连通图,判定图是否有环,正则图和完全图的定义

本文探讨了图的连通性,包括无向图、有向图的各种连通概念,如连通图、弱连通图、单项连通图和强连通图。阐述了判断图是否连通的充分条件及其证明,并介绍了正则图的定义,特别是完全图的概念。同时,提到了利用边的度数判断图中是否存在环路的方法。此外,还提及了结婚问题中的双图与完全图的关系。

简 单 通 路 : 边 不 重 复 初 级 通 路 : 点 不 重 复 简单通路:边不重复\\初级通路:点不重复

类型描述
无向图连通图任意两点联通,处于一个等价类
有向图弱连通图(也称为联通图)略去方向为连通图
有向图单项连通图任意两点,至少有一个可达另一个
有向图强连通图不去方向任意两点可达

连通图:没有孤立点,任意两个定点间有至少一条通路

判定:G=(V,E)是(p,q)图
1.充分条件(条件有点太强了):
∀ u , v ∈ V , d e g ( u ) + d e g ( v ) ≥ p − 1 \forall u,v \in V,deg(u)+deg(v) \geq p-1 u,vV,deg(u)+deg(v)p1
证 明 1 : 反 证 , 假 设 不 联 通 , 则 G 至 少 有 两 个 支 G 1 = ( V 1 , E 1 ) , 剩 下 的 记 为 G 2 = ( V 2 , E 2 ) 设 ∣ V 1 ∣ = n , 则 ∣ V 2 ∣ = p − n , 所 在 分 支 最 多 能 连 的 边 的 个 数 : d e g ( v 1 ) ≤ n − 1 , d e g ( v 2 ) ≤ p − n − 1 d e g ( v 1 ) + d e g ( v 2 ) ≤ p − 2 矛 盾 证明1:反证,假设不联通,则G至少有两个支G_1=(V_1,E_1),剩下的记为G_2=(V_2,E_2)\\ 设|V_1|=n,则|V_2|=p-n,\\ 所在分支最多能连的边的个数:deg(v_1) \leq n-1,deg(v_2) \leq p-n-1\\ deg(v_1)+deg(v_2) \leq p-2 \\ 矛盾 1GG1=(V1,E1),G2=(V2,E2)V1=n,V2=pn,deg(v1)n1,deg(v2)pn1deg(v1)+deg(v2)p2
证 明 2 : 演 绎 : 证明2:演绎: 2
在这里插入图片描述
如 果 上 式 成 立 , 则 ∃ w ∈ V , s . t . u w ∈ E , v w ∈ E 如果上式成立,则 \exists w\in V,s.t. uw \in E,vw \in E wV,s.t.uwE,vwE
假 设 不 存 在 w , 设 d e g ( u ) = k , d e g ( v ) ≤ p − 2 − k , 则 d e g ( u ) + d e g ( v ) ≤ p − 2 , 矛 盾 假设不存在w,设deg(u)=k,deg(v)\leq p-2-k,则deg(u)+deg(v)\leq p-2,矛盾 w,deg(u)=kdeg(v)p2k,deg(u)+deg(v)p2,
推 论 : 如 果 ∀ v ∈ V , d e g ( v ) ≥ ⌈ p 2 ⌉ , 则 图 联 通 推论:如果\forall v \in V,deg (v) \geq\lceil \frac{p}{2} \rceil,则图联通 vV,deg(v)2p
2.数据结构中的并查集也能判断图的连通性

判定图是否有环路

δ(G)
G = ( V , E ) , d e g ( v ) > 0 , G 中 每 个 顶 点 的 度 数 为 偶 数 , 则 G 中 有 环 G=(V,E),deg(v)>0,G中每个顶点的度数为偶数,则G中有环 G=V,Edeg(v)>0,GG
证 明 : 最 长 路 法 , 设 最 长 路 为 v 1 , v 2 , … … , v n , 并 且 ∃ v i , s . t . v 1 , v i ∈ E ( 3 ≥ i ≤ n ) 证明:最长路法,设最长路为v_1,v_2,……,v_n,并且\exists v_i,s.t. v_1,v_i\in E(3\geq i \leq n) v1,v2,vnvi,s.t.v1,viE(3in)
则 v 1 , v 2 … … , v i , v 1 为 环 则 v_1,v_2……,v_i,v_1为环 v1,v2vi,v1


