Halcon自带条码定位的算子create_bar_code_model和find_bar_code ，但有时检测不到条码，故写下一种定位一维码的方法。 条码识别的应用大多数在物流行业中，即需要定位的条码一般在快递包裹中，而快递标签处有很多的文字，符号和边框，增大了定位的难度。由于有很多噪声的影响，首先排除了用Blob分析法。观察一维码的特征，排列规则的黑粗线条，相较于文字和边框，一维码突
在HDevelop中 read_image (Image, 'D:/bb/tu/4.jpg') rgb1_to_gray(Image,Image1) threshold (Image1, Region,[80,87,206,195] , [90,100, 228,205]) remove_obj (
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2022-03-10 14:16:23
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（1） DELETE语句执行删除的过程是每次从表中删除一行，并且同时将该行的删除操作作为事务记录在日志中保存以便进行进行回滚操作。TRUNCATE TABLE 则一次性地从表中删除所有的数据并不把单独的删除操作记录记入日志保存，删除行是不能恢复的。并且在删除的过程中不会激活与表有关的删除触发器。执行速度快。（2） 表和索引所占空间。当表被TRUNCA
在HDevelop中 read_image (Image, 'D:/bb/tu/4.jpg') rgb1_to_gray(Image,Image1) threshold (Image1, Region,[80,87,206,195] , [90,100, 228,205]) select_obj (
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2022-03-10 14:10:35
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在HDevelop中 dev_close_window () read_image (Image, 'D:/bb/tu/4.jpg') rgb1_to_gray (Image, GrayImage) threshold (GrayImage, Region, 90, 95) connection (
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2022-03-18 16:45:43
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在HDevelop中 read_image (Image, 'D:/bb/tu/4.jpg') rgb1_to_gray(Image,Image1) threshold (Image1, Region,[80,87,206,195] , [90,100, 228,205]) select_shape
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2022-03-14 13:58:31
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MySQL索引是提高数据库查询效率的重要手段之一。索引本质上是一个特殊的数据结构，可以快速地定位到特定的数据行。在MySQL中，索引可以分为多种类型，包括B-Tree索引、哈希索引、全文索引等。不同类型的索引有着各自的优缺点，需要根据具体场景选择合适的索引类型。B-Tree索引是MySQL中最常用的索引类型之一。它是一种基于平衡树的数据结构，可以快速地进行范围查询和排序操作。在B-Tree索引中，
在HDevelop中 dev_close_window () read_image (Image, 'D:/bb/tu/6.jpg') rgb1_to_gray (Ie, GrayImage) edges_sub_pix (GrayImage, Edges, 'canny', 1, 5, 10
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2022-03-18 16:46:43
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前言HALCON是一个强大的机器视觉工具，包含了2D，3D图像各种算子，以及各种任务的深度学习工具，包括目标检测，实例分割，文字识别等。这次从实际生产的角度，来分享一下如何用HALCON进行文字识别。衡量一个技术是否能在实际工业生产使用，要考虑的因素：最重要的一点，精度要高且稳定。在复杂的工业场景，需要能稳定的做到非常高的精度，而不是像简单的示例程序或者学生作品一样，只是学习和展示使用。这点HAL
HALCON 20.11：深度学习笔记(3)---Data（数据）HALCON 20.11.0.0中，实现了深度学习方法。其中，关于术语“数据”的介绍如下：术语“数据”是在深度学习的背景下使用的图像和信息。最后的信息必须以网络可以理解的方式提供。毫不奇怪，不同的DL方法对于必须提供什么信息以及如何提供这些信息有自己的要求。具体要求见相应章节。网络对图像的尺寸、灰度值范围和类型提出了进一步要求。具体
图像增强看这。阈值分割看这。直方图均衡化直方图均衡化的一般是处理图像偏暗、偏亮、以及亮度过于集中等现象https://zhuanlan.zhihu.com/p/54771264 方法的基本思想是对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对像素个数少的灰度级进行缩减。从而达到清晰图像的目的。halcon中直方图均衡化一般是用这两个算子 gray_histo (Region, ImageEquHisto
Shape模板创建create_shape_model(Template : : NumLevels, AngleStart, AngleExtent, AngleStep, Optimization, Metric, Contrast, MinContrast : ModelID)参数说明：NumLevels： 金字塔层数，可以理解为金字塔最顶层最小，储存的信息最少，相对的读取速度就越快。（金字
/region有4个点(1,1),(1,2),(2,1),(2,2)//region有4个点(5,1),(5,2),(6,1),(6,2)//region有4个点的行长码： 1行1列到2列 2行1列到2列。存储文件，以二进制的方式读取
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2023-10-03 09:26:21
181阅读
在HDevelop中 read_image (Image, 'D:/bb/tu/4.jpg') rgb1_to_gray(Image,Image1) threshold (Image1, Region,[80,87,206,195] , [90,100, 228,205]) sort_region
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2022-03-18 16:46:22
2467阅读
在HDevelop中dev_close_window ()read_image (Image, 'D:/bb/tu/4.jpg')rgb1_to_gray(Image,Image1)threshold (Image1, Region,[80,87,206,195] , [90,100, 228,205])select_obj (Region, ObjectSelected, 1)*从区域集中选择一
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2022-03-28 10:47:29
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计算给定前景区域的连接背景分量 引言一、结果1.1 读取图像1.2 处理后结果二、Halcon代码三、主要算子分析1.sobel_amp (Operator)函数解析2.threshold (Operator)函数解析3.background_seg (Operator)函数解析4.fill_up_shape (Operator)函数解析四、与MFC相结合 引言 边缘提取,计算给定前景区域
文章目录
7.1 阈值分割
7.1.1 实验法
7.1. 2 根据直方图谷底确定阈值法
7.1.3 迭代选择阈值法
7.1.4 最小均方误差法
7.1. 5 最大类间方差法
7.2 边缘检测
7.3 区域分割
7.4 Hough变换
7.5 动态聚类分割
7.6 分水岭算法
图像分割在科学研究和工程领域中都有着广泛的应用。在
在HDevelop中dev_update_off()read_image (Image, 'D:/bb/tu/8.jpg')get_image_size (Image, Width, Height)regiongrowing (Image, Regions, 1, 1, 3, 1000)*区域增长法分割图像为区域*此方法分割的区域可能有重叠*参数1：输入图像*参数2：分割后的输出区域*参数3Row
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2022-04-08 16:09:22
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如何判断Halcon区域region是否为空最初考虑是通过count_obj判断对象的个数来判断区域是否为空，但发现空区域和
原创
2023-12-22 20:46:39
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HALCON 21.11：深度学习笔记(2)HALCON 21.11.0.0中，实现了深度学习方法。由于上面提到的DL方法在它们做什么以及它们如何需要数据方面各不相同，所以您需要知道哪种方法最适合您的特定任务。一旦清楚了这一点，您就需要收集适当数量的数据，也就是图像和方法所需的信息。然后，所有这些DL方法都有一个通用工作流：1. 准备网络和数据（Prepare the Network and th
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2023-12-05 16:54:26
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