Halcon求均值算子

最新推荐文章于 2025-06-18 20:32:02 发布

原创最新推荐文章于 2025-06-18 20:32:02 发布 · 7.9k 阅读

8 ·

CC 4.0 BY-SA版权

Halcon 专栏收录该内容

2 篇文章

订阅专栏

算子原型：

intensity(Regions, Image : : : Mean, Deviation)

mean：是平均值

Deviation：标准差

read_image (Image, '图片.jpg')
decompose3 (Image, Image1, Image2, Image3)
dev_display (Image2)
gen_rectangle1 (ROI_0, 266.5, 436.5, 443.5, 467.5)
intensity (ROI_0, Image2, Mean, Deviation)

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

LoveWeeknd

关注关注

1
点赞
踩
8

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
打赏
打赏
打赏举报

举报

专栏目录

Halcon 阈值算子汇总

gongdiwudu的专栏

08-23

8535

halcon有多种阈值分割的算子，其形式各不相同，而作用也不同，这里将它们集中起来注释，以方便查阅、对照和编程。

Halcon灰度的平均值和偏差intensity

fallingleafgrief的博客

01-08

7770

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。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

halcon学习备忘三（数组的一些常用操作算子）

05-16

1万+

1、求数组的最大值 2、求数组的最小值 3、qi

Halcon —— 边缘提取、骨骼化(sobel、laplace、prewitt)

一个新人博客，愿多多支持。

06-18

442

在 Halcon 中，边缘提取是图像处理中的关键任务，常用的算子包括 Sobel、Laplace 和 Prewitt。以下是这三种方法的详细说明和实现方式。

求数组均值并统计

hutongling的博客

04-08

1929

程序实现目标：求一个整型数组中元素的平均值，并统计其中大于和小于此平均值的元素的个数。程序要求：输入：整型数组中的元素个数及各个元素。输出：整型数组中元素的平均值，大于和小于此平均值的元素的个数。代码如下：package 华为机试题;import java.util.Scanner;/** * @author Hutongling * * @time:2017年4月8日上午10:19

halcon的宽度测量（平均值）

weixin_39800738的博客

08-05

5708

本人在我要自学网里发现一个好的教程，里面有一个案例我跟着做了一遍，也做了些总结。有张图如下：要求：求矩形块的平均宽度。涉及知识点：图像采集、blob分析、检测边缘等直接上代码： dev_close_window () dev_open_window (0, 0, 512, 512, 'black', WindowHandle) dev_update_off () *开始时间 count_s...

7、Halcon图像中识别多个矩形区域并对平均宽度测量

panjinliang066333的博客

02-22

9110

一、需求：计算图片7个白色矩形的平均宽度。二、分析：首先求出七个矩形区域总得范围，然后再求每个矩形的范围。求出每个矩形区域的边缘。对每个矩形区域边缘处理：连接、拟合。然后再求出每个线之间的间距，最后再求出总得平均间距。三、halcon程序实现： 1、新建程序工程。 2、打开图片并处理。 3、阈值分割处理。效果图 ...

halcon的基础算子

weixin_57703844的博客

06-29

508

Halcon 是一个强大的图像处理和机器视觉库，提供了大量的算子（运算符）用于各种图像处理任务。以下是一些常用的基础算子，它们涵盖了图像读取、显示、几何变换、特征提取和区域处理等方面。

halcon常用算子

09-05

### Halcon常用算子知识点详解 #### 一、概述 Halcon是一款强大的机器视觉软件，提供了丰富的算子库，能够支持各种复杂的图像处理任务。本文将详细介绍部分常用的Halcon算子，包括它们的功能、参数含义及其应用场景...

Halcon 图像预处理算子

qq_32114737的博客

02-28

1485

用算子mean_image进行低通滤波，滤波的掩膜尺寸的MaskWidth*MaskHeight。*边缘增强效果很明显，使得图像更清晰，可以提高边缘的质量，最后一个系数代表增强对比度的系数。*效果很明显，使得图像更清晰，可以提高边缘的质量，最后一个系数代表增强对比度的系数。*roberts 是一种最简单的算子，是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子。*算法原理为图像很暗的部分可以变得很亮，很亮的部分可以变得更暗。检测垂直边缘的效果好于斜向边缘，定位精度高，为保证视觉测量，定位，检测效果的稳定性。

