【issue-halcon例程学习】measure_arc.hdev
例程功能
检查倒角后铸件的细长孔之间的距离。
代码如下
read_image (Zeiss1, 'zeiss1')
get_image_size (Zeiss1, Width, Height)
dev_close_window ()
dev_open_window (0, 0, Width / 2, Height / 2, 'black', WindowHandle)
set_display_font (WindowHandle, 14, 'mono', 'true', 'false')
dev_display (Zeiss1)
disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')
stop ()
* draw_circle (WindowHandle, Row, Column, Radius)
Row := 275
Column := 335
Radius := 107
AngleStart := -rad(55)
AngleExtent := rad(170)
dev_set_draw ('fill')
dev_set_color ('green')
dev_set_line_width (1)
get_points_ellipse (AngleStart + AngleExtent, Row, Column, 0, Radius, Radius, RowPoint, ColPoint)
disp_arc (WindowHandle, Row, Column, AngleExtent, RowPoint, ColPoint)
dev_set_line_width (3)
gen_measure_arc (Row, Column, Radius, AngleStart, AngleExtent, 10, Width, Height, 'nearest_neighbor', MeasureHandle)
disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')
stop ()
count_seconds (Seconds1)
n := 10
for i := 1 to n by 1measure_pos (Zeiss1, MeasureHandle, 1, 10, 'all', 'all', RowEdge, ColumnEdge, Amplitude, Distance)
endfor
count_seconds (Seconds2)
Time := (Seconds2 - Seconds1) / n
disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')
* stop ()
distance_pp (RowEdge[1], ColumnEdge[1], RowEdge[2], ColumnEdge[2], IntermedDist)
* dev_display (Zeiss1)
dev_set_color ('red')
* disp_circle (WindowHandle, RowEdge, ColumnEdge, RowEdge - RowEdge + 1)
disp_line (WindowHandle, RowEdge[1], ColumnEdge[1], RowEdge[2], ColumnEdge[2])
dev_set_color ('yellow')
disp_message (WindowHandle, 'Distance: ' + IntermedDist, 'image', 250, 80, 'yellow', 'false')
* dump_window (WindowHandle, 'tiff_rgb', 'C:\\Temp\\zeiss_result')
dev_set_line_width (1)
* disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')
stop ()
dev_clear_window ()
要点
gen_measure_arc——采用圆弧arc作为测量区域,这是和上个例程不同的地方;
CenterRow:入参,圆弧中心的行坐标;
CenterCol:入参,圆弧中心的纵坐标;
Radius:入参,圆弧半径;
AngleStart:入参,弧度的起始角)以弧度为单位);
AngleExtent:入参,弧度的角范围(以弧度为单位);
AnnulusRadius:入参,圆弧环形半径;
Width:入参,待处理图像的宽度;
Height:入参,待处理图像的高度;
Interpolation:入参,插值的形式;
MeasureHandle:出参,测量对象句柄;measure_pos——提取垂直于矩形或环形弧的直边;
Image:入参,输入图片;
MeasureHandle:入参,测量对象句柄;
Sigma:入参,高斯模糊参数;
Threshold:入参,最小边沿振幅;
Transition:入参,亮/暗或暗/亮边缘;
Select:入参,终点选择;
RowEdge:出参,边缘的中心行值(纵坐标);
ColumnEdge:出参,边缘的中心列值(横坐标);
Amplitude:出参,边的边缘振幅(带符号);
Distance:出参,连续边之间的距离;measure_pos返回的是一个数组,索引1为最小值,索引2为最大值,示例代码中用distance_pp取点计算了最短距离
measure_pos (Zeiss1, MeasureHandle, 1, 10, 'all', 'all', RowEdge, ColumnEdge, Amplitude, Distance)distance_pp (RowEdge[1], ColumnEdge[1], RowEdge[2], ColumnEdge[2], IntermedDist)
相关文章:
【issue-halcon例程学习】measure_arc.hdev
例程功能 检查倒角后铸件的细长孔之间的距离。 代码如下 read_image (Zeiss1, zeiss1) get_image_size (Zeiss1, Width, Height) dev_close_window () dev_open_window (0, 0, Width / 2, Height / 2, black, WindowHandle) set_display_font (WindowHandle, 14, mono, true,…...
RKE快速搭建离线k8s集群并用rancher管理界面
转载说明:如果您喜欢这篇文章并打算转载它,请私信作者取得授权。感谢您喜爱本文,请文明转载,谢谢。 本文记录使用RKE快速搭建一套k8s集群过程,使用的rancher老版本2.5.7(当前最新版为2.7)。适用…...
