官方文档翻译 名称: photometric_stereo -- 通过光度立体技术重建表面. 签名: photometric_stereo(Images : HeightField, Gradient, Albedo : Slants, Tilts, ResultType, ReconstructionMethod, GenParamName, GenParamValue : ) 描述: photometric_stereo可以用来从一个物体的两维纹理,例如它的打印照片,来区分出它的三维形状.这

目标 在本节中, 我们将学习根据立体图像创建深度图. 基础 在上一节中,我们看到了对极约束和其他相关术语等基本概念.我们还看到,如果我们有两个场景相同的图像,则可以通过直观的方式从中获取深度信息.下面是一张图片和一些简单的数学公式证明了这种想法. 上图包含等效三角形.编写它们的等式将产生以下结果: disparity=x−x′=BfZ disparity = x - x' = \frac{Bf}{Z} disparity=x−x′=ZBf​ xxx和x′x'x′是图像平面中与场景点3D相对应的点

halcon的算子列表   Chapter 1 :Classification 1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功能: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 功能: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 功能:清除所有高斯混合模型. 4. clear_class_gmm 功能:清除一个高斯混合模型. 5. clear_sa

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数006, image,影像处理(像素图) 为方便阅读,在不影响说明的前提下,笔者对函数进行了简化: :: 用符号“**”,替换:“procedure” :: 用大写字母“X”,替换:“IHUntypedObjectX” :: 省略了字符:“const”.“OleVariant” [示例] 说明 函数: procedure AddNoiseWhiteContourXld( const Contours: IHUntypedO

Chapter 1 :Classification 1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功能: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 功能: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 功能:清除所有高斯混合模型. 4. clear_class_gmm 功能:清除一个高斯混合模型. 5. clear_samples_class_gm

<zw版·delphi与halcon系列原创教程>zw版_THOperatorSetX控件函数列表v11中文增强版 Halcon虽然庞大,光HALCONXLib_TLB.pas文件,源码就要7w多行,但核心控件就是两个: THImagex,图像数据控件,v11版,包括488个函数和子程序 THOperatorSetX,操作主接口控件,v11版,包括1929个子程序 以上两大核心控件,已经删除个别delphi内部属性函数,不影响日常使用. 其他控件,基本上,都是为配合两个控件,提供数据类型支持.

Chapter 1 :Classification 1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功能: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 功能: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   功能:清除所有高斯混合模型. 4. clear_class_gmm   功能:清除一个高斯混合模型. 5. clear_samples_clas

双目立体视觉是机器视觉的一种重要形式,它是基于视差原理并由多幅图像获取物体三维几何信息的方法.双目立体视觉系统一般由双摄像机从不同角度同时获得被测物的两幅数字图像,或由单摄像机在不同时刻从不同角度获得被测物的两幅数字图像,并基于视差原理恢复出物体   的三维几何信息,重建物体三维轮廓及位置.双目立体视觉系统在机器视觉领域有着广泛的应用前景. HALCON是在世界范围内广泛使用的机器视觉软件.它拥有满足您各类机器视觉应用需求的完善的开发库.HALCON也包含Blob分析.形态学.模式识别.测量.三

Halcon算子解释大全 Halcon/Visionpro视频教程和资料,请访问 重码网,网址: http://www.211code.com Chapter 1 :Classification 1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功能: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 功能: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 功能

HALCON中的算子大全(中英对照) Chapter 1 :Classification1.1 Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm功能: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功能: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 功能:清除所有高斯混合模型.4. clear_class_gmm 功能:清除一个高斯混合模型.5. clear_sampl

1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功能: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 功能: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 功能:清除所有高斯混合模型. 4. clear_class_gmm 功能:清除一个高斯混合模型. 5. clear_samples_class_gmm 功能:清除一个高斯混合模型的训练数据. 6. c

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/11543364.html haicon算子中文查找大全百度云链接 链接:https://pan.baidu.com/s/1a6VjoXDnTbCdVKK2GjS1ug 提取码:k5hq 下载后 可以直接ctrl+f查找 很方便 最近开始实习工作了,有用到halcon,然后里面的算子真的太多了又是英文 看的我头疼 网上又搜索不到或者说很难搜索 某某算子是干嘛的  烦死了QAQ Chapter_1

