Halcon学习之四：有关图像生成的函数
Halcon学习之四：有关图像生成的函数
6. regiongrowing (Image, Regions, 3, 3, 1, 100) 7. * 生成 ImageMean 8. region_to_mean (Regions, Image, ImageMean) 9. * 将 Region 转换为二进制图像 10. region_to_bin (Regions, BinImage, 255, 0, 512, 512) 11. * 将 Region 转换为 Label 图像 12. region_to_label (Regions, ImageLabel, 'int4', 512, 512)
实验结果：
* 读取图像 read_image (Image, 'G:/Halcon/机器视觉/images/bin_switch/bin_switch_2.png' * 复制图像 copy_image (Image, DupImage) * 区域生长算法 regiongrowing (Image, Regions, 3, 3, 1, 100) * 生成ImageMean region_to_mean (Regions, Image, ImageMean) * 将Region转换为二进制图像 region_to_bin (Regions, BinImage, 255, 0, 512, 512) * 将Region转换为Label图像 region_to_label (Regions, ImageLabel, 'int4', 512, 512)
Halcon 学习之四：有关图像生成的函数
1、copy_image ( Image : DupImage : : ) 复制 image 图像 2、region_to_bin ( Region : BinImage : ForegroundGray, BackgroundGray,Width, Height : ) 将区域 Region 转换为一幅二进制图像 BinImage。 ForegroundGray, BackgroundGray 分别为前景色灰度值和背景色灰度值。 Width, Height 为 Region 的宽度和高度。 3、region_to_label ( Region : ImageLabel : Type, Width, Height : ) 将区域 Region 转换为一幅 Lable 图像 ImageLabel。 Type 为 imagelabel 的类型。 Width, Height 为 Region 的宽度和高度。 4、region_to_mean ( Regions, Image : ImageMean : : ) 绘制 ImageMean 图像，将其灰度值设置为 Regions 和 Image 的平均灰度值。 相关例子： [c-sharp] view plaincopyprint? 1. * 读取图像 2. read_image (Image, 'G:/Halcon/机器视觉 /images/bin_switch/bin_switch_2.png') 3. * 复制图像 4. copy_image (Image, DupImage) 5. * 区域生长算法
halcon的导函数
halcon的导函数导函数是Halcon中一类十分重要的函数，在对图像进行处理时起到了至关重要的作用。
导函数常常被用来检测视觉中不同物体之间的边界和轮廓以及图像的特征提取等。
在Halcon中，导函数包括一系列不同的函数，本文将会详细介绍几种常用的导函数及其使用方法。
1. EdgeAmplitudeEdgeAmplitude函数可以用来检测图像中的边缘，并将其转换为灰度图像。
该函数的参数包括输入图像、输出图像以及各种边缘检测的参数。
用户可以根据需求调整这些参数以实现最优的边缘检测效果。
2. EdgeAngleEdgeAngle函数可用于检测图像中的边缘方向。
该函数的参数包括输入图像、输出图像以及边缘检测的参数。
EdgeAngle可以返回的边缘方向信息有不同的表示方式，包括绝对方向和相对方向。
绝对方向是自图像水平方向开始逆时针旋转的角度，而相对方向是与前一个边缘线段的夹角。
3. SobelAmplitudeSobelAmplitude函数可以用于进行Sobel算子实现的灰度图像边缘检测。
该函数的参数包括输入图像、输出图像以及各种算子的参数。
SobelAmplitude可以检测灰度图像中的水平和竖直边缘，返回的是使得边缘检测算法取得最大梯度值时使用的边缘方向。
4. SobelAngleSobelAngle函数也可用于Sobel算子边缘检测，并返回Sobel算子的边缘方向信息。
SobelAngle函数的参数包括输入图像、输出图像以及各种算子的参数。
SobelAngle可以返回的是使得边缘检测算法取得最大梯度值时使用的边缘方向。
总之，以上4种导函数是Halcon中常用的导函数之一，可以用于图像边缘和特征提取等应用，但需要根据实际需要调整函数参数以实现最优的效果。
除了上述介绍的导函数外，Halcon中还有其他导函数，可以根据实际需要进行探究和使用。
halcon的gen_contours_skeleton_xld用法
Halcon的gen_contours_skeleton_xld用法一、简介在H al co n图像处理软件中，`g en_c on to u rs_s ke le to n_xld`是一个非常有用的函数，用于生成一组特定形状的轮廓或骨架。
本文将介绍该函数的基本用法及其在图像处理中的应用。
二、g e n_c o n t o u r s_s k e l e t o n_x l d函数概述`g en_c on to ur s_ske l et on_x ld`函数是H al co n图像处理库中的一个函数，其用途是基于输入的轮廓或骨架数据，生成新的轮廓或骨架数据。
该函数的基本语法如下：```p yt ho ng e n_co nt ou rs_s kel e to n_xl d(Co nt our s:t up le,M od e:str i ng,M et r ic:s tr in g,Le ngt h:i nt)```参数说明：-C on to ur s：输入轮廓或骨架数据；-M od e：轮廓或骨架生成模式；-M et ri c：度量类型；-L en gt h：长度控制参数。
三、使用示例下面通过几个具体的示例介绍`g en_c on to u rs_s ke le to n_xld`函数的使用方法。
1.生成轮廓首先，我们将使用`g e n_po ly go ns_x ld`函数生成一个轮廓，然后通过`ge n_co nt ou rs_s k el et on_x ld`函数生成新的轮廓。
