halcon 视觉检测 源码

Halcon视觉检测的源码可以根据具体的需求进行编写，可以使用Halcon提供的API进行编程，也可以使用诸如C++、C#、Python等编程语言进行编写。

以下是使用C++和Halcon API进行视觉检测的示例代码：

#include <iostream>
#include <HalconCpp.h>

using namespace HalconCpp;

int main()
{
    HObject ho_Image, ho_Region, ho_ObjectModel;
    HImage hImage("test.jpg");
    ReadImage(&ho_Image, hImage);

    // 建立模板
    CreateShapeModel(ho_Image, "auto", HTuple(0).Rad(), HTuple(360).Rad(),
        "auto", "none", "use_polarity", 30, 10, "auto", "auto",
        "use_scene_corners", "auto", "auto", &ho_ObjectModel);

    // 模板匹配
    FindShapeModel(ho_Image, ho_ObjectModel, HTuple(0).Rad(), HTuple(360).Rad(),
        0.3, 1, 0.5, "least_squares", 4, 0.7, &ho_Region, &HTuple(), &HTuple(),
        &HTuple(), &HTuple(), &HTuple(), &HTuple());

    // 显示结果
    HObject ho_Red;
    GenEmptyObj(&ho_Red);
    SetColor(ho_Red, "red");
    DispObj(hImage, NULL);
    DispObj(ho_Region, NULL);
    DispObj(ho_Red, NULL);
    return 0;
}

以上代码演示了如何在一张图像中建立模板，然后进行模板匹配，并将匹配结果用红色框出来。当然，这只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体情况进行修改和优化。