halcon视觉引导定位案例
halcon中find_shape_models
halcon中find_shape_models摘要：1.简介2.find_shape_models 函数的作用3.find_shape_models 函数的参数4.find_shape_models 函数的返回值5.find_shape_models 函数的应用案例6.总结正文：Halcon 是一种常用的机器视觉开发软件，它提供了丰富的图像处理和分析功能。
在Halcon 中，find_shape_models 函数是一个非常有用的工具，可以帮助开发者快速地找到图像中的形状模型。
find_shape_models 函数的作用是在一张或多张图像中查找形状模型。
它可以根据预先定义的形状模型模板，对图像中的目标进行识别和定位。
该函数可以应用于各种图像处理任务，如目标检测、识别和跟踪等。
find_shape_models 函数的参数主要包括以下几个方面：1.图像：输入的图像数据，可以是一张或多张图像。
2.形状模型：预先定义的形状模型模板，用于匹配和识别图像中的目标。
3.搜索区域：指定在图像中搜索形状模型的范围。
4.相似性度量：用于衡量图像中目标与形状模型之间的相似性，例如归一化平方差、相关系数等。
5.阈值：用于筛选相似性度量大于阈值的匹配结果。
find_shape_models 函数的返回值是一个形状模型匹配结果列表，其中包含了每个匹配目标的坐标、形状模型ID 等信息。
通过对返回结果的分析，可以得到图像中目标的位置和形状信息。
find_shape_models 函数在实际应用中有很多案例，例如在工业自动化领域，可以用于检测生产线上的缺陷或故障；在医学影像分析中，可以用于定位病灶区域，辅助医生进行诊断；在安防监控系统中，可以用于实时监测和跟踪嫌疑人等。
总结：Halcon 中的find_shape_models 函数是一个非常实用的工具，可以方便地在图像中查找和识别形状模型。
Halcon的应用
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
HALCON实际应用:模板匹配
模板匹配
参考图像
搜索图像
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HALCON实际应用:形状模板匹配
* Generate ROI * read image from file or frame grabber inspect_shape_model(Image,ModelImage,ModelRegion,1, Contrast) dev_display(Image) dev_display(ModelRegion)
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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
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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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机器人视觉定位引导案例
机器人视觉定位引导案例
一个常见的机器人视觉定位引导案例是机器人在一个陌生环境中，使用视觉定位技术来导航自己到达目标位置。
这种案例中，机器人可以使用相机和视觉传感器来感知周围环境，并利用图像处理算法来提取关键特征，如地标或标志物。
一种常见的方法是使用SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法来建立环境地图，并根据这个地图来确定机器
人当前位置。
机器人首先利用相机拍摄周围环境的图像，并使用特征提取算法来检测和跟踪环境中的特征点。
然后，机器人根据检测到的特征点的位置信息，将其与先前建立的地图进行匹配，从而确定自己的位置。
一旦机器人确定了自己的当前位置，它可以使用路径规划算法来计算到达目标位置的最佳路径。
路径规划算法可以考虑机器人的运动能力和环境的障碍物，以确定最佳路径。
一旦机器人确定了最佳路径，它可以使用视觉定位来引导自己沿着路径前进。
机器人可以使用相机和视觉传感器来检测环境中的特征，并根据这些特征的位置信息来调整自己的行动。
例如，如果机器人检测到自己偏离了路径，它可以使用视觉定位来纠正自己的运动，使其回到正确的路径上。
总的来说，机器人视觉定位引导案例利用相机和视觉传感器来感知环境，并使用图像处理和定位算法来确定机器人的位置和计算最佳路径。
这种案例可以在各种不同的场景中应用，如导航机器人、无人驾驶车辆等。
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单目视觉模板匹配例子
在进行高质量、深度和广度兼具的文章撰写之前，我首先需要对您提出的主题进行全面评估和研究。
在本文中，我将按照您的要求，从简到繁地探讨“halcon单目视觉模板匹配例子”这一主题，以便您能更深入地理解。
在文章中，我会反复提及这一主题，并在总结回顾部分共享我的个人观点和理解。
请您耐心等待我的文章完成。