代码如下：```p yt ho ng e n_po ly go ns_x ld([100,200,300],[200,400,300],C ont o ur)g e n_co nt ou rs_s kel e to n_xl d(Co nt our,'c on to ur','l e ng t h',20)```在这个例子中，我们先使用了`g en_p ol yg o ns_x ld`函数生成一个三角形轮廓，并将其保存在变量`C on to ur`中。
halcon 函数gamma_image 函数说明 -回复
halcon 函数gamma_image 函数说明-回复Function Overview:The gamma_image function is a powerful tool in the Halcon software library. It allows users to adjust the gamma correction of an image. Gamma correction is a technique used to alter the brightness levels of an image in a non-linear fashion. This function has several parameters that can be adjusted to achieve the desired effect.Step 1: Understanding Gamma CorrectionGamma correction is used to modify the brightness levels of an image to match the characteristics of a display device. It is essential because human perception of brightness is not linear; our eyes perceive changes in brightness logarithmically. Gamma correction is applied to achieve a more visually pleasing image by compensating for the non-linear response of the display.Step 2: Analyzing the Function ParametersThe gamma_image function has several parameters that need to be understood before using it effectively. These parameters include the input image, the gamma factor, the minimum intensity, and the maximum intensity. Let's delve into each parameter in detail:- Input Image: This parameter specifies the image upon which gamma correction will be applied. It can be a grayscale or color image. The image can be stored in memory or loaded from a file.- Gamma Factor: The gamma factor is the most critical parameter in the function. It determines the amount of gamma correction applied to the image. A value less than 1 reduces the brightness, while a value greater than 1 increases it. The gamma factor directly influences the overall contrast of the image.- Minimum Intensity: This parameter sets the minimum intensity level of the output image. Any pixel with an intensity below this value will be adjusted to the minimum value. It can be useful for excluding dark areas from gamma correction.- Maximum Intensity: This parameter sets the maximum intensity level of the output image. Any pixel with an intensity above this value will be adjusted to the maximum value. It can be useful for excluding bright areas from gamma correction.Step 3: Applying Gamma CorrectionTo use the gamma_image function, follow these steps:1. Load an input image: This can be done using the appropriate Halcon function to read an image from file or capturing it from a camera.2. Set the desired gamma factor: Determine whether you want to increase or decrease the image's brightness. Experiment with different gamma values to achieve the desired effect.3. Adjust the minimum and maximum intensity values: If needed, set the range of intensity values you want to exclude from gamma correction. This helps retain the details in darker