halcon区域腐蚀膨胀算子_Halcon算子

weixin_39517054的博客

12-22

1412

Halcon部分算子功能：*读取一张图像read_image(Image,'C:/Users/Desktop/无标题.png')*画一个矩形生成区域draw_rectangle1(3600,Row1,Column1,Row2,Column2)*获得矩形区域gen_rectangle1(Rectangle,Row1,Column1,Row2,Column2)*区域内最大、最小、最大-...

halcon的区域操作（区域生长分割，区域均值，区域转二值图，转标签图）

星河队长

09-17

4084

read_image (Image, ‘fabrik’) *区域分开 regiongrowing (Image, Regions, 3, 3, 6, 100) *得到图像和区域的平均值 region_to_mean (Regions, Image, ImageMean) dev_open_window (0, 0, 512, 512, ‘black’, WindowHandle) dev_disp...

Halcon 算子 mean_n

奔跑的郑的博客

01-13

1573

作用：多通道图像的平均灰度值。参数翻译（对应以上参数顺序）：输入图像（多通道）、输出图像描述：算子mean_n生成所有通道逐像素的平均值，对于每个坐标点，将计算坐标轴上所有灰度值的总和，结果是灰色值的平均值(和除以通道的数量)，输出图像有一个通道。 ...

56-OpenCVSharp 创建实现Halcon的Intensity算子（用于计算图像中指定区域的灰度值统计信息）

weixin_45590420的博客

03-05

1125

Halcon的Intensity算子用于计算图像中指定区域的灰度值统计信息，例如均值、标准差、最小值和最大值等

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

770

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的intensity算子到底是Mean灰度均值最大表示清晰度最高，还是Deviation灰度偏差最大表示清晰度最高？

xioayanran123的博客

10-20

771

halcon的intensity(GrayImage, GrayImage, Mean, Deviation)，到底是Mean灰度均值最大表示清晰度最高，还是Deviation灰度偏差最大表示清晰度最高？在Halcon中，函数计算图像的均值（Mean）和标准偏差（Deviation）。：表示图像中所有像素的平均灰度值。均值并不直接表示清晰度，因为一个高均值可能表示图像整体较亮，但并不一定与清晰度相关。：表示图像中灰度值的分散程度。

Halcon中一些突然想不起来但确实有用的算子

dxm809的博客

07-03

1835

1、Developdev_display 在现有图形窗口中显示图像目标。dev_set_color 设置一个或更多输出颜色，通常用于设置region或者xld的颜色。dev_set_draw 定义区域填充模式，可选项有fill和margindev_set_line_width 定义区域轮廓输出的线宽。dev_set_shape 定义区域输出形状，例如以矩形显示或者以圆形显示，这样可以更...

HALCON的图像平滑算子

m0_47015717的博客

12-02

2911

1. 时域平均采集同一场景的n幅图像，然后对这些图像进行平均，噪声方差降低到原来的1/n。缺点：必须采集多幅图像，运行速度慢。 2. 均值滤波器在像素数是（2n+1）X（2m+1）的一个空间窗口（掩码）内，计算窗口内所有像素的平均，噪声方差降低到1/(（2n+1）X（2m+1）)。优点：计算速度快缺点：并不能完全消除高频噪声 3. 高斯滤波器基于正态分布随机变量的概率密度函数构造的滤波器。相比均值滤波器，更能有效消除高频噪声。关注滤波质量时优先考虑的滤波器。缺点：速度稍逊均值

