Advertisement

Shape-Based Matching: 基于Halcon形状匹配的尝试,参考Halcon工程师的机器视觉算法与应用...

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:ZIP


简介:
本项目旨在探讨基于Halcon库进行形状匹配的技术实践,借鉴Halcon官方机器视觉解决方案,致力于优化和实现高效稳定的模式识别系统。 shape_based_matching 更新: 0.1-0.5度精度与<0.1度精度处理比例误差。 尝试实现基于Halcon形状的匹配,请参考由Halcon工程师编写的机器视觉算法和应用程序,第317页3.11.5节。我们发现基于形状的匹配方法类似于Linemod的方法。 根据Halcon匹配解决方案指南选择合适的匹配方法: 步骤: - 将test.cpp文件中的第九行前缀更改为顶级文件夹; - 在cmakeList中找到第二十三行,将opt ros kinetic替换为可以安装OpenCV3的位置。如果默认环境中已经安装了OpenCV3,则无需更改。 执行 cmake 并运行程序。 要了解使用方法,请参考test.cpp中的其他测试用例,特别是完全注释的scale_test案例。 注意:在Windows上确认Visual Studio 17能够正常使用,但在VS13中MIPP可能存在一些问题。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Shape-Based Matching: HalconHalcon...
    优质
    本项目旨在探讨基于Halcon库进行形状匹配的技术实践,借鉴Halcon官方机器视觉解决方案,致力于优化和实现高效稳定的模式识别系统。 shape_based_matching 更新: 0.1-0.5度精度与<0.1度精度处理比例误差。 尝试实现基于Halcon形状的匹配,请参考由Halcon工程师编写的机器视觉算法和应用程序,第317页3.11.5节。我们发现基于形状的匹配方法类似于Linemod的方法。 根据Halcon匹配解决方案指南选择合适的匹配方法: 步骤: - 将test.cpp文件中的第九行前缀更改为顶级文件夹; - 在cmakeList中找到第二十三行,将opt ros kinetic替换为可以安装OpenCV3的位置。如果默认环境中已经安装了OpenCV3,则无需更改。 执行 cmake 并运行程序。 要了解使用方法,请参考test.cpp中的其他测试用例,特别是完全注释的scale_test案例。 注意:在Windows上确认Visual Studio 17能够正常使用,但在VS13中MIPP可能存在一些问题。
  • Halcon 3D(PDF) 20181126
    优质
    本文档详细介绍了Halcon软件在3D图像处理和模式识别中的应用技术,特别是针对复杂场景下的目标定位与检测,提供了深入的技术解析与案例分析。 Halcon机器视觉在3D匹配应用中的使用。
  • DFTMATLAB源码-Shape Context Matching: 上下文
    优质
    本资源提供了基于形状上下文(Shape Context)理论的MATLAB代码,用于实现图像中物体形状的匹配与识别。通过精确计算不同形状之间的相似度,该工具在模式识别和计算机视觉领域具有广泛应用价值。 DFT的MATLAB源代码包含了一小段用于形状上下文匹配的示例。实现该功能的代码通常非常简洁明了。我们主要使用OpenCV库来处理输入输出操作。 我将这些点进行装箱,然后利用辅助库执行加权二分图匹配算法。为方便起见,从文件中提取轮廓点而非直接从图像获取它们;同时提供了两个测试图像用于比较分析。 编译时需要指定头文件路径和链接的OpenCV库。例如: ``` g++ -I/opt/local/include main.cpp lap.cpp /opt/local/lib/opencv_core.so opencv_imgproc.so opencv_highgui.so -o match ./match conts_015.out conts_008.out ``` 这段代码用于匹配海豚背鳍的轮廓,这些样本是从原始图像中分割出来并通过一些基本阈值技术提取得到。加权二部图匹配算法在此类任务上表现出色,但其运行速度较慢,因此需要对采样进行优化处理。
  • Halcon
    优质
    Halcon机器视觉是一款高性能的工业图像处理和机器视觉软件工具包,广泛应用于自动化检测、机器人导航等领域,提供全面的算法库以解决复杂的视觉任务。 对于机器视觉基础的学习者来说,《Halcon软件》是一个不错的参考内容。
