halcon图类型转换代码
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学习之七：改变图像的现实方式和大小
Halcon学习之七：改变图像的现实方式和大小change_format ( Image : ImagePart : Width, Height : )改变Image图像大小,而且ImagePart图像为灰度值图像。
crop_domain ( Image : ImagePart : : )从Image图像中裁剪一个矩形区域。
这个矩形的周长最小。
crop_domain_rel ( Image : ImagePart : Top, Left, Bottom, Right : )删除相关区域，Top为顶端裁剪的行数，Left，Bottom，Right类似。
crop_part ( Image : ImagePart : Row, Column, Width, Height : )删除一个矩形图像区域。
Row为右上角的列标索引。
Width, Height为新图像ImagePart的宽度和高度。
crop_rectangle1 ( Image : ImagePart : Row1, Column1, Row2,Column2 : )删除一个矩形图像区域。
tile_channels ( Image : TiledImage : NumColumns, TileOrder : )将多通道图像平铺为一幅大的单通道图像。
NumColumns为平铺的列数。
TileOrder为平铺的方式。
tile_images ( Images : TiledImage : NumColumns, TileOrder : )将多通道平铺。
程序：[c-sharp]view plaincopyprint?1.read_image (Image, 'G:/Halcon/机器视觉/images/brycecanyon1.png')2.get_image_pointer1 (Image, Pointer, Type, Width, Height)3.change_format (Image, ImagePart, Width/2, Height/2)4.crop_domain (Image, ImagePart1)5.crop_domain_rel (ImagePart1, ImagePart2, -20, -20, -1, -1)6.crop_part (ImagePart2, ImagePart3, 100, 100, Width, Height)7.crop_rectangle1 (ImagePart3, ImagePart4, 100, 100, 200, 200)8.tile_channels (Image, TiledImage, 2, 'horizontal')9.tile_images (Image, TiledImage1, 1, 'vertical')10.t ile_images_offset (Image, TiledImage2, 0, 0, 50, 50, -1, -1,Width, Height)。
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命令中文注解
read_image (WaferDies, 'wafer_dies')read_image (图片在程序中的名称, '图片在计算机中的名称')reopen_window_fit (WaferDies, 700, 0, 0, WindowHandle)reopen_window_fit (图片在程序中的名称, 700, 0, 0, WindowHandle)init_font (WindowHandle, -1, 2)和字体有关的一个命令get_window_extents (WindowHandle, _, _, WindowWidth, WindowHeight)设置窗口大小和位置dev_update_all ('off')把所有的dev_update从'on'设到'off'，这似乎是设定文本显示的滚动与否dev_set_draw ('margin')定义区域填充模式。
如果DrawMode设置为'fill'，输出地区被填满，如果设置为'margin'，只有轮廓显示出来。
get_image_pointer1 (WaferDies, _, _, Width, Height)get_image_pointer1( Image : : : Pointer, Type, Width, Height )Access the pointer of a channel.The operator get_image_pointer1 returns a pointer to the first channel of the image Image. Additionally, the image type (Type= 'byte', 'int2', 'uint2', etc.) and the image size (width and height) are returned. Consequently, a direct access to the image data in the HALCON database via the pointer is possible from the programming language in which HALCON is used. An image is stored in HALCON linearized in row major order, i.e., line by line.指令get_image_pointer1返回一个图像WaferDies的第一通道的指针。
