halcon合并xld

时间: 2023-12-11 10:33:11 浏览: 226

Halcon使用XLD检测贴片.pdf

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Halcon使用XLD检测贴片.pdf set_system ('int2_bits', 10) read_image (Image, 'smd/smd_capacitors_01') get_image_size (Image, Width, Height) dev_close_window () dev_open_window (0, 0, Width, Height, 'black', WindowHandle) dev_set_color ('green') dev_set_line_width (3) set_display_font (WindowHandle, 16, 'mono', 'true', 'false') * Create a synthetic model for the SMD capacitors. This is just a rectangle * with rounded corners. gen_contour_polygon_rounded_xld (Contour, [50,100,100,50,50], [50,50,150,150,50], [6,6,6,6,6], 0.01) *根據一個多邊形（polygon）（以元組形式給出）的圓形角點創建一個 XLD 輪廓(contour) *(（輸出）結果輪廓,多邊形的行列坐標,多邊形的圓角半徑,采樣距離) gen_image_const (Image, 'byte', 200, 150) *創建一個固定灰度值的圖像(輸出圖像，像素類型，圖像寬，高) paint_xld (Contour, Image, ImageModel, 128) *把 XLD 目標畫在一個圖像中（要繪制到圖像去的 XLD 輪廓，圖像，結果圖像，xld 輪廓期望的灰度值） create_aniso_shape_model (ImageModel, 'auto', -rad(10), rad(20), 'auto', 0.9, 1.7, 'auto', 0.9, 1.1, 'auto', 'none', 'use_polarity', 'auto', 20, ModelID) * ### Halcon 使用 XLD 进行贴片检测本文档主要介绍了如何利用Halcon软件中的XLD轮廓技术来实现对表面贴装器件(SMD Capacitors)的检测与识别。通过以下步骤，我们可以创建一个用于匹配SMD电容器的合成模型，并进行实际图像中的定位。 #### 设置系统参数在开始之前，为了确保程序能够在正确的情况下运行，我们需要设置一些系统参数。由于图像文件本身不能存储某些特定的信息，比如图像中像素类型的位数，我们需要手动设置这些信息。在这个例子中，我们处理的是10位深度的图像（`uint2`类型），因此需要调用`set_system`函数，并将`int2_bits`参数设为10。 ```halcon set_system('int2_bits', 10) ``` 接下来读取图像文件，并获取图像的宽度和高度，以便后续的操作。 ```halcon read_image(Image, 'smd/smd_capacitors_01') get_image_size(Image, Width, Height) ``` #### 显示窗口初始化在进行检测之前，我们还需要设置一个显示窗口。这里使用`dev_close_window`和`dev_open_window`函数关闭所有现有的窗口并打开一个新的窗口。同时设置窗口的颜色、线条宽度以及字体样式等属性。 ```halcon dev_close_window() dev_open_window(0, 0, Width, Height, 'black', WindowHandle) dev_set_color('green') dev_set_line_width(3) set_display_font(WindowHandle, 16, 'mono', 'true', 'false') ``` #### 创建SMD电容器模型接着创建一个SMD电容器的合成模型。在这个示例中，模型是一个具有圆角的矩形。使用`gen_contour_polygon_rounded_xld`函数根据指定的多边形顶点坐标和圆角半径来创建XLD轮廓。 ```halcon gen_contour_polygon_rounded_xld(Contour, [50,100,100,50,50], [50,50,150,150,50], [6,6,6,6,6], 0.01) ``` #### 绘制模型至图像创建完模型后，我们可以在一张空白的图像上绘制该模型，便于后续进行匹配。这里使用`gen_image_const`创建一张固定灰度值的图像，并使用`paint_xld`函数将XLD轮廓绘制到这张图像上。 ```halcon gen_image_const(Image, 'byte', 200, 150) paint_xld(Contour, Image, ImageModel, 128) ``` #### 创建形状模型接下来是创建形状模型的关键步骤。通过`create_aniso_shape_model`函数创建一个形状模型，该模型能够适应SMD电容器在行方向和列方向上的独立尺寸变化。此函数需要提供多个参数，包括输入图像、旋转角度范围、缩放比例范围等。 ```halcon create_aniso_shape_model(ImageModel, 'auto', -rad(10), rad(20), 'auto', 0.9, 1.7, 'auto', 0.9, 1.1, 'auto', 'none', 'use_polarity', 'auto', 20, ModelID) ``` #### 模型检测与匹配最后一步是将创建好的模型应用到实际图像中进行检测。使用`find_aniso_shape_model`函数来进行形状匹配，找到图像中与模型相匹配的目标，并计算出它们的位置、旋转角度、缩放比例等信息。 ```halcon find_aniso_shape_model(Image, ModelID, -rad(10), rad(20), 0.9, 1.7, 0.9, 1.1, 0.7, 0, 0.5, 'least_squares', 0, 0.8, Row, Column, Angle, ScaleR, ScaleC, Score) ``` #### 结果展示与统计检测完成后，可以通过在显示窗口中输出结果的方式来查看匹配效果，如匹配的数量、识别时间等信息。 ```halcon set_tposition(WindowHandle, 10, 10) write_string(WindowHandle, Num$'d'+'models found in '+Time$'5.2f'+'ms') ``` #### 小结本文档详细介绍了如何使用Halcon中的XLD轮廓技术来实现SMD电容器的检测。通过创建模型、绘制模型至图像、创建形状模型等步骤，最终实现了对目标的准确检测与定位。这种方法在工业自动化领域中非常有用，可以帮助提高生产效率和质量控制水平。

以下是halcon合并xld的方法： ```python import halcon as ha # 读取xld xld1 = ha.read_xld_cont('xld1.hobj') xld2 = ha.read_xld_cont('xld2.hobj') # 合并xld xld_union = ha.union2_obj(xld1, xld2) # 显示结果 ha.disp_obj(xld_union) ``` 其中，`read_xld_cont`函数用于读取xld文件，`union2_obj`函数用于合并两个xld对象，`disp_obj`函数用于显示结果。 --相关问题--: 1. 如何在halcon中读取xld文件？ 2. halcon中如何对xld进行形态学操作？ 3.

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