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Bildverarbeitungsbibliothek für C++ und .NET

Übersicht

Adaptive Vision Library ist eine Bildverarbeitungsbibliothek für C++ und .NET Programmierer. Sie enthält ein umfassendes Paket von Funktionen zum Erstellen von industriellen Bildanalyseanwendungen – von standardbasierten Bildaufnahmeinterfaces, über Low-Level-Bildverarbeitungsroutinen bis hin zu fertigen Werkzeugen wie Musterekennung, Messungen oder Barcodeerkennung. Die hauptsächlichen Stärken dieses Produktes sind höchste Leistungsfähigkeit, modernes Design und einfache Struktur. Diese ermöglichen eine problemlose Integration der Bibliothek mit bestehenden Anwendungen.

Die in Adaptive Vision Library zu Verfügung stehenden Funktionen entsprechen den Filtern in Adaptive Vision Studio. Deswegen ist es möglich Algorithmen in der graphischen Umgebung schnell zusammenzustellen und danach diese in C++ oder .NET zu entwickeln oder sogar einen C++-Code automatisch zu generieren.

Adaptive Vision Library gewährt Ihnen einen einfachen Zugang zu einem optimierten und im Einsatz erprobten Code von höchster Qualität, den Sie für Ihre Projekte im Bereich Computersehen benötigen!

Fähigkeiten

Merkmale

Leistung

In Adaptive Vision Library geht die sorgfältige Gestaltung von Algorithmen Hand in Hand mit umfassenden Hardware-Optimierungen, dank derer die Leistung der Bibliothek [zu den schnellsten in der Welt gehört. Unsere Implementierungen nutzen SSE-Befehle und parallele Berechnungen auf Multicore-Prozessoren.

Modernes Design

Alle Datentypen bieten automatische Speicherverwaltung an, Fehler werden ausdrücklich durch Ausnahmen behandelt und optionale Typen für spezielle typsichere Werte verwendet. Alle Funktionen sind threadsicher und verwenden innere Datenparallelität, wo immer das möglich ist.

Benutzerfreundlichkeit und Einheitlichkeit

Die Bibliothek ist eine einfache Sammlung von Typen und Funktionen, geliefert als eine einzelne DLL-Datei mit entsprechenden Headern. Für eine maximale Lesbarkeit befolgen die Funktionen eine konsistente Namenskonvention, z.B. der VERB+NOMEN-Form wie in: SmoothImage, RotateVector). Alle Ergebnisse werden durch Referenzen retourniert, so dass immer mehrere Eingänge möglich sind.

Beispielcode

Nachfolgend befindet sich ein einfaches, aber vollständiges Beispiel. Es zeigt, wie man Bilder mit einer GigE Vision-Kamera aufnimmt, einen Schwellenwert umsetzt und die resultierenden Bilder auf einer Festplatte speichert. Alles erfolgt über Adaptive Vision Library (C++):

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Weitere Beispiele finden Sie unter Codemuster.

Technische Dokumentation finden Sie unter AVL-Dokumentation und Funktionsverzeichnis.