halcon学习拓展系列—获取二维点集在直线的位置算子get_point_lr_position_base_line和get_point_ud_position_base_line

本文介绍了Halcon的get_point_lr_position_base_line和get_point_ud_position_base_line算子,用于判断二维点集在基准直线的位置,包括直线上、上下、左右。通过直线斜率公式,实现点与直线位置的计算,并提供测试代码及效果解析。
Halcon中,`fit_line_contour_xld` 是用于对轮廓(XLD)进行直线拟合的算子。该函数通过最小化直线的距离来计算最佳拟合直线,并返回起坐标[^1]。然而,在某些情况下,拟合出的直线可能会出现重合的情况,这通常是由以下几个原因造成的: ### 1. 轮廓数据不足 当输入的 `Contours` 数据过于稀疏或仅包含一个时,无形成一条有效的直线段。此时,算子可能将起设置为同一个,导致二者重合。这种情况常见于图像噪声干扰或边缘检测失败后提取的无效轮廓。 ### 2. 轮廓本身不具备线性特征 如果轮廓整体呈现非线性结构(如圆形、曲线或不规则形状),`fit_line_contour_xld` 在尝试拟合直线时会因缺乏一致性方向而无找到合适的两个端。这种情况下,算可能会默认返回相同的起,以表示拟合失败或无效结果。 ### 3. 参数设置不当 - **MaxNumPoints**:若此参数设置过小,可能导致参与拟合的数不足以正确估计直线。 - **ClippingEndPoints**:若剪裁端设置不合理,也可能导致有效被剔除,从而影响拟合结果。 - **Iterations** **ClippingFactor**:这些参数控制迭代次数与异常值剔除范围,若设置不当,可能使拟合过程过早收敛或排除关键,造成起重合。 ### 4. 数值精度问题 在极少数情况下,由于浮数运算误差或轮廓共线性过高(所有几乎完全共线),算可能在计算过程中产生数值不稳定现象,导致最终返回的起坐标相同。 --- ### 解决方 1. **检查轮廓质量**: - 确保输入的轮廓是连续且具有明显的线性特征。 - 使用 `get_contour_xld` 查看轮廓分布,确认其是否适合作为直线拟合的输入。 2. **调整参数设置**: - 增加 `MaxNumPoints` 以确保足够多的参与拟合。 - 合理设置 `ClippingEndPoints` `ClippingFactor`,避免过度剪裁有效。 - 增加 `Iterations` 提高拟合稳定性。 3. **预处理增强轮廓线性特征**: - 在调用 `fit_line_contour_xld` 前,使用 `smooth_contour_xld` 对轮廓进行平滑处理,去除噪声。 - 利用 `select_shape_xld` 过滤掉不符合长度、方向等条件的轮廓,保留线性较强的候选对象。 4. **验证拟合结果**: - 检查输出的 `Dist` 参数,判断拟合误差是否过大。 - 若 `RowBegin == RowEnd` 且 `ColBegin == ColEnd`,则说明拟合失败,应跳过该轮廓或重新采数据。 --- ### 示例代码:验证拟合结果并过滤无效情况 ```hdevelop * 提取XLD轮廓 edges_sub_pix (Image, Edges, 'canny', 1, 20, 40) * 拟合直线 fit_line_contour_xld (Edges, 'regression', 5, 0, 100, 2, RowBegin, ColBegin, RowEnd, ColEnd, Nr, Nc, Dist) * 判断拟合结果是否有效 if (RowBegin != RowEnd or ColBegin != ColEnd) * 绘制有效直线 gen_segment_contour_xld (LineXLDs, RowBegin, ColBegin, RowEnd, ColEnd) disp_xld (WindowHandle, LineXLDs) else * 输出警告信息 dev_display_exception ('Fitted line is invalid: start and end points are the same.', 'window') endif ``` ---
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