Halcon学习2_图形图像数据结构
工业机器视觉基础教程-halcon篇
工业机器视觉基础教程-halcon篇工业机器视觉是指应用机器视觉技术在工业生产中，实现产品质量检测、工业自动化等一系列目标。
而HALCON则是一款功能齐全、具备丰富图像处理库的应用授权软件。
本文将介绍HALCON图像处理中的基本操作和应用。
一、HALCON图像处理的基本操作1.图像加载：使用read_image操作，该操作可以加载多种图像格式的图片文件。
如：read_image(Image, “test.jpg”)。
2.图像显示：使用disp_image操作可以对加载图像进行可视化处理并显示在界面上。
如：disp_image（Image）。
3.图像缩放：resize_image操作可以对图像进行缩放处理，缩放后的图像尺寸可以根据需求调整。
如：resize_image（Image，Image2，800，600，”bilinear”）。
4.图像灰度化：使用rgb1_to_gray操作可以将彩色图像转化为灰度图像。
如：rgb1_to_gray（Image，Image2）。
5.边缘检测：使用edge_image操作可以对图像进行边缘检测，检测出目标区域的轮廓和边缘。
如：edge_image（Image，Image2，”canny”）。
6.形态学操作：morph_operator操作可以对图像进行形态学操作，如膨胀、腐蚀、开、闭等。
如：morph_operator（Image，Image2，”dilation”，5）。
7.颜色分割：color_segmentation操作可以根据像素的颜色信息进行分割处理，一般是针对彩色图像。
如：color_segmentation （Image，Image2，“HSV”，[1, 0，0]，[255， 255， 255]）。
二、HALCON图像处理的应用1.工业质检：HALCON图像处理可以应用于工业质检领域，在生产线上进行产品质量检测，包括外观、尺寸、缺陷等。
2.智能制造：HALCON图像处理可以实现机器视觉智能制造，根据生产工艺流程和生产数据进行智能制造调节和优化。
halcon介绍
HALCON能实现变形模板匹配
HALCON基于形状的匹配允许形状变化
HALCON提供了鲁棒性最强的字符识别算法
HALCON提供了鲁棒性最强的模式匹配算法—— NCC
HALCON提供了鲁棒性最强的模板匹配算法
HALCON 特点之四——全面性
快速
全面
全面性
精确 鲁棒
HALCON提供了全面的工具箱
HALCON从2000年之后支持算子自动并行化
HALCON自动并行化支持全部常见的数据结构
多通道图像处理
图像阵列
区域阵列
轮廓阵列
复杂的算子能自动并行化处理
二维匹配
三维匹配
轮廓提取
点的提取
自动并行化加速依算子而定
threshold derivate_gauss
6 8 7
Speedup factor
USB 2.0 1394a 1394b GigE
4.5m 4.5m (17.5m) 4.5m (10m) 100m
优化，主机配置要求高
Ethernet 100Mbps 100m 易用，多相机使用场合，传输距离远，线 缆价格低，CPU占用高，无标准协议
计算机视觉系统组成——图像处理软件
机器视觉案例 标准计算机 智能摄像机 嵌入式系统
median(7x7)
5
median(15x15)
4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6
Threads
7 8
HALCON特点之二——精确性
快速
全面
精确性
精确 鲁棒
HALCON的标定算法能实现世界坐标系内的精确测量
测量误差
HALCON摄像机标定算法已发展10余年
全面的三维标定
工业机器视觉基础教程-halcon篇
工业机器视觉基础教程-halcon篇工业机器视觉技术是近年来广泛应用于制造业、智能制造等领域的一项先进技术。
而Halcon（halcon软件）作为机器视觉领域的一个重要工具之一，为很多工厂和企业的生产提供了有力的支持。
以下是Halcon基础教程的一些内容：一、图像的基本处理1.图像读取和显示使用 HDevelop 进行图像读取和显示，首先需要打开 Halcon 的环境。
read_image (Image,"图片路径")Using HDevelop 进行图像显示dev_close_window ()dev_open_window (0,0,800,600,"image", "no_titlebar", "") dev_display (Image)2.图像的预处理图像的预处理指对原始图像进行一系列处理，以便于后续处理。
