Halcon机器视觉算法原理与编程实战

作者简介

　　杨青，北京大学软件工程硕士，现任某科研单位图像算法主管。2010年以来一直从事图像视觉算法与软件研发工作，2015年起开始主导机器视觉项目，曾负责双目立体视觉探测、基于机器视觉的自动化产品检测、显示器缺陷检测、智能识别等多个视觉项目。为医疗、航天、工业、科研等多个领域的客户提供了智能场景的机器视觉系统的软硬件方案。

内容简介

与相机建立联系后，实时地读取图像是在grab_image 或grab_image_async 算子中实现的，二者有如下区别。 grab_image 用于相机的同步采集。其工作流程是先获取图像，然后等图像转换等处理流程完成之后再获取下一帧图像。图像的获取和处理是两个顺序执行的环节。因此，下一帧图像的获取要等待上一帧图像的处理完成才开始，这样相机的实际帧率可能会低于标定的值，还可能会有采集过程耗时太长的情况。 grab_image_async 用于相机的异步采集。异步采集不需要等到上一帧图片处理完成再开始捕获下一帧，图像的获取和处理是两个独立的环节。异步采集可以在当前图像捕获完成后立即捕获下一帧，也可以根据设定的时间间隔获取图像。该算子的最后一个参数可用于设置延时，达到延时时间即可开始捕获下一帧图像。在实际使用中，常常使用多线程同步机制配合异步采集。 1.涵盖图像预处理、图像的形态学处理、颜色与纹理、图像分割与分类、立体视觉、深度学习、表面检测、完整性检测、模板匹配、三维定位等各种机器视觉图像处理技术和检测技术。 2.对机器视觉图像处理的各种技术做了原理上的分析和代码实现。 3.案例典型，实战性强，大量可重用代码，可应用于真实场景。