在深度了解halcon单目视觉模板匹配例子之前，我们需要先了解一些基础知识。
Halcon是一种先进的机器视觉库，它具有强大的图像处理和分析能力，可以应用于工业自动化、质量控制、医学影像等领域。
而单目视觉模板匹配则是Halcon中的重要功能之一，它能够在图像中找到指定模板的位置，从而实现对象识别和定位的功能。
通过模板匹配，我们可以实现自动化生产线上的零件检测、物体定位和跟踪等任务。
接下来，让我们以最简单的例子开始，来了解单目视觉模板匹配的基本原理。
假设我们有一张包含特定物体的模板图像，我们希望在另一张大图像中找到并定位该物体的位置。
这时，我们可以利用Halcon提供的模板匹配功能来实现这一目标。
我们需要在模板图像中提取出物体的特征，然后将其用于在大图像中进行匹配。
Halcon的模板匹配功能可以帮助我们快速准确地找到并定位物体的位置，实现自动化检测和定位的需求。
然而，现实中的应用场景往往更加复杂和多样化。
在工业生产线上，我们可能需要处理物体旋转、缩放、遮挡等情况。
这就需要我们对单目视觉模板匹配功能有更深入的理解和应用。
Halcon提供了丰富的参数和算法，可以帮助我们应对各种复杂情况。
通过设置旋转不变性参数，我们可以在一定范围内实现对旋转变换的兼容；通过使用多尺度匹配算法，我们可以处理物体尺度的变化；通过使用区域过滤器，我们可以处理部分遮挡的情况。
这些高级功能使得Halcon在工业自动化领域具有广泛的应用前景。
对于个人的理解和观点，我认为单目视觉模板匹配是机器视觉领域中一项非常重要的技术。
它可以帮助我们实现自动化生产和质量控制，提高生产效率和产品质量。
halcon四个顶点坐标排序
halcon四个顶点坐标排序摘要：1.引言2.Halcon四个顶点坐标排序的背景和意义3.Halcon四个顶点坐标排序的方法和步骤4.实例演示5.总结正文：Halcon是一种常用的机器视觉开发软件，它提供了丰富的图像处理和分析功能。
在实际应用中，我们常常需要对图像中的四个顶点坐标进行排序，以满足特定算法或功能的需求。
本篇文章将详细介绍Halcon四个顶点坐标排序的方法和步骤。
首先，我们需要了解Halcon四个顶点坐标排序的背景和意义。
在机器视觉领域，对四个顶点坐标进行排序可以帮助我们更好地处理和分析图像，例如在目标检测、识别和跟踪等任务中，需要根据四个顶点坐标对目标进行定位和描述。
此外，排序后的四个顶点坐标可以简化图像处理算法，提高算法的执行效率。
接下来，我们将介绍Halcon四个顶点坐标排序的方法和步骤。
整个过程可以分为以下几个部分：1.读取图像并进行预处理：使用Halcon的ReadImage函数读取图像，然后通过一系列图像处理操作对图像进行预处理，例如平滑、阈值处理等，以便更好地提取四个顶点坐标。
2.提取四个顶点坐标：使用Halcon的FindCorners函数提取图像中的四个顶点坐标。
这个函数可以根据用户设定的参数，如极值、阈值等，找到图像中满足条件的角点。
3.排序四个顶点坐标：使用Halcon的Sort function对提取到的四个顶点坐标进行排序。
排序可以根据用户设定的规则进行，例如按照横坐标或纵坐标进行升序或降序排列。
4.实例演示：为了更好地理解上述方法，我们提供一个实例演示。
假设我们有一张如下所示的图像：```1 1 11 1 11 1 11 1 1```假设我们使用以下代码对图像进行处理：```halconread_image (Image, "path/to/image")threshold (Image, Region, 128, 255)find_corners (Region, Corners)sort_function (Corners, "y", "asc")```执行以上代码后，我们可以得到按照纵坐标升序排列的四个顶点坐标。
halcon——缺陷检测常用方法总结（模板匹配（定位）+差分）
halcon——缺陷检测常⽤⽅法总结（模板匹配（定位）+差分）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：深度学习本篇主要总结⼀下缺陷检测中的定位+差分的⽅法。
即⽤形状匹配，局部变形匹配去定位然后⽤差异模型去检测缺陷。
模板匹配（定位）+差分整体思路（形状匹配）：1. 先定位模板区域后，求得模板区域的坐标，创建物品的形状模板create_shape_model，注意把模板的旋转⾓度改为rad(0)和rad(360)。
2. 匹配模板find_shape_model时，由于物品的缺陷使形状有局部的改变，所以要把MinScore设置⼩⼀点，否则匹配不到模板。
并求得匹配项的坐标。
3. 关键的⼀步，将模板区域仿射变换到匹配成功的区域。
由于差集运算是在相同的区域内作⽤的，所以必须把模板区域转换到匹配项的区域。
4. 之后求差集，根据差集部分的⾯积判断该物品是否有缺陷。
模板匹配（定位）+差分的⽅法主要⽤来检测物品损坏，凸起，破洞，缺失，以及质量检测等。
halcon例程分析：1，印刷质量缺陷检测（print_check.hdev）该例程⽤到了差异模型，将⼀个或多个图像同⼀个理想图像做对⽐，去找到明显的不同。
进⽽鉴定出有缺陷的物体。
差异模型的优势是可以直接通过它们的灰度值做⽐较，并且通过差异图像，⽐较可以被空间地加权。