正则图和完全图

正则

正则:regular,有规律的,有规则的。

正则图是指各顶点的度均相同的无向简单图

在图论中,正则图中每个顶点具有相同数量的邻点; 即每个顶点具有相同的。 正则的有向图也必须满足更多的条件,即每个顶点的内外自由度都要彼此相等。具有k个自由度的顶点的正则图被称为k度的k-正则图。 此外,奇数程度的正则图形将包含偶数个顶点。

G = ( V , E ) , i f v ∈ V , d e g ( v ) = r , 则 称 G 为 r − 正 则 图 G=(V,E),if v\in V,deg(v)=r,则称G为r-正则图 G=(V,E),ifvV,deg(v)=r,Gr

假 设 G 是 一 个 ( p , q ) 图 ( 即 G 是 一 个 具 有 p 个 顶 点 q 条 边 的 图 。 ) , 则 ( p − 1 ) 正 则 图 称 为 完 全 图 , 记 为 K p 假设G是一个(p,q)图(即 G 是一个具有 p 个顶点 q 条 边的图。 ),\\ 则(p-1)正则图称为完全图,记为K_p Gp,q(Gpq),(p1)Kp

结 婚 问 题 中 的 双 图 , 完 全 图 则 记 为 K m , n 结婚问题中的双图,完全图则记为K_{m,n} Km,n

<think> 根据用户需求,我们需要在Halcon中实现以下功能: 1. 找出像中的明暗分割线(即灰度值发生显著变化的边界线) 2. 显示分割线左边的区域 思路: - 明暗分割线可以理解为像中灰度值发生跳变的边缘。我们可以使用边缘检测算子(如Sobel, Canny等)来检测边缘,然后通过一些处理找到分割线。 - 但用户要求的是“分割线”,通常是一条连续的线,而边缘检测得到的可能是零散边缘。因此,我们需要将边缘连接成线,或者使用阈值分割结合形态学方法得到分割区域,然后提取其边界。 - 另一种思路是,如果分割线是近似直线,我们可以使用Hough变换来检测直线。 具体步骤建议: 1. 读取像并转换为灰度像。 2. 使用边缘检测算子(如`edges_sub_pix`)得到边缘轮廓。 3. 根据需求,可能需要筛选出较长的边缘(因为分割线通常较长),或者将边缘连接成线(如使用`union_adjacent_contours_xld`等)。 4. 或者,我们可以考虑使用阈值分割将像分为明暗两部分,然后提取两部分的边界,这个边界就是分割线。 5. 得到分割线后,需要确定分割线的哪一边是左边。由于像可能有旋转,我们需要定义一个参考方向(通常以像左上角为原点,从左到右为x正方向,从上到下为y正方向)。这样,分割线左边的区域就是分割线左侧的部分。 6. 要显示分割线左边的区域,我们可以先得到整个分割区域(即分割线一侧的区域),然后将其显示出来。 具体实现: 方法一:使用边缘检测直线拟合 1. 读取像,转换为灰度像。 2. 使用`edges_sub_pix`检测边缘,得到亚像素精度的轮廓。 3. 使用`select_contours_xld`选择长度较长的轮廓(因为分割线一般较长)。 4. 使用`fit_line_contour_xld`将选中的轮廓拟合成直线(如果分割线是直线的话)。如果有多条直线,可能需要选择最符合条件的一条(例如水平方向最长的一条)。 5. 得到分割直线后,我们可以根据直线的参数(起点、终点)来构造一个分割线。注意,直线是无限延长的,但我们只需要像区域内的部分。 6. 然后,我们需要得到分割线左边的区域。我们可以利用生成区域的方法:首先将整个像区域作为一个区域,然后用这条直线将像分割成两个区域,选择左边的区域。 方法二:使用阈值分割区域处理 1. 读取像,转换为灰度像。 2. 使用阈值分割(如`binary_threshold`)将像分为明暗两部分,得到两个区域。 3. 对这两个区域进行形态学处理,使其连通区域更完整。 4. 计算两个区域的边界(`boundary`),这边界就是分割线。但注意,这样得到的分割线可能不是一条直线,而是曲线。 5. 为了得到分割线左边的区域,我们可以选择其中一个区域(比如较暗的区域)作为左边区域?但这里需要根据实际情况判断。用户要求的是分割线左边的区域,所以我们需要根据分割线的走向来确定左右。 由于用户没有具体像,我们假设分割线大致是垂直的(从上到下),那么左边区域就是分割线左侧。我们可以通过以下步骤获得左边区域: - 使用分割线(一条XLD轮廓)将像区域分割成两部分。在Halcon中,我们可以利用分割线生成一个区域(例如,使用`gen_region_contour_xld`得到一个区域,但这个区域是线区域,没有宽度),然后使用`partition_dynamic`或`partition_lines`来分割区域?但是更直接的方法是使用像坐标分割线的位置关系。 一个实用的方法是: - 假设我们得到的分割线是一条直线,我们可以用这条直线生成一个带方向的直线(例如,从起点到终点,方向向量为(DeltaX, DeltaY))。然后,对于像中的每一个点,我们可以计算该点相对于直线的位置(利用向量叉积判断左右)。这样,我们就可以将整个像区域分成左右两个区域。 然而,Halcon中并没有直接提供这样的算子。我们可以这样做: - 生成一个与像同样大小的区域(全区域)。 - 将分割线(直线)扩展成一个有宽度的带状区域(比如用`dilation_rectangle1`将直线区域加宽到1个像素宽度,但这样很窄),然后用这个带状区域将全区域分割成两个区域。但这样分割得到的是两个区域,然后我们根据位置选择左边的区域。 更简单的方法:利用像坐标直线方程。 假设我们得到直线方程:Ax+By+C=0,那么对于点(x0,y0),它位于直线的哪一侧可以由A*x0+B*y0+C的符号确定。在Halcon中,我们可以使用`gen_image1`创建一个单通道像,然后根据每个像素的坐标代入直线方程计算一个值,然后根据这个值的正负来划分左右区域。 但是,Halcon中有一个算子`partition_dynamic`,它可以将区域用水平或垂直线分割,但这里的分割线可能是任意角度的。另一个算子`partition_lines`需要输入线段,但这里我们只有一条直线。 因此,我们采用以下步骤: 1. 将像转换为区域(整个像区域)。 2. 使用`split_skeleton_region`算子?这个算子用于分割骨架区域,不适用。 另一种思路: - 我们得到分割直线后,可以构造一个多边形区域,该区域由像边界分割直线围成(左边部分)。具体做法是:用分割直线与像边界的交点,然后按顺序连接像边界上的点(从左上角开始,顺时针,遇到交点后,沿着分割线到下一个交点,再沿边界走)。这样得到的多边形就是分割线左边的区域。 Halcon中有一个算子`gen_region_polygon_filled`可以填充多边形区域,但我们需要先得到多边形的顶点。 步骤: 1. 求分割直线与像边界的交点。像边界是一个矩形,我们可以分别求直线与四条边的交点(注意,直线可能与两条边相交)。 2. 按顺序连接交点:假设交点有两个(AB),那么左边的区域就是由A->B->(像边界上的点)->A围成的区域。具体连接顺序取决于直线的方向。 但是这种方法比较复杂。 更简单的方法:使用区域填充。我们可以取像左边的一个点(比如像左上角),然后判断这个点是在分割线的哪一侧(左侧还是右侧)。然后,我们使用分割线(作为障碍)进行区域生长,从而得到分割线左侧的区域。 具体步骤: 1. 将分割线(XLD轮廓)转化为区域(Region),使用`gen_region_contour_xld`,注意设置'filled'参数为false,这样得到的是1个像素宽的区域。 2. 使用`dilation_circle`将这个区域稍微膨胀(比如半径为1),使其成为一个连通区域(避免因为单个像素断裂导致区域生长穿过)。 3. 使用`flood_fill`算子?但是Halcon没有直接的区域填充算子。我们可以使用`complement``connection`?不行。 一个替代方案:使用距离变换分水岭分割?太复杂。 实际上,Halcon中有一个算子`region_to_bin`可以将区域转换为二值像,但这里我们还没有区域。 我们转换思路:使用像坐标。我们可以生成一个与像同样大小的二值像,其中每个像素的值表示该像素在分割线的左侧还是右侧。然后,将这个二值像转换为区域。 步骤: 1. 得到分割直线的参数(起点终点),假设为(Row1,Column1)(Row2,Column2)。 2. 计算直线的方向向量(dRow, dCol)= (Row2-Row1, Column2-Column1)。 3. 对于任意一点(Row, Column),计算向量(Row-Row1, Column-Column1)与方向向量(dRow, dCol)的叉积:Cross = (Column-Column1)*dRow - (Row-Row1)*dCol。 - 注意:叉积的符号可以判断点在直线的左侧还是右侧(取决于方向向量的定义)。如果方向向量是从起点到终点,那么当叉积大于0时,点在直线左侧;小于0在右侧(或者相反,取决于坐标系的定义)。由于Halcon的坐标系是左上角为原点,行向下为正,列向右为正,因此这个叉积的符号与笛卡尔坐标系相同(即从起点到终点的向量,点相对于向量的左右关系)。 4. 生成一个与像同样大小的二值像,其中每个像素的值根据叉积的符号确定(比如左侧为1,右侧为0)。 5. 将这个二值像转换为区域(`threshold`)。 但是,这种方法需要遍历每个像素,计算量较大。不过对于一般大小的像,Halcon处理速度很快。 下面给出具体代码框架: 假设我们已经得到了分割直线(起点:Row1, Col1;终点:Row2, Col2),并且我们定义方向向量为(Col2-Col1, Row2-Row1)?注意,在像中,行是y,列是x,因此向量是(Col2-Col1, Row2-Row1),点与起点的向量为(Col-Col1, Row-Row1)。叉积公式为: Cross = (Col-Col1)*(Row2-Row1) - (Row-Row1)*(Col2-Col1) 当Cross>0时,点在直线左侧;Cross<0在右侧(注意:这个方向定义取决于起点到终点的向量方向,以及坐标轴方向)。如果用户要求的分割线左边区域与我们的计算不一致,可以调整符号。 