常见的预处理有图像灰度化、平滑化、二值化等。
a.灰度化：将RGB图像转换为灰度图象。
gray_image(Image,GrayImage)b.平滑化：对于物体在图像中可能产生的噪声，需对图像进行平滑化处理。
gauss_filter(Image,GaussImage,2)c.二值化：将灰度图产生为二值图，以便于后续的分析处理。
threshold(Image,Region,20,255)二、圆形和直线的基本检测1、圆形的检测a.使用梯度方向不变性（Gradient direction invariant）方法。
1) 对图像进行预处理，平滑和边缘检测。
gauss_filter(Image,Filtered,3)sobel_amp(Filtered,DerivGaussian,3)2) 选定圆心和半径的最小值和最大值，对圆进行扫描。
find_circles(FilteredCircles,DerivGaussian,MinRadius,Max Radius)3) 对于查找到的圆形和可能的重叠，消除重叠。
halcon知识点总结
halcon知识点总结Halcon基本概念Halcon的全称是HALCON（Highly Optimized Computer Vision Algorithms）, 是由MVTec Software GmbH公司开发的一款强大的视觉处理软件，为工业自动化领域提供了全面的解决方案。
这种软件广泛应用于制造业、半导体行业、电子产业、医药行业等领域，用于机器视觉系统的开发和部署。
Halcon具有以下几个基本概念：1. 图像处理Halcon是一种用于图像处理的软件，它提供了一系列的图像处理算法和工具，可以对图像进行预处理、分割、特征提取、匹配等操作，以满足各种不同的应用需求。
2. 机器视觉Halcon可以应用于机器视觉系统中，用于进行产品质量检测、物体识别和追踪、三维测量等操作，以提高生产效率和产品质量。
3. 算法优化Halcon提供了高度优化的图像处理算法，可以实现高性能和高效率的图像处理，适用于高速和复杂的生产环境。
特性Halcon具有以下一些重要的特性：1. 高性能Halcon使用了一系列高效的图像处理算法和数据结构，以实现高速的图像处理能力，能够满足各种不同的应用需求。
2. 多功能Halcon提供了丰富的图像处理和分析功能，可以用于多种不同的应用场景，如工业自动化、医疗影像、安防监控等。
3. 跨平台Halcon可以在多种不同的操作系统上运行，并且支持多种不同的开发语言和工具，可以轻松集成到现有的系统之中。
应用Halcon在多个领域都有广泛的应用，以下是一些典型的应用场景：1. 工业自动化在工业自动化领域，Halcon可以用于进行产品质量检测、零件识别和追踪、三维测量等操作，以提高生产效率和产品质量。
2. 医疗影像在医疗领域，Halcon可以用于进行医学影像处理和分析，如医学图像的识别、分割、量化分析等，以辅助医生进行诊断和治疗。
3. 安防监控在安防监控领域，Halcon可以用于进行行人识别、车辆识别、人脸识别等操作，以提高监控系统的识别能力和准确度。
HALCON数字图像处理(刘国华)第12章 HALCON混合编程
德国HALCON是一款具有交互式编程开发的图像处理软件，可导出VB C/C++，C#等代码，利用其自有的HDevelop编程工具，可以轻松地实 现代码从HALCON算子到C、C++、C#等程序语言的转化。利用 HDevelop进行图像分析，完成视觉处理程序的开发，程序可以分成不 同的子程序，每个子程序可以只做一件事，像初始化，计算，或是清 除。主程序用于调用其它子程序，传递图像信息或是接收显示结果。 最后，程序导出成我们要用的程序代码，接续下一步工作。
HALCON数字图像处理
案例：芯片检测系统
图12-31 头文件设置
HALCON数字图像处理
案例：芯片检测系统
4）工程设置，和console程序相同，如图12-32和图12-33。
图12-32 工程设置一
HALCON数字图像处理
案例：芯片检测系统
HALCON数字图像处理
图12-33 工程设置二
案例：芯片检测系统
案例：成捆棒材复核计数系统
介绍：成捆复核计数系统是采用机器视觉技术检测棒材端面，通 过图像处理获得棒材中心信息并进行识别计数，实现准确复检计 数的新型检测装置。棒材复核计数系统是由工控机、光源、工业 相机、镜头和HALCON与VB混合编程的成捆棒材复核计数软件组 成。现场采集的成捆棒材图像如图12-2所示。
HALCON数字图像处理
图12-11
案例：电路板缺陷检测系统
