halcon学习实战系列—如何提取牛奶包装盒上的吸管之Contour截取算子crop_contours_xld_region（三）

最新推荐文章于 2024-10-29 10:29:40 发布
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分类专栏： halcon学习 文章标签： halcon学习 局部动态阈值 滞后阈值 二阶导求边缘 笔画宽度分割swt
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gukewee/article/details/107529106
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本文介绍了如何使用Halcon的动态阈值和滞后阈值方法改进Blob预选取区域，以更准确地提取牛奶包装盒上的吸管。通过分析dyn_threshold算子和hysteresis_threshold算子的效果，讨论了两种方法的优缺点，并提出尝试使用笔画宽度分割（SWT）算法进一步提升分割效果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

本着精益求精的态度，觉得牛奶吸管提取算法做的不够完善，对于Contour提取和Contour截取算子crop_contours_xld_region还凑合，但是对于前面的Blob预选取区域不很满意，这节完善它

 

一、Blob预选取区域之动态阈值方法

dyn_threshold(OrigImage, ThresholdImage : RegionDynThresh : Offset, LightDark : )

下面简单描述一下局部动态阈值的Description

1、OrigImage最好是小平滑图像，这样可以使RegionDynThresh更圆滑，当然会损失精度

2、ThresholdImage是

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halcon学习实战系列—如何提取牛奶包装盒上的吸管之Contour截取算子crop_contours_xld_region（二）
谷棵的专栏
07-21 714
对于Contour截取算子crop_contours_xld_region，上个专题《halcon学习实战系列—如何提取牛奶包装盒上的吸管之Contour截取算子crop_contours_xld_region》里面详细讲解了，但是有不当之处，主要是概念上的，功能没有问题；这里提出来，改正，并改进算子 一、算子名称修改 crop_contours_xld_region(Contour,CropRegion:ContourOut: : ) 功能实际为选取CropRegion上的Contou...
halcon学习实战系列—如何提取牛奶包装盒上的吸管之Contour截取算子crop_contours_xld_region
谷棵的专栏
07-21 1037
在halcon学习网看到一个帖子，特别有趣，分享给大家，顺便将Contour截取算子crop_contours_xld_region列出来，个人认为，特别好用，相比halcon自带算子crop_contours_xld，crop_contours_xld_region更灵活，具体往下看 原帖子网址：http://www.ihalcon.com/read-14233.html 我的回复网址：http://www.ihalcon.com/read-14233-11.html 开始... 原帖子 .
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halcon学习拓展系列—判定二维点集在Region/Contour的位置信息算子test_region_points和test_contour_points【2024更新】
谷棵的专栏
09-09 1463
在专题《halcon学习实战系列—如何提取牛奶包装盒上的吸管之Contour截取算子crop_contours_xld_region（二）》中详细讲解过test_region_points算子，该算子应该是在拓展系列里面讲的，因为实战系列需要所以提前分享给了大家，为了拓展系列的完整性和结构性，这里再次整理到拓展系列 另外，开始前吐槽一下，halcon的Blob分析全是基于像素的，如果想做亚像素的处理，只有Contour，而Contour的操作算子又很少，怎么办？只能用仅有的Contour算子拓展其他的Co
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songhuangong123的博客
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目前我遇到的裁剪相关的函数都是以clip打头的函数。前面两个是对轮廓的裁剪。后面是对区域的裁剪。
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### 关于 `connect_subset_contours_xld` 算子的使用说明 #### 语法结构 该算子用于连接给定区域内满足特定条件的轮廓。其基本语法如下： ```cpp connect_subset_contours_xld(Contours : ConnectedContours : RowBegin, ColumnBegin, RowEnd, ColumnEnd, MinDistance, MaxDistance, Mode : ) ``` #### 参数解释 - **Contours (输入)**: 输入的XLD轮廓数组。 - **ConnectedContours (输出)**: 输出已连接后的XLD轮廓数组。 - **RowBegin (输入控制)**: 定义感兴趣区域起点的行坐标。 - **ColumnBegin (输入控制)**: 定义感兴趣区域起点的列坐标。 - **RowEnd (输入控制)**: 定义感兴趣区域终点的行坐标。 - **ColumnEnd (输入控制)**: 定义感兴趣区域终点的列坐标。 - **MinDistance (输入控制)**: 轮廓间最小允许距离，单位为像素。 - **MaxDistance (输入控制)**: 轮廓间最大允许距离，单位为像素。 - **Mode (输入控制)**: 控制连接模式的选择字符串。“first_to_first”表示仅当两个轮廓的第一个点之间的距离合适时才进行连接；“last_to_last”则针对最后一个点。 此算子能够有效地处理图像中多个分离但逻辑上应相连的对象的情况，在实际应用中非常有用[^1]。 #### 示例代码 下面是一个简单的例子来展示如何利用这个算子实现目标物体边缘特征点间的合理连接: ```cpp * 假设已经获得了原始图像中的若干条独立轮廓 Contours gen_empty_obj (EmptyObj) for i := 0 to |Contours|-1 by 1 select_obj (Contours, SingleContour, i) * 设置合理的参数值来进行相邻轮廓片段拼接操作 connect_subset_contours_xld (SingleContour, ConnectedContours, \ RowBegin, ColBegin, RowEnd, ColEnd, \ MinDist, MaxDist, 'first_to_first') endfor dev_display(ConnectedContours) % 显示最终结果 ``` 通过上述方式可以更好地理解并掌握 `connect_subset_contours_xld` 的功能及其应用场景[^2].
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