halcon简介halcon是工业领域最著名的商业视觉软件，性能很好，当然也贵。opencv是开源的，免费，但是不好用，需要自己写算法，太花时间和精力，所以准备尝试一下halconhalcon安装我安装的是21.05版，版本号为21050，属于是比较新的版本，license的话，官方每个月都提供可以试用1个月的试用License，每月更换的话，可以一直用。网上很多提供的，自行搜索。安装没啥说的，正常安装，装完之后将License文件放入相应目录即可。都弄好以后，桌面会出现2个图标一个带XL，另一个不带，2个的区别是XL是专门用来处理超大图片文件，32k*32k以上的图片用这个，一般的图片处理用
1.创建与Key是否存在create_dict(DictHandle)*Key是否存在存在：1不存在:0get_dict_param(DictHandle,'key_exists',['KeyName1','KeyName2'],KeysExists)*Key数据类型'tuple','object'get_dict_param(DictHandle,'key_data_type','KeyName1',KeyDataType)2.读取
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Baumer工业相机堡盟相机使用BGAPISDK联合Halcon直接进行彩色图像显示（Color）（C#）（将图像数据Buffer转为HObject）Baumer工业相机Baumer工业相机SDK联合Halcon的技术背景代码分析1.引用合适的类文件2.在相机图像回调函数里直接使用图像数据转换Halcon进行图像显示Baumer工业相机图像通过和Halcon联动的优点Baumer工业相机图像通过和Halcon联动的行业应用Baumer工业相机Baumer工业相机堡盟相机是一种高性能、高质量的工业相机，可用于各种应用场景，如物体检测、计数和识别、运动分析和图像处理。Baumer的万兆网相机拥有出
fit_line_contour_xld原型fit_line_contour_xld(Contours::Algorithm,MaxNumPoints,ClippingEndPoints,Iterations,ClippingFactor:RowBegin,ColBegin,RowEnd,ColEnd,Nr,Nc,Dist)功能根据XLD轮廓拟合直线参数列表Contours(input_object)：输入的XLD轮廓Algorithm(input_control)：直线拟合算法（‘drop’,‘gauss’,‘huber’,‘regression’,‘tukey’）MaxNumPoints(
灰度直方图横坐标：是0~255表示灰度值的范围纵坐标：是在不同灰度值下像素的个数！那么灰度直方图的本质就是统计不同灰度下像素的个数！它的直观目的，就是查看灰度的分布情况！与之相关的函数：全局的阈值分割 threshold threshold(ImageChannel3,Regions,248,255)选择一个灰度范围，分割出在次范围中的像素。 binary_thresholdbinary_threshold(ImageChannel3,Region,'max_separability','dark',UsedThreshold)如果你的背景和产品是很分明的，各自的灰度都有一个峰值（如上图） 这
旋转矩阵对于视觉算法工程师而言，理解矩阵的数学,物理原理十分重要，大多数人对矩阵的理解仅限于解析数学公式上面，其实这跟国内的线性代数教材有关，推荐大家去网上找麻省理工的线性代数公开课看看，从物理应用的角度去讲线性代数，相信你会有更对的收获。本篇博客主要讲解halcon中牵扯到的旋转矩阵说明，也有助于大家理解仿射变换，坐标系转换，标定等等。Halcon中的HomMat2D在halcon中牵扯到矩阵转换的有两个方面，在一个坐标系内旋转变换（仿射变换），在两个坐标系之间的转换。vector_angle_to_rigid(0,0,0,5,5,rad(30),HomMat2D)这里就代表一个坐标系（在h
Halcon发布了最新的HALCON22.11版本提供永久版和订阅版，可以到下面的链接下载：https://www.mvtec.com/cn/downloads/halcon1最新功能 3D抓取点检测 HALCON22.11首次将3D视觉和深度学习相结合。3D抓取点检测能够稳健地检测任何物体上适合用吸力抓取的表面。与经典的抓取应用相比，3D抓取点检测是一种无CAD的方法，因此不需要事先了解相关物体的任何形状知识。 提升的灵活性使其可用于各种全新的应用领域，如物流业或仓库存储。 新的数据类型"内存块" 从HALCON22.11开始，用户可以在HALCON中存储和传输
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一、简介这个是从B站上看到的一个项目，虽然很简单，但是对于我们这种自学3D的初学者来说是一个很好的案例，切平面法是比较简单的一种方法，后期我们在看一种法向量法，letus go!友情提示：ITBlog上的那位朋友，你不用照搬过去，你可以改一下，至少吧图片上我的那个名称去掉，还有我自己写的都是自己理解的，很多东西都是有误的。二、思路1、读入点云文件2、筛选其中的那个鞋子模型，将周围的那些点都删掉3、坐标位姿转换，求3D模型的矩，然后通过逆姿态将坐标移动产品的中心坐标系位置4、模型三角化，并将这个模型放到最小外接box中5、从最小外接box中再次获取位姿，在做一次刚体变化，主要是为了将最小外接bo
