halcon学习拓展系列—判定二维点集在Region的位置信息算子test_region_points_fast【2024更新】

原创 已于 2024-03-26 20:21:50 修改 · 1.7k 阅读 · 2 ·
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#halcon学习

于 2020-12-14 13:31:40 首次发布
本文介绍了Halcon中test_region_points算子的性能问题及其优化版test_region_points_fast的实现，详述了算子的功能及算法，并提供了测试代码和实际运行效果。此优化算子在项目中显著提升了效率，为后续的交集拓展算子intersection_expand奠定了基础。

在专题《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》中详细讲解过test_region_points算子，该算子效率太低，在后面项目应用中看到了弊端，然后：不得不重构一个新函数test_region_points_fast，经项目中测试，在一张200万图片中运行时间为0.27ms（test_region_points运行时间是99.16ms），已满足项目CT需求

该专题目的是为了重构intersection函数，intersection功能是相交后共同的区域为交集，但是要实现Region1里面但凡有一个像素在Region2里面，便为交集一部分，这就要重新写，而test_region_points_fast为下一个专题《交集intersection的拓展算子intersection_expand》做准备

一、算子说明

test_region_points_fast (Region, Rows, Columns, InsideIndex)

** 函数名称：test_region_points_fast
** 功能：判断二维点集是否在Region上
** 输入
**
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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 1615
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
halcon学习拓展系列—二维点集滤波算子points_filter
谷棵的专栏
07-11 909
一、算子说明 points_filter( : :rowCross,columnCross,rowLine1,columnLine1,rowLine2,columnLine2,rateLowRemove,rateHighRemove:rowCrossFilter,columnCrossFilter) **-------------------------------------------------------------------------------------- *...
Halcon形态学操作、区域处理相关常用API
Moresweet 猫甜
04-14 5933
膨胀一般用来填补物体中小的空洞和狭窄的缝隙，使物体的尺寸增大。 膨胀运算需要生成结构内核才能完成，在HALCON中使用gen_circle来生成圆形结构内核，这个函数的参数中： （1）第一个参数Circle为输出的圆形结构区域； （2）第二个参数Row为输入圆形区域中心行坐标； （3）第三个参数是Column为输入圆形区域中心列坐标。 使用gen_rectangle1来生成矩形结构内核，这个函数的参数中： （1）第一个参数Rectangle为输出的矩形结构区域； （2）第二个参数Row1为输入的矩形区域的左
Halcon判断一个点是否在某个区域内
c1learning的博客
09-20 7180
Halcon判断一个点是否在某个区域内,如果在区域内,选取该区域 draw_rectangle1 (3600, Row1, Column1, Row2, Column2) gen_rectangle1 (Rectangle, Row1, Column1, Row2, Column2) partition_dynamic (Rectangle, Partitioned, 20, 20) get_mposition (3600, Row, Column, Button) ***获取包含点的区域的索引.
Halcon判断一个点是否在某个区域
oShouQianShou的博客
10-12 9895
* Index of all regions containing a given pixel * read_image (Image, 'fabrik') dev_close_window () dev_open_window (0, 0, 512, 512, 'black', WindowID) dev_set_color ('white') dev_set_draw ('fill') * S
halcon学习拓展系列—交集intersection的拓展算子intersection_expand【2024更新】
谷棵的专栏
12-14 2545
在专题《halcon学习拓展系列—判定二维点集在Region的位置信息算子test_region_points_fast》中详细讲解过test_region_points_fast算子，在重构intersection函数中会用到该算子，本专题就来实现intersection_expand算子 一、算子说明 ** 函数名称：intersection_expand ** 功能：判断二维点集是否在Region上 ** 具体描述：只要Region中存在point在RegionBase中，则满足条件，添加到Re
find_region_point(ConnectedRegions, SeedRow, SeedCol, Index) 我的halcon2020没有这个算子
07-22
根据引用[1]中提到的内容，`test_region_points`算子用于判定二维点集在Region的位置信息。所以，如果用户需要判断点是否在区域内，应该使用`test_region_points`。 如果用户需要从一个区域中提取点（像素坐标）...
【三维匹配技术的新机遇】：HALCON平台带来的挑战与创新
![【三维匹配技术的新机遇】：HALCON平台带来的挑战与创新]...进一步，文章深入分析了三维匹配中的关键技术，如点云配准、模型重建，并提供了HALCON在工业检测与医疗成像中的应用实例。同时，文中探讨了当前三维
转 Halcon判断一个点是否在某个区域
liuxiaomao1988的专栏
05-21 4822
https://blog.youkuaiyun.com/oShouQianShou/article/details/78217171* Index of all regions containing a given pixel* read_image (Image, 'fabrik')dev_close_window ()dev_open_window (0, 0, 512, 512, 'black', Wi...
zw版【转发·台湾nvp系列Delphi例程】HALCON TestRegionPoint1
weixin_33816300的博客
10-01 179
