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Halcon算子

發布時間:2024/9/21 ChatGpt 55 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 Halcon算子 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

Halcon部分算子功能:

*讀取一張圖像 read_image(Image,'C:/Users/Desktop/無標題.png') *畫一個矩形生成區域 draw_rectangle1(3600,?Row1,?Column1,?Row2,?Column2) *獲得矩形區域 gen_rectangle1(Rectangle,?Row1,?Column1,?Row2,?Column2) *區域內最大、最小、最大-最小灰度值 min_max_gray(Rectangle,?Image,?0,?Min,?Max,?Range) *獲得特定區域位置的圖像,但不改變原圖像的大小 reduce_domain(Image,?Rectangle,?ImageReduced) get_image_size(ImageReduced,?Width,?Height) get_image_size(Image,Width1,?Height1) *對區域進行剪裁,將有值的區域以最小外界正矩形的方式返回,而剪掉那些沒有值的區域。 crop_domain(ImageReduced,?ImagePart) *消除噪聲,均值平滑 mean_image(ImageReduced,?ImageMean,?9,?9) *動態閾值分割 *原圖、參考圖、輸出、鄰域比較的區間范圍、light提取相對參考圖更亮的區域|dark|equal選取和參考圖差不多的區域 dyn_threshold(ImageReduced,?ImageMean,?RegionDynThresh,?5,?'light') *區域連通,可將閾值分割的不相連的區域分割成單個區域 connection(RegionDynThresh,?ConnectedRegions) *區域篩選,根據特征進行,最常用的是根據面積篩選 select_shape(ConnectedRegions,?SelectedRegions,?'area',?'and',?2500,?99999) *區域聯合,將幾個區域合并為一個區域 union1(SelectedRegions,?RegionUnion) *將一張圖像上的一個區域內的像素改為指定的灰度 *ps:如果報錯,可檢查輸入圖像是否帶有其他格式,可使用rgb1_to_gray?(Image,?Image)算子 paint_region(Rectangle,?Image,?ImageResult,?255.0,?'fill') *填充區域 fill_up_shape(RegionDynThresh,?RegionFillUp,?'area',?1,?1000000) *區域面積和中心,區域中心的行列坐標為區域內所有點橫縱坐標的平均值 *ps:與采用區域最小外接矩形得出的中心點坐標有差異 area_center(RegionFillUp,?Area,?Row,?Column) *腐蝕,使用圓形結構腐蝕 erosion_circle(RegionFillUp,RegionErosion,?19.5) *腐蝕,使用矩形結構腐蝕 erosion_rectangle1(RegionFillUp,RegionErosion1,?21,?21) *膨脹,使用圓形結構膨脹 *ps:不是說將一個區域先腐蝕再膨脹,就能恢復到原始圖像的 opening_circle(RegionFillUp,RegionOpening,19.5) *膨脹,使用矩形結構膨脹 opening_rectangle1(RegionFillUp,RegionOpening1,?25,?25) *計算兩個區域的差異,本算子實現是區域1-區域2,如果區域1<區域2,則結果為空 difference(RegionOpening,RegionErosion,RegionDifference)


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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Halcon算子的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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