halcon初识region

Halcon中对region的常见操作及算子 Halcon常规操作之:Region 阅读详情


一、什么是region?

Region 为某些附和要求性质的像素的子集,或者说一些被选择的图块区域s,region大小不受图像限制(一个点都可成为一个region),有fill和margin两种表达方式,类似于游程编码(一种无损压缩编码),可用于压缩,eg:用a2b3c4代表aabbbcccc

二、halcon中的region操作
1、二值化算子threshold   
 原文地址

函数原型:threshold(Image: Region: MinGray,MaxGray: )

功能:

使用全局阈值分割图像,获取像素值介于MinGray和MaxGray的区域。

 参数列表:

第1个参数Image是输入变量,表示输入图像

第2个参数Region是输出变量,表示被分割后的图像

第3个参数MinGray是输入变量,阈值分割像素的最小值,默认值为128.0,建议可用值:0.0, 10.0, 30.0,64.0, 128.0, 200.0, 220.0, 255.0

第4个参数MaxGray是输入变量,阈值分割像素的最大值,默认值为255.0,建议可用值:0.0, 10.0, 30.0,64.0, 128.0, 200.0, 220.0, 255.0

注:最后两个参数的限制条件:MaxGray>=MinGray。

可能的前置应用函数:histo_to_thresh()(根据直方图决定灰度值门限)、min_max_gray()(计算区域内最大最小灰度值)、sobel_amp()(Sobel算子检测边缘)、binomial_filter()(binomial滤波器平滑图像)、gauss_image()(离散高斯函数平滑图像)、reduce_domain()(缩小图像区域)、fill_interlace()(插补两个半个视频图像)

可能的后置应用函数:connection()(连接区域)、dilation1()(扩大区域)、erosion1()(腐蚀区域,变小)、opening()(打开区域)、closing()(关闭区域)、rank_region()(归类区域)、shape_trans()(改变区域形状)、skeleton()(计算区域框架)

可被替换函数:class_2dim_sup()(采用二维空间像素分类分割图像)、hysteresis_threshold()(磁滞门限操作)、dyn_threshold()(局域阀值分割图像)、bin_threshold()(自动产生的阀值分割图像)、char_threshold()(为提取的字符产生一个分割阀值)、auto_threshold()(直方图决定阀值分割图像)、dual_threshold()(对标记的图像做门限操作)

2、特征选取算子select_shape

当我们想要提取Region时,图像处理后,往往存在几个类似的Region,此时,需要根据Region的一些特殊特征,来选择指定的Region。

求Region指定特征值:region_features(Regions : : Features : Value)

根据特征值选择区域:select_shape(Regions : SelectedRegions : Features, Operation, Min, Max : )

region的各种特征

例程:select_shape.hdev

read_image(Image,'fabrik')
dev_close_window()
dev_open_window(0,0,512,512,'black',WindowID)
dev_set_color('white')
dev_set_draw('fill')
regiongrowing(Image,Regions,1,1,3,10)
×//区域生长法分割图像以获取区域
 dev_set_color('red')
select_shape(Regions,SelectedRegions,'convexity','and',0.95,1)  
×//特征为‘凸性’
dev_set_color('green')
select_shape(Regions,SelectedRegions,'width','and',100,512)
×//特征为'宽度'
 dev_set_color('blue')
select_shape(Regions,SelectedRegions,'area','and',1,100)
×//特征为‘面积’

其中的算子: regiongrowing(Image: Regions: Row, Column, Tolerance, MinSize:)

函数作用:用区域生长实现图像分割

函数原理:

如果相邻像素的灰度值差小于等于Tolerance,则被融为一个区域。因为矩形一般大于1个像素,所以常常在调用regiongrowing前会用大小至少为Row*Column的低通滤波器平滑一下。如果图像包含小噪声并且矩形很小,平滑后这些因素大都会被去除。而区域包含至少MinSize个点才被挑选出来。区域生长是一个非常快的算子,因此适合用于对时间要求严苛的应用中。

3、区域联合操作









【Halcon】图像Image、区域Region、轮廓XLD间的保存与相互转换 因此只要把图片、region、字符提示都显示在图像窗口上,就会将整个窗口像截屏一样保存到Image内。在拟合部分的边缘提取和轮廓分割之间会用到,用boundary提取区域边缘输出的是区域(region),而轮廓分割需输入xld轮廓,而所以需要转换。功能:将图像数据保存为图像文件,目前支持的图像格式有:tiff、bmp、jpeg、jp2、png和ima。第3个参数FillColor是输入变量,表示不属于图像区域的灰度像素填充值,默认值为0。2.4、从image裁剪需要的区域,成为新的image。 阅读详情

