HALCON算子函数Chapter 16：System
halcon函数中文速查表 及手册
文章标题：深度解析Halcon函数中文速查表与手册目录一、引言二、认识Halcon函数1. 什么是Halcon函数2. Halcon函数的特点3. Halcon函数的应用领域三、Halcon函数中文速查表1. 速查表的作用2. 速查表的结构3. 速查表的使用方法四、Halcon函数手册1. 手册的重要性2. 手册的内容3. 手册的解读技巧五、我的观点和理解1. 对Halcon函数的看法2. 对速查表和手册的建议六、总结与展望一、引言Halcon是一款强大的机器视觉软件，广泛应用于工业自动化、医疗影像、智能交通等领域。
了解和掌握Halcon函数对于工程师和研究人员来说至关重要。
在本文中，我们将深入探讨Halcon函数中文速查表与手册，帮助读者更好地理解和运用Halcon函数。
二、认识Halcon函数1. 什么是Halcon函数Halcon函数是Halcon软件中提供的一系列功能模块，用于实现图像处理、模式识别、测量检测等图像分析任务。
这些函数包括图像加载、预处理、特征提取、匹配定位等多个方面，为用户提供了丰富的工具和算法。
2. Halcon函数的特点Halcon函数具有高效、稳定、精准的特点，可以处理各种复杂的图像分析问题。
无论是对图像的处理还是对算法的优化，Halcon函数都表现出了出色的性能。
3. Halcon函数的应用领域Halcon函数被广泛应用于工业质检、医疗影像诊断、智能交通、安防监控等各个领域。
其强大的功能和灵活的应用使得Halcon成为了行业中的重要工具。
三、Halcon函数中文速查表1. 速查表的作用Halcon函数中文速查表是Halcon函数的中文汇总整理，方便用户在实际应用中快速查阅各种函数的用法和参数。
2. 速查表的结构速查表通常包括函数名称、参数列表、返回值、功能描述等内容，以表格形式呈现，清晰易读。
3. 速查表的使用方法通过速查表，用户可以快速查找想要使用的函数，了解其功能和用法，以及相关的注意事项。
halcon常用运算符
halcon常⽤运算符1.Assign算⼦：assign(Input, Result)，对变量以及表达式或数组赋值assign(sin(x) + cos(y), u)which is displayed in the program window as: 程序窗等价为u := sin(x) + cos(y)Tuple1 := [1,0,3,4,5,6,7,8,9] // 对数组进⾏初始化Val := sin(1.2) + cos(1.2) // 对某⼀个值进⾏赋值Tuple2 := [] // 数组定义2.Insert ：对数组中的某⼀个值进⾏赋值。
Tuple1 := [1,0,3,4,5,6,7,8,9]Tuple1[3]:=2 显⽰结果为：[1, 0, 3, 2, 5, 6, 7, 8, 9]，即对索引3后⾯元素，数组Tuple1中第4个元素赋值2.example:read_image (Mreut, 'mreut') //读⼊图像threshold (Mreut, Region, 190, 255) //阈值化，输出阈值在190-255的RegionsAreas := [] //定义数组Areasfor Radius := 1 to 50 by 1 //循环dilation_circle (Region, RegionDilation, Radius) //利⽤半径为Radius的圆对Region进⾏膨胀运算，输出 RegionDilation，输出形式仍然为Region。
area_center (RegionDilation, Area, Row, Column) //输出区域的⾯积和中⼼像素坐标Areas[Radius-1] := Area //对数组Areas的第Radius-1个元素进⾏赋值endfor3.基本数组操作极其对应的算⼦t := [t1,t2] t1,t2连接成新的数组对应算⼦：tuple_concati := |t| 得到数组长度 tuple_lengthv := t[i] 选取第i个元素0<= i < |t| tuple_selectt := t[i1:i2] 选取i1到i1的元素 tuple_select_ranget := subset(t,i) 选取数组t中的第i个元素 tuple_selectt := remove(t,i) 去除数组t中的第i个元素 tuple_removei := find(t1,t2) 找到t2数组在t1数组中出现位置索引(or -1 if no match) tuple_findt := uniq(t) 在t数组中把连续相同的值只保留⼀个 tuple_uniq4.创建数组（1）gen_tuple_const函数 tuple := gen_tuple_const(100,4711) //创建⼀个具有100个元素的，每个元素都为4711的数据 tuple_new := gen_tuple_const(|tuple_old|,4711) //创建⼀个和原来数据长度⼀样的数据 上⾯的函数也可以通过如下表达式实现：tuple_new := (tuple_old * 0) + 4711（2）当数组中的元素不同时，需要⽤循环语句对数组中的每⼀个元素赋值 例如：tuple := [] //创建空数组 for i := 1 to 100 by 1 //建⽴步长为1的循环 tuple := [tuple,i*i] //将i⽅的值赋给数组的第i个元素 endfor //循环结束。
halcon常用算子原理
halcon常用算子原理Halcon是一款常用的机器视觉编程软件，拥有丰富的算子库。
算子是Halcon中用于实现图像处理和分析的基本操作单元，通过对图像进行各种算子操作，可以提取出感兴趣的特征信息，实现目标检测、图像匹配、测量等功能。
本文将介绍Halcon常用算子的原理和使用方法。
一、算子的基本概念算子是Halcon中的一个核心概念，它是一种用于对图像进行操作和处理的函数。
算子可以接受一个或多个输入参数，并根据这些参数对输入图像进行处理，生成输出结果。
Halcon提供了丰富的算子库，包括图像预处理、特征提取、形状分析、匹配等各个方面的算子，用户可以根据需要选择合适的算子进行组合使用。
二、算子的分类根据功能和用途的不同，Halcon中的算子可以分为以下几类：1. 图像预处理算子：用于对输入图像进行去噪、平滑、增强等预处理操作，以提高后续处理的效果。
2. 特征提取算子：用于从输入图像中提取出感兴趣的特征信息，如边缘、角点、直线、圆等。
3. 形状分析算子：用于对输入图像中的目标进行形状分析，如面积、周长、矩形度等。
4. 目标检测算子：用于在输入图像中检测目标的位置和姿态，如模板匹配、形状匹配、边缘匹配等。
5. 图像匹配算子：用于对输入图像进行模板匹配，找出与模板相似的目标。
6. 测量算子：用于对输入图像中的目标进行测量，如距离、角度、直径等。
三、算子的使用方法在Halcon中使用算子非常简单，只需按照以下步骤进行操作：1. 加载图像：使用read_image算子加载输入图像。
2. 预处理图像：根据需要使用不同的预处理算子对图像进行预处理，如smooth_image、reduce_noise等。
3. 提取特征：根据需要使用不同的特征提取算子对图像进行特征提取，如edges_image、threshold等。
