halcon学习拓展系列—矩形矢量直线拟合卡尺算子fit_line_rectangle_vector

这篇博客介绍了Halcon中的fit_line_rectangle_vector算子,用于矩形直线拟合,作者结合了wangpeng、joy和xy6300的思路进行优化。算子实现包括了测试代码和实际应用中的注意事项,如参数调整和滤波功能的选择。文章还提到了get_rectangle_median_line_base_phi算子作为参考。

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首先感谢wangpeng,joyxy6300,三位提供了卡尺工具的思路,并提供了卡尺工具—rake函数,综合三位同事提供的思路,整合并优化,提出了矩形矢量直线拟合算子fit_line_rectangle_vector,再次感谢三位同事!

涉及到卡尺工具—rake函数,请参考博客园博主xy6300《边缘分析及直线和圆拟合——第5讲》

 

一、算子说明

fit_line_rectangle_vector(ImageRectangle : : dMRSigmadMRThreshlMRTransition,

### 如何使用Halcon实现同态滤波 为了在Halton图像处理软件中实施同态滤波,需理解该技术旨在分离图像中的光照变化和反射特性。通过将原始图像转换到频率域,在那里应用特定的传递函数来增强或抑制某些特征,再逆变换回空间域完成操作[^2]。 具体来说,可以按照如下方法编写代码: ```hdevelop * 定义输入图像变量 gen_image_const (Image, 'byte', 512, 512) * 将图像转换为浮点数类型以便后续计算精度更高 convert_image_type (Image, ImageFloat, 'real') * 应用对数变换使乘法运算变为加法便于处理 log_image (ImageFloat, LogImage) * 执行傅里叶变换进入频域准备下一步骤 fft_generic (LogImage, FFTImage, 'to_freq', -1, 'none', 'sqrt', 'dc_center') * 创建并设置用于调整亮度和平滑度的高通/低通滤波器参数 create_funct_1d_pairs ([0,64,128,192,256], [0.5,0.7,0.85,0.95,1.0], Function) gen_polar_trans_image_inv (FFTImage, PolarTransfImage, 256, 256, 'linear', 'nearest_neighbor') window_func ('gauss', WindowFuncGauss, 256, 256, 32) mult_images (PolarTransfImage, WindowFuncGauss, FilteredImage) * 对经过修改后的频谱执行反向快速傅立叶变换返回至空间域 fft_generic (FilteredImage, ResultImage, 'from_freq', -1, 'none', 'sqrt', 'dc_center') * 反对数变换恢复最终输出图片 exp_image (ResultImage, FinalOutput) * 显示结果对比原图查看效果差异 dev_display(FinalOutput) ``` 上述过程展示了如何利用Halton工具箱内的功能构建完整的同态滤波流程,包括必要的预处理阶段以及核心算法的具体实现方式。
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