HALCON 算子函数
HALCON算子函数整理13-14Object-Region
HALCON算子函数整理13-14Object-RegionHALCON算子函数——Chapter 13 : Object 13.1 Information 1. count_obj功能：统计一个元组中的对象。
2. get_channel_info功能：一幅目标图像组成部分的信息。
3. get_obj_class功能：一副目标图像类的名称。
4．test_equal_obj功能：比较目标图像的平等性。
5. test_obj_def功能：测试目标是否被删除。
13.2 Manipulation1. clear_obj功能：将一个对象的图标从HALCON数据库中删除。
2. concat_obj功能：连接两个目标元组的图标。
3. copy_obj功能：复制一个HALCON数据库中对象的图标_。
4. gen_empty_obj功能：创建一个空的目标元组。
5．integer_to_obj功能：将一个整型数转换为一个图标。
6. obj_to_integer功能：将一个图标转换为一个整型数。
7. select_obj功能：从一个目标元组中选择目标。
HALCON算子函数——Chapter 14 : Regions 14.1 Access 1. get_region_chain功能：一个对象的轮廓(contour)作为链式码。
2. get_region_contour功能：查询一个目标的轮廓(contour)。
3. get_region_convex功能：查询突起的外表作为轮廓(contour)。
4. get_region_points功能：查询一个区域的像素数。
5. get_region_polygon功能：用一个多边形近似获取区域。
6. get_region_runs功能：查询一个区域的扫描宽度编码。
14.2 Creation1. gen_checker_region功能：创建一个方格式区域。
2. gen_circle功能：创建一个圆周。
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) 。
HALCON算子函数（六）Graphics
HALCON算子函数（六）GraphicsHALCON 算子函数——Chapter 6 : Graphics 6.1 Drawing1. drag_region1功能：一个区域的交互运动。
2. drag_region2功能：一个带有定点规格区域的交互运动。
3. drag_region3功能：一个带有限制位置区域的交互运动。
4. draw_circle功能：一个圆的交互绘图。
5. draw_circle_mod功能：一个圆的交互绘图。
6. draw_ellipse功能：一个椭圆的交互绘图。
7. draw_ellipse_mod_功能：一个椭圆的交互绘图。
8. draw_line功能：画一根线。
9. draw_line_mod功能：画一根线。
10. draw_nurbs功能：一个NURBS曲线的交互绘图。
11. draw_nurbs_interp功能：使用插值的一个NURBS曲线的交互绘图。
12. draw_nurbs_interp_mod功能：使用插值的一个NURBS曲线的交互修正。
13. draw_nurbs_mod功能：一个NURBS曲线的交互修正。
14. draw_point功能：画一个点。
15. draw_point_mod功能：画一个点。
16.draw_polygon功能：一个多边形的交互绘图。
17. draw_rectangle1功能：画一个与坐标轴平行的矩形。
18. draw_rectangle1_mod功能：画一个与坐标轴平行的矩形。
19. draw_rectangle2功能：任意定向矩形的交互绘图。
20. draw_rectangle2_mod功能：任意定向矩形的交互绘图。
21. draw_region功能：一个闭区域的交互绘图。
22. draw_xld功能：一个轮廓的交互绘图。
23. draw_xld_mod功能：一个轮廓的交互修正。
6.2 Gnuplot1. gnuplot_close功能：关闭所有打开的gnuplot文件或者终止一个活动的gnuplot子流程。
HALCON中的算子大全(中英对照)
功能：停止程序执行。 18.until 功能：继续执行主体，只要条件是不真实的。 19. while 功能：继续执行主体，只要条件是真实的。
