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Halcon lines_gausslines_gauss算子能够准确地检测出图像中的线条，并且可以提供亚像素精度的线条轮廓。这使得它在视觉表面检测、图像处理、机器视觉等领域具有广泛的应用。

Halcon HImage 与 Qt QImage 的相互转换(修订版)很久以前，我写过一遍文章来介绍 HImage 和 QImage 之间的转换方法。（https://blog.csdn.net/liyuanbhu/article/details/91356988）

Halcon基础-瓶盖带角度的OCR批量识别这里我准备了7张不同角度的OCR图片，如下所示：按照下图所示创建全部文件夹和文件： 01用来存放OCR识别原图 c01 用来存放每张图裁剪出来的OCR区域 OCRText 用来存放每张图识别出来的OCR结果

【halcon/C#】弧度和角度的转换HALCON软件中的一个操作符tuple_rad，它用于将度量单位的元组转换为弧度。该操作符接受一个输入元组并返回一个浮点数形式的弧度元组。不支持字符串转换，并且可以在多线程环境中全局并行运行。

Halcon基础系列1-基础算子1 窗口介绍打开Halcon 的主界面主要有图形窗口、算子窗口、变量窗口和程序窗口，可拖动调整位置，关闭后可在窗口下拉选项中找到。

仰望大佬007

HalconDotNet实现二维码识别功能详解在HalconDotNet中，实现二维码识别功能主要涉及多个步骤和技术。以下是二维码识别的几个重要方面，包括二维码图像预处理、二维码定位、二维码解码等。每个步骤都有详细的介绍和相应的C#示例代码。

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HalconDotNet实现OCR详解字符分割是 OCR 中的一个重要步骤。首先，对包含文本的图像进行预处理，如去噪、二值化等操作，以提高图像质量。然后，根据字符的特征，如连通区域、轮廓等，将图像中的字符分割出来。可以使用投影法、连通区域分析等方法进行字符分割。对于粘连的字符，可能需要进行特殊处理，如形态学操作或基于笔画宽度的分割方法。分割后的字符可以单独进行识别，提高识别的准确性。 C# 示例代码：

闻缺陷则喜何志丹

HObject复制耗时试用N：200 第一步108ms 第二步2ms N：200 第一步145ms 第二步2ms N：200 第一步101ms 第二步3ms

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HalconDotNet中的图像视频采集使用HalconDotNet进行单相机视频图像采集的基本步骤包括初始化相机、设置采集参数、开始采集、处理图像以及停止采集。

仰望大佬007

HalconDotNet中的图像特征与提取详解图像特征提取是图像处理中的一个重要步骤，用于从图像中提取有意义的特征，以便进行进一步的分析和处理。HalconDotNet提供了多种图像特征提取方法，每种方法都有其特定的应用场景和优缺点。

Halcon玩转机器视觉专栏特殊声明欢迎来到 PaQiuQiu 的空间本文为【Halcon玩转机器视觉专栏特殊声明】，方便大家更合理的订阅!

Halcon 引擎方式调试打开Halcon程序【执行】==>【附加到进程】点击【确定】C# 程序执行调用引擎函数进入外部程序运行可以设置断点、halcon变成灰色（不可修改）。在halcon程序中调试。

halcon_C#联合halcon打开摄像头1. 创建halcon项目 -> 2.测试连接 -> 3. 在halcon中打开摄像头成功 -> 4. 插入代码 -> 5. 导出为.cs文件 6. 创建VS项目 ->

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映美精彩色相机IFrameQueueBuffer转halcon的HObject1.之前写了黑白IFrameQueueBuffer转halcon的HObject，下载这边文件写，彩色IFrameQueueBuffer转halcon的HObject 2.相机的部署跟黑白的一样，不同的是取图的格式改变

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映美精黑白相机IFrameQueueBuffer转halcon的HObject映美精黑白相机，用wpf+halcon开发取图 1.到官网下载，开发包 1sdk 2c++开发例子 3c#开发例子

HObject转换为QImage在Qt中需要先将HObject转换为QImage，然后再使用。

Halcon 特征检测使用

rigid_trans_object_model_3d----------对3D对象模型应用刚性3D转换Descriptionrigid_trans_object_model_3d对3D对象模型应用刚性3D变换，即旋转和平移，并返回转换后的3D对象模型的句柄。转换由Pose中给出的姿态来描述，形式如下，其中mcsi表示输入对象模型的坐标系，cst表示转换后模型的坐标系，例如，场景的坐标系(请参见转换/姿态和“解决方案指南III-C - 3D视觉”)。姿态可以使用create_pose、pose_invert等操作符创建，也可以是get_object_model_3d_params的结果。

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测试 halcon measure_projection 算子期望结果完全相同，但是下面的测试结果和halcon的差值如下:[0.132838, 0.231991, 0.265157, 0.296903, 0.0998573, 0.165907, 0.230686, 0.130266, 0.0977104, 0.197109, 0.198173, 0.197086, 0.190943, 0.177665, 0.163521, 0.146541, 0.161362, 0.166666, 0.22818, 0.186114, 0.196333, 0.255945, 0.

HALCON-从入门到入门-最常用的算子-二值化图像处理中的二值化是一种将灰度图像转换为只有两种可能值（通常是0和255，分别代表黑色和白色）的过程。这个过程在数字图像处理中非常常见，因为它可以简化图像数据，突出图像的主要特征，并降低后续处理的复杂性。