4. 分析形状：根据需要使用不同的形状分析算子对目标进行形状分析，如area_center、orientation等。
HALCON算子速查手册
Chapter 1 :Classification (4)1.1 Gaussian-Mixture-Models (4)1.2 Hyperboxes (4)1.3 Neural-Nets (5)1.4 Support-Vector-Machines (6)Chapter 2 Control (7)Chapter3 :Develop (8)Chapter 4 :File (10)4.1 Images (10)4.2 Misc (10)4.3 Region (10)4.4 Text (10)4.5 Tuple (11)Chapter 5:Filter (12)5.1 Arithmetic (12)5.2 Bit (12)5.3 Color (13)5.4 Edges (13)5.5 Enhancement (14)5.6 FFT (15)5.7 Geometric-Transformations (16)5.8 Inpainting (17)5.9 Lines (17)5.10 Match (18)5.11 Misc (18)5.12 Noise (18)5.13 Optical-Flow (19)5.14 Points (19)5.15 Smoothing (19)5.16 Texture (20)5.17 Wiener-Filter (20)Chapter 6 :Graphics (21)6.1 Drawing (21)6.2 Gnuplot (22)6.3 LUT (22)6.4 Mouse (23)6.5 Output (23)6.6 Parameters (24)6.7 Text (26)6.8 Window (27)Chapter 7 :Image (28)7.1 Access (28)7.2 Acquisition (28)7.3 Channel (29)7.5 Domain (31)7.6 Features (31)7.7 Format (32)7.8 Manipulation (33)7.9 Type-Conversion (33)Chapter 8 :Lines (33)8.1 Access (33)8.2 Features (34)Chapter 9 :Matching (34)9.1 Component-Based (34)9.2 Correlation-Based (35)9.3 Gray-Value-Based (36)9.4 Shape-Based (36)Chapter 10 :Matching-3D (37)Chapter 11 :Morphology (38)11.1 Gray-Values (38)11.2 Region (39)Chapter 12:OCR（光字符识别） (42)12.1 Hyperboxes (42)12.2 Lexica (42)12.3 Neural-Nets（神经网络） (43)12.4 Support-Vector-Machines （支持矢量机） (44)12.5 Tools (44)12.6 Training-Files (45)Chapter 13:Object (45)13.1 Information (45)13.2 Manipulation (45)Chapter 14:Regions (46)14.1 Access (46)14.2 Creation (46)14.3 Features (47)14.4 Geometric-Transformations (49)14.5 Sets (50)14.6 Tests (50)14.7 Transformation (50)Chapter 15:Segmentation (51)15.1 Classification (51)15.2 Edges (52)15.3 Regiongrowing (52)15.4 Threshold (53)15.5 Topography (53)Chapter 16:System (54)16.1 Database (54)16.3 Information (55)16.4 Operating-System (55)16.5 Parallelization (56)16.6 Parameters (56)16.7 Serial (56)16.8 Sockets (56)Chapter 17:Tools (57)17.1 2D-Transformations (57)17.2 3D-Transformations (59)17.3 Background-Estimator (60)17.4 Barcode (60)17.5 Calibration (61)17.6 Datacode (62)17.7 Fourier-Descriptor (63)17.8 Function (63)17.9 Geometry (64)17.10 Grid-Rectification (65)17.11 Hough (66)17.12 Image-Comparison (66)17.13 Kalman-Filter (67)17.14 Measure (67)17.15 OCV（Open Circuit V oltage | 光学字符校验） (68)17.16 Shape-from (68)17.17 Stereo (69)17.18 Tools-Legacy (70)Chapter 18:Tuple (71)18.1 Arithmetic (71)18.2 Bit-Operations (72)18.3 Comparison (73)18.4 Conversion (73)18.5 Creation (74)18.6 Element-Order (74)18.7 Features (74)18.8 Logical-Operations (74)18.9 Selection (75)18.10 String-Operators (75)Chapter 19:XLD (76)19.1 Access (76)19.2 Creation (76)19.3 Features (77)19.4 Geometric-Transformations (79)19.5 Sets (79)19.6 Transformation (80)Chapter 1 :Classification1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm功能：把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上。
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中的算子大全(中英对照)
HALCON中的算子大全（中英对照）HALCON中的算子大全（中英对照）Chapter 1 :Classification1.1 Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm功能：把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上。
2.classify_class_gmm功能：通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类。
