本文主要是介绍HalconLen5-定位特征步步逼近，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！
read_image(Image, 'C:/Users/86173/Desktop/test/2.png')
get_image_size(Image, Width, Height)dev_close_window()
dev_open_window(0, 0, Width, Height, 'black', WindowHandle)dev_display(Image)threshold(Image, Region, 128, 255) //阈值处理connection(Region, ConnectedRegions)//分块函数（将不连接的区域或对象连接成一个或多个连通区域的过程）select_shape(ConnectedRegions, SelectedRegions, 'rectangularity', 'and', 0.9, 1) //根据形状特征从连接区域中选择特定区域的函数
select_shape(SelectedRegions, SelectedRegions1, 'area', 'and', 7500, 99999)fill_up(SelectedRegions1, RegionFillUp)reduce_domain(Image, RegionFillUp, ImageReduced) //缩小给定图像的定义域 到指定的区域threshold(ImageReduced, Region1, 0, 130) threshold_sub_pix(ImageReduced, Border, 138) //筛选灰度值小于108的像素并用亚像素点标记select_contours_xld(Border, SelectedContours, 'contour_length', 30, 50, -0.5, 0.5)count_obj(SelectedContours, Number) //计数器gen_region_contour_xld(SelectedContours, Region2, 'filled') //从二值图像或者区域中生成亚像素点边缘轮廓reduce_domain(ImageReduced, Region2, ImageReduced1) //抠图函数(减少图像处理操作作用区域)从图像中提取感兴趣区域（ROI）并对其进行更详细的分析
**阈值处理 (Thresholding)** 是图像处理中一项基本技术，用于将图像分割为不同的区域。在 HALCON 中，阈值处理函数 `threshold` 用于根据像素强度将图像中的像素分类为两类：* **目标像素：**强度高于或等于阈值的像素。
* **背景像素：**强度低于阈值的像素。**参数：*** **Image：**输入图像。
* **Result：**输出二值图像，其中目标像素设置为 1，背景像素设置为 0。
* **MinValue：**阈值。**用法示例：**image := ReadImage(...);
threshold := 128;
result := Threshold(image, MinValue := threshold);这将创建一个二值图像 `result`，其中像素强度高于或等于 `threshold` 的像素设置为 1，其他像素设置为 0。**阈值处理类型：**HALCON 提供了几种不同的阈值处理类型：* **MinValue：**如上所述，根据给定的最小值进行阈值处理。
* **MaxValue：**根据给定的最大值进行阈值处理。
* **Otsu：**使用 Otsu 算法自动确定阈值。
* **Hysteresis：**使用滞后阈值处理，其中一个阈值用于识别目标区域，另一个阈值用于识别边界区域。
* **Adaptive：**根据图像的局部特征动态调整阈值。**应用：**阈值处理在机器视觉中广泛用于：* 分割图像中的对象。
* 提取图像中的特征。
* 消除图像噪声。
* 增强对比度。通过选择合适的阈值处理类型和参数，可以优化图像处理结果以满足特定应用需求。
**连接 (Connection)** 在 HALCON 中指的是将不连接的区域或对象连接成一个或多个连通区域的过程。它通常用于图像处理和分析中，以简化图像数据并提取有意义的信息。**函数：**HALCON 提供了几个用于连接的函数，包括：* **Connection (Conn)：**将图像中所有连接的区域标记为不同的值。
* **SelectShape (SelShape)：**根据形状特征（例如面积、周长、形状系数等）选择连接的区域。
* **RegionGrowing (RegGrow)：**根据相似性标准（例如强度、颜色等）将相邻像素连接成区域。**参数：**连接函数通常具有以下参数：* **Image：**输入图像。
* **Result：**输出图像，其中连接的区域已标记或选择。
* **Connectivity：**指定连接的类型，例如 4 邻域或 8 邻域。
* **Select：**布尔型参数，指定是否选择符合特定标准的连接区域。
* **Criterion：**用于选择连接区域的形状或相似性标准。**用法示例：**image := ReadImage(...);
connectivity := 8;
result := Connection(image, Connectivity := connectivity);这将连接 `image` 中所有 8 邻域连接的区域，并将它们标记为不同的值存储在 `result` 中。**应用：**连接在图像处理和分析中具有广泛的应用，包括：* 分割图像中的对象。
* 提取图像中的连通组件（例如文本行、连通区域等）。
* 分析图像中的形状和模式。
* 减少图像噪声和杂散像素。通过选择合适的连接类型和参数，可以优化图像处理结果以满足特定应用需求。
**SelectShape** 是 HALCON 中一个用于根据形状特征从连接区域中选择特定区域的函数。它通常用于图像处理和分析中，以提取感兴趣的区域或对象。**函数：**SelectShape(Image : Image, SelectedImage : Image, ShapeType : ShapeType, Criterion : Criterion, Min, Max)**参数：*** **Image：**输入图像，其中连接区域已经通过 `Connection` 函数标记。
* **SelectedImage：**输出图像，其中满足指定形状特征的区域被选择（标记为 1），其他区域被标记为 0。