Chapter3 :Develop 1.dev_clear_obj 功能：从 HALCON 数据库中删除一个图标。 2. dev_clear_window 功能：清除活动图形窗口。 3. dev_close_inspect_ctrl 功能：关闭一个控制变量的监视窗口。 4. dev_close_window 功能：关闭活动图形窗口。 5. dev_display 功能：在现有图形窗口中显示图像目标。 6. dev_error_var 功能：定义或者不定义一个错误变量。 7. dev_get_preferences 功能：通过设计查询 HDevelop 的参数选择。 8. dev_inspect_ctrl 功能：打开一个窗口来检查一个控制变量。 9. dev_map_par 功能：打开一个对话框来指定显示参数。 10. dev_map_prog 功能：使 HDevelop 的主窗口可视化。 11. dev_map_var 功能：在屏幕上绘制可视化窗口。 12. dev_open_window 功能：打开一个图形窗口。 13. dev_set_check 功能：指定错误处理。 14. dev_set_color 功能：设置一个或更多输出颜色。 15. dev_set_colored 功能：设置混合输出颜色。 16. dev_set_draw 功能：定义区域填充模式。 17. dev_set_line_width 功能：定义区域轮廓输出的线宽。 18. dev_set_lut 功能：设置查询表(lut). 19. dev_set_paint
HALCON算子函数（七）Image
HALCON算子函数（七）ImageHALCON 算子函数——Chapter 7 : Image7.1 Access1. get_grayval功能：获取一个图像目标的灰度值。
2. get_image_pointer1功能：获取一个通道的指针。
3. get_image_pointer1_rect功能：获取图像数据指针和输入图像区域内最小矩形内部的图像数据。
4. get_image_pointer3功能：获取一个彩色图像的指针。
5. get_image_time功能：查找图像被创建的时间。
7.2 Acquisition1. close_all_framegrabbers功能：关闭所有图像获取设备。
2. close_framegrabber功能：关闭指定的图像获取设备。
3. get_framegrabber_lut功能：查找图像获取设备的查询表。
4. get_framegrabber_param功能：查找一个图像获取设备的指定参数。
5. grab_data功能：从指定的图像获取设备获取图像和预处理图像数据。
6. grab_data_async功能：从指定的图像获取设备获取图像和预处理图像数据并且开始下一个异步获取。
7. grab_image功能：从指定的图像获取设备获取一个图像。
8. grab_image_async功能：从指定的图像获取设备获取一个图像并且开始下一个异步获取。
9. grab_image_start功能：从指定的图像获取设备开始下一个异步获取。
10. info_framegrabber功能：从指定的图像获取设备查找信息。
11. open_framegrabber功能：打开并配置一个图像获取设备。
12. set_framegrabber_lut功能：设置图像获取设备查询表。
13. set_framegrabber_param功能：设置一个图像获取设备的指定参数。
7.3 Channel1. access_channel功能：获取一个多通道图像的一个通道。
halcon中的算子gen_region_line用法
halcon中的算子gen_region_line用法在Halcon中，gen_region_line算子是一种用于提取图像中线条区域的工具。
它能够识别图像中的线条，并将其转换为具有特定参数的区域，以便进行进一步的处理和分析。
本文将介绍gen_region_line算子的基本用法和参数设置，帮助您更好地理解和应用该算子。
一、基本用法gen_region_line算子提供了多种功能，可以提取不同形状和尺寸的线条区域。
在使用该算子之前，您需要导入Halcon库并加载所需的图像。
接下来，使用gen_region_line算子对图像进行处理，并根据需要设置相关参数。
二、参数设置gen_region_line算子的参数设置非常重要，因为它决定了最终提取的线条区域的精度和准确性。
以下是几个常用的参数及其说明：1. Line Width（线宽）：指定要提取的线条宽度。
可以根据实际情况进行调整，以适应不同的图像和线条类型。
2. Line Color（线条颜色）：选择要提取的线条颜色。
如果图像中的线条颜色多样，需要选择一个通用的颜色范围或阈值进行匹配。
3. Line Start（线起始点）：指定线条区域的起始位置。
可以选择固定位置或基于其他参数计算得出。
4. Line End（线结束点）：指定线条区域的结束位置。
同样可以选择固定位置或基于其他参数计算得出。
5. Threshold（阈值）：用于确定线条的颜色和亮度是否符合要求。
可以根据图像的实际情况进行调整，以提高提取精度。
除了上述参数，还有其他一些可选参数，如Line Orientation （线条方向）、Line Saliency（线条显著性）等。
根据具体应用场景和需求，选择合适的参数组合，可以提高线条区域的提取效果。
三、结果展示使用gen_region_line算子提取线条区域后，可以得到一个包含线条信息的数据结构，包括线条的位置、颜色、宽度等属性。
您可以使用Halcon提供的函数对这些数据进行进一步处理和分析。
Halcon十九类算子汇总
