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基于凌云光软件的机器视觉二次开发

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简介：
本项目专注于利用凌云光软件进行机器视觉系统的深度定制与优化，通过二次开发提高工业检测效率和精度。 基于VisionAssembly的视觉集成包包括对位、通讯、标定和结果计算等功能，并需要使用凌云加密狗进行激活。

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  • 基于凌云光软件的机器视觉二次开发
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    本项目专注于利用凌云光软件进行机器视觉系统的深度定制与优化，通过二次开发提高工业检测效率和精度。 基于VisionAssembly的视觉集成包包括对位、通讯、标定和结果计算等功能，并需要使用凌云加密狗进行激活。
     
  • 基于WPF的Halcon机器视觉与运动控制软件框架的二次开发
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    本项目致力于基于WPF平台进行Halcon机器视觉技术及运动控制系统的二次开发，旨在优化工业自动化流程中的图像处理和机械操作效率。通过整合先进算法与用户界面设计，实现复杂任务的高效编程与执行。 这套软件源码基于WPF视觉界面设计，并结合Halcon机器视觉技术和运动控制框架。采用WPF MVVM开发模式，完全按照easyvision的架构进行1:1参考制作。代码中包含几十个自定义算子，可以直接使用。 该系统支持用户通过插件形式轻松拓展功能，具有高度可定制性：包括但不限于添加或修改UI设计、编写C#脚本以及创建个性化的工作流程等。同时内置了Halcon脚本和封装的算子供开发者直接调用。 整体而言，这套源码旨在为用户提供一个强大且灵活的基础平台来开发机器视觉相关的应用程序，并通过其丰富的功能集和易于扩展的设计满足各种复杂需求。
     
  • VB机器视觉软件开发包
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    VB机器视觉软件开发包是一款专为Visual Basic环境设计的强大工具包，它提供了丰富的函数和控件支持图像处理、模式识别及测量分析等功能，适用于工业检测、医学影像等多种场景。 CkVision是由创科公司自主研发的一款高性能的机器视觉软件开发包。它具有全中文函数说明、高识别精度以及快速开发的特点，并且具备全面的检测功能和极高的使用稳定性。 该产品旨在为用户提供一套易于使用的应用开发工具，包含400多个接口函数，支持DLL与OCX两种形式，兼容VB、VC及BC等多种编程环境。其中，使用DLL更为灵活；而采用OCX则可以减少代码量并加快开发速度。此外，CkVision还提供了大量范例代码供用户参考。 在功能方面，它集成了BLOB分析、对象计数、几何匹配、灰度匹配、彩色匹配、字符识别与条码识别等多种图像处理技术，并能够进行圆测量和自动找圆等操作；同时支持卡尺工具及间距测量等功能。此外，该软件还具备颜色识别能力以及基本的图像运算（如二值化、比例变换）、几何运算、图像合并与旋转等一系列实用功能。 CkVision采用开放式架构设计，可以很好地兼容各种流行的图像采集设备和相机类型，并提供了直接从硬件获取图像数据的功能，便于用户操作。目前，该软件已被广泛应用于自动化领域中的多种机械设备中，如打靶机、冲孔机等各类工业生产设备及在线检测与测量系统当中。 总之，CkVision凭借其丰富的功能模块和完善的服务体系，在机器视觉技术的应用开发过程中展现出了卓越的优势和潜力。
     
  • HALCON——机器视觉算法开发软件
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    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。
     
  • 视觉技术 + 计算机视觉 + Cognex VisionPro + C# 二次开发实例
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    本项目聚焦于视觉技术和计算机视觉领域，并通过Cognex VisionPro软件及其C# API进行深入研究与二次开发，提供详实的实践案例。 本资源包含11个使用C#进行Cognex VisionPro二次开发的示例源码，涵盖了从创建基于QuickBuild的应用程序到利用PMAlign和Caliper工具进行图像处理的各种实践案例。 适用人群：此资源适合计算机视觉开发人员、自动化测试工程师、机器视觉领域的研究人员以及希望学习Cognex VisionPro二次开发的初学者。 使用场景及目的：这些示例源码能够帮助开发者快速掌握Cognex VisionPro的二次开发，熟悉图像采集、处理和显示等核心功能，适用于工业自动化、质量检测、图像分析等领域。
     
  • geocom的二次开发软件
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    Geocom的二次开发软件是一款专为地理信息系统(GIS)用户设计的强大工具，它允许开发者和专业人员自定义并扩展Geocom平台的功能，以满足特定行业或项目的需求。这款软件支持复杂的地图分析、数据管理和空间可视化等高级功能，旨在提高工作效率与创新性。 Leica TCRP1200+全站仪具备马达驱动和自动目标照准功能，可以通过计算机与全站仪之间的GeoCom通讯方式实现自动化测量，并将数据传输回计算机。使用VB开发的程序可以支持多测回自动观测。
     
