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Halcon学习笔记-Day6进阶：工业级视觉系统核心技术详解九点标定本质是求像素坐标系与世界坐标系之间的仿射变换关系[1]。通过已知9个特征点的像素坐标和对应的世界坐标，建立如下变换关系：

Halcon学习笔记-Day5fill_up_shape算子是Halcon中用于填充指定特征孔洞的强大工具，它在fill_up的基础上增加了特征筛选功能，使得孔洞填充更加精确和可控[1]。

【ql君】qlexcel

机器视觉软件介绍：opencv、halcon、康耐视visionpro、海康visionmaster以下从核心能力、开发与部署、成本与生态等维度，对OpenCV、Halcon、康耐视VisionPro、海康VisionMaster进行优缺点对比，兼顾工业场景与研发需求的差异化选择。

【Halcon】Halcon模板匹配技术深度解析：形状匹配 vs 局部可形变匹配在工业视觉定位系统中，模板匹配是一项核心技术。Halcon提供了两种主流的模板匹配方法：形状匹配（Shape-Based Matching）和局部可形变匹配（Local Deformable Matching）。本文将深入解析这两种匹配方式的特点、区别和实际应用场景，并结合实际代码实现进行说明。

利用C#的视觉库Halcon识别药盒多条形码，可用于追溯码识别(二)halcon环境搭建参考：https://blog.csdn.net/zxy13826134783/article/details/155734234?spm=1001.2014.3001.5502

C# WinForms配置Halcon工具版本要求所需文件

halcon窗口显示文字我们在开发C#上位机的时候，有时候会使用Halcon控件，在Halcon控件上会有绘制文字，本文就来介绍如何实现。

halcon窗口显示带有箭头的直线我们在开发C#上位机的时候，有时候会使用Halcon控件，在Halcon控件上会有绘制带有箭头的直线的需求，本文就来介绍如何实现。

图像处理函数与形态学操作笔记（含 Halcon 示例）select_shape()功能：根据区域的形状特征（如面积、圆形度、凸度、长宽比等）筛选符合条件的区域。

Halcon条码技术详解（含 Halcon 应用示例）一维码是由规则排列的条（低反射率部分）和空（高反射率部分）组成的标记，通过条空组合表达信息，可被设备识读并转换为计算机兼容的二进制 / 十进制数据。

halcon求区域交集——intersection我们在图像处理中有时候需要求区域重叠的部分，这可以利用Halcon求区域交集算子来实现。intersection 用于计算区域交集，该算子有3个参数参数1是区域1 参数2是区域2 参数3是区域1和区域2的交集，也就是重叠的部分。

halcon刚性变换（平移+旋转）——vector_to_rigid在图像处理中我们有时候对图像或者区域进行纠偏，在刚性变换场景中，图像发生的变化是平移和旋转，本文就来介绍根据2个及2个以上目标点的平移来计算如何对图像和区域纠偏，这种方式的好处是你可以不需要知道角度的偏移。

halcon创建对象数组——concat_obj我们在图像处理中有时候需要将对象比如区域放入一个数组中，然后对这个数组进行处理，比如需要对区域按照面积大小进行排序，这就需要先将多个区域放入一个数组中，这就需要使用concat_obj来实现。

halcon求图像灰度最大值和最小值——min_max_gray我们在图像处理中有时候需要求图像的最小灰度和最大灰度，本文就来介绍如何实现。min_max_gray算子用于计算图像最小灰度和最大灰度，该算子有6的参数参数1是指定计算的区域范围参数2是输入图像参数3是截断百分比，取值范围用于控制从灰度直方图两端移除的像素比例，比如上面的代码的图像总共有9个像素，参数3是20，则灰度直方图两边需要移除的像素个数是9*20%=1.8个像素，4舍5入，需要移除2个像素，灰度直方图中像素从小到大的排列是1、2、30、100、150、190、210、225、250，移除掉

halcon获取区域中心坐标以及面积——area_center在图像处理中我们有时候需要获取区域的面积大小以及区域的中心点坐标，本文就来详细介绍。获取区域面积和中心点坐标就是使用area_center 算子，该算子只有4参数第1个参数是输入区域(可以是1个区域也可以是多个区域) 第2个参数是区域面积（数组）第3个参数区域列（y）坐标（数组）第4个参数区域列（x）坐标（数组）

halcon刚性变换（平移+旋转）——vector_angle_to_rigid在图像处理中我们有时候对图像或者区域进行纠偏，在刚性变换场景中，图像发生的变化是平移和旋转，本文就来介绍根据单个目标点的平移和旋转来计算如何对图像和区域纠偏。

halcon图像增强——emphasize我们有时候需要提取图像的边缘进行后续的处理，在提取边缘之前，我们可以对图像的边缘进行增强处理。它的核心原理是通过放大局部区域的灰度差异来增强对比度，让图像看起来更清晰，尤其适用于需要突出物体轮廓或纹理细节的机器视觉应用。emphasize 的工作原理主要包含以下几个步骤：

C#的视觉库Halcon入门示例以前写过emgu.cv的视觉库，但翻了一下招聘软件发现，用得比较多的是halcon，以前也有留意过这玩意，一直没动手，今天有空就来试一波，由于是使用公司的电脑，不能安装收费软件halcon，而halcon我看了一下，网上有好多文章介绍的都是安装了halcon包后再使用的，本文介绍的是使用带有halcon运行时的程序，不需要再单独安装halcon

halcon区域变换—shape_trans在图像处理中我们有时候得到的区域是不规则的，为了方便后续的处理，我们可以使用区域变换将不规则的区域转换为规则的区域后再处理。

halcon图像非线性对比度增强——equ_histo_image我们有时候需要对对比度不明显的图像进行对比度增强操作，除了使用线性对比度增强手段外，还可以使用非线性对比度增强技术。