新建项目如图12-12所示，选择.NET Framework 4 运行平台，创建 Windows窗体应用程序，修改解决方案名称为“混合编程”，项目 名称为“单片机实例”，选择程序保存路径，创建Form1窗体如图 12-13所示。
HALCON数字图像处理-第4章 HALCON数据结构
行作程用编：码计（算又线称段游的程中编心码、）长是度相、对方简向单。的编码技术。行程编码 的主要思路是将一个相同值的连续串用一个代表值和串长来代替。 例如，有一个字符串“aaabccddddd”，行程编码可以用 H“AL3CaO1Nb数2c字5d图”像来处表理示。图4-19是区域，表4-2是根据图4-19的区
于其具有旋转、平移、尺度等不变特征又称为不变距。在图 像处理中不变距可以作为一个重要的特征来表示区域。 HALCON数字图像处理
4.2 HALCON Region区域
3．区域等效椭圆特征 二阶中心距的一个重要应用就是可以定义一个区域
的方向与范围，而区域的方向和范围可以用等效椭圆来 表示4．。区域凸性特征
HALCON数字图像处理
4.3 HALCON XLD轮廓 2.XLD其他特征 在讲解XLD其他特征之前，需要使用 test_self_intersection_xld算子判断XLD是否自相交。只有 在XLD不自相交的时候有些特征参数才有意义。
HALCON数字图像处理
4.4 Handle句柄
句柄是一个是用来标识对象或者项目的标识符，可以用来描述 窗体、文件等，值得注意的是句柄不能是常量。
g方e向n_是re区gi域on的_p基oi本nt特s(征:R，eg下io面n:几Ro个ws算,C子ol与um区ns域:)方向有关。 （1） li（ne2_）oroireinetnattaitoino(n:_:rReogwiBoeng(iRne,gCioolnBse:g:i:nP,hRio)wEnd,ColEnd:P HhAiL)CON数字图像处理
halcon教程
halcon教程Halcon是一种广泛应用于机器视觉领域的软件库，它提供了丰富的图像处理和分析功能。
本教程将介绍Halcon的基本使用方法，涵盖图像读取、预处理、特征提取、目标检测等常用操作。
1. 图像读取使用Halcon的read_image函数可以从文件中读取图像数据。
可以通过指定文件路径来读取图像，例如：read_image(Image, 'image.jpg')2. 图像预处理在图像处理之前，通常需要对图像进行一些预处理操作，以改善后续处理的效果。
Halcon提供了丰富的预处理函数，如灰度化、平滑、滤波等。
例如，可以使用以下代码对图像进行灰度化处理：gray_image(Image, GrayImage)3. 特征提取Halcon提供了多种特征提取函数，可以从图像中获取有用的信息。
常用的特征包括边缘、角点、斑点等。
例如，可以使用find_edges函数在图像中提取边缘信息：find_edges(GrayImage, Edges, 10, 40)4. 目标检测目标检测是机器视觉中的一个重要任务，Halcon提供了多种目标检测函数和算法。
例如，可以使用find_shape_models函数对图像中的形状进行检测：find_shape_models(GrayImage, Model, AngleStart, AngleExtent, MinScore, NumMatches, SubPixel, Greediness, Result)以上是一些Halcon的基本用法，通过学习这些基础知识，您可以在机器视觉应用中更好地运用Halcon库进行图像处理和分析。
希望这些信息对您有所帮助！。
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的基本数据类型,数据的表示方法
halcon的基本数据类型,数据的表示方法Halcon是一种由MVTec公司开发的专业机器视觉库，广泛应用于图像处理、模式识别、机器人视觉等领域。
Halcon支持多种数据类型，每种数据类型用于表示不同类型的信息，包括图像数据、灰度值、坐标等。
1. 图像数据类型：在Halcon中，图像数据是最常见的数据类型。
Halcon支持常见的图像文件格式，如BMP、JPEG、PNG等。
图像数据在Halcon中通常以二维矩阵表示，其中每个矩阵元素代表图像的像素值。
图像数据的表示方法依赖于具体的应用场景，如可以使用灰度图像或彩色图像进行处理。
2. 灰度值类型：灰度值是图像中每个像素的亮度信息，通常用于表示图像的黑白程度。
在Halcon中，灰度值可以是8位（0-255）、16位（0-65535）或者32位（浮点数）等不同精度的整数或浮点数。