3. clear_all_class_gmm功能：清除所有高斯混合模型。
4. clear_class_gmm功能：清除一个高斯混合模型。
5. clear_samples_class_gmm功能：清除一个高斯混合模型的训练数据。
6. create_class_gmm功能：为分类创建一个高斯混合模型。
7.evaluate_class_gmm功能：通过一个高斯混合模型评价一个特征向量。
8. get_params_class_gmm功能：返回一个高斯混合模型的参数。
9. get_prep_info_class_gmm功能：计算一个高斯混合模型的预处理特征向量的信息内容。
10. get_sample_class_gmm功能：从一个高斯混合模型的训练数据返回训练样本。
11. get_sample_num_class_gmm功能：返回存储在一个高斯混合模型的训练数据中的训练样本的数量。
12. read_class_gmm功能：从一个文件中读取一个高斯混合模型。
13. read_samples_class_gmm功能：从一个文件中读取一个高斯混合模型的训练数据。
14. train_class_gmm功能：训练一个高斯混合模型。
15. write_class_gmm功能：向文件中写入一个高斯混合模型。
16. write_samples_class_gmm功能：向文件中写入一个高斯混合模型的训练数据。
1.2 Hyperboxes1. clear_sampset功能：释放一个数据集的内存。
HALCON算子函数整理1-19章
HALCON算子函数整理1-19章halcon算子中文解释open_file(::FileName,FileType:FileHandle)创建（'output'or'append'）或者打开（output）文本文件fwrite_tring(::FileHandle,String:)写入tringdev_cloe_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',''',uint2int2等等)和图像的尺寸(的宽度和高度)dev_open_window(::Row,Column,WidthHeight,Background:WindowHan dle)打开一个图形的窗口。
dev_et_part(::Row1,Column1,Row2,Column2:)修改图像显示的位置dev_et_draw(’fill’)填满选择的区域dev_et_draw(’margin’)显示的对象只有边缘线，dev_et_line_width(3)线宽用LineWidth指定threhold(Image:Region:MinGray,Ma某Gray:)选取从输入图像灰度值的g满足下列条件:MinGray<=g<=Ma某Gray的像素。
dev_et_colored(number)显示region是用到的颜色数目dev_et_color(::ColorName:)指定颜色connection(Region:ConnectedRegion::)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_hape(Region:RegionFillUp:Feature,Min,Ma某:)elect_hape(Region:SelectedRegion:Feature,Operation,Min,Ma 某:)选择带有某些特征的区域，Operation是运算，如“与”“或”mallet_rectangle1(Region:::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)dev_diplay(Object:::)显示图片dip_rectangle1(::WindowHandle,Row1,Column1,Row2,Column2:)显示的矩形排列成的。
halcon算子解释
halcon算子解释Halcon算子是一种用于图像处理和计算机视觉领域的重要工具。
它通过使用预定义的数学运算符和操作来检测、分割和分析图像。
Halcon算子的设计目的是简化图像处理任务，提高处理精度和效率。
在本文中，我将解释Halcon算子的概念、功能和使用方法，让读者对其有一个全面的了解。
一、Halcon算子简介Halcon算子是由美国明尼苏达大学开发的一种图像处理工具。
它基于强大的数学环境，可以进行各种图像处理操作，包括滤波、边缘检测、形状匹配等。
Halcon算子以其高度灵活性和广泛适应性而受到了广泛的应用。
二、Halcon算子的功能1. 图像预处理：Halcon算子可以对图像进行预处理，包括灰度转换、平滑滤波、直方图均衡化等。
这些操作可以提高图像的质量，为后续的图像分析和处理提供更好的基础。
2. 特征提取与分析：Halcon算子可以检测图像中的特征，并进行跟踪和分析。
例如，可以使用Halcon算子进行形状匹配，找到图像中与参考形状相似的目标物体。
此外，Halcon算子还可以进行边缘检测、角点检测等操作。
3. 形状分割与识别：Halcon算子可以将图像中的目标物体进行分割，并对其进行识别和分类。
通过使用Halcon算子，可以根据目标物体的颜色、形状、纹理等特征将其与背景分离。
4. 三维视觉处理：Halcon算子可以处理三维图像数据，进行三维重建、三维测量等操作。
通过使用Halcon算子，可以提取三维物体的参数，如表面形状和体积等。
三、Halcon算子的使用方法Halcon算子的使用方法相对简单，主要包括以下几个步骤：1. 导入图像：首先，需要将待处理的图像导入到Halcon算子的环境中。
这可以通过图像文件的读取或者直接采集实时图像等方式来完成。
2. 预处理操作：对于导入的图像，可以根据需要进行一些预处理操作，如灰度转换、去噪处理等。
这些操作可以提高后续处理的准确性和效果。
3. 应用算子：根据具体的图像处理任务，选择合适的Halcon算子进行应用。
halcon常用算子
halcon常用算子Halcon常用算子是工业视觉领域中常用的一种算法，它可以帮助工程师们快速、高效的实现图像处理和图像分析。
本文将介绍Halcon 常用算子的相关细节。
1. 什么是Halcon?Halcon是一种用于机器视觉和工业自动化的软件。
它是一种功能强大的图像处理软件，可用于 2D和 3D图像处理、机器视觉、图片测量和数据分析等领域。
2. Halcon常用算子有哪些？(1) 读取图像读取图像是工业视觉中最基本的操作之一，Halcon的读取图像算法非常简单易用，如下所示：read_image(Image,'test.png')上述代码将读取test.png这个图片。
(2) 滤波Halcon的滤波技术非常先进，可以实现多种滤波算法，其中常用的包括中值滤波、平均滤波、高斯滤波等。
例如，下面的代码是实现一个中值滤波的例子：median_image(Image,Result,'square',5)(3) 边缘检测边缘检测是工业视觉中常用的一个算法，Halcon提供了多种边缘检测算子，包括Sobel、Laplacian、Canny等。
例如，下面的代码是实现Sobel算子边缘检测的例子：sobel_amp(Image, EdgeAmp, 'sum_norm', 3)(4) 区域分割区域分割是Halcon中常用的一种算法，可以将一个图像分成多个区域。
Halcon提供多种分割算子，例如基于聚类、区域生长、分水岭等。