代码随想录算法训练营第十四天|● 理论基础 ● 递归遍历 ● 迭代遍历 ● 统一迭代
仅做学习笔记,详细请访问代码随想录 ● 理论基础 ● 递归遍历 ● 迭代遍历 ● 统一迭代 单层递归的逻辑就是按照中左右的顺序来处理的,这样二叉树的前序遍历,基本就写完了,再看一下完整代码: 前序遍历: …...
❤css实用
❤ css实用 渐变色边框(Gradient borders方法的汇总 5种) 给 border 设置渐变色是很常见的效果,实现这个效果有很多思路 1、使用 border-image 使用 css 的 border-image 属性给 border 绘制复杂图样 与 background-image 类似,我…...
web系统架构基于springCloud的各技术栈
博主目前开发的web系统架构是基于springCloud的一套微服务架构。 使用的技术栈:springbootmysqlclickhousepostgresqlredisrocketMqosseurekabase-gatewayapollodockernginxvue的一套web架构。 一、springboot3.0 特性:Spring Boot 3.0提供了许多新特性…...
【第十五课】数据结构:堆 (“堆”的介绍+主要操作 / acwing-838堆排序 / 时间复杂度的分析 / c++代码 )
目录 关于堆的一些知识的回顾 数据结构:堆的特点 "down" 和 "up":维护堆的性质 down up 数据结构:堆的主要操作 acwing-838堆排序 代码如下 时间复杂度分析 确实是在写的过程中频繁回顾了很多关于树的知识&…...
el-select选项过多导致页面卡顿,路由跳转卡顿
问题:el-select数据量太大,导致渲染过慢,或造成页面卡顿甚至于卡死 卡顿原因:DOM中数据过多,超过内存限制 解决方法: 1.使用Virtualized Select 虚拟化选择器,页面就不卡了 2.el-select做分…...
信息流广告参数回传工具怎么做联调
信息流广告在抖音等平台上越来越受到广告主的青睐,它能够在用户浏览内容的同时,以自然的方式展示广告,提高曝光率和点击率。然而,为了更好地评估广告效果,需要进行参数回传联调。本文将介绍一种实用的工具——数灵通外…...
matlab appdesigner系列-常用18-表格
表格,常用来导入外部表格数据 示例: 导入外界excel数据:data.xlsx 姓名年龄城市王一18长沙王二21上海王三56武汉王四47北京王五88成都王六23长春 操作步骤如下: 1)将表格拖拽到画布上 2)对app1右键进行…...
密码学的100个基本概念
密码学作为信息安全的基础,极为重要,本文分为上下两部分,总计10个章节,回顾了密码学的100个基本概念,供小伙伴们学习参考。本文将先介绍前五个章节的内容。 一、密码学历史 二、密码学基础 三、分组密码 四、序列密码 五、哈希…...
Python中的进制转换——bin/oct/hex函数与int函数
简介 进制转换可能是一个工作学习中的常见小任务,手写相关函数显然很麻烦。 Python有相关内置函数一般能满足我们的需求。bin()、oct()、hex()将十进制转换为常用的二、八、十六进制,而 int()函数可指定第二个参数从而将其它进制转换为十进制。或许后者…...
RT-Thread 瑞萨 智能家居网络开发:RA6M3 HMI Board 以太网+GUI技术实践
不用放大了, 我在包里找到张不小的…… 以太网HMI线下培训-环境准备 这是社群的文档:【腾讯文档】以太网线下培训(HMI-Board) https://docs.qq.com/doc/DY0FIWFVuTEpORlNn 先介绍周六的培训是啥,然后再介绍一下要准…...
力扣刷题第十天 美丽塔 一
给你一个长度为 n 下标从 0 开始的整数数组 maxHeights 。 你的任务是在坐标轴上建 n 座塔。第 i 座塔的下标为 i ,高度为 heights[i] 。 如果以下条件满足,我们称这些塔是 美丽 的: 1 < heights[i] < maxHeights[i]heights 是一个 山脉…...
c# ADODB.Recordset实例调用Fields报错
代码: using System; using System.CodeDom; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; using ADODB;namespace ConsoleApp1 {internal class Programre{static ADODB.Recordset recordsetInstance…...
windows和linux下SHA1,MD5,SHA256校验办法
今天更新android studio到Android Studio Hedgehog | 2023.1.1时,发现提示本机安装的git版本太老,于是从git官网下载最新的git。 git下载地址: https://git-scm.com/ 从官网点击下载最新windows版本会跳转到github仓库来下载发布的git&…...
高新技术企业申报需要具备哪些条件?
(一)企业申请认定时须注册成立一年以上; (二)企业通过自主研发、受让、受赠、并购等方式,获得对其主要产品(服务)在技术上发挥核心支持作用的知识产权的所有权; &#…...
测试不拘一格——掌握Pytest插件pytest-random-order
在测试领域,测试用例的执行顺序往往是一个重要的考虑因素。Pytest插件 pytest-random-order 提供了一种有趣且灵活的方式,让你的测试用例能够以随机顺序执行。本文将深入介绍 pytest-random-order 插件的基本用法和实际案例,助你摆脱固定的测试顺序,让测试更具变化和全面性…...
