halcon学习笔记(7)——学习particle例子的动态阈值分割dyn_threshold

最新推荐文章于 2025-05-28 10:48:32 发布

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本文介绍了一种处理含有大小不等颗粒的图像的方法。首先通过灰度阈值去除大颗粒，然后利用动态阈值分割技术提取小颗粒。具体步骤包括读取图像、显示图像、灰度阈值分割、圆角膨胀、显示分割结果、补充图像、减少运算域、平滑处理、动态阈值分割、消除小区域、显示联通区域等。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

手册里面的particle例子，例子的任务是分析颗粒在液体中。在这个应用程序的主要困难：存在两种类型的对象:大明亮物体和较低的小物体的对比。此外噪音使分割的存在困难；无法使用全局灰度阈值threshold进行分割；所以采用先将大块不需要检测的部分去除掉，再通过灰度动态阈值dyn_threshold分割图像得到想要的内容。

处理图片和结果图片：

以下是代码：

read_image (Image, 'particle')
*获取图像

dev_display (Image)
*显示图像

threshold (Image, Large, 110, 255)
*灰度阈值分割图像

dilation_circle (Large, LargeDilation, 7.5)
*圆角膨胀

dev_display (Image)
dev_set_draw ('margin')
dev_set_line_width (3)
dev_set_color ('red')
dev_display (LargeDilation)
dev_set_draw ('fill')
*显示图像

complement (LargeDilation, NotLarge)
*返回补充图像，即获得去除大斑点后的图像NotLarge

reduce_domain (Image, NotLarge, ParticlesRed)
*减去除了NotLarge图像，即去除大斑点后的图像，减少运算

mean_image (ParticlesRed, Mean, 31, 31)
*平滑处理图像

dyn_threshold (ParticlesRed, Mean, SmallRaw, 3, 'light')
*选择灰度阈值；网友详解：当前背景之间差异明显时，可以设定全局阈值进行threshold，但很多情况下由于背景不均一，
*目标体经常表现为比背景局部亮一些或暗一些，无法确定全局阈值操作，需要通过其邻域找到一个合适的阈值进
*行分割。ThresholdImage是参考图像，通过与OrigImage对比找到领域确定阈值，一般采用平滑滤波算子
*（如mean_image）获取参考图像。offset设定邻域比较的区间范围，灰度值变化在offset范围内均是可以接受的。

opening_circle (SmallRaw, Small, 2.5)
*消除小区域(小于圆形结构元素)和光滑的边界地区

connection (Small, SmallConnection)
*显示联通区域

dev_display (Image)
*这句不加窗口显示效果会有雪花

dev_set_colored (12)
dev_display (SmallConnection)
*显示结果图像

下图是只用threshold时候的实验效果，无法分割出小斑点：