【Halcon视觉】图像拟合直线

最新推荐文章于 2025-03-27 13:33:50 发布

文布斯

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分类专栏：视觉文章标签：机器学习 opencv 计算机视觉目标检测图像处理

本文链接：https://blog.csdn.net/NickStudent/article/details/119982272

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本文探讨了在工业制造中，如何使用XLD算法进行亚像素轮廓提取、分割与拟合，以精确定位工件。通过实例展示了segment_contours_xld和fit_line_contour_xld在手机或汽车零部件加工中的关键作用，利用最小二乘法实现高效定位.

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在机器视觉领域，常见的应用场景是工业。如：手机制造，汽车制造，等等。在这些零部件生产加工时，需要对工件进行定位。通过工件的边缘，拟合直线，可实现获取工件的坐标位置。

XLD分割：在获取亚像素轮廓后，需要将轮廓进行分割，各个线条的折点，一般为分割点。

算子： segment_contours_xld () 轮廓分割

XLD的拟合：根据线条的预先模型，对线条进行重新生成。

算子：fit_line_contour_xld () 拟合直线

XLD的拟合原理：最小二乘法拟合，权重拟合。

*关闭窗口
dev_close_window ()

*打开窗口
dev_open_window (0, 0, 512, 512, 'black', WindowHandle)

*读取图像
read_image (Image, 'printer_chip/printer_chip_01')

*画矩形区域
draw_rectangle1 (WindowHandle, Row1, Column1, Row2, Column2)

*生成矩形区域
gen_rectangle1 (Rectangle, Row1, Column1, Row2, Column2)

*裁剪区域
reduce_domain (Image,Rectangle, ImageReduced)

*显示
dev_display (I

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