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免费 - 检测安瓿的填充水平例子视觉检测大小:1MB附件代码用来自动检测安瓿(ampoules,一种小玻璃瓶)的填充水平。以下是代码的主要功能和步骤: 关闭设备窗口并关闭更新: 读取图像并获取其尺寸: 打开新窗口并适应图像大小: 设置画线宽度和绘图模式: 设置显示字体: 创建安瓿头部的模型:使用 gen_rectangle1() 创建一个矩形区域,用于定义安瓿头部的模型。reduce_domain() 函数用于将图像的区域减少到这个矩形区域,create_shape_model() 创建一个形状模型。 初始化测量手柄: 确定填充水平: 显示容差区域: 确定每个安瓿的填充水平:对于每个检测到的形状,使用 measure_pos() 函数搜索顶部边缘,确定填充水平的高度。如果填充水平超出容差范围,则标记为“NG”并显示红色,否则标记为“OK”并显示绿色。 显示统计信息:如果存在错误(Errors > ),则在窗口中显示错误数量,否则显示“所有OK”。 暂停和继续: 关闭测量手柄和清除形状模型:关闭测量手柄和清除创建的形状模型。 总的来说,这段代码是一个自动化的视觉检测系统,用于检测安瓿的填充水平是否符合规定的容差范围.附件代码用来自动检测安瓿(ampoules,一种小玻璃瓶)的填充水平。以下是代码的主要功能和步骤: 关闭设备窗口并关闭更新: 读取图像并获取其尺寸: 打开新窗口并适应图像大小: 设置画线宽度和绘图模式: 设置显示字体: 创建安瓿头部的模型:使用 gen_rectangle1() 创建一个矩形区域,用于定义安瓿头部的模型。reduce_domain() 函数用于将图像的区域减少到这个矩形区域,create_shape_model() 创建一个形状模型。 初始化测量手柄: 确定填充水平: 显示容差区域: 确定每个安瓿的填充水平:对于每个检测到的形状,使用 measure_pos() 函数搜索顶部边缘,确定填充水平的高度。如果填充水平超出容差范围,则标记为“NG”并显示红色,否则标记为“OK”并显示绿色。 显示统计信息:如果存在错误(Errors > ),则在窗口中显示错误数量,否则显示“所有OK”。 暂停和继续: 关闭测量手柄和清除形状模型:关闭测量手柄和清除创建的形状模型。 总的来说,这段代码是一个自动化的视觉检测系统,用于检测安瓿的填充水平是否符合规定的容差范围.
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免费 - 识别和读取盲文上的文字Halcon大小:5MB附件代码是使用HALCON软件编写的,HALCON是一款用于机器视觉和图像分析的高级软件。代码的主要功能是处理和分析一张包含盲文的图像,以识别和读取盲文上的文字。以下是代码的主要步骤和功能: 关闭当前窗口并关闭更新 读取图像: 选择图像: 打开窗口并显示图像: 设置显示字体: 显示图像: 显示信息:。 停止执行: 定义盲文字符映射表 应用光度立体技术: 反照率图像: 计算表面的平均曲率: 阈值分割和连接: 选择特定形状的对象:select_shape() 函数根据面积和圆形度选择特定的形状。 显示分割结果:dev_display() 函数显示分割后的图像。 解码盲文字符:通过一系列操作,包括定义盲文点阵的边界、连接点、计算点的坐标,以及根据点的存在与否计算编码值。 显示解码后的字符:disp_message() 函数在图像上显示解码后的字符。 总的来说,附件代码实现了从盲文图像中提取文本信息的过程,包括图像预处理、特征提取、形态学操作、图像分割和字符解码等步骤。附件代码是使用HALCON软件编写的,HALCON是一款用于机器视觉和图像分析的高级软件。代码的主要功能是处理和分析一张包含盲文的图像,以识别和读取盲文上的文字。以下是代码的主要步骤和功能: 关闭当前窗口并关闭更新 读取图像: 选择图像: 打开窗口并显示图像: 设置显示字体: 显示图像: 显示信息:。 停止执行: 定义盲文字符映射表 应用光度立体技术: 反照率图像: 计算表面的平均曲率: 阈值分割和连接: 选择特定形状的对象:select_shape() 函数根据面积和圆形度选择特定的形状。 显示分割结果:dev_display() 函数显示分割后的图像。 解码盲文字符:通过一系列操作,包括定义盲文点阵的边界、连接点、计算点的坐标,以及根据点的存在与否计算编码值。 显示解码后的字符:disp_message() 函数在图像上显示解码后的字符。 总的来说,附件代码实现了从盲文图像中提取文本信息的过程,包括图像预处理、特征提取、形态学操作、图像分割和字符解码等步骤。
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免费 - K210视觉识别模块学习笔记2: 模型训练与使用-识别字母.rar软件/插件大小:3MB文章提供测试代码讲解、完整代码贴出、测试效果图、测试工程下载 这里也算是正式开始进入到视觉识别的领域了,先从训练模型 与 识别字母开始吧...... 本文目标很简单,就是尝试训练自己的模型识别字母A与B文章提供测试代码讲解、完整代码贴出、测试效果图、测试工程下载 这里也算是正式开始进入到视觉识别的领域了,先从训练模型 与 识别字母开始吧...... 本文目标很简单,就是尝试训练自己的模型识别字母A与B
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