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三通道转单通道算子
Halcon三通道转单通道算子1. 简介Halcon是一种先进的机器视觉开发库，提供了丰富的图像处理算法和函数。
在图像处理中，有时候需要将彩色图像转换为灰度图像，以便进行后续的分析和处理。
本文将介绍如何使用Halcon来实现三通道（RGB）图像到单通道（灰度）图像的转换。
2. 算法原理在RGB图像中，每个像素由三个通道的数值组成，分别表示红色、绿色和蓝色的亮度。
而灰度图像只有一个通道，每个像素只有一个数值来表示亮度。
因此，将RGB图像转换为灰度图像需要将三个通道的数值进行合并。
常见的灰度化算法有平均值法、加权平均法、最大值法、最小值法等。
其中，平均值法是最简单的一种方法，即将RGB三个通道的数值取平均值作为灰度图像的数值。
3. 算法步骤步骤1: 导入Halcon库首先，需要导入Halcon库，以便使用其中的函数和算子。
可以使用以下代码导入Halcon库：import halcon as ha步骤2: 加载图像使用Halcon的read_image函数加载RGB图像。
图像路径可以根据实际情况进行修改。
image = ha.read_image('path/to/image.jpg')步骤3: 分离通道使用Halcon的channels_to_image函数将RGB图像的三个通道分离出来。
red_channel, green_channel, blue_channel = ha.channels_to_image(image, 'rgb')步骤4: 合并通道使用Halcon的compose3函数将分离出的三个通道合并为一个灰度图像。
gray_image = pose3(red_channel, green_channel, blue_channel)步骤5: 显示结果使用Halcon的disp_image函数显示转换后的灰度图像。
ha.disp_image(gray_image)步骤6: 保存结果使用Halcon的write_image函数将转换后的灰度图像保存到指定路径。
halcon 反射变换 变形
Halcon反射变换变形一、引言Halcon是一款强大的机器视觉库，提供了丰富的图像处理和分析功能。
其中，反射变换是Halcon中的一个重要功能，可以对图像进行形变操作。
本文将详细介绍Halcon中的反射变换功能，包括原理、应用场景和实现方法。
二、原理2.1 反射变换概述反射变换是指通过将图像按照某个轴进行反转，从而实现图像的形变。
在Halcon 中，可以通过指定反射变换的轴和变换类型来实现不同的图像形变效果。
2.2 反射变换的数学原理反射变换可以通过矩阵运算来表示。
假设图像的坐标为(x, y)，进行水平反射变换时，可以通过以下公式计算新坐标(x’, y’)：x' = -xy' = y同样地，进行垂直反射变换时，可以通过以下公式计算新坐标(x’, y’)：x' = xy' = -y2.3 反射变换的实现方法在Halcon中，可以通过调用相应的函数来实现反射变换。
具体而言，可以使用flip_image函数来实现图像的反射变换。
该函数需要指定反射变换的轴和变换类型作为输入参数，并返回变换后的图像。
三、应用场景反射变换在机器视觉中有广泛的应用场景，下面列举了几个常见的应用场景。
3.1 图像翻转图像翻转是反射变换的一种简单应用，可以将图像沿水平或垂直方向进行翻转。
通过图像翻转可以实现镜像效果，常用于图像处理和设计中。
3.2 物体识别在物体识别中，反射变换可以用于对图像进行形变，从而提高物体识别的准确性。
通过反射变换，可以将物体在不同角度下的图像进行对齐，减少干扰因素，提高识别率。
3.3 视觉导航在视觉导航中，反射变换可以用于对图像进行形变，从而实现对目标物体的跟踪和定位。
通过反射变换，可以将目标物体在不同视角下的图像进行对齐，减少干扰因素，提高导航的准确性。
3.4 图像拼接在图像拼接中，反射变换可以用于对图像进行形变，从而实现不同图像的无缝拼接。
通过反射变换，可以将不同图像的边缘进行对齐，减少拼接的瑕疵，提高拼接的质量。
halcon常用算子中文说明
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数据类型