* **ShapeType：**指定要使用的形状特征，例如：* `"area"`：面积* `"perimeter"`：周长* `"circularity"`：圆度* `"rectangularity"`：矩形度
* **Criterion：**指定选择标准，例如：* `"and"`：同时满足最小值和最大值条件* `"or"`：满足最小值或最大值条件之一
* **Min：**最小形状特征值。
* **Max：**最大形状特征值。**用法示例：**image := ReadImage(...);
connectivity := 8;
connected_regions := Connection(image, Connectivity := connectivity);
selected_regions := SelectShape(connected_regions, SelectedImage, ShapeType := "area", Criterion := "and", 这将从 `connected_regions` 中选择面积在 100 到 500 之间的连接区域，并将它们标记在 `selected_regions` 中。**应用：**`SelectShape` 在图像处理和分析中具有广泛的应用，包括：* 提取特定形状或大小的物体。
* 分析图像中的形状分布。
* 分割图像中的文本行或其他连通组件。
* 识别和计数图像中的特定特征，例如圆形、矩形等。通过选择合适的形状特征和选择标准，可以优化图像处理结果以满足特定应用需求。
**ReduceDomain** 是 HALCON 中一个用于减少图像处理操作作用区域的函数。它通常用于图像处理和分析中，以优化处理速度并提高结果精度。**函数：**ReduceDomain(Image : Image, Domain : Domain, ReducedImage : Image)**参数：*** **Image：**输入图像。
* **Domain：**指定图像中要处理的区域，可以是矩形、椭圆或多边形。
* **ReducedImage：**输出图像，其中只处理了指定区域内的像素，区域外的像素保持不变。**用法示例：**image := ReadImage(...);
domain := Rectangle2(100, 100, 200, 200);
reduced_image := ReduceDomain(image, Domain := domain);这将创建一个只处理图像中 100 到 200 像素宽和高的矩形区域的 `reduced_image`。**应用：**`ReduceDomain` 在图像处理和分析中具有广泛的应用，包括：* 限制图像处理操作的区域，以提高处理速度和精度。
* 从图像中提取感兴趣区域（ROI）并对其进行更详细的分析。
* 消除图像边缘或其他不需要处理的区域的影响。
* 在图像的不同部分执行不同的处理操作。通过定义合适的域，可以优化图像处理算法并获得更好的结果。
**ThresholdSubPix** 是 HALCON 中一个用于执行亚像素阈值化的函数。它通常用于图像处理和分析中，以更精确地分割图像中的对象或区域。**函数：**ThresholdSubPix(Image : Image, Thresh : double, ThreshSubPix : double, Inverted : bool, Result : Image)**参数：*** **Image：**输入图像。
* **Thresh：**主阈值。
* **ThreshSubPix：**亚像素阈值。
* **Inverted：**如果为 true，则反转阈值（将大于阈值的像素标记为 1）。
* **Result：**输出图像，其中像素被二值化为 0 或 1，具体取决于它们是否满足阈值条件。**用法示例：**image := ReadImage(...);
thresh := 128;
thresh_sub_pix := 0.5;
result := ThresholdSubPix(image, Thresh := thresh, ThreshSubPix := thresh_sub_pix, Inverted := false);这将创建一个二值图像 `result`，其中像素值大于或等于 128.5 被标记为 1，否则标记为 0。**应用：**`ThresholdSubPix` 在图像处理和分析中具有广泛的应用，包括：* 提取图像中的对象或区域，具有更高的精度。
* 分割具有平滑边缘或渐进变化的图像。
* 提高图像处理算法的鲁棒性，使其对噪声和光照变化不那么敏感。
* 检测图像中的细小特征或细节。通过使用亚像素阈值化，可以获得比传统阈值化更精确和可靠的结果。
**CountObj** 是 HALCON 中一个用于计算图像中连通区域数量的函数。它通常用于图像处理和分析中，以检测和计数图像中的对象或区域。**函数：**CountObj(Regions : Region, Connected : int, Result : integer)**参数：*** **Regions：**输入区域。
* **Connected：**连通性类型，可以是 4 或 8，分别表示 4-连通或 8-连通。
* **Result：**输出变量，其中存储检测到的对象数量。**用法示例：**image := ReadImage(...);
regions := BinarizeImage(image, Thresh := 128);
num_objects := CountObj(Regions := regions, Connected := 8);这将创建一个 `num_objects` 变量，其中存储图像中检测到的 8-连通对象的总数。**应用：**`CountObj` 在图像处理和分析中具有广泛的应用，包括：* 检测和计数图像中的对象或区域。
* 分析图像的连通性。
* 提取图像中对象的统计信息。
* 作为其他图像处理算法（例如对象标记或测量）的输入。通过使用 `CountObj`，可以轻松高效地确定图像中连通区域的数量，这对于各种应用非常有用。
这篇关于HalconLen5-定位特征步步逼近的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