or brighter regions of the image.4. Call the gamma_image function: Pass the input image, gamma factor, minimum intensity, and maximum intensity as parameters to the function. It will perform the gamma correction and produce the output image.5. Display or save the output image: Use the appropriate Halcon function to display the adjusted image on-screen for visualinspection or save it to the disk for further analysis and processing.Step 4: Additional ConsiderationsHere are some additional points to keep in mind while using the gamma_image function:- Gamma correction can impact image details: Depending on the chosen gamma value, details in dark or bright regions of the image may be lost or enhanced. It is essential to find the right balance that preserves the crucial details.- Image quality considerations: Applying gamma correction can introduce artifacts or loss of information in the image. It is advisable to work with high-quality images and considerpost-processing techniques to alleviate these issues.- Optimization considerations: The gamma_image function can be computationally intensive for large images. Consider using optimized programming techniques or applying the function on smaller image patches to improve processing speed.In conclusion, the gamma_image function in Halcon is a versatiletool for adjusting the gamma correction of images. By understanding the function parameters and following thestep-by-step process, users can effectively apply gamma correction to enhance image brightness and contrast. It offers a wide range of possibilities for image enhancement and adaptation to different display devices with non-linear brightness characteristics.。
博客halcon学习经验
HALCON是当今machine vision技术的代表，它总是以最新科技为基础，提供了现今市场中最强大的vision library。
除了提供了完整的标准machine vision功能，还有一系列优异的功能，例如，3D相机校正，形状以及原件导向的匹配，次像元精度的物体撷取，计算，利用双像立体量测，任意形状的ROI，以及更多的功能。
用HALCON 来开发程序的流程：1 、利用 HDevelop 检视分析影像，建立计算雏形，最后完成视觉计算方法的发展。
程序可以分成不同的子程序，每个procedures 可以只做一件事，像初始化，计算，或是清除。
主程序用于呼叫其它子程序，传递影像或是接收显示结果。
最后，程序输出成我们要用的程序代码，接续下一步工作。
2 、完整的程序发展是在程序设计环境中进行，像是 Microsoft Visual Studio 。
由 HDevelop 输出的程序代码，透过指令加入程序中 ( 例如 include) 。
至于程序的接口等等则是利用程序语言的功能来建构，接下来， compiled and linked ，产生应用程序。
自行撰写的程序和 HALCON library 一起装入机器中出货，或是将程序卖到客户处。
参数和数据结构：HALCON 有两种基本的数据型态 : 图像数据 (iconic ，例如影像 ) 以及控制数据 ( control ，例如变量，整数，字符串，handle 等等 ) 。
所有运算子的参数都是以相同的方式排列：输入图像，输出图像，输入控制，输出控制。
当然，并非所有的运算子都具有上列四类参数，不过参数排列的次序依旧相同。
ROI ：影像中要处理的数据范围。
region 即是一堆像元的集合。
region 中的像元不一定要相连，如果要让相连接的像元成为一个 region ，只要呼叫运算子 connection 即可。
XLD 包含了所有等值线以及多边型的数据。
XLD 对象中除了点坐标数据，还包含了全域或区域属性，例如 edge 方向，或是分割时的 regression 参数等等。
HALCON函数介绍
HALCON函数介绍HALCON函数介绍（转）sobel_amp( Image : EdgeAmplitude : FilterType, Size : )根据图像的一次导数计算图像的边缘close_edges( Edges, EdgeImage : RegionResult : MinAmplitude : )close_edges_length( Edges, Gradient : ClosedEdges : MinAmplitude, MaxGapLength : ) 使用边缘高度图像关闭边缘间隙。
输出的区域包含杯关闭的区域。
