halcon的导函数
Halcon学习(20)摄像机标定常用函数(一)
Halcon学习（二十）摄像机标定常用函数（一）在HALCON所有算子中，变量皆是如上格式，即：图像输入：图像输出：控制输入：控制输出，其中四个参数任意一个可以为空。
控制输入量可以是变量、常量、表达式，控制输出以及图像输入和输入必须是变量，以存入算子计算结果中。
1.caltab_points：从标定板中读取marks中心坐标，该坐标值是标定板坐标系统里的坐标值，该坐标系统以标定板为参照，向右为X正，下为Y正，垂直标定板向下为Z正。
该算子控制输出为标定板中心3D坐标。
2.create_calib_data：创建Halcon标定数据模型。
输出一个输出数据模型句柄。
3.set_calib_data_cam_param：设定相机标定数据模型中设置相机参数的原始值和类型。
设置索引，类型，以及相机的原始内参数等。
4.set_calib_data_calib_object:在标定模型中设定标定对象。
设定标定对象句柄索引，标定板坐标点储存地址。
5.find_caltab：分割出图像中的标准标定板区域。
输出为标准的标定区域，控制6.find_marks_and_pose：抽取标定点并计算相机的内参数。
输出MARKS坐标数组，以及估算的相机外参数。
即标定板在相机坐标系中的位姿，由3个平移量和3个旋转量构成。
7.set_calib_data_observ_points( : : CalibDataID, CameraIdx, CalibObjIdx,CalibObjPoseIdx, Row, Column, Index, Pose : )收集算子6的标定数据，将标定数据储存在标定数据模型中。
输入控制分别为标定数据模型句柄，相机索引，标定板索引，位姿索引，行列坐标，位姿。
8.calibrate_cameras( : : CalibDataID : Error) 标定一台或多台相机，依据CalibDataID中的数据。
控制输出平均误差。
halcon语法
halcon语法Halcon语法：探索机器视觉的无限可能导语：Halcon是一款强大的机器视觉开发工具，具备丰富的语法和功能，本篇文章将深入探讨Halcon语法的特点和应用，带您进入机器视觉的无限可能世界。
一、Halcon语法概述Halcon是由MVTec Software GmbH公司开发的一款用于机器视觉的软件库，它提供了丰富的函数和工具，用于图像处理、特征提取、模式匹配、三维视觉等领域。
Halcon的语法非常灵活，基本上是一种面向对象的语言，可以轻松地实现各种机器视觉的应用。
二、基本语法1. 图像的读取和显示Halcon可以通过read_image函数读取各种格式的图像，如JPEG、BMP、PNG等。
例如，使用以下代码读取名为"image.jpg"的图像：read_image(Image, 'image.jpg')然后，使用disp_image函数将图像显示出来：disp_image(Image)2. 图像的预处理Halcon提供了丰富的图像预处理函数，用于增强图像质量和提取图像特征。
例如，使用以下代码对图像进行灰度化处理：rgb_to_gray(Image, GrayImage)然后，可以使用smooth_image函数对灰度图像进行平滑处理：smooth_image(GrayImage, SmoothImage, 'gauss', 5)3. 特征提取Halcon可以通过各种函数提取图像中的特征，如边缘、角点、直线等。
例如，使用以下代码提取图像中的边缘：edges_image(SmoothImage, EdgesImage, 'canny', 20, 40)然后，可以使用threshold函数对边缘图像进行阈值化处理：threshold(EdgesImage, ThresholdImage, 128, 255)4. 模式匹配Halcon可以通过模板匹配函数实现图像中目标的定位和识别。
halcon 平均曲率计算公式
halcon 平均曲率计算公式【原创版】目录1.引言2.halcon 平均曲率计算公式的定义3.halcon 平均曲率计算公式的计算方法4.halcon 平均曲率计算公式的应用5.结论正文1.引言在计算机图形学中，曲率是一个重要的概念，用于描述曲线或曲面的弯曲程度。
平均曲率是曲率计算中的一个重要指标，可以反映曲线或曲面在某一区域内的平均弯曲程度。
在 halcon（Haskell 函数式编程语言）中，平均曲率计算公式的定义和计算方法具有一定的独特性。
本文将介绍halcon 平均曲率计算公式的相关知识，包括其定义、计算方法和应用。
