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機器視覺 使用HALCON描述與實現(xiàn)

包郵 機器視覺 使用HALCON描述與實現(xiàn)

作者：杜斌
出版社：清華大學出版社出版時間：2021-04-01
開本： 16開 頁數(shù)： 440
中 圖 價:¥85.0(7.8折) 定價  ¥109.0 登錄后可看到會員價
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機器視覺 使用HALCON描述與實現(xiàn) 版權信息

  • ISBN：9787302571537
  • 條形碼：9787302571537 ; 978-7-302-57153-7
  • 裝幀：70g膠版紙
  • 冊數(shù)：暫無
  • 重量：暫無
  • 所屬分類：>

機器視覺 使用HALCON描述與實現(xiàn) 本書特色

本書包含理論講解和實際編程兩個部分。理論講解說明了圖像處理原理，實際案例，實操算法，強化應用。使讀者不僅可以明白原理，還能學以致用。內容講解細致，沒有編程基礎的讀者也能輕松入門。 網易云課堂精品機器視覺Halcon視頻教程講師出品，帶你從入門到精通，學習德國MVtec公司的標準的機器視覺算法，便于工業(yè)機器視覺圖像分析應用的快速開發(fā)。 網易云課堂精品機器視覺Halcon視頻教程講師出品，帶你從入門到精通，學習德國MVtec公司的標準的機器視覺算法，便于工業(yè)機器視覺圖像分析應用的快速開發(fā)。

機器視覺 使用HALCON描述與實現(xiàn) 內容簡介

隨著工業(yè)4.0的普及，機器視覺越來越流行，越來越多的機器代替人類從事重復性工作，人機協(xié)調共同工作的需求產生，HALCON作為機器視覺中很好的算法庫，因其高效性、易用性、可查閱性而得到廣泛的應用。
本書針對機器視覺原理、方法，以及箅法的應用進行探討和說明，并進行實例分析，圖文并茂，讓讀者全面、深入地了解機器視覺算法和HALCON的實現(xiàn)方式。通過具體的實例，可以提高讀者對于實際項目的開發(fā)能力；同時也為機器視覺項目管理者提供項目技術參考。
本書適合需要系統(tǒng)學習機器視覺的初學者、希望掌握HALCON算法庫的程序員、需要了解機器視基礎知識的項目開發(fā)管理者、專業(yè)培訓機構的學員，以及對機器視覺感興趣的人士參考閱讀。

機器視覺 使用HALCON描述與實現(xiàn) 目錄

目錄




基礎篇


第1章數(shù)字圖像處理基礎


1．1數(shù)字圖像


1．1．1圖像數(shù)字化


1．1．2黑白圖像


1．1．3彩色圖像


1．1．4圖像噪聲


1．2圖像的參數(shù)


1．2．1分辨率


1．2．2深度


1．2．3通道數(shù)


1．2．4數(shù)據(jù)類型


1．3數(shù)字圖像的壓縮


1．3．1圖像壓縮的原理


1．3．2有損壓縮和無損壓縮


1．3．3圖像壓縮的評價


1．3．4常用的壓縮方式


1．4數(shù)字圖像格式


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的預備環(huán)境


2．1HALCON安裝環(huán)境


2．1．1硬件環(huán)境


2．1．2軟件環(huán)境


2．2HALCON的安裝


2．2．1安裝包下載


2．2．2HALCON安裝


2．3HALCON界面介紹


2．3．1歡迎界面


2．3．2主界面


第3章HALCON語法


3．1變量的創(chuàng)建與賦值


3．2if語句


3．3for循環(huán)語句


3．4中斷語句


3．5while循環(huán)語句


3．6switch語句


第4章HALCON的數(shù)據(jù)結構


4．1圖像


4．2區(qū)域


4．2．1區(qū)域的存儲


4．2．2連通區(qū)域


4．3亞像素輪廓(XLD)