（感觉是对边缘的扩充）derivate_gauss( Image : DerivGauss : Sigma, Component : )watersheds( Image : Basins, Watersheds : : )从图像中提取风水岭。
zero_crossing( Image : RegionCrossing : : )零交点（二次导数）diff_of_gauss( Image : DiffOfGauss : Sigma, SigFactor : )近似日志算子( 拉普拉斯高斯) 。
laplace_of_gauss( Image : ImageLaplace : Sigma : )拉普拉斯高斯edges_color_sub_pix( Image : Edges : Filter, Alpha, Low, High : )精确的亚像素边缘提取（彩色图像）edges_sub_pix( Image : Edges : Filter, Alpha, Low, High : )精确边缘提取的亚像素（灰度图像）edges_color( Image : ImaAmp, ImaDir : Filter, Alpha, NMS, Low, High : )根据颜色进行边缘提取edges_image( Image : ImaAmp, ImaDir : Filter, Alpha, NMS, Low, High : )边缘提取skeleton( Region : Skeleton : : )计算区域的框架Skeleton == Regionfrei_amp( Image : ImageEdgeAmp : : )Frei-chen模板进行边缘检测（振幅）frei_dir( Image : ImageEdgeAmp, ImageEdgeDir : : ) Frei-chen 模板进行边缘检测（振幅和方向）nonmax_suppression_dir( ImgAmp, ImgDir : ImageResult : Mode : )使用方向图像抑制所有的超过给定最大值的图像灰度值的点gen_contours_skeleton_xld( Skeleton : Contours : Length, Mode : ) 将系统框架转换成XLD轮廓laplace( Image : ImageLaplace : ResultType, MaskSize, FilterMask : )使用有限差分计算拉普拉斯变换info_edges( : : Filter, Mode, Alpha : Size, Coeffs )估计滤波器的宽度kirsch_dir( Image : ImageEdgeAmp, ImageEdgeDir : : )使用Kirsch算子计算出边缘（振幅和方向）prewitt_amp( Image : ImageEdgeAmp : : )使用Prewitt 算子计算出边缘（振幅）kirsch_amp( Image : ImageEdgeAmp : : ) 使用Kirsch 算子计算出边缘（振幅）highpass_image( Image : Highpass : Width, Height : )从高频成分提取的图像。
halcon 几何变换
halcon 几何变换
Halcon是一款用于机器视觉应用开发的软件库，其几何变换功能可以用来对图像进行平移、旋转、缩放和仿射等变换操作。
在Halcon中，可以使用以下函数来实现几何变换：
1. affine_trans_image()：用于对图像进行仿射变换，可以通过指定仿射矩阵来进行旋转、平移、缩放和错切等变换操作。
2. hom_mat3d_translate()：用于对3D图像进行平移变换，可以通过指定平移向量来实现。
3. hom_mat3d_rotate()：用于对3D图像进行旋转变换，可以通过指定旋转轴和旋转角度来实现。
4. projective_trans_image()：用于对图像进行透视变换，可以通过指定透视矩阵来实现。
5. hom_mat2d_identity()：用于创建2D仿射变换的单位矩阵，可以用来初始化变换矩阵。
这些函数可以在Halcon的开发环境中使用，详细的使用方法和参数说明可以参考Halcon的官
方文档。
halcon中的get_shape_model_contours
halcon中的get_shape_model_contours【原创版】目录1.概述 halcon 中的 get_shape_model_contours 函数2.get_shape_model_contours 函数的作用3.get_shape_model_contours 函数的使用方法4.get_shape_model_contours 函数的优点和局限性5.总结正文一、概述 halcon 中的 get_shape_model_contours 函数在计算机视觉领域，获取物体的边缘和轮廓是常见的任务之一。
为了实现这一目标，人们通常使用各种图像处理方法。
在 halcon 中，get_shape_model_contours 函数是一种有效的工具，可以帮助用户获取图像中物体的边缘和轮廓。
二、get_shape_model_contours 函数的作用get_shape_model_contours 函数的主要作用是提取图像中物体的边缘和轮廓。
它可以自动识别图像中的物体，并生成物体边缘和轮廓的模型。
这个模型可以用于许多应用，例如物体识别、物体跟踪和物体分割等。
三、get_shape_model_contours 函数的使用方法在使用 get_shape_model_contours 函数时，用户需要首先创建一个halcon 图像，并读取要处理的图像。
然后，用户需要调用get_shape_model_contours 函数，并将图像作为参数传递。
函数将返回一个结果，其中包含物体边缘和轮廓的模型。
四、get_shape_model_contours 函数的优点和局限性get_shape_model_contours 函数有许多优点，例如速度快、准确度高、易于使用等。
它可以在实时图像处理系统中快速提取物体的边缘和轮廓，因此非常适合用于实时物体识别和跟踪。
然而，get_shape_model_contours 函数也存在一些局限性。
halcon create_rectification_grid函数
halcon create_rectification_grid函数Halcon中的create_rectification_grid函数是用于创建校正网格的强大工具。
该函数可以帮助用户实现图像的透视变换、畸变校正和图像配准等功能。
本文将详细讲解create_rectification_grid函数的使用方法，并通过一步一步的示例演示其功能和应用。
Halcon是一个功能强大的计算机视觉库，提供了大量的图像处理和机器视觉算法。