halcon数据类型⼀.两种数据类型：1.图像类型1*（1）图像类型2 read_image (Image, 'fabrik')3 dev_get_window(WindowHandle)45* (2)region 区域6 gen_rectangle1 (Rectangle, 30, 20, 100, 200)78* (3)xld轮廓9 gen_contour_region_xld (Rectangle, Contours, 'border')2.控制类型1*2.控制类型（字符串，整型，⼩数 ,数组，句柄）2 str:='abc'3 Num:=1004 Cont:=12.35* 数组有两种6* 图形数组：多个图形在⼀个变量⾥⾯，可以通过算⼦提取不同的元素7* 控制数组：区别与编程语⾔的数组（包含同⼀类型的多个元素），元组是混合类型的多元素组合容器8 tuple:=['abc',123,123.4,false]9 array:=[10,20,30,40,50]1011* 句柄12 reduce_domain (Image, Rectangle, ImageReduced)13 create_shape_model (ImageReduced, 'auto', -0.39, 0.79, 'auto', 'auto', 'use_polarity', 'auto', 'auto', ModelID)14 clear_shape_model (ModelID)⼆.运算符赋值（:=）⽐较（<,>,<=,>=,==,!=）逻辑运算（and,or,not）1 str:='abc'2 Num:=1003 Cont:=12.3456if (A>10)7 endif8910if (A>10 and A<20)11 endif1213if (not(A=3))14 endif三.控制流for while swtich1for Index := 1 to 5 by 12continue3 endfor456 k:=07while (k!=100)8 k:=k+19 endwhile1011switch (k)12case1:13 stop()14case2:15 stop ()16 endswitch四.数组1* 定义⽅法2 Tuple1:=[]3* 创建⼀个具有100个元素的数组，且每个元素的值都是200 4 Tuple2:=gen_tuple_const(100,200)5* 对数组进⾏赋值，对数组进⾏初始化6 Tuple3:=[100,200,300]78* 对某⼀个元素赋值9 Tuple3[2]:=21011 * 数组连接(将t1和t2按顺序连接成t3)12 t1:=[1,2,3]13 t2:=[4,5,6,7]14 t3:=[t1,t2]15 tuple_concat (t1,t2,t3)1617* 选择数组t3中的第3个元素（结果:3）18 k1:=t3[2]19 k2:=subset(t3,2)20 tuple_select (t3,2,k3)212223* 选取数组中第2个到第4个元素组成新的数组24 t1:=[100,200,300,400,500,600]25 t2:=t1[1:3]26 tuple_select_range (t1, 1, 3, t3)2728* 删除数组中的第2个元素（结果：100，300，400，500）29 t5:=[100,200,300,400,500]30 t6:=remove(t5,1)31 tuple_remove (t5,1,t7)3233* 查询200在数组中出现的位置，没有则返回 -134 t8:=[100,200,300,400,500]35 k8:=find(t8,200)36 tuple_find (t8,200,k9)五.异常处理1 read_image (Image1, 'fabrik')2 dev_set_check ('~give_error')3try4 threshold (Image1, Region, 128, 255)5catch (Exception)6* 第0个元素：错误代码7 * 第1个元素：错误描述8* 第5个元素：产⽣错误的算⼦9 ErrorCode:=Exception[0]10 ErrorDescribe:=Exception[1]11 ErrorOper:= ErrorDescribe[5]12 endtry。
halcon shape_trans详解(一)
halcon shape_trans详解(一)Halcon shape_trans详解1. shape_trans的作用shape_trans是Halcon中的一个函数，用于对图像中的形状进行变换。
它可以实现平移、缩放、旋转等常见的几何变换操作，使得形状在图像中的位置和尺寸发生改变。
2. shape_trans的基本用法shape_trans的基本用法如下：shape_transformed = shape_trans(shape, Type, Param)•shape：输入的形状。
•Type：变换类型，可以是”translate”（平移）、“scale”（缩放）、“rotate”（旋转）等。
•Param：变换参数，根据不同的变换类型而不同。
3. 平移变换平移变换是指将形状在图像中沿水平和垂直方向移动一定的距离。
平移变换的参数由一个二元组(x, y)表示，表示在水平方向上平移x个像素，在垂直方向上平移y个像素。
示例代码如下：translated_shape = shape_trans(shape, "translate", (x, y))4. 缩放变换缩放变换是指通过改变形状的尺寸，使其在图像中变大或变小。
缩放变换的参数由一个标量表示，表示在水平和垂直方向上的缩放比例，若该比例小于1则形状变小，若大于1则形状变大。