例如，下面的代码是实现基于区域生长的分割算法：regiongrowing(ImageSegmented, ImageSeed, 5, 40,'low_first')(5) 测量算子测量是工业视觉中常用的一个任务之一，Halcon提供了多种测量算子，可以测量物体位置、大小、角度等。
例如，下面的代码是实现测量物体大小的一个算法：smallest_rectangle1(Object,Row1,Col1,Row2,Col2)3. 总结本文介绍了Halcon常用算子的相关细节，包括读取图像、滤波、边缘检测、区域分割、测量算子等。
halcon中的常用算子的中文说明
halcon中的常⽤算⼦的中⽂说明sub_image (ImageConverted1, ImageConverted2, ImageSub, 1, 0)⼀幅图减另⼀幅图。
⽤⼀幅图的灰度减另⼀幅的灰度成新的⼀幅图。
mult_image (Image, ImagePart, ImageResult, 0.015, 0)⼀幅图加⼀幅成的⼀幅图convert_image_type (Traffic2, ImageConverted2, 'int2')转换图像的格式crop_part (ImageNoise, ImagePart, 0, 0, Width, Height)取出⼀幅图的中部分dots_image (ImageResult, DotImage, 5, 'dark', 2)取出图像中圆点partition_dynamic (SelectedRegions, Partitioned, 25, 20)根据各个区域的特征将各个区域分割开。
intersection (Partitioned, Region, Characters)取出两个区域中重叠的部分，如果Region有两个区域在Partitioned中，则这两个区域合并成⼀区域。
difference (RegionDilation, RegionErosion, RegionDifference) 取出两个区域中不重叠的部分。
critical_points_sub_pix (FilterResponse, 'facet', 1.5, 0.7, RowMin, ColMin, RowMax, ColMax, RowSaddle, ColSaddle)取出图像中的关键点。
corner_response (Image, FilterResponse, 3, 0.04)auto_threshold (Image, Regions, 10)⾃动阈值分割，根据灰度直⽅图中两波峰中的波⾕取出阈值。
Halcon算子汇总
HALCON算子函数完整汇总Chapter_19:XLD19.1 Access1. get_contour_xld功能：返回XLD轮廓(contour)的坐标。
2. get_lines_xld功能：返回一个XLD多边形（polygon）数据。
3. get_parallels_xld功能：返回一个XLD并行数据。
4. get_polygon_xld功能：返回一个XLD多边形（polygon）数据。
19.2 Creation1. gen_contour_nurbs_xld功能：将一个NURBS曲线转换为一个XLD（密度？）轮廓(contour)。
2. gen_contour_polygon_rounded_xld功能：根据一个多边形（polygon）（以元组形式给出）的圆形角点创建一个XLD轮廓(contour)。
3. gen_contour_polygon_xld功能：根据一个多边形（polygon）（以元组形式给出）创建一个XLD轮廓(contour)。
4. gen_contour_region_xld功能：根据区域创建XLD轮廓(contour)。
5. gen_contours_skeleton_xld功能：将框架转换为XLD轮廓(contour)。
6. gen_cross_contour_xld功能：根据每个输入点交叉的形状创键一个XLD轮廓(contour)。
7. gen_ellipse_contour_xld功能：根据相应的椭圆弧创建一个XLD轮廓(contour)。
8. gen_parallels_xld功能：提取并行XLD多边形（polygon）。
9. gen_polygons_xld功能：根据多边形近似创建XLD轮廓(contour)。
10. gen_rectangle2_contour_xld功能：创建一个矩形XLD轮廓(contour)。
11. mod_parallels_xld功能：提取一个包括同质区域的并行XLD多边形（polygon）。
halcon 旋转区域算子
Halcon 旋转区域算子1. 简介Halcon是一种广泛应用于机器视觉领域的软件开发工具，提供了丰富的图像处理和分析功能。
旋转区域算子是其中之一，用于对图像中的区域进行旋转操作。
在机器视觉应用中，经常需要对图像中的目标进行定位、测量和识别。
然而，由于目标在图像中的姿态可能会发生变化，需要将其旋转到特定的角度以便进行后续处理。
这时就可以使用Halcon提供的旋转区域算子来实现。
2. 原理旋转区域算子基于仿射变换原理，在数学上可以表示为：x' = cos(theta) * (x - center_x) - sin(theta) * (y - center_y) + center_xy' = sin(theta) * (x - center_x) + cos(theta) * (y - center_y) + center_y其中(x, y)是原始坐标，(x', y')是旋转后的坐标，theta是旋转角度，(center_x, center_y)是旋转中心。
通过将每个点都进行相应的坐标变换，就可以实现对整个区域进行旋转操作。
3. 使用方法3.1 创建旋转区域要使用旋转区域算子，首先需要创建一个待旋转的区域。
可以通过多种方式创建，例如使用二值化算子、边缘检测算子等。
read_image(Image, 'image.jpg')threshold(Image, Region, 128, 255)上述代码中，read_image函数用于读取图像，threshold函数用于将图像二值化，并将结果保存到Region变量中。
3.2 旋转区域创建好待旋转的区域后，就可以使用旋转区域算子对其进行旋转操作。
rotate_region(Region, RotatedRegion, CenterRow, CenterColumn, Angle)上述代码中，rotate_region函数接受五个参数：原始区域Region、输出的旋转后的区域RotatedRegion、旋转中心的行坐标CenterRow、旋转中心的列坐标CenterColumn和旋转角度Angle。
HALCON运算符及功能-中文
HALCON运算符及功能Chapter1:Classification1.1Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm功能：把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上。
2.classify_class_gmm功能：通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类。
3.clear_all_class_gmm功能：清除所有高斯混合模型。
4.clear_class_gmm功能：清除一个高斯混合模型。
