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HALCON 算子inspect_shape_model 和create_shape_model相关参数的关系是怎样的？
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1、inspect_shape_model (ImageReduced, ModelImages, ModelRegions,1,20)
2、create_shape_model (ImageReduced, 5, rad(-10), rad(20), 'auto', 'none', 'use_polarity', 20, 10, ShapeModelID)
有几个问题不明白，请高手帮忙指点一下。
1、inspect_shape_model 算子的用途是啥？金字塔层数和对比度两个参数，应该如何设定比较合理，或者，应该依据什么来设定？
2、在例程中，inspect_shape_model 金字塔层数和对比度的值分别为1和20，在后面的create_shape_model算子中，金字塔层数为5，并没有和inspect_shape_model 中的层数保持一致。既然参数值可以不一致，为何还要调用inspect_shape_model 算子？
3、inspect_shape_model 算子中，关于参数Contrast的定义是“Threshold or hysteresis thresholds for the contrast of the object in the image and optionally minimum size of the object parts.”，应该如何正确理解这个定义，特别是“optionally minimum size of the object parts”具体是什么意思。
4、算子create_shape_model(Template : : NumLevels, AngleStart, AngleExtent, AngleStep, Optimization, Metric, Contrast, MinContrast : ModelID) 和find_shape_model(Image : : ModelID, AngleStart, AngleExtent, MinScore, NumMatches, MaxOverlap, SubPixel, NumLevels, Greediness : Row, Column, Angle, Score) 中 参数 AngleStart, AngleExtent对应关系是怎样的？如果要检测的图像的方向0°-360°都有可能，那么该如何设置这两个算子的 AngleStart, AngleExtent？
望高手帮忙指点一下。非常感谢！！！
以下是HALCON例程代码
```
dev_update_off ()
read_image (Image, 'pen/pen-01')
get_image_size (Image, Width, Height)
dev_close_window ()
dev_open_window (0, 0, Width, Height, 'black', WindowHandle)
set_display_font (WindowHandle, 16, 'mono', 'true', 'false')
dev_set_color ('red')
dev_display (Image)
* Note: the shape model will be constructed from a ROI that is computed
* automatically based on a simple image segmentation.
threshold (Image, Region, 100, 255)
fill_up (Region, RegionFillUp)
difference (RegionFillUp, Region, RegionDifference)
shape_trans (RegionDifference, RegionTrans, 'convex')
dilation_circle (RegionTrans, RegionDilation, 8.5)
reduce_domain (Image, RegionDilation, ImageReduced)
inspect_shape_model (ImageReduced, ModelImages, ModelRegions, 1, 20)
gen_contours_skeleton_xld (ModelRegions, Model, 1, 'filter')
area_center (RegionDilation, Area, RowRef, ColumnRef)
create_shape_model (ImageReduced, 5, rad(-10), rad(20), 'auto', 'none', 'use_polarity', 20, 10, ShapeModelID)
create_variation_model (Width, Height, 'byte', 'standard', VariationModelID)
for I := 1 to 15 by 1
read_image (Image, 'pen/pen-' + I$'02d')
find_shape_model (Image, ShapeModelID, rad(-10), rad(20), 0.5, 1, 0.5, 'least_squares', 0, 0.9, Row, Column, Angle, Score)
if (|Score| == 1)
vector_angle_to_rigid (Row, Column, Angle, RowRef, ColumnRef, 0, HomMat2D)
affine_trans_image (Image, ImageTrans, HomMat2D, 'constant', 'false')
train_variation_model (ImageTrans, VariationModelID)
dev_display (ImageTrans)
dev_display (Model)
endif
endfor
get_variation_model (MeanImage, VarImage, VariationModelID)
prepare_variation_model (VariationModelID, 20, 3)
* We can now free the training data to save some memory.
clear_train_data_variation_model (VariationModelID)
* Note: the checking of the print will be restricted to the region of the clip.
