halcon系列基础之Scale_image_range

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#opencv #算法 #图像处理

于 2023-05-06 14:03:07 首次发布

文章介绍了Scale_image_range算子在图像处理中的应用，包括将灰度值映射到特定范围的两种情况，并提供了测试代码示例。强调在处理过程中避免使用循环，推荐使用元组来提高效率。

一、算子介绍

Scale_image_range(

Image //传入原始图像
ImageScle //灰度转换后的图像
Min    需要转换的最小值
Max    需要转换的最大值

)

算子使用的两种情况：

1.scale_image_range(Image, imagesacle, 40 , 100)

将图像当中40-100的灰度元素映射到0-255，小于40为0或者大于100的灰度值为255

2.scale_image_range(Image, imagesacle, [40 ,10], [100,200])

将图像中40-100的灰度值映射到10-200,同样小于40和大于200的会被设置为0和255

二、测试代码

gen_image_const (Image, 'byte', 512, 512)
gen_image_proto (Image, ImageCleared, 100)
dev_open_window (0, 0, 512, 512, 'black', WindowHandle)
dev_display (ImageCleared)
get_image_size (ImageCleared, Width, Height)
get_domain (ImageCleared, Domain)
get_region_points (Domain, Rows, Columns)
gray:=(Columns/30+5)*10
set_grayval (ImageCleared, Rows, Columns, gray)
*第一种用法
scale_image_range (ImageCleared, ImageScaled1, 100, 150)
*第二种用法
scale_image_range (ImageCleared, ImageScaled, [50,0], [210,160])

（关键点：图像灰度值赋值的过程最好不要用循环，太慢了，根据元组计算出每个元素的灰度值在赋值给