变化模型检测缺陷的整体思路：1. create_variation_model —— 创建⼀个差异模型2. get_variation_model —— 获得差异模型3. train_variation_model —— 训练差异模型4. prepare_variation_model —— 准备差异模型5. compare_variation_model —— ⽐较模型与实例6. clear_variation_model —— 清除差异模型dev_update_off ()* 选择第1张图像创建形状模板read_image (Image, 'pen/pen-01')get_image_size (Image, Width, Height)dev_close_window ()dev_open_window (0, 0, Width, Height, 'black', WindowHandle)set_display_font (WindowHandle, 16, 'mono', 'true', 'false')dev_set_color ('red')dev_display (Image)* 把我感兴趣的区域抠出来，原则上范围越⼩越好，因为这样创建模板时⼲扰会少很多threshold (Image, Region, 100, 255)fill_up (Region, RegionFillUp)difference (RegionFillUp, Region, RegionDifference)shape_trans (RegionDifference, RegionTrans, 'convex')dilation_circle (RegionTrans, RegionDilation, 8.5)reduce_domain (Image, RegionDilation, ImageReduced)inspect_shape_model (ImageReduced, ModelImages, ModelRegions, 1, 20)gen_contours_skeleton_xld (ModelRegions, Model, 1, 'filter')* 获得抠图区域的中⼼，这是参考点area_center (RegionDilation, Area, RowRef, ColumnRef)* 创建形状模板create_shape_model (ImageReduced, 5, rad(-10), rad(20), 'auto', 'none', 'use_polarity', 20, 10, ShapeModelID)* 创建变化模型（⽤于和缺陷⽐较）create_variation_model (Width, Height, 'byte', 'standard', VariationModelID)* ⽂件夹中前15张图⽚是质量良好的，可以⽤来训练模板for I := 1 to 15 by 1read_image (Image, 'pen/pen-' + I$'02d')* 先寻找模板的实例find_shape_model (Image, ShapeModelID, rad(-10), rad(20), 0.5, 1, 0.5, 'least_squares', 0, 0.9, Row, Column, Angle, Score)if (|Score| == 1)if (|Score| == 1)* 使⽤仿射变换，将当前图像平移旋转到与模板图像重合，注意是当前图像转向模板图像vector_angle_to_rigid (Row, Column, Angle, RowRef, ColumnRef, 0, HomMat2D)affine_trans_image (Image, ImageTrans, HomMat2D, 'constant', 'false')* 训练差异模型train_variation_model (ImageTrans, VariationModelID)dev_display (ImageTrans)dev_display (Model)endifendfor* 获得差异模型get_variation_model (MeanImage, VarImage, VariationModelID)* 做检测之前可以先⽤下⾯这个算⼦对可变模型进⾏设参,这是⼀个经验值,需要调试者调整prepare_variation_model (VariationModelID, 20, 3)dev_set_draw ('margin')NumImages := 30* 可变模板训练完成后，我们终于可以进⼊主题，马上对所有图像进⾏缺陷检测，思想就是差分for I := 1 to 30 by 1read_image (Image, 'pen/pen-' + I$'02d')* 要注意做差分的两幅图像分辨率相同，当然也需要通过仿射变换把待检测的图像转到与模板图像重合* 先寻找模板的实例find_shape_model (Image, ShapeModelID, rad(-10), rad(20), 0.5, 1, 0.5, 'least_squares', 0, 0.9, Row, Column, Angle, Score) if (|Score| == 1)* 