1-1 本课程适用对象及目标介绍
Halcon机器视觉教程
讲师:李西凯
78 小节 已有 111789 人学过 2018.12.13 推出
halcon18让您体验快速实现图像算法的快感,能够在理解原理的基础上看到实际的图像处理效果,遵循由浅入深、原理与算法程序实践并行的教学理念,有无基础均可以进行学习,无基础的可以快速了解图像处理算法以及halcon软件使用,有基础的可以优化。教程中包含人脸去斑、区域提取、宽度测量、字符识别以及混合编程等多个案例的制作实现过程,讲解每一个实现细节,该教程绝对是halcon视觉算法的入门助手。
  • 第一章:halcon机器视觉视频教程介绍
  • 1-1 本课程适用对象及目标介绍
  • 1-2 机器视觉介绍
  • 第二章:学习halcon的准备工作
  • 2-1 halcon的安装配置以及界面介绍
  • 2-2 图片及文件夹的读取
  • 2-3 图片动态选择以及视频的读取
  • 2-4 halcon中的常用快捷键介绍
  • 2-5 如何使用帮助
  • 第三章:halcon中的基本编程介绍
  • 3-1 图像的通道转换
  • 3-2 halcon中算子的结构介绍
  • 3-3 数组的创建及基本运算
  • 3-4 矩阵的创建及基本运算
  • 3-5 基本编程结构介绍
  • 3-6 halcon机器视觉实现步骤介绍
  • 第四章:halcon中图像预处理
  • 4-1 图像灰度变化
  • 4-2 图像滤波
  • 4-3 图像仿射变换
  • 4-4 图像的极坐标变换
  • 4-5 图像的傅里叶变换
  • 4-6 案例-人脸去斑
  • 第五章:图像区域有关操作介绍
  • 5-1 全局阈值分割介绍
  • 5-2 动态阈值分割介绍
  • 5-3 其他阈值分割介绍
  • 5-4 形态学膨胀介绍
  • 5-5 形态学腐蚀介绍
  • 5-6 形态学开闭运算
  • 5-7 区域的运算
  • 5-8 区域的特征分析(1)
  • 5-9 区域的特征分析(2)
  • 5-10 案例-提取遥控器字符特征(1)
  • 5-11 案例-提取遥控器字符特征(2)
  • 第六章:图像边缘及线提取
  • 6-1 图像边缘提取原理
  • 6-2 边缘提取算子介绍
  • 6-3 图像的亚像素边缘提取
  • 6-4 亚像素轮廓的特征分析
  • 6-5 xld的分割及直线拟合
  • 6-6 圆及椭圆的拟合
  • 6-7 中心线的提取
  • 6-8 宽度测量(1)
  • 6-9 宽度测量(2)
  • 6-10 宽度测量(3)
  • 6-11 宽度测量(4)
  • 第七章:图像模板匹配
  • 7-1 模板匹配基本原理
  • 7-2 ncc模板匹配(1)
  • 7-3 ncc模板匹配(2)
  • 7-4 形状模板匹配
  • 7-5 xld模板匹配
  • 7-6 模板保存及匹配加速
  • 第八章:分类器与ocr字符识别
  • 8-1 分类器原理(1)
  • 8-2 分类器原理(2)
  • 8-3 分类器实现图像分割
  • 8-4 字符识别介绍
  • 8-5 案例-车牌识别
  • 8-6 案例-汉字识别(1)
  • 8-7 案例-汉字识别(2)
  • 8-8 案例-汉字识别(3)
  • 第九章:二维码及条形码识别算法介绍
  • 9-1 条码原理及算子介绍
  • 9-2 条码识别算法介绍
  • 9-3 采集助手介绍
  • 9-4 匹配助手介绍
  • 9-5 测量助手介绍
  • 9-6 OCR助手介绍
  • 9-7 函数封装介绍
  • 9-8 函数封装注意事项
  • 第十章:halcon算法设计思路介绍
  • 10-1 视觉系统介绍
  • 10-2 如何选择硬件
  • 10-3 算法设计的原则
  • 10-4 定位抓取理论简单介绍
  • 10-5 图像算法总结
  • 第十一章:halcon与 c#混合开发
  • 11-1 C#编程介绍及VS2010安装
  • 11-2 Winform应用程序介绍(1)
  • 11-3 Winform应用程序介绍(2)
  • 11-4 halcon程序导出及C#环境配置(1)
  • 11-5 halcon程序导出及C#环境配置(2)
  • 11-6 读取文件及显示设置
  • 11-7 混合案例-车牌识别(1)
  • 11-8 混合案例-车牌识别(2)
  • 11-9 混合案例-车牌识别(3)
  • 11-10 混合案例-车牌识别(4)

李西凯

机电工程师、高级讲师

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