《HALCON數(shù)字圖像處理》課件-第10章 HALCON相關(guān)實例

10.110.210.3HALCON條形碼識別技術(shù)HALCON圖像拼接技術(shù)基于HALCON的支持向量機技術(shù)第10章

HALCON相關(guān)實例HALCON數(shù)字圖像處理10.1

HALCON條形碼識別技術(shù)

一維條形碼只是在一個方向（一般是水平方向）表達信息，而在垂直方向則不表達任何信息。10.1.1一維條形碼

常用一維條形碼有：1、EAN條形碼2、UPC條形碼3、Code25條形碼4、Code39條形碼5、CodaBarCode條形碼HALCON數(shù)字圖像處理HALCON中一維條形碼的流程圖creat_bar_code_modelset_bar_code_paramfind_bar_codeget_bar_code_resultget_bar_code_objectclear_bar_code_modelHALCON數(shù)字圖像處理HALCON數(shù)字圖像處理10.1.2二維條形碼

二維條形碼是在水平和垂直方向的二維空間存儲信息。二維條形碼具有信息容量大、安全性強、保密性高（可加密）、識別率高、編碼范圍廣等特點。

常用二維條形碼有：1、QR碼2、PDF417碼3、DM碼4、CM碼HALCON數(shù)字圖像處理HALCON中二維條形碼的流程圖create_data_code_2d_modelset_data_code_2d_paramfind_data_code_2dclear_data_code_2d_modelHALCON數(shù)字圖像處理HALCON數(shù)字圖像處理10.2

HALCON圖像拼接技術(shù)

圖像拼接技術(shù)是將一組相互間重疊部分的圖像序列進行空間匹配對準(zhǔn)，經(jīng)重采樣合成后形成一幅包含各圖像序列信息的寬視角場景的、完整的、高清晰的新圖像技術(shù)。

根據(jù)圖像配準(zhǔn)方法的不同將圖像拼接分為兩類:1、基于模板的拼接方法2、基于圖像特征的拼接方法HALCON數(shù)字圖像處理HALCON采用基于圖像特征的方法圖像拼接流程圖：points_foerstnerproj_match_points_ransacgen_projective_mosaicHALCON數(shù)字圖像處理read_image

特征點提取：這里的特征點通常是指在圖像中灰度變化劇烈的像素點。常用的圖像特征點提取算子有Foerstner算子、Harris算子、SUSAN算子等。

圖像匹配：在提取了圖像的特征點之后，將待拼接的兩幅圖像中的特征點一一對應(yīng)起來，即尋找對應(yīng)的特征點對，常采用的是歸一化互相關(guān)法來確定匹配的特征點對，再利用隨機搜索函數(shù)（RANSAC）算法過濾匹配點并計算出兩幅圖像仿射變換矩陣。

圖像融合：圖像經(jīng)過配準(zhǔn)后，再求出兩幅待拼接圖像間的仿射變換矩陣，定義其中一幅圖像為參考圖像，另外一幅為輸入圖像，只要將輸入圖像按照仿射變換矩陣映射到參考圖像中，就可以實現(xiàn)兩幅圖像的拼接。HALCON數(shù)字圖像處理HALCON數(shù)字圖像處理10.3基于HALCON的支持向量機技術(shù)

支持向量機（簡稱SVM）是90年代中期發(fā)展起來的監(jiān)督式學(xué)習(xí)方法，這種監(jiān)督式學(xué)習(xí)方法是基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論發(fā)展起來的，在解決小樣本問題和非線性問題當(dāng)中有著優(yōu)秀的表現(xiàn)。傳統(tǒng)的智能方法，例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法求得的最優(yōu)解往往是局部最優(yōu)解，而支持向量機是求的全局最優(yōu)解，并且可以避免陷入維數(shù)災(zāi)難。

數(shù)字圖像處理中，分類對象一般為圖像或者區(qū)域。針對區(qū)域分類指訓(xùn)練的樣本特征為區(qū)域特征，如面積、長度、圓度、橢圓度等。針對圖像分類指訓(xùn)練的樣本特征為圖像特征，如紋理、灰度直方圖等。HALCON數(shù)字圖像處理支持向量機分類流程圖create_class_svmadd_sample_class_svmtrain_class_svmclassify_class_svmHALCON數(shù)字圖像處理HALCON數(shù)字圖像處理基于Laws紋理特征的SVM分類

紋理在計算機視覺領(lǐng)域的圖像分割、模式識別都有著重要的意義和廣泛的應(yīng)用。紋理是由于物體表面的物理屬性不同所引起的灰度或顏色變化，不同的物理表面會產(chǎn)生不同的紋理圖像，所以紋理是圖像的一種十分重要的屬性。常用的紋理分析法主要有以下四類：（1）統(tǒng)計法（2）結(jié)構(gòu)法（3）模型法（4）頻譜法HALCON數(shù)字圖像處理Laws選定的三組一維濾波模板,分別檢測灰度、邊緣、點特征，模板如下：L=[121]e=[-101]s=[-12-1]

兩個一維濾波模板經(jīng)過卷積形成長度為5的5組一維向量，分別檢測灰度、邊緣、點、波、漣漪特征，模板為：l=[14641]e=[-1-2021]s=[-1020-1]w=[-120-21]r=[1-46-41]HALCON數(shù)字圖像處理HALCON數(shù)字圖像處理HALCON數(shù)字圖像處理案例：口罩檢測問題1：現(xiàn)在疫情整體向好，但是仍不能掉以輕心，安排專門人員在入口處負(fù)責(zé)提醒口罩佩戴，而入口處是人員流動比較大的地方，如果冬日疫情反彈，此舉會增加工作人員感染風(fēng)險。問題2：現(xiàn)在部分人員已經(jīng)開始松懈，戴口罩只是為了應(yīng)付檢查，在進入公共場合時佩戴口罩，進入后摘下，此舉會增加自己感染風(fēng)險，同樣會對別人構(gòu)成威脅，而如果再安排其他人員在商場內(nèi)監(jiān)督，會造成勞動力浪費，且監(jiān)督不及時。HALCON數(shù)字圖像處理案例：口罩檢測確定臉部位置是回歸任務(wù)，判斷臉部是否佩戴口罩是分類任務(wù)。

科技助力疫情防控，中國取得世界矚目的成效！HALCON數(shù)字圖像處理案例：垃圾分類替代人工勞動力、避免惡性環(huán)境傷害、提高分揀效率。完成篩上無機重質(zhì)物雜物分選，設(shè)置于篩上重質(zhì)物輸送帶，分揀無機重物（磚石瓦礫等）中至少一類雜質(zhì)（塑料類、橡膠類、啤酒瓶類、織物類、碎狀木板木條等）。存余垃圾智能分類識別及分揀科技助力環(huán)保?。?！HALCON數(shù)字圖像處理案例：垃圾分類科技助力環(huán)保?。?！深度學(xué)習(xí)基本流程HALCON數(shù)字圖像處理案例：垃圾分類科技助力環(huán)保?。?！標(biāo)簽工具簡單的使用步驟：打開圖片給目標(biāo)物體建立box邊框?qū)ox邊框內(nèi)的物體貼上標(biāo)簽HALCON數(shù)字圖像處理案例：垃圾分類科技助力環(huán)保?。?！總結(jié)