示例代码如下：scaled_shape = shape_trans(shape, "scale", scale_fa ctor)5. 旋转变换旋转变换是指将形状按照一定的角度旋转。
旋转变换的参数由一个标量表示，表示旋转角度，以弧度为单位。
正值表示顺时针方向旋转，负值表示逆时针方向旋转。
示例代码如下：rotated_shape = shape_trans(shape, "rotate", rotati on_angle)6. 结束语通过shape_trans函数，我们可以方便地实现对图像中形状的平移、缩放和旋转等操作。
halcon 转c++ 三角化算子 释放内存
【主题】halcon 转c++ 三角化算子释放内存【内容】一、Halcon 转 C++ 的必要性在开发过程中，我们经常会遇到需要在 Halcon 中进行图像处理，然后将处理结果传递到 C++ 中进行后续处理的情况。
这就需要对Halcon 中的图像数据进行转换，以便在 C++ 中进行后续操作。
了解如何进行 Halcon 到 C++ 的数据转移是非常必要的。
二、Halcon 转 C++ 三角化算子在进行 Halcon 到 C++ 的数据转移时，经常会用到三角化算子来处理图像数据。
三角化算子是一种常见的图像处理算法，通过对图像中的点进行连接，从而生成三角形网格，用于模拟图像的曲面或边缘。
在Halcon 中，有专门的三角化算子函数可以用来进行图像的三角化处理。
三、释放内存的重要性在进行图像处理时，内存的合理分配和释放是非常重要的。
如果内存没有得到及时释放，就会导致内存泄漏的问题，进而影响程序的性能和稳定性。
在进行 Halcon 到 C++ 的数据转移时，需要注意及时释放内存，以保证程序的稳定运行。
四、Halcon 转 C++ 三角化算子的步骤1. 获取 Halcon 图像数据需要在 Halcon 中获取到图像数据，可以通过读取图像文件或者进行实时采集获取图像数据。
2. 转换为 C++ 中的数据类型将 Halcon 中的图像数据转换为 C++ 中的数据类型，通常会使用一些数据转换函数来完成这一步骤。
3. 进行三角化处理在 C++ 中调用三角化算子函数，对图像数据进行三角化处理，生成三角形网格数据。
4. 释放 Halcon 图像数据在三角化处理完成后，需要及时释放 Halcon 中的图像数据，以避免内存泄漏的问题出现。
五、释放内存的方法在C++ 中，通常会使用特定的函数来释放内存，如delete、free 等。
对于 Halcon 中的图像数据，可以调用专门的函数来释放内存，确保内存得到有效释放。
六、总结在进行 Halcon 转 C++ 的三角化算子处理时，需要注意及时释放内存，避免内存泄漏的问题出现。
halcon 用法
Halcon（Halcon Imaging Library）是由MVTec 公司开发的一款强大的机器视觉库。
它提供了丰富的图像处理和机器视觉功能，用于解决各种图像处理问题。
以下是一些Halcon 的基本用法示例：图像加载与显示：#include "HalconCpp.h"using namespace HalconCpp;int main(){HalconWindow window;window.OpenWindow(0, 0, 500, 500, 0, "visible", "", &window);HImage image;ReadImage(&image, "path/to/your/image.jpg");DispObj(image, window);// 等待用户点击窗口关闭window.Click();return 0;}图像处理：#include "HalconCpp.h"using namespace HalconCpp;int main(){HImage image;ReadImage(&image, "path/to/your/image.jpg");// 转换为灰度图像HImage grayImage;Rgb1ToGray(image, &grayImage);// 边缘检测HImage edges;EdgesSubPix(grayImage, &edges, "canny", 1.5, 30, 50);// 显示边缘图像DispObj(edges, HalconWindow("visible", "", 0, 0, 500, 500, 0));return 0;}图像匹配：#include "HalconCpp.h"using namespace HalconCpp;int main(){HImage modelImage, searchImage;ReadImage(&modelImage, "path/to/your/model_image.jpg");ReadImage(&searchImage, "path/to/your/search_image.jpg");// 创建模板HImage model;GenRectangle1(&model, 100, 100, 200, 200);// 模板匹配HImage resultImage;MatchTemplate(modelImage, model, &resultImage, "use_polarity", "all");// 显示匹配结果DispObj(resultImage, HalconWindow("visible", "", 