  • 基于组件的C#视觉开发
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    本项目致力于提供一套基于组件的C#视觉开发解决方案，简化界面设计与编程过程，提高软件开发效率和用户体验。 在编程领域，Visual C#是一种强大的面向对象的编程语言，在.NET框架的支持下为开发者提供了构建高效、可维护的应用程序的能力。本主题聚焦于Visual C#基于组件的开发，主要探讨如何利用.NET框架和C#语言来设计和实现自定义的Windows组件。 首先我们要理解什么是组件。在.NET环境中，组件是指可以独立部署并重用的代码单元，它们封装了特定的功能，并且能够被多个应用程序或服务共享使用。进行组件开发的关键在于遵循.NET类库的标准，使代码符合公共语言运行时（Common Language Runtime, CLR）的要求。 1. **.NET Framework基础**：.NET Framework是微软提供的一个支持多种编程语言的开发平台，包括C#。开发者可以通过它创建桌面应用、Web应用、移动应用等。其核心部分包含CLR和基类库（Base Class Library, BCL）。 2. **C#语言特性**：作为.NET框架的主要开发语言之一，C#具备许多现代化的语言特性，如类型安全、垃圾回收机制、面向对象编程（包括类、接口、继承及多态）、泛型支持以及异步编程等。这些都为组件的开发提供了极大的便利性。 3. **Windows组件开发**：在Windows平台上，组件通常表现为COM（Component Object Model）对象或.NET控件形式存在。COM组件可以被任何支持这种语言调用的应用程序使用，而.NET控件则利用了托管环境的优势来提供更丰富的功能和更好的性能表现。 4. **控件设计**：通过Visual Studio的可视化界面工具，开发者可以在设计器中创建用户界面，并将这些自定义控件拖放到窗体上进行布局调整。业务逻辑部分可以通过C#编程语言实现并与其UI交互操作相结合。 5. **属性、事件和方法**：组件的主要接口包括其公开的属性、事件以及方法。通过设置或获取属性值，可以控制组件的状态；而利用事件机制，则能够使不同对象之间进行有效的通信与协作；最后，方法定义了执行特定任务的功能实现过程。 6. **组件注册**：为了确保其他应用程序能识别并使用这些组件，需要将其安装到全局程序集缓存（Global Assembly Cache, GAC）或本地目录中。这样它们就可以被引用和调用了。 7. **设计模式的应用**：在开发过程中采用合适的设计模式对于提高代码质量至关重要。例如工厂模式用于创建对象实例；观察者模式处理事件传递问题；而单例模式则保证了组件只有一个全局唯一的实例存在。 8. **发布与部署流程**：完成组件的编写后，需要将其打包成DLL或EXE文件形式，并生成安装程序以便于他人使用和集成到项目中去。 9. **调试及测试步骤**：为了确保所开发出来的组件具有良好的稳定性和功能性表现，开发者应当执行全面而细致的单元测试与集成测试。Visual Studio内置了强大的工具帮助定位问题并修复错误。 10. **持续学习资源和社区支持**：微软官方文档、Stack Overflow问答以及GitHub上的开源项目等都为C#及.NET框架的学习提供了丰富的资料来源和支持渠道，这些都是开发者提高技能水平的重要途径。 综上所述，Visual C#基于组件的开发包括了对.NET框架的理解与应用、掌握C#语言特性及相关工具和技术，并贯穿于从设计到实现再到测试部署整个流程之中。通过深入学习和实践操作，可以构建出强大且可复用性强的应用程序组件，从而提高软件项目的效率及质量水平。
     