代码示例: ```halcon * 读取像 read_image(Image, '你的像路径') * 转换为灰度(如果是彩色) * rgb1_to_gray(Image, GrayImage) 如果是三通道 * 假设已经通过某种方法得到了分割直线的两个端点坐标 (Row1, Column1) (Row2, Column2) * 计算方向向量 dRow := Row2 - Row1 dCol := Column2 - Column1 * 获取像大小 get_image_size(Image, Width, Height) * 生成一个与像同样大小的区域,用于表示分割线左侧区域 * 方法1:使用domain获取整个像区域,然后遍历每个点?效率低,不推荐。 * 方法2:使用gen_image_proto创建一个全0像,然后修改左侧区域为1 gen_image_const(LeftRegionImage, 'byte', Width, Height, 0) * 生成一个矩形区域,代表整个像 gen_rectangle1(ImageDomain, 0, 0, Height-1, Width-1) * 将矩形区域转换为区域骨架(即区域内的所有点) * 然后对区域内的每个点计算叉积,但这样效率低。 * 使用Halcon的数组操作,但Halcon没有直接的像素级操作算子?我们可以使用tuple运算,但需要生成所有点的坐标。 * 另一种高效的方法:使用像坐标矩阵 * 生成行坐标矩阵列坐标矩阵 gen_image_const(Ones, 'byte', Width, Height, 1) get_domain(Ones, Domain) get_region_points(Domain, Rows, Cols) * 现在RowsCols是像中所有点的行坐标列坐标的元组 * 计算叉积:Cross = (Cols - Col1) * dRow - (Rows - Row1) * dCol * 注意:dRow, dCol是数值,RowsCols是元组 Cross := (Cols - Col1) * dRow - (Rows - Row1) * dCol * 然后,根据Cross的符号,生成一个二值元组(左侧区域为1,否则为0) * 注意:我们定义左侧为Cross>0,但具体取决于直线方向用户需求。如果方向反了,可以调整符号。 LeftPoints := Cross > 0 * 将满足条件的点生成一个区域 gen_region_points(LeftRegion, Rows[LeftPoints], Cols[LeftPoints]) ``` 但是,这种方法在像很大时,元组会非常大,可能效率不高。因此,我们可以考虑使用另一种方法:用多通道像处理?或者使用Halcon的region操作。 实际上,我们可以用更简单的方法:将直线延长至像边界,然后得到两个交点,然后根据这两个交点将像矩形分割成两个多边形区域。 步骤: 1. 将直线延长,与像边界相交于两点。注意,直线可能与像边界有多个交点(但最多两个)。 2. 这两个交点将像边界分成两部分:一部分在直线左侧,一部分在右侧(需要按顺序连接)。 3. 构建两个多边形:一个由直线边界的一部分组成(左侧区域),另一个由直线边界的另一部分组成(右侧区域)。 具体步骤: - 像边界矩形顶点:顺序为左上角(0,0),右上角(0,Width-1),右下角(Height-1,Width-1),左下角(Height-1,0)。 - 求直线与四条边的交点(使用线段相交算法)。Halcon有算子`intersection_line_line`可以计算两条直线的交点,但需要确保线段相交。 - 得到两个交点P1P2。 - 然后,左侧区域的多边形顶点为:P1, P2, 以及从P1沿着边界走到P2经过的顶点(注意方向:需要保证是左侧的边界)。如何确定哪一段是左侧?我们可以利用上面叉积的方法,判断边界上的点相对于直线的位置,但这样复杂。 一个简单的方法:将像边界矩形的四个顶点按顺时针顺序排列,然后从P1开始,沿着边界到P2,这段路径上的点如果都在直线左侧,则这段路径与直线构成左侧区域。但实际上,我们只需要取P1P2之间的两个边界顶点(矩形边界上的一段)即可。 例如,假设P1在像上边界,P2在像下边界,那么左侧区域就是由P1、左上角、左下角、P2组成的四边形。但这样不一定正确,因为直线可能是斜的。 因此,我们建议采用以下步骤: 1. 得到两个交点P1P2(按顺序,比如按照直线方向,从起点到终点,P1是进入像边界的点,P2是离开的点)。 2. 将像边界矩形的四个顶点按顺时针顺序存入一个元组:V = [(0,0), (0,Width-1), (Height-1,Width-1), (Height-1,0)] 3. 然后,在V中找到P1P2的位置,将V分成两段:从P1到P2(顺时针),从P2到P1(顺时针)。其中,较短的那段路径(在边界上)与直线构成的区域就是左侧区域?不一定,需要判断。 实际上,我们可以根据直线方向来定义左侧:在直线方向(从P1到P2)的左侧的边界部分。 由于这种方法实现起来较复杂,且用户可能的分割线方向未知,我们这里给出一个更直接的方法:使用`gen_region_polygon_xld`生成一个多边形区域,多边形的顶点包括直线上的两个端点(P1P2)以及像边界上从P1到P2(逆时针方向)的点。 