HALCON算子一Classification1.1 Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm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清除所有高斯混合模型。
4. clear_class_gmm清除一个高斯混合模型。
5. clear_samples_class_gmm清除一个高斯混合模型的训练数据。
6. create_class_gmm为分类创建一个高斯混合模型。
7.evaluate_class_gmm通过一个高斯混合模型评价一个特征向量。
8. get_params_class_gmm返回一个高斯混合模型的参数。
9. get_prep_info_class_gmm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从一个文件中读取一个高斯混合模型。
13. read_samples_class_gmm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训练一个高斯混合模型。
15. write_class_gmm向文件中写入一个高斯混合模型。
16. write_samples_class_gmm向文件中写入一个高斯混合模型的训练数据。
1.2 Hyperboxes1. clear_sampset释放一个数据集的内存。
2. close_all_class_box清除所有分类器。
3. close_class_box清除分类器。
4. create_class_box创建一个新的分类器。
HALCON算子中文解释
HALCON算子中文解释HALCON算子函数——Chapter 5 : Filter 5.1 Arithmetic 1. abs_image功能：计算一个图像的绝对值（模数）。
2. add_image功能：使两个图像相加。
3. div_image功能：使两个图像相除。
4. invert_image功能：使一个图像反像。
5. max_image功能：按像素计算两个图像的最大值。
6. min_image功能：按像素计算两个图像的最大小值。
7. mult_image功能：使两个图像相乘。
8. scale_image功能：为一个图像的灰度值分级。
9. sqrt_image功能：计算一个图像的平方根。
10. sub_image功能：使两个图像相减。
5.2 Bit1. bit_and功能：输入图像的所有像素的逐位与。
2. bit_lshift功能：图像的所有像素的左移。
3. bit_mask功能：使用位掩码的每个像素的逻辑与。
4. bit_not功能：对像素的所有位求补。
5. bit_or功能：输入图像的所有像素的逐位或。
6. bit_rshift功能：图像的所有像素的右移。
7. bit_slice功能：从像素中提取一位。
8. bit_xor功能：输入图像的所有像素的逐位异或。
5.3 Color1. cfa_to_rgb功能：把一个单通道颜色滤波阵列图像变成RGB图像。
2. gen_principal_comp_trans功能：计算多通道图像的主要部分分析的转换矩阵。
3. linear_trans_color功能：计算多通道图像的颜色值的一个仿射转换。
4. principal_comp功能：计算多通道图像的主要部分。
5. rgb1_to_gray功能：把一个RGB图像转变成一个灰度图像。
6. rgb3_to_gray功能：把一个RGB图像转变成一个灰度图像。
7. trans_from_rgb功能：把一个图像从RGB颜色空间转变成任意颜色空间。
halcon 模板匹配结果按列排序算子
halcon 模板匹配结果按列排序算子
在HALCON中，可以使用算子`affine_trans_contour_xld`对模板匹配结果进行按列排序。
该算子的函数原型为`affine_trans_contour_xld(Contours : ContoursAffineTrans : HomMat2D : )`，其中`Contours`为输入的XLD轮廓，`ContoursAffineTrans`为转换后的XLD轮廓，`HomMat2D`为输入的转换矩阵。
仿射变换由`HomMat2D`中给出的齐次变换矩阵来描述，该矩阵可以使用`hom_mat2d_identity`、`hom_mat2d_scale`、`hom_mat2d_rotate`、`hom_mat2d_translate`等运算符创建，也可以是`vector_angle_to_rigid`等运算符的结果。
齐次变换矩阵的组成部分解释如下：图像的行坐标对应于定义变换矩阵的坐标系的x，列坐标对应于定义变换矩阵的坐标系的y。
这对于获得图像的右手坐标系是必要的。
特别是，这样可以确保在正确的方向上执行旋转。
注意，矩阵的（x，y）顺序与图像中坐标的通常（行、列）顺序相对应。
通过使用`affine_trans_contour_xld`算子，可以将任意仿射2D变换（如缩放、旋转、平移和倾斜）应用于轮廓中给定的XLD轮廓，并返回变换后的轮廓。
这样，就可以根据需要对模板匹配结果进行按列排序。