2.halcon 平均曲率计算公式的定义在 halcon 中，平均曲率计算公式的定义基于微积分理论。
假设我们有一个曲线 C(t)，其中 t ∈ [a, b]，那么曲线 C(t) 的平均曲率计算公式可以定义为：α(t) = (b - a) / ∫[a, b] |C"(t)| dt其中，C"(t) 表示曲线 C(t) 的导数，|C"(t)| 表示 C"(t) 的绝对值，α(t) 表示曲线 C(t) 在 t 时刻的平均曲率。
3.halcon 平均曲率计算公式的计算方法在 halcon 中，平均曲率计算公式的计算方法通常采用积分和函数组合的方式。
我们可以使用 halcon 的函数组合功能，将曲线 C(t) 的导数C"(t) 和绝对值函数组合起来，形成一个新的函数。
然后，我们可以使用halcon 的积分功能，对该函数进行积分，得到平均曲率计算公式的解。
4.halcon 平均曲率计算公式的应用halcon 平均曲率计算公式在计算机图形学中有广泛的应用，例如在计算机动画、形状识别和图形匹配等领域。
通过计算曲线或曲面的平均曲率，我们可以更好地了解曲线或曲面的形状特征，为相关领域的应用提供有力支持。
5.结论halcon 平均曲率计算公式是一种重要的计算工具，可以帮助我们更好地了解曲线或曲面的形状特征。
HALCON运算符及功能
HALCON运算符及功能HALCON运算符及功能Chapter 1 :Classification 1.1 Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm 功能:把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上。
2.classify_class_gmm功能:通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类。
3.clear_all_class_gmm功能:清除所有高斯混合模型。
4. clear_class_gmm功能:清除一个高斯混合模型。
5. clear_samples_class_gmm功能:清除一个高斯混合模型的训练数据。
6. create_class_gmm功能:为分类创建一个高斯混合模型。
7.evaluate_class_gmm功能:通过一个高斯混合模型评价一个特征向量。
8. get_params_class_gmm 功能:返回一个高斯混合模型的参数。
9. get_prep_info_class_gmm功能:计算一个高斯混合模型的预处理特征向量的信息内容。
10.get_sample_class_gmm功能:从一个高斯混合模型的训练数据返回训练样本。
11.get_sample_num_class_gmm功能:返回存储在一个高斯混合模型的训练数据中的训练样本的数量。
12. read_class_gmm功能:从一个文件中读取一个高斯混合模型。
13. read_samples_class_gmm 功能:从一个文件中读取一个高斯混合模型的训练数据。
14.train_class_gmm功能:训练一个高斯混合模型。
15. write_class_gmm功能:向文件中写入一个高斯混合模型。
16. write_samples_class_gmm功能:向文件中写入一个高斯混合模型的训练数据。
1.2 Hyperboxes1. clear_sampset功能:释放一个数据集的内存。
HALCON函数介绍
HALCON函数介绍HALCON函数介绍（转）sobel_amp( Image : EdgeAmplitude : FilterType, Size : )根据图像的一次导数计算图像的边缘close_edges( Edges, EdgeImage : RegionResult : MinAmplitude : )close_edges_length( Edges, Gradient : ClosedEdges : MinAmplitude, MaxGapLength : ) 使用边缘高度图像关闭边缘间隙。
输出的区域包含杯关闭的区域。
（感觉是对边缘的扩充）derivate_gauss( Image : DerivGauss : Sigma, Component : )watersheds( Image : Basins, Watersheds : : )从图像中提取风水岭。
zero_crossing( Image : RegionCrossing : : )零交点（二次导数）diff_of_gauss( Image : DiffOfGauss : Sigma, SigFactor : )近似日志算子( 拉普拉斯高斯) 。