0, 0, 500, 500, 0));return 0;}二维码识别：#include "HalconCpp.h"using namespace HalconCpp;int main(){HImage image;ReadImage(&image, "path/to/your/image_with_qrcode.jpg");// 查找并读取二维码HString result;FindDataCode2d(image, &result, "max_code_num", 1);// 显示结果DispText(HalconWindow("visible", "", 0, 0, 500, 500, 0), result);return 0;}这些是Halcon 的一些基本用法示例。
halconhobject与opencv的mat格式的相互转换-概述说明以及解释
halconhobject与opencv的mat格式的相互转换-概述说明以及解释1.引言1.1 概述:在计算机视觉领域，HalconHObject和OpenCV的Mat格式是常用的图像数据存储和处理方式。
HalconHObject是由MVTec公司开发的一种图像数据类型，而OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算功能。
在实际应用中，我们经常需要将HalconHObject格式的图像转换为OpenCV的Mat格式，或者将OpenCV的Mat格式的图像转换为HalconHObject格式，以满足不同库之间的数据交换需求。
本文将重点探讨如何进行HalconHObject与OpenCV的Mat格式之间的相互转换，分析两种格式转换的优缺点，为读者提供详细的转换方法和应用领域展望，帮助读者更好地理解和应用这两种图像数据格式。
1.2 文章结构:本文主要分为引言、正文和结论三个部分。
在引言部分，将介绍本文的概述、文章结构和目的。
在正文部分，将详细介绍如何将HalconHObject转换为OpenCV的Mat格式以及将OpenCV的Mat格式转换为HalconHObject的方法，并对这两种格式转换的优缺点进行比较。
最后，在结论部分，将总结HalocnHObject与OpenCV的Mat格式相互转换的方法，展望其在应用领域的潜力，并给出结论。
整个文章将围绕着halconhobject与opencv的mat格式的相互转换展开，为读者提供详细的技术指导和分析。
1.3 目的本文旨在探讨和比较HalconHObject与OpenCV的Mat格式之间的相互转换方法。
通过深入研究这两种格式之间的转换过程，我们可以更好地了解它们各自的优缺点，并掌握如何有效地在它们之间进行转换。
同时，我们也希望通过本文的分享，为在图像处理和计算机视觉领域工作的读者提供有价值的知识和参考，帮助他们在实际项目中更好地应用这两种格式，提高工作效率和精度。
Halcon图像与Opencv图像相互转换（C++代码）
Halcon图像与Opencv图像相互转换（C++代码）在将halcon程序转换到C++代码后有时我们会经常涉及到Halcon里面的Hobject类型的Image与Opencv里面的IplImage类型的Image之间的相互转换。
相互转换分装成了两个函数，具体实现如下：（1）、从Hobject到IplImageIplImage* HImageToIplImage(Hobject &Hobj){IplImage* pImage;HTuple htChannels;char cType[MAX_STRING];Hlong width,height;width=height=0;//转换图像格式convert_image_type(Hobj,&Hobj,"byte");count_channels(Hobj,&htChannels);if(htChannel[0].I()==1){unsinged char* ptr;get_image_pointer1(Hobj,(Hlong*)&ptr,cType,&width,&heig ht);pImage=cvCreateImage(cvSize(width,height),IPL_DEPTH_8U ,1);for(int i=0;i<height;i++){memcpy(pImage->imageData+pImage->widthStep*i,ptr+w idth*i,width);}}if(htChannels[0].I()==3){unsinged char *ptrRed , *ptrGreen , *ptrBlue;ptrRed=ptrGreen=ptrBlue=NULL;get_image_pointer3(Hobj,(Hlong*)&ptrRed,(Hlong*)&ptrGr een,(Hlong*)&ptrBlue,cType,&width,&height)IplImage *pImageRed , *pImageGreen , *pImageBlue ;pImage=cvCreateImage(cvSize(width,height),IPL_DEPTH_8U ,3);pImageRed=cvCreateImage(cvSize(width,height),IPL_DEPTH _8U,1);pImageGreen=cvCreateImage(cvSize(width,height),IPL_DEP TH_8U,1);pImageBlue=cvCreateImage(cvSize(width,height),IPL_DEPT H_8U,1);for(int i=0;i<height;i++){memcpy(pImageRed->imageData+pImageRed->widthStep *i , ptrRed+width*i , width);memcpy(pImageGreen->imageData+pImageGreen->width Step*i , ptrGreen+width*i , width);memcpy(pImageBlue->imageData+pImageBlue->widthSte p*i , ptrBlue+width*i , width);}cvMerge(pImageBlue,pImageGreen,pImageRed,NULL,pImag e);cvReleaseImage(&pImageRed);cvReleaseImage(&pImageGreen);cvReleaseImage(&pImageBlue);}return pImage;}（2）、从IplImage到HobjectHobject IplImageT oHImage(IplImage* pImage){Hobject Hobj;if(pImage->nChannels==1){int height=pImage->height;int width=pImage->width;uchar *dataGray=new uchar[width*height];for(int i=0; i<height; i++){memcpy(dataGray+width*i,pImage->imageData+pImage->widthStep*i,width);}gen_image1(&Hobj,"byte",pImage->width,pImage->height, (Hlong)(dataGray));delete[ ] dataGray;}if(pImage->nChannels==3){IplImage *IpImageRed, *IplImageGreen, *IplImageBlue;IplImageRed=cvCreateImage(cvSize(pImage),IPL_DEPTH_8U ,1);IplImageGreen=cvCreateImage(cvSize(pImage),IPL_DEPTH_ 8U,1);IplImageBlue=cvCreateImage(cvSize(pImage),IPL_DEPTH_8 U,1);cvSplit(pImage, pImageBlue, pImageGreen, pImageRed,NULL);uchar* dataRed=new uchar[pImage->width*pImage->height];uchar* dataGreen=new uchar[pImage->width*pImage->height];uchar* dataBlue=new uchar[pImage->width*pImage->height];int height=pImage->height;int width=pImage->width;for(int i=0; i<height; i++){memcpy(dataRed+width*i,pImageRed->imageData+pImageRed->widthStep*i,width);memcpy(dataGreen+width*i,pImageGreen->imageData+pImageGreen->widthStep*i,width);memcpy(dataBlue+width*i,pImageBlue->imageData+pImageBlue->widthStep*i,width);}gen_image3(&Hobj,"byte",pImage->width,pImage->height, (Hlong)(dataRed),(Hlong)(dataGreen),(Hlong)(dataBlue));cvReleaseImage(&pImageRed);cvReleaseImage(&pImageGreen);cvReleaseImage(&pImageBlue);delete[ ] dataRed;delete[ ] dataGreen;delete[ ] dataBlue;}return Hobj;}（3）、封装一个画图函数void DrawPicToHDC(IplImage* img , UINT ID){CDC* pdc=GetDlgItem(ID)->GetDC();HDC hdc=pdc->GetSafeHdc();CRect rect;GetDlgItem(ID)->GetClientRect(&rect);CvvImage vvimg;vvimg.CopyOf(img);vvimg.DrawToHDC(hdc , &rect);ReleaseDC(pdc);}（4）、测试新建一个MFC对话框项目，添加一个pic控件，ID为IDC_IMG，添加一个图片显示按钮ShowImg，双击按钮添加消息处理函数，如下建立一个全局变量IplImage* opencv_image;void OnBnClickedShowimg(){Hobject Image;read_image(&Image,"E:/.../1.jpg");opencv_image=HImageToIplImage(Image);DrawPicT oHDC(opencv_image,IDC_IMG);cvReleaseImage(&opencv_image);}如果没有语法输入错误，应该就没问题了，可以将Halcon的图片转换为Opencv的图片，然后画到pic控件上。
