机器视觉 使用HALCON描述与实现

目录

基础篇

第1章数字图像处理基础

1．1数字图像

1．1．1图像数字化

1．1．2黑白图像

1．1．3彩色图像

1．1．4图像噪声

1．2图像的参数

1．2．1分辨率

1．2．2深度

1．2．3通道数

1．2．4数据类型

1．3数字图像的压缩

1．3．1图像压缩的原理

1．3．2有损压缩和无损压缩

1．3．3图像压缩的评价

1．3．4常用的压缩方式

1．4数字图像格式

1．4．1BMP文件

1．4．2PNG文件

1．4．3JPEG文件

1．4．4JP2文件

1．4．5JXR文件

1．4．6TIFF文件

1．4．7HOBJ文件

第2章HALCON的预备环境

2．1HALCON安装环境

2．1．1硬件环境

2．1．2软件环境

2．2HALCON的安装

2．2．1安装包下载

2．2．2HALCON安装

2．3HALCON界面介绍

2．3．1欢迎界面

2．3．2主界面

第3章HALCON语法

3．1变量的创建与赋值

3．2if语句

3．3for循环语句

3．4中断语句

3．5while循环语句

3．6switch语句

第4章HALCON的数据结构

4．1图像

4．2区域

4．2．1区域的存储

4．2．2连通区域

4．3亚像素轮廓(XLD)

4．3．1亚像素轮廓介绍

4．3．2亚像素轮廓的数据结构

4．4数组

4．4．1数组的赋值与创建

4．4．2数组的存储与读取

4．5字典

4．5．1字典介绍

4．5．2字典的创建和操作

4．6句柄

算法篇

第5章图像的获取

5．1硬件采集

5．1．1硬件

5．1．2相机接口

5．1．3HALCON相机驱动

5．1．4HALCON图像的采集过程

5．1．5HALCON相机助手

5．2文件读取

5．2．1通过读取图像助手读取图像

5．2．2通过代码读取图像

5．3图像生成

第6章图像的预处理

6．1图像的运算

6．1．1加法运算

6．1．2减法运算

6．1．3乘法运算

6．1．4除法运算

6．2仿射变换

6．3图像平滑

6．3．1高斯滤波

6．3．2均值滤波

6．3．3中值滤波

6．3．4多图像均值

6．4边缘滤波

6．4．1索贝尔滤波

6．4．2凯尼滤波

6．5图像锐化

6．5．1索贝尔锐化

6．5．2拉普拉斯锐化

6．5．3高通滤波锐化

6．5．4几种锐化方法对比

6．6灰度变换

6．6．1线性灰度变换

6．6．2分段线性灰度变换

6．6．3非线性灰度变换

6．7傅里叶频域变换

6．7．1频域

6．7．2二维傅里叶变换

6．7．3频域滤波

第7章图像的标定

7．1标定原理

7．1．1透镜失真

7．1．2机器视觉坐标系

7．1．3机器视觉坐标系转换

7．2标定板介绍

7．2．1标定板的规格

7．2．2标定板的制作

7．3标定流程

7．4标定助手

7．4．1标定助手的开启

7．4．2标定助手介绍

7．5标定实例

第8章图像的分割

8．1阈值分割

8．2直方图自动阈值

8．2．1平滑直方图二分法

8．2．2*大类间方差法

8．3动态阈值

8．4区域生长

8．5分水岭分割

第9章图像的特征

9．1图像的区域灰度中心和面积

9．2区域灰度的等效椭圆

9．3图像的熵

9．4区域灰度的*大值和*小值

9．5直方图频率

第10章图像的匹配

10．1图像金字塔

10．2基于灰度值的匹配

10．2．1差值匹配

10．2．2相关性匹配

10．2．3基于灰度值匹配的实例

10．3基于形状匹配

10．4基于组件匹配

10．5基于局部形变匹配

10．6匹配的流程

10．7匹配助手

10．7．1匹配助手的启动

10．7．2匹配助手的窗口说明

第11章区域的变换

11．1形态学

11．1．1膨胀

11．1．2腐蚀

11．1．3开运算

11．1．4闭运算

11．1．5形态学梯度

11．1．6击中与击不中

11．1．7顶帽运算

11．1．8底帽运算

11．1．9区域骨骼

11．2区域填充

11．3区域裁切

11．4区域延伸

11．5分割边界区域

11．6区域形状转换

11．7区域排序

第12章区域特征提取与分析运算

12．1区域特征

12．2区域特征筛选

12．3区域分析运算

12．3．1区域运算

12．3．2区域的判断

第13章亚像素数据基础

13．1亚像素数据的说明

13．2亚像素数据的创建

第14章亚像素数据的转换和分割

14．1亚像素数据的裁切

14．2亚像素数据的闭合

14．3亚像素数据的排序

14．4亚像素数据的转换

14．5亚像素数据的平滑

14．6亚像素数据的分割

14．7亚像素数据的直线连接

14．8亚像素数据的圆弧合并

14．9亚像素数据轮廓的合并

第15章亚像素数据的特征提取与分析运算

15．1亚像素数据的本体类型

15．2亚像素数据的状态

15．3亚像素数据的特征

15．3．1圆度

15．3．2紧密度

15．3．3凸性

15．3．4椭圆度、不均匀性和结构因子

15．3．5*大距离

15．3．6轮廓长度

15．3．7轮廓点数

15．3．8角度

15．4亚像素数据的分析

15．4．1亚像素数据的特征筛选

15．4．2亚像素数据的运算

15．4．3亚像素数据的判断

第16章亚像素数据的拟合

16．1直线拟合

16．2圆拟合

16．3椭圆拟合

第17章图像处理结果的表述和绘制

17．1图形窗口

17．2绘制对象

17．2．1绘制区域

17．2．2绘制亚图像数据

17．2．3绘制文字

第18章数组的应用

18．1字符串的处理

18．1．1字符串的合并

18．1．2字符串的分割

18．1．3字符串的插入

18．1．4字符串的删除

18．1．5字符串的替换

18．1．6字符串的交集

18．1．7字符串的筛选

18．1．8字符串的查询

18．2数组的操作

18．2．1数组的创建

18．2．2数组排序

18．2．3删除数组元素

18．2．4插入数组元素

18．2．5修改数组元素

18．2．6查询数组元素

18．2．7数组元素的选择

18．2．8去除相邻重复的数组元素

18．2．9数组的运算

18．2．10判断数组元素是否相同

18．2．11数组的保存和读取

18．3数学函数

18．3．1三角函数

18．3．2取整

18．3．3角度的换算

18．3．4四则运算

18．3．5绝对值

18．3．6余数

18．3．7次方

18．3．8对数

18．3．9*大值和*小值

18．3．10计算元素正负号

实战篇

第19章HALCON实例与算法

19．1二维码识别

19．1．1二维码介绍

19．1．2二维码的定位与解码

19．1．3HALCON二维码实例

19．2一维码识别

19．2．1一维码介绍

19．2．2一维码定位与解码

19．2．3HALCON一维码读取实例

19．3光学字符识别

19．4识别飞行时间成像三维物体

19．5立体3D测量

19．6对焦测距

19．7图像拼接

第20章HALCON联合开发

20．1HALCON与VB联合编程——计数

20．2HALCON与C#联合编程——测量

20．3HALCON与C++、MFC联合编程——缺陷检测

20．4HALCON与C++、Qt联合编程——定位

参考文献