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本书系统论述机器视觉HALCON的基本原理、前言算法及实际应用。
内容简介
本书从数字图片开始讲起，介绍什么是数字图像。以halcon的安装，halcon的基础语法和数据结构起点，以图像的获取，图像的处理，图像匹配，区域的处理，区域的特征，亚像素轮廓特征，亚像素轮廓处理，数组操作为主要内容，最后结合实际案例，启发读者。
内容包含理论讲解，和实际编程两个部分，理论讲解，说明图像处理原理，实际案例，实操算法，强化应用。使读者不仅可以明白原理，还能学以致用。内容讲解细致，没有编程基础的读者也能轻松入门。
作者简介
作者杜斌，国内早期使用halcon进行机器视觉研究开发的工程人员，专业机器视觉一线软件工程师，开发过大型工业视觉检测项目，在网易云课堂担任讲师，讲解过机器视觉Halcon视频教程。
章节目录
版权信息
内容简介
作者简介
学习说明 LEARNING INSTRUCTIONS
前言 PREFACE
基础篇
第1章 数字图像处理基础
1.1 数字图像
1.2 图像的参数
1.3 数字图像的压缩
1.4 数字图像格式
第2章 HALCON的预备环境
2.1 HALCON安装环境
2.2 HALCON的安装
2.3 HALCON界面介绍
第3章 HALCON语法
3.1 变量的创建与赋值
3.2 if语句
3.3 for循环语句
3.4 中断语句
3.5 while循环语句
3.6 switch语句
第4章 HALCON的数据结构
4.1 图像
4.2 区域
4.3 亚像素轮廓（XLD）
4.4 数组
4.5 字典
4.6 句柄
算法篇
第5章 图像的获取
5.1 硬件采集
5.2 文件读取
5.3 图像生成
第6章 图像的预处理
6.1 图像的运算
6.2 仿射变换
6.3 图像平滑
6.4 边缘滤波
6.5 图像锐化
6.6 灰度变换
6.7 傅里叶频域变换
第7章 图像的标定
7.1 标定原理
7.2 标定板介绍
7.3 标定流程
7.4 标定助手
7.5 标定实例
第8章 图像的分割
8.1 阈值分割
8.2 直方图自动阈值
8.3 动态阈值
8.4 区域生长
8.5 分水岭分割
第9章 图像的特征
9.1 图像的区域灰度中心和面积
9.2 区域灰度的等效椭圆
9.3 图像的熵
9.4 区域灰度的最大值和最小值
9.5 直方图频率
第10章 图像的匹配
10.1 图像金字塔
10.2 基于灰度值的匹配
10.3 基于形状匹配
10.4 基于组件匹配
10.5 基于局部形变匹配
10.6 匹配的流程
10.7 匹配助手
第11章 区域的变换
11.1 形态学
11.2 区域填充
11.3 区域裁切
11.4 区域延伸
11.5 分割边界区域
11.6 区域形状转换
11.7 区域排序
第12章 区域特征提取与分析运算
12.1 区域特征
12.2 区域特征筛选
12.3 区域分析运算
第13章 亚像素数据基础
13.1 亚像素数据的说明
13.2 亚像素数据的创建
第14章 亚像素数据的转换和分割
14.1 亚像素数据的裁切
14.2 亚像素数据的闭合
14.3 亚像素数据的排序
14.4 亚像素数据的转换
14.5 亚像素数据的平滑
14.6 亚像素数据的分割
14.7 亚像素数据的直线连接
14.8 亚像素数据的圆弧合并
14.9 亚像素数据轮廓的合并
第15章 亚像素数据的特征提取与分析运算
15.1 亚像素数据的本体类型
15.2 亚像素数据的状态
15.3 亚像素数据的特征
15.4 亚像素数据的分析
第16章 亚像素数据的拟合
16.1 直线拟合
16.2 圆拟合
16.3 椭圆拟合
第17章 图像处理结果的表述和绘制
17.1 图形窗口
17.2 绘制对象
第18章 数组的应用
18.1 字符串的处理
18.2 数组的操作
18.3 数学函数
实战篇
第19章 HALCON实例与算法
19.1 二维码识别
19.2 一维码识别
19.3 光学字符识别
19.4 识别飞行时间成像三维物体
19.5 立体3D测量
19.6 对焦测距
19.7 图像拼接
第20章 HALCON联合开发
20.1 HALCON与VB联合编程——计数
20.2 HALCON与C#联合编程——测量
20.3 HALCON与C++、MFC联合编程——缺陷检测
20.4 HALCON与C++、Qt联合编程——定位
参考文献
机器视觉：使用HALCON描述与实现是2021年由清华大学出版社出版,作者杜斌。
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