Halcon中的图像重建是什么?

你还在学习，还要看吗？在本教程中，我将向您展示如何集成和 dv up 代码导入你的 c 十二 p 项目，使用库项目导出。在这个视频中，我将主要强调与相应的 c 夹夹教程相比的区别。 如果你还没有看过，我们建议你先看这个教程。一，了解更多有关的文章等功能的信息。我们从相同的 d， v o p。 程序开始阅读这张图片。再一次，这个过程是真正的机器视觉，他把电触电分开。我们的目标是将这个过程继承到 vso s two d， o。 解决方案中。在程序的最后，有一些 d， v， o， p 的可视化。在库项目导出对话框中，我们现在选择 c 杀批作为目标 语言。为了更好的理解之后发生的事情，我们在项目名后面加上 p， n， 在命名空间后面加上 n s。 然后单击 x party。 让我们快速查看一下生成的文件。和 c 加加一样，我们得到一个可耐克文件，它可以用来例如创建一个 visuals todo 解决方案。此外，导出再次复制了使用的 dyop 程序。最后，在原代码中，我们找到了一个包含包装 函数的 c 十 up 文件。所有必须的 dewindon a p i。 代码让我们将其继承到应用程序中。在这里，我编写了一个空白的 c 十 up 程序。现在，为了能够使用 h a， l， c， o， n。 代码和 dewinden， 我们需要添加对 h a， l， c， o， n。 的应用 and 和 dewind in。 因此，我们在解决方案资源管理。其中右键单机 f， r， n， c， s。 选择添加引用。在这里可以从以前的项目中获得 d， l l。 单机浏览导航到百分之 h， a， l， c， o， n， r， o， o， t 百分之边 d， o， t， n， e， t 三五，并添加 helcome 点 n， d， l， l 和 d 文整点 n， d， l， l。 现在让我们编写一些 h， a， l， c， o， n。 代码。首先我们声明两个变量输入图像和生成的区域。然后我们 读取刚才在 dvlp 中读取的图像。接下来我们添加用 dvlp 生成的 c 沙特包装器代码。然后我们可以使用如下代码。首先是我们选择的名称空间，然后是项目名称，然后是功能性。与 c 加加一样，有 必要定义为 sos。 ps， dyop 脚本的位置相对于而精致，他高了三级。为了简化这个路径，您可以将 dyop 脚本复制到冰幕路。如果您愿意，可以在构建项目时自动完成此操作。然后我们可以调用前面在 dyop 中看到的过程。这就是我们需要的所有代码。现在我们可以添加一个断点 运行应用程序。在 h， a， l， c， o， n。 变量检查中，我们可以看到这些变量，我们读取的图像以及该区域作为程序调用的结果。正如我们在 c 加加教程中看到的，你现在可以简单的编辑 dv out 过程，只要签名没有改变，就 不需要重新编译应用程序。这篇简短的介绍到此结束。现在你应该可以使用 developer 库项目导出了将 h， a， l， c， o， n。 代码集成到您的 c 十二 p 英雄程序中。感谢收看！

大家好，我是华山自贡编程的朱老师。当我们用 how can 进独项采集的时候，有时会出现 设备不能被初始化，也就说打不开多项设备，是什么原因造成的呢？我们分析下其中的一种情况， 当我们用独行接口设 direct show 这种方式来进行独相采集的时候，那么我们可能连接这个设备，选择插入代码，这样我们就在这个打开设备里面采用了这个 direct show 这种接口方式， 我们把它导入到 ctrl 程序里面去，我们就可以看到这样一个程序，这样一个 ctrl 的程序，这就是我们在 ctrl 里面去打开我们的独线采集设备，用 hotk 的算子，但是在我们在 hotk 软件里面可以打开，而导入到 ctrl 为什么就打不开了呢？他会报错，设备不能被初始化，这个 很大的原因可能就是说我们忘记了在这个编译的第八个这个文件夹下，我们需要放入我们的这个 h a c q direction， 点 d l o 这个动态链接库，我们把这个 d l 文件拷贝放到我们的第八个文件夹下， 我们再去运行的时候点击独相采集，这样我们的独相就可以采集过来了，我们就可以正常的进入独相采集，不会去报错了，你学会了吗？