5.clear_samples_class_gmm功能：清除一个高斯混合模型的训练数据。
6.create_class_gmm功能：为分类创建一个高斯混合模型。
7.evaluate_class_gmm功能：通过一个高斯混合模型评价一个特征向量。
8.get_params_class_gmm功能：返回一个高斯混合模型的参数。
9.get_prep_info_class_gmm功能：计算一个高斯混合模型的预处理特征向量的信息内容。
10.get_sample_class_gmm功能：从一个高斯混合模型的训练数据返回训练样本。
11.get_sample_num_class_gmm功能：返回存储在一个高斯混合模型的训练数据中的训练样本的数量。
12.read_class_gmm功能：从一个文件中读取一个高斯混合模型。
13.read_samples_class_gmm功能：从一个文件中读取一个高斯混合模型的训练数据。
14.train_class_gmm功能：训练一个高斯混合模型。
15.write_class_gmm功能：向文件中写入一个高斯混合模型。
16.write_samples_class_gmm功能：向文件中写入一个高斯混合模型的训练数据。
1.2Hyperboxes1.clear_sampset功能：释放一个数据集的内存。
2.close_all_class_box功能：清除所有分类器。
halcon 函数 中文说明
halcon 函数中文说明
Halcon 是一种计算机视觉库，提供了丰富的函数来进行图像处理和分析。
以下是一些常见的 Halcon 函数及其中文说明：
1. read_image：读取图像文件。
2. write_image：将图像数据写入文件。
3. rgb_to_gray：将 RGB 图像转换为灰度图像。
4. threshold：进行图像二值化处理。
5. reduce_domain：将图像限制在指定的区域内。
6. crop_rectangle：裁剪图像的矩形区域。
7. find_shape_model：在图像中查找指定形状的模板。
8. affine_trans_image：对图像进行仿射变换。
9. gen_circle_contour_xld：生成圆形轮廓。
10. intersection_lines：计算两条直线的交点。
以上只是 Halcon 库中的一小部分函数，它还提供了许多其他的函数和工具，用于各种图像处理和计算机视觉任务。
halcon算子格式
Halcon算子格式详解Halcon是一种广泛应用于机器视觉领域的软件库，提供了丰富的图像处理算法和函数。
在Halcon中，算子是用来实现各种特定功能的模块化程序单元。
本文将详细解析Halcon算子的格式，帮助读者更好地理解和应用Halcon算子。
算子的基本概念在Halcon中，算子是一种函数式的编程模型，它接受输入参数并生成输出结果。
算子可以用来实现从简单的图像处理操作到复杂的机器视觉算法。
Halcon中的每个算子都有对应的功能和用法说明文档，用户可以根据需求选择合适的算子进行调用。
算子的命名规则Halcon算子的命名规则通常由算法类型和功能名称组成，使用驼峰命名法（Camel-Case）。
算法类型包括分类算法（Classify）、测量算法（Measure）、拟合算法（Fit）等，而功能名称则描述算子的具体功能，比如边缘检测（Edges）、灰度变换（GrayTransform）等。
以下是一些常见的Halcon算子命名示例：•findContours：寻找图像中的轮廓•threshold ：图像二值化•luminance ：计算图像的亮度•cropRectangle ：裁剪图像区域算子的参数和输入输出Halcon算子的参数对应着算法的输入和控制参数，可以根据需要进行设置。
根据算子的功能不同，参数的类型也有所区别，包括整型（Integer）、浮点型（Float）、字符串（String）等。
除了输入参数，大部分的Halcon算子还会有一个或多个输出参数。
输出参数是算子根据输入参数计算得出的结果，它们可以是图像、图形、向量等不同类型的对象。
算子的输入参数和输出参数的设置通常通过set*和get*系列的函数进行，比如setShape用于设置形状参数，getShape用于获取形状参数。
参数的设置可以在调用算子之前进行，也可以在算子运行过程中动态修改。
以下是一个简单的示例代码，演示了如何调用Halcon算子并获取输出结果：read_image(Image, 'input_image.jpg') # 读取图像threshold(Image, ImageThres, 100, 255) # 图像二值化area_center(ImageThres, Area, Row, Column) # 计算二值图像的面积和中心坐标disp_image(Image) # 显示原始图像disp_region(Area) # 显示计算得到的区域算子的错误处理在使用Halcon算子时，我们需要注意错误的处理和异常情况的处理。
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算子速查手册
Chapter 1 :Classification (4)1.1 Gaussian-Mixture-Models (4)1.2 Hyperboxes (4)1.3 Neural-Nets (5)1.4 Support-Vector-Machines (6)Chapter 2 Control (7)Chapter3 :Develop (8)Chapter 4 :File (10)4.1 Images (10)4.2 Misc (10)4.3 Region (10)4.4 Text (10)4.5 Tuple (11)Chapter 5:Filter (12)5.1 Arithmetic (12)5.2 Bit (12)5.3 Color (13)5.4 Edges (13)5.5 Enhancement (14)5.6 FFT (15)5.7 Geometric-Transformations (16)5.8 Inpainting (17)5.9 Lines (17)5.10 Match (18)5.11 Misc (18)5.12 Noise (18)5.13 Optical-Flow (19)5.14 Points (19)5.15 Smoothing (19)5.16 Texture (20)5.17 Wiener-Filter (20)Chapter 6 :Graphics (21)6.1 Drawing (21)6.2 Gnuplot (22)6.3 LUT (22)6.4 Mouse (23)6.5 Output (23)6.6 Parameters (24)6.7 Text (26)6.8 Window (27)Chapter 7 :Image (28)7.1 Access (28)7.2 Acquisition (28)7.3 Channel (29)7.5 Domain (31)7.6 Features (31)7.7 Format (32)7.8 Manipulation (33)7.9 Type-Conversion (33)Chapter 8 :Lines (33)8.1 Access (33)8.2 Features (34)Chapter 9 :Matching (34)9.1 Component-Based (34)9.2 