09 2020 档案

Linux中的文件权限
摘要：权限： 文件的属性：d：表示目录 -：表示文件 l：连接文件 b：设备文件，提供存储的接口设备 c：设备文件，提供串行的接口设备—键盘/鼠标 文件的权限：所有者，所属组，其他人 rwx：读、写、执行，没有权限就是‘-’ 第一个组rwx：文件所有者的权限 第二个组rwx：文件所属组的权限 第三个组rw 阅读全文
posted @ 2020-09-26 11:09 周~锡林 阅读(161) 评论(0) 推荐(1)
Linux中的文件操作
摘要：Shell常用快捷键 Ctrl+a： 光标跳到命令行的开头 Ctrl+e：光标跳到命令行的末尾 Ctrl+u：将光标处到命令行开头的内容清除 Ctrl+k：将光标处到命令行结尾的内容清除 Ctrl+r：在历史记录列表中搜索某一命令 Ctrl+l：清屏 history：显示历史命令 查看文件和目录 查 阅读全文
posted @ 2020-09-25 17:26 周~锡林 阅读(433) 评论(1) 推荐(0)
Halcon学习：缺陷检测
摘要：通过拟合来求缺陷，对应halcon例程：方法—》轮廓线处理—》fit_rectangle2_contour_xld.hdev。 1 read_image (Image, 'C:/Users/zx80-165/Desktop/111.jpg') 2 get_image_size (Image, Wid 阅读全文
posted @ 2020-09-24 09:43 周~锡林 阅读(2067) 评论(0) 推荐(0)
Halcon学习：简单目标检测（人脸识别）
摘要：此代码只是简单的实现了框选物的检测追踪。基本逻辑是基于相关性的模板匹配。如果有人脸识别库的话，可以进行人脸识别。以后会完善代码实现实时的目标追踪。 1 *此文件夹含有多张相似的实拍图，用于检测算法的模板追踪 2 list_files ('C:/Users/zx80-165/Desktop/模板追踪图 阅读全文
posted @ 2020-09-18 15:29 周~锡林 阅读(4272) 评论(0) 推荐(0)
Halcon学习：静态车牌识别
摘要：算法逻辑：原图转3通道并转为HSV控件，看哪个图更适合进行车牌识别，进行阈值分割，然后把获得的区域进行合并并且通过OCR识别库识别。 1 dev_open_window (0, 0, 512, 512, 'black', WindowHandle) 2 dev_open_file_dialog (' 阅读全文
posted @ 2020-09-18 14:46 周~锡林 阅读(477) 评论(0) 推荐(0)
Halcon学习：坏点检测
摘要：此代码作用于摄像头模组实拍图片检测坏点。用到的算子是动态阈值分割，实现逻辑是，实拍图转灰度图，然后进行动态阈值分割获得坏点。最后在原图上框出坏点。 1 *此文件夹包含待测实拍图 2 list_files ('E:/1(1)/1(1)', 'files', Files) 3 l:=|Files| 4 阅读全文
posted @ 2020-09-18 14:36 周~锡林 阅读(1589) 评论(0) 推荐(0)
Halcon学习：图像的傅里叶变换
摘要：傅里叶变换定义：傅里叶变换是时域到频域的变换方法，通俗讲是将现在的控件变换到一个能够反映某些事物出现频率的空间 用途：一般用于对出现频率高的像素点的分析以及噪声的去除 频率图特点：图像中心为频率为0的原点，由内到外频率越来越高。其中灰度变换激烈的地方对应高频成分，如边缘，灰度变换不大的地方对应低频 阅读全文
posted @ 2020-09-16 14:18 周~锡林 阅读(593) 评论(0) 推荐(0)
Halcon学习：图像滤波
摘要：图像滤波作用： 去除图像中的干扰（噪声），噪声一般是由外界干扰产生的，比如灰尘、热噪声等 均值滤波：对于模糊图像以及图像内部的噪声具有很好的作用 中值滤波：对单个噪声具有很好的平滑作用，特备是椒盐噪声 高斯滤波：根据高斯函数，考虑权重的滤波，远处的像素对目标影响越来越小 导向滤波：对于边缘具有很好的 阅读全文
posted @ 2020-09-16 11:27 周~锡林 阅读(2443) 评论(0) 推荐(0)
Halcon学习：图像灰度变化
摘要：灰度线性变换：图像相加 1 *关闭过程更新，不更新变量窗口，让程序更快 2 dev_update_off () 3 *读取图片 4 dev_open_file_dialog ('read_image', 'default', 'default', Selection) 5 read_image (I 阅读全文