halcon-rgb1_to_gray将RGB图像转换为灰度图像
在 QtCreator中
HObject ho_Image, ho_Image1; ReadImage(&ho_Image, "D:/bb/tu/ma.jpg");
*将RGB图像转换为灰度图像 *将会使用如下公式进行转化：gray = 0.299 * red + 0.587 * green + 0.114 * blue *如果输入图像是单通道图像，则会直接复制给输出图像 *参数1：彩色图像 *参数2：灰色图像
dev_open_window(0,10,500,300,'black',WindowHandle) dev_display(Image)
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halcon-rgb1_to_gray将 RGB图像转换为灰ຫໍສະໝຸດ 图像在 HDevelop中
read_image (Image, 'D:/bb/tu/ma.jpg')
rgb1_to_gray(Image,Image1)
cv::Mat Image,Image1; Image=HObject2Mat(ho_Image); Image1=HObject2Mat(ho_Image1);
cv::imshow("Image",Image); cv::imshow("Image1",Image1);
Rgb1ToGray(ho_Image, &ho_Image1); //将RGB图像转换为灰度图像 //将会使用如下公式进行转化：gray = 0.299 * red + 0.587 * green + 0.114 * blue //如果输入图像是单通道图像，则会直接复制给输出图像 //参数1：彩色图像 //参数2：灰色图像
Halcon、opencv与C++的图像数据转换 - 副本
Halcon、opencv与C++的图像数据转换halcon、opencv和C++图像内存数据处理机制有差异，在进行相互转换的时候需要注意内存数据排列问题，否则可能出现花图或者多出黑边等现象。
Halcon自身处理不需要考虑字节对齐，但opencv和C++需要考虑，相互转换的时候均需要考虑字节对齐问题。
Halcon的图像内存机制是紧密排列，而opencv和C++图像内存数据是四字节对齐排列。
只有当图像宽度为4的整数倍时，halcon、opencv和C++的图像内存是一致的，可相互直接转换，否则必须调整内存排列后转换。
下列是不确定是否图像宽度是四的整数倍的时候，三种图像数据的相互转换代码例程。
1)假设图像大小为nWid*nHei；图像数据PBYTE m_ptr;m_ptr = new BYTE[WIDTHBYTES(nWid*8)*nHei];转opencv：cvImgIPlImage *cvImg;cvImg = cvCreateImage(CvSize(nWid,nHei), IPL_DEPTH_8U, 1);for(int j=0; j<nWid; j++)for(inti=0; i<nHei; i++){cvImg->imageData[ntmp] = m_ptr[ntmp];}(其中：nModeWid = WIDTHBYTES(nWid*8); ntmp = i*nModeWid+j)转Halcon: hImgPBYTE pbDstImg; HobjecthImg;pbDstImg = new BYTE[nWid*nHei];for(int j=0; j<nWid; j++)for(inti=0; i<nHei; i++){pbDstImg [ntmp1] = m_ptr[ntmp];}HlonghWid,hHei;hWid = nWid; hHei = nHei;gen_image1_extern(&hImg, “byte”, hWid, hHei, (Hlong)pbDstImg, NULL);(其中：ntmp = i*nModeWid+j，ntmp1 = i*nWid+j)2)假设Halcon图像大小为modelWid*modelHei，图像hImg;unsigned char *ptr;get_image_pointer1(hImg, (Hlong*)&ptr, type, &modelWid, &modelHei);转C++：m_pImgMode;PBYTE m_pImgMode;m_pImgMode = new BYTE[WIDTHBYTES(modelWid *8)* modelHei]for(inti=0; i<modelHei; i++)memcpy(pImgMode+i*WIDTHBYTES(modelWid *8), ptr+i*modelWid, modelWid);转OpenCV: cvImage;IPlImage *cvImage = cvCreateImage(CvSize(modelWid, modelHei), IPL_DEPTH_8U, 1);for(inti=0; i<modelHei; i++)memcpy(cvImage->imageData+i*WIDTHBYTES(modelWid*8),ptr+i*modelWid, modelWid);。