灰度值的表示方法可以通过直方图、灰度分布等统计方法得到。
可以使用Halcon提供的函数进行灰度值的变换、调整和处理。
3. 坐标类型：坐标类型用于表示图像中的位置信息。
在Halcon中，坐标通常使用二维或三维的数值表示，例如表示图像中一个点的坐标（x，y）或者表示图像中一个物体的位置和旋转角度（x，y，φ）。
坐标的表示方法可以基于像素位置或者物理坐标系统，可以使用Halcon提供的函数进行坐标的转换、变换和计算。
4. 角度类型：角度类型用于表示图像中物体的旋转角度信息。
在Halcon中，角度可以以弧度或度数表示，通常取值范围为-π到π或者0到360。
角度的表示方法可以通过直接测量或者基于特征匹配等方式得到。
可以使用Halcon提供的函数进行角度的转换、调整和计算。
5. 多边形类型：多边形类型用于表示图像中物体的轮廓信息。
在Halcon中，多边形通常由一组连续的点坐标表示，每个点的坐标按照顺时针或逆时针顺序连接形成一个封闭的轮廓。
多边形的表示方法可以基于边缘检测、轮廓提取等方式得到。
halcon 数据结构
halcon 数据结构
一、halcon 数据结构
1.HObject
HObject 是 halcon 中所有数据类型的基础类型，它的基本结构包括：
（1）Hobject 对象头（ObjectHeader），它包含有 HObject 的类型，操作码，类型代码等基本信息；
（2）HObject 对象实体，它具体的存储 HObject 对象的内容；
2.HImage、HRegion、HXLDCont、HXLD、HTuple
（1）HImage 是 halcon 中提供的图像类型，可以存储灰度图、RGB图像等多种图像；
（2）HRegion 是 halcon 中提供的图像区域类型，其实体对象中存储着区域的形状、选择方式，坐标等信息；
（3）HXLDCont 是 halcon 中提供的点序列类型，其实体对象中存储着点序列的坐标、选择方式等信息；
（4）HXLD 是 halcon 中提供的线序列类型，其实体对象中存储着线序列的坐标、选择方式等信息；
（5）HTuple 是 halcon 中提供的元组类型，其实体对象中存储着 double 型、string 型等多种数据类型的数据。
3.HOperatorSet
HOperatorSet 是 halcon 中操作符的容器，它用来存储一系列的基本操作符和控制操作符，如：生成、处理、分析、调整等等。
4.HProcedure
HProcedure 是 halcon 中一种特殊的数据类型，它提供了实现
特定功能的运行时机制，它允许在 halcon 中定义一种可运行的模型，模型中作用的 HOperatorSet 变量可以按照需要动态地被替换，从而增强了 HObject 的定义和使用的可灵活性。
Halcon机器视觉实验指导书
机器视觉软件HALCON实验指导书目录实验1 HALCON 概述，应用范例实验2 HDevelop介绍，操作编程范例实验3 HALCON编程接口，高级语言编程实验4 HALCON数据结构，采集硬件接口实验5 HALCON采集硬件配置，图像采集实验6 HALCON二维测量，配准测量与识别定位实验7 HALCON一维测量，尺寸测量实验8 HALCON三维测量，3D重建测量实验1 HALCON 概述，应用范例实验2 HDevelop介绍，操作编程范例1 邮票分割文件名: stamps.dev第一个例子进行文件分析任务。
图5.1展示了部分邮票目录页。
它描述了两种不同的邮票：以图形描述为主和以文字描述为主。
为了使用这个例子，必须把文字描述转化为计算机所能理解的形式。
你可能使用OCR编程方式，你很快发现由于邮票的图形描述会导致大多数的可使用模块产生错误。
于是另一项任务必须要进行预处理：对所有的邮票进行转化 (例如,把邮票转化为灰色有价值的纸)，这样就可以使用OCR处理邮票的剩余部分了。
当创造一个应用程序来解决这种问题,对要处理的对象进行特征提取是非常有帮助的。
这个任务可以为新手提供解决的这类问题一些的经验。
●一般而言，特征提取有如下步骤：邮票比纸要黑。
●邮票包含图像的部分不重叠。
●邮票具有最大最小尺寸。
●邮票是长方形的。
图 5.1: Michel图表的部分页.如果直接使用属性清单而非编程，任务会变得很简单。
可惜由于语言的含糊，这是不可能的。
所以你需要建构具有精确的语法和语义的语言,尽可能接近非正式的描述。