* Sometimes the print is also in an incorrect position of the clip. This will lead
* to erroneous regions at the top or bottom border of the clip and hence can
* be detected easily.
erosion_rectangle1 (RegionFillUp, RegionROI, 1, 15)
dev_display (MeanImage)
set_tposition (WindowHandle, 20, 20)
dev_set_color ('green')
write_string (WindowHandle, 'Reference image')
disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')
stop ()
dev_display (VarImage)
set_tposition (WindowHandle, 20, 20)
dev_set_color ('green')
write_string (WindowHandle, 'Variation image')
disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')
stop ()
dev_set_draw ('margin')
NumImages := 30
for I := 1 to 30 by 1
read_image (Image, 'pen/pen-' + I$'02d')
find_shape_model (Image, ShapeModelID, rad(-10), rad(20), 0.5, 1, 0.5, 'least_squares', 0, 0.9, Row, Column, Angle, Score)
if (|Score| == 1)
vector_angle_to_rigid (Row, Column, Angle, RowRef, ColumnRef, 0, HomMat2D)
affine_trans_image (Image, ImageTrans, HomMat2D, 'constant', 'false')
reduce_domain (ImageTrans, RegionROI, ImageReduced)
compare_variation_model (ImageReduced, RegionDiff, VariationModelID)
connection (RegionDiff, ConnectedRegions)
select_shape (ConnectedRegions, RegionsError, 'area', 'and', 20, 1000000)
count_obj (RegionsError, NumError)
dev_clear_window ()
dev_display (ImageTrans)
dev_set_color ('red')
dev_display (RegionsError)
set_tposition (WindowHandle, 20, 20)
if (NumError == 0)
dev_set_color ('green')
write_string (WindowHandle, 'Clip OK')
else
dev_set_color ('red')
write_string (WindowHandle, 'Clip not OK')
endif
endif
if (I < NumImages)
disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')
stop ()
endif
endfor
clear_shape_model (ShapeModelID)
clear_variation_model (VariationModelID)
```
望高手能够帮忙解惑，非常感谢！
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将鼠标放在窗口中的图片上移动，屏幕的右下角即可显示每个像素的灰度值。
虽然，此处窗口的尺寸比图片的小，但是依然能够显示每个像素的坐标及灰度值。
我的疑问是：
1、在小窗口中显示图片，不是将图片压缩为与窗口同大小的尺寸了吗？即图片的尺寸也应该变为原来的1/4啊（612*512），为什么还能得到原图中像素坐!
标大于612和512的每个像素的灰度值？这一功能实现的原理是什么？
2、如果在VC的界面中，用PIC CONTROL来显示图片，如何实现上述HALCON的功能，即窗口虽然比较图片小，但依然可以在窗口中，根据鼠标的位置，得到原图中每个像素的灰度值。
往高手给与指点。非常感谢！
下面是HALCON代码：
```
dev_update_off ()
read_image (ImageOrigion, 'logok/2.bmp')
get_image_size (ImageOrigion, Width, Height)
dev_close_window ()
dev_open_window (0, 0, Width/4, Height/4, 'black', WindowHandle)
set_display_font (WindowHandle, 16, 'mono', 'true', 'false')
dev_display(ImageOrigion)
```
所打开的窗口如下图：
在窗口中的图片上移动鼠标，屏幕右下方显示，可以得到原图中每个像素的灰度值，如下图：
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void action()
{
// Local iconic variables
HObject ho_Image;
// Local control variables
HTuple hv_AcqHandle;
//Image Acquisition 01: Code generated by Image Acquisition 01
