Machine Learning)【常用函数与操作】1.读取图像(Read Image)2.显示图像(Display Image)3.保存图像(Save Image)4.转换图像(Convert Image)5.图像灰度化(Grayscale Image)【Halcon 英语单词学习方法与建议】【掌握基本单词】学习Halcon 英语单词,首先要掌握一些基本单词,例如:图像、颜色、形状、尺寸等。

这些单词在实际应用中非常常见,也是学习其他专业术语的基础。

【学习专业术语】了解Halcon 的基本概念和常用函数后,可以开始学习一些专业术语,例如:滤波器、降噪、边缘检测等。

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Halcon学习(二十四)总结(一)好久没有写篇文章了。

写一篇总结吧。

1、Halcon的自我描述Program LogicØ Each program consists of a sequence of HALCON operatorsØ The program can be structured into proceduresØ The sequence can be extended by using control operators like if, for, repeat, or whileØ The results of the operators are passed via variablesØ No implicit data passing is appliedØ Input parameters of operators can be variables or expressionsØ Output parameters are always variablesØ HDevelop has no features to design a graphical user interfaceØ An HDevelop program is considered as a prototypic solution of the vision part of an application Ø HDevelop is typically not used for the final application由此可以看出,Halcon的定位是一个类库,有着完整、快速实现函数,同时提供了HDevelop 作为快速开发的图形化(IDE)界面;但是,Halcon程序并不是一个完整的最终应用软件,它没有用户界面,也不提供显示的数据(公用的数据格式)。

Halcon的初学者也应当从参考Halcon的程序入手,熟悉Halcon类库,也即HDevelop-Based Programming;在此基础上,进入ORClass-Oriented Programming。

这也是Halcon推荐的开发方式:The vision part is solved with HDevelop,and the application is developed with C++ or Visual Basic。

2、HDevelop界面的学习通过阅读Halcon的PPT,学到了下面一些有用的信息:Ø 文件——浏览示例,可以看到很多有用的例子;Ø 程序窗体中,可以浏览与编辑Procedues(过程),这个其实就是自定义函数咯~还可以自己修改这些过程,并添加说明文档;Ø F4——将函数语句注释掉;F3——激活;Ø 本地过程(Local Procedue)与外部过程(Externel Procedue)3、基本语法结构Halcon的语法结构类似于Pascal 与 Visual Basic,大部分的语句是Halcon提供的算子,此外也包含了少部分的控制语句;不允许单独声明变量;提供自动的内存管理(初始化、析构及OverWrite),但句柄则需要显示释放;C++(算子模式)通过代码导出,以C++为例,默认导出为算子型的语法结构,而非面向对象的;在此模式下,全部函数声明为全局类型,数据类型只需要用Hobject、HTuple两类类型进行声明;C++(面向对象)可以以面向对象的方式重写代码,也即利用类及类的成员函数;在这种模式下,控制变量的类型仍未HTuple,而图形数据可以由多种类型,如HImage等;其他语言(略)4、Halcon数据结构两类参数:图形参数Iconic (image, region, XLD)与控制参数Control (string, integer, real, handle),在Halcon算子的参数中,依次为:输入图形参数、输出图形参数、输入控制参数、输出控制参数;并且其输入参数不会被算子改变。

图形参数Iconic:ImagesØ Multiple channelsØ Arbitrary region of interestØ Multiple pixel types(byte, (u)int1/2/4,real, complex, direction, cyclic, vector_field)byte, uint2 //灰度图像的标准编码int1, int2 //Difference of two images or derivates with integer precision(??)int4 //两幅灰度图的频谱direction //图片边缘的梯度方向real //边缘提取及特定灰度值的轮廓complex //图片频率分布cyclic //Assigning one "gray" value to each color(??)vector_field //连续图形的光学流分布RegionsØ Efficient data structure (runlength encoding)Ø Extensive set of operatorsØ Fastest morphology on the market图形编码中,需要了解 row 和 run 两个术语;也是Halcon Region存储的方式Extended Line Description (XLD)Ø Subpixel accurate line and edge detectionØ Generic point list based data structureØ Handling of contours, polygons, lines, parallels, etc.此外,Halcon支持的类型还包括图形元组、控制变量元组及句柄:元组的概念,使得可以用一个变量传递数个对象,可以由重载后的函数来进行处理;图形元组的下标从1开始,控制变量元组下标从0开始;句柄则可以用来描述窗体、文件等等,句柄不能是常量。