使用HDevelop语法，一个通常的程序看起来如下：dev_close_window ()read_image (Catalog, ’swiss1.tiff’)get_image_pointer1 (Catalog, Pointer, Type, Width, Height)dev_open_window (0, 0, Width/2, Height/2, ’black’, WindowID)dev_set_part (0, 0,Height-1, Width-1)dev_set_draw (’fill’)threshold (Catalog, Dark, 0, 110)dev_set_colored (6)connection (Dark, ConnectedRegions) fi l l_u p(ConnectedRegions, RegionFillUp) select_shape(RegionFillUp, StampCandidates, ’area’,’and’, 10000, 200000)select_shape (StampCandidates,Stamps, ’compactness’, ’and’, 1, 1.5)smallest_rectangle1 (Stamps, Row1, Column1, Row2, Column2)dev_display (Catalog)dev_set_draw (’margin’)dev_set_line_width (3)disp_rectangle1 (WindowID, Row1, Column1, Row2, Column2)由于一些为止的操作符合不熟悉的语法，这个程序咋看起来会很晦涩。
halcon 二分类法
halcon 二分类法
HALCON二分类法是一种机器学习方法，主要包括以下步骤：
1. 创建分类器：创建一个MLP分类器，使用`create_class_mlp`算子。
2. 添加训练样本到分类器：对训练图像进行处理，使用`segment`和`add_samples`程序提取特征向量。
将特征向量和已知类别索引作为训练样本，使用`add_sample_class_mlp`算子添加到分类器中。
3. 训练分类器：在添加所有可行的样本后，使用`train_class_mlp`算子训练分类器。
4. 分类新物体：对新图像进行处理，提取特征向量。
使用`classify_class_mlp`算子对特征向量进行分类，得到类别的索引。
5. 销毁分类器：在程序结束后，使用`clear_samples_class_mlp`算子清除样本，销毁分类器。
通过HALCON二分类法，可以将图像中的物体分为两类，实现对图像的分类和识别。
Halcon学习资料整理
模板匹配1. Shape-Based matching的基本流程HALCON提供的基于形状匹配的算法主要是针对感兴趣的小区域来建立模板，对整个图像建立模板也可以，但这样除非是对象在整个图像中所占比例很大，比如像视频会议中人体上半身这样的图像，我在后面的视频对象跟踪实验中就是针对整个图像的，这往往也是要牺牲匹配速度的，这个后面再讲。
基本流程是这样的，如下所示：⑴首先确定出ROI的矩形区域，这里只需要确定矩形的左上点和右下点的坐标即可，gen_rectangle1()这个函数就会帮助你生成一个矩形，利用area_center()找到这个矩形的中心；⑵然后需要从图像中获取这个矩形区域的图像，reduce_domain()会得到这个ROI；这之后就可以对这个矩形建立模板，而在建立模板之前，可以先对这个区域进行一些处理，方便以后的建模，比如阈值分割，数学形态学的一些处理等等；⑶接下来就可以利用create_shape_model()来创建模板了，这个函数有许多参数，其中金字塔的级数由Numlevels指定，值越大则找到物体的时间越少，AngleStart和AngleExtent决定可能的旋转范围，AngleStep指定角度范围搜索的步长；这里需要提醒的是，在任何情况下，模板应适合主内存，搜索时间会缩短。
对特别大的模板，用Optimization来减少模板点的数量是很有用的；MinConstrast将模板从图像的噪声中分离出来，如果灰度值的波动范围是10，则MinConstrast应当设为10；Metric参数决定模板识别的条件，如果设为’use_polarity’，则图像中的物体和模板必须有相同的对比度；创建好模板后，这时还需要监视模板，用inspect_shape_model()来完成，它检查参数的适用性，还能帮助找到合适的参数；另外，还需要获得这个模板的轮廓，用于后面的匹配，get_shape_model_contours()则会很容易的帮我们找到模板的轮廓；⑷创建好模板后，就可以打开另一幅图像，来进行模板匹配了。
使用halcon描述与实现