但Halcon没有直接提供这样的功能。 鉴于时间,我们选择第一种遍历像素的方法,虽然效率不高但对于中小像可行。或者,我们可以使用Halcon的`paint_region`来绘制一个区域,但这里我们还没有区域。 我们回到用户的需求:显示分割线左边的区域。如果分割线是直线,我们可以用以下算子: ```halcon * 假设已经得到分割直线:起点(Row1, Column1)终点(Row2, Column2) * 使用算子gen_region_line生成一条直线区域(注意:没有宽度,只是1个像素宽的直线) gen_region_line(LineRegion, Row1, Column1, Row2, Column2) * 然后,我们使用这个直线区域将像区域分割成两部分。 * 使用算子split_region_lines?没有这个算子。 * 替代方案:使用直线作为分界线,我们取一个种子点在直线的左侧(比如取点(Row1, Column1-10)),然后进行区域生长,直到遇到直线区域。但Halcon没有直接的区域生长算子,但可以使用`expand_region`。 * 步骤: * 先生成一个种子区域:在直线左侧附近生成一个小圆点(作为种子区域) * 然后使用`expand_region`进行区域生长,生长条件是不超过像区域,并且不穿过直线区域。 * 具体: * 生成种子点:在直线上取一点(例如中点),然后向左侧偏移一定距离(比如10个像素)得到种子点。 * 生成一个种子区域:以该点为中心的小圆 gen_circle(SeedCircle, MidRow, MidCol-10, 5.0) * 然后,生成一个障碍区域:即直线区域,我们将其膨胀一个像素(避免种子区域与障碍区域接触) dilation_circle(LineRegion, LineRegionDilated, 1.5) * 使用`expand_region`进行区域生长,障碍区域为LineRegionDilated expand_region(SeedCircle, LineRegionDilated, LeftRegion, 1, 'image', 'region') * 这样得到的LeftRegion就是我们需要的左侧区域。 * 注意:expand_region会从种子区域开始,在像区域内生长,直到遇到障碍区域。 * 但是,这样得到的区域可能会包括整个像(如果直线没有把完全分割),或者只得到种子区域附近的一块区域(如果直线是曲线?)。但我们的直线是無限延长的,而障碍区域是有限的(只有直线区域),所以生长会充满整个像的左半部分?不一定,因为障碍区域只有1.5个像素宽,而且是有限的,所以当种子点开始生长时,可能会绕过障碍区域(如果障碍区域没有连通到边界)。 * 因此,我们需要确保障碍区域能够将像分割开。我们可以将直线区域延长到像边界(即前面说的两个交点),然后做膨胀,然后作为障碍区域。 所以,综合以上,我们推荐以下步骤: 1. 延长直线到像边界,得到两个交点P1P2。 2. 生成从P1到P2的直线区域(宽度为1)。 3. 膨胀这个直线区域(比如3x3矩形结构元素)得到障碍区域。 4. 在障碍区域左侧(取P1P2的中点,然后向左偏移)生成种子区域。 5. 使用`expand_region`进行区域生长,障碍区域为膨胀后的直线区域,得到左侧区域。 如何求直线与像边界的交点? 像边界是矩形,四条边。我们可以分别求直线与每一条边的交点,然后筛选出在像范围内的交点。 具体求交: - 上边界:y=0, x in [0, Width-1] - 下边界:y=Height-1, x in [0, Width-1] - 左边界:x=0, y in [0, Height-1] - 右边界:x=Width-1, y in [0, Height-1] 直线参数方程:设起点(R0,C0), 终点(R1,C1),方向向量(dR,dC)=(R1-R0, C1-C0) 参数方程:R = R0 + t*dR, C = C0 + t*dC, t in [0,1] 延长t的范围,t可以为负数也可以大于1。 与上边界(R=0)的交点:0 = R0 + t*dR => t = -R0/dR,然后C = C0 + t*dC,要求C在[0, Width-1]内。 同理,与其他边界的交点。 注意:dR=0或dC=0的情况。 代码示例: ```halcon * 假设直线端点:Row1, Col1, Row2, Col2 * 像大小:Height, Width * 计算交点 intersections := [] * 与上边界(Row=0)的交点 if (dRow != 0) t_top := -Row1 / dRow Col_top := Col1 + t_top * dCol if (t_top >= 0 or t_top <= 1) and (Col_top >= 0 and Col_top <= Width-1) intersections := [intersections, [0, Col_top]] endif endif * 与其他边界的交点类似,下边界(Row=Height-1) if (dRow != 0) t_bottom := (Height-1 - Row1) / dRow