halcon学习拓展系列—创建阵列算子create_array和create_odd_array【2024更新】

本文介绍了Halcon的create_array和create_odd_array算子,用于创建基于特定点的奇数和偶数阵列。文章详细阐述了算子的参数说明和算法实现,并修正了之前版本的错误。2024年的更新内容包括应用场景解析,如卷积操作中的应用,提供了相应的脚本库函数和测试源码供下载。

在求毛丝的中轴线/骨架时用到了创建阵列的功能,创建基于某个基准点的奇数阵列,偶数阵列,或者任意奇偶组合阵列,综合目前所需要的要求,封装了两个功能函数,分别是:

1、create_array:创建阵列,基于左上角点排布

2、create_odd_array:创建奇数阵列,基于中心点排布

一、算子说明

create_array( : : rowLeftUp, columnLeftUp, elementWidth, elementHeight : rowRound, columnRound)

**--------------------------------------------------------------------------------------
** 函数名称:create_array
** 功能:创建阵列,基于左上角点排布
** 输入
** rowLeftUp,columnLeftUp               点阵左上角基准点
** elementWidth,elementHeight           基元大小
**** 输出
** rowRound,columnRound                 任意点阵输出
** written by guke
**--------------------------------------------------------------------------------------

create_odd_array( : : rowCenter,

### Halcon `create_scaled_shape_model` 算子详解 #### 创建缩放形状模型概述 在Halton软件中,`create_scaled_shape_model`算子用于创建一个可以处理尺度变化的形状模型。此功能对于目标识别特别有用,在不同比例下都能找到匹配的对象[^2]。 #### 函数原型及参数说明 该函数定义如下: ```cpp create_scaled_shape_model(Image : : MinContrast, AngleStart, AngleExtent, ScaleMin, ScaleMax, Optimization, Metric, MinScore, BrightnessThreshold, IgnoreLocalPolarity, NumLevels, PyramidSubsamplingMethod : ModelID) ``` - **Image**: 输入图像。 - **MinContrast**: 对象边缘最小对比度。 - **AngleStart/AngleExtent**: 定义旋转范围的角度起点跨度。 - **ScaleMin/ScaleMax**: 缩放因子的上下限。 - **Optimization/Metric**: 影响计算速度与精度的选择项。 - **MinScore/BrightnessThreshold/IgnoreLocalPolarity**: 控制匹配质量其他特性检测条件。 - **NumLevels/PyrmaidSubSamplingMethod**: 处理多分辨率金字塔层数及其采样方式。 - **ModelID**: 输出的结果模型标识符。 #### 实际操作流程展示 下面给出一段完整的Python代码片段来演示如何调用这个算子并执行基本的任务: ```python import halcon as hl # 加载测试图片 image = hl.read_image('example') # 设置参数值 min_contrast = 5 angle_start = -hl.pi / 4 angle_extent = hl.pi / 2 scale_min = 0.8 scale_max = 1.2 optimization = 'auto' metric = 'use_polarity' min_score = 0.7 brightness_threshold = 128 ignore_local_polarity = 'true' num_levels = 'default' pyramid_subsampling_method = 'downsample' # 调用create_scaled_shape_model创建模型 model_id = hl.create_scaled_shape_model( image, min_contrast, angle_start, angle_extent, scale_min, scale_max, optimization, metric, min_score, brightness_threshold, ignore_local_polarity, num_levels, pyramid_subsampling_method) print(f'Created model with ID {model_id}') ``` 这段脚本展示了如何加载一幅图像,并利用指定的一系列参数配置去构建一个新的形状模型实例[^3]。
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