halcon find_shape_model 分数
在HALCON机器视觉库中，find_shape_model算子是一个用于形状匹配的强大工具。
它通过搜索图像中与给定形状模型最相似的区域来定位目标对象。
在该函数调用后返回的结果中，除了找到的目标的位置（行、列坐标）和旋转角度外，还有一个非常关键的输出参数——匹配分数（Score）。
匹配分数详解：∙定义：匹配分数是衡量所找到的目标轮廓与模型轮廓之间相似度的一个数值量，通常介于0到1之间。
1代表完美匹配，即图像中的形状与模板完全一致；而接近0的值则表示形状间的差异较大，匹配程度低。
∙计算方式：匹配分数的具体计算方法依赖于所选择的拟合策略。
例如，在'least_squares'模式下，分数是基于最小二乘法计算得到的，表示模型轮廓点与图像轮廓点之间的距离平方和的某种加权平均值。
对于其他拟合策略，比如基于灰度信息或特定的距离度量，得分计算方式也会有所不同。
∙阈值设定：在实际应用中，通常会设置一个匹配分数阈值，只有当找到的目标的匹配分数超过这个阈值时，才会认为找到了有效的目标。
如果低于阈值，则可能是因为噪声或其他因素导致的误匹配，这种情况下系统可以决定不接受此次检测结果。
∙优化使用：为了提高检测的稳定性和准确性，可以通过调整算法参数如搜索范围、拟合精度等来优化匹配分数。
同时，对初始模板的质量和特征选取也非常重要，一个能够良好表征目标物体且具有鲁棒性的模板有助于提高匹配分数的有效性。
总结来说，find_shape_model算子返回的匹配分数是评估检测结果可靠性和目标匹配质量的关键指标，根据具体应用场景的需求，合理设定和解读匹配分数可以帮助我们实现更精确的形状匹配检测。
halcon识别灰度突然变化的算子
一、算子的概念算子是数字图像处理中常用的一种工具，用于在图像中寻找特定的特征或进行图像分割。
在halcon中，算子通常作为函数的一部分，用于对图像进行处理和分析。
二、灰度突然变化的概念灰度突然变化是指灰度图像中出现的急剧的、非连续的灰度值变化。
在图像处理中，灰度突然变化通常与图像边缘、角点和纹理等特征相关，因此对灰度突然变化的提取和识别具有重要的意义。
三、 halcon中识别灰度突然变化的算子1. edge_amplitude_image函数edge_amplitude_image函数是halcon中用于检测图像中边缘的算子之一。
该算子可以识别图像中灰度值变化较大的区域，并将其转换为边缘图像。
2. gradient_amp函数gradient_amp函数用于计算图像中每个像素点的梯度幅值。
通过对梯度幅值进行阈值处理，可以实现对图像中灰度突然变化的识别和提取。
3. dydx_amp函数dydx_amp函数用于计算图像每个像素点的梯度幅值和梯度方向。
通过对梯度幅值进行阈值处理，并结合梯度方向信息，可以更精确地识别图像中灰度突然变化的位置和方向。
四、灰度突然变化的应用灰度突然变化的识别在图像处理和计算机视觉领域有着广泛的应用。
在工业检测中，可以利用灰度突然变化的算子对产品表面的缺陷进行检测和分析；在自动驾驶中，灰度突然变化的识别可以用于车道线和障碍物的检测和跟踪。
五、结语随着数字图像处理和计算机视觉技术的不断发展，灰度突然变化的算子在图像分析和特征提取中扮演着重要的角色。
halcon作为一个功能强大的图像处理库，提供了多种用于灰度突然变化识别的算子，为用户提供了丰富的工具和资源，帮助他们实现对图像中灰度突然变化的准确识别和分析。
六、灰度突然变化的算法优化在实际的图像处理应用中，灰度突然变化的算法优化是非常重要的。
对于灰度突然变化的检测和识别，算法的准确性和稳定性是关键。
算法的运算速度和内存消耗也是需要考虑的因素。
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 中do_ocv_simple算子理解 -回复
halcon 中do_ocv_simple算子理解-回复Halcon是一款强大的机器视觉开发软件，广泛应用于工业自动化领域。
其中，do_ocv_simple（简化的OpenCV封装算子）是Halcon提供的一个封装了OpenCV算法的算子，用于方便开发人员在Halcon中使用OpenCV的功能。
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，包含了丰富的图像处理和计算机视觉算法。
do_ocv_simple算子的目的就是将部分常用的OpenCV功能封装起来，使开发人员能够更方便快捷地在Halcon中使用这些功能。
理解do_ocv_simple算子的工作原理，需要先了解OpenCV库和Halcon 的基本概念。
OpenCV提供了许多图像处理和计算机视觉的函数和类，可以用来处理图像、进行特征提取、目标检测等。
而Halcon是一个专门用于机器视觉应用的工具，其提供了一套图像处理和分析算法，能够实现图像的采集、预处理、分割、匹配等功能。
do_ocv_simple算子的作用就是将Halcon中的图像转换为OpenCV中的图像格式，并调用OpenCV提供的函数完成特定的图像处理任务。
