【深度学习通用框架】基于Halcon+Qt开发的仿康耐视VIDI的通用深度学习框架软件，全套源码，开箱即用 基于Halcon20.11+QT5.12+VS2017开发，目标检测，语义分割和图片分类都已经工具化并且可可根据项目需要任意配置，各个深度学习工具的标注，训练，数据集，图片集，模型参数，结果筛选等等都已完成，并已实际应用于工业外观检测项目。 和康耐视VIDI一样，在软件里搭建好流程逻辑，标注训练好，保存工程，然后在C#里调用DLL加载工程就好。 基于Halcon+Qt开发的仿康耐视VIDI的通用深度学习框架软件，提供了软件的开发环境、功能特点、应用场景等信息。 资源介绍：https://blog.csdn.net/m0_37302966/article/details/139802174

内容概要：本文详细介绍了视觉框架VM PRO 2.7的新增功能及其在机器视觉开发中的应用。该框架不仅提供了强大的C#源码支持，还集成了多个品牌的相机SDK以及运动控制卡，实现了多任务流程的高效管理和并行执行。文中展示了具体的代码示例，如初始化Halcon图像对象、连接海康威视相机、控制雷塞运动控制卡等，帮助开发者快速上手。此外，框架还提供了丰富的算法模块和配置选项，使得图像处理更加简便直观。 适合人群：从事机器视觉开发的技术人员，尤其是熟悉C#和Halcon的开发者。 使用场景及目标：适用于需要高效集成多种相机和运动控制设备的自动化项目，旨在提高生产效率和降低开发难度。具体应用场景包括但不限于生产线上的质量检测、物体识别、尺寸测量等。 其他说明：框架支持多任务并行处理，提高了系统的稳定性和响应速度。同时，提供了详细的环境配置指导和异常处理机制，确保开发者能够顺利部署和维护系统。

内容概要：本文档详细介绍在基于ARM的平台上使用HALCON进行机器视觉应用开发的方法和步骤。首先概述了使用HALCON的基本要求、局限性和与其他平台的区别，重点讲解了不同语言（如C、C++、Python、C#）的应用开发流程，特别是在Linux环境下如何配置和部署环境变量、许可证管理和编译工具的选择。此外，强调了通过交叉编译方式创建可执行文件的必要性和具体步骤。同时探讨了利用HDevelop环境进行开发，然后将其转化为实际代码的操作方法，并介绍了几种常见的开发场景和技术要点，如HDevEngine的用法和注意事项。 适合人群：具有嵌入式开发经验和对机器视觉有一定了解的开发者。 使用场景及目标：适用于需要在基于ARM的平台上搭建机器视觉系统的公司或科研机构，尤其是希望使用HALCON这一高效工具进行图像处理的应用开发者，目的是能够独立完成从环境配置到代码部署的一系列工作。 其他说明：尽管HALCON本身并不完全支持ARM架构下的所有特性和工具，但在正确配置的基础上仍能满足大部分项目的功能需求。对于追求性能优化和高效率的开发者而言，本指南提供了详尽的技术路径和支持信息，有助于减少开发成本，提升工作效率。

