C#联合halcon的demo 直线 找圆 形状模板匹配及等级识别等功能 功能有找直线，找圆，形状模板匹配，二维码识别及等级识别，相机内参标定，相机外参标定，以及几何测量 另外还有某论坛的开源控件，并且在该控件的基础上新增了文字显示，十字架中心基准，最重要的是“把涂抹功能”集合到了一起，并且测试无bug vs2019可以直接运行，halcon则是使用的18版本。 这个demo无论是学习还是封装都有很好的参考意义，大量节省个人时间。

在计算机视觉领域，HALCON是一种强大的机器学习和图像处理库，而MFC（Microsoft Foundation Classes）是微软提供的一套C++类库，用于构建Windows应用程序。本文将详细讲解如何使用HALCON加载本地图片并显示在MFC控件上，帮助开发者实现图像处理功能。 确保你已经正确安装了HALCON库，并且在你的MFC项目中将其包含进来。这通常涉及到设置项目的库路径，链接器设置以及包含头文件。在代码中，你需要引入必要的HALCON和MFC头文件，如`#include <HalconCpp.h>` 和 `#include `。 加载本地图片到HALCON的基本步骤如下： 1. **创建HALCON图像对象**：使用`HObject img`声明一个图像对象。在MFC程序中，可以在某个函数或事件处理程序中执行此操作。 ```cpp HObject img; ``` 2. **打开图像文件**：调用HALCON的`read_image`函数，传入文件路径和图像对象来加载本地图片。 ```cpp HerrT retCode = HOperatorSet::ReadImage(&img, "C:\\path\\to\\your\\image.jpg"); if (retCode != 0) { // 处理错误，例如打印错误消息 } ``` 3. **创建MFC控件**：如果你的MFC应用中还没有图像显示控件，你需要创建一个。通常会选择`CStatic`控件，因为它可以显示位图。在你的MFC对话框类中，定义一个成员变量，如`CStatic* m_pImageCtrl;`，并在`OnInitDialog()`中初始化它。 ```cpp m_pImageCtrl = new CStatic; m_pImageCtrl->Create(NULL, WS_CHILD | SS_BITMAP, rect, this, IDC_IMAGE_CTRL); ``` 4. **转换HALCON图像为BITMAP**：由于MFC控件需要Windows的`BITMAP`结构来显示图像，所以需要使用HALCON的`disp_convert_to_bitmap`函数将HALCON图像转换为`BITMAP`。 ```cpp HBitmap hBitmap; disp_convert_to_bitmap(img, &hBitmap); ``` 5. **显示图像**：现在，你可以将`BITMAP`对象设置到MFC的`CStatic`控件上。 ```cpp CDC memDC; memDC.CreateCompatibleDC(m_pImageCtrl->GetDC()); CBitmap bitmap; bitmap.Attach(hBitmap); CBitmap* pOldBitmap = memDC.SelectObject(&bitmap); m_pImageCtrl->SetBitmap(bitmap); m_pImageCtrl->Invalidate(); memDC.SelectObject(pOldBitmap); bitmap.Detach(); ``` 6. **释放资源**：别忘了释放不再使用的资源。 ```cpp hBitmap.Dispose(); ``` 通过以上步骤，你已经成功地在MFC应用中加载并显示了HALCON处理的本地图片。请注意，实际开发中可能需要根据你的具体需求进行调整，例如添加错误处理、支持不同格式的图片、动态加载等。同时，确保你的HALCON版本与MFC库兼容，因为不同的版本可能会有不同的API接口。 在提供的压缩包文件`halcon dispaly image`中，可能包含了示例代码或者更详细的教程，建议解压后仔细阅读，以便更好地理解和实现这个功能。