使用halcon描述与实现使用Halcon描述与实现Halcon是一种广泛应用于机器视觉领域的软件工具，它提供了强大的图像处理和分析功能，可以帮助我们解决各种视觉相关的问题。
本文将介绍Halcon的基本概念和使用方法，并以一个简单的示例来演示如何使用Halcon进行图像处理。
Halcon主要由一系列的函数和算子组成，这些函数可以用来实现图像的读取、显示、处理和分析等操作。
在使用Halcon之前，我们首先需要了解一些基本概念。
图像是Halcon中的基本数据类型，它由像素组成，每个像素包含了图像中一个点的亮度信息。
Halcon支持多种图像格式，包括灰度图像、彩色图像和深度图像等。
我们可以使用Halcon提供的函数来读取和显示图像，例如read_image和disp_image函数。
在进行图像处理时，我们通常需要对图像进行一系列的操作，例如滤波、边缘检测和形态学处理等。
Halcon提供了丰富的函数和算子来实现这些操作。
例如，我们可以使用filter函数来对图像进行滤波处理，使用edges_image函数来进行边缘检测，使用morphology 函数来进行形态学处理。
除了基本的图像处理操作，Halcon还提供了一些高级的功能，例如模板匹配、特征提取和目标定位等。
这些功能可以帮助我们解决一些复杂的视觉问题。
例如，我们可以使用find_shape_model函数来进行模板匹配，使用shape_feature函数来提取图像的特征，使用find_local_max函数来定位图像中的目标等。
为了更好地理解Halcon的使用方法，我们接下来以一个简单的示例来演示如何使用Halcon进行图像处理。
假设我们有一张包含一些圆形目标的图像，我们的任务是找到图像中所有的圆形目标并标记出来。
我们可以使用read_image函数读取图像，并使用disp_image函数显示图像。
然后，我们可以使用threshold函数将图像转换为二值图像，只保留目标区域。
halcon入门
HALCON初识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知识点总结
Halcon知识点总结Halcon是一种强大的机器视觉编程软件，广泛应用于图像处理和机器视觉领域。
它提供了丰富的算法库和工具，使开发人员能够开发出高效、精确的视觉应用程序。
在本文中，我将总结一些Halcon的关键知识点。
1.Halcon基础知识 Halcon是一种面向对象的编程语言，具有强大的图像处理能力。
它支持多种图像格式，并提供了丰富的图像处理函数和算法。
要使用Halcon，首先需要了解其基本语法和函数的使用方法。
2.图像输入与输出在Halcon中，图像可以从文件中读取或通过相机进行采集。
要从文件中读取图像，可以使用read_image函数，该函数接受图像文件的路径作为参数。
要将图像保存到文件中，可以使用write_image函数，并指定保存路径和文件格式。
3.图像预处理在进行图像处理之前，通常需要对图像进行预处理，以提高处理的效果。
Halcon提供了丰富的图像预处理函数，包括图像平滑、增强、滤波等。
常用的预处理函数包括gauss_filter、median_image和enhance等。
4.图像分割与特征提取图像分割是图像处理中的一项重要任务，它将图像分割成具有不同特征的区域。
Halcon提供了多种图像分割算法，例如阈值分割、边缘检测和区域生长等。
完成图像分割后，可以使用特征提取函数获取每个区域的特征，如区域的形状、大小和颜色等。
5.目标定位与匹配目标定位是在图像中找到感兴趣的目标位置。
Halcon提供了多种目标定位算法，包括模板匹配、形状匹配和关键点匹配等。
通过设定合适的模板或特征描述子，可以在图像中准确地定位目标位置。
6.二维码和条形码识别在许多应用中，需要对二维码和条形码进行自动识别。
Halcon提供了方便的函数和工具，用于解码和识别不同类型的二维码和条形码。
通过使用相应的函数，可以实现快速而准确的二维码和条形码识别。
7.三维视觉与立体匹配除了二维视觉外，Halcon还提供了强大的三维视觉功能。
halcon hobject结构
halcon hobject结构Halcon HObject结构是Halcon图像处理软件中的一个重要概念，它是Halcon中用来表示图像、区域、XLD等数据的基本数据类型。
HObject结构的设计非常灵活，可以根据不同的应用场景进行扩展和定制，因此在Halcon图像处理中具有非常重要的作用。
HObject结构的定义包括两个部分：类型和数据。
类型部分定义了HObject结构的种类，包括图像、区域、XLD等；数据部分则是具体的数据内容，例如图像的像素值、区域的边界点等。