4．3．1亞像素輪廓介紹


4．3．2亞像素輪廓的數(shù)據(jù)結構


4．4數(shù)組


4．4．1數(shù)組的賦值與創(chuàng)建


4．4．2數(shù)組的存儲與讀取


4．5字典


4．5．1字典介紹


4．5．2字典的創(chuàng)建和操作


4．6句柄


算法篇


第5章圖像的獲取


5．1硬件采集


5．1．1硬件


5．1．2相機接口


5．1．3HALCON相機驅動


5．1．4HALCON圖像的采集過程


5．1．5HALCON相機助手


5．2文件讀取


5．2．1通過讀取圖像助手讀取圖像


5．2．2通過代碼讀取圖像


5．3圖像生成


第6章圖像的預處理


6．1圖像的運算


6．1．1加法運算


6．1．2減法運算


6．1．3乘法運算


6．1．4除法運算


6．2仿射變換


6．3圖像平滑


6．3．1高斯濾波


6．3．2均值濾波


6．3．3中值濾波


6．3．4多圖像均值


6．4邊緣濾波


6．4．1索貝爾濾波


6．4．2凱尼濾波


6．5圖像銳化


6．5．1索貝爾銳化


6．5．2拉普拉斯銳化


6．5．3高通濾波銳化


6．5．4幾種銳化方法對比


6．6灰度變換


6．6．1線性灰度變換


6．6．2分段線性灰度變換


6．6．3非線性灰度變換


6．7傅里葉頻域變換


6．7．1頻域


6．7．2二維傅里葉變換


6．7．3頻域濾波


第7章圖像的標定


7．1標定原理


7．1．1透鏡失真


7．1．2機器視覺坐標系


7．1．3機器視覺坐標系轉換


7．2標定板介紹


7．2．1標定板的規(guī)格


7．2．2標定板的制作


7．3標定流程


7．4標定助手


7．4．1標定助手的開啟


7．4．2標定助手介紹


7．5標定實例


第8章圖像的分割


8．1閾值分割


8．2直方圖自動閾值


8．2．1平滑直方圖二分法


8．2．2*大類間方差法


8．3動態(tài)閾值


8．4區(qū)域生長


8．5分水嶺分割


第9章圖像的特征


9．1圖像的區(qū)域灰度中心和面積


9．2區(qū)域灰度的等效橢圓


9．3圖像的熵


9．4區(qū)域灰度的*大值和*小值


9．5直方圖頻率


第10章圖像的匹配


10．1圖像金字塔


10．2基于灰度值的匹配


10．2．1差值匹配


10．2．2相關性匹配


10．2．3基于灰度值匹配的實例


10．3基于形狀匹配


10．4基于組件匹配


10．5基于局部形變匹配


10．6匹配的流程


10．7匹配助手


10．7．1匹配助手的啟動


10．7．2匹配助手的窗口說明


第11章區(qū)域的變換


11．1形態(tài)學


11．1．1膨脹


11．1．2腐蝕


11．1．3開運算


11．1．4閉運算


11．1．5形態(tài)學梯度


11．1．6擊中與擊不中


11．1．7頂帽運算


11．1．8底帽運算


11．1．9區(qū)域骨骼


11．2區(qū)域填充


11．3區(qū)域裁切


11．4區(qū)域延伸


11．5分割邊界區(qū)域


11．6區(qū)域形狀轉換


11．7區(qū)域排序


第12章區(qū)域特征提取與分析運算


12．1區(qū)域特征


12．2區(qū)域特征篩選


12．3區(qū)域分析運算


12．3．1區(qū)域運算


12．3．2區(qū)域的判斷


第13章亞像素數(shù)據(jù)基礎


13．1亞像素數(shù)據(jù)的說明


13．2亞像素數(shù)據(jù)的創(chuàng)建


第14章亞像素數(shù)據(jù)的轉換和分割


14．1亞像素數(shù)據(jù)的裁切


14．2亞像素數(shù)據(jù)的閉合


14．3亞像素數(shù)據(jù)的排序


14．4亞像素數(shù)據(jù)的轉換


14．5亞像素數(shù)據(jù)的平滑


14．6亞像素數(shù)據(jù)的分割


14．7亞像素數(shù)據(jù)的直線連接


14．8亞像素數(shù)據(jù)的圓弧合并


14．9亞像素數(shù)據(jù)輪廓的合并


第15章亞像素數(shù)據(jù)的特征提取與分析運算


15．1亞像素數(shù)據(jù)的本體類型


15．2亞像素數(shù)據(jù)的狀態(tài)


15．3亞像素數(shù)據(jù)的特征


15．3．1圓度


15．3．2緊密度


15．3．3凸性


15．3．4橢圓度、不均勻性和結構因子


15．3．5*大距離


15．3．6輪廓長度


15．3．7輪廓點數(shù)


15．3．8角度


15．4亞像素數(shù)據(jù)的分析


15．4．1亞像素數(shù)據(jù)的特征篩選


15．4．2亞像素數(shù)據(jù)的運算


15．4．3亞像素數(shù)據(jù)的判斷


第16章亞像素數(shù)據(jù)的擬合


16．1直線擬合


16．2圓擬合


16．3橢圓擬合


第17章圖像處理結果的表述和繪制


17．1圖形窗口


17．2繪制對象


17．2．1繪制區(qū)域


17．2．2繪制亞圖像數(shù)據(jù)


17．2．3繪制文字


第18章數(shù)組的應用


18．1字符串的處理


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字符串的刪除


18．1．5字符串的替換


18．1．6字符串的交集


18．1．7字符串的篩選


18．1．8字符串的查詢


18．2數(shù)組的操作


18．2．1數(shù)組的創(chuàng)建


18．2．2數(shù)組排序


18．2．3刪除數(shù)組元素


18．2．4插入數(shù)組元素


18．2．5修改數(shù)組元素


18．2．6查詢數(shù)組元素


18．2．7數(shù)組元素的選擇


18．2．8去除相鄰重復的數(shù)組元素


18．2．9數(shù)組的運算


18．2．10判斷數(shù)組元素是否相同


18．2．11數(shù)組的保存和讀取


18．3數(shù)學函數(shù)


18．3．1三角函數(shù)


18．3．2取整


18．3．3角度的換算


18．3．4四則運算


18．3．5絕對值


18．3．6余數(shù)


18．3．7次方


18．3．8對數(shù)


18．3．9*大值和*小值


18．3．10計算元素正負號


實戰(zhàn)篇


第19章HALCON實例與算法


19．1二維碼識別


19．1．1二維碼介紹


19．1．2二維碼的定位與解碼


19．1．3HALCON二維碼實例


19．2一維碼識別


19．2．1一維碼介紹


19．2．2一維碼定位與解碼


19．2．3HALCON一維碼讀取實例


19．3光學字符識別



19．4識別飛行時間成像三維物體


19．5立體3D測量


19．6對焦測距


19．7圖像拼接


第20章HALCON聯(lián)合開發(fā)


20．1HALCON與VB聯(lián)合編程——計數(shù)


20．2HALCON與C#聯(lián)合編程——測量


20．3HALCON與C++、MFC聯(lián)合編程——缺陷檢測


20．4HALCON與C++、Qt聯(lián)合編程——定位


參考文獻


展開全部

機器視覺 使用HALCON描述與實現(xiàn) 作者簡介

杜斌，國內早期使用halcon進行機器視覺研究開發(fā)的工程人員，專業(yè)機器視覺一線軟件工程師，開發(fā)過大型工業(yè)視覺檢測項目，在網易云課堂擔任講師，講解過機器視覺Halcon視頻教程。

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