opencv写 halcon算子reduce_domain

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原文链接：https://www.cnblogs.com/xyf327/p/14761218.html
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#opencv #计算机视觉 #人工智能

博主分享了在一个小项目中使用OpenCV开发的经验，对比了OpenCV与Halcon的效率差异。尽管OpenCV在代码量上较多，但其免费的优势使其成为预算有限时的选择。文章提供了详细的OpenCV提取ROI区域教程链接，帮助读者深入理解相关操作。

最近有个小项目需要用opencv 开发，发现比halcon真是慢太多了，也许是自己对opencv 不太熟悉吧。halcon 的一个算子，opencv就要写几行，但是没办法谁让它免费呢。

下面直接上链接，上面对opencv 提取ROI区域讲的很详细：
https://www.cnblogs.com/xyf327/p/14761218.html

53-OpenCVSharp 创建实现Halcon的reduce_domain算子（用于根据给定的区域（Region）减小图像的域（Domain））
weixin_45590420的博客
03-05 744
Halcon的Reduce_domain算子用于根据给定的区域（Region）减小图像的域（Domain），即仅保留区域内部分的图像数据，外部的像素值通常被设置为0。
20-OpenCVSharp 中实现 Halcon 的 reduce_domain 算子（根据给定的二值掩码（domain）来裁剪或选择输入图像的一个区域）
weixin_45590420的博客
11-22 1376
Halcon 中的 算子用于根据给定的二值掩码（domain）来裁剪或选择输入图像的一个区域。也就是说， 会将输入图像和掩码图像进行逐像素的逻辑与操作，保留掩码区域内的图像部分，其余区域会被忽略或置为0。这个操作通常用于图像处理中的区域选择、ROI（Region of Interest）提取等。在 OpenCVSharp 中，我们可以通过 或直接用掩码操作来实现类似功能。具体来说，可以将输入图像与一个二值掩码图像进行逐像素的“与”操作，得到裁剪后的图像。 代码解释： 函数：输入参数：测试代码：假设
使用OpenCV实现Halcon算法（5）reduce_domain和crop_domain算子
$firecat利白的代码足迹$
08-11 2709
Halcon的算子用法： https://blog.youkuaiyun.com/libaineu2004/article/details/107609230 OpenCV实现： cv::Mat imageCrop; cv::Mat imageReduce; cv::Mat imageMask; imageCrop = imageResult(cv::Rect(0, 0, 100, 100)); imageMask = Mat::zeros(imageResult.size(), CV_8UC1);//创建
基于opencv实现halcon中的Blob算子功能
weixin_41838332的博客
05-02 360
摘要：本文介绍了Blob算子的原理，并基于opencv实现Blob算子的功能。
机器视觉选Halcon还是OpenCV？
最新发布
xianzuzhicai的博客
09-22 1472
机器视觉选Halcon还是OpenCV？
OpenCV reduce 函数
huangli19870217的专栏
04-08 807
下面是一个简单的例子，可以理解cv::reduce()函数的作用。 //====================================================================// // Created by liheng on 19-7-2. //Program:reduce()函数 //Data:2019.7.2 //Author:liheng //Versi...
学习OpenCV：使用reduce
Stone_石头
03-17 634
求行或列的平均值、和、最大值、最小值。 第三个参数为维度数，二维图像中等于0为列，等于1为行。 Mat srcMat = (cv::Mat_<uchar >(3, 3) << 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9); vector<int> vecOutput; reduce(srcMat, vecOutput, 0, REDUCE_SUM); Mat matOutput; reduce(srcMat, matOutput, 0.