5、Halcon语言输入控制参数可以是表达式,但图形参数、输出参数均应为变量;String类型变量由单引号’括起来;此外还有一些特殊字符;Boolean型变量包括 true ( = 1 )、 false ( = 0 ) ;不为零的整数将被认为true;但绝大多数的Halcon函数接受字符串型的表达:’true’‘false’,而非逻辑型表达;函数返回常量用于标识错误:Ø H_MSG_TRUE no error 2Ø H_MSG_FALSE logical false 3Ø H_MSG_FAIL operator did not succeed 5可以放在try…catch…endtry块中,也可以用dev_error_var()与 dev_set_check() 来捕获;控制语句结构:(与一般语言略有不同,它们也有输入输出变量)Ø if ... endif / if ... else ... endif / if ... elseif ... else ... endifØ for ... endforØ while ... endwhileØ repeat ... until此外,也有关键字 break、continue、return、exit、stop 用来控制语句的执行;赋值语句在Halcon中也被当作函数来使用:标准赋值Ø assign(Expression, ResultVariable) //编辑形式,永远都是输入在前,输出在后Ø ResultVariable := Expression //代码形式元组插入赋值Ø insert(Tuple, NewValue, Index, Tuple) //编辑形式Ø Tuple[Index] := NewValue //代码形式控制变量元组操作Ø [t,t] concatenation of tuplesØ |t| number of elementsØ t[i] selection of an elementØ t[i:j] selection of a part of a tupleØ subset(t1,t2) selection from t1 by indices in t2图形元组操作对应函数Ø [] gen_empty_obj ()Ø |t| count_obj (p, num)Ø [t1,t2] concat_obj (p1, p2, q)Ø t[i] select_obj (p, q, i+1)Ø t[i:j] copy_obj (p, q, i+1, j-i+1)Ø subset(t1,t2) select_obj (p, q, t2+1)元组的数学运算,如:A * B,令 m = |A|, n = |B|;若m、n不相等,且都大于1,则错误;否则返回三种情况:Ø m=n=1,返回一个值;Ø m=n>1,返回一个包含m个数的元组,值为两元组各对于值的操作结果;Ø m>1,n=1,返回一个包含m个数的元组,值为第二个数与第一元组各值的操作结果;Halcon 的数学运算算术运算Ø a / a divisionØ a % a rest of the integer divisionØ a * a multiplicationØ v + v addition and concatenation of stringsØ a - a subtractionØ -a negation位运算Ø lsh(i,i) left shiftØ rsh(i,i) right shiftØ i band i bit-wise andØ i bor i bit-wise orØ i bxor i bit-wise xorØ bnot i bit-wise complement字符串操作Ø v$s conversion to string //字符串的格式化,有很丰富的参数Ø v + v concatenation of strings and additionØ strchr(s,s) search character in stringØ strstr(s,s) search substringØ strrchr(s,s) search character in string (reverse)Ø strrstr(s,s) search substring (reverse)Ø strlen(s) length of stringØ s{i} selection of one characterØ s{i:i} selection of substringØ split(s,s) splitting to substrings比较操作符Ø t < t less thanØ t > t greater thanØ t <= t less or equalØ t >= t greater or equalØ t = t equalØ t # t not equal逻辑操作符Ø not l negationØ l and l logical ’and’Ø l or l logical ’or’Ø l xor l logical ’xor’数学函数Ø sin(a) sine of aØ cos(a) cosine of aØ tan(a) tangent of aØ asin(a) arc sine of a in the interval [-p/2, p/ 2], a Î [-1, 1]Ø acos(a) arc cosine a in the interval [-p/2, p/2], a Î [-1, 1]Ø atan(a) arc tangent a in the interval [-p/2, p/2], a Î [-1, 1]Ø atan2(a,b) arc tangent a/b in the interval [-p, p]Ø sinh(a) hyperbolic sine of aØ cosh(a) hyperbolic cosine of aØ tanh(a) hyperbolic tangent of aØ exp(a) exponential functionØ log(a) natural logarithm, a> 0Ø log10(a) decade logarithm, a> 0Ø pow(a1,a2) powerØ ldexp(a1,a2) a1 pow(2,a2)其他操作(统计、随机数、符号函数等)Ø min(t) minimum value of the tupleØ max(t) maximum value of the tupleØ min2(t1,t2) element-wise minimum of two tuplesØ max2(t1,t2) element-wise maximum of two tuplesØ find(t1,t2) indices of all occurrences of t1 within t2Ø rand(i) create random values from 0..1 (number specified by i)Ø sgn(a) element-wise sign of a tupleØ sum(t) sum of all elements or string concatenationØ cumul(t) cumulative histogram of a tupleØ mean(a) mean valueØ deviation(a) standard deviationØ sqrt(a) square root of aØ deg(a) convert radians to degreesØ rad(a) convert degrees to radiansØ real(a) convert integer to realØ int(a) convert a real to integerØ round(a) convert real to integerØ number(v) convert string to a numberØ is_number(v) test if value is a numberØ abs(a) absolute value of a (integer or real)Ø fabs(a) absolute value of a (always real)Ø ceil(a) smallest integer value not smaller than aØ floor(a) largest integer value not greater than aØ fmod(a1,a2) fractional part of a1/a2, with the same sign as a1Ø sort(t) sorting in increasing orderØ uniq(t) eliminate duplicates of neighboring