posted @ 2020-09-14 17:32 周~锡林 阅读(2976) 评论(0) 推荐(0)
Halcon学习：图片读取以及图像转换
摘要：1.读取图片： read_image (Image22, 'C:/Users/zx80-165/Desktop/timg.jpg') l为Files数组的长度 2.图像转换，分三通道 3.对图像进行操作 阅读全文
posted @ 2020-09-14 16:20 周~锡林 阅读(1674) 评论(0) 推荐(0)
自动获取ROI-用于SFR算法的ROI获取
摘要：本算法只适用于此类chart图： 该算法主要用于对该chart图的实拍图片的斜边ROI获取，目的是自动在中心视场、0.3视场、0.7视场分别获取ROI窗口，并在窗口内获取斜边ROI。该算法用到opencv。 算法逻辑： 1.打开图片，转换为灰度图，用opencv获取轮廓 int main() { M 阅读全文
posted @ 2020-09-10 10:37 周~锡林 阅读(3395) 评论(0) 推荐(0)
QT-鼠标点击获取ROI-用于摄像头模组定点对焦
摘要：本算法是为了实现摄像头模组定点对焦功能，当然也可以进行手动选择ROI获取相关数据。算法逻辑：鼠标在QT 的控件上点击，获取该点坐标（x，y），然后设置ROI区域长宽width，heigh，然后获取ROI区域左上角点（（x-width/2），（y+height/2）），即鼠标点击的点为ROI区域的中心 阅读全文
posted @ 2020-09-10 10:35 周~锡林 阅读(1392) 评论(0) 推荐(0)
QT5的工程项目打包成一个exe程序
摘要：环境：QT5.14，win10, 打包工具：QT5自带的windeployqt（QT自带） 步骤： 1.打开一个QT项目并以release方式运行一次，生成相应的release文件夹，找到该文件夹下的release目录中的.exe程序，并把该.exe文件复制到一个新建的文件夹里（如果有调用dll，顺 阅读全文
posted @ 2020-09-10 08:51 周~锡林 阅读(5413) 评论(1) 推荐(1)
摄像头模组自动对焦算法
摘要：本算法只用于自己写的测试软件进行模组图像对焦，并不是手机拍照功能的对焦算法。 自动对焦目前我想到的实现方法有两种： 第一种，穷举法， 将VCM马达从0往上推或者从1023往下推，将每个code值所拍到的buffer进行图像清晰度测试，再将产生的数据形成数组，进行最大值计算。 第二种，数据对比， 将V 阅读全文
posted @ 2020-09-09 17:25 周~锡林 阅读(3332) 评论(0) 推荐(0)
openCV 图像清晰度检测
摘要：图像清晰度评价算法有很多种，在空域中，主要思路是考察图像的领域对比度，即相邻像素间的灰度特征的梯度差；在频域中，主要思路是考察图像的频率分量，对焦清晰的图像高频分量较多，对焦模糊的图像低频分量较多。 这里实现3种清晰度评价方法，分别是Tenengrad梯度方法、Laplacian梯度方法和方差方法。 阅读全文
posted @ 2020-09-09 15:32 周~锡林 阅读(14180) 评论(0) 推荐(0)
QT运行程序输出中文乱码
摘要：解决方案： 在cpp添加： #pragma execution_character_set("utf-8") 阅读全文
posted @ 2020-09-09 14:34 周~锡林 阅读(314) 评论(0) 推荐(0)
QString与int、double、float、char*相互转换
摘要：1.QString to int QString str="FF"; int strTO16=str.toInt(16);//转换为16进制 int strTO10=str.toInt(10);//转换为10进制，10可以省略，默认为10进制 2.int to QString int a=100; 阅读全文
posted @ 2020-09-09 14:33 周~锡林 阅读(731) 评论(0) 推荐(0)
CString、string、char* 相互转换
摘要：1.string to CString CString.format("%s",string.c_str()); 2.CString to string string str(CString.GetBuffer(str.GetLength())); 3.string to char* char *p 阅读全文
posted @ 2020-09-09 14:16 周~锡林 阅读(169) 评论(0) 推荐(0)