Halcon算子—— reduce_domain和change_domain 的区别，crop_domain
weixin_42258743的博客
07-21 4278
reduce_domain 和change_domain 共同点：二者都是改变图像定义域的算子，但不改变原图像size 不同点：educe_domain 缩放原来定义域至新的范围，新的定义域必须是原来定义域的子域。是缩小一个图像的定义域，并不缩小图像的实际尺寸，即新图像ImageReduced尺寸大小并未发生变化。                 change_domain 设定一个全新的定义域，和原来定义域无关
19-OpenCVSharp 中实现 Halcon 的 rectanglel_domain 算子（提取图像中的特定矩形区域）
weixin_45590420的博客
11-22 1024
这个实现模拟了 Halcon 的算子的功能，创建了一个二值图像，其中指定矩形区域的像素为255，其他区域为0。通过此函数，可以在图像处理中创建一个特定的区域，常用于区域提取或遮罩操作。
OpenCV- reduce 函数
小可爱的博客
09-27 1503
最近在对矩阵的每一列进行求和时，发现了一个函数cv::reduce()，该函数将我原本的的循环遍历操作代码量减少至了一行函数调用. (一)说明: 该函数的作用是将二维数组转化为向量。 参数说明： src：输入矩阵 dst：通过处理输入矩阵的所有行/列而得到的单行/列向量 dim：矩阵被简化后的维数索引.0意味着矩阵被处理成一行,1意味着矩阵被处理成为一列,-1时维数将根据输出向量的大小自动选择. op：简化操作的方式,可以有以下几种取值: 注意reduce的输入与输出关系： cv::reduce for
OpenCV reduce函数
weixin_37747104的博客
10-29 897
/** @brief Reduces a matrix to a vector. The function reduce reduces the matrix to a vector by treating the matrix rows/columns as a set of 1D vectors and performing the specified operation on the vec...
opencv reduce函数
jacke121的专栏
03-06 5381
opencv reduce函数
OpenCV reduce 按行、列计算图像的最大、最小、平均、求和数值
Thomas会写字
08-20 3699
参考 文章1 文章2 一、函数定义 CvSize CvReduce(//完毕由op指定的约简 const CvArr* src,//目标矩阵 CvArr* dst,//结果矩阵 int dim = -1,//因子系数,//1合并成行，0合并成列。-1转化成相应的dis int op = CV_REDUCE_SUM，//指定约简法则 int dtype=-1// 如果结果矩阵没有初始化时输出数据类型 ); op的值 结果 CV_REDUCE_SUM 计算全部向量的总和
20_OpenCV实现简化的函数cv::reduce()
sinat_41752325的博客
03-28 3459
cv::reduce()函数原型： void cv::reduce( cv::InputArray src, // input n-by-n 2-dimensional cv::OutputArray vec, // output, 1-by-m or n-by-1 int dim, // reduction direction 0=row, 1=col int reduceOp = cv::REDUCE_SUM, // reduce operator (see #reduceop_ar
OpenCV cv::reduce函数的用法及示例（C/C++）
DevEnigma的博客
09-14 622
在本文中，我们将详细介绍cv::reduce函数的用法，并提供相应的C++示例代码。通过实际的示例代码，你可以更好地掌握该函数的用法，并在实际的图像处理和计算机视觉应用中灵活运用。cv::reduce函数的用法非常灵活，可以根据具体需求选择不同的降维操作和维度。除了示例中提到的求和和求平均值，还可以使用cv::reduce函数计算最小值、最大值等。cv::reduce函数的作用是对多维数组进行降维操作，即将数组的维度减少。，然后使用cv::reduce函数计算了每一行的和，并将结果存储在。
halcon易错系列—截取图像算子reduce_domain
谷棵的专栏
04-28 4580
一、概述 图像形态学预处理后用reduce_domain规避干扰区域，但是会发现再抓取点时还是规避不了，规避不了就不能保证抓点抓边的稳定性和准确性，针对这个问题，需要从reduce_domain和measure_pos这两个算子的定义着手，分析下问题出现的根源 二、算子说明 reduce_domain(Image,Region:ImageReduced: : ) 算子reduce_...
