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HALCON字符串处理实战：从基础操作到正则表达式应用在工业视觉项目里，我们打交道最多的往往是图像和坐标。但不知道你有没有遇到过这样的场景：相机拍到的产品标签需要读取、日志文件里混杂着关键的错误代码、或者是一堆杂乱无章的文件名需要按规则整理。这时候，处理图像之外，处理“文字”就成了刚需。HALCON作为强大的机器视觉库，它的字符串处理能力，就像是给视觉系统装上了一颗会“阅读理解”的大脑，能让你的程序变得更智能、更自动化。

Baumer相机车牌字符分割与识别：优化车牌识别准确率的 7 种方法，附 OpenCV+Halcon 实战代码！在实际车牌识别（LPR）项目中，你是否常被这些问题困扰？高准确率 LPR ≠ 简单调用 OCR API 它的核心在于：鲁棒的车牌定位 → 精准的几何校正 → 可靠的字符分割 → 领域适配的识别模型

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change_domain与reduce_domain

Baumer相机最新SDK开发_下载_封装使用Baumer相机进行开发，首先需要下载Baumer工业相机的软件，它和basler相机的pylon软件基本相同，是用于相机评估和设置的图形用户界面（GUI）工具。

Halcon 自带案例（Create_mode_green_dot）讲解这个 Halcon 示例的核心目标是：创建一个支持「尺度不变」的形状匹配模板，并将该模板保存为文件（.shm 格式），供后续的形状匹配任务直接调用。

传送带上运动模糊图像复原：提升动态成像清晰度的 6 个核心方案，附 OpenCV+Halcon 实战代码！在传送带视觉系统中，你是否常被这些问题困扰？运动模糊复原 ≠ 图像锐化它的核心是：逆向建模物体在曝光期间的运动轨迹（点扩散函数 PSF），重建原始清晰图像

Halcon学习笔记-Day6：工业视觉高级技术应用与实战项目Halcon深度学习按照不同应用范围分为三个方向[1]：1. 安装显卡驱动确保安装支持CUDA的NVIDIA显卡驱动，这是GPU加速的基础[1]。

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。