图像类型就目前工业领域主流的图像处理工具halcon来讲，有以下几张图像类型：‘byte’, ‘complex’, ‘cyclic’, ‘direction’, ‘int1’, ‘int2’, ‘int4’, ‘int8’, ‘real’, ‘uint2’，具体含义如下图所示。相互间的转换可通过convert_image_type算子完成，但盲目转换会导致图像像素值异常。‘byte’ 每像素1字节

一、算子介绍1.1 种类halcon内常用的边缘检测算子包括如下几种：1.edges_image: 提取2D 图像边缘2.edges_sub_pix：提取2D图像亚像素边缘3.edges_object_model_3d ：提取3D图像边缘4.edges_color和edges_color_sub_pix：提取彩色图像边缘1.2 区别edges_image可选择多种边缘检测算法来提取物体边缘，其与亚

一、定义

一、例程简介最近在研究3D识别方面的东西，查了不少资料，发现halcon里有不少关于三维物体识别的例程，这里对其中一个做出详解。因为例程中的图像有多种不同的姿态，建立三维模型所需要的内存会很大，所以设定最低模型级别，显著降低了算法运行时间，但相对的，损失算法的鲁棒性和检索时间。二、例程详解dev_update_off ()** 设置面扫相机参数，参数可通过相机校正来获取。此算子为库函数，通过Div

一、前言怎么正确的对相机选型是一个视觉工程师必须具备的技能，而选型前必须对其内部参数了如指掌。工业相机是一种比较复杂的产品，其参数很多，每个参数可能会有不同的标准，下面对主要的参数会做比较详细的阐述。二、参数详述2.1 相机分辨率与像元分辨率作为相机的基本参数之一，是指传感器（CCD或CMOS）芯片靶面排列的像元数量。这里讲一下像元（像素）的概念：物理概念上像元是指芯片上的感光元件或光敏元件，其尺

一、前言视觉系统一共有四个坐标系：像素平面坐标系（u,v）、像平面坐标系（图像物理坐标第（x,y）、相机坐标系（Xc,Yc,Zc）和世界坐标系（Xw,Yw,Zw），如下图所示。每种坐标系之间均存在联系，那么如何通过图像像素坐标定位到世界坐标系的坐标，需要通过相机标定来解决，其中关键的算法部分在于坐标系转换，而变换则需要通过齐次坐标的表示方式来完成。二、坐标系变换2.1像素坐标系和图像坐标系的变换像

一、前言深度图向点云图进行转换是进行3D检测项目时会遇到的问题，halcon里也有针对此问题的相关例程，下面对此例程进行分析。通过了解

一、前言在我的工业相机专栏里已经将相机标定涉及到的理论部分讲解完毕，为什么要标定以及标定要求出什么参数呢，用一个Halcon 例程来帮助理解。这个例程是比较经典的标定程序，基本将标定过程讲的比较清楚，用的标定图像是系统自带的，如果想自己做可以在Halcon助手选项里拍照生成。二、代码* 设置窗口和字体ImgPath := '3d_machine_vision/calib/'dev_close_wi

一、焦平面想到焦平面，很多人不由自主就想到不就是焦点所在的垂直于光轴的平面吗？其实其背后隐藏这更多的东西。1）焦点不止一个对于一般拍摄场景来说，光通过一个凸透镜，汇聚不到一个点，越靠近中轴线的光束聚焦得越远，越靠近透镜边缘的光聚焦得越近，这是光学误差的一种，叫球差，如下图所示。只在理想情况下，光从无限远汇聚到凸透镜，才会汇聚一点。第一焦平面：过第一焦点且垂直于系统主光轴的平面称第一焦平面，又称前焦

一、什么是齐次坐标和齐次坐标系齐次坐标数学好几年基本没碰了，齐次坐标的理解是一个相机标定问题的难点。单从定义上来讲，齐次坐标（投影坐标）就是用N+1维来代表N维坐标（点和向量），也可说用齐次坐标来表示笛卡尔坐标，具体的数学表达式可以这样写：在直角坐标系点坐标（x,y）末尾加上一个额外的变量w，一个点(X,Y)在齐次坐标里面变成了（x,y,w），并且有X = x/wY = y/w这也就解决了笛卡尔坐