OpenFramegrabber("USB3Vision", 0, 0, 0, 0, 0, 0, "progressive", -1, "default", -1, "false", "default", "2BA200001454_DahengImaging_MER050560U3C", 0, -1, &hv_AcqHandle);
GrabImageStart(hv_AcqHandle, -1);
while (0 != 1)
{
GrabImageAsync(&ho_Image, hv_AcqHandle, -1);
}
CloseFramegrabber(hv_AcqHandle);
}
想新建一个MFC文件，之后在串口设一个按钮，把上述代码放到按钮代码里，但是问题是怎么才能让采集到的图像显示在窗口的PictureControl控件上呢？
查阅了一些资料有的说用OpenWindow和dispobj，但是好像需要涉及到图片数据类型的转换？求大神解答
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请教高手：如何比较完美的进行HALCON标定与图像矫正？
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遇到了几个问题，望高手帮忙指点一下：
1、加载标定板图片，几乎每一张图片都会提示 ：
1）图像：“品质评估出错”
2）序列：“检测出某些图像的品质有问题”
参考了halcon unse-guide中的相关说明，以及网上的帖子，比如：
1、 halcon中你不知道的标定板细节： https://www.cnblogs.com/xiaomaLV2/p/5011011.html
2、https://www.51halcon.com/thread-1161-1-1.html 中有位网友讲到的一下一些注意事项：
1）标定板不要过曝，不要出现255的灰度值
2）光照要均匀
3）标定板特征点的对比度要高，黑白区域灰度值差100以上
4）标定板在图像中至少占1/4面积
5）特征点应该对焦清晰
6）所有特征点应该全部落在图像范围内
7）标定图像至少10幅
8）标定板应该覆盖整个视野的各个角落
9）标定板角度变化要明显
10）图像大小要一致
根据这些，拍了几十张标定板的照片，没有一张是显示为“确定”（即正常、合格 的意思）
请高手帮忙指点：
1、如何才能拍出没有品质问题的标定板图片，使其在赞入后显示为“确定”。
2、在标定助手中，需要选一张图片“设为参考位姿”，请问这个图片该如何选择比较合适？
3、标定时应该如何选择相关勾选项/设置项，便可以使用得到的参数，对图像的径向和切向畸变都可以进行矫正？
看一位网友的帖子，说是可以对切向畸变也进行矫正，但是在算子change_radial_distortion_cam_par('adaptive',CameraParameters,[0,0,0,0,0],CarParamVirtualFixed)中，又把参数“DistortionCoeffs”的值全部设置为0（,[0,0,0,0,0]）。这样设置合理吗？还是需要给出该参数的具体值？如果是，其中的每一个值该如何确定？
4、得到标定参数后，对HALCON标定板图片，进行矫正，然后测量每个黑点的面积，发现：
1）矫正前后，不同的黑点面积并不是非常接近。
2）矫正后，黑点面积最大值和最小值的差是有一定的缩小。
这样的结果正常吗？
请高手不吝赐教。非常感谢！
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如果能先转为bmp保存到内存中也行
附源码：
```
// Create a camera object that selects the first camera device found.
// More constructors are available for selecting a specific camera device.
using (Camera camera = new Camera())
{
// Print the model name of the camera.
camera_info.Text=camera.CameraInfo[CameraInfoKey.ModelName];
// Set the acquisition mode to free running continuous acquisition when the camera is opened.
camera.CameraOpened += Configuration.AcquireContinuous;
// Open the connection to the camera device.
camera.Open();
// The parameter MaxNumBuffer can be used to control the amount of buffers
// allocated for grabbing. The default value of this parameter is 10.
camera.Parameters[PLCameraInstance.MaxNumBuffer].SetValue(5);
// Start grabbing.
camera.StreamGrabber.Start();
// Grab a number of images.
for (int i = 0; i < 10; ++i)
{
// Wait for an image and then retrieve it. A timeout of 5000 ms is used.
IGrabResult grabResult = camera.StreamGrabber.RetrieveResult(5000, TimeoutHandling.ThrowException);
using (grabResult)
{
// Image grabbed successfully?
if (grabResult.GrabSucceeded)
{
ImagePersistence.Save(ImageFileFormat.Bmp, "C:\\" + DateTime.Now.ToString("yyyyMMddHHmmss") + ".bmp", grabResult);
// Access the image data.
buffer = grabResult.PixelData as byte[];
// Display the grabbed image.