Col_bottom := Col1 + t_bottom * dCol if (t_bottom >=0 or t_bottom<=1) and (Col_bottom>=0 and Col_bottom<=Width-1) intersections := [intersections, [Height-1, Col_bottom]] endif endif * 与左边界(Col=0) if (dCol != 0) t_left := -Col1 / dCol Row_left := Row1 + t_left * dRow if (t_left>=0 or t_left<=1) and (Row_left>=0 and Row_left<=Height-1) intersections := [intersections, [Row_left, 0]] endif endif * 与右边界(Col=Width-1) if (dCol != 0) t_right := (Width-1 - Col1) / dCol Row_right := Row1 + t_right * dRow if (t_right>=0 or t_right<=1) and (Row_right>=0 and Row_right<=Height-1) intersections := [intersections, [Row_right, Width-1]] endif endif * 注意:直线可能与像边界有0个、1个或2个交点(在像内部,我们延长直线后,应该有两个交点) * 取前两个交点作为P1P2 if |intersections| < 2 * 如果没有两个交点,说明直线在像内部,我们需要延长直线到边界,可能会有交点,但如果直线与像没有交点(比如直线在像外),则报错。 * 这里我们假设直线一定与像边界有两个交点 endif P1 := intersections[0] P2 := intersections[1] ``` 然后,用P1P2生成直线区域: ```halcon gen_region_line(LineRegion, P1[0], P1[1], P2[0], P2[1]) ``` 然后膨胀: ```halcon dilation_rectangle1(LineRegion, LineRegionDilated, 3, 3) ``` 生成种子点:取P1P2的中点,然后向左侧偏移(比如-10 in column): ```halcon MidRow := (P1[0]+P2[0])/2 MidCol := (P1[1]+P2[1])/2 * 向左侧偏移10个像素 SeedCol := MidCol - 10 * 如果SeedCol<0,则取0 if (SeedCol < 0) SeedCol := 0 endif * 生成种子区域 gen_circle(SeedCircle, MidRow, SeedCol, 3.0) ``` 区域生长: ```halcon * 整个像区域 gen_rectangle1(ImageRegion, 0,0,Height-1,Width-1) * 区域生长,障碍区域为LineRegionDilated expand_region(SeedCircle, LineRegionDilated, LeftRegion, 1, 'image', 'region') ``` 最后,显示: ```halcon dev_display(Image) dev_display(LeftRegion) ``` 注意:`expand_region`的第四个参数是迭代次数,这里我们设置为1,表示每次扩展1个像素,直到充满障碍物之间的区域。第五参数'image'表示生长限制在像区域内(即ImageRegion),最后一个是区域类型。 但是,这种方法得到的区域可能不完全是直线左边的区域,因为种子点可能不在左侧区域?我们取的是中点偏左,应该是在左侧。 如果直线是垂直的,那么偏左就是向左;如果直线是水平的,那么偏左可能没有意义。所以这种方法要求直线不能是水平的,否则偏左可能并没有离开直线区域。因此,我们建议的偏移方向应该垂直于直线。 更好的种子点生成方法:从中点沿着直线的法线方向向左侧偏移。直线的法线方向有两个:左侧右侧。我们可以计算直线的角度,然后旋转90度,得到法线方向。 计算直线角度: ```halcon Angle := atan2(dRow, dCol) ``` 然后,左侧的法线方向为:Angle + rad(90) [或者Angle - rad(90),需要测试] 然后,偏移量为:沿这个法线方向偏移10个像素。 代码: ```halcon * 计算角度 Angle := atan2(dRow, dCol) * 左侧法线方向(垂直于直线,指向左侧)为:Angle + rad(90) NormAngle := Angle + rad(90) OffsetRow := -10 * sin(NormAngle) // 注意:因为像行向下为正,所以这里的y分量要取负,或者用10*sin(NormAngle)?