Halcon之以亚像素精度测量圆和矩形

本文介绍了如何使用Halcon以亚像素精度测量图像中的圆和矩形。通过读取图像并初步定位形状,应用计量模型在复杂环境中进行精确测量。

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Halcon之以亚像素精度测量圆和矩形

  在读取一张含有圆形和矩形的图片(如图所示)后,通过画圆或者画矩形确定图片中圆、矩形的大体位置,然后利用计量模型在具有挑战性的条件下轻松地以亚像素精度测量圆和矩形。
在这里插入图片描述

算法如下:

dev_update_off ()
read_image (Image, 'C:/Users/asus-pc/Desktop/测试图.png')
get_image_size (Image, Width, Height)
dev_close_window ()
dev_open_window_fit_image (Image, 0, 0, -1, -1, WindowHandle)
set_display_font (WindowHandle, 14, 'mono', 'true', 'false')
dev_display (Image)

*画圆和矩形,粗劣的确定圆和矩形的位置
draw_circle (WindowHandle, Row1, Column1, Radius1) 
draw_rectangle2 (WindowHandle, Row2, Column2, Phi2, Length1, Length2)

* 定义圆的近似位置和测量公差,即将之前确定的大概位置的参数赋值
CircleInitRow := [Row1]
CircleInitColumn := [Column1]
gen_cross_contour_xld (Cross1, CircleInitRow, CircleInitColumn, 6, 0.785398)
CircleInitRadius := [Radius1]
CircleRadiusTolerance := 12//圆半径的测量公差
<think>好的,我需要帮助用户找到Halcon中关于亚像素处理的示例代码或实现方法。首先,我应该回顾用户提供的引用内容,看看是否有相关的信息。 用户提到了引用[3],其中提到Halcon用于在挑战性条件下进行亚像素精度矩形测量,并提供了示例代码。这可能是一个关键点。此外,引用[4]解释了亚像素的概念,说明Halcon通过软件计算来实现亚像素精度,这对理解处理原理有帮助。 接下来,我应该考虑用户的具体需求。他们需要示例代码实现方法。根据引用[3],可能涉及使用度量模型(measure model)来定位边缘,然后进行亚像素测量。同时,引用[2]提到Halcon中的拟合方法,如拟合,这也是亚像素处理的一部分。 我需要整理出典型的亚像素处理步骤,比如边缘检测、拟合、测量等,并结合示例代码来说明。例如,使用edges_sub_pix算子进行亚像素边缘检测,然后进行形状拟合。此外,参考引用[3]中的代码结构,可能需要初始化测量模型、设置参数,并提取边缘点。 还要注意用户提到的相机标定(引用[1]),虽然主要关于标定,但标定结果可能影响亚像素测量的准确性,所以在处理前进行标定是重要的步骤,可能需要提及。 最后,确保回答结构清晰,分步骤说明,并提供代码示例。同时生成相关问题,帮助用户进一步探索。</think>### Halcon亚像素处理实现方法分步说明 Halcon亚像素处理的核心在于通过算法提升测量精度至像素级别以下,以下是典型实现流程及示例代码: #### 1. 图像预处理与边缘增强 ```python read_image(Image, 'metal_part') # 读取待处理图像 * 使用高斯滤波降噪 gauss_filter(Image, SmoothedImage, 5) * 转换为灰度图(若原图为彩色) rgb1_to_gray(SmoothedImage, GrayImage) ``` #### 2. 亚像素边缘检测(关键步骤) ```python * 使用Canny算法进行亚像素级边缘提取 edges_sub_pix(GrayImage, Edges, 'canny', 1.5, 20, 40) * 可视化边缘结果 dev_display(Edges) ``` 该步骤精度可达0.1像素级别[^4] #### 3. 几何形状拟合(以形为例) ```python * 筛选符合形特征的边缘 select_shape(Edges, SelectedRegions, 'circularity', 'and', 0.8, 1.0) * 亚像素拟合 fit_circle_contour_xld(SelectedRegions, 'algebraic', -1, 0, 0, 3, 2, Row, Column, Radius, StartPhi, EndPhi, PointOrder) * 显示拟合结果 dev_set_color('green') gen_circle_contour_xld(Circle, Row, Column, Radius, 0, 6.28318, 'positive', 1) dev_display(Circle) ``` #### 4. 测量模型建立(复杂场景适用) ```python * 创建测量句柄 create_metrology_model(MetrologyHandle) * 添加测量区域 add_metrology_object_generic(MetrologyHandle, 'circle', [Row, Column, Radius], 25, 5, 1, 30, [], [], Index) * 执行亚像素测量 apply_metrology_model(GrayImage, MetrologyHandle) * 获取测量结果 get_metrology_object_result(MetrologyHandle, Index, 'all', 'result_type', 'all_param', Result) ``` 此方法可实现0.01像素级测量精度[^3]
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