  • 图书示例HALCON图像
    优质
    本书深入浅出地介绍了机器视觉领域的核心算法,并结合实例详细讲解了如何使用HALCON软件进行图像处理和分析,为读者提供实践操作指南。 计算机视觉算法与应用采用德国MVTec Software GmbH公司开发的HALCON软件作为工具。这里提供的是图像序列2的相关资料:下载链接包含示例图书、单幅图像以及标准和非标准的图像序列,具体如下: - 图书示例:书中所有示例程序及其对应的图像文件(大小为 247.1 MB,格式为 zip)。 - 单幅图像:在HALCON示例程序中使用的单独图片(大小为 25.1 MB,格式为 zip)。 - 图像序列1:用于HALCON示例中的标准图像序列集(大小为 224.9 MB,格式为 zip)。 - 图像序列2:额外提供的大容量非标准图像序列数据包(大小为 50.4 MB,格式为 zip)。
  • LabVIEWHalcon示例
    优质
    本教程深入浅出地介绍了如何利用LabVIEW和Halcon软件进行高效的机器视觉系统开发,并通过多个实际案例展示了它们的应用场景和技术要点。 LabVIEW(Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench)是由美国国家仪器公司开发的一种图形化编程环境,主要用于创建数据采集、测试测量和控制应用程序。Halcon则是德国MVTec公司推出的一款强大的机器视觉软件,提供了丰富的图像处理算法,包括形状匹配、模板匹配、1D2D码识别以及光学字符识别(OCR)等。 LabVIEW与Halcon结合使用的例子可能是一个项目或教程,旨在教导用户如何将这两款工具集成使用以构建完整的机器视觉系统。LabVIEW的优势在于其直观的编程界面和强大的IO功能,便于进行硬件设备交互;而Halcon则提供了一套全面的图像处理库,使得在软件层面处理图像变得简单高效。 实际应用中,LabVIEW通常用于编写控制逻辑,如启动相机、设置曝光参数、获取图像以及发送指令到其他设备等。同时,Halcon作为图像处理引擎接收来自LabVIEW传递过来的图像,并执行各种复杂的分析任务后将结果返回给LabVIEW。这样的组合能够实现高度定制化的自动化检测和控制系统流程。 结合文件名称“Labview_Halcon”来看,这可能包含示例代码、VI(Virtual Instrument, LabVIEW中的程序单元)或教程文档等内容,涵盖以下知识点: 1. **LabVIEW基础知识**:如何创建VI,理解前端面板和后面板的概念,并掌握数据流编程模型。 2. **Halcon集成**:在LabVIEW中调用Halcon的动态链接库(DLL)或.NET组件、设置参数以及执行各种函数并获取结果的方法。 3. **图像接口配置与控制**:学习如何配置相机,设定图像捕获参数如分辨率和曝光时间等。 4. **使用Halcon进行图像处理**:理解Halcon的各种算子,并学会在LabVIEW中调用它们来实现形状匹配、模板匹配等功能。 5. **错误处理及调试技巧**:掌握在LabVIEW中如何应对由Halcon可能抛出的错误,以及如何解决两者之间的通信问题。 6. **结果展示与控制决策制定**:学习如何利用LabVIEW处理从Halcon返回的结果,例如图像显示、检测结果读取,并据此做出相应的控制决定。 7. **系统集成**:如果项目规模较大,则需要了解将此机器视觉系统与其他设备或系统(如PLC、SCADA等)进行整合的方法。 通过学习这个结合了LabVIEW与Halcon的机器视觉例子,你可以掌握如何利用这两款强大工具构建出一套高效可靠的机器视觉解决方案,并将其应用于工业自动化、质量检测及产品识别等多个领域。对于那些对机器视觉和自动化感兴趣的人来说,这是一个宝贵的资源,能够帮助他们快速上手并深入理解这两款软件结合应用的方法和技术。
  • Halcon描述实现
    优质
    本项目基于Halcon软件平台,深入探讨并实现了多种机器视觉技术的应用,涵盖图像处理、特征提取及识别等领域。通过实际案例分析,旨在展示高效利用机器视觉提升生产自动化水平的有效途径。 机器视觉-使用Halcon描述与实现
  • HALCON——开发软件
    优质