create_rectification_grid函数是Halcon中的一个重要函数，主要用于图像的校正。
校正网格是一种图形结构，可以通过在图像上的矩形网格中随意移动校正点来实现图像的透视变换和畸变校正。
下面我们将一步一步地回答有关create_rectification_grid函数的一些常见问题。
1. create_rectification_grid函数是用来做什么的？create_rectification_grid函数可以用于图像的透视变换、畸变校正和图像配准等任务。
它基于输入的源点坐标和目标点坐标，自动生成一张校正网格，从而使图像在校正之后能够达到期望的效果。
2. create_rectification_grid函数的语法是怎样的？函数的语法如下所示：create_rectification_grid (Row, Column, Angle, Scale, Localize, Points, GenParamName, GenParamValue)其中，Row和Column是图像的行数和列数；Angle是校正网格的旋转角度；Scale是校正网格的缩放比例；Localize参数用于指定网格的定位方式；Points参数用于指定校正点的坐标；GenParamName和GenParamValue是一对参数用于控制校正网格的生成。
3. 如何使用create_rectification_grid函数创建校正网格？首先，我们需要明确图像的源点和目标点。
HALCON算子函数（四）File
HALCON算子函数（四）FileHALCON 算子函数——Chapter 4 : File4.1 Images1. read_image功能：读取有不同文件格式的图像。
2. read_sequence功能：读取图像。
3. write_image功能：用图形格式写图像。
4.2 Misc1. delete_file功能：删除一个文件。
2. file_exists功能：检查文件是否存在。
3. list_files功能：列出目录中的所有文件。
4. read_world_file功能：从一个ARC/INFO世界文件中读取地理编码。
4.3 Region1. read_region功能：读取二值图像或者HALCON区域。
2. write_region功能：在文件中写入地域。
4.4 Text1. close_all_files功能：关闭所有打开的文件。
2.close_file功能：关闭一个文本文件。
3. fnew_line功能：创建一个换行符。
4. fread_char功能：从一个文本文件中读取一个字符。
5. fread_line功能：从一个文本文件中读取一行。
6. fread_string功能：从一个文本文件中读取字符串。
7. fwrite_string功能：向一个文本文件中写入值。
8. open_file功能：打开文本文件。
4.5 Tuple1. read_tuple功能：从一个文件中读取一个数组。
2. write_tuple功能：向一个文件中写入一个数组。
4.6_XLD1. read_contour_xld_arc_info功能：从用ARC/INFO生成格式表示的文件读取XLD轮廓。
2. read_contour_xld_dxf功能：从一个DXF文件中读取_XLD轮廓。
3. read_polygon_xld_arc_info功能：从用ARC/INFO生成格式表示的文件读取XLD多边形。
4. read_polygon_xld_dxf功能：从一个DXF文件中读取_XLD多边形。
halcon四则运算
Halcon四则运算详解一、引言Halcon是一种广泛用于图像处理和机器视觉的应用框架，其强大的图像处理能力源于其丰富的内部运算函数。
其中，四则运算作为基础运算之一，是每个使用Halcon进行图像处理的用户必须掌握的基础知识。
本文将对Halcon中的四则运算进行详细的介绍和讲解。
二、加法运算在Halcon中，加法运算主要应用于图像的像素级别操作。
对于两张相同大小的图像A和B，我们可以使用plus操作符进行像素级别的相加操作，结果C是一个与A、B大小相同的新图像，其中每个像素点的数值是A、B对应像素点数值的和。
三、减法运算减法运算同样应用于图像的像素级别操作。
对于两张相同大小的图像A和B，我们可以使用minus操作符进行像素级别的相减操作，结果C是一个与A、B大小相同的新图像，其中每个像素点的数值是A、B对应像素点数值的差。
四、乘法运算乘法运算在Halcon中有两种形式，分别是像素级别的乘法和区域级别的乘法。
像素级别的乘法是将一张图像的每个像素值与一个常数相乘，结果图像的每个像素值是原图像对应像素值与该常数的乘积。
区域级别的乘法则是对两个区域的像素值进行相乘，结果区域的每个像素值是原区域对应像素值的乘积。
五、除法运算除法运算在Halcon中也有两种形式，分别是像素级别的除法和区域级别的除法。
像素级别的除法是将一张图像的每个像素值除以一个常数，结果图像的每个像素值是原图像对应像素值与该常数的商。
区域级别的除法则是对两个区域的像素值进行相除，结果区域的每个像素值是原区域对应像素值的商。
六、总结通过以上介绍，我们可以看到，Halcon中的四则运算涵盖了图像处理中最常见的操作。
掌握这些基本运算，对于我们使用Halcon进行更高级的图像处理任务有着至关重要的意义。
在实践中，我们不仅需要了解这些运算的基本形式，还需要理解其背后的数学原理，以便更好地利用这些工具解决实际问题。
halcon入门教程
halcon入门教程Halcon(哈康)是一款由美国密歇根州慕尼黑市的MVTec软件公司开发的机器视觉开发平台。
它提供了丰富的图像处理和分析函数，可以用于工业自动化、机器人视觉、医学图像处理等各个领域。
Halcon的入门教程首先要了解其基本概念和术语。
以下是一些常用术语的简要介绍：1. 图像：在Halcon中，图像指的是一个或多个矩阵组成的数据对象。
每个矩阵表示图像中的像素值，可以是灰度图像或彩色图像。
2. 灰度图像：灰度图像是指每个像素只有一个灰度值的图像。
在Halcon中，灰度图像通常用单通道矩阵表示。
3. 彩色图像：彩色图像是指每个像素有多个颜色分量的图像。
在Halcon中，彩色图像通常用多通道矩阵表示，每个通道表示一个颜色分量。
4. 模板匹配：模板匹配是一种在输入图像中寻找与模板图像最相似区域的方法。
Halcon提供了多种模板匹配算法，可以根据需要选择合适的算法。
5. 区域：在Halcon中，区域是指图像中的一个连续像素集合。
可以通过二值化、分割等方法得到区域。
除了上述基本概念外，入门教程还应包括以下内容：1. 安装与配置：介绍如何下载、安装和配置Halcon开发环境。
2. 图像加载与显示：介绍如何加载和显示图像，以及常用的图像显示函数。