Halcon初学者知识 [6] 数组操作

最新发布

06-24

<think>我们正在处理用户关于Halcon预处理算子的查询。根据用户提供的引用内容，我们有三个引用片段：引用[1]提到Laplace算子的使用：`laplace(Image,ImageLaplace,'absolute',3,'n_4')`引用[2]展示了加减乘除图像运算：`add_image`,`sub_image`,`mult_image`,`div_image`引用[3]介绍了局部阈值处理：`mean_image`和`dyn_threshold`的组合使用用户需要了解Halcon预处理算子的使用方法介绍。因此，我们应该围绕这些算子进行介绍，包括它们的作用、参数含义和使用示例。由于引用内容有限，我们将基于这些引用内容进行扩展，介绍常见的预处理算子类别，并重点介绍用户引用中提到的算子。预处理算子在图像处理中用于增强图像特征、抑制噪声等，为后续处理（如分割、识别）做准备。常见的预处理包括平滑、锐化、边缘检测、形态学操作等。根据引用，我们可以分为以下几类介绍：1.边缘检测算子（如Laplace、Sobel）2.图像算术运算（加减乘除）3.阈值处理（特别是局部阈值）另外，我们也可以简要提及其他常见预处理算子（如滤波、形态学），但重点在引用中出现的算子。注意：由于引用中没有提供完整的示例代码，我们将根据引用中的代码片段进行说明，并补充必要的解释。下面开始组织回答：</think>### Halcon 预处理算子介绍与使用方法 Halcon 预处理算子是图像处理流程中的基础工具，主要用于增强图像特征、抑制噪声或转换图像表达形式。以下是核心算子的分类介绍及使用示例： --- #### **1. 边缘检测算子** **作用**：突出图像中的边缘和轮廓信息。 - **Laplace 算子** 二阶微分算子，对噪声敏感但边缘定位精确。 ```halcon read_image(Image, 'example.png') laplace(Image, ImageLaplace, 'absolute', 3, 'n_4') * 参数说明： * 'absolute'：输出绝对值 * 3：掩模大小（通常为奇数） * 'n_4'：4邻域连接（可选'n_8'）[^1] ``` - **Sobel 算子** 一阶微分算子，抗噪性优于Laplace。 ```halcon sobel_amp(Image, EdgeAmplitude, 'sum_abs', 3) * 'sum_abs'：卷积核类型（可选'sobel'） ``` --- #### **2. 图像算术运算** **作用**：对图像进行像素级数学运算。 ```halcon add_image(ImageA, ImageB, ImageAdd, 0.5, 0) * 加权加法：0.5*A + 0*B + 0 sub_image(ImageA, ImageB, ImageSub, 1, 128) * 减法：A-B + 128（偏移防负值） mult_image(ImageA, ImageB, ImageMult, 0.005, 0) * 乘法：0.005*A*B div_image(ImageA, ImageB, ImageDiv, 255, 0) * 除法：(A/B)*255 [^2] ``` --- #### **3. 局部阈值分割** **作用**：处理光照不均图像的动态二值化。 **核心组合**：`mean_image` + `dyn_threshold` ```halcon mean_image(Image, ImageMean, 33, 33) * 33x33均值滤波生成参考图像 dyn_threshold(Image, ImageMean, RegionDynThresh, 5, 'light') * 参数说明： * 5：灰度差异阈值 * 'light'：提取比参考图亮5灰度的区域（可选'dark'）[^3] ``` --- #### **4. 其他常用预处理算子** - **平滑滤波** `gauss_image`（高斯滤波）、`median_image`（中值滤波） - **形态学操作** `dilation_circle`（膨胀）、`erosion_rectangle1`（腐蚀） - **傅里叶变换** `fft_image`（频域转换） --- #### **使用建议** 1. **参数调整**：掩模尺寸（如`laplace`的`3`）需根据噪声强度和目标边缘粗细调整。 2. **组合策略**：先平滑去噪（如`gauss_image`）再边缘检测，可提升鲁棒性。 3. **实时性优化**：对小尺寸图像，优先使用整数掩模（如`n_4`代替`n_8`）。 > 示例完整流程： > ```halcon > read_image(Image, 'part.png') > gauss_image(Image, Smoothed, 5) * 高斯滤波去噪 > sobel_amp(Smoothed, Edges, 'thin_max', 3) * Sobel边缘提取 > threshold(Edges, Region, 50, 255) * 全局阈值分割 > ```