HObject结构的数据部分可以通过Halcon提供的一系列函数进行访问和修改，这些函数包括HGetImage、HGetRegion、HGetXld等。
HObject结构的灵活性体现在它的扩展性和定制性上。
Halcon提供了一系列函数，可以用来创建和修改HObject结构，例如HImage、HRegion、HXLD等。
此外，用户还可以通过自定义数据类型和相应的访问函数，来扩展HObject结构的功能。
例如，用户可以定义一个新的数据类型，用来表示三维点云数据，并提供相应的访问函数，这样就可以将三维点云数据存储在HObject结构中，并进行相应的处理和显示。
HObject结构的使用非常广泛，几乎涵盖了Halcon图像处理的所有功能。
例如，在图像处理中，HObject结构可以用来表示原始图像、处理结果、感兴趣区域等；在机器视觉中，HObject结构可以用来表示检测到的物体、测量结果、匹配模板等。
因此，熟练掌握HObject 结构的使用，对于Halcon图像处理的学习和应用都非常重要。
总之，Halcon HObject结构是Halcon图像处理软件中的一个重要概念，它是表示图像、区域、XLD等数据的基本数据类型。
HObject结构的设计非常灵活，可以根据不同的应用场景进行扩展和定制，因此在Halcon图像处理中具有非常重要的作用。
熟练掌握HObject结构的使用，对于Halcon图像处理的学习和应用都非常重要。
halcon hobject结构
Halcon Hobject结构介绍Halcon是一种广泛应用于计算机视觉和图像处理领域的软件库。
它提供了丰富的函数和工具，可用于多种图像处理任务。
其中一个重要的数据结构是Halcon Hobject结构，它被用于存储和处理图像和其他相关数据。
Hobject结构的概述Hobject是Halcon中最重要的数据结构之一。
它是一个通用的图像对象，可以表示一个图像、一个图像区域、一个标记、一组3D点云等等。
Hobject可以在Halcon函数之间传递，并在不同的处理步骤中使用和修改。
Hobject结构的定义如下：typedef Hobject__* Hobject;这个结构实际上是一个指针类型，指向Halcon内部数据结构的实例。
创建Hobject对象要创建一个Halcon Hobject对象，可以使用Halcon提供的创建函数。
以下是一些常用的创建函数：创建一个空的Hobject对象Halcon中不提供一个能直接创建空的Hobject对象的函数。
然而，我们可以通过初始化一个已有的Hobject对象，并将其设置为空来实现这个目的。
创建一个包含图像的Hobject对象Hobject ExpObjImage(himage image)这个函数将一个Halcon图像对象转换为一个Hobject对象。
创建一个包含图像区域的Hobject对象Hobject ExpObj(hregion region)这个函数将一个Halcon图像区域对象转换为一个Hobject对象。
创建一个包含3D点云的Hobject对象Hobject ExpObj(pointcloud cloud)这个函数将一个Halcon 3D点云对象转换为一个Hobject对象。
Hobject对象的属性与方法Hobject对象具有许多属性和方法，可以用来操作和处理图像数据。
以下是一些常用的属性和方法：获取Hobject对象类型int ObjectType(Hobject object)这个方法返回一个整数值，代表Hobject对象的类型。
halcon语法 gen_rectangle2
halcon语法 gen_rectangle2【原创版】目录1.概述 halcon 语法和 gen_rectangle2 函数2.gen_rectangle2 函数的使用方法3.gen_rectangle2 函数的参数4.gen_rectangle2 函数的返回值5.使用 gen_rectangle2 函数的示例正文1.概述 halcon 语法和 gen_rectangle2 函数halcon 是一种用于图像处理的编程语言，其语法简洁且易于理解。
在 halcon 中，gen_rectangle2 函数是一种用于生成矩形区域的函数。
2.gen_rectangle2 函数的使用方法gen_rectangle2 函数的使用方法非常简单。
用户只需在程序中调用此函数，并传入所需的参数即可。