3. 图像处理：介绍Halcon提供的常用图像处理函数，例如平滑、增强、边缘检测等。
4. 区域处理：介绍Halcon提供的区域处理函数，例如区域拟合、区域合并、形态学操作等。
5. 模板匹配：介绍Halcon提供的模板匹配函数，例如统计形状模板匹配、模板匹配算法比较等。
6. 应用实例：通过实际案例展示如何使用Halcon解决实际问题，例如物体检测、识别和测量等。
通过学习上述内容，可以初步掌握Halcon的基本功能和使用方法，为进一步深入学习和应用奠定基础。
halcon affine_trans_region详解-概述说明以及解释
halcon affine_trans_region详解-概述说明以及解释1.引言1.1 概述affine_trans_region是Halcon图像处理软件中一个非常重要的函数，它用于对图像进行仿射变换。
在图像处理中，仿射变换是一种常用的操作，它可以对图像进行平移、旋转、缩放和错切等变换。
通过这些变换操作，我们可以改变图像的角度、大小和形状，从而达到我们想要的效果。
在Halcon中，affine_trans_region函数的作用是对给定的区域进行仿射变换，并返回变换后的新区域。
它接受多个参数，包括待变换的区域、变换矩阵和插值方法等。
变换矩阵包含了平移、旋转、缩放和错切等变换的参数，通过调整这些参数，我们可以灵活地控制变换的效果。
affine_trans_region函数不仅可以对单个区域进行变换，还可以对多个区域同时进行变换。
这对于处理复杂的图像场景非常有用，例如在机器视觉中，我们经常需要对图像中的多个物体进行定位和识别。
通过affine_trans_region函数，我们可以将这些物体进行统一的变换，使它们具有相同的大小和方向，从而方便后续的处理和分析。
除了对图像进行仿射变换外，affine_trans_region函数还可以进行逆变换。
这意味着我们可以通过给定的变换矩阵和插值方法，将变换后的区域重新还原为原始的区域。
这对于一些特定的应用场景非常有用，例如在目标跟踪中，我们可以将目标物体的变换参数存储起来，在需要重新定位目标时，直接通过逆变换将目标还原到原始位置。
总的来说，affine_trans_region函数在Halcon图像处理中具有广泛的应用价值，它为我们提供了一种灵活、高效的图像变换方法。
通过合理地设置变换参数和插值方法，我们可以实现各种各样的图像处理任务，例如图像配准、目标定位和形状检测等。
因此，深入理解和应用affine_trans_region函数对于掌握Halcon图像处理技术非常重要。
HALCON函数体运用
HALCON函数体运⽤Halcon学习之⼀：查询图像参数1、get_grayval(Image::Row,Column:Grayval)计算Image图像中坐标为（Row，Column）的点的灰度值Grayval。
2、get_image_pointer1(Image:::Pointer,Type,Width,Height)计算Image图像的数据指针Pointer，图像类型Type，图像宽度Width和⾼度Height。
Pointer指向了Image data的起点位置。
3、get_image_pointer3(ImageRGB:::PointerRed,PointerGreen, PointerBlue,Type,Width,Height)计算彩⾊图像ImageRGB的参数。
4、get_image_pointer1_rect(Image:::PixelPointer,Width,Heig ht,VerticalPitch,HorizontalBitPitch,BitsPerPixel)计算Image图像中定义区域的最⼩的长⽅形的区域的指针Pointer，宽度Width，⾼度Height，VerticalPitch代表Image的Width*(HorizontalBitPitch/8)。
两个相邻象素的⽔平距离（以⽐特计算）HorizontalBitPitch，每像素的⽐特数BitsPerPixel。
5、get_image_time(Image:::MSecond,Second,Minute,Hour,Day, YDay, Month,Year)获取图像⽣成的时间。
Halcon学习之⼆：摄像头获取图像和相关参数1、close_all_framegrabbers(:::)关闭所有图像采集设备。
2、close_framegrabber(::AcqHandle:)关闭Handle为AcqHandle的图像采集设备。
halcon shape_trans详解
halcon shape_trans详解Halcon shape_trans详解简介Halcon是一种强大的机器视觉软件库，其shape_trans函数是用来对图像进行形状变换的函数。
在本篇文章中，我们将对shape_trans 函数进行详细解释和使用示例。
shape_trans函数的参数shape_trans函数有多个参数，下面是对每个参数的解释：1.输入图像：需要进行形状变换的输入图像。
2.变换模型：指定要使用的变换模型，可以是刚性变换、仿射变换或透视变换。
3.变换参数：根据所选的变换模型，设置相应的变换参数，比如平移、旋转角度、缩放比例等。
4.输出图像：保存变换后的图像。
变换模型shape_trans函数支持三种常用的变换模型：1.刚性变换：保持图像形状不变的变换，可以进行平移和旋转操作。
2.仿射变换：可以进行平移、旋转和缩放操作。
3.透视变换：可以实现更复杂的图像形状变换，比如投影变换或图像矫正。
使用示例下面是一个使用shape_trans函数进行图像变换的示例代码：// 加载图像HObject image;(out image, "input_");// 定义变换模型和参数HTuple model = "affine";HTuple params = new HTuple();(0); // 平移X(0); // 平移Y(); // 缩放X(); // 缩放Y(0); // 旋转角度// 应用形状变换HObject transformedImage;(image, out transformedImage, model, params);// 保存变换后的图像(transformedImage, "output_");以上代码使用仿射变换模型，进行了平移和缩放的操作，最终将变换后的图像保存为output_。
总结本文简要介绍了Halcon的shape_trans函数以及它的使用方法。
halcon 函数功能分类
halcon 函数功能分类
（实用版）
目录
1.HALCON 函数的概述
2.HALCON 函数的分类
3.HALCON 函数的应用实例
4.总结
正文