各位同学大家好，欢迎来到由心动智能科技出品的豪肯入门课堂，我是主讲柳嘉欣。上节课我们简单的了解了下威风可视化洁面，相信同学们对威风编程有了一定的了解， 本节课就带大家学一下如何在微风中显示好看的图片。在课程正式开始前，我们依旧加下我们的 qq 群，关于我们的课程有些什么样的问题，大家可以在 qq 群中进行反馈讨论。 首先带大家看一下本节课学习完成后的成果， 我们可以看到界面有四个按钮和一个图片显示区域组成， 点击图片一可以看到 plus box 显示出第一张图片，点击图片二可以看到显示第二张图片，图片三图片四，接下来我就带大家去实现这个功能。 首先还是新建一个威风程序， 接下来添加饮用， 将好看的电压文件添加进来 饮用。 接下来正式开始程序。 首先定义一个窗口， 定义完成后打开一个窗口，我们可以看到每一个薅啃的算子之前都要添加这样一个薅啃的类名。 打开窗口变量参数可以看到大小聚丙等。首先设置窗口大小，在设置之前在界面中添加一个配置 box 空间， 添加完成后，我们将窗口的大小设置为和配置 box 一尺寸大小一样。 将配置 box 一的锯柄设置为窗口，锯柄 显示格式为默认。 最后输出设定好的窗口变亮， 完成后，再将窗口变亮添加到显示对列中即可。 瀑布的设定已经完成，接下来开始添加按钮，只限按钮功能。 我们先添加图片一的按钮功能，首先是读取一张图片， 其中的参数和薅啃中的参数一样， 找到一个图片路径 粘贴进来，注意薅啃中的图片路径和 c 下部程序中的路径斜杠是相反的。 再添加一个显示算子， 现在我们运行一下程序， 看一下显示效果。 我们可以看到窗口中只显示了图片的一部分，我们打开原图看一下， 显示的图片是左上角的 h 部分， 这是因为窗口的尺寸大小只有这么大。接下来实现窗口显示尺寸的大小设置。首先使用 gettem maxs 算子获取图片的大小， 再使用塞托帕的算子将窗口显示大小设置为和图片尺寸一样大。 接下来我们再运行一下程序，看 图片完整的显示在配车 box 空间中了。 将这段程序复制进其他四个按钮中， 更改图片名称。 再次运行程序， 我们可以看到现在已经实现了最开始的那个功能了。

大家好，非常高兴与大家分享 how can 二十点一新特性，希望能和大家在这里共同学习，共同进步。 下面我们来看新特性之一，深度学习边缘提取，下面进行实操演示。 首先打开 open 二十点一，可通过快捷键 ctrl 加 e 打开浏览 hdyl 实力程序，在方法一栏中找到深度学习与分割。然后打开 segment address deep learning 这个程序。 这个程序使用预先训练好的网络，在低对比度、高噪声等复杂的环境下，利用深度学习网络模型提取边缘。下面是效果展示。 我们可以看出，与其他网络训练模型相比，深度学习与训练的边缘检测模， 适用于复杂且具有挑战性的场景，如在低对比度、边缘模糊、纹理清晰、存在线扫噪声等的情况下，深度学习边缘检测能力具有良好的鲁棒性。 上述视力使用了已经训练好的网络进行边缘提取，如果对网络进行再训练，深度学习边缘提取效果会更好。 我们可以在浏览 h develop 实力程序方法一栏中找到深度学习语意分割，然后打开 segment address diplomatory， 说明这个程序，查看网络在训练的过程，与其进行对比。 以上就是 hog 二十点一一新特性之一深度学习边缘提取介绍，谢谢大家的关注。

