Halcon自动对焦技术验证

本文主要是介绍Halcon自动对焦技术验证，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

前言

由于相当多的产品是具备封装好的软件和机械机构，不能在人为的控制相机的调焦。与此同时，使用的客户有可能为工厂的普工和技术工程师，所以在对客户的培训上有较大的难度，使用一个可以判断当前图像清晰程度的程序可以帮助完成相机的自动对焦。

1：程序总结


Result_Deviation:=[]
Image_Max:=0
gen_empty_obj (OKImage)
Index_ok:=0
list_files ('C:/Users/1/Desktop/work/2.22自动对焦/正光', ['files','follow_links'], ImageFiles)
tuple_regexp_select (ImageFiles, ['\\.(tif|tiff|gif|bmp|jpg|jpeg|jp2|png|pcx|pgm|ppm|pbm|xwd|ima|hobj)$','ignore_case'], ImageFiles)
for Index := 0 to |ImageFiles| - 1 by 1read_image (Image, ImageFiles[Index])*裁剪所选中的区域gen_rectangle1 (ROI_0, 370.73, 653.962, 593.473, 876.586)reduce_domain (Image, ROI_0, ImageReduced)crop_domain (ImageReduced, ImagePart)*可行方案1get_image_size (ImagePart, Width, Height)crop_part(ImagePart, ImagePart00,0, 0, Width-1, Height-1)crop_part(ImagePart, ImagePart01,0, 1, Width-1, Height-1)crop_part(ImagePart, ImagePart10,1, 0, Width-1, Height-1)convert_image_type(ImagePart00, ImagePart00, 'real')convert_image_type(ImagePart01, ImagePart01, 'real')convert_image_type(ImagePart10, ImagePart10, 'real')sub_image(ImagePart10, ImagePart00, ImageSub1, 1, 0)mult_image(ImageSub1, ImageSub1, ImageResult1,1, 0)sub_image(ImagePart01, ImagePart00, ImageSub2, 1, 0)mult_image(ImageSub2, ImageSub2, ImageResult2,1, 0)add_image(ImageResult1, ImageResult2, ImageResult, 1, 0)intensity(ImageResult, ImageResult2, Value, Deviation)*创建灰度偏差数组Result_Deviation:=[Result_Deviation,Deviation]*选取灰度偏差值最大的图像if (Image_Max<Deviation)Image_Max:=DeviationOKImage:=Image*输出标准差最大的图像Index_ok:=Indexendif
endfor
*显示结果图像
dev_display (OKImage)
stop ()