DophineScheduler通俗版
1.DophineScheduler的架构 ZooKeeper: AlertServer: UI: ApiServer: 一个租户下可以有多个用户;一个用户可以有多个项目一个项目可以有多个工作流定义,每个工作流定义只属于一个项目;一个租户可…...
企业如何稳步开启SASE实施之路
在上一篇题为《企业为什么选择SASE?香港电讯专家给你答案!》的文章中,我们从SD-WAN的安全策略和能力、市场趋势的推动及SASE的四大特性分析了企业选择采用安全访问服务边缘(SASE)的原因。基于SASE的各项优势࿰…...
【Oracle】收集Oracle数据库内存相关的信息
文章目录 【Oracle】收集Oracle数据库内存相关的信息收集Oracle数据库内存命令例各命令的解释输出结果例参考 【声明】文章仅供学习交流,观点代表个人,与任何公司无关。 编辑|SQL和数据库技术(ID:SQLplusDB) 【Oracle】收集Oracle数据库内存相关的信息 …...
华为云AI开发平台ModelArts
华为云ModelArts:重塑AI开发流程的“智能引擎”与“创新加速器”! 在人工智能浪潮席卷全球的2025年,企业拥抱AI的意愿空前高涨,但技术门槛高、流程复杂、资源投入巨大的现实,却让许多创新构想止步于实验室。数据科学家…...
【人工智能】神经网络的优化器optimizer(二):Adagrad自适应学习率优化器
一.自适应梯度算法Adagrad概述 Adagrad(Adaptive Gradient Algorithm)是一种自适应学习率的优化算法,由Duchi等人在2011年提出。其核心思想是针对不同参数自动调整学习率,适合处理稀疏数据和不同参数梯度差异较大的场景。Adagrad通…...
为什么需要建设工程项目管理?工程项目管理有哪些亮点功能?
在建筑行业,项目管理的重要性不言而喻。随着工程规模的扩大、技术复杂度的提升,传统的管理模式已经难以满足现代工程的需求。过去,许多企业依赖手工记录、口头沟通和分散的信息管理,导致效率低下、成本失控、风险频发。例如&#…...
oracle与MySQL数据库之间数据同步的技术要点
Oracle与MySQL数据库之间的数据同步是一个涉及多个技术要点的复杂任务。由于Oracle和MySQL的架构差异,它们的数据同步要求既要保持数据的准确性和一致性,又要处理好性能问题。以下是一些主要的技术要点: 数据结构差异 数据类型差异ÿ…...
css的定位(position)详解:相对定位 绝对定位 固定定位
在 CSS 中,元素的定位通过 position 属性控制,共有 5 种定位模式:static(静态定位)、relative(相对定位)、absolute(绝对定位)、fixed(固定定位)和…...
python报错No module named ‘tensorflow.keras‘
是由于不同版本的tensorflow下的keras所在的路径不同,结合所安装的tensorflow的目录结构修改from语句即可。 原语句: from tensorflow.keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, LSTM, Dense 修改后: from tensorflow.python.keras.lay…...
JVM虚拟机:内存结构、垃圾回收、性能优化
1、JVM虚拟机的简介 Java 虚拟机(Java Virtual Machine 简称:JVM)是运行所有 Java 程序的抽象计算机,是 Java 语言的运行环境,实现了 Java 程序的跨平台特性。JVM 屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使得 Java 程序只需生成在 JVM 上运行的目标代码(字节码),就可以…...
RSS 2025|从说明书学习复杂机器人操作任务:NUS邵林团队提出全新机器人装配技能学习框架Manual2Skill
视觉语言模型(Vision-Language Models, VLMs),为真实环境中的机器人操作任务提供了极具潜力的解决方案。 尽管 VLMs 取得了显著进展,机器人仍难以胜任复杂的长时程任务(如家具装配),主要受限于人…...
Scrapy-Redis分布式爬虫架构的可扩展性与容错性增强:基于微服务与容器化的解决方案
在大数据时代,海量数据的采集与处理成为企业和研究机构获取信息的关键环节。Scrapy-Redis作为一种经典的分布式爬虫架构,在处理大规模数据抓取任务时展现出强大的能力。然而,随着业务规模的不断扩大和数据抓取需求的日益复杂,传统…...
Kafka主题运维全指南:从基础配置到故障处理
#作者:张桐瑞 文章目录 主题日常管理1. 修改主题分区。2. 修改主题级别参数。3. 变更副本数。4. 修改主题限速。5.主题分区迁移。6. 常见主题错误处理常见错误1:主题删除失败。常见错误2:__consumer_offsets占用太多的磁盘。 主题日常管理 …...