使⽤仿射变换，将当前图像平移旋转到与模板图像重合，注意是当前图像转向模板图像vector_angle_to_rigid (Row, Column, Angle, RowRef, ColumnRef, 0, HomMat2D)affine_trans_image (Image, ImageTrans, HomMat2D, 'constant', 'false')* 抠图reduce_domain (ImageTrans, RegionDilation, ImageReduced)* 差分（就是检查两幅图像相减，剩下的区域就是不同的地⽅了，与模板图像不同的地⽅就是缺陷）*这⾥可不能⽤difference做差分啊，halcon为变形模板提供了专门的差分算⼦：compare_variation_modelcompare_variation_model (ImageReduced, RegionDiff, VariationModelID)connection (RegionDiff, ConnectedRegions)* 特征选择：⽤⼀些特征来判断这幅图像印刷是否有缺陷，这⾥使⽤⾯积* 其实可以考虑利⽤区域⾯积的⼤⼩来判断缺陷的严重程度，这⾥就不过多讨论了select_shape (ConnectedRegions, RegionsError, 'area', 'and', 20, 1000000)count_obj (RegionsError, NumError)dev_clear_window ()dev_display (ImageTrans)dev_set_color ('red')dev_display (RegionsError)set_tposition (WindowHandle, 20, 20)if (NumError == 0)dev_set_color ('green')write_string (WindowHandle, 'Clip OK')elsedev_set_color ('red')write_string (WindowHandle, 'Clip not OK')endifendifif (I < NumImages)disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')stop ()endifendfor* 结语：如果发现前⾯作为训练变形模板的良好图像也被判定为NG，* 可以调整prepare_variation_model参数* 或者调整select_shape特征筛选的标准相关算⼦分析:create_variation_model（创建⼀个差异模型）create_variation_model(Width, Height, Type, Mode ,ModelID)//创建⼀个ID为ModelID，宽为Width,⾼为Height,类型为Type的差异模型参数参数Mode决定了创建标准图像和相应的变化图像的⽅法。
5-HALCON_各种定位方法
模板参数-Optimization
相同环境下，Optimization取值不同时的运行时 间对比
◆ ◆ ◆ ◆ none point_reduction_low point_reduction_medium point_reduction_high 14.53 12.53 11.39 10.67 ms ms ms ms
◆ set_system('pregenerate_shape_models','true'/'false')
如果没有设置，默认为
◆ set_system('pregenerate_shape_models','false')
模板参数-Optimization
相同环境下，Optimization第二个参数取值不同时的运行时间对比
对比图太低
合适的对比度
对比度太高
模板参数-Contrast
参数Contrast不仅仅是对比度，根据数组元素数量不 同，其意义不同
◆ 1个元素时：128，对比度，直接提取边缘 ◆ 2个元素时：[100, 128]，表示使用磁滞分割来提取边缘 ◆ 3个元素时：[100, 128, 10]，前两个参数同2，最后一个参数表 示所提取边缘的最小长度为10.
multiple_scales.dev
print_check.dev
96ms
113ms
13s
1.1s
40ms
13ms
44ms
13ms
因此，建议当内存较大，就选预创建的方式，如 果CPU速度快，就可以选另外方式。
模板参数-Metric
照明与成像
背景白色
Halcon-双目视觉系统标定
Halcon-双目视觉系统标定1.get_image_pointer1(Image: : : Pointer, Type, Width, Height)返回第一通道的点，图像数据类型，图像尺寸。
2.disp_image(Image : : WindowHandle : )在输出窗口显示灰度图像3.visualize_results_of_find_marks_and_pose (ImageL, WindowHandle1, RCoordL, CCoordL, StartPoseL, StartCamParL)内部函数，显示初步标定的坐标系和MARKS中心，MARKS中线用十字线标出。
