投影分割是基于halcon在不同轴上的投影来进行图像分割的一种技术，在图像处理中有时区分度不大很难用BLOB分析来提取所需要的区域，而用投影分隔发有时能很好的区分。

Halcon10.0+MFC编程 实现获取图片大小自适应PictureControl和存储，用户可以选取电脑里的任意图片，在获取之后还可以实现对图片进行任意位置的存储功能

智能投影仪功能概述: 将摄像头采集到的白板上的触摸物体的位置信息通过USB线传给开发板，开发板做相应的图像处理，并把处理结果传给投影仪显示到白板上，最终实现触摸白板即操作开发板的效果。 利用开发板实现完整的图像采集及处理系统，即主系统A。主从摄像头将采集到的数据全部交给主系统来处理计算出白板上触控笔映射到电脑屏幕上的位置信息。硬件上由大面积白板、摄像头、微处理器、FPGA等部分组成，软件上实现几个图像处理算法。 如截图所示: CMOS摄像头采集智能投影仪系统设计创新: 利用SRAM实现图像数据的存储与调配，从硬件上提高系统的实时性 几种关键图像算法的实现: 利用汇编语言实现图像接收，提高接收速度； 目标识别与目标定位算法准确有效地判断出了触摸物体的位置信息； 将白板枚举成USB设备，实现了白板的即插即用； 计算摄像头参数与映射系数算法实现了白板系统的准确校准、白板平面与PC机屏幕坐标系的高度契合 视频演示:

