在Halcon机器视觉软件中，处理图像和区域特征是一项核心任务。本篇主要讨论如何从Image图像中的Region区域获取各种特征参数，这对于图像分析、识别和分类至关重要。以下是一些关键函数及其作用的详细说明： 1. **area_center_gray**: 这个函数用于计算Region区域的面积(Area)以及重心坐标(Row, Column)。面积是区域内像素数量的总和，重心则是区域内像素位置的平均值，这对于理解区域的大小和位置很有帮助。 2. **cooc_feature_image**: 它用于计算共生矩阵并提取灰度特征值，包括Energy(能量)，Correlation(相关性)，Homogeneity(均一性)和Contrast(对比度)。这些特征值反映了图像像素灰度值的分布特性，对于纹理分析特别有用。 3. **cooc_feature_matrix**: 该函数基于共生矩阵计算出上述的灰度特征值，可以用于进一步的纹理分析。 4. **elliptic_axis_gray**: 它用于计算Region的主轴长度(Ra, Rb)和旋转角度(Phi)，这对于识别和测量图像中椭圆形或圆形的物体非常有帮助。 5. **entropy_gray**: 这个函数计算区域的熵(Entropy)和各向异性(Anisotropy)。熵是衡量区域灰度分布不确定性的一个指标，而各向异性则反映了区域灰度分布的对称性。 6. **estimate_noise**: 通过此函数可以从单个图像中估计噪声水平(Sigma)，有多种方法可供选择，例如foerstner、immerkaer、least_squares和mean，这些方法可以帮助优化后续的图像处理步骤。 7. **fit_surface_first_order** 和 **fit_surface_second_order**: 这两个函数用于拟合一阶和二阶灰度平面，分别计算相应的逼近参数(Alpha, Beta, Gamma)和(Alpha, Beta, Gamma, Delta, Epsilon, Zeta)。它们可用于平滑图像，去除噪声，或进行表面分析。 8. **fuzzy_entropy** 和 **fuzzy_perimeter**: 这两个函数提供了一种处理模糊边界的方法，计算区域的模糊熵和模糊周长，适用于边缘不清晰或者定义模糊的区域。 9. **gen_cooc_matrix**: 生成共生矩阵，这对于分析相邻像素之间的灰度关系非常有用，是纹理分析的基础。 10. **gray_histo** 和 **gray_histo_abs**: 这两个函数用于获取图像区域的灰度直方图，可以是相对的或绝对的，有助于理解区域灰度值的分布。 11. **gray_projections**: 计算水平和垂直方向的灰度值投影，这在检测线状结构或进行边缘检测时非常有效。 12. **histo_2dim**: 用于计算双通道灰度图像的二维直方图，这对于彩色图像的分析尤为重要。 13. **intensity**: 提供区域的灰度平均值(Mean)和标准偏差(Deviation)，这对于识别和区分不同灰度级别的区域十分关键。 14. **min_max_gray**: 这个函数可以找到区域内最小和最大的灰度值，这对于阈值设定和其他图像分割操作具有指导意义。 Halcon提供的这些功能使开发者能够深入地分析和理解图像中的Region区域，从而实现精确的图像处理和机器视觉应用。无论是进行形状分析、纹理识别还是特征提取，这些工具都是不可或缺的。通过熟练掌握这些函数，可以有效地解决实际问题，提高自动化系统的性能。

busybox工具镜像

UI Particle Image，UGUI 粒子特效，Unity，当前最新版本

node:18.15-alpine镜像的tar文件 使用步骤（确保本地环境已经安装docker） 1、将tar包下载到本地 2、打开终端 3、进入到上述tar包的下载路径 4、运行docker load node-18.15-alpine.tar

这是：Acronis True Image 2016 5634中文版（里面有说明） 解压后最好在PE中使用，在PE中使用只要运行install.exe即可，在硬盘中使用要运行install.exe，点击安装，再运行TrueImage.exe

Vb.net向sql server数据库中保存图片 有主窗体的源代码。和程序的界面和（SQL2000的）源数据库。 附加数据库后就可以使用。 VB.Net+SQL 2000结合使用，是学习的vb.net+sql2000存储图片到数据库里面的帮手。 程序界面查看：http://p.blog.csdn.net/images/p_blog_csdn_net/linjimu/206060/o_ImgDBSys.png

打包机-openstack-centos-image 使用来自 kickstart 文件和最小 iso 的打包程序构建云就绪 qcow2 映像 打包器： ://www.packer.io 这是打包器模板的改编版和一个简单的 kikstart 来生成 openstack 云图像。 实际上它生成了一个 qcow2 云就绪镜像，使用这个命令：packer build template_centos6.json 需要一个glance image-create 命令来导入qcow2 镜像到glance

lvgl工具_Image_Conver_Tool,适配文章:富芮坤fr8008gp lvgl图片:lv_img_conv生成bin文件格式;直接把图片放到代码钟引用

https://download.csdn.net/download/m0_51339444/85120848 计算机图形学(Computer Graphics) 和计算机视觉(Computer Vision) 是计算机科学中两个重要的研究方向。图形学研究的问题可以概括为如何生成和处理图像，而视觉研究的问题可以概括为如何感知和理解图像。虽然二者研究的问题相差很大，但是由于研究对象往往都是图像，所以二者的关系也很紧密。 传统的图形学和视觉的研究方法，主要还是基于数学和物理的方法。然而随着近几年深度学习在视觉领域取得的卓越的效果，视觉领域研究的前沿已经基本被深度学习占领。在这样的形势之下，越来越多的图形学研究者也开始将目光投向深度学习。在图形学和视觉交叉的领域，一系列问题的研究正在围绕深度学习火热展开，特别是在图像编辑(image editing)和图像生成(image generation)方面，已经初见成效。今天我们讨论的问题，图像补全(image inpainting)，正是介于图像编辑和图像生成之间的一个问题。

无监督医学图像分割 刘立豪，当归I阿维莱斯·里维罗和卡罗拉·比比亚恩·舍恩利布。 介绍 在此存储库中，我们提供了的PyTorch实现。 要求 火炬1.5.0 火炬视觉0.4.2 SimpleITK 1.2.4 opencv-python 4.2.0.32 用法 克隆存储库： git clone https://github.com/lihaoliu-cambridge/unsupervised-medical-image-segmentation.git cd unsupervised-medical-image-segmentation 下载LPBA40数据集的图像和分割蒙版： LPBA40图片： LPBA40标签： 将它们解压缩到文件夹datasets/LPBA40 ： datasets/LPBA40/LPBA40_rigidly_registered_pairs data