在计算机视觉和图像处理领域，模板匹配是一种基础而关键的技术，它通过在参考图像中搜索与模板图像最为相似的区域来进行目标识别。传统的模板匹配方法主要基于像素值的相似度计算，对于图像的缩放、旋转等变化不够鲁棒。而本项目的目标是通过C++结合OpenCV 4.5库，模拟商业软件Halcon的高级功能，实现一种基于形状的模板匹配算法，该算法不仅能够支持目标图像在尺度和旋转角度上的变化，还能达到亚像素级别的匹配精度。此外，源代码还支持C#语言版本，便于不同开发环境的用户使用。 为了达到这样的技术水平，开发者采用了多种图像处理技术，例如边缘检测、轮廓提取、形状描述符以及特征点匹配等。这些技术的综合运用，提高了模板匹配的准确性，使得算法能够更精确地识别出目标物体的形状和位置，即使在图像中目标物体发生了变形、遮挡或视角改变的情况下。 形状模板匹配是一种高级的图像匹配技术，它通过比较目标图像和模板图像之间的形状特征来进行匹配。与传统的基于像素的模板匹配相比，形状模板匹配具有更强的抗干扰能力，能够处理因物体变形、视角变化等引起的目标图像与模板图像之间的差异。在实现上，形状模板匹配算法通常包括形状特征提取、形状特征描述、形状相似度计算等关键步骤。 形状特征描述是形状模板匹配技术中的核心部分，常见的形状特征描述方法包括傅里叶描述符、不变矩描述符、Zernike矩描述符等。其中，不变矩描述符因其具有旋转不变性、尺度不变性和平移不变性等特性，在模板匹配领域中得到了广泛应用。算法通过提取这些描述符，来表征物体的形状特征，然后通过比较描述符之间的相似度来实现匹配。 在实现亚像素精度方面，通常需要采用更为复杂的插值算法来获取更为精细的匹配结果。例如，可以通过二次插值、三次样条插值等方法来估计最佳匹配位置，从而达到亚像素级别的精确度。这样的高精度匹配对于工业检测、机器人视觉、生物医学图像分析等领域至关重要。 除了技术细节之外，开发者还提供了详尽的文档资料，以帮助用户更好地理解和使用源代码。文档涵盖了算法的设计理念、实现方法以及使用示例，为用户提供了从入门到精通的学习路径。而且，源码开放的特性意味着用户可以自由地对代码进行修改和优化，以满足特定的应用需求。 值得一提的是，项目还支持C#语言，这意味着具有.NET开发背景的开发者也能够轻松地将这种高效的图像处理算法集成到自己的项目中。这对于希望在应用程序中集成先进图像处理功能的开发者来说，无疑是一个巨大的便利。 本项目通过C++和OpenCV实现的基于形状的模板匹配算法，在技术上具有很高的创新性和实用性。它不仅能够处理图像缩放和旋转等复杂变化，还能够实现高精度的匹配，是计算机视觉和图像处理领域中的一项重要成果。

基于OpenCV C#开发的圆卡尺矩形卡尺等系列工具源码集：强大视觉控件仿halcon功能丰富支持平移无损缩放图形工具自定义,基于OpenCV的C#开发卡尺工具集：直线测距、圆卡尺测量与视觉控件源码包含测试图片支持便捷操作,基于Opencv C# 开发的圆卡尺、矩形卡尺，直线卡尺、距离测量工具源码，（送其他全部再卖项目）代码运行正常，由实际运行项目中剥离，含测试图片，包含一个强大的视觉控件源码，控件仿halcon,支持平移，无损缩放，显示各种自定义图形工具，鼠标拖动，简单方便。 ,基于Opencv C#; 圆卡尺、矩形卡尺、直线卡尺、距离测量工具; 视觉控件源码; 仿halcon控件; 控件支持平移和缩放; 显示自定义图形工具; 鼠标拖动; 测试图片; 代码运行正常。,OpenCV C#开发：多功能卡尺与距离测量工具源码（含强大视觉控件与测试图片）

在本文中，我们将深入探讨基于Halcon的双模板匹配技术，这是一种在计算机视觉领域中广泛使用的图像处理方法。Halcon是一种强大的机器视觉软件，提供了多种高级的图像处理算法，包括模板匹配，它允许用户在图像中查找并识别特定的模式。 双模板匹配是Halcon中的一个特色功能，它扩展了传统的单模板匹配，可以同时比较两个模板来确定最佳匹配位置。这种方法在寻找相似但可能有微小差异的图像区域时非常有用，比如在质量控制、产品检测或者自动驾驶场景中。 我们需要理解模板匹配的基本概念。模板匹配是将一个已知的小图像（模板）与大图像中的每个区域进行比较，找到最相似的区域。在Halcon中，这通常通过计算模板和图像区域之间的相似度度量（如互相关或均方误差）来实现。 在“Halcon双模板识别.rar”压缩包中，包含有Halcon的源代码和用于测试的图片。这些源代码展示了如何设置和执行双模板匹配的过程。在运行代码之前，你需要确保修改源代码中的图片路径，以指向实际存放模板和测试图片的位置。如果不进行路径修改，程序可能无法正确读取图像，导致运行错误。 双模板匹配的步骤通常包括以下部分： 1. **模板准备**：选择两个代表性的模板图像，它们代表了目标对象可能出现的不同状态或角度。 2. **预处理**：根据实际应用，可能需要对输入图像进行灰度化、直方图均衡化或滤波等预处理操作，以提高匹配效果。 3. **匹配操作**：在Halcon中，调用相应的函数（如`matchTemplateTwo`），传入主图像、两个模板图像以及匹配参数，如相似度阈值。 4. **评估匹配结果**：Halcon会返回匹配的结果，包括最佳匹配位置、匹配度分数等信息。用户可以根据这些信息决定是否接受匹配结果。 5. **后处理**：根据需求，可能需要进一步处理匹配结果，例如排除边缘区域的匹配或结合多个匹配结果。 在实际应用中，双模板匹配可以提高识别的鲁棒性和准确性，特别是在面对物体变形、光照变化或轻微遮挡的情况时。然而，也需要注意，增加模板数量会提高计算复杂性，可能导致处理时间变长。 Halcon的双模板匹配功能为解决复杂图像识别问题提供了一种强大工具。通过理解其工作原理和正确使用源代码，我们可以有效地实现和优化这一过程，从而在各种应用场景中实现精准的图像匹配。