也就是说，do_ocv_simple将Halcon和OpenCV两个库进行了无缝的集成，使得开发人员可以在Halcon中直接使用OpenCV的功能，而无需额外关注底层细节。
要正确使用do_ocv_simple算子，首先需要在Halcon程序中导入相关的库和命名空间。
一般情况下，使用do_ocv_simple需要导入"HalconCV"命名空间和对应的模板库文件。
导入完成后，我们就可以在Halcon程序中使用do_ocv_simple算子了。
do_ocv_simple算子的调用形式如下：do_ocv_simple(Image: InputImage, 'Operation', <Parameters>,<OutputParameters>)其中，InputImage是Halcon图像对象，用于输入待处理的图像。
HALCON算子函数Chapter17：Tools
HALCON算子函数Chapter17：ToolsHALCON算子函數——Chapter 17 : Tools 17.1 2D-Transformations1. affine_trans_pixel功能：對像素坐標軸進行任意的仿射二維變換。
2. affine_trans_point_2d功能：對點進行任意的最簡二維變換3. bundle_adjust_mosaic功能：對一幅圖像的嵌合體采取一系列調整。
4. hom_mat2d_compose功能：將兩種相同類型二維變換矩陣相乘。
5. hom_mat2d_determinant功能：計算一個同質的二維變換矩陣的行列式。
6. hom_mat2d_identity功能：構建二維變換同樣的同質變換矩陣。
7. hom_mat2d_invert功能：插入一個同質二維變換矩陣。
8. hom_mat2d_rotate功能：為一個同質二維變換矩陣添加一個循環。
9. hom_mat2d_rotate_local功能：為一個同質二維變換矩陣添加一個循環。
10. hom_mat2d_scale功能：為一個同質二維變換矩陣添加一個縮放。
11. hom_mat2d_scale_local功能：為一個同質二維變換矩陣添加一個縮放。
12. hom_mat2d_slant功能：為一個同質二維變換矩陣添加一個斜面。
13. hom_mat2d_slant_local功能：為一個同質二維變換矩陣添加一個斜面。
14. hom_mat2d_to_affine_par功能：計算一個來自一個同質二維變換矩陣的仿射變換參數。
15. hom_mat2d_translate功能：為一個同質二維變換矩陣添加一個旋轉。
16. hom_mat2d_translate_local功能：為一個同質二維變換矩陣添加一個旋轉。
17. hom_mat2d_transpose功能：將一個同質二維變換矩陣轉置。
18. hom_mat3d_project功能：給一個二維投影變換矩陣投影一個仿射三維變換矩陣。
halcon distance相关算子 -回复
halcon distance相关算子-回复Halcon是一种强大的机器视觉编程语言和软件库，它提供了丰富的图像处理和分析功能，以及许多相关算子和工具，其中包括distance算子。
distance算子是Halcon中的一个重要算子，用于计算图像中不同点之间的距离。
在本文中，我们将一步一步地介绍distance算子及其相关主题，包括算法原理、应用案例和使用方法。
第一部分：算法原理distance算子是基于距离变换的算法实现的，它通过计算每个像素点到其最近目标边界点的欧氏距离来确定每个像素点的距离值。
该算子可以用于目标物体的边界提取、距离变换、形态学操作等，在机器视觉领域有着广泛的应用。
距离变换是一种基于图像的形态学操作，它通过计算图像中每个像素点到最近目标边界点的距离，并用这些距离值替代原始像素值。
这一过程可以帮助我们更好地描述和分析图像中不同物体之间的空间关系。
在Halcon中，distance算子的计算过程基于二值图像，对于每个像素点，其距离的计算是通过遍历邻域中的点来确定的。
具体而言，算子首先检查目标像素点是否为目标边界点，如果是，则将其距离值设置为0；如果不是，则通过计算它的邻域点的距离值加1，再选择最小的距离值。
这一过程重复进行，直到所有像素点的距离值都被计算出来。
第二部分：应用案例distance算子在机器视觉中有着广泛的应用。
以下是一些常见的应用案例：1. 边界提取：distance算子可以用于提取目标物体的边界，对于边缘检测和边缘分析等任务非常有用。
2. 物体分类：distance算子可以用于测量不同物体之间的距离，从而实现物体分类和识别。
3. 图像分割：distance算子可以用于对图像进行分割，通过计算像素点到最近目标边界点的距离，可以将图像分割成不同的区域。
4. 形态学操作：distance算子可以用于形态学操作，如腐蚀和膨胀，通过计算像素点到最近目标边界点的距离，可以改变物体的形状和大小。
Halcon常用数组算子