3.gen_rectangle2 函数的参数gen_rectangle2 函数的参数包括：- 矩形的左上角坐标（x1, y1）- 矩形的右下角坐标（x2, y2）- 矩形的宽度和高度（dx, dy）4.gen_rectangle2 函数的返回值gen_rectangle2 函数的返回值是一个表示矩形区域的 halcon 数据结构。
5.使用 gen_rectangle2 函数的示例以下是一个使用 gen_rectangle2 函数的示例：```halcongen_rectangle2 (10, 20, 50, 30)→ rect1→ area_center (rect1)→ area_size (rect1)```在这个示例中，我们首先使用 gen_rectangle2 函数生成一个左上角坐标为 (10, 20)，右下角坐标为 (50, 30)，宽度为 50，高度为 30 的矩形区域。
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1·Image
在Halcon中，Image=Channel+Domain，其中，像素点放在channel矩阵中，根据ROI对Image进行描述。
2·Region
为某些符合要求性质的像素子集，或者说一些被选择的图块区域s，region大小不受图像限制，有fill和margin两种表达方式，可用于压缩。
*选择相应区域
select_shape(regions,output,'select type',..requirements)
*计算相应区域的面积，中心坐标
area_center(regions,area,row,column)
*不规则区域的转换
shape_trans(region,regiontrans,type)
3·图型变量XLD(eXtended Line Descriptions)
XLD代表亚像素级别的轮廓或者多边形
*XLD的选择操作
select_shape_xld(XLD : SelectedXLD : Features, Operation, Min, Max : )
select_contours_xld(Contours : SelectedContours : Feature, Min1, Max1, Min2, Max2 : )
*计算xld的面积以及中心位置
//area_center_xld(XLD:::Area,row,column,pointOrder)
*Xld 的拟合操作(fit_***_contour_xld) 把不完整的形状拟合完整
fit_line_contour_xld
fit_circle_contour_xld
fit_ellipse_contour_xld
fit_rectangle2_contour_xld
4·读取照片方法
a·申明一个数组，分别保存路径
ImagePath:=[]
ImagePath[0]:='D:/1.bmp'
ImagePath[1]:='D:/2.bmp'
ImagePath[2]:='D:/3.bmp'
for i:=0 to 2 by 1
read_image(Image,ImagePath[i])
endfor
b·利用for循环直接读取
for i:=1 to 3 by 1
read_image(Image,'D:/’+'i'+'.bmp')
endfor
c·利用Halcon自带功能读取
助手-打开新的Image Acquisition-选择路径/选择文件-代码生成-插入代码
list_files(输入文件目录地址，选取的要求(files指定选取文件格式，recursive递归，深入所有，derectories选取文件夹，follow_links,max_depth 5...)，输出的被选择的文件列表) 选择符合规则的tuple,其中\\.是转义符，等价于'-->'
tuple_regexp_select(文件名字，['\\.(bmp|tif)$','ignore_case忽略大小写'],输出)
fabric文件路径
*生成代码如下
list_files ('C:/Users/zl/Desktop', ['files','follow_links'], ImageFiles)
tuple_regexp_select(ImageFiles,['\\.(tif|tiff|gif|bmp|jpg|jpeg|jp2|png|pcx|pgm|ppm|pbm|xwd|ima)$','ignore _case'], ImageFiles)
for Index := 0 to |ImageFiles| - 1 by 1
read_image (Image, ImageFiles[Index])
* Do something
endfor。