dev_open_window_fit_size(0,0,800,800,-1,-1,WindowHandle)打开窗口 read_object_model_3d('D:/wechat/chatfile/WeChatFiles/wxid_yuyesap6fm5t22/FileStorage/File/2024-08/pointCloud.ply','m',[],[],ObjectModel3D,Status)read_obje

  在Halcon中，区域的特征Roundness（圆度）和Circularity（圆度）虽然都用于描述区域与圆形之间的相似程度，但它们在计算方法和应用上存在一些区别。还是从帮助文档着手： 1、Roundness（圆度） 机翻： 计算方法：Roundness通常通过计算区域轮廓上各点到区域中心的平均距离（Distance）与

*Inthisexamplefivedifferentcolorfusesaresegmentedwith*alook-uptableclassifier(LUT)basedonaGaussianMixture*Model(GMM).*基于高斯混合模型查找表分类器，用于颜色分割匹配*dev_update_off()dev_close_window()dev_open_window(0,0,800,6

图像分割之高斯混合模型使用GMM的步骤如下：首先，GMM由create_class_gmm创建。然后，通过add_sample_class_gmm添加训练向量，然后可以使用write_samples_class_gmm将它们写入磁盘。通过train_class_gmm确定分类器中心参数（如上定义）。此外，它们可以与write_class_gmm一起保存，以便以后

obj_diff—Calculatethedifferenceoftwoobjecttuples.计算两个对象的差异*region类型获取内容差异*image类型/XLDs类型仅比较内存地址差异*mixed类型(如image和xld的混合类型)**obj_diff使用read_image(Image,'particle')threshold(Image,Regio

*此示例程序显示了运算符compare_obj的用法。*特别是，它显示了compare_obj和test_equal_obj之间的区别，compare_obj比较对象的实际内容，而test_equal_obj比较图像和XLD在内存中的位置。*compare_obj——比较实际内容是否一致*test_equal_obj——比较内存地址是否一致(当

1.create_calib_data—CreateaHALCONcalibrationdatamodel  创建一个HALCON校准数据模型2.read_cam_par—Readinternalcameraparametersfromafile  从文件中读取相机内部参数  3.set_calib_data_cam_param—Settypeandinitialparametersofa