像素的减少 开运算(较少) 腐蚀(去除更多) 对灰度图像的开运算或腐蚀 相当于将灰度图像变暗 像素增加 闭运算(较少) 膨胀(较多) 对灰度图像的闭运算或膨胀 相当于将灰度图像变亮 仿射变换 另外一种仿射变换 * This example ...
Halcon仿射方式: vector angle to rigid Row, Column, Phi, Row, Column, rad , HomMat D 其中Row, Column, Phi是所选择区域中心坐标以及相对于水平方向夹角,rad 为要旋转的角度这个角度是任意值 hom mat d identity : : :HomMat DIdentity 形成单位矩阵: hom mat d ...
2020-05-20 22:01 0 878 推荐指数:
像素的减少 开运算(较少) 腐蚀(去除更多) 对灰度图像的开运算或腐蚀 相当于将灰度图像变暗 像素增加 闭运算(较少) 膨胀(较多) 对灰度图像的闭运算或膨胀 相当于将灰度图像变亮 仿射变换 另外一种仿射变换 * This example ...
有一张车牌照片如下: 最终读取变量结果 完整代码如下 ...
重映射 通过重映射来表达每个像素的位置 : 这里 是目标图像, 是源图像, 是作用于 的映射方法函数.想象一下我们有一个图像 , 我们想满足下面的条件作重映射:,图像会按 ...
这里我们通过序列化来实现的,如下图,写到硬盘的HomMat2D_1内容和从硬盘里HomMat2D_2读出的内容一致,源代码在图片下方。 Halcon源代码: hom_mat2d_identity (HomMat2DIdentity)hom_mat2d_rotate ...
实例一:车牌识别 素材图片: halcon代码: ...
旋转、平移、镜像、缩放、斜切,可参考https://blog.csdn.net/machaoyu86/article/details/51182473 仿射变换前,需要获得仿射变换矩阵。 关于shape_trans(Region : RegionTrans : Type : ),内、外接圆 ...
通过学习别人的程序,个人了解到车牌识别分为如下几个步骤: 1.读取一张车牌照片 2.将车牌照片转化成R、G、B、H、S、V分量 3.选取最合适的分量图像进行阈值分割(获取车牌在图像中的区域) 4.打开矩形区域 5.获取矩形区域 6.获取矩形区域的角度 7.获取矩形区域的中心点 8. ...
二维仿射变换,顾名思义就是在二维平面内,对对象进行平移、旋转、缩放等变换的行为(当然还有其他的变换,这里仅论述这三种最常见的)。 Halcon中进行仿射变换的常见步骤如下: ① 通过hom_mat2d_identity算子创建一个初始化矩阵(即[1.0, 0.0, 0.0, 0.0 ...