//ImageWindow.DisplayImage(0, grabResult);
}
else
{
MessageBox.Show(grabResult.ErrorCode+","+grabResult.ErrorDescription);
}
}
}
//将获得的图片转换为Halcon对象
HImageConvertFromBytes(buffer);
// Stop grabbing.
camera.StreamGrabber.Stop();
// Close the connection to the camera device.
camera.Dispose();
camera.Close();
}
```
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=>LOG : : Environment variable GENICAM_LOG_CONFIG_V2_3 not found
=>LOG : : Environment variable GENICAM_LOG_CONFIG_V2_3 not found
=>LOG : : Cannot open logger parameter file 'C:\Program Files\MVTec\HALCON-12.0\genicam/log/config/DefaultLogging.properties'
=>LOG : : Default logger parameter file '$(GENICAM_ROOT_V2_3)/log/config/DefaultLogging.properties' not found
代码如下：
```
OpenFramegrabber("GigEVision", 0, 0, 0, 0, 0, 0, "default", -1, "default", -1,
"false", "default", "ac4ffc00ec08_SVSVISTEKGmbH_exo183MGE", 0, -1, &hv_AcqHandle);
SetFramegrabberParam(hv_AcqHandle, "ExposureAuto", "Off");
SetFramegrabberParam(hv_AcqHandle, "AcquisitionFrameRate", 5.0);
SetFramegrabberParam(hv_AcqHandle, "ExposureTime", 6128.0);
```
sk.csdn.net/upload/201811/08/1541663736_750289.jpg)
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我大概的思路是：
1. 求出工件1的中心坐标和角度，工件2的中心坐标和角度.
2. 以工件1为基准对象，计算出工件2到工件1对象的X、Y、角度值.
但是如何用halcon具体的算子实现，还望大神不吝赐教，感谢！
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点击显示图片按钮，利用CFileDialog类获取图片路径。
然后用Halcon函数，可是picture control没有反应。
```
void CMCFLearningCaseDlg::OnBnClickedPictureButton()
{
// TODO: 在此添加控件通知处理程序代码
//得到图片文件路径
TCHAR szFilters[] = _T("图片文件(.bmp .png .jpg)/.bmp;.png;*jpg/All Files (.)/.*||");
CFileDialog fileDlg(TRUE, NULL, NULL, OFN_FILEMUSTEXIST | OFN_HIDEREADONLY, szFilters,NULL);
CString pathName;
HImage Image;
HTuple Width, Height;
if (fileDlg.DoModal() == IDOK)
{
pathName = fileDlg.GetPathName();
}
//显示路径
MessageBox(pathName);
//CString改成char*
int len = WideCharToMultiByte(CP_ACP, 0, pathName, -1, NULL, 0, NULL, NULL);
char *ptxtTemp = new char[len + 1];
WideCharToMultiByte(CP_ACP, 0, pathName, -1, ptxtTemp, len, NULL, NULL);
//读取图片
Image.ReadImage(ptxtTemp);
//得到图片尺寸
Image.GetImageSize(&Width, &Height);
//窗口句柄获取
HWND hImgWnd = GetDlgItem(IDC_PICTURE_STATIC)->m_hWnd;
CRect rtWindow;
GetDlgItem(IDC_PICTURE_STATIC)->GetClientRect(&rtWindow);
HWindow m_htWindow;
//打开一个窗口并显示图片
m_htWindow.OpenWindow(rtWindow.left, rtWindow.top, rtWindow.Height(), rtWindow.Width(), (Hlong)hImgWnd, "visible", "");
m_htWindow.SetPart(0, 0, Width.I(), Height.I());
Image.DispImage(m_htWindow);
}
```
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u盘，电脑一台，win10原版镜像（msdn官网）
二、下载wepe工具箱
极力推荐微pe（微pe官方下载）
下载64位的win10 pe，使用工具箱制作启动U盘打开软件，
选择安装到U盘（按照操作无需更改）
三、重启进入pe系统
1、关机后，将U盘插入电脑
2、按下电源后，按住F12进入启动项选择（技嘉主板是F12）
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one 樱花树
动态生成樱花
效果图（这个是动态的）：
实现代码
import turtle as T
import random
import time
# 画樱花的躯干(60,t)
def Tree(branch, ...
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注意：文中提到的所有资源，文末我都给你整理好了，你们只管拿去，如果觉得不错，转发、分享就是最大的支持了。
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从顶级黑客到上市公司老板
- 一看标题，很多老读者就知道我在写什么了。今天Ucloud成功上市，季昕华成为我所熟悉的朋友里又双叒叕一个成功上市的案例。我们认识大概是十五年多吧，如果没记错，第一次见面应该是2004年，...
