HALCON中级篇:纹理分析

计算纹理特征的标准HALCON算子是gen_cooc_matrix,其生成一个图像的灰度共生矩阵。其他特征相关算子是entropy_gray,来计算图像的熵或者非均向性,这些计算是在原始图像上计算的。在滤波完成后,用一个阈值,来决定特征的数量,灰度强度。第一个例子作为基本概念的例子,其阐明了纹理分析是怎样对纹理图像进行分割的,而用传...

HALCON中级篇:边缘提取(像素精度)

HALCON提供了所有标准的边缘滤波器,如Sobel,Robert,Robinson,或者Frei滤波器。除了这些以外,后期处理算子,如滞后阈值分割或者非最大值抑制,也没提供。除此之外,准确地决定边缘振幅和边缘方向的工艺级的滤波器被提供,这能够让你以灵活的方式去应用滤波器。应用边缘滤波器的结果(a)振幅,(b)方向,(c)提取的边缘...

HALCON高级篇:变化模型

获得阈值图像可以直接用算子get_thresh_images_variation_model读出来。比较变化模型你用算子compare_variation_model将一张图像同准备好的变化模型去比较,然后,在比较步骤中获得的两个阈值(被存储在变化模型中)被用来决定一个包含图像中所有异常与模型的点的区域。用于比较中扩展的参数设置可以用compare_ext_variation_...

HALCON高级篇:分类器理论背景

在HALCON,欧式测试仅仅备用在图像分割中,而不是一般的特征分类或者OCR。因为这种方法仅仅是对低维特征向量是稳定的。(a)欧式分类器(b)超级盒分类器然而,欧式分类器用一个n维的球面,超级盒方法用一个平行于坐标轴的立方,所谓的超级盒,这可以被想象成了再一个多维空间中的阈值方法。即,对于每一类,特征空间中...