取决于坐标系 OffsetCol := 10 * cos(NormAngle) ``` 由于像坐标中,行是y,列是x,而角度是相对于x轴(列方向)的。所以,当我们计算法线方向时,沿法线方向移动的向量为: - dCol = cos(NormAngle) * Offset - dRow = -sin(NormAngle) * Offset // 注意:像的行坐标向下为正,所以y分量取负号,这样向上移动是负的。 因此: ```halcon Offset := 10 // 偏移10个像素 OffsetCol := Offset * cos(NormAngle) OffsetRow := -Offset * sin(NormAngle) ``` 然后,种子点位置: ```halcon SeedRow := MidRow + OffsetRow SeedCol := MidCol + OffsetCol ``` 然后,生成种子区域: ```halcon gen_circle(SeedCircle, SeedRow, SeedCol, 3.0) ``` 其他步骤不变。 总结: 由于实现起来比较复杂,且用户没有提供像,我们只能给出一个框架性的代码。在实际应用中,可能还需要根据像具体情况调整。 现在,我们还没有得到分割直线。如何检测像中的明暗分割线? 用户需求是“找出片中的明暗分割线”,即灰度值跳变的边界。我们可以使用以下方法: 1. 使用Sobel算子等边缘检测,然后通过边缘筛选(如边缘强度、长度)提取可能的分割线。 2. 使用阈值分割,将像分为明暗两部分,然后提取两部分的边界。注意,两部分之间的边界就是分割线。 方法2可能更直接: - 使用`binary_threshold`或`auto_threshold`将像二值化,得到明暗两部分区域(亮区暗区)。 - 然后,选择其中一个区域(比如暗区),求其边界(`boundary`),这个边界就是分割线的一部分。注意,可能有多条边界,我们需要选择最长的那个边界(通常是明暗分割线)。 - 或者,我们也可以对二值区域进行形态学闭操作,使其连通,然后求边界。 代码: ```halcon * 读取像 read_image(Image, 'image.jpg') * 转换为灰度 if (channels(Image) == 3) rgb1_to_gray(Image, GrayImage) else GrayImage := Image endif * 自动阈值分割 binary_threshold (GrayImage, Region, 'max_separability', 'light', UsedThreshold) * 此时Region是亮区(如果像大部分是暗的,那么亮区就是我们要的明区) * 我们需要的是分割线,即Region的边界 boundary(Region, RegionBorder, 'inner') * 或者用outer,取决于哪一侧 * 但这样得到的边界可能不连续,我们可能需要将Region先进行形态学处理(如闭运算)使其连通 closing_circle(Region, RegionClosed, 5.5) boundary(RegionClosed, RegionBorder, 'inner') * 然后,将RegionBorder转换为XLD轮廓 gen_contour_region_xld(RegionBorder, BorderContour, 'border') * 现在,BorderContour就是分割线。但是,这是一条闭合的轮廓,而我们需要的可能只是其中一部分(比如最长的部分)。 * 我们可以将轮廓断开成线段 segment_contours_xld(BorderContour, ContoursSplit, 'lines', 5, 4, 2) * 然后选择最长的线段 select_contours_xld(ContoursSplit, SelectedContours, 'contour_length', 0, 1000, -0.5, 0.5) * 注意:这里SelectedContours可能有多个,我们取最长的 count_obj(SelectedContours, Number) if (Number > 0) * 按长度排序 length_tuple := [] for i := 1 to Number by 1 select_obj(SelectedContours, Contour, i) length_obj_xld(Contour, Length) length_tuple := [length_tuple, Length] endfor * 找到最大长度的索引 max_index := sort_index(length_tuple)[Number-1] + 1 // 从1开始 select_obj(SelectedContours, LongestContour, max_index) endif * 现在,LongestContour就是分割线。但是,它可能不是直线。我们可以拟合成直线: fit_line_contour_xld(LongestContour, 'tukey', -1, 0, 5, 2, Row1, Col1, Row2, Col2, _, _, _) * 现在,我们得到了分割直线的两个端点(Row1, Col1, Row2, Col2) ``` 然后,利用上面的方法得到分割线左边的区域。 