一.概括的对比 1.1  Halcon的优势 Halcon有着更加低廉的Lisence 1.并且提供更好.更强大的2D和3D的视觉软件库 2.Halcon支持的视觉图像采集设备数量是Visionpro 的5倍, 3.支持更多的的位深度 4.GPU加速 5.兼容Windows.Mac OS X,&Linux以及其他几个嵌入式的平台 6.持续支持COM,.NET本地C,C#,C++和Delphi编程 7.MVTEC一直致力于完全脱离硬件的基于PC的机器视觉和嵌入式视觉处理.在3D视觉技术以及应用上,

1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功能: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 功能: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 功能:清除所有高斯混合模型. 4. clear_class_gmm 功能:清除一个高斯混合模型. 5. clear_samples_class_gmm 功能:清除一个高斯混合模型的训练数据. 6. c

引言 机器视觉中缺陷检测分为一下几种: blob分析+特征 模板匹配(定位)+差分 光度立体:halcon--缺陷检测常用方法总结(光度立体) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 特征训练 测量拟合 频域+空间域结合:halcon--缺陷检测常用方法总结(频域空间域结合) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 深度学习 本篇主要总结一下缺陷检测中的定位+差分的方法.即用形状匹配,局部变形匹配去定位然后用差异模型去检测缺陷. 模板匹配(定位)+差分 整体思

引言 机器视觉中缺陷检测分为一下几种: blob分析+特征 模板匹配(定位)+差分:halcon--缺陷检测常用方法总结(模板匹配(定位)+差分) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 光度立体:halcon--缺陷检测常用方法总结(光度立体) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 特征训练 测量拟合 频域+空间域结合:halcon--缺陷检测常用方法总结(频域空间域结合) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 深度学习 本篇主要总结一

引言 机器视觉中缺陷检测分为一下几种: blob分析+特征 模板匹配(定位)+差分:halcon--缺陷检测常用方法总结(模板匹配(定位)+差分) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 光度立体:halcon--缺陷检测常用方法总结(光度立体) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 特征训练 测量拟合:halcon--缺陷检测常用方法总结(测量拟合) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 频域+空间域结合:halcon--缺陷检测常用方

当前图像视觉各个领域文献资料的索引,包含计算机视觉.图像处理.文本(图像)分析.视频分析.模式识别等主题.如果对哪个方向比较感兴趣,可以查看这个方向的比较重要的Paper,每一个大的目录后面都对应一些更细的研究方向,选择某个研究方向就能获得该领域从经典到最新的文献资料索引. 1:帮助和FAQ 版权声明,怎样找到文章.介绍等. 2:期刊会议组织 期刊列表,会议名称列表,研究组织 3:综合信息         书籍,合集,回顾,综述,概述 4:理念.基础.传感 计算机视觉,正则化,连接主义,形态学,

14.1  Access 1. get_region_chain 功能:一个对象的轮廓(contour)作为链式码. 2. get_region_contour 功能:查询一个目标的轮廓(contour). 3. get_region_convex 功能:查询突起的外表作为轮廓(contour). 4. get_region_points 功能:查询一个区域的像素数. 5. get_region_polygon 功能:用一个多边形近似获取区域. 6. get_region_runs 功能:查询一

http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/index.html#examples 文档中举了几个例子,有关双目的是第5个, 这个例子展示了如何使用工具箱用于校准一个立体系统(内在和外在)和使用立体标定的结果为立体图像校正和3 d立体三角测量. 下载stereo_example.zip立体数据集,包含14对对应的左右图像.图片命名left01.jpg,…,left14.jpg和right01.jpg…,right14.jpg.这个包包含分别的

http://blog.sina.com.cn/s/blog_4298002e01013yb8.html 很多时候我们不知道摄像机的内参数矩阵,并且我们也不太关注内参数到底是多少,因为我们仅仅关心如何得到两幅图像的稠密匹配,或者两幅图像的差别——例如我们只想计算两幅图像的视差图,或者说得到两幅立体图像对的深度图就足够了.既然不知道摄像机的内参数,那么就只能借助对极约束来达到目的了.通过计算两幅图像的基础矩阵F,然后利用对极约束矫正极线为平行线的方法,可以很好的实现这个目标,该方法也被称为Hart