Halcon常用数组算子Halcon常⽤数组算⽤1、求数组元素的最⽤值tuple_max(Array,Max)2、求数组元素的最⽤值tuple_min(Array,Min)3、求数组元素的平均值tuple_mean(Array,Mean)4、求数组元素的绝对值tuple_abs(Array,Abs)5、两个数组相加tuple_add(Array1,Array2,Sum)6、两个数组相减tuple_sub(Array1,Array2,Sub)5、选择数组⽤⽤⽤定范围的元素组成新数组tuple_select_range(Array,LeftIndex,RightIndex,ArraySelect)6、将两个数组相连接tuple_concat(Array1,Array2,Concat)7、将两个数组元素逻辑与tuple_and(Array1,Array2,And)8、将两个数组元素逻辑或tuple_or(Array1,Array2,Or)9、给数组元素升序排序tuple_sort(Array,Sorted)10、给数组元素升序排序返回的数组元素是排好序的元素原来的下标tuple_sort_index(Array,Indices)11、反转⽤个数组tuple_inverse(Array,Inverted)12、⽤较两个数组是否相等tuple_equal(Array1,Array2,Equal)13、计算数组元素对应的弧度的⽤度tuple_deg(Array,Deg)14、在数组1中寻找数组2，如果有返回第⽤个元素对应的下标，否则返回-1tuple_find(Array1,Array2,Indices)15、获取数组的长度tuple_length(Array,Length)16、⽤较两个数组的对应元素，取每个⽤值放于结果中tuple_max2(Array1,Array2,Max2)17、⽤较两个数组的对应元素，取每个⽤值放于结果中tuple_min2(Array1,Array2,Min2)18、区数组元素的中值tuple_median(Array,Median)19、将数组元素值由⽤度值转换为弧度值tuple_rad(Array,Rad)20、将数组元取反（正负转换）tuple_neg(Array,Neg)。
HALCON算子函数Chapter 19XLD
HALCON算子函數——Chapter 19 : XLD19.1 Access1. get_contour_xld功能：返回XLD輪廓(contour)的坐標。
2. get_lines_xld功能：返回一個XLD多邊形（polygon）數據。
3. get_parallels_xld功能：返回一個XLD並行數據。
4. get_polygon_xld功能：返回一個XLD多邊形（polygon）數據。
19.2 Creation1. gen_contour_nurbs_xld功能：將一個NURBS曲線轉換為一個XLD（密度？）輪廓(contour)。
2. gen_contour_polygon_rounded_xld功能：根據一個多邊形（polygon）（以元組形式給出）的圓形角點創建一個XLD輪廓(contour)。
3. gen_contour_polygon_xld功能：根據一個多邊形（polygon）（以元組形式給出）創建一個XLD 輪廓(contour)。
4. gen_contour_region_xld功能：根據區域創建XLD輪廓(contour)。
5. gen_contours_skeleton_xld功能：將框架轉換為XLD輪廓(contour)。
6. gen_cross_contour_xld功能：根據每個輸入點交叉的形狀創鍵一個XLD輪廓(contour)。
7. gen_ellipse_contour_xld功能：根據相應的橢圓弧創建一個XLD輪廓(contour)。
8. gen_parallels_xld功能：提取並行XLD多邊形（polygon）。
9. gen_polygons_xld功能：根據多邊形近似創建XLD輪廓(contour)。
10. gen_rectangle2_contour_xld功能：創建一個矩形XLD輪廓(contour)。
11. mod_parallels_xld功能：提取一個包括同質區域的並行XLD多邊形（polygon）。
halcon膨胀腐蚀算子
halcon膨胀腐蚀算子Halcon膨胀腐蚀算子Halcon是一个图像处理和分析软件库，拥有丰富的工具和算法，可以用于各种图像处理任务。
在Halcon中，膨胀和腐蚀是两个基本的形态学操作，用于图像分割、边缘检测、形状分析等任务中。
本文将详细介绍Halcon中的膨胀腐蚀算子及其应用。
1. 膨胀算子膨胀是一种用于增强和扩展物体的操作，可以将物体的边缘向外扩展。
在Halcon中，我们可以使用dilate()函数来对图像进行膨胀操作。
dilate()函数所需的参数包括：输入图像、结构元素和输出图像。
其中，结构元素可以是矩形、十字、圆形等形状，用于指定膨胀的方向和大小。
输出图像是一个与输入图像大小相同的二值图像，其中物体的边缘被扩大。
例如，我们可以使用以下代码对一个二值图像进行膨胀操作：* 读取图像 * read_image(Image, 'test.png')* 定义结构元素 * SparseStruct := [0,1,0, 1,1,1, 0,1,0]* 膨胀 * dilate(Image, DilatedImage,SparseStruct)在上面的代码中，我们首先使用read_image()函数读取了一张二值图像，然后定义了一个矩形的结构元素，最后使用dilate()函数对输入图像进行膨胀操作，并将结果保存到输出图像DilatedImage中。