Correlation-Based (35)9.3 Gray-Value-Based (36)9.4 Shape-Based (36)Chapter 10 :Matching-3D (37)Chapter 11 :Morphology (38)11.1 Gray-Values (38)11.2 Region (39)Chapter 12:OCR（光字符识别） (42)12.1 Hyperboxes (42)12.2 Lexica (42)12.3 Neural-Nets（神经网络） (43)12.4 Support-Vector-Machines （支持矢量机） (44)12.5 Tools (44)12.6 Training-Files (45)Chapter 13:Object (45)13.1 Information (45)13.2 Manipulation (45)Chapter 14:Regions (46)14.1 Access (46)14.2 Creation (46)14.3 Features (47)14.4 Geometric-Transformations (49)14.5 Sets (50)14.6 Tests (50)14.7 Transformation (50)Chapter 15:Segmentation (51)15.1 Classification (51)15.2 Edges (52)15.3 Regiongrowing (52)15.4 Threshold (53)15.5 Topography (53)Chapter 16:System (54)16.1 Database (54)16.3 Information (55)16.4 Operating-System (55)16.5 Parallelization (56)16.6 Parameters (56)16.7 Serial (56)16.8 Sockets (56)Chapter 17:Tools (57)17.1 2D-Transformations (57)17.2 3D-Transformations (59)17.3 Background-Estimator (60)17.4 Barcode (60)17.5 Calibration (61)17.6 Datacode (62)17.7 Fourier-Descriptor (63)17.8 Function (63)17.9 Geometry (64)17.10 Grid-Rectification (65)17.11 Hough (66)17.12 Image-Comparison (66)17.13 Kalman-Filter (67)17.14 Measure (67)17.15 OCV（Open Circuit V oltage | 光学字符校验） (68)17.16 Shape-from (68)17.17 Stereo (69)17.18 Tools-Legacy (70)Chapter 18:Tuple (71)18.1 Arithmetic (71)18.2 Bit-Operations (72)18.3 Comparison (73)18.4 Conversion (73)18.5 Creation (74)18.6 Element-Order (74)18.7 Features (74)18.8 Logical-Operations (74)18.9 Selection (75)18.10 String-Operators (75)Chapter 19:XLD (76)19.1 Access (76)19.2 Creation (76)19.3 Features (77)19.4 Geometric-Transformations (79)19.5 Sets (79)19.6 Transformation (80)Chapter 1 :Classification1.1 Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm功能：把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上。
HALCON算子速查手册
Chapter 1 :Classification (4)1.1 Gaussian-Mixture-Models (4)1.2 Hyperboxes (4)1.3 Neural-Nets (5)1.4 Support-Vector-Machines (6)Chapter 2 Control (7)Chapter3 :Develop (8)Chapter 4 :File (10)4.1 Images (10)4.2 Misc (10)4.3 Region (10)4.4 Text (10)4.5 Tuple (11)Chapter 5:Filter (12)5.1 Arithmetic (12)5.2 Bit (12)5.3 Color (13)5.4 Edges (13)5.5 Enhancement (14)5.6 FFT (15)5.7 Geometric-Transformations (16)5.8 Inpainting (17)5.9 Lines (17)5.10 Match (18)5.11 Misc (18)5.12 Noise (18)5.13 Optical-Flow (19)5.14 Points (19)5.15 Smoothing (19)5.16 Texture (20)5.17 Wiener-Filter (20)Chapter 6 :Graphics (21)6.1 Drawing (21)6.2 Gnuplot (22)6.3 LUT (22)6.4 Mouse (23)6.5 Output (23)6.6 Parameters (24)6.7 Text (26)6.8 Window (27)Chapter 7 :Image (28)7.1 Access (28)7.2 Acquisition (28)7.3 Channel (29)7.5 Domain (31)7.6 Features (31)7.7 Format (32)7.8 Manipulation (33)7.9 Type-Conversion (33)Chapter 8 :Lines (33)8.1 Access (33)8.2 Features (34)Chapter 9 :Matching (34)9.1 Component-Based (34)9.2 Correlation-Based (35)9.3 Gray-Value-Based (36)9.4 Shape-Based (36)Chapter 10 :Matching-3D (37)Chapter 11 :Morphology (38)11.1 Gray-Values (38)11.2 Region (39)Chapter 12:OCR（光字符识别） (42)12.1 Hyperboxes (42)12.2 Lexica (42)12.3 Neural-Nets（神经网络） (43)12.4 Support-Vector-Machines （支持矢量机） (44)12.5 Tools (44)12.6 Training-Files (45)Chapter 13:Object (45)13.1 Information (45)13.2 