轻松学习 的影片与教程

本教程演示如何在 MVTec HALCON 中读取条码：从基本算子入手，到参数优化、调试候选与扫描线，以及了解更多相关 HDevelop 示例。

这是 HALCON 物体检测的系列教程的第一部分，你将了解什么是物体检测，以及它可以用于哪些类型的应用。 之后是关于物体检测的 HDevelop 实例系列的第一个程序。

在这个视频中，我们将向您展示这项技术的一些例子和应用案例。此外，我们也会讨论训练要求，比如您只需要提供 "好 "的图像来训练全局上下文异常值检测模型。

在有关 HALCON 的对象检测的本系列教程的第三部分中，我们将评估我们在上一个视频中训练的基于深度学习的对象检测模型。

本教程中，我们在 MVTec HALCON 中使用训练好的深度学习目标检测模型进行推理，并讲解如何处理和验证检测到的目标。

HALCON的基于深度学习的异常检测使您可以轻松检测图像是否包含与已知训练数据的偏差。

了解如何将 HDevelop 过程无缝转换为 C/C++ 本地函数。本教程带您完成代码导出、编译与集成的完整流程。

本教程演示我们如何通过 HDevEngine 将 HDevelop 机器视觉代码集成到现有的 Visual Studio 项目中，在无需重新编译的情况下更新算法。

通过本视频教程学习如何使用 MVTec 深度学习工具绘制旋转矩形标注。

掌握 HALCON 多相机标定：涵盖硬件选型、精度检查及点云生成。

探索 HALCON 的基于表面匹配方法。本教程展示如何使用高级模式匹配技术检测并对齐有纹理的 3D 对象。

在本教程中，您将学习如何通过正确准备 3D 输入数据来使用 MVTec HALCON 优化基于表面的匹配结果。 通过使用二维 xyz 映射，我们可以稳健而快速地优化匹配过程。 例如，删除 3D 场景的背景通常可以加快匹配速度，并有助于避免错误匹配。 此外，我们快速浏览了其他选项，例如定义对称性或限制搜索到的匹配项的旋转范围。…