《HALCON学习资料：深入解析计算机视觉系统的构成与应用》 HALCON，作为一款由MVTec Software GmbH开发的专业图像处理软件，为机器视觉领域的学习者提供了强大的工具和丰富的资源。本文将根据“Halcon学习资料”的标题和描述，详细阐述计算机视觉系统的基本组成部分、HALCON的特点以及其在图像处理中的应用，旨在为初学者提供一个全面的学习框架。 一、计算机视觉系统的核心组成 计算机视觉系统主要由以下几部分组成： 1. **光源**：光源是计算机视觉系统中的关键组成部分，它直接影响到图像的质量。光源的选择需考虑其种类、性能及效果。常见的光源包括高频荧光灯、卤素灯和LED灯，其中LED灯因其高效能和长寿命而被广泛使用。不同光源对图像的影响各异，因此选择合适的光源对于提高图像质量和检测精度至关重要。 2. **镜头**：镜头是连接光源与摄像机的重要环节，其性能直接影响到图像的清晰度和质量。镜头的主要参数包括分辨率、对比度、景深和失真等，这些因素共同决定了图像的最终表现。此外，镜头的焦距、物距和成像尺寸也是影响图像质量的关键因素。 3. **摄像机**：工业摄像机是计算机视觉系统的眼睛，其结构复杂，包括相机镜头接口、图像传感器、参数控制模块、预处理模块、IO控制模块和数据传输模块等。传感器类型有黑白面阵、彩色面阵、黑白线阵和彩色线阵等，曝光方式和扫描方式也有多种，如行曝光CMOS、帧曝光CMOS、隔行CCD和逐行CCD等。摄像机的接口类型多样，如CameraLink、USB2.0、1394a/b、GigE等，各有优缺点，需根据具体需求选择。 4. **图像处理软件**：HALCON是机器视觉领域内的图像处理软件，以其鲁棒性、精确性、快速性和全面性著称。HALCON支持各种图像处理操作，如基于形状的匹配、图像裁剪、纹理分析、色彩转换等，能够实现高效、准确的图像分析和特征提取。 二、HALCON的特点 HALCON的特点之一是其快速性，这得益于其高效的算法设计和优化。例如，在基于形状的匹配任务中，HALCON表现出极高的速度。此外，HALCON还支持一系列图像处理函数，如crop_domain、texture_laws、gray_closing_shape等，这些函数在图像预处理、特征提取和模式识别等环节发挥着重要作用。 三、HALCON的应用案例 HALCON广泛应用于工业自动化、医疗影像分析、交通监控等多个领域。例如，在工业检测中，HALCON可以用于产品缺陷检测、尺寸测量和位置定位；在医疗领域，HALCON可用于病理切片分析、X射线图像处理等；在交通监控中，HALCON则可用于车牌识别、车辆计数和行人检测等场景。 总结，HALCON是一款功能强大、应用广泛的图像处理软件，它不仅具备高速处理能力，还拥有丰富的图像处理工具和算法，是机器视觉领域不可或缺的利器。通过深入学习HALCON，初学者可以掌握计算机视觉系统的构建原理和图像处理技术，为今后的科研工作或实际项目打下坚实的基础。

在计算机视觉领域，畸变矫正是一项重要的预处理技术，它用于消除由于镜头光学特性或相机成像系统导致的图像扭曲。Halcon，作为一款强大的机器视觉软件，提供了完整的畸变矫正解决方案。本压缩包文件围绕“Halcon棋盘格畸变矫正”主题，包括了标定图像、测试图像以及相应的Halcon程序，旨在帮助用户理解和实现这一过程。 我们要理解畸变矫正的基本原理。在实际应用中，摄像头拍摄的图像会因为镜头的非理想特性（如径向畸变和切向畸变）而产生形变。径向畸变表现为图像远离中心的部分呈现出桶形或枕形扭曲，而切向畸变则会在图像边缘产生斜线偏移。为了解决这个问题，我们需要进行镜头畸变校正，通常采用棋盘格图案进行标定。 棋盘格标定是畸变矫正的关键步骤。在这个过程中，使用具有规则间隔的黑白相间的棋盘格图案，通过拍摄多个不同角度的棋盘格图像，可以计算出相机的内参矩阵和畸变系数。Halcon提供的棋盘格检测函数可以自动找到棋盘格的角点，然后通过这些角点的精确位置来估计相机参数。 完成标定后，我们可以使用得到的畸变系数对新的图像进行矫正。Halcon提供了`distortion_correction`操作符，它接受标定后的参数和待矫正图像，输出一个已经消除畸变的新图像。这个操作符可以有效地应用于检测、识别等后续视觉任务，提高结果的准确性。 在压缩包中的“测试图像”部分，你可以使用这些图像来验证畸变矫正的效果。通过对比矫正前后的图像，可以直观地看到畸变矫正的效果，这对于调整参数和优化矫正过程非常有帮助。 至于Halcon程序，它们通常包含了执行棋盘格标定、计算畸变系数以及进行畸变矫正的代码。这些程序可以帮助开发者更好地理解Halcon如何处理畸变矫正的流程，并且可以作为模板，快速应用到自己的项目中。学习和理解这些程序，有助于提升在机器视觉领域的实践能力。 总结来说，Halcon的棋盘格畸变矫正功能是通过标定图像、计算畸变系数和执行矫正操作来实现的。利用提供的标定图像和测试图像，结合Halcon程序，用户可以深入理解并掌握这一过程，从而在实际项目中实现更准确的图像处理。

