Halcon学习笔记_03:Blob分析

本文详细介绍了Halcon的Blob分析过程,包括图像修正、预处理、分割参数获取、图像分割、区域预处理、特征提取、转换为世界坐标及结果可视化。重点讲述了形态学算子在区域预处理中的应用和动态阈值在分割图像中的作用。

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

Blob分析由以下步骤组成:采集图像 -> 提取ROI -> 图像或ROI对齐 -> 修正图像 -> 图像预处理 -> 提取分割参数 ->分割图像 -> 区域预处理 -> 提取特征 -> 将结果转为世界坐标 -> 可视化显示

1.修正图像

图像或区域对齐问题:(Solution Guide III-C in section 3.4)

2.图像预处理
  • 消除噪声的相关函数:

    mean_image( ) 
    gauss_image( )
    
  • 相对高斯滤波速度快,效果不完美的函数可选:

     binomial_filter( )
    
  • 对消除斑点和小细线效果好的函数:

     median_image(  )
    
  • 平滑边缘的函数:

    anisotrope_diff( )

  • 消除隔行扫描相机所造成的缺陷的函数:

     fill_interlace( )
    
3.获取分割参数
  • 相对于固定阈值,我们还可以选择依据每幅图像的动态阈值,方法如下:

     gray_histo_abs( )
    
    histo_to_thresh( )
    
    </
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