HALCON 是一种用于数字图像处理的软件库，它包含了大量的图像处理函数，可以实现各种图像增强、滤波、分割、识别等操作。
HALCON 函数的功能分类主要包括以下几类：
1.图像增强：这类函数主要用于提高图像的质量和清晰度，包括灰度变换、直方图修正、伪彩色增强等操作。
通过图像增强，可以有效地改善图像的视觉效果，丰富图像的信息量，满足图像分析和识别的需求。
2.图像滤波：这类函数主要用于去除图像中的噪声和干扰，包括低通滤波、高通滤波、带通滤波、非线性滤波等操作。
通过图像滤波，可以有效地提高图像的质量，减少图像中的噪声和干扰，有助于图像的分析和识别。
3.图像分割：这类函数主要用于将图像中的目标对象分离出来，包括阈值分割、区域生长、边缘检测等操作。
通过图像分割，可以将图像中的目标对象分离出来，便于后续的图像分析和识别。
4.图像识别：这类函数主要用于识别图像中的目标对象，包括特征提取、模型匹配、分类判决等操作。
通过图像识别，可以实现对图像中的目标对象的自动识别和分类，有助于实现图像自动分析和理解。
HALCON 函数在实际应用中具有广泛的应用，例如在工业自动化领域，
可以使用 HALCON 函数对图像进行处理，实现对产品的自动检测和分类；在医学影像领域，可以使用 HALCON 函数对医学影像进行处理，实现对疾病的自动诊断和分析；在安防监控领域，可以使用 HALCON 函数对视频图像进行处理，实现对目标的自动跟踪和识别等。
HALCON函数介绍
HALCON函数介绍（转）sobel_amp( Image : EdgeAmplitude : FilterType, Size : )根据图像的一次导数计算图像的边缘close_edges( Edges, EdgeImage : RegionResult : MinAmplitude : )close_edges_length( Edges, Gradient : ClosedEdges : MinAmplitude, MaxGapLength : ) 使用边缘高度图像关闭边缘间隙。
输出的区域包含杯关闭的区域。
（感觉是对边缘的扩充）derivate_gauss( Image : DerivGauss : Sigma, Component : )watersheds( Image : Basins, Watersheds : : )从图像中提取风水岭。
zero_crossing( Image : RegionCrossing : : )零交点（二次导数）diff_of_gauss( Image : DiffOfGauss : Sigma, SigFactor : )近似日志算子( 拉普拉斯高斯) 。
laplace_of_gauss( Image : ImageLaplace : Sigma : )拉普拉斯高斯edges_color_sub_pix( Image : Edges : Filter, Alpha, Low, High : )精确的亚像素边缘提取（彩色图像）edges_sub_pix( Image : Edges : Filter, Alpha, Low, High : )精确边缘提取的亚像素（灰度图像）edges_color( Image : ImaAmp, ImaDir : Filter, Alpha, NMS, Low, High : )根据颜色进行边缘提取edges_image( Image : ImaAmp, ImaDir : Filter, Alpha, NMS, Low, High : )边缘提取skeleton( Region : Skeleton : : )计算区域的框架Skeleton == Regionfrei_amp( Image : ImageEdgeAmp : : )Frei-chen模板进行边缘检测（振幅）frei_dir( Image : ImageEdgeAmp, ImageEdgeDir : : ) Frei-chen模板进行边缘检测（振幅和方向）nonmax_suppression_dir( ImgAmp, ImgDir : ImageResult : Mode : )使用方向图像抑制所有的超过给定最大值的图像灰度值的点gen_contours_skeleton_xld( Skeleton : Contours : Length, Mode : ) 将系统框架转换成XLD轮廓laplace( Image : ImageLaplace : ResultType, MaskSize, FilterMask : )使用有限差分计算拉普拉斯变换info_edges( : : Filter, Mode, Alpha : Size, Coeffs )估计滤波器的宽度kirsch_dir( Image : ImageEdgeAmp, ImageEdgeDir : : )使用Kirsch算子计算出边缘（振幅和方向）prewitt_amp( Image : ImageEdgeAmp : : )使用Prewitt 算子计算出边缘（振幅）kirsch_amp( Image : ImageEdgeAmp : : ) 使用Kirsch 算子计算出边缘（振幅）highpass_image( Image : Highpass : Width, Height : )从高频成分提取的图像。
HALCON 算子函数 整理 1-19章
halcon算子中文解释comment ( : : Comment : ) 注释语句exit ( : : : ) 退出函数open_file ( : : FileName, FileType : FileHandle ) 创建（'output' or 'append' ）或者打开（output ）文本文件fwrite_string ( : : FileHandle, String : ) 写入stringdev_close_window ( : : : ) 关闭活跃的图形窗口。
read_image ( : Image : FileName : ) ；加载图片get_image_pointer1 ( Image : : : Pointer, Type, Width, Height )获得图像的数据。
如：类型(= ' 字节',' ' ',uint2 int2 等等) 和图像的尺寸( 的宽度和高度) dev_open_window( : :Row,Column,WidthHeight,Background :WindowHandle ) 打开一个图形的窗口。
dev_set_part ( : : Row1, Column1, Row2, Column2 : ) 修改图像显示的位置dev_set_draw (’fill’)填满选择的区域dev_set_draw (’margin’)显示的对象只有边缘线，dev_set_line_width (3) 线宽用Line Width 指定threshold ( Image : Region : MinGray, MaxGray : ) 选取从输入图像灰度值的g 满足下列条件:MinGray < = g < = MaxGray 的像素。
