图像处理的基本思路如下：一、获取图像（获取信息）二、预处理三、分割图像四、形态学处理五、特征提取六、输出结果1、图像采集主要是考虑光源、相机、镜头的选择，目的是使图像清晰可见。光源根据打光位置的不同分为背光和底光；根据可见性分为课件光源和不可见光源。2、预处理滤波中值滤波：中心点值，去掉椒盐噪声均值滤波：平均值高斯滤波：加权均值模板滤波：差值、灰度线性变换：函数预处理主要是从两方面进行：提高对比度

halcon视觉缺陷检测常用的6种方法缺陷检测是视觉需求中难度最大一类需求，主要是其稳定性和精度的保证。首先常见缺陷：凹凸、污点瑕疵、划痕、裂缝、探伤等。常用的手法有六大金刚（在halcon中的ocv和印刷检测是针对印刷行业的检测，有对应算子封装）：1.blob+特征（例如官方示例surface_scratch.hdev）2.blob+差分+特征3.光度立体4.特征训练5.测量拟合6.频域+空间结

光源的作用机器视觉系统的核心是图像的采集和处理。所有信息均来源于图像，图像的质量对整个视觉系统极为关键。一幅好的图像可以提高整个系统的稳定性，从而大大降低图像处理算法的难度，同时提高系统的精度和可靠性，合理有效的照明方案尤为重要。一幅好的图像应该具备如下条件1. 对比度：对比度明显，目标与背景的边界对比清晰，要求目标与背景灰度值至少相差30以上；2. 均匀性：要求图片整体亮度均匀，或整体不均匀但灰

机器视觉检测在各行各业的生产加工过程中，只有符合标准的产品才能作为商品最终在市场上进行销售，传统的产品检测都是依靠人工完成的，速度比较慢且误差较大。而当机器视觉检测系统出现之后，就大大提高了产品检测的效率。那么，这种检测系统有哪些种类?它们又各自有怎样的特点呢?机器视觉检测的最重要的作用就是帮助提高产品质量，降低生产成本，广泛应用于交通行业、药品行业、食品行业、汽车生产制造、印刷业、纺织业等行业当

foundation\graphic\graphic_2d\rosen\modules\render_service\core\screen_manager\rs_screen_manager.cpp if (screens_[id]->GetCapability().type == GraphicInterfaceType::GRAPHIC_DISP_INTF_MIPI) { if (!m

HALCON算子函数总结（下）完篇**HALCON算子函数——Chapter 17 : Tools**17.12D-Transformationsaffine_trans_pixel功能：对像素坐标轴进行任意的仿射二维变换。affine_trans_point_2d功能：对点进行任意的最简二维变换bundle_adjust_mosaic功能：对一幅图像的嵌合体采取一系列调整。hom_mat2d_c

C++无锁队列是一种多线程编程技术，它可以在不使用锁的情况下实现线程安全的队列。它可以提高多线程程序的性能。无锁队列的主要思想是让多个线程同时访问队列，而不需要使用锁来保护共享资源。这可以避免锁竞争和死锁等问题，从而提高程序的效率。

线程快照是当前java虚拟机内每一条线程正在执行的方法堆栈的集合，生成线程快照的主要目的是定位线程出现长时间停顿的原因，如线程间死锁、死循环、请求外部资源导致的长时间等待等。它用于连接正在运行的本地或者远程的JVM，对运行在Java应用程序的资源消耗和性能进行监控，并画出大量的图表，提供强大的可视化界面。该算法的核心思想是将系统中的资源分为多个类别，并且在分配资源时使用贪心的策略，确保可以满足所有

8bit、12bit、16bit图像数据注：以下信息摘自各个网页和论坛。只是做一个综合。谢谢前辈们的分享。一、若R、G、B每种颜色使用一个字节（8bit）表示，每幅图像可以有1670万种颜色；若R、G、B每种颜色使用两个字节（16bit）表示，每幅图像可以有10的12次方种颜色；如果是灰度图像，每个象素用一个字节（8bit）表示，一幅图像可以有256级灰度；若每个象素用两个字节（16bit）表示，

机器视觉系统简介机器视觉顾名思义是使机器具有像人一样的视觉功能，从而实现各种检测、判断、识别、测量、定位等功能。机器视觉可以显著提高生产效率和自动化、智能化程度。一个典型的机器视觉系统包括：光源、镜头、相机、图像处理硬件、图像处理软件、执行单元等。机器视觉综合了光学、机械、电子、计算机软硬件方面的技术，涉及图像处理、模式识别、人工智能、光机电一体化等多个领域。近年来，图像处理和人工智能等技术的快速