各位同学大家好，欢迎来到由西动智能科技出品的蒿肯入门课程，我是主讲刘嘉欣。 本节课主要学习薅啃中的育植分割，学习内容包括一些简单的图像基础知识，育植的概念，区域的处理方法，区域的一些信息要素获取。 我们可以看到灰度图像，大家经常把它称作为黑白图像，其中的细节色差都是通过颜色的深浅来表示出来的，通常被称为灰度， 如亮黄色和红色，两者在转化为灰度图像后，可以看到颜色的深浅不同。在机器视觉中，彩色相机采集到的图像为彩色图像， 黑白相机采集到的图像为灰度图像。通常在不需要对颜色进行识别的时候采用黑白相机，因为可以采集到更多的细节。 灰度图像中的灰度通常分为二百五十五个，等级为零到二五五，零表示纯黑，二五五表示纯白。 灰度随着数值的变化递增或者递减。预值，一张灰度图像中，我们所设定的某个灰度值被称为预值，如图像的灰度值大于五十的区域，此时五十就是设置的预值。接下来为大家举例进行说明。 大家可以看到图像中灰度值大于五十的部分显示为红色，也就是我们所选中的部分。 大家可以看到预值选择为零到二百四十二，可以帮助我们区分背景，预值选择为七十一到一百，区分一些颜色，预值选择为二百二十三到二百四十一。 在我们完成浴池分割后，我们可以看到在同浴浴池内所有的区域都是被同时选中的，可谓是易溶、聚溶，易损俱损，但是我们只想要某一个浴池下的某一个区域，怎么办呢？ 接下来为大家介绍肯耐克乘算子，这个算子被称为断开算子，功能是将所有不直接接触到的区域全部分割开，这样我们就可以根据不同区域的特点筛选出 我们所需要的区域。在进行预知分割时，我们需要有请一位帮手叫做灰度直方图。 灰度直帮图可以帮助我们清晰明了的看到每一个灰度值所代表的面积，灰度值的大小。在选定完灰度值后，我们就可以使用 ctrl 算子将不连续的区域进行断开。 点击运行，我们可以看到所有没有连接的区域都被分割成一块一块的了，用不同的颜色进行表示，再 图像变量中选择被分割后的图像变量，右键选择显示目录。被分割后，每一个区域的属性都可以从对象中查看，里面有我们每 一个区的面积以及中心点的坐标。接下来就有请特征指方图出场，顾名思义，它是根据这些灰度区域的不同特点进行区域的筛选，如大小、位置、 高度、宽度等。这里选中的是面积大小，我们通过移动光标观察区域面积颜色的变化，可以判断区域是否被选中。从图像中我们可以看到有许多相同灰度值的小点， 可能是由于杂物、灰尘以及相似的东西所引起的干扰。 这里我们将其面积范围调至大于等于六百， 点击插入代码执行程序， 我们可以看到在新的图形变量中只保留了面积大于等于六百的区域， 这行代码就是我们刚才通过特征脂肪图所插入的代码，我们也可以改变这行代码最后的两位数字，进行面积范围的调节，现在我将取面积的最小值调至八百，重新执行代码。 我们可以看到同样筛选出了两个小面积的区域，接下来我们通过区域的位置进行区域的筛选，在这里我们先筛选出区域的上下部分，再筛选出区域的左右部分， 打开特征直方图，将特征选择为 roo， 我们可以看到特征直方图中的区域排布发生了变化， 这就是由面积大小排布转化成了纵向位置排布。我们现在开始将取于面积按照上下的方式进行筛选。 选中 rai 特征，将最大指光标，也就是这个红色光标向左平移观察图形窗口，直到将下方三个区域筛选出后即可停止。点击插入代码执行程序， 打开筛选后的图形变亮，我们可以看到已经将下半部分的区域筛选出去了， 现在开始以横向坐标进行筛选。同样打开特征脂肪图，不过这次将 roo 选项改为 clome 选项，将特征脂肪图中的最小值光标，也就是绿色光标向右移动，直到筛选出最右边的两个区域。点击插入代码 执行程序，打开最新筛选出的图形变量，我们可以看到最终筛选出的区域位置范围。那 那么接下来三个离得非常近的区域该怎么办呢？我们可以使用我们区域的宽高来进行筛选。同样打开特征直方图，将我们刚才的克拉姆选项改为为选项 为代表了宽的意思，这里我们同样拖动光标筛选出最窄的一个区域。点击插入代码运行程序， 查看最新筛选出的图像，再次打开特征脂肪图，选择汉特特征，拖动光标筛选出最低的区域。再次执行程序，打开最 筛选出的图形变亮，我们可以看到已经筛选出了一块单独的区域，这就是我们所要筛选区域的大致流程。 在获取到目标局后，就要对目标信息进行提取，如在识别定位时需要找到目标的中心点，这是需要 arr 森特算子。 arr 森特算子可以获取目标区域的面积以及区域的中心坐标。我们在这里输入 arr 森特算子 执行程序，我们可以在变量窗口中看到获取到的区域中心坐标和区域面积。

你还在自学机器视觉吗？接下带你掌握获取图像参数的五个算字。 get image size 获取图像大小， image 是图像名， v 字是图像宽度， height 是图像高度。 get image type 获得图像的类型，此处获取为 bit 类型，其他类型汇总如下， count channels 计算图像通道数，彩色为三通道 黑白唯一通道。 get gravel 获得像素的灰度值，此处获取菱形凌劣的灰度值为三十二。关注我，学习机器视觉技术！