计算机视觉：通俗点讲：就是让计算机通过图像理解外围的世界，理解之后要通过外围的控制系统与外界发生联系、动作：手眼抓取、标定、搬运。
视觉的平台有：Halcon、OpenCV、LabView
算子记忆的越多，后面越记不住。学视觉，绝不是比记忆力，比谁算子学的多。方向导向最重要。学习的最高境界：什么都记不住，套路，灵活使用，无招胜有招。学halcon一定要灵活，halcon做的很好，一定要触类旁通的。
halcon的学习要以项目为主，不要去钻牛角尖，不要细究语法。本身就是提供了一门工具。不要去研究怎么修工具，只要会使用，用好就足够了，不要去研究怎么修车。
一定要注意思路，思路决定出路。 做任何事情，一定要有一个方向导向。
方法思路、套路很重要。人生苦短、套路捷径必取。
halcon界面大多：见名知意。多摸索，慢慢就熟悉了，任何一个人刚接触一个新软件，都会有一种陌生感，但是一两天之后就会非常熟悉这个软件了。
halcon的两个路径：
C:\Users\Public\Documents\MVTec\HALCON-17.12-Progress\examples\images
C:\Program Files\MVTec\HALCON-17.12-Progress\doc\pdf\manuals
三个常用手法：二值化、形状选择、形态学。
- 二值化：通过threshold。灰度直方图。
- 形状选择：通过select_shape。特征直方图。
- 开闭运算，膨胀腐蚀。
halcon有两种变量：一种是图像变量，一种是控制变量。
图像变量又分为：图像、区域和xld亚像素轮廓三大数据类型。
图像：由像素构成：亮度值来表示该点的状态。
图形：矢量的几何，带方向大小的矢量构成。
图像文件：图片在硬盘上存储方式格式、给操作系统看的。
在halcon程序编辑器中，通过输入函数名（会有提示）然后按两次【Tab】键会自动补全。
在【Ctrl+E】【实例程序】中有关于多相机采集的案例【方法】【图像采集设备】中abs_multiple_cameras.hdev。可以查看多采集的案例。其中open_framegraber算子打开相机，并通过函数最后一个参数【句柄】来区分不同的相机。
在打开相机后，如果程序执行完，一定要关闭相机close_framegrabber。否则会报错。
多个相机，其实是每个相机轮流去拍摄图像。分先后轮流。
如果采用多线程的方式：在【方法】【并行处理】中
【Blob分析】实际上就是从图像中找到ROI。通常就是三个手法连起来用：二值化、形态学、特征选择。
在【打开灰度直方图】【打开特征直方图】旁边有【打开特征检测】和【打开轮廓线窗口】工具按钮，其中【打开特征检测】如下图：
有region区域、gray value灰度值、xld轮廓线。三种手法。
在halcon中有一种机制：threshold之后，得到的区域默认是同一个区域，必须调用connection，将所有区域按照联通域拆分成不同的区域。拆分成不同的区域之后，才能打开特征直方图，对不同的区域region采用select_shape等方法，提取特征，将拆分后的区域按形状等特征提取出来。（有时，在connection之后还要加一个填充空洞fill_up）
在halcon【变量窗口】【图像变量】中：如果有[ ]符号，代表有很多region区域。
在halcon菜单栏【函数】【管理函数】【用户接口】中，可以设置函数在程序框中的颜色。
在【图形窗口】中有一个【编辑ROI】小按钮，可以编辑ROI。在【ROI】工具中，可以通过各种形状来选择自己的ROI。先形状【绘制轴平行矩形】左键画图，右键释放画框。【插入代码】生成代码，生成一个区域。
在halcon中滤波算子有三种：2d_data_codes_minimize_noise.hdev
中值滤波去掉的是椒盐噪声：第58行： median_image (Image, ImageMedian, ‘circle’, 3, ‘continued’)：
工作原理：用一个方框在图像上从左到右，从上到下的扫描：方框中的像素，按值排序，然后用中值作为方框中心素的值。平均滤波就是这个方框中所有值得平均值作为中心区域的值。高斯滤波分为空间域和频域：是距离加权之后的平均值。
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