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蓝桥杯知识点汇总：基础知识和常用算法
- 文章目录基础语法部分：算法竞赛常用API：算法部分数据结构部分
此系列包含蓝桥杯绝大部分所考察的知识点，以及真题题解~
基础语法部分：
备战蓝桥杯java（一）：一般输入输出 和 快速输入输（BufferedReader&BufferedWrite）
备战蓝桥杯java（二）：java编程规范和常用数据类型
备战蓝桥杯java（三）：常用功能符以及循环结构和分支结构
备战蓝桥杯java（四...
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作为一个程序员，CPU的这些硬核知识你必须会！
- CPU对每个程序员来说，是个既熟悉又陌生的东西？
如果你只知道CPU是中央处理器的话，那可能对你并没有什么用，那么作为程序员的我们，必须要搞懂的就是CPU这家伙是如何运行的，尤其要搞懂它里面的寄存器是怎么一回事，因为这将让你从底层明白程序的运行机制。
随我一起，来好好认识下CPU这货吧
把CPU掰开来看
对于CPU来说，我们首先就要搞明白它是怎么回事，也就是它的内部构造，当然，CPU那么牛的一个东...
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破14亿，Python分析我国存在哪些人口危机！
- 一、背景
二、爬取数据
三、数据分析
1、总人口
2、男女人口比例
3、人口城镇化
4、人口增长率
5、人口老化（抚养比）
6、各省人口
7、世界人口
四、遇到的问题
遇到的问题
1、数据分页，需要获取从1949-2018年数据，观察到有近20年参数：LAST20，由此推测获取近70年的参数可设置为：LAST70
2、2019年数据没有放上去，可以手动添加上去
3、将数据进行 行列转换
4、列名...
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强烈推荐10本程序员在家读的书
- 很遗憾，这个春节注定是刻骨铭心的，新型冠状病毒让每个人的神经都是紧绷的。那些处在武汉的白衣天使们，尤其值得我们的尊敬。而我们这些窝在家里的程序员，能不外出就不外出，就是对社会做出的最大的贡献。
有些读者私下问我，窝了几天，有点颓丧，能否推荐几本书在家里看看。我花了一天的时间，挑选了 10 本我最喜欢的书，你可以挑选感兴趣的来读一读。读书不仅可以平复恐惧的压力，还可以对未来充满希望，毕竟苦难终将会...
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Linux自学篇——linux命令英文全称及解释
- man: Manual 意思是手册，可以用这个命令查询其他命令的用法。
pwd：Print working directory 意思是密码。
su：Swith user 切换用户，切换到root用户
cd：Change directory 切换目录
ls：List files 列出目录下的文件
ps：Process Status 进程状态
mkdir：Make directory ...
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Python实战：抓肺炎疫情实时数据，画2019-nCoV疫情地图
- 今天，群里白垩老师问如何用python画武汉肺炎疫情地图。白垩老师是研究海洋生态与地球生物的学者，国家重点实验室成员，于不惑之年学习python，实为我等学习楷模。先前我并没有关注武汉肺炎的具体数据，也没有画过类似的数据分布图。于是就拿了两个小时，专门研究了一下，遂成此文。
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疫情数据接口api
- 返回json示例
{
"errcode":0,//0标识接口正常
"data":{
"date":"2020-01-30 07:47:23",//实时更新时间
"diagnosed":7736,//确诊人数
"suspect":12167,//疑是病例人数
"death":170,//死亡人数
"cur...
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智力题（程序员面试经典）
- NO.1
有20瓶药丸，其中19瓶装有1克/粒的药丸，余下一瓶装有1.1克/粒的药丸。给你一台称重精准的天平，怎么找出比较重的那瓶药丸？天平只能用一次。
解法
有时候，严格的限制条件有可能反倒是解题的线索。在这个问题中，限制条件是天平只能用一次。
因为天平只能用一次，我们也得以知道一个有趣的事实：一次必须同时称很多药丸，其实更准确地说，是必须从19瓶拿出药丸进行称重。否则，如果跳过两瓶或更多瓶药...
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