1樓：匿名使用者
halcon的方法：
用基於輪廓的模版匹配，匹配到之後，會有乙個引數輸出目標與原模版相比旋轉的角度。
原圖的左上角點和右下角點連線，再把旋轉之後圖的上角與下角連線，測量兩條線的角度。
別的辦法還沒想到，總之肯定有很多辦法。
halcon 角度步長是什麼意思
halcon判定物體旋轉多少角度 5
2樓：薔韶
同樣 halcon的菜鳥 坐等大牛。
halcon軟體與matlab軟體有什麼異同？兩者間的優勢各是什麼？
3樓：匿名使用者
在vc環境下進行影象處理比在matlab下開發運算速度要快，但工作量要大的多，用matlab做影象處理，直接呼叫裡面的相關函式就可以完成，而且比較直觀，但滿足不了在速度上要求比較高的場合。所以在vc環境下直接開發往往是首選，但由於vc只是乙個開發環境，直接運用於影象處理的函式還得自己編寫新增，所以往往很耗時。
隨著各類機器視覺軟體的開發，各種機器視覺軟體包也相繼產生，halcon就是乙個比較強大的機器視覺軟體，功能比較全，在hdevelop環境下開發比較容易，執行速度也較快。除此之外，halcon也可以整合到其他開發環境下，這樣可以節約底層開發時間，直接有效地運用它的函式庫，可以產生很好的效果。
halcon：檢測2種不同大小的**，能否預先設定2種模板，讀入**後與模板匹配選擇判斷標準嗎？ 10
4樓：安陌
如果只是大小不同的話，建立乙個模板就可以，建立乙個可以縮放檢測的模板就行，然後進行縮放形狀匹配。
5樓：滅口季
一般情況是，輸入乙個確定的檢測**，然後用你已有的模板去匹配乙個待檢測**，你說的那種已有確定模板，用其他影象檢測的前提是模板**大小，一定要小於待檢測**，不然無法執行。
c#呼叫halcon視窗怎麼和影象尺寸匹配
6樓：蛋包飯配冰紅茶
解決辦法，我們怎樣讓伺服器出面發布"假"訊息去欺騙客戶端呢？vsftp的作者早想到這點了，我們只需要在vsftpd的配置檔案中加入如下兩行即可。
pasv_addr_resolve=yes //允許vsftpd去欺騙客戶。
pasv_address= /讓vsftpd以這個位址去欺騙客戶。
重啟vsftpd後，我們再從客戶端測試發現也可以正常使用。
學習halcon需要很好的數學基礎嗎
7樓：在諸仙洞彈奏小夜曲的蒼鷹
機器視覺系統就是利用機器代替人眼來作各種測量和判斷。它是計算機學科的乙個重要分支，它綜合了光學、機械、電子、計算機軟硬體等方面的技術，涉及到計算機、影象處理、模式識別、人工智慧、訊號處理、光機電一體化等多個領域。影象處理和模式識別等技術的快速發展，也大大地推動了機器視覺的發展乙個完整的機器視覺系統的主要工作過程如下：
1、工件定位檢測器探測到物體已經運動至接近攝像系統的視野中心，向影象採集部分傳送觸發脈衝。2、影象採集部分按照事先設定的程式和延時，分別向攝像機和照明系統發出啟動脈衝。3、攝像機停止目前的掃瞄，重新開始新的一幀掃瞄，或者攝像機在啟動脈衝來到之前處於等待狀態，啟動脈衝到來後啟動一幀掃瞄。
4、攝像機開始新的一幀掃瞄之前開啟**，**時間可以事先設定。5、另乙個啟動脈衝開啟燈光照明，燈光的開啟時間應該與攝像機的**時間匹配。6、攝像機**後，正式開始一幀影象的掃瞄和輸出。
7、影象採集部分接收模擬訊號通過a/d將其數位化，或者是直接接收攝像機數位化後的數字資料。8、影象採集部分將數字影象存放在處理器或計算機的記憶體中。9、處理器對影象進行處理、分析、識別，獲得測量結果或邏輯控制值。
10、處理結果控制流水線的動作、進行定位、糾正運動的誤差等。從上述的工作流程可以看出，機器視覺是一種比較複雜的系統。因為大多數系統監控物件都是運動物體，系統與運動物體的匹配和協調動作尤為重要，所以給系統各部分的動作時間和處理速度帶來了嚴格的要求。
在某些應用領域，例如機械人、飛行物體導制等，對整個系統或者系統的一部分的重量、體積和功耗都會有嚴格的要求。（良）清楚了以上機器視覺的原理和過程之後，我建議：1）人類和動物視覺系統的原理2）攝像機技術與原理3）影象識別和處理技術4）計算機技術5）人工智慧。
halcon中creat_shape_model函式中金字塔的級數是什麼意思? 5
8樓：sean不高興
最樸素的影象匹配方法是，在目標影象中，逐點移動模版，並計算相似度（不考慮目標影象旋轉、縮放、傾斜等情況）。這無疑是乙個非常耗時的工作，因此，為了能夠在影象中實時找到模板，有必要提出能夠進一步提高搜尋速度的方法。
為了得到乙個更快的搜尋策略，我們注意到模板匹配的執行時間的複雜度取決於需要檢查的平移數量，也就是位姿的數量。另外，演算法複雜度還取決於模板中點的數量，因此，為了提高演算法速度，我們需要試圖減少需要檢查的位姿數量以及模板中點的數量。由於一般情況下模板非常大，因此其中一種提高速度的方法就是首先只考慮影象和模板中問隔為 i 的點集，此時可以得到模板的大概位姿．隨後使用間隔更小的點集在這個大概的位姿周圍進行進一步搜尋得到更準確的結果。
這種策略就相當於對模板和影象進行二次抽樣。由於二次抽樣可能導致鋸齒效應，因此這並不是乙個好的策略，它可能由於鋸齒效應造成某些模板的例項的遺漏。必須利用平滑影象來消除鋸齒影響。
另外，一般情況下影象多次縮小2倍比直接縮小大於2倍的效果更好。將影象與模板多次縮小2倍建立起來的資料結構被稱為影象金字塔。從附圖中可以看出，為什麼將這個資料結構用影象金字塔來命名：
我們將影象從大到小依次向上堆放。由於每層影象的寬高都比上層減半，因此形成了金字塔形狀。（無法上圖，影象匹配的更詳細內容參看《機器視覺演算法與應用》http:
htm#
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