  • 基于C#与海康SDK的机器视觉模板匹配及机械手跟踪定位二次开发
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    本项目采用C#编程语言和海康SDK技术，实现机器视觉中的模板匹配功能，并结合机械手进行精准跟踪与定位，旨在提高工业自动化生产的效率和精度。 在机器视觉领域，C#与海康威视（Hikvision）SDK的结合使用是实现高效、精确图像处理和分析的重要途径。本项目基于VS2015开发环境，提供了完整的源码，主要涉及以下几个核心知识点： 1. **海康威视SDK**：作为全球领先的安防产品提供商，海康威视提供的SDK（Software Development Kit）为开发者提供了丰富的图像处理功能，包括图像采集、编码解码和预处理等。通过该工具包，开发人员能够迅速构建自己的机器视觉系统。 2. **C#编程语言**：微软开发的面向对象编程语言C#特别适合于Windows平台的应用程序设计，涵盖图形用户界面及网络应用等领域。在机器视觉中，利用C#编写控制算法、处理图像数据以及与硬件设备进行交互是常见的做法。 3. **模板匹配**：这项计算机视觉的基本技术用于识别和定位图像中的特定目标。通过比较图像中的每个区域与模板的相似度来确定最匹配的部分，在本项目中结合使用C#编程语言及海康SDK实现高效物体定位功能。 4. **目标跟踪**：在视频序列中追踪特定对象的位置状态是目标跟踪技术的应用场景之一，机械手视觉定位涉及到该技术以确保准确跟随已识别的目标移动。这对于自动化生产线或机器人操作至关重要。 5. **视觉定位**：机器视觉系统的关键组成部分在于通过分析图像信息来确定物体实际空间中的位置。结合模板匹配和目标追踪技术可以实现精确的定位功能，为机械臂提供精准的操作指导。 6. **VS2015集成开发环境**：微软提供的强大工具Visual Studio 2015支持多种编程语言，包括C#。在该平台上编写、调试及测试代码有助于提高工作效率。 7. **源码分析**：所提供的完整源码使学习者能够深入了解从图像获取到预处理以及模板匹配和目标追踪算法实现的每一个步骤细节，从而提升开发者在机器视觉领域的实践能力。 通过上述知识点的学习与应用，开发人员可以掌握利用C#及海康威视SDK进行二次开发的方法，并为自动化生产和智能设备控制提供强有力的技术支持。
     
  • 蓝凌EKP二次开发培训（第二部分）
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    本课程为蓝凌EKP系统的深度学习系列之一，专注于系统高级功能及个性化定制技巧，旨在提升学员对平台的理解与操作能力。 蓝凌ekp二次开发培训第二部分继续深入讲解相关知识和技术要点。
     
  • 基于OpenCV和Qt框架的C++视觉识别软件开发（仅用于计算机视觉研究）
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    本项目是一款基于C++编程语言，利用OpenCV与Qt框架开发的视觉识别软件。它专为计算机视觉领域的科研工作设计，旨在简化图像处理流程并提升算法实现效率。 在计算机视觉领域，OpenCV（开源计算机视觉库）与Qt框架的结合是常见的开发选择，特别是在构建C++应用时。这份资源提供了关于如何利用这两者进行视觉识别软件框架开发的基础知识。 OpenCV是一个强大的计算机视觉库，它包含了众多用于图像处理、特征检测、图像识别和机器学习等功能的算法。支持多种编程语言，包括C++，这使得开发者可以方便地实现图像处理和计算机视觉任务。在示例教程中，你可能会找到如图像读取、基本操作（例如缩放、旋转、颜色空间转换）、滤波、边缘检测以及特征匹配等经典案例。 Qt则是一个跨平台的应用程序开发框架，适用于桌面、移动和嵌入式设备。它提供了丰富的UI设计工具和组件，使得开发者能够创建美观且功能丰富的用户界面。当OpenCV用于处理图像和视频数据时，Qt可以用来构建用户交互界面，并展示处理结果。在教程中可能讲解了如何在Qt环境中集成OpenCV，在窗口上显示经过OpenCV处理的图片以及响应用户的输入以控制处理流程。 虽然资源提到代码不完善且存在错误，但它们仍能作为一个起点帮助初学者理解如何将OpenCV和Qt结合使用。你可以从中学习到以下几点： 1. **整合OpenCV与Qt**：这通常涉及到配置项目的编译设置、确保正确链接OpenCV库，并在Qt代码中引入必要的头文件。 2. **创建图像显示窗口**：可以利用`QLabel`或者`QImage`来展示经过处理的图片。 3. **事件处理**：学习如何捕获用户事件，如按键或鼠标点击，并根据这些事件调用OpenCV的相关函数进行响应。 4. **线程管理**：由于图像处理通常需要较多时间，可能要在后台线程中执行以避免阻塞UI。这涉及到Qt的多线程知识和OpenCV的异步处理机制。 5. **错误调试**：资源中的bug是学习过程的一部分；通过解决这些错误可以更深入地理解代码的工作原理。 6. **持续学习与改进**：这个基础框架提供了很大的发展空间，你可以逐步完善代码、增加更多功能如对象检测、人脸识别以及深度学习模型的集成等。 研究这些材料不仅可以帮助你掌握OpenCV和Qt的基本用法，并且还能了解如何将两者结合以创建一个功能性的计算机视觉应用。尽管可能需要调整和完善现有代码，但这个过程本身就是一个很好的学习机会。