zw版【转发·台湾nvp系列Delphi例程】HALCON TestRegionPoint1 unit Unit1;interfaceuses Windows, Messages, SysUtils, Variants, Classes, Graphics, Controls, Forms, Dialogs, StdCtrls, OleCtrls, HALCONXLib_TLB;t...
Halcon图像中区域识别和测量
02-21
使用halcon对图像中多个矩形区域检测识别，并计算7个矩形的平均宽度。halcon编译器版本为18.11 Steday 。
zw版【转发·台湾nvp系列Delphi例程】HALCON TestRegionPoint2
weixin_34129145的博客
10-01 146
zw版【转发·台湾nvp系列Delphi例程】HALCON TestRegionPoint2 procedure TForm1.Button1Click(Sender: TObject);var op : HOperatorSetX; img : HUntypedObjectX; rg : HUntypedObjectX; w , h : OleVariant; ...
【HALCON】HALCON算子详解：test_subset_region 的功能与应用
songhuangong123的博客
05-21 902
的主要功能是判断一个区域（Region1）是否完全包含在另一个区域（Region2）中。换句话说，它用于测试 Region1 是否是 Region2 的子集。是 HALCON 中用于判断区域包含关系的高效工具，特别适用于需要验证区域嵌套关系的图像处理任务。通过合理使用该算子，开发者可以简化区域关系的判断逻辑，提高图像处理的准确性和效率。
Halcon(四)区域特征
liuxiaomao1988的专栏
04-12 3765
http://blog.sina.com.cn/s/blog_c01c55220102ypst.html根据特征值选择区域：select_shape(Regions : SelectedRegions : Features, Operation, Min, Max : )Region特征一览： 特征 英 译 备注 area Area of the object 对象的面积   row Row in...
Halcon 获取区域上的一个点
m0_37302966的博客
07-16 757
Halcon 获取区域上的一个点
Halcon 检测物体定位点
weixin_45672157的博客
04-30 1973
Halcon 中的区域Image : 图像 (input_object): 类型可以是 (多通道-) 图像数组，对象类型为字节、方向、循环、int1、int2、uint2、int4、int8、实数、复数或矢量场。这是输入图像。Domain : 域 (output_object): 类型是区域数组，对象类型。这是输入图像的定义域。
halcon 区域特征
qq_42914355的博客
05-15 346
https://blog.youkuaiyun.com/liuxiaomao1988/article/details/79908681 http://blog.sina.com.cn/s/blog_c01c55220102ypst.html
HALCON算子函數——Chapter 14 : Regions
I am Rocky
02-11 5442
http://blog.youkuaiyun.com/think_fast/article/details/7011457  Chapter_14:Regions 14.1  Access 1. get_region_chain   功能：一個對象的輪廓(contour)作為鏈式碼。 2. get_region_contour   功能：查詢一個目標
HALCON算子函数——Chapter 14 : Regions
think_fast的专栏
11-25 8282
Chapter_14:Regions 14.1  Access 1. get_region_chain   功能：一个对象的轮廓(contour)作为链式码。 2. get_region_contour   功能：查询一个目标的轮廓(contour)。 3. get_region_convex   功能：查询突起的外表作为轮廓(contour)。 4. get_region_poi
halcon算子remove_noise_region
最新发布
07-23
Halcon 中的 `remove_noise_region` 算子用于从一个区域中去除噪声[^1]。该算子通常用于图像处理中，以改善图像质量和后续处理的准确性。以下是使用 `remove_noise_region` 算子去除图像噪声的方法和步骤。 ### 使用方法 `remove_noise_region` 的基本语法如下： ```python remove_noise_region(Region, OutputRegion, Mode) ``` - **Region**：输入的区域，通常是通过阈值分割或其他分割方法得到的二值图像。 - **OutputRegion**：输出的去噪区域。 - **Mode**：噪声去除的类型，可以是以下几种： - `'n_4'`：使用由点的四个4个邻居组成的结构元素。 - `'n_8'`：使用由点的四个8个邻居组成的结构元素。 - `'n_48'`：使用由点的四个4邻域和四个8邻域组成的结构元素[^1]。 ### 使用步骤 1. **读取图像**：首先需要读取图像并调整窗口大小以适应图像显示。 ```python read_image(Image, 'printer_chip/printer_chip_01') dev_resize_window_fit_image(Image, 0, 0, -1, -1) ``` 2. **生成噪声图像**：为了演示，可以生成一个带有噪声的图像。 ```python sp_distribution(0.05, 0, Distribution) add_noise_distribution(Image, ImageNoise, Distribution) dev_display(ImageNoise) ``` 3. **阈值分割**：通过阈值分割生成区域。 ```python threshold(ImageNoise, Region, 128, 255) ``` 4. **去除噪声**：使用 `remove_noise_region` 算子去除噪声。 ```python remove_noise_region(Region, OutputRegion, 'n_4') ``` 5. **显示结果**：最后，显示原始图像和去噪后的区域。 ```python dev_display(Image) dev_display(OutputRegion) ``` ### 注意事项 - **输入区域**：确保输入区域是通过适当的分割方法生成的，以保证去噪效果。 - **模式选择**：根据噪声的特点选择合适的去噪模式。通常，`'n_4'` 和 `'n_8'` 是常用的选择，而 `'n_48'` 可以用于更复杂的噪声情况。 - **区域表示**：在 Halcon 中，区域（Region）是像素级的，并且使用“行程编码”方式描述所有区域[^2]。 ###
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