4.set_calib_data_observ_points( : : CalibDataID, CameraIdx, CalibObjIdx, CalibObjPoseIdx, Row, Column, Index, Pose : ) 储存以点为基础的标定观测值，将观测值储存与标定数据句柄中。
5.calibrate_cameras( : : CalibDataID : Error)根据标定数据模型中的值标定摄像机。
6.get_calib_data( : : CalibDataID, ItemType, ItemIdx, DataName : DataValue)查询储存或计算得到的标定模型中的数据。
7.write_cam_par( : : CameraParam, CamParFile : )把相机内参数写入TXT文件8.write_pose( : : Pose, PoseFile : )把相机的位姿写入TXT文件9.gen_binocular_rectification_map( : Map1, Map2: CamParam1, CamParam2, RelPose, SubSampling, Method, MapType: CamParamRect1, CamParamRect2, CamPoseRect1, CamPoseRect2, RelPoseRect)把相机参数和姿态作为输入，输出为校正图像和矫正后的参数和姿态。
HALCON编程及工程应用第11章 HALCON标定方法图文模板
成像平面上的投影点（点q）的变化过程
上图是将相机平面移至针孔与目标物体之间后的模型示意 图，描述的是在这个移动过程中，成像平面上的投影点（点q） 的变化情况。
根据空间一点成像到图像平面上的路线，先由世界坐标系变 换到相机坐标系，然后又由相机坐标系变换到成像坐标系，但 是这个过程有畸变，需要进行变换处理，再由成像平面坐标系 HA变LC换ON到编图程像基像础素与坐工标程系应，用中间大致分为以下几个步骤：
的相机成像模型。在相机的 成像模型中，包含有几个坐 标系：世界坐标系、相机坐 标系、图像坐标系。相机成 像过程的数学模型就是目标 点在这几个坐标系中的转化 过程。
HALCON编程基础与工程应用
三种坐标系定义
在计算机视觉中常采用右手定则来定义上图中的坐标系。图中
存在三个不同层次坐标系，以下是对这三种坐标系的定义。 1.世界坐标系（Xw，Yw，Zw） 就是现实坐标系，或全局坐标系，它是客观世界的绝对坐标， 由用户任意定义的三维空间坐标系，一般的3D场景用的就是这 种坐标（HALCON标定中以标定板为参考坐标系基准）。 2.相机坐标系（Xc，Yc） 以小孔相机模型针孔平面上的聚焦中心为原点，以相机光轴为 Zc构成三维坐标系，其中Xc、Yc与成像平面坐标系平行。 3.图像坐标系：分为成像平面坐标系和图像像素坐标系。 成像平面坐标系（x，y）：其原点为透镜光轴与成像平面交点， X、Y轴分别平行于相机坐标系Xc轴和Yc轴，是平面直角坐标系， 单位mm。 图像像素坐标系（u，v）：固定在图像上的以像素为单位的平 面直角坐标系，其原点位于图像左上角，其横纵两轴（对于数 HA字LCO图N编像程，基是础行与和工列程）应分用别平行于成像平面坐标系的横、纵坐标
图像像素坐标系的转化关系
HALCON编程基础与工程应用
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halcon视觉引导定位案例
Halcon视觉引导定位是一种基于Halcon软件的图像处理技术，通过对图像进行分析和处理，实现对目标物体的定位和识别。
下面列举了10个关于Halcon视觉引导定位案例的描述。
1. 产品组装定位：在电子产品的组装过程中，使用Halcon视觉引导定位技术可以准确地识别和定位各个组件，确保组装的准确性和质量。
2. 精准测量定位：在工业生产中，需要对产品进行精准的测量和定位，使用Halcon视觉引导定位可以实现高精度的测量和定位，提高生产效率和产品质量。
3. 零件检测定位：在汽车零件生产过程中，使用Halcon视觉引导定位可以对零件进行检测和定位，确保零件的质量和尺寸符合要求。
4. 包装盒识别定位：在食品和药品包装过程中，使用Halcon视觉引导定位可以对包装盒进行识别和定位，确保包装的准确性和一致性。
5. 文字识别定位：在印刷和出版行业中，使用Halcon视觉引导定位可以对文字进行识别和定位，实现自动化的文字处理和排版。
6. 质检定位：在制造业中，使用Halcon视觉引导定位可以对产品进行质量检测和定位，确保产品的质量符合要求。
7. 钣金定位：在汽车制造和航空航天行业中，使用Halcon视觉引导定位可以对钣金件进行定位和检测，确保钣金件的尺寸和形状符合要求。
8. PCB板定位：在电子行业中，使用Halcon视觉引导定位可以对PCB板进行定位和检测，确保PCB板的质量和尺寸符合要求。
9. 零件装配定位：在机械制造业中，使用Halcon视觉引导定位可以对零件进行装配和定位，提高装配的准确性和效率。
10. 包装机器人定位：在自动化包装行业中，使用Halcon视觉引导定位可以对包装机器人进行定位和控制，实现自动化的包装过程。
以上是关于Halcon视觉引导定位的10个案例描述。
通过使用Halcon软件的图像处理技术，可以实现对不同行业的目标物体进行精准的定位和识别，提高生产效率和产品质量。