2. 腐蚀算子腐蚀是一种用于缩小和去除物体边缘的操作，可以将物体的边缘向内收缩。
在Halcon中，我们可以使用erode()函数来对图像进行腐蚀操作。
erode()函数的参数与dilate()函数的参数类似，需要指定输入图像、结构元素和输出图像。
不同的是，结构元素需要与膨胀算子中的结构元素相对应，用于指定腐蚀的方向和大小。
输出图像是一个与输入图像大小相同的二值图像，其中物体的边缘被缩小。
例如，我们可以使用以下代码对一个二值图像进行腐蚀操作：* 读取图像 * read_image(Image, 'test.png')* 定义结构元素 * SparseStruct := [0,1,0, 1,1,1, 0,1,0]* 腐蚀 * erode(Image, ErodedImage,SparseStruct)在上面的代码中，我们首先使用read_image()函数读取了一张二值图像，然后定义了一个矩形的结构元素，最后使用erode()函数对输入图像进行腐蚀操作，并将结果保存到输出图像ErodedImage中。
Halcon算子之partition_dynamic，用于分割区域
Halcon算⼦之partition_dynamic，⽤于分割区域函数原型：
partition_dynamic(Region: Partitioned: Distance, Percent : )
函数作⽤：
在⽔平位置上以参数Distance的宽度分割区域，分割得到的位置是相对⼩的垂直部分。
分割原理如下：
1、初始的分割位置是在⽔平⽅向上平均分配，也就是结果部分拥有相同的宽度。
2、分割后的块数N是由参数Distance决定的，⽽Distance是由输⼊区域的宽度除以N决定的。
3、分割后的等份区域进⼀步还计算区域间的最⼩垂直程度Percent，最后分割的位置与初始的最⼤浮动差是Distance*Percent*0.01
注：
参数列表：
Region（in）：输⼊的被分割区域
Partitioned（out）：分割的区域
Distance（in）：分割区域的⼤概宽度
Percent（in）：分割位置的最⼤分数偏移
可能前置项
threshold， connection
可能替代项
partition_rectangle
联想
intersection，smallest_rectangle1，shape_trans，clip_region。
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HALCON 算子函数（十二）
HALCON 算子函数——Chapter 12 : OCR
12.1 Hyperboxes
1. close all ocrs功能：删除所有光字符，释放存储空间，但会丢失所有的测试数据。
2. close ocr_功能：重新分配拥有OcrHandle数目的分级器的存储，但所有相应的数据会丢失，不过这些数据可由write ocr事先保存。
3. create ocr class box功能：创建新的OCR分级器。
4. do ocr multi功能：给每一个Character（字符）分配一个类。
5. do ocr single功能：给一些Character（字符）分配一些类。
6. info ocr class box功能：反馈ocr的有关信息。
7. ocr change char功能：为字符建立新的查阅表。
8. ocr get features功能：计算给定Character（字符）的特征参数。
9. read ocr功能：从文件的FileName（文件名）读取OCR分级器。
10. testd ocr class box功能：测试给定类中字符的置信度。
11. traind ocr class box功能：通过一幅图像的特定区域直接测试分级器。
12. trainf ocr class box功能：根据指定测试文件测试分级器的OCRHandle。
13. write ocr功能：将OCR分级器的OCRHandle写入文件的FileName（文件名）。
12.2 Lexica
1.clear_all_lexica功能：清除所有的词汇（词典），释放它们的资源。
2. clear lexicon功能：清除一个词汇（词典），释放相应的资源。
3. create lexicon功能：根据一些Words(单词)的元组创建一个新的词汇（词典）。
4．Import lexicon功能：通过FileName(文件名)选定的文件中的一系列单词创建一个新
的词典。
5. inspect lexicon功能：返回Words参数的词典中所有单词的元组。
6. lookup lexicon功能：检查Word（单词）是否在词典的LexiconHandle中，若在返回1否则返回0。
7. suggest lexicon功能：将Word（单词）与词典中所有词汇相比较，计算出将Word从词典中导入单词中所需的足校的编辑操作符NUMcorrections。