相关推荐

深入解析Halcon中的Domain与Region操作:从基础到实战

本文深入解析Halcon中的Domain与Region操作,从基础概念到实战应用全面覆盖。详细介绍了get_domain、reduce_domain等核心操作,以及Region的创建、几何变换和集合运算等高级技巧,并通过PCB板元件检测案例展示实际应用场景,帮助开发者高效处理图像分析任务。

weixin_29276847的博客 308

halcon之区域:区域(Region)和、区域轮廓算子(2)

区域和轮廓在计算中总是互相交替使用,因此,了解好轮廓,能够更好地解决区域问题。本篇介绍三个获取外轮廓的例子。

gongdiwudu的专栏 9112

Halcon Region算子实战:从基础操作到高级应用

本文深入解析Halcon视觉处理中的核心Region算子,从基础定位(如smallest_rectangle1/2)到高级形态学操作(如skeleton、expand_gray),结合实战案例详细讲解如何高效进行区域量测、筛选、逻辑运算与图像融合。文章旨在帮助开发者掌握Region算子的精髓,提升机器视觉项目的开发效率与稳定性。

weixin_28309571的博客 581

halcon-Region

3. **访问 Region 元素**:你可以使用 `AreaCenter` 函数计算 `Region` 对象的面积和中心位置。2. **组合 Region 对象**:你可以使用 `Union2`、`Difference`、`Intersection` 等函数来组合多个 `Region` 对象,以创建更复杂的区域。4. **可视化 Region 对象**:你可以使用 `DispRegion` 函数将 `Region` 对象可视化,以便查看它们的形状和位置。

m0_69378371的博客 1037

【Halcon】Region特征筛选实战:从原理到精准目标提取

本文深入解析Halcon中Region特征筛选的核心技术,从region_features和select_shape算子的原理到实战应用,详细介绍了尺寸、形状和位置特征的筛选方法。通过PCB元件检测、药片筛选等工业案例,展示如何利用动态阈值和多阶段筛选策略实现精准目标提取,提升机器视觉检测效率。

weixin_42641998的博客 216

Halcon区域处理进阶:凸包与轮廓算子的实战应用解析

本文深入解析Halcon中凸包与轮廓算子的实战应用,重点介绍get_region_convex算子在工业视觉检测中的五大场景,包括缺陷检测、物体姿态估计等。通过代码示例和实战经验,展示如何利用这些算子提升检测精度和效率,适用于PCB板检测、金属表面分析等多个领域。

1063

学习笔记之初识HALCON

初识HALCON

jerry201108的博客 3095

Halcon新手必看:从零开始配置到第一个图像分割项目实战(附代码)

本文为Halcon新手提供了一份从零开始的实战指南,详细介绍了Halcon开发环境的配置、核心算子的使用,并通过一个完整的图像分割项目(Blob分析)进行手把手教学。内容涵盖图像读取、预处理、阈值分割、形态学处理及结果保存,帮助读者快速上手并完成第一个机器视觉程序。

weixin_29306875的博客 618

初识Halcon

转载: https://blog.youkuaiyun.com/sierllen/article/details/7029840   HALCON   是当今machine vision技术的代表,它总是以最新科技为基础,提供了现今市场中最 强大的vision library。除了提供了完整的标准 machine vision功能,还有一系列优异的功能,例如,3D相机校正, 形状以及原件导向的匹配,次像...

zhenguo26的博客 275

Halcon HSmartWindowControl在WPF中的交互式视觉应用开发指南

在机器视觉与图像处理领域,高效、稳定的图像显示与交互是工业检测、测量等上位机软件开发的核心需求。Halcon作为业界领先的机器视觉库,其图形渲染引擎提供了强大的图像处理与显示能力。在.NET生态中,特别是基于WPF框架开发现代化桌面应用时,如何将Halcon的视觉功能与WPF的交互界面无缝集成,是开发者面临的关键挑战。HSmartWindowControl正是Halcon为WPF量身定制的原生显示控件,它封装了Halcon的图形渲染引擎,支持硬件加速显示HImage、HRegion等对象,并原生集成了鼠标事