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的pharmacode区域转化
Halcon的pharmacode区域转化1. 背景介绍Halcon是一种针对机器视觉和图像处理的软件开发工具包，它的应用领域涵盖了医药行业。
在医药行业中，药品包装上通常会印有一种特殊的条形码，称为pharmacode码。
pharmacode码是一种常见的药品标识码，它可以包含药品的批号、有效期、生产厂家等信息。
在Halcon中，针对pharmacode码的区域转化是一项非常重要的功能，它可以帮助用户实现对pharmacode码的快速准确的识别和分析。
2. pharmacode码的特点pharmacode码通常是一种由黑白条组成的特殊条形码，它的编码规则和其他常见的条形码（如Code 128、EAN-13等）有所不同。
pharmacode码的特点主要表现在以下几个方面：- 条码是由宽度不等的黑白条组成的，条码的宽度不一定相等；- 条码中包含的信息较为简单，通常只包含一串数字信息；- 条码常常根据不同的应用场景和要求而存在多种变种。
3. Halcon的pharmacode区域转化在Halcon中，针对pharmacode码的区域转化是通过一系列图像处理算法来实现的。
该功能主要包括以下几个方面的功能：- 区域定位：通过图像处理算法，识别出pharmacode码所在的区域；- 区域分割：将pharmacode码从整个图像中分割出来，便于后续的识别和分析；- 区域预处理：对pharmacode码进行去噪、增强等预处理操作，以提高识别的准确性；- 区域识别：对分割出来的pharmacode码进行识别，提取出码中所包含的数字信息。
4. 应用案例Halcon的pharmacode区域转化功能在医药行业得到了广泛的应用，在药品包装的检测和溯源等方面发挥了重要作用。
下面以一种典型的应用案例来介绍Halcon的pharmacode区域转化功能。
一种药品包装上印有pharmacode码，通过Halcon的pharmacode 区域转化功能，系统可以快速而准确地对pharmacode码进行识别和解析，提取出药品的相关信息，实现了药品包装的快速检测和溯源。
halcon shape_trans详解(二)
halcon shape_trans详解(二)Halcon shape_trans详解什么是HalconHalcon是一款强大的计算机视觉软件库，被广泛应用于工业自动化、医疗、无人驾驶等领域。
它提供了丰富的图像处理和分析功能，以帮助用户实现高效、精准的视觉应用。
shape_trans简介shape_trans是Halcon库中的一个重要的图形变换操作函数。
它可以对图像中的形状进行旋转、平移、缩放等操作，以实现图像的几何形状匹配和校正。
在机器视觉领域，shape_trans被广泛应用于目标检测、物体识别等任务中。
shape_trans的语法shape_trans(Shape : TransShape, HomMat2D : HomMat2D) shape_trans函数接受两个输入参数：Shape和HomMat2D。
•Shape指定了需要进行变换的形状，可以是点、线、圆、矩形或多边形等。
•HomMat2D是一个2D的齐次变换矩阵，用于描述形状的旋转、平移、缩放等变换。
函数的返回值是变换后的形状TransShape。
使用示例下面是使用shape_trans函数的一个简单示例：read_image(Image, 'path/to/')threshold(Image, Regions, 128, 255)connection(Regions, ConnectedRegions)select_shape(ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', 50, 99999)gen_contour_region(SelectedRegions, Contours, 'border') reduce_domain(Image, Contours, ImageReduced)fit_shape_contour(ImageReduced, Contours, 'circular', 25, 0, 10, 5, ResultContours)hom_mat2d_identity(HomMat2D)hom_mat2d_scale(HomMat2D, 2, 2, 0, 0)shape_trans(ResultContours, TransContours, HomMat2D)以上代码中，首先对图像进行了一系列的预处理操作，然后使用fit_shape_contour函数拟合轮廓得到ResultContours。