1.实现了X64版本VS2022与高版本halcon23.05 联合编程 2.实现了vs调用海康威视类直接读取相机 3.实现了海康类转换成halcon图像 4.实现了hsmartwind缩放，平移，显示，画图功能 5.已经实现了模板匹配算法 与之前直接用halcon读取相机比较，速度更快，更稳定 //实现图像平移缩放 this.MouseWheel += new System.Windows.Forms.MouseEventHandler(this.my_MouseWheel); //读取相机 m_pDeviceList = new MyCamera.MV_CC_DEVICE_INFO_LIST(); //定义海康威视类，设置相机，读取图像 m_pMyCamera = new MyCamera(); 程序运行后，打开相机就可以操作 halcon 连续读取 ---是开启连续读取图像，并进行模板匹配 halcon读取 ---是开启软件触发功能，触发一次，读取一次 Thread hReceiveImageThreadHandle = new Thread(ReceiveIma

内容概要：本文详细介绍了如何利用C#和Halcon配合海康相机，在工业自动化环境中实现条形码和二维码的快速识别以及缺陷检测。首先，通过海康相机的SDK进行硬件初始化和触发模式设置，确保传感器触发拍照的稳定性。接着，使用Halcon的HDevelop工具生成的C#代码实现了二维码的高效识别，并针对特定环境进行了参数优化，如增加同态滤波来提高金属反光环境下的识别率。对于缺陷检测，采用了模板匹配和局部特征分析相结合的方法，通过形态学处理和深度学习模型提高了检测精度。此外，还讨论了串口通信中的注意事项，如Modbus协议的超时重发机制，确保系统的可靠性和稳定性。最后，分享了一些性能优化技巧，如非安全代码直接操作内存加速图像转换，以及生产者-消费者模式处理图像队列。 适合人群：从事工业自动化领域的研发工程师和技术人员，尤其是那些对机器视觉、条形码识别和缺陷检测感兴趣的从业者。 使用场景及目标：适用于需要在高速生产线环境下进行条形码和二维码识别及缺陷检测的应用场景。主要目标是提高产线效率，降低误检率，确保产品质量。 其他说明：文中提到的实际项目经验非常宝贵，强调了硬件选择、参数调优、算法改进等多个方面的综合应用。同时，也指出了许多常见的陷阱和解决方案，帮助读者少走弯路。

机器视觉工业相机客户端MVS是为支持海康机器视觉相机产品而开发的软件应用程序，适用于所有海康机器视觉面阵以及线阵相机产品。 MVS包含了客户端，IP配置工具，固件升级工具，导入/导出属性工具、日志查看工具、网卡配置工具，驱动管理工具，系统信息工具，诊断工具，带宽管理工具，SDK和Demo。 操作系统：Windows 7/10/11 32/64bit 功能特性 1、网口和USB相机可自动搜寻同子网下连接的所有设备，CameraLink相机可手动搜寻所连接设备 2、支持查看和修改相机设备参数、搜索指定参数 3、支持同时连接、采集、预览多个相机 4、支持保存个人喜好参数配置以及整套设备参数方案 5、支持实时预览、图片截取、录像存储 6、网口相机支持修改IP配置方式、IP地址、子码掩码、默认网关 7、支持在线设备升级 8、支持GigE Vision动作指令 驱动下载安装：可以到海康机器人官网下载MVS安装 如有其他版本mvs，建议卸载后重新安装! 如装过MVFG等软件，建议卸载，MVFG已淘汰 如有其它问题可私信我

传统的调制度测量轮廓术在进行系统的标定时，需要将标准平面多次精密移动，以建立调制度与实际物理高度的映射关系，同时还要对摄像机进行单独的标定。提出一种新的用于调制度测量轮廓术系统的高度映射与相机同时标定的方法。该方法用一个含有多个台阶的标定模块代替传统的调制度测量轮廓术标定方法中使用的标准平面及复杂的平移定位系统，多个高度相同但空间离散分布的台阶构成多个虚拟校准平面，虚拟平面上的调制度分布是通过一个拟合过程实现的，同时多个台阶的中心点还可以作为立体靶标用于相机标定。这种标定方法的特点是：只需要一次扫描测量过程就可以完成系统的标定，包括建立调制度与高度的映射关系和对相机的标定。阐述了该标定方法的原理，并给出实验结果说明了该标定方法的有效性。

