halcon图像灰度操作

最新推荐文章于 2025-03-05 14:33:13 发布
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分类专栏： 机器视觉 文章标签： halcon 图像处理 灰度
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gy0124/article/details/100917409
版权

*生成灰度为0的图像
gen_image_const (Image, ‘byte’, 512, 512)
*计算尺寸
get_image_size (Image, Width, Height)
*设置图像为同一灰度值
gen_image_proto (Image, ImageCleared, 160)
*得到图像定义域
get_domain (ImageCleared, Domain)
*裁剪图像得到新的图像
crop_domain (ImageCleared, ImagePart)
*得到某像素点的像素
get_grayval (ImagePart, 23,23, Grayval)
*设置像素点的灰度值
set_grayval (ImagePart, 23, 23, 255)

【halcon】外观检测总结之灰度操作
songhuangong123的博客
11-15 752
所以此时我们需要一个图像增强的滤波算法，进行一个大的增强，让大家的灰度水平达到一个很高的水平，再使用hysteresis_threshold。如果mask选的太大，可能把小的瑕疵平均了就被干掉了（而且太大，会很耗时），如果mask选小了，大的就会选不到。有时一个瑕疵的灰度是很斑驳的，意思就是他的灰度值是混乱的，此时我们可以通过 'deviation’这个参数去获得灰度的混乱程度；不过他和动态阈值相比有个缺点，动态阈值不在乎光线不均匀的问题，应为他是判断一个像素和他周围的像素的平均值比。
HALCON调整图像的灰度范围
m0_37737957的博客
07-30 1201
一、灰度映射代码 二、min_max_gray函数 三、scale_image函数
halcon的灰度变换（图像增强）
qq_34059233的博客
02-21 1739
特点：降低低灰度值像素的对比度，提高高灰度值像素的对比度，因为高灰度值对应X轴正方向的值，x增加相同值，y轴的值增加的更多。特点：提高低灰度值像素的对比度，降低高灰度值像素的对比度，因为高灰度值对应X轴正方向的值，x增加相同值，y轴的值增加的越少。图像Image是均衡化前的灰度范围，蓝色柱状图显示如下，横坐标为灰度值，纵坐标为该灰度值的个数。上面函数的意思是，将(图像1灰度+图像2灰度）*4+50，等于最终的图像灰度。将图像的灰度范围按照一定的关系进行扩大，从而增强图像对比度。可以看出灰度范围变宽了。
Halcon灰度的平均值和偏差intensity
fallingleafgrief的博客
01-08 7219
intensity 算子用于计算单张图像上多个区域的灰度值的平均值和偏差。以图（a）为例，这里在经闽值处理后提取的区域中应用intensity算子，如图所示。这样即可提取出灰度图像中区域的灰度平均值和偏差，结果将显示在控制变量的窗口中。参数4：Deviation（输出参数），表示输出的单个区域的灰度偏差。参数1：Regions（输入参数），表示图像上待检查的一组区域。参数3：Mean（输出参数），表示输出的单个区域的灰度平均值。参数2：Image（输入参数），表示输入的灰度值图像。其各参数的含义如下。
49-OpenCVSharp 创建实现Halcon的get_grayval算子（用于获取图像中指定坐标位置的像素灰度值）
weixin_45590420的博客
03-05 377
以上代码实现了批量获取图像中多个坐标位置的灰度值，并提供了高性能的指针访问版本。对于需要频繁访问像素值的场景，推荐使用指针操作以提升性能。对于简单的应用场景，方法已经足够高效。根据具体需求选择合适的方法即可。
Halcon - 获取图像数据（灰度值）
weixin_30478923的博客
01-16 7076
在 Halcon 中，或许大部分人都知道如何通过 get_grayval 获取图像的灰度值，这条算子在获取单个像素时是比较好用的。但是当你想获取一幅大尺寸图像的一行甚至所有的灰度数据时，它就会变得很吃力。这一点在该算子的介绍文档中也有提及。 这里要介绍的是通过 get_image_ponter1 或 get_image_pointer3 获取图像数据，这样的方法也是 Halcon 文档中所推荐的方...
Halcon 学习笔记4之图像转化为灰度图
阿哲的专栏
04-28 2761
彩图直接转换为灰度图 read_image(Image,'patras') dev_display(Image) *彩色图像转为灰度图 rgb1_to_gray(Image,GrayImage) dev_display(GrayImage) 彩图转换为三个单通道的图，再转换为灰度图 read_image(Image,'patras') dev_display(Image) ...
halcon图像预处理之灰度形态学
qq_29187197的博客
09-21 8811
灰度形态学处理有腐蚀，膨胀，开运算，闭运算，顶帽操作，低帽操作等。可以对图像进行图像平滑，图像增强等。 一，图像平滑 gray_opening_shape(Image : ImageOpening : MaskHeight, MaskWidth, MaskShape : ) 开运算。开操作会抑制比结构元小的亮细节，去除亮点噪声 gray_closing_shape(Image : ImageCl...
C#结合Halcon图像灰度处理代码
09-22
综上所述，利用C#和Halcon进行图像灰度处理涉及到C#编程、Halcon库的使用、颜色空间转换以及可能的用户界面设计。理解并掌握这些知识点，你就能构建出自己的图像处理系统，处理任何需要转换为灰度的图像。在实际应用...
深视3D点云数据转换成HALCON深度图像和灰度图像。
02-22
"深视3D点云数据转换成HALCON深度图像和灰度图像"这一主题涉及到多个关键知识点，包括3D点云的理解、HALCON图像处理软件的应用、深度学习以及C#编程语言的使用。 首先，我们需要理解3D点云。3D点云是由激光雷达、...
halcon基于灰度的模板匹配
01-06