laplace_of_gauss( Image : ImageLaplace : Sigma : )拉普拉斯高斯edges_color_sub_pix( Image : Edges : Filter, Alpha, Low, High : )精确的亚像素边缘提取（彩色图像）edges_sub_pix( Image : Edges : Filter, Alpha, Low, High : )精确边缘提取的亚像素（灰度图像）edges_color( Image : ImaAmp, ImaDir : Filter, Alpha, NMS, Low, High : )根据颜色进行边缘提取edges_image( Image : ImaAmp, ImaDir : Filter, Alpha, NMS, Low, High : )边缘提取skeleton( Region : Skeleton : : )计算区域的框架Skeleton == Regionfrei_amp( Image : ImageEdgeAmp : : )Frei-chen模板进行边缘检测（振幅）frei_dir( Image : ImageEdgeAmp, ImageEdgeDir : : ) Frei-chen 模板进行边缘检测（振幅和方向）nonmax_suppression_dir( ImgAmp, ImgDir : ImageResult : Mode : )使用方向图像抑制所有的超过给定最大值的图像灰度值的点gen_contours_skeleton_xld( Skeleton : Contours : Length, Mode : ) 将系统框架转换成XLD轮廓laplace( Image : ImageLaplace : ResultType, MaskSize, FilterMask : )使用有限差分计算拉普拉斯变换info_edges( : : Filter, Mode, Alpha : Size, Coeffs )估计滤波器的宽度kirsch_dir( Image : ImageEdgeAmp, ImageEdgeDir : : )使用Kirsch算子计算出边缘（振幅和方向）prewitt_amp( Image : ImageEdgeAmp : : )使用Prewitt 算子计算出边缘（振幅）kirsch_amp( Image : ImageEdgeAmp : : ) 使用Kirsch 算子计算出边缘（振幅）highpass_image( Image : Highpass : Width, Height : )从高频成分提取的图像。
halcon——缺陷检测常用方法总结（光度立体）
halcon——缺陷检测常⽤⽅法总结（光度⽴体）引⾔机器视觉中缺陷检测分为⼀下⼏种：blob分析+特征模板匹配（定位）+差分光度⽴体特征训练测量拟合频域+空间域结合：深度学习前⼀篇总结了频域与空间域的结合使⽤，本篇就光度⽴体的缺陷检测做⼀个总结。
光度⽴体在⼯业领域，表⾯检测是⼀个⾮常⼴泛的应⽤领域。
在halcon中，使⽤增强的光度⽴体视觉⽅法，三维表⾯检测被加强。
利⽤阴影可⽅便快速的检测物体表⾯的缺⼝或凹痕。
使⽤光度⽴体视觉⽅法可在复杂图像中轻松找到表⾯缺陷。
适⽤场景：光度⽴体法可以看作是2.5维，适⽤于检测⾦属物料上⾯的凹凸特征。
函数原理：1.通过photometric_stereo算⼦获得表⾯梯度图像，该算⼦可以得到表⾯梯度图像和反照率图像。
需要输⼊多张从不同⾓度照明所得到的图像。
2.通过derivate_vector_field算⼦获得⾼斯（平均）曲率图像，该算⼦中需要输⼊表⾯梯度图像。
光源：光度⽴体法不需要特殊的光源，只需要从不同的⾓度打光⽽已。
1 光度⽴体法的典型应⽤：光度⽴体法的典型应⽤是检测物体表⾯微⼩变化，例如，受打光⽅向影响的缺陷。
⽐如⾮平⾯的打印检测（个⼈理解：普通打光⽅式受光线影响特征成像不理想，可以通过光度⽴体法检测）。
值得注意的是：光度⽴体法不适⽤于绝对⾼度的重建，也就是说，它不能替代传统的3D重建算法，如对焦测距和激光三⾓测量。
2 光度⽴体法的局限性：光度⽴体法基于Woodham算法。
因此：⼀⽅⾯假定相机是⽆畸变成像，也就是说必须使⽤远⼼镜头或者长焦镜头。
另⼀⽅⾯假定每⼀个光源发射的光束都是平⾏且均匀的，也就是说必须使⽤具有均匀强度的远⼼照明光源，或者使⽤远距离的点光源代替。
此外，物体必须具有朗伯反射特性，即它必须以漫反射的⽅式反射⼊射光。
有镜⾯反射的物体或者区域（镜⼦或者光滑的表⾯）不能使⽤此⽅法，会得到⼀个错误的结果。
3 采集图像设置：带有远⼼镜头的相机必须与被测物体表⾯垂直安装，在采集多幅图像时，⼀定要保证相机和物体不被移动。