《Halcon结构与编程》14年大恒图像培训教程详解 Halcon，作为全球领先的机器视觉软件之一，被广泛应用于工业自动化、质量检测、医疗影像分析等多个领域。本教程——"14年大恒图像培训3_halcon_structure_and_programming"，聚焦于Halcon的软件架构以及编程技巧，旨在帮助学习者深入理解和掌握这一强大的工具。 我们要理解Halcon的核心结构。Halcon由一系列模块组成，包括基础图像处理、形状匹配、模板匹配、1D/2D码识别、光学字符识别（OCR）、测量等。这些模块提供了丰富的函数库，涵盖了机器视觉的各个方面。在学习过程中，我们将逐一探索这些模块的功能，了解它们如何协同工作以解决实际问题。 编程方面，Halcon主要采用基于流程图的编程方式，也支持通过HDevelop集成开发环境进行高级编程。流程图编程直观易懂，适合初学者快速上手；而HDevelop则提供了更高级的脚本语言，如Halcon的内部语言MorphPro，以及C++、C#和VB等接口，便于实现复杂算法和系统集成。 在Halcon的编程中，关键在于理解操作符和参数的概念。操作符是Halcon的基本工作单元，它们执行特定的任务，如图像滤波、边缘检测等。每个操作符都有其特定的输入参数，通过调整这些参数可以优化操作结果。学习者需要熟练掌握常见操作符的用法，并学会根据实际需求调整参数。 此外，我们还会学习如何创建和管理项目。在Halcon中，项目包含了所有用于处理任务的资源，如图像、模型、参数设置等。项目管理有助于保持代码的组织性和可复用性。同时，Halcon还提供了宏功能，允许用户将一系列操作符组合成一个可重用的单元，这对于编写复杂的视觉程序非常有帮助。 在实际应用中，我们往往需要进行图像预处理，以改善图像质量。这可能包括去噪、增强对比度、灰度化等步骤。接着，我们可能利用形状匹配或模板匹配来识别目标物体，或者使用1D/2D码识别来读取条形码或二维码。对于尺寸测量，Halcon提供了多种测量工具，如线段测量、圆测量等。 光学字符识别（OCR）在某些场景下也是必不可少的。Halcon的OCR模块包含了大量的字符模板，能够识别各种字体和风格的文本。通过训练新的字符模型，我们还可以扩展其识别能力。 Halcon还支持网络和多线程编程，可以方便地与其他设备或系统进行通信，实现分布式视觉解决方案。同时，其强大的调试工具可以帮助我们定位和解决问题，提高开发效率。 通过这个14年大恒图像培训教程，你将不仅学习到Halcon的基本操作，还能深入理解其背后的原理，提升你的机器视觉编程技能。无论是初学者还是经验丰富的开发者，都能从中受益匪浅。记得实践是检验真理的唯一标准，理论学习的同时，多动手操作，才能真正掌握Halcon的魅力。

