上一篇二维图像模板匹配方法（一）主要是利用opencv自带的模板匹配方法做目标的匹配度计算，本文自行定义匹配度计算方法。 工程文件的代码如下： #include<iostream> #include<string> #include<vector> #include<opencv2\opencv.hpp> #include"Track
内容列表 1. 简单的差分 案例1：检测毛刺 案例2：电路板线路缺陷检测 案例3：瓶口破损缺陷检测 2. 模板匹配定位+差分 案例1：印刷质量缺陷检测（standard） 案例2：检测工件孔洞毛刺缺陷 - 局部变形（direct) 3. 拓展一下 1. 卡尺+差分 2. 喷涂获得图像 4. 资源下载地址 1. 简单的差
视觉目标跟踪系列第一篇， 详细代码如下： #include<iostream> #include<string> #include<vector> #include<opencv2\opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; //******下面用于模板匹配
3D点云和深度图1. 如何将灰度图转为3D点云2. 创建一张深度图3. 深度图转点云、点云转深度图4. 代码和图片下载地址 如何将灰度图转为3D点云这里所说的灰度图转为3D点云，其实是将灰度图像每个像素的行列坐标作为3D点云的X,Y坐标，像素的灰度值（0—255）作为三维点的Z坐标。简单说就是将一张灰度图像拆成了三个数组：X，Y，Z，然后将这三个数组转为点云。 halco
opencv各算法对比： 程序接口： #pip3 install opencv-contrib-python import numpy as np import cv2 import sys class TRACKER(object): def __init__(self): self.trackerTypes = ['BOOSTING',
元组tuple的基本操作 内容列表 元组tuple的基本操作 1. 两个重要的算子 2. 一些基本操作 3. 运算 3.1 算数运算 3.2 位运算 3.3 保留有效数字 3.4 比较操作 3.5 布尔操作 3.6 三角函数 3.7 指数函数 3.8 数字函数 3.9 其他函数 1. 两个重要的算子 t
Pangolin是对OpenGL进行封装的轻量级的OpenGL输入/输出和视频显示的库。可以用于3D视觉和3D导航的视觉图，可以输入各种类型的视频、并且可以保留视频和输入数据用于debug. 可以在https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin上下载Pangolin,终端使用如下的指令也OK：git clone https://github.com/ste
内容列表 1. 看一个实际案例 2. 解决方案和代码 3. 资源下载 1. 看一个实际案例 这是一块电池，右侧有两个极耳，极耳相对电池的位置固定。 力神的检测部门会对电池进行抽检，他们使用的工具是一个电木模具，类似于下面的图形，它可以有效的限制住电池的上限。（NG一般是电池尺寸超出标准，所以对电池尺寸的下限不需要限制）如果电池能放入模具中，则认为合格
前言 本资料首发于公众号【3D视觉工坊】，原文请见计算机视觉学习资料汇总，更多干货请关注公众号后台回复关键字获取~ （一）基础操作 Linux 学习网站 Linux中国：https://linux.cn/鸟哥的linux私房菜：http://linux.vbird.org/Linux公社：https://www.linuxidc.com/ 学习书籍 《鸟哥的Linux私房菜》《Lin
Blob分析 1. 谈谈Blob分析 2. 看一张图片 3. 处理图像效果 4. Halcon代码 5. 资源下载 1. 谈谈Blob分析 Blob可以说是图像处理中最简单、最常用的方法了。虽说简单，但是往往也能达到目的，稳定性也不错。这种方法适用的场景也非常多，实际项目中几乎都会看到它的身影。有时是作为辅助手段获取目标区域图像，有时直接作为最终的处理结果输出。当
效果图 三幅图像分别为矫正前、校正后和裁减后的图片。 矫正后的图像有些奇怪，需要把无用的部分裁剪掉。 代码 步骤一：拍摄棋盘图片 运行该程序，按空格键拍摄棋盘信息（注意拍摄的棋盘要完整），拍摄20张左右即可，按q键退出。 import cv2 # 图片保存路径 IMG_SAVE_PATH = "img/" if __name__ == '__main__':