Halcon2025年4月试用文件 2025.04-support-licenses

《Halcon版本切换助手详解与应用》 在计算机视觉领域，HALCON作为一种强大的机器学习和图像处理库，被广泛应用于工业自动化、质量检测等场景。然而，随着HALCON的不断更新，不同版本间的差异和兼容性问题往往困扰着开发者。为了解决这一问题，我们引入了“Halcon版本切换助手”，这是一个专门设计用于方便用户在不同HALCON版本之间切换的工具，旨在提高开发效率，确保项目的顺利进行。 “Halcon版本切换助手”的核心功能在于其能够无缝地在各种HALCON版本间切换，无论是从早期的13.0到最新的22.11，都能轻松应对。这个工具的出现，极大地简化了开发者的工作流程，避免了手动管理不同版本HALCON库的繁琐过程。 我们要理解Halcon版本切换助手是如何工作的。它通过集成HALCON的各种版本，创建一个统一的管理界面，用户只需通过简单的操作，如点击选择或输入版本号，即可快速切换至目标版本。这不仅节约了时间，也减少了因版本不匹配导致的错误可能。 对于那些依赖特定版本HALCON功能的项目，版本切换助手更是不可或缺。比如，某些旧项目可能依赖于早期版本的特定算法，而新项目则需要最新版本的高级特性。在没有助手的情况下，频繁切换可能导致环境配置混乱，而有了助手，一切变得井然有序。 此外，“Halcon版本切换助手”还具备自动备份当前环境的功能，确保在切换过程中不会丢失任何设置。这为开发者提供了安全的试验空间，可以放心尝试不同版本，而不必担心影响到原有的工作环境。 在实际应用中，用户可以根据项目需求，灵活选择运行环境。例如，在测试阶段，可以快速切换到低版本进行兼容性测试；在开发阶段，可以方便地切换到高版本以利用最新的特性。同时，对于团队协作来说，每个成员可以按照个人的工作需求，自由选择适合自己的HALCON版本，极大地提升了团队协作效率。 “Halcon版本切换助手”是解决HALCON版本管理问题的有效解决方案，它使得开发者能够在多版本间自由穿梭，提高了工作效率，降低了项目风险。对于任何一个涉及HALCON开发的团队和个人来说，都是值得拥有的得力助手。通过熟练掌握并合理利用这个工具，我们可以在HALCON的世界里更加游刃有余，实现高效、稳定的项目开发。

在本文中，我们将深入探讨如何在Labview 2020环境下通过调用Halcon库来实现二维码识别。Halcon是一种强大的机器视觉软件，而Labview则是一款灵活的图形化编程工具，它们的结合可以创建出高效且精确的二维码检测系统。 我们需要了解Halcon的API（应用程序接口）是如何在Labview中被调用的。`halcon.dll`和`halcondotnet.dll`是Halcon的核心库文件，它们提供了与Halcon函数交互的接口。在Labview中，我们可以使用Labview的.NET类接口来调用这些DLL中的函数，实现对Halcon功能的访问。 `Labview调用Halcon识别二维码.vi`是主程序文件，它包含了一个完整的Labview流程图，用于执行二维码识别任务。这个VI可能包含了以下步骤： 1. **初始化Halcon**：在程序开始时，需要加载`halcon.dll`并进行必要的初始化设置，如设置工作目录、资源管理等。 2. **读取图像**：使用`Readimage.vi`子VI读取摄像头或存储设备上的图像数据，这是识别二维码的前提。 3. **预处理**：可能包括图像的灰度化、去噪、增强对比度等操作，以提高二维码的可识别性。`Draw_Rect.vi`可能用于在图像上画出预处理的矩形区域，帮助可视化过程。 4. **二维码检测**：调用Halcon的2D码识别功能，如`Data2D.vi`，来定位和识别图像中的二维码。Halcon的这个模块能够自动处理不同类型的2D码，包括QR码、DataMatrix等。 5. **处理结果**：识别成功后，`ROI.xml`和`设置.xml`可能包含了关于识别区域和识别参数的信息。程序可能将二维码的内容输出到控制台，或者存储到变量或数据库中。 6. **用户交互**：`Kbd_Event_key_demo(input).vi`可能用于用户输入控制，例如通过键盘按键触发识别或停止程序。 7. **错误处理**：任何异常或错误情况都需要适当的错误处理机制，确保程序的稳定运行。 这个系统展示了Labview和Halcon的强大结合，为自动化产线上的二维码检测提供了可行的解决方案。开发者需要理解Labview的编程逻辑和Halcon的机器视觉算法，才能有效地设计和优化这样的系统。同时，为了提高效率和准确度，可能还需要根据实际应用环境调整识别参数，如模板匹配的相似度阈值、二维码的容错率等。

halcon 深度学习 对象检测 图像+代码

利用Halcon算子进行圆拟合，采取不同拟合方式，获得效果不同

Ｃ#联合halcon源码 CAD测量比对 CAD图纸 测量 海康相机 通常测量规则的物体，通过找边，找圆，求线线交点，点到线的距离，很容易测量尺寸。 这个源码的测量物体是不规则的，很多凸凹的地方都需要测量，这里我们采用的导入CAD标准的轮廓，与相机采集的图片进行轮廓比对，计算最大尺寸的方式来测量。 在产品轮廓非常复杂的情况下，这样的方法可以解决问题 客户需求：计算该型材的所有边缘与要求尺寸的偏差，看是否在合理范围内。 这里我们采用了客户提供的标准的CAD图纸，与相机采集的图片进行轮廓对比，最终得到的实际尺寸。 提供：halcon源码，C#联合halcon源码，CAD图纸，相机安装包，相机SDK 参数设置：可以导入CAD图纸，旋转CAD图纸，创建模板，保存模板，图片缩放，halcon引擎等操 该段话涉及到的C#编程语言、Halcon图像处理库、CAD图纸、测量、相机、轮廓比对、尺寸偏差。 延伸科普： 1. C#编程语言：C#是一种面向对象的编程语言，常用于开发Windows应用程序、Web应用程序和游戏开发等领域。它具有丰富的库和框架，可以方便地进行软件开发和编程。 2. Halc