《HALCON培训资料详解》 HALCON，作为全球领先的机器视觉软件之一，是德国MVTec公司开发的工业级图像处理库，广泛应用于自动化、半导体、电子、医疗、汽车等行业。本篇将根据提供的培训资料，对HALCON的重要概念、功能及应用进行深入解析。 一、HALCON基础介绍 HALCON的核心特性在于其全面的图像处理功能，包括形状匹配、模板匹配、1D/2D码识别、光学字符识别（OCR）、测量、检测等。2-HALCON介绍.pdf和1-机器视觉系统概述（大恒2012年6月份深圳培训资料）.pdf详细阐述了HALCON的基本结构和工作流程，适合初学者快速了解HALCON的基础知识。 二、HALCON的Blob分析 Blob分析在HALCON中是用于识别和分析图像中的连通组件，如物体、斑点等。3-HALCON_Blob分析.pdf文件详细讲解了Blob分析的各种操作，包括边界框、中心点、面积等属性的计算，以及如何利用这些信息进行物体检测和分类。 三、HALCON的标定与精确测量 4-HALCON_标定与精确测量（大恒2012年6月份深圳培训资料）.pdf介绍了HALCON的相机标定技术，这是确保测量精度的关键步骤。通过标定，可以消除由于镜头畸变和相机安装引起的误差。同时，文件还详细阐述了HALCON的各种测量工具，如线性、角度、圆和曲线测量，为实现高精度的工业检测提供保障。 四、HALCON的定位方法 5-HALCON_各种定位方法.pdf和6-HALCON_三维定位方法（大恒2012年6月份深圳培训资料）.pdf深入探讨了HALCON的定位功能。这包括基于特征的定位、模板匹配定位、1D码和2D码的定位等，以及针对复杂3D场景的定位技术。这些内容对于实现精准的工件定位至关重要。 五、HALCON的三维机器视觉 7-HALCON_三维机器视觉方法介绍（大恒2012年6月份深圳培训资料）.pdf详细讲解了HALCON在三维视觉领域的应用，包括点云处理、表面分析和3D定位等，展示了HALCON在处理复杂三维问题上的强大能力。 六、机器视觉系统的光源选择 机器视觉系统之光源篇 [兼容模式].pdf专门讨论了光源在机器视觉系统中的重要性，包括光源类型、颜色、方向和强度的选择，以及如何根据应用场景优化光源设置，以提高图像质量和检测效果。 通过以上内容的学习，读者将能全面掌握HALCON的基本操作和应用技巧，为进一步提升机器视觉项目的设计和实施能力打下坚实基础。HALCON作为一款强大的工具，其丰富的功能和灵活的编程接口，使得它在各种复杂的工业环境中都能发挥出色的表现。对于希望在机器视觉领域深入发展的工程师来说，理解和熟练运用HALCON是必不可少的技能。

Halcon函数速查表 Chapter 1 :分类(Classification) 1.1 高斯混合模型(GMM:Gaussian-Mixture-Models) 函数 功能 1 add_sample_class_gmm() 把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上。 2 classify_class_gmm() 通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类。 3 clear_all_class_gmm() 清除所有高斯混合模型。 ...

Halcon是一种强大的机器视觉软件，广泛应用于工业自动化、质量检测等领域。这份学习资料包涵盖了Halcon的核心技术，包括Blob分析、标定与精确测量以及多种定位方法，对于想要深入理解和应用Halcon的人来说是非常宝贵的资源。 Blob分析是图像处理中的一个关键步骤，全称为大对象分析。在Halcon中，Blob分析主要用于识别和分析图像中的连续像素区域，这些区域可能代表物体、特征或感兴趣的模式。Blob分析可以提供诸如面积、周长、形状因子、重心等特征，帮助系统判断和分类目标物体。例如，在生产线上检测产品缺陷时，Blob分析能有效地识别出不同形状和大小的产品。 标定是机器视觉中的基础过程，它涉及到将相机捕获的二维图像映射到实际的三维空间中。在Halcon中，标定通常包括相机内参标定和外参标定，前者确定相机内部的光学特性，后者关联相机坐标系与世界坐标系。通过标定，可以提高测量和定位的精度，消除镜头畸变，确保机器视觉系统的可靠运行。在4-HALCON_标定与精确测量.pdf中，你可能会学习到如何进行这些标定过程，以及如何利用标定结果进行高精度的测量任务。 精确测量是Halcon的重要功能之一，它能够对图像中的目标进行微米级别的尺寸测量。Halcon提供了多种测量工具，如线性测量、角度测量、圆测量等，可以适应不同形状和位置的物体。这些工具在质量控制、产品尺寸验证等场景中发挥着重要作用。 定位方法是Halcon的另一大亮点，软件提供了多种策略来寻找和定位图像中的目标。5-HALCON_各种定位方法.pdf和6-HALCON_三维定位方法.pdf将详细介绍这些方法，包括模板匹配、形状匹配、特征匹配等。模板匹配是基于已知模板在图像中搜索相似区域，形状匹配和特征匹配则依赖于物体的几何属性。三维定位则更进一步，不仅能在二维图像上定位，还能计算出目标在三维空间的位置，适用于复杂的自动化应用场景。 通过学习这些资料，你将能够掌握Halcon的基本操作，并能运用到实际的机器视觉项目中。无论是进行简单的Blob分析，还是进行复杂的三维定位，Halcon都能提供强大的算法支持，助你在图像处理领域游刃有余。通过深入理解和实践，你将能够利用Halcon解决各种视觉问题，提升生产效率和产品质量。