Halcon算子之fit_circle_contour_xld,用于圆拟合XLD轮廓

本文介绍了一个针对XLD轮廓进行圆形拟合的算法,包括多种算法选择如algebraic、geometric等,并详细解释了各个参数的作用,如MaxNumPoints、MaxClosureDist等。此外还介绍了该函数的前后置项及可替代项。

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函数原型:

 

fit_circle_contour_xld( Contours : : Algorithm, MaxNumPoints, MaxClosureDist, ClippingEndPoints, Iterations, ClippingFactor : Row, Column, Radius, StartPhi, EndPhi, PointOrder )

 

函数作用:

对一些线段的XLD做近似计算直线计算

参数Algorithm的可选项解释如下:

algebraic:这种方法减少了轮廓点与结果圆之间的代数距离

ahuber:类似于algebraic,轮廓点被加权以减小异常值的影响基于方法Huber

atukey:类似于algebraic,轮廓点被加权以减小异常值的影响基于方法Tukey

geometric:该法减少了轮廓点与结果圆之间的几何距离,该法被统计是最优的,但占用很多计算时间。如果轮廓点被噪声干扰严重,可以考虑使用该方法。

geohuber:类似于geometric,轮廓点被加权以减小异常值的影响基于方法Huber

geotukey:类似于geometric,轮廓点被加权以减小异常值的影响基于方法Tukey

 

ClippingFactor控制被弱化的异常值个数,值越小,越多异常值被检测到。

最小拟合一条线的必要轮廓点个数是2,因此,一条轮廓线点个数至少是2+2*ClippingEndPoints

 

参数列表:

Contours(in):输入轮廓

Algorithm(in):拟合圆的算法

MaxNumPoints(in):用于计算的最大轮廓点个数

MaxClosureDist(in):一个轮廓的末尾点最大间距被认为是闭合

ClippingEndPoints(in):在逼近过程中被忽略的开始及末尾点个数

Iterations(in):迭代的最大次数用于鲁棒加权拟合

ClippingFactor(in):消除异常值的裁剪因子

Row(out):圆心行坐标

Col(out):圆心列坐标

Radius(out):圆半径

StartPhi(out):开始点的角度(rad)

EndPhi(out):末尾点的角度(rad)

PointOrder(out):边界点的顺序

 

可能前置项:

gen_contours_skeleton_xld, lines_gauss, lines_facet, edges_sub_pix, smooth_contours_xld

 

可能后置项:

gen_ellipse_contour_xld, disp_circle, get_points_ellipse

 

可替代项:

fit_ellipse_contour_xld, fit_line_contour_xld

### 使用 `FitCircleContourXLD` 的方法 `FitCircleContourXLD` 是 HALCON用于拟合圆形轮廓算子。它通过输入 XLD 轮廓数据来计算最佳拟合圆的参数,包括圆心坐标 `(Row, Column)` 和半径 `Radius`。以下是该算子的主要功能及其使用说明: #### 参数描述 - **Input Contours (Contours)**: 输入的 XLD 轮廓数据。 - **Algorithm**: 拟合算法的选择,通常有 `'algebraic'`, `'taubin'`, 或 `'hyper'` 三种选项[^1]。 - **ClippingFactor**: 控制椭圆离群点剔除的比例因子,默认值为 3.0。 #### 返回值 - **Row**: 圆心的行坐标。 - **Column**: 圆心的列坐标。 - **Radius**: 圆的半径。 - **StartPhi**: 开始角度(弧度)。 - **EndPhi**: 结束角度(弧度)。 - **PointOrder**: 点顺序的方向(顺时针或逆时针)。 #### 示例代码 以下是一个完整的示例代码片段,展示如何加载图像并应用 `FitCircleContourXLD` 来检测圆形目标: ```hdevelop * 加载测试图像 read_image (Image, 'circle_test') * 边缘提取 edges_sub_pix (Image, Edges, 'canny', 1, 10, 20) * 连接边缘形成轮廓 connection (Edges, ConnectedRegions) * 将区域转换为XLD轮廓 region_to_line_contour_xld (ConnectedRegions, Contours, 'lines', 1, [], []) * 应用FitCircleContourXLD进行圆拟合 fit_circle_contour_xld (Contours, 'algebraic', -1, -1, 0, 2*pi, \ Row, Column, Radius, StartPhi, EndPhi, PointOrder) * 可视化结果 dev_display(Image) disp_cross(Row, Column, 15, 'red', 'line') draw_circle(Row, Column, Radius, 'green') ``` 此代码实现了从图像中提取边缘到最终绘制拟合圆的过程。其中,`fit_circle_contour_xld` 函数的核心作用是对给定的 XLD 轮廓执行圆拟合操作,并返回圆的相关几何参数[^1]。 --- ### 注意事项 为了获得更精确的结果,在实际应用中可能需要调整以下几个方面: - 提高边缘检测的质量,例如优化 Canny 算法中的阈值设置。 - 对于复杂背景下的对象识别,建议先进行预处理(如二值化、形态学运算等),以便更好地分离目标物体与背景。 - 当存在多个潜在圆形目标时,可以通过筛选条件进一步过滤不必要的候选者,比如限定最小/最大半径范围。 ---
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