即将接手一个halcon的项目，这段时间就在家学习了halcon相关例程，自己也做了一番尝试，把运行成功的代码放上来与大家分享，本人图像小白，如有表述不准确之处希望各位大佬提出来，我们一起讨论、共同进步。...
计算图像的平均灰度值
06-04
利用opencv2.4.9求取图像的平均灰度值,可以直接运行,并打印平均值的结果
c#联合halcon编程，鼠标获取图像灰度值的小程序
12-28
VS平台使用c#联合halcon编程，根据鼠标获取当前图像某点灰度值的小程序
MFC联合Halcon ROI设置 灰度匹配
12-21
MFC联合Halcon开发 设置ROI（包括圆形，椭圆，矩形，带角度矩形），灰度匹配，NCC匹配
11-Halcon视觉学习实例入门：图像类型转换及图像灰度值缩放
视觉与物联智能
04-27 5077
1 图像类型转换 在Halcon中，通过convert_image_type算子来转换图像类型。算子原型如下： convert_image_type(Image : ImageConverted : NewType : ) 其中，参数Image为输入图像，ImageConverted为输出图像，NewType为转换的类型。参数支持的类型有（‘byte’, ‘complex’, ‘cyclic’, ...
分析png格式图像文件
weixin_46338184的博客
03-29 885
PNG文件： 对该图像进行分析： 用二进制打开该图片 png文件标志 89 50 4E 47 0D 0A 1A 0A 表示这是一个png图片 IHDR文件头数据块 00 00 00 00 0D说明IHDR头块长为13； 49 48 44 52 为IHDR标识（ascii码为IHDR） 图像的宽高信息 02 B3转换为十进制：691；02 4A转换为十进制：586 该图像为691×58...
Halcon intensity() 求输入图像中输入区域的平均灰度值和灰度值偏差
strive_and_think的博客
08-14 662
该算子主要用于计算输入图像中输入区域的平均灰度值和灰度值偏差。:输出区域内灰度值的偏差。:输出区域的平均灰度值。
halcon -> expand_gray_ref（灰度填充）（by shany shang）
TU商的博客
08-13 3918
一、应用场景： *加载一幅图像 read_image (Image, 'fabrik') *区域增长 regiongrowing (Image, Regions, 1, 1, 1, 100) *生成空区域 gen_empty_region (EmptyRegion) *计算灰度平均值 方差 intensity (Regions, Image, Mean, Deviat...
halcon 图像灰度及灰度直方图
weixin_39926429的博客
02-15 2902
*灰度就是反应一个像素的明暗程度。 *灰度直方图是关于灰度级分布的函数，是对图像中灰度级分布的统计。 *灰度直方图是将数字图像中的所有像素，按照灰度级的数值，统计其出现的频率。 read_image(Image,'fabrik') *点开工具栏的灰度直方图 *也可以通过算子gray_histo *AbsoluteHisto是灰度值出现的次数，RelativeHisto是占整个区域像素的比例 gray_histo(Image,Image,AbsoluteHisto,RelativeHist
halcon图像灰度翻转
最新发布
03-16
### Halcon 中实现图像灰度翻转的方法 在 HALCON 中，可以通过简单的计算操作来实现图像灰度值的反转。灰度值反转的核心思想是将每个像素的灰度值 \( G \) 转换为其补码形式，即对于 8-bit 的灰度图像（范围为 0 到 255），新的灰度值应为： \[ G_{new} = 255 - G \] 以下是具体的操作方法以及代码示例。 #### 使用 `invert_image` 算子 Halcon 提供了一个专门用于灰度值反转的算子 `invert_image`，可以直接应用于二值图像或灰度图像。该算子会自动完成上述公式中的计算过程[^4]。 ```hdevelop read_image (Image, 'path_to_your_image') * 将彩色图像转换为灰度图像（如果原始图像是彩色） rgb1_to_gray (Image, GrayImage) [^3] * 对灰度图像执行反转变换 invert_image (GrayImage, InvertedImage) * 显示原图和反转后的图像 disp_image (GrayImage, WindowHandle1) disp_image (InvertedImage, WindowHandle2) ``` 通过以上代码片段可以看出，`invert_image` 是一种高效且简洁的方式来进行灰度值反转。 #### 手动实现灰度值反转 如果不希望依赖于内置算子或者想要更深入理解其原理，则可以手动编写逻辑来完成这一任务。这通常涉及遍历整个图像并逐像素修改灰度值。然而，在 HALCON 中无需显式循环即可利用动态数组运算达成目标。 ```hdevelop read_image (Image, 'path_to_your_image') * 假设输入已经是灰度图像 * 创建一个新的浮点型图像副本以便存储结果 convert_image_type (Image, ImageReal, 'real') [^2] * 应用数学表达式进行灰度反转 sub_image (255, ImageReal, 1, InvertedImageReal) [^5] * 如果需要返回到整数类型的灰度图像 convert_image_type (InvertedImageReal, InvertedImageByte, 'byte') * 展示处理前后的对比效果 disp_image (Image, WindowHandle1) disp_image (InvertedImageByte, WindowHandle2) ``` 此部分展示了如何不借助专用函数而仅依靠基础代数运算符达到相同目的。注意这里采用了 `sub_image` 来代替直接减法操作以兼容多通道数据结构可能带来的复杂情况。 --- ### 总结 无论是采用现成工具还是自定义算法路径，都可以轻松实现在 HALCON 平台上的灰阶镜像功能。推荐优先考虑调用官方支持的标准模块如 `invert_image` ，除非有特殊需求才自行构建解决方案。
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