dev_set_colored (number) 显示region 是用到的颜色数目dev_set_color ( : : ColorName : ) 指定颜色connection ( Region : ConnectedRegions : : ) 合并所有选定像素触摸相互连通区fill_up ( Region : RegionFillUp : : ) 填补选择区域中空洞的部分fill_up_shape ( Region : RegionFillUp : Feature, Min, Max : )select_shape ( Regions : SelectedRegions : Features, Operation, Min, Max : ) 选择带有某些特征的区域，Operation 是运算，如“与”“或”smallest_rectangle1 ( Regions : : : Row1, Column1, Row2, Column2 ) 以矩形像素坐标的角落,Column1,Row2(Row1,Column2) 计算矩形区域( 平行输入坐标轴) 。
部分halcon函数整理版
halcon函数应用1、read_image (Image, 'F:/image/001.bmp') 读入图像2、threshold (Image, region, 100, 200) 阈值分割，获取区域3、dev_close_window() 关闭当前图形窗口4、dev_open_window (0, 0, 640, 480, 'black', WindowHandle) 打开一个新的图像窗口5、decompose3 (Image, Red, Green, Blue) 三通道图像转换成三幅单通道图像5.5、compose3(Red, Green, Blue, Image) 三幅单通道图像组合为三通道图像6、connection (Region, ConnectedRegions) 将像素有相连的区域合并成一个元素element7、count_obj(ConnectedRegions, Number) 计算元素element的个数8、select_shape(Regions, SelectedRegions, Features, Operation, Min, Max)select_shape (ConnectedRegions,SelectedRegions,['area','anisometry'], 'and', [500,1.0], [50000,1.7]) 连通域形状的选择circularity：表示环状；充实度roundness：圆度9、dev_set_color('red') 设定输出的颜色10、dev_set_draw ('margin') 或者dev_set_draw ('fill') 确定区域填充模式11、get_image_size (Image, Width, Height) 得到图像的宽度和高度12、get_image_pointer1 (Image_slanted, Pointer, Type, Width, Height) 设定Pointer 指向Image_slanted的起点位置。
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6. regiongrowing (Image, Regions, 3, 3, 1, 100) 7. * 生成 ImageMean 8. region_to_mean (Regions, Image, ImageMean) 9. * 将 Region 转换为二进制图像 10. region_to_bin (Regions, BinImage, 255, 0, 512, 512) 11. * 将 Region 转换为 Label 图像 12. region_to_label (Regions, ImageLabel, 'int4', 512, 512)
实验结果：
* 读取图像 read_image (Image, 'G:/Halcon/机器视觉/images/bin_switch/bin_switch_2.png' * 复制图像 copy_image (Image, DupImage) * 区域生长算法 regiongrowing (Image, Regions, 3, 3, 1, 100) * 生成ImageMean region_to_mean (Regions, Image, ImageMean) * 将Region转换为二进制图像 region_to_bin (Regions, BinImage, 255, 0, 512, 512) * 将Region转换为Label图像 region_to_label (Regions, ImageLabel, 'int4', 512, 512)
Halcon 学习之四：有关图像生成的函数
1、copy_image ( Image : DupImage : : ) 复制 image 图像 2、region_to_bin ( Region : BinImage : ForegroundGray, BackgroundGray,Width, Height : ) 将区域 Region 转换为一幅二进制图像 BinImage。 ForegroundGray, BackgroundGray 分别为前景色灰度值和背景色灰度值。 Width, Height 为 Region 的宽度和高度。 3、region_to_label ( Region : ImageLabel : Type, Width, Height : ) 将区域 Region 转换为一幅 Lable 图像 ImageLabel。 Type 为 imagelabel 的类型。 Width, Height 为 Region 的宽度和高度。 4、region_to_mean ( Regions, Image : ImageMean : : ) 绘制 ImageMean 图像，将其灰度值设置为 Regions 和 Image 的平均灰度值。 相关例子： [c-sharp] view plaincopyprint? 1. * 读取图像 2. read_image (Image, 'G:/Halcon/机器视觉 /images/bin_switch/bin_switch_2.png') 3. * 复制图像 4. copy_image (Image, DupImage) 5. * 区域生长算法