随着工业4.0的普及，机器视觉越来越流行，越来越多的机器代替人类从事重复性工作，人机协调共同工作的需求产生，HALCON作为机器视觉中优秀的算法库，因其高效性、易用性、可查阅性而得到广泛的应用。
本书针对机器视觉原理、方法，以及算法的应用进行探讨和说明，并进行实例分析，图文并茂，让读者全面、深入地了解机器视觉算法和HALCON的实现方式。通过具体的实例，可以提高读者对于实际项目的开发能力；同时也为机器视觉项目管理者提供项目技术参考。
本书适合需要系统学习机器视觉的初学者、希望掌握HALCON算法库的程序员、需要了解机器视觉基础知识的项目开发管理者、专业培训机构的学员，以及对机器视觉感兴趣的人士参考阅读。

杜斌，现担任某公司机器视觉实战项目研发主管，专注于机器视觉HALCON领域的前沿算法研究。目前担任网易云课堂“HALCON视频教程图像分析实战完整”等视频课程的主讲教师，帮助学员快速掌握机器视觉HALCON知识，广受好评。

基础篇
第1章 数字图像处理基础
1.1 数字图像
1.1.1 图像数字化
1.1.2 黑白图像
1.1.3 彩色图像
1.1.4 图像噪声
1.2 图像的参数
1.2.1 分辨率
1.2.2 深度
1.2.3 通道数
1.2.4 数据类型
1.3 数字图像的压缩
1.3.1 图像压缩的原理
1.3.2 有损压缩和无损压缩
1.3.3 图像压缩的评价
1.3.4 常用的压缩方式
1.4 数字图像格式
1.4.1 BMP文件
1.4.2 PNG文件
1.4.3 JPEG文件
1.4.4 JP2文件
1.4.5 JXR文件
1.4.6 TIFF文件
1.4.7 HOBJ文件
第2章 HALCON的预备环境
2.1 HALCON安装环境
2.1.1 硬件环境
2.1.2 软件环境
2.2 HALCON的安装
2.2.1 安装包下载
2.2.2 HALCON安装
2.3 HALCON界面介绍
2.3.1 欢迎界面
2.3.2 主界面
第3章 HALCON语法
3.1 变量的创建与赋值
3.2 if语句
3.3 for循环语句
3.4 中断语句
3.5 while循环语句
3.6 switch语句
第4章 HALCON的数据结构
4.1 图像
4.2 区域
4.2.1 区域的存储
4.2.2 连通区域
4.3 亚像素轮廓（XLD）
4.3.1 亚像素轮廓介绍
4.3.2 亚像素轮廓的数据结构
4.4 数组
4.4.1 数组的赋值与创建
4.4.2 数组的存储与读取
4.5 字典
4.5.1 字典介绍
4.5.2 字典的创建和操作
4.6 句柄
算法篇
第5章 图像的获取
5.1 硬件采集
5.1.1 硬件
5.1.2 相机接口
5.1.3 HALCON相机驱动
5.1.4 HALCON图像的采集过程
5.1.5 HALCON相机助手
5.2 文件读取
5.2.1 通过读取图像助手读取图像
5.2.2 通过代码读取图像
5.3 图像生成
第6章 图像的预处理
6.1 图像的运算
6.1.1 加法运算
6.1.2 减法运算
6.1.3 乘法运算
6.1.4 除法运算
6.2 仿射变换
6.3 图像平滑
6.3.1 高斯滤波
6.3.2 均值滤波
6.3.3 中值滤波
6.3.4 多图像均值
6.4 边缘滤波
6.4.1 索贝尔滤波
6.4.2 凯尼滤波
6.5 图像锐化
6.5.1 索贝尔锐化
6.5.2 拉普拉斯锐化
6.5.3 高通滤波锐化
6.5.4 几种锐化方法对比
6.6 灰度变换
6.6.1 线性灰度变换
6.6.2 分段线性灰度变换
6.6.3 非线性灰度变换
6.7 傅里叶频域变换
6.7.1 频域
6.7.2 二维傅里叶变换
6.7.3 频域滤波
第7章 图像的标定
7.1 标定原理
7.1.1 透镜失真
7.1.2 机器视觉坐标系
7.1.3 机器视觉坐标系转换
7.2 标定板介绍
7.2.1 标定板的规格
7.2.2 标定板的制作
7.3 标定流程
7.4 标定助手
7.4.1 标定助手的开启
7.4.2 标定助手介绍
7.5 标定实例
第8章 图像的分割
8.1 阈值分割
8.2 直方图自动阈值
8.2.1 平滑直方图二分法
8.2.2 最大类间方差法
8.3 动态阈值
8.4 区域生长
8.5 分水岭分割
第9章 图像的特征
9.1 图像的区域灰度中心和面积
9.2 区域灰度的等效椭圆
9.3 图像的熵
9.4 区域灰度的最大值和最小值
9.5 直方图频率
第10章 图像的匹配
10.1 图像金字塔
10.2 基于灰度值的匹配
10.2.1 差值匹配
10.2.2 相关性匹配
10.2.3 基于灰度值匹配的实例
10.3 基于形状匹配
10.4 基于组件匹配
10.5 基于局部形变匹配
10.6 匹配的流程
10.7 匹配助手
10.7.1 匹配助手的启动
10.7.2 匹配助手的窗口说明
第11章 区域的变换
11.1 形态学
11.1.1 膨胀
11.1.2 腐蚀
11.1.3 开运算
11.1.4 闭运算
11.1.5 形态学梯度
11.1.6 击中与击不中
11.1.7 顶帽运算
11.1.8 底帽运算
11.1.9 区域骨骼
11.2 区域填充
11.3 区域裁切
11.4 区域延伸
11.5 分割边界区域
11.6 区域形状转换
11.7 区域排序
第12章 区域特征提取与分析运算
12.1 区域特征
12.2 区域特征筛选
12.3 区域分析运算
12.3.1 区域运算
12.3.2 区域的判断
第13章 亚像素数据基础
13.1 亚像素数据的说明
13.2 亚像素数据的创建
第14章 亚像素数据的转换和分割
14.1 亚像素数据的裁切
14.2 亚像素数据的闭合
14.3 亚像素