注意:我们也可以不拟合直线,而直接使用轮廓线作为分割线,但这样得到的分割线是曲线,计算左侧区域会更复杂。所以,如果分割线大致是直线,拟合直线的方法更简单。 最后,将以上步骤结合,我们就可以实现用户的需求。 由于代码较长,且需要根据具体像调整参数,这里不给出完整代码。用户可以根据以上步骤编写Halcon脚本。 §§相关问题§§ 1. 如何优化明暗分割线的检测精度? 2. 除了直线拟合,还有哪些方法可以处理曲线分割线? 3. 如何提高分割线左侧区域提取的速度? </think> ### 在Halcon中找出片中的明暗分割线并显示左侧区域 在Halcon中检测明暗分割线并提取左侧区域,可以通过以下步骤实现: #### 步骤1:读取像并预处理 ```halcon read_image(Image, 'your_image_path') // 读取像 rgb1_to_gray(Image, GrayImage) // 转换为灰度像 median_image(GrayImage, ImageFiltered, 'circle', 3, 'mirrored') // 中值滤波降噪 ``` #### 步骤2:检测明暗分割线 ```halcon // 方法1:使用边缘检测 edges_sub_pix(ImageFiltered, Edges, 'canny', 1, 20, 40) // 亚像素边缘检测 select_contours_xld(Edges, SelectedEdges, 'contour_length', 50, 10000, -0.5, 0.5) // 筛选长边缘 // 方法2:使用阈值分割(适用于明暗对比明显的情况) binary_threshold(ImageFiltered, Region, 'max_separability', 'dark', UsedThreshold) boundary(Region, RegionBorder, 'inner') // 获取区域边界 ``` #### 步骤3:定位分割线并提取左侧区域 ```halcon // 拟合直线(假设分割线近似直线) fit_line_contour_xld(SelectedEdges, 'tukey', -1, 0, 5, 2, Row1, Col1, Row2, Col2, _, _, _) // 生成分割线 gen_region_line(LineRegion, Row1, Col1, Row2, Col2) // 计算分割线左侧区域 get_image_size(GrayImage, Width, Height) gen_rectangle1(FullRegion, 0, 0, Height-1, Width-1) // 创建全区域 get_region_points(FullRegion, Rows, Cols) // 计算点到直线的距离(向量叉积法) Distance := (Cols - Col1)*(Row2 - Row1) - (Rows - Row1)*(Col2 - Col1) LeftRegionPoints := Distance > 0 // 左侧区域点集 gen_region_points(LeftRegion, Rows[LeftRegionPoints], Cols[LeftRegionPoints]) ``` #### 步骤4:显示结果 ```halcon dev_clear_window() dev_display(GrayImage) dev_set_color('red') dev_display(LineRegion) // 显示分割线 dev_set_color('green') dev_display(LeftRegion) // 显示左侧区域 ``` #### 关键说明: 1. **明暗分割线检测**: - 对于清晰边缘,使用`edges_sub_pix`+`fit_line_contour_xld`效果更好 - 对于模糊过渡,可尝试`threshold`+`boundary`组合[^1] - 若分割线为曲线,改用`gen_contour_polygon_xld`拟合曲线 2. **左侧区域提取原理**: $$ \text{Cross} = (Col - Col1) \times (Row2 - Row1) - (Row - Row1) \times (Col2 - Col1) $$ 当 $\text{Cross} > 0$ 时,点在直线左侧(Halcon坐标系) 3. **注意事项**: - 直线方向影响左右判定,可通过交换端点反转方向 - 复杂像建议先进行ROI区域裁剪 - 使用`dilation_circle(LineRegion, 3)`加粗分割线显示 > 该方法通过向量叉积判断点线关系,适用于任意角度的直线分割。实际效果取决于明暗分割线的清晰度,可通过调整边缘检测参数优化结果[^1]。
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