values(typically used in combination with sort)Ø sort_index(t) return index instead of valuesØ median(t) Median value of a tuple (numbers)Ø select_rank(t,v) Select the element (number) with the given rankØ inverse(t) reverse the order of the valuesØ subset(t1,t2) selection from t1 by indices in t2Ø remove(t1,t2) Remove of values with the given indicesØ environment(s) value of an environment variableØ ord(a) ASCII number of a characterØ chr(a) convert an ASCII number to a characterØ ords(s) ASCII number of a tuple of stringsØ chrt(i) convert a tuple of integers into a string6、Halcon名称解释Ø Operator: A procedure of the HALCON library used in HDevelop or one of the language interf aces.Ø Procedure (of HDevelop): A subroutine defined for the use inside HDevelop.Ø Region: Result of a segmentation like threshold. In other systems called blob, area, binary imag e, or island. Implemented using runlength encoding.Ø XLD: Extended Line Description. Universal data structure used to handle contour based data. M ainly used in the context of subpixel precise measurement.Ø Domain: Part of the image which is used for processing. In other systems called ROI (region of interest).Ø Channel: One image matrix of a multi-spectral image. One example is the red channel of an RG B image.Ø Iconic data: Overall term for images, regions, and XLD data. In object oriented languages (C++ and COM) and in HDevelop iconic data is represented by a polymorphic data type. In object orien ted languages iconic data is also called iconic object.Ø Control data: All non iconic data. Examples are single values (integer, real, and string), coordina tes, arrays of values.Ø Tuple: an array of values where each element can be of a different type. One can have both icon ic and control tuples.Ø HALCON object: Synonym for Iconic object / dataØ Image acquisition interface: Interface between the frame grabber /camera driver (SDK) and the HALCON library. The Image acquisition interface is a DLL which is dynamically loaded when cal ling open_framegrabber.Ø Language interface: Software that enables the programmer to use the HALCON library in a giv en language (e.g., C++).Ø Extension Package: A mechanism that enables the user to fully integrate user-defined procedure s into the HALCON environment. The extension package concept gives full access to the internal data structures of HALCON.Ø License file: File “license.dat“ in the directory “license“. This file is used together with hardware components (dongle or Ethernet card) to check if a co rrect license is available.Ø Help files: Files in the directory “help“ which are used to get online information about all HALCON operators. This is extensively use d by HDevelop.Ø Shape-Based Matching: Finding of an object in an image based on a predefined model. The sha pe based matching uses features to quickly locate objects very precisely.Ø Variation Model: A method to do print checking by presenting multiple good patterns to the syst em. The variation model learns the normal variation a good pattern and based on this information can detect real defects.Ø Measure Tool: A set of operators to find the exact location of edges along lines or circular arcs. Other systems call the similar tool, e.g., caliper.Ø Accuracy: The deviation from the true valueØ Precision: The standard deviation of the measurement7、Halcon函数典型函数Ø Filtering (noise, smoothing, edge, bit, arithmetic, enhancement)Ø Segmentation (thresholding, topology, region growing, classification, comparison)Ø Region processingØ MorphologyØ Feature extractionØ Edge detectionØ Color processing and classificationØ OCR / OCVØ Bar code / data codeØ MeasurementØ RectificationØ Gray value matching8、Halcon HDevEngineHDevEngine允许用户在应用程序中直接调用Halcon程序(*.hdvp),适用范围包括C++、COM、.NET语言。

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