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。
halcon命令中文注解
read_image (WaferDies, 'wafer_dies')read_image (图片在程序中的名称, '图片在计算机中的名称')reopen_window_fit (WaferDies, 700, 0, 0, WindowHandle)reopen_window_fit (图片在程序中的名称, 700, 0, 0, WindowHandle)init_font (WindowHandle, -1, 2)和字体有关的一个命令get_window_extents (WindowHandle, _, _, WindowWidth, WindowHeight)设置窗口大小和位置dev_update_all ('off')把所有的dev_update从'on'设到'off'，这似乎是设定文本显示的滚动与否dev_set_draw ('margin')定义区域填充模式。
如果DrawMode设置为'fill'，输出地区被填满，如果设置为'margin'，只有轮廓显示出来。
get_image_pointer1 (WaferDies, _, _, Width, Height)get_image_pointer1( Image : : : Pointer, Type, Width, Height )Access the pointer of a channel.The operator get_image_pointer1 returns a pointer to the first channel of the image Image. Additionally, the image type (Type= 'byte', 'int2', 'uint2', etc.) and the image size (width and height) are returned. Consequently, a direct access to the image data in the HALCON database via the pointer is possible from the programming language in which HALCON is used. An image is stored in HALCON linearized in row major order, i.e., line by line.指令get_image_pointer1返回一个图像WaferDies的第一通道的指针。
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halcon的导函数
导函数是Halcon中一类十分重要的函数，在对图像进行处理时起到了
至关重要的作用。
导函数常常被用来检测视觉中不同物体之间的边界
和轮廓以及图像的特征提取等。
在Halcon中，导函数包括一系列不同
的函数，本文将会详细介绍几种常用的导函数及其使用方法。
1. EdgeAmplitude
EdgeAmplitude函数可以用来检测图像中的边缘，并将其转换为灰度图像。
该函数的参数包括输入图像、输出图像以及各种边缘检测的参数。
用户可以根据需求调整这些参数以实现最优的边缘检测效果。
2. EdgeAngle
EdgeAngle函数可用于检测图像中的边缘方向。
该函数的参数包括输入图像、输出图像以及边缘检测的参数。
EdgeAngle可以返回的边缘方向信息有不同的表示方式，包括绝对方向和相对方向。
绝对方向是自图
像水平方向开始逆时针旋转的角度，而相对方向是与前一个边缘线段
的夹角。
3. SobelAmplitude
SobelAmplitude函数可以用于进行Sobel算子实现的灰度图像边缘检测。
该函数的参数包括输入图像、输出图像以及各种算子的参数。
SobelAmplitude可以检测灰度图像中的水平和竖直边缘，返回的是使
得边缘检测算法取得最大梯度值时使用的边缘方向。
4. SobelAngle
SobelAngle函数也可用于Sobel算子边缘检测，并返回Sobel算子的边缘方向信息。
SobelAngle函数的参数包括输入图像、输出图像以及各种算子的参数。
SobelAngle可以返回的是使得边缘检测算法取得最大梯度值时使用的边缘方向。
总之，以上4种导函数是Halcon中常用的导函数之一，可以用于图像边缘和特征提取等应用，但需要根据实际需要调整函数参数以实现最优的效果。
除了上述介绍的导函数外，Halcon中还有其他导函数，可以根据实际需要进行探究和使用。