基于FPGA的verilog源代码数字CMOS摄像机图像采集

halcon油污检测.zip

基于机器视觉的图像采集与处理系统设计基于机器视觉的图像采集与处理系统设计基于机器视觉的图像采集与处理系统设计

Halcon算子较全的中文手册.rar

HALCON源码画两个直线，找两条线的交点，

１．１　基于Ｌａｎｓｅｒ算子的亚像素边缘检测 传统用来描述物体轮廓的每个点之间是一个像素间距， 数字图像中最基本的单位是像素，像素越高，分辨率越大， 图像越清晰。实 际 工 业 应 用 中，需 要 比 像 素 分 辨 率 更 高 的 精度，这时候就 需 要 提 取 亚 像 素 精 度 数 据。亚 像 素 边 缘 检 测技术是在不改 变 系 统 硬 件 条 件 下，通 过 软 件 的 方 式 来 提 高边缘检测的精度，使 图 像 分 辨 率 低 于１个 像 素 的 图 像 处 理技术［８］。 ＸＬＤ（ｅｘｔｅｎｄｅｄ　ｌｉｎｅ　ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎｓ）代 表 亚 像 素 精 度 的 边 缘轮廓和多边 形，可 以 理 解 为 扩 展 线 的 描 述。本 文 采 用 基 于Ｌａｎｓｅｒ算 子 的 亚 像 素 边 缘 检 测，从 而 提 高 边 缘 检 测 的精度。 １．２　Ｌａｎｓｅｒ边缘检测器 学者Ｃａｎｎｙ［９］提 出 理 想 边 缘 检 测 器 应 满 足３条 准 则， 他将这３条准则 组 合 成 一 个 最 优 化 的 准 则，并 通 过 变 积 分 方法解决了这 个 问 题。Ｃａｎｎｙ边 缘 检 测 器 与 高 斯 滤 波 器 一 阶导数近似，在二维图像 （ｘ，ｙ）中，其表达式为 ｇｘ ＝ ２槡πσｇ′σ（ｘ）ｇσ（ｙ） ｇｙ ＝ ２槡πσｇ′σ（ｙ）ｇσ（ｘ） （１） 式中：σ是决定平滑程度的参数，σ值越大，对应的平滑程度 越大。ｇ′σ 为Ｃａｎｎｙ滤波器，表达式为 ｇ′σ（ｘ）＝ － ｘ ２槡πσ３ ｅ－ｘ ２／（２σ２） ｇ′σ（ｙ）＝ －ｙ ２槡πσ３ ｅ－ｙ ２／（２σ２） （２） Ｄｅｒｉｃｈｅ边缘检测器修正了Ｃａｎｎｙ边缘检测器不 能 以 递 归方式计算的不足，其表达式为 ｄｘ ＝ｄ′α（ｘ）ｄα（ｙ） ｄｙ ＝ｄ′α（ｙ）ｄα（ｘ） （３） 式中：α是决定平滑程度的参数，α值越小，对应的平滑程度 越大。ｄ′α 为Ｄｅｒｉｃｈｅ滤波器，表达式为 ｄ′α（ｘ）＝－２αｓｉｎ（αｘ）ｅ－α｜ｘ｜ ｄ′α（ｙ）＝－２αｓｉｎ（αｙ）ｅ－α｜ｙ｜ （４） 若要使得Ｃａｎｎｙ滤波 器 与Ｄｅｒｉｃｈｅ滤 波 器 的 效 果 类 似， 则需满足 σ＝槡π／（２α） （５） 上述两种边 缘 检 测 器，Ｃａｎｎｙ边 缘 检 测 器 具 有 各 项 同 性和旋转不变 形，却 不 能 用 递 归 方 式 计 算，故 其 运 行 时 间 由σ的平滑程度决定。Ｄｅｒｉｃｈｅ边 缘 检 测 器 能 以 递 归 方 式 计 算，其运行时间 不 受α的 影 响，运 行 速 度 快，但 它 是 各 项 异性的，其边缘 幅 度 依 赖 于 图 像 中 的 边 缘 角 度，边 缘 检 测 的精度会降低［１０］。 Ｌａｎｓｅｒ［１１］证明了Ｄｅｒｉｃｈｅ边缘检测器的各项异性是可以 修正的：假设在Ｄｅｒｉｃｈｅ边缘检测器的梯度方向为φ时，得 到边缘幅度为Ａ，该梯度方向下边缘幅度真实值为Ａ′，则 Ａ′与Ａ 有如下关系 Ａ′＝Ｖ（φ）Ａ （６） 式 中：Ｖ（φ）为 原 始 振 幅 方 向 灵 敏 度 失 真 补 偿 系 数， ｘ（φ）、ｙ（φ）分 别 为Ｖ（φ）的 Ｘ轴 方 向、Ｙ轴 方 向 的 失 真 补 偿 系 数 Ｖ（φ）＝ ｘ（φ） ２＋ｙ（φ）槡 ２ （７） 式中 ｘ（φ）＝１－ １ ２（１＋ｔａｎφ） － １－ｔａｎφ ２（１＋ｔａｎ２φ） ｙ（φ）＝１－ １ ２（１＋ｃｏｔφ） － １－ｃｏｔφ ２（１＋ｃｏｔ２φ） （８） φ与Ｖ（φ）的关系如图１所示，通过计算得到每 个 梯 度 方向φ对应的Ｖ（φ）值。 图１　φ－Ｖ（φ）关系 图１中 Ｖ（φ）＝ Ｖ（φ）， φ∈ ０， π［ ］２ Ｖ（φ－ π ２ ）， φ∈ π ２ ，［ ］ 烅 烄 烆 π （９） １．３　基于亚像素的形状选择函数 在光照不均时，从 图 像 中 提 取 的 亚 像 素 精 度 轮 廓 还 是 不能完全去除伪 边 缘 或 者 不 必 要 轮 廓，为 了 消 除 这 些 不 必 要特征，必须从 分 割 结 果 中 选 出 某 些 轮 廓，从 而 确 定 需 要 测量的特征。 在提取需要 测 量 的 特 征 之 前，因 为 有 噪 声、物 体 本 身 断裂等原因，很 多 边 缘 是 共 线 但 是 断 裂 的，我 们 需 要 先 合 并ＸＬＤ，本文主要用到共线轮廓合并和共圆轮廓合并。 亚像素轮廓 可 以 分 为 两 种：①闭 轮 廓：首 尾 相 交；② 开轮廓：首尾不相交。 ＸＬＤ特征主要包括以 下４个 特 征：①基 础 特 征：ＸＬＤ 面积（ａｒｅａ）、中心、宽高、左上角及右下角坐标；②形状特 征：圆度（ｃｉｒｃｕｌａｒｉｔｙ）、矩形 度（ｒｅｃｔａｎｇｕｌａｒｉｔｙ）、紧 密 度／粗 糙度（ｃｏｍｐａｃｔｎｅｓｓ）、长度、凸性、离心率／偏心度、膨松度 ·７７５２·

Halcon编程经典教程，共三分，打包上传。希望多大家有帮助！