weixin_30681121的博客 325

Halcon C++开发实战:Hobject与HTuple的高效应用解析

本文深入解析Halcon C++开发中两大核心数据结构Hobject与HTuple的高效应用。Hobject作为图像、区域等图标对象的容器,其内存管理与元组操作是开发关键;HTuple作为万能参数与数据容器,其向量化运算能极大提升处理效率。掌握两者协同工作模式,是构建高性能机器视觉应用的基础。

ww90123的博客 607

Halcon中Region角度计算的两种方法对比:smallest_rectangle2与orientation_region

本文深入对比了Halcon中Region角度计算的两种方法:smallest_rectangle2与orientation_region。详细解析了它们的计算原理、参数说明及适用场景,帮助开发者在机器视觉项目中更精准地计算Region角度,提升工业检测、OCR识别等应用的准确性。重点关注Phi参数在不同方法中的计算差异与优化技巧。

eee77的博客 88

halcon之区域:多种区域(Region)生成(3)

某些区域生成,初学者需要每个都试试,这不仅是个加强映像问题,而且是了解Halcon能力的过程。本篇介绍几个在数值图像分析中,较为有用的区域算子。请学友们共享!

gongdiwudu的专栏 1万+

对“Halcon视频教程第一章 第二节”的学习感悟

对“Halcon视频教程第一章 第二节”的学习感悟   http://www.ihalcon.com/read-1243.html 楼主# 更多发布于:2013-12-19 16:07 这个例程是程序自带的程序,非常感谢826工作室—“Halcon视频教程第一章 第二节(初识Halcon程序)”的视频讲解,下面是我对于视频的理解以及部分课件

yi12318的博客 350

3GPP LTE/NR信道模型

CDL(Clustered Delay Line):簇延迟线模型,包括CDL-A、CDL-B、CDL-C三个用于NLOS的信道模型,以及CDL-D、CDL-E两个用于LOS的信道模型。

LinkEverything的博客 1万+

P+F--r2000激光雷达slam技术实现

P+F--r2000激光雷达slam技术实现

majingming123的博客 1667

halcon之区域:多种区域(Region)生成(4)

某些区域生成概念很多,初学者往往不得要领,如果不系统地学一下,几年下来,思想依然模糊,做项目感觉到“书到用时方恨少”,本篇是前几篇的后续,目的在于全面系统地渗透,达水滴石穿之功效。.........

gongdiwudu的专栏 1万+

喷涂机器人系列编程:ABB IRB 5500_(2).ABB IRB 5500喷涂机器人系统架构与组件

ABB IRB 5500喷涂机器人系统不仅在性能上表现出色,而且在安全和维护方面也提供了全面的解决方案。通过本文的详细介绍,希望读者能够更好地理解和掌握这一系统的架构和功能,为实际应用提供有力支持。

zhubeibei168的博客 778

【Halcon】Region特征详解

        经过一系列图像处理操作之后,我们会发现可能会有大同小异的一些region。因此我们需要根据一些特征,来选择想指定的region。 求Region指定特征值:region_features(Regions : : Features : Value)——计算区域的形状特征 功能:从指定的特征区域计算每个输入区域。 输入参数: Regions——待检测区域 Features——要检测的特征形状 ——默认值:‘area’ ——可选值:如下图所示。 输出参

weixin_42258743的博客 9565

OpenClaw实战系列02:企业微信接入完全指南

本文详细介绍了如何将OpenClaw与企业微信对接,实现智能机器人功能。主要内容包括:企业微信侧创建智能机器人或自建应用,获取必要凭证和权限;OpenClaw侧安装配置企业微信插件,设置通信通道;完成双向验证并进行功能测试。文章提供了详细的配置步骤、常见问题排查方法和进阶玩法,帮助用户在30分钟内完成对接。关键点包括:确保URL可访问、Token一致、网关正常运行,以及针对不同部署环境(云服务器/内网)的配置差异。

PeterPan的博客 3812

【Claude Code 实战】第十章:DevOps 与 CI/CD 集成 / 光子AI

本章摘要:探讨Claude Code在DevOps与CI/CD集成中的应用。DevOps作为现代软件工程核心,结合AI技术实现自动化全流程,从代码提交到生产部署。通过CALMS模型(文化、自动化、精益、度量、分享)解析DevOps理念,对比传统瀑布模式与DevOps模式差异,展示AI如何加速Dockerfile编写、CI/CD配置等任务。典型示例显示AI可将原本30-60分钟的手动配置缩短至1-2分钟,大幅提升DevOps效率。

AI天才研究院 367
上一篇: 图像锐化
下一篇: http://www.ihalcon.com/
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值