点胶质量检测1. 项目背景2. 具体需求3. 代码案例3.1 halcon代码3.2 自定义函数3.3 完整代码和图片下载 1.项目背景 UV点胶机点热熔胶工位，点胶之后还需要对胶水进行检测，这属于缺陷检测的范畴了。下面这张图像是使用UV线光源从上面打光得到的图像效果，从图像中可以看到，热熔胶由于添加了荧光剂，被UV光源打亮，而电池的其他部分比较暗。下面这张图像是利用背光源从底下打光，而上面U
前一阵在做机械臂下井字棋的综合设计，在网上直接购买了一套机械臂装置（包括机械臂，摄像头，树莓派，花费1600元），机械臂不是很高级、精度很低。源码里提供识别红绿蓝三种颜色方块的识别和抓取。 经过多次尝试，最终决定井字棋的棋子也采用3cm * 3cm * 3cm的颜色方块。今天就来写一些第一步，而第一步就是解决识别颜色方块的问题。 演示效果图手移动方块，外轮廓始终贴合方块边缘。 代码 使用笔
引言 这一节使用张正友标定法，讲解相机标定的算法原理，下一节将对手写相机标定代码进行介绍。 相机模型 在工业相机的成像系统中，有四种坐标系，分别是世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系和像素坐标系。将三维空间点P在世界坐标系中的坐标记为(Xw,Yw,Zw) ,将相机的光心O所在的平面称为相机坐标系，点P在相机坐标系中的坐标为(Xc,Yc,Zc) 。相机坐标系的x轴和y轴平行于成像平面，z轴垂直于
引言 这个系列将对手眼标定过程中的图片获取、相机标定原理、相机标定时间、罗德里格斯公式、手眼标定原理、手眼标定实践等内容进行讲解。今天先进行第一部分，即图片获取环节。 我们首先需要了解下realsense D435i这一款相机。 Realsense D435i 搭载2000万像素的RGB摄像头和3D传感器，有两种采样模式，分别可以以30帧每秒的速度提供1280*720分辨率的照片，以及90
使用标定板标定像素当量1. 了解标定板的参数 拿到一块标定板，我们应该如何使用它，或者说该如何了解它的相关参数呢？如果你使用的是标准的圆点标定板，可以参考这篇博客：Halcon 圆形标定板标定基本流程-标定助手操作但是像下面这个长方形的标定板，上面并没有标注我们需要的信息，所以需要我们自己去量出来。我们要测量的最重要的参数就是点间距和点的直径，可以使用刻度尺，也可以使用游标卡尺，测量工具的精度并
拟合直线 rake工具 1. 为什么要开发rake工具 2. rake工具封装的三个函数 2.1 创建ROI的函数：draw_rake 2.2 边缘测量的函数：rake 2.3 拟合直线的函数：pts_to_best_line 3. rake工具使用示例 4. 代码下载 摘自鸟叔教程。 1. 为什么要开发rake工具 halcon提供给我们使用的测量
背景 最近在做工业场景下结合深度图和RGB图像的实例分割，需要做特征的融合，添加一些注意力模块。之前使用过 detectron2 ，该框架主要使用 Mask R-CNN 进行实例分割，若对网络做修改，添加自己需要的模块不是那么方便，而且其中文社区涉及的内容也比较浅。基于此的 mask2former 的官方实现的 star 很少，issues 中的很多问题都没有得到有效的解决。相比之下，mmlab
描述 求单应矩阵已知一个平面上的4个点（A、B、C、D），经过两个针孔相机分别成像得到4个点的图像坐标分别为 相机1： (xA1, yA1)，(xB1, yB1), (xC1, yC1), (xD1, yD1) 相机2： (xA2, yA2)，(xB2, yB2), (xC2, yC2), (xD2, yD2), 计算相机1的图像到相机2图像的单应矩阵，并转换相机2图像中的点坐标到相机
描述 给定输入图像，图像为二值图像，计算图像中非零像素的连通区域要求：统计连通域的数目以及每个连通域的像素数目 代码 #include <stdio.h> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <vector> // 快排从大到小 void quickSort(int low_id, int high_i
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