OpenCV cv::reduce用法的实例(附完整代码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
04-27 977
OpenCV cv::reduce用法的实例OpenCV cv::reduce用法的实例 OpenCV cv::reduce用法的实例 #include <iostream> #include <opencv2/core.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat m = (Mat_<uchar>(3,2) << 1,2,3,4,5,6);
关于opencv里reduce函数解释
使用anaconda安装tensorflow并在虚拟环境下在pycharm运行
03-22 712
void cv::reduce ( InputArray src, OutputArray dst, int dim, int rtype, int dtype = -1 ) （1）输入为一个矩阵； （2）输出为一个Mat形式的列向量或者行向量（由dim参数而定，dim=1则矩阵向右投影得到列向量，若dim=0则矩阵向下投影，得到行向量）。 （3...
halcon算子 binary_threshold
08-13
<think>首先，用户的问题是关于Halcon的binary_threshold算子的使用指南或示例。我需要基于系统指令和用户可见层的要求来构建回答。 系统指令： - 所有行内数学表达式使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，例如[^1]。 用户可见层： - 回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题。 - 尽量保证回答真实可靠。 - 参考站内引用：引用[1]和引用[2]是关于图像处理的内容，但与binary_threshold相关，我需要合理引用。 用户的问题："我想查找Halcon中binary_threshold算子的使用方法或相关示例 请问Halcon binary_threshold 算子使用指南 示例" 我需要提供关于Halcon binary_threshold算子的使用指南和示例。 首先，回忆binary_threshold算子：在Halcon中，binary_threshold用于二值化图像，基于直方图分析自动选择阈值。它类似于OTSU方法。 关键点： - 功能：自动阈值分割，将灰度图像转换为二值图像。 - 语法：binary_threshold(Image : Region : Method, LightDark : ) - Image: 输入图像 - Region: 输出区域 - Method: 分割方法，如'max_separability'（类似OTSU） - LightDark: 提取目标类型，如'light'（亮目标）或'dark'（暗目标） 参考提供的引用： - 引用[1]: 提到OpenCVSharp中实现类似Halcon的bin_threshold，使用Cv2.Threshold。这暗示bin_threshold是二值化操作。 - 引用[2]: 关于dyn_threshold，动态阈值分割。但用户问的是binary_threshold，不是dyn_threshold。我需要确保专注于binary_threshold。 在Halcon中，binary_threshold是自动阈值分割，而dyn_threshold是动态阈值分割。两者不同。 我的回答结构： 1. **介绍binary_threshold算子**：简要说明其功能和用途。 2. **语法解释**：详细参数。 3. **使用指南**：步骤说明如何使用。 4. **示例代码**：提供Halcon HDevelop的示例代码。 5. **注意事项**：如参数选择等。 6. **生成相关问题**：在末尾添加相关问题。 由于指令要求生成相关问题，我需要像示例那样在末尾添加§§相关问题§§。 引用：在回答中，如果引用内容，末尾添加引用标识。引用[1]和[2]提供了一些背景，但可能不直接相关。我可以引用它们来对比或补充。 例如： - 引用[1]提到二值化操作常见于图像预处理，我可以引用。 - 引用[2]是关于dyn_threshold，我可以提及它与binary_threshold的区别。 确保回答真实可靠：基于Halcon文档知识。binary_threshold的Method通常包括'max_separability'，基于OTSU方法。 数学表达式：如果有数学，如OTSU方法涉及方差，但用户可能不需要深入数学。如果需要，使用$...$格式。 例如，OTSU方法最大化类间方差：设$ \sigma_b^2 $ 是类间方差，目标是最大化它。 但在回答中，可能不需要详细数学，除非必要。 使用中文回答。 大纲： 1. 开头：直接回答用户问题。 2. 详细解释： - 功能描述 - 参数说明 - 使用步骤 3. 示例代码 4. 注意事项 5. 相关问题 生成相关问题：类似示例，如： - binary_threshold与其他阈值方法的区别？ - 如何优化binary_threshold的性能？ - 在实际应用中的案例？ 引用标识：在相关段落末尾添加[^1]或[^2]。例如，提到二值化常见于预处理时引用[1]。 最终回答结构： - 主体回答 - 代码块（如果有） - §§相关问题§§</think>### Halcon binary_threshold 算子使用指南与示例 Halcon 的 `binary_threshold` 算子是一种基于直方图分析的自动阈值分割方法，常用于将灰度图像转换为二值图像（即前景和背景分离）。它通过分析图像直方图自动选择最优阈值，特别适用于光照均匀的场景。本指南将逐步解释其使用方法，并提供示例代码，帮助您快速上手[^1]。 --- ### 1. **算子功能与语法** - **功能**：`binary_threshold` 自动计算阈值并对图像进行二值化分割，输出为区域（Region）对象。它基于类间方差最大化（类似 OTSU 方法），能有效处理目标与背景对比度明显的图像。 - 数学原理：设图像灰度直方图为 $h(g)$，目标是通过最大化类间方差 $\sigma_b^2$ 来选择阈值 $T$： $$ \sigma_b^2 = \omega_0(\mu_0 - \mu_T)^2 + \omega_1(\mu_1 - \mu_T)^2 $$ 其中 $\omega_0$、$\omega_1$ 为两类像素比例，$\mu_0$、$\mu_1$ 为均值，$\mu_T$ 为总均值。 - **语法**： ```python binary_threshold(Image, Region, Method, LightDark) ``` - **参数说明**： - `Image`：输入灰度图像（单通道）。 - `Region`：输出分割后的二值区域。 - `Method`：分割方法，常用 `'max_separability'`（基于 OTSU 算法），其他选项如 `'smooth_histo'`（平滑直方图后分割）。 - `LightDark`：目标提取类型： - `'light'`：提取亮目标（灰度值高于阈值）。 - `'dark'`：提取暗目标（灰度值低于阈值）。 - `'equal'` 或 `'not_equal'`：较少使用。 --- ### 2. **使用步骤** 1. **图像预处理**：确保输入为单通道灰度图像。可使用 `rgb1_to_gray` 转换彩色图像。 2. **选择参数**： - `Method`：推荐 `'max_separability'`，适用于大多数场景。 - `LightDark`：根据目标特性选择（例如，白纸黑字用 `'dark'`，黑底白字用 `'light'`）。 3. **调用算子**：执行分割，获取二值区域。 4. **后处理**：对输出区域进行形态学操作（如 `closing_circle`）以优化结果。 注意事项： - **适用场景**：光照均匀、目标与背景对比度高时效果最佳。若光照不均（如阴影），建议改用动态阈值算子如 `dyn_threshold`[^2]。 - **性能**：计算复杂度低，适合实时处理，但噪声敏感，需结合滤波预处理。 --- ### 3. **示例代码** 以下是在 Halcon HDevelop 环境中的完整示例，演示如何对一张包含印刷文字的灰度图像进行二值化分割： ```python * 读取图像（假设为灰度图） read_image(Image, 'document.png') * 可选：转换为灰度（若输入为彩色） * rgb1_to_gray(Image, GrayImage) * 使用 binary_threshold 分割（提取暗色文字） binary_threshold(Image, TextRegion, 'max_separability', 'dark') * 后处理：去除小噪声 opening_circle(TextRegion, CleanRegion, 1.5) * 显示结果 dev_display(CleanRegion) ``` - **代码解释**： - 输入图像 `'document.png'` 假设为白底黑字的文档。 - `Method='max_separability'` 自动计算最优阈值。 - `LightDark='dark'` 指定提取暗色目标（即文字）。 - `opening_circle` 用于去除小噪点，提升分割质量。 - **预期输出**：二值区域 `CleanRegion` 仅包含文字部分，背景被剔除。 --- ### 4. **常见问题与优化建议** - **阈值不准确**：若图像直方图双峰不明显（如低对比度），可尝试： - 预处理：使用 `emphasize` 增强对比度。 - 替代方法：改用 `dyn_threshold` 处理光照不均图像[^2]。 - **性能优化**：对大图像，先缩放或使用 `reduce_domain` 限定 ROI。 - **与固定阈值对比**：`binary_threshold` 自动选阈值，优于手动设置 `threshold` 算子，但灵活性较低。 该算子在文档扫描、OCR 预处理和工业检测中广泛应用，能高效分割目标区域[^1]。
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