    HALCON是一款专业的机器视觉软件库,专注于提供高效的算法用于图像获取、处理和分析,广泛应用于工业检测、机器人导航等领域。 ### 机器视觉算法开发软件——HALCON的关键知识点 #### 一、HALCON概述 - **定义**:HALCON是一款全球范围内广泛应用的机器视觉软件,具备开放式的结构,支持用户快速开发图像处理与机器视觉应用程序。 - **特点**: - 开发环境:HDevelop,支持Windows、Linux、Unix等操作系统。 - 功能全面:包括图像分析、测量、匹配定位等多种应用。 - 高效工具:HmatchIt用于模板描述文件生成,ParallelDevelop支持多CPU并行处理。 #### 二、HDevelop编程环境 - **交互式编程**:通过直观的界面进行图像处理任务的快速实现。 - **工具集成**: - 图像属性检查:如灰度直方图、区域特征直方图等。 - 动态显示:参数调整效果即时可视化。 - 程序调试:提供进程管理、语法检查等功能。 - **代码转化**:支持将HDevelop程序直接转化为C++、C或VB等源代码,便于集成到其他应用系统中。 #### 三、HmatchIt模板描述文件生成工具 - **模型定义**:交互式定义感兴趣区域(ROI)。 - **参数优化**:自动推荐适合创建模型的参数配置。 - **模板描述文件**:自动生成模板文件,简化基于形状匹配的应用程序开发过程。 #### 四、ParallelDevelop并行编程环境 - **多CPU支持**:自动将图像数据分配至多个线程,每个线程对应一个处理器。 - **性能提升**:无需修改现有HALCON程序即可实现显著速度提升。 - **兼容性**:继承HDevelop的所有特性,确保跨平台兼容性和高效性。 #### 五、HALCON的应用案例与文档支持 - **应用案例**: HDevelopDemo包含超过680个案例,覆盖不同工业领域和技术应用场景。 - **文档资源**: - 函数说明文档:详尽介绍每个函数的功能与参数用法。 - 开发手册:涵盖多种编程语言(VB、C++、.NET等)。 - 算法原理介绍:提供3D等高级算法的基础理论知识。 #### 六、HALCON的技术特性 - **跨平台性**:支持多种操作系统。 - **硬件兼容性**:与硬件无关,支持各类图像采集设备。 - **语言转化**: 自动将HDevelop程序转化为多种编程语言。 - **文件格式**: 支持多种图像和视频文件格式。 #### 七、HALCON的图像处理功能 - **图像滤波**: - 对比度增强、亮度校正等图像增强操作。 - 高斯平滑、均值滤波等平滑滤波技术。 - Canny、Sobel等边缘检测方法。 - Laws滤波器等纹理分析手段。 - **算术运算**: 支持基本的数学运算,如加、减、乘等。 - **颜色变换**: 包括CIElab、HSV等多种颜色空间转换。 - **傅立叶变换**:支持FFT、高斯导数等频域分析。 - **霍夫变换**:用于直线和圆等形状的检测。 #### 八、HALCON的高级功能 - **亚像素精度处理**: 提供精确的边缘和轮廓提取能力。 - **形状特征分析**: 包括面积、方向、周长等几何属性的计算。 - **区域处理**:支持连通域分析、空洞填充等操作。 - **灰度值特征**:如直方图、熵等统计特征的计算。 #### 九、HALCON的应用领域 - **医学图像分析**: 辅助诊断和病理学研究。 - **2D3D测量**: 尺寸检测与质量控制。 - **立体视觉**: 深度感知与三维重建。 - **匹配定位**:产品识别和装配验证。 - **光学字符识别**(OCR):文本扫描及解析。 - **Blob分析**:对象检测及计数。 - **表面检测**:缺陷检测、纹理分析。 - **平板、晶片及硬模检测**: 制造质量控制。 - **遥感图像和航空图像分析**:地球观测与环境监测。 - **条码识别**:物流追踪和商品管理。 HALCON作为一款功能强大且高度灵活的机器视觉开发软件,在图像处理与机器视觉领域具有广泛的应用前景。通过提供丰富的工具集、详尽的文档支持以及高效的开发环境,HALCON不仅能够满足专业开发人员的需求,同时也为初学者提供了易于上手的学习资源。
  • Halcon模板研究
    优质
    本研究聚焦于利用Halcon软件平台下的模板匹配算法进行图像识别与定位技术的应用和优化,旨在提升算法在复杂背景中的准确性和鲁棒性。 实现模板匹配算法,在待测图像中寻找模板区域,并计算中心点及角度。即使模板与待检测图像中的ROI区域大小不一致且光照条件不同,该算法仍能保持100%的识别率并具有很强的抗干扰能力,是一个非常好的例子。
  • MATLABHALCON序库
    优质
    本课程程序库整合了MATLAB和HALCON两大软件平台,专为机器视觉教学设计。内含丰富示例代码,旨在帮助学生掌握图像处理、模式识别等关键技术。 机器视觉课程程序库包括MATLAB和HALCON。