海康相机的dll，可拖至自身目录下使用

海康面阵相机采集图片，源码

内容概要：本文详细介绍了如何在Ubuntu系统上安装ZED双目相机驱动并使用ORB-SLAM3进行建图的过程。首先，文章从安装Ubuntu系统入手，解决了安装过程中可能遇到的问题如WiFi连接和显卡驱动冲突。接着，逐步指导安装Nvidia显卡驱动、CUDA、ZED SDK及其ROS工作包。对于每个步骤，文中提供了具体的命令行操作和可能出现的问题及解决方案。最后，重点讲述了ORB-SLAM3的部署与运行，包括安装依赖库（如Pangolin、OpenCV等）、编译ORB-SLAM3源码、修改代码适配ZED相机发布的ROS话题以及最终运行建图程序。 适合人群：对计算机视觉、机器人导航感兴趣的开发者，尤其是那些希望利用ZED相机和ORB-SLAM3构建视觉里程计或三维地图的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标：①帮助读者掌握ZED相机与ORB-SLAM3结合使用的完整流程；②解决安装和配置过程中常见的技术难题；③为后续基于ZED相机和ORB-SLAM3开展更深入的研究或应用提供基础环境支持。 阅读建议：由于涉及多个工具链和复杂的环境配置，建议读者按照文档提供的顺序逐一尝试每个步骤，并随时查阅官方文档或社区资源来应对突发问题。此外，对于某些特定的命令和参数设置，应根据自己的硬件环境和需求做适当调整。

c#控制佳能相机拍照实时传输等源码,内含最新版EOS SDK版本 用的是winforms来编写的 sdk支持相机如下 EOS-1D Mark III EOS 40D EOS-1Ds Mark III EOS DIGITAL REBEL Xsi / Kiss X2 / EOS 450D EOS DIGITAL REBEL XS / KISS F / EOS 1000D EOS 50D EOS 5D Mark II EOS Kiss X3 / EOS REBEL T1i / EOS 500D EOS 7D EOS-1D Mark IV EOS Kiss X4 / EOS REBEL T2i / EOS 550D EOS 60D EOS Kis

软件介绍: 解压后运行drvInstaller.exe驱动安装程序一、采用TIS驱动1.XP系统需把1394总线从SP3模式降到SP1模式；2.Win7系统不用降；二、第三方软件自带1394B相机驱动，若采用直连的方式，不用安装TIS驱动；dcam_x86.catdcam_x86.infdrvcoinst1.dlldrvcoinst2.dllFWCam1394Prop.axtisdcam_4401.sys

将海康工业相机SDK去图所得的CImage图像转换为海康VM算子能用的CMvdImage图像。已经封装好函数，可以直接调用。转换流程讲解查找我对应的博客。如果需要相机算子中别的图像转换也可以参照这个函数，过程是一样的，只是内部参数修改一下。 标题中提到的“海康机器人工业视觉相机SDK”指的是海康威视为开发者提供的软件开发工具包，用于开发与海康工业相机配合使用的应用程序。SDK中通常包含了一系列的API函数和接口，允许开发者能够更加方便地与工业相机进行交互，例如获取图像数据、控制相机参数等。而“CImage图像”是海康相机SDK中用于表示图像数据的一个类，它能够封装从相机获取的图像帧。而“VM算子”可能指的是海康威视VM系列视觉处理器，这类处理器在机器视觉应用中用于图像处理和分析。CMvdImage则是VM算子使用的图像数据格式，它是一个专门用于VM算子图像处理的类。 描述中提到的“封装函数”意味着程序员已经编写了一个函数，可以直接将SDK中的CImage图像格式转换为CMvdImage格式。这个封装函数简化了转换过程，用户不需要了解底层转换的细节，只需要直接调用该函数即可完成图像格式的转换。同时，描述中提到了通过博客可以进一步了解转换流程，表明提供了一个详细的解释和指导，以帮助用户更好地理解如何使用该封装函数。此外，如果需要进行其他类型的图像转换，这个封装函数的流程是类似的，只需要对内部参数进行调整即可。 标签“c# 制造”表明这个知识点与C#编程语言和制造行业相关。C#是一种由微软开发的面向对象的编程语言，常用于开发Windows平台的桌面应用程序、服务器应用程序以及在其他平台上的应用程序。在制造行业，尤其是机器视觉领域，C#被广泛用于开发与硬件设备交互的应用程序。 在部分内容中，我们看到了一个C#方法的实现，这个方法负责将CImage图像数据封装转换为CMvdImage图像数据。方法首先创建了一个CMvdImage对象实例和一个MVD_IMAGE_DATA_INFO结构体实例。这个结构体用于保存图像数据的相关信息，比如数据通道的长度和大小。然后，使用Marshal.Copy函数将CImage图像数据从非托管内存地址复制到托管的byte数组中。 接下来，根据CImage图像的像素类型，为CMvdImage图像设置数据通道的行步长。行步长是指每行图像数据的字节数，对于单通道8位灰度图（Mono8）和三通道24位RGB图（RGB8_Packed），行步长的计算方式是不同的。完成这些准备工作后，使用CMvdImage的InitImage方法进行初始化，传入图像的宽度、高度、像素格式以及包含图像数据信息的MVD_IMAGE_DATA_INFO实例。 通过这个过程，CImage图像被成功封装转换成了VM算子可以使用的CMvdImage图像。这一转换过程对于开发人员而言是透明的，他们只需关注于如何使用封装好的方法，而不需要深入了解底层的图像处理和内存管理的细节。对于希望深入学习如何处理图像数据或希望开发机器视觉应用的开发者来说，理解和掌握类似这样的图像封装转换机制是非常重要的。