halcon学习拓展系列—笔画宽度分割算子swt_threshold【未经工程验证，仅供参考】

最新推荐文章于 2025-04-19 10:36:52 发布
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分类专栏： halcon学习 文章标签： halcon学习 笔画宽度分割 swt 语义分割 机器视觉
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本文介绍了SWT算法在机器视觉中的应用，特别是在简易连通域分割上的有效性。通过计算图像边缘、进行SWT转换、形态学处理和灰度信息过滤，实现对固定宽度对象的分割。尽管效率较低且存在局限性，但对于特定场景仍有一定价值。文中还探讨了算法优化的可能性和未来语义分割的发展趋势。

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

SWT(Stroke Width Transform）算法由Epshtein等在2010年提出，指示牌文字，斑马线，指引线等都有固定的宽度，分割时只用颜色和灰度会受到背景和前景颜色和灰度干扰，再加上笔画宽度特征，就能更好的对这些固定宽度对象进行分割

经过碑文，道路指示牌，道路指引线的测试，发现swt对简易连通域的分割效果较好，对复杂连通域的分割效果较差，我觉得根本原因是swt时基于Contour上每个点在法向量方向上进行边缘点抓取，如果图像文字分辨率不高，Contour就不够准确，再加上汉字笔画之间有连通，导致笔画宽度会比真实的笔画宽两三倍才能有效抓取

虽然swt算法不能认为是一个优秀的分割算法，但是对于简易连通区域效果还是很好的，希望大家看到能够有所收获，并能提出宝贵的意见

 

一、基础知识

1、首先计算图像的边缘，halcon用gen_contour_region_xld算子求外轮廓，内轮廓

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