Manipulation (45)Chapter 14:Regions (46)14.1 Access (46)14.2 Creation (46)14.3 Features (47)14.4 Geometric-Transformations (49)14.5 Sets (50)14.6 Tests (50)14.7 Transformation (50)Chapter 15:Segmentation (51)15.1 Classification (51)15.2 Edges (52)15.3 Regiongrowing (52)15.4 Threshold (53)15.5 Topography (53)Chapter 16:System (54)16.1 Database (54)16.3 Information (55)16.4 Operating-System (55)16.5 Parallelization (56)16.6 Parameters (56)16.7 Serial (56)16.8 Sockets (56)Chapter 17:Tools (57)17.1 2D-Transformations (57)17.2 3D-Transformations (59)17.3 Background-Estimator (60)17.4 Barcode (60)17.5 Calibration (61)17.6 Datacode (62)17.7 Fourier-Descriptor (63)17.8 Function (63)17.9 Geometry (64)17.10 Grid-Rectification (65)17.11 Hough (66)17.12 Image-Comparison (66)17.13 Kalman-Filter (67)17.14 Measure (67)17.15 OCV（Open Circuit V oltage | 光学字符校验） (68)17.16 Shape-from (68)17.17 Stereo (69)17.18 Tools-Legacy (70)Chapter 18:Tuple (71)18.1 Arithmetic (71)18.2 Bit-Operations (72)18.3 Comparison (73)18.4 Conversion (73)18.5 Creation (74)18.6 Element-Order (74)18.7 Features (74)18.8 Logical-Operations (74)18.9 Selection (75)18.10 String-Operators (75)Chapter 19:XLD (76)19.1 Access (76)19.2 Creation (76)19.3 Features (77)19.4 Geometric-Transformations (79)19.5 Sets (79)19.6 Transformation (80)Chapter 1 :Classification1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm功能：把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上。
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Chapter 1 :Classification (4)1.1 Gaussian-Mixture-Models (4)1.2 Hyperboxes (4)1.3 Neural-Nets (5)1.4 Support-Vector-Machines (6)Chapter 2 Control (7)Chapter3 :Develop (8)Chapter 4 :File (10)4.1 Images (10)4.2 Misc (10)4.3 Region (10)4.4 Text (10)4.5 Tuple (11)Chapter 5:Filter (12)5.1 Arithmetic (12)5.2 Bit (12)5.3 Color (13)5.4 Edges (13)5.5 Enhancement (14)5.6 FFT (15)5.7 Geometric-Transformations (16)5.8 Inpainting (17)5.9 Lines (17)5.10 Match (18)5.11 Misc (18)5.12 Noise (18)5.13 Optical-Flow (19)5.14 Points (19)5.15 Smoothing (19)5.16 Texture (20)5.17 Wiener-Filter (20)Chapter 6 :Graphics (21)6.1 Drawing (21)6.2 Gnuplot (22)6.3 LUT (22)6.4 Mouse (23)6.5 Output (23)6.6 Parameters (24)6.7 Text (26)6.8 Window (27)Chapter 7 :Image (28)7.1 Access (28)7.2 Acquisition (28)7.3 Channel (29)7.5 Domain (31)7.6 Features (31)7.7 Format (32)7.8 Manipulation (33)7.9 Type-Conversion (33)Chapter 8 :Lines (33)8.1 Access (33)8.2 Features (34)Chapter 9 :Matching (34)9.1 Component-Based (34)9.2 Correlation-Based (35)9.3 Gray-Value-Based (36)9.4 Shape-Based (36)Chapter 10 :Matching-3D (37)Chapter 11 :Morphology (38)11.1 Gray-Values (38)11.2 Region (39)Chapter 12:OCR（光字符识别） (42)12.1 Hyperboxes (42)12.2 Lexica (42)12.3 Neural-Nets（神经网络） (43)12.4 Support-Vector-Machines （支持矢量机） (44)12.5 Tools (44)12.6 Training-Files (45)Chapter 13:Object (45)13.1 Information (45)13.2 Manipulation (45)Chapter 14:Regions (46)14.1 Access (46)14.2 Creation (46)14.3 Features (47)14.4 Geometric-Transformations (49)14.5 Sets (50)14.6 Tests (50)14.7 Transformation (50)Chapter 15:Segmentation (51)15.1 Classification (51)15.2 Edges (52)15.3 Regiongrowing (52)15.4 Threshold (53)15.5 Topography (53)Chapter 16:System (54)16.1 Database (54)16.3 Information (55)16.4 Operating-System (55)16.5 Parallelization (56)16.6 Parameters (56)16.7 Serial (56)16.8 Sockets (56)Chapter 17:Tools (57)17.1 2D-Transformations (57)17.2 3D-Transformations (59)17.3 Background-Estimator (60)17.4 Barcode (60)17.5 Calibration (61)17.6 Datacode (62)17.7 Fourier-Descriptor (63)17.8 Function (63)17.9 Geometry (64)17.10 Grid-Rectification (65)17.11 Hough (66)17.12 Image-Comparison (66)17.13 Kalman-Filter (67)17.14 Measure (67)17.15 OCV（Open Circuit V oltage | 光学字符校验） (68)17.16 Shape-from (68)17.17 Stereo (69)17.18 Tools-Legacy (70)Chapter 18:Tuple (71)18.1 Arithmetic (71)18.2 Bit-Operations (72)18.3 Comparison (73)18.4 Conversion (73)18.5 Creation (74)18.6 Element-Order (74)18.7 Features (74)18.8 Logical-Operations (74)18.9 Selection (75)18.10 String-Operators (75)Chapter 19:XLD (76)19.1 Access (76)19.2 Creation (76)19.3 Features (77)19.4 Geometric-Transformations (79)19.5 Sets (79)19.6 Transformation (80)Chapter 1 :Classification1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm功能：把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上。
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HALCON算子函數——Chapter 16 : System 16.1 Database
1. count_relation
功能：在HALCON數據庫中實體的數目。
2. get_modules
功能：查詢已使用模塊和模塊關鍵碼。
3. reset_obj_db
功能：HALCON系統的初始化。
16.2 Error-Handling
1. get_check
功能：HALCON控制模式的說明。
2. get_error_text
功能：查詢HALCON錯誤測試後錯誤數目。
3. get_spy
功能：HALCON調試工具當前配置。
4. query_spy
功能：查詢HALCON調試工具可能的設置。
5. set_check
功能：激活和鈍化HALCON控制模式。
6. set_spy
功能：HALCON調試工具的控制。
16.3 Information
1. get_chapter_info
功能：獲取程序有關章節的信息。
2. get_keywords
功能：獲取指定給程序的關鍵字。
3. get_operator_info
功能：獲取關於HALCON程序的信息。
4. get_operator_name
功能：獲取由給定字符串作為它們的名字的程序。
5. get_param_info
功能：獲取關於程序參數的信息。
6. get_param_names
功能：獲取一個HALCON程序參數的名字。
7. get_param_num
功能：獲取一個HALCON程序不同參數類的數目。
8. get_param_types
功能：獲取一個HALCON程序控制參數的缺省數據類型。
9. query_operator_info
功能：聯合操作get_operator_info查詢空檔相關信息。
10. query_param_info
功能：查詢關於操作get_param_info的空檔的在線信息。
11. search_operator
功能：尋找一個關鍵字所有進程的名字。
16.4 Operating-System
1. count_seconds
功能：衡量時間。
2. system_call
功能：執行系統請求。
3. wait_seconds
功能：延遲操作的執行。
16.5 Parallelization
1. check_par_hw_potential
功能：檢測硬件進行並行處理的潛力。
2. load_par_knowledge
功能：從文件中導入自動平行化信息。
3. store_par_knowledge
功能：在文件中存儲關於自動平行化的信息。
16.6 Parameters
1. get_system_
功能：根據HALCON系統參數獲取關於當前的信息。
2. set_system
功能：HALCON系統參數的設置。
16.7 Serial
1. clear_serial
功能：清除一個串行連接的緩沖。
2. close_all_serials
功能：關閉所有的串行設備。
3. close_serial
功能：關閉一個串行設備。
4. get_serial_param
功能：獲取一個串行設備的參數。
5. open_serial
功能：打開一個串行設備。
6. read_serial
功能：讀取一個串行設備。
7. set_serial_param
功能：設置一個串行設備的參數。
8. write_serial
功能：寫入一個串行設備。
16.8 Sockets
1. close_socket
功能：關閉一個插口（接口）。
2. get_next_socket_data_type
功能：決定下一個插口（接口）數據的HALCON數據類型。
3. get_socket_timeout
功能：獲取一個插口（接口）的超時。
4. open_socket_accept
功能：打開一個接受連接請求的插口（接口）。
5. open_socket_connect
功能：打開一個插口到一個已存在的插口。
6. receive_image
功能：通過插口連接接收一副圖像。
7. receive_region
功能：通過插口連接接收區域。
8. receive_tuple
功能：通過插口連接接收一個元組。
9. receive_xld
功能：通過插口連接接收一個XLD對象。
10. send_image
功能：通過插口連接發送一副圖像。
11. send_region
功能：通過插口連接發送區域。
12. send_tuple
功能：通過插口連接發送一個元組。
13. send_xld
功能：通過插口連接發送一個XLD對象。
14. set_socket_timeout
功能：設置一個插口的超時。
15. socket_accept_connect
功能：接受一個監聽插口的連接請求。