12.3 Neural-Nets（神经网络）
1. clear all ocr class mlp功能：清除所有的create ocr class mlp创建的OCR分级器，释放分级器占据的存储空间。
2. clear ocr class mlp功能：清除所有的由OCRHandle给定的且由create ocr class mlp创建的OCR分级器，释放所有的分级器占据的存储空间。
3. create ocr class mlp功能：利用MLP（多层感知器）创建一个新的OCR分级器。
4. do ocr multi class mlp功能：为根据给定区域字符和OCR分级器OCRHandle的灰度图像值而给定的每个字符计算出最好的类，将类返回到Class中，且将类的置信度返回到Confidence中。
5. do ocr single class mlp功能：为根据给定区域字符和OCR分级器OCRHandle的灰度图像值而给定的字符计算出最好的Num类，将类返回到Class中，且将类的置信度返回到Confidence中。
6. do ocr word mlp功能：功能与do ocr multi class mlp相同，只是do ocr word mlp将字符组作为一个实体。
7.get_features_ocr_class_mlp功能：为根据OCR分级器OCRHandle确定的字符计算其特征参数，并将它们返回到Features。
8. get params ocr class mlp功能：返回一个OCR分级器的参数只有当分级器由do ocr
multi classmlp创建时。
9. get prep info ocr class mlp功能：计算OCR分级器预设定矢量特性的信息。
10. read ocr class mlp功能：从一个文件中读取OCR分级器。
11. trainf ocr class mlp功能：测试OCR 分级器的OCRHandle，根据存储在OCR 文件中的测试特性
12. write ocr class mlp功能：将OCR分级器的OCRHandle写入由文件名确定的文件中。
12.4 Support-Vector-Machines_（支持矢量机）
1. clear_all ocr class svm功能：清除所有的基于OCR分级器的SVM，释放相应的存储空间。
2. clear ocr class svm功能：清除基于OCR分级器的一个SVM，释放相应的存储空间。
3. create ocr class svm功能：利用支持向量机创建一个OCR分级器。
4. do ocr multi class svm功能：根据基于OCR分级器的SVM将大量字符分类。
5. do ocr single class svm功能：根据基于OCR分级器的SVM将单个字符分类。
6. do ocr word svm功能：利用OCR分级器将一系列相关字符分类。
7. get features ocr class svm功能：计算一个字符的特征。
8. get params ocr class svm功能：返回一个OCR分级器的参数。
9. get prep info ocr class svm功能：计算基于OCR分级器的SVM的预定义特征矢量的信息内容。
10. get support vector num ocr class svm功能：返回OCR分级器支持的矢量的数目。
11. get support vector ocr class svm功能：返回基于支持向量机的已测试OCR分级器中支持向量的索引。
12. read ocr class svm功能：从文件中读取基于OCR分级器的SVM。
13. reduce ocr class svm功能：根据一个减小的SVM来接近一个基于OCR分级器的
SVM。
14．Trainf ocr class svm功能：测试一个OCR分级器。
15. write ocr class svm功能：将一个OCR分级器写入文件。
12.5 Tools
1．Segment characters功能：将一副图像给定区域的字符分割。
2. select characters功能：从一个给定区域中选择字符。
3．text line orientation功能：决定一个文本行或段落的定向（定位）。
4．text_line slant功能：决定一个文本行或段落的字符的倾斜。
12.6 Training-Files
1. append ocr trainf功能：将字符添加到一个测试文件中。
2. concat ocr trainf功能：合并测试文件。
3．read_ocr trainf功能：从文件中读取字符，将其转换到图像中。
4. read ocr trainf names功能：查询哪些字符存储在测试文件中。
5．read ocr trainf_select功能：从文件中读取测试特定字符，将其转换到图像中。
6. write ocr trainf功能：将已测试的字符存储到文件中。
7. write ocr trainf image功能：将字符写入正在测试的文件中。