qq_34699535的博客

形态学处理的作用：用于提取有意义的局部图像细节，通过改变局部区域的像素形态，对图像进行增强，为后续分割、特征提取、边缘检测做准备。在开始之前，我们先了解一下：结构元素：StructElement结构元素类似于 “滤波核” ，不同的是结构元素是二值的。以上面膨胀算法为例，结构元素尺寸确定了膨胀的程度。结构元素的XY各有一个 “触脚” ，从左往右从上往下扫描原图的时候，遇到白块，则将元素中心a变成白块。ps：上图蓝色块表示新增的像素区域。1. 腐蚀：用于消除边缘和杂点*Radius：元素结构的大

为什么要用图像分割 ？答： 为了使图像进一步缩小，可以将感兴趣的区域从背景中分离出来，使关键目标更便于辨别和分析。图像分割的标准：像素灰度、边界、几何形状、颜色、纹理等。1. 阈值处理：全局阈值：输出阈值范围内灰度的像素。*MinGray：灰度下限*MaxGray：灰度上限threshold(Image : Region : MinGray, MaxGray)示例：*选择0-90之间灰度的图像threshold (ImageFilled, Region, 0, 90)*将不相连

1. 图像增强：图像增强的目的在于，突出细节，为后续的特征识别或者检测做准备。这里主要介绍直方图均衡、增强对比度两种方式：1.1 直方图均衡：直方图均衡就是建立一个0-255的灰度直方图，统计每个灰度值出现的次数，然后对灰度值进行均衡化操作，从而增强对比。read_image (Vessel, 'vessel')*直方图均衡，如果使彩色图像，需要转换为灰度图equ_histo_image (Vessel, ImageEquHisto)对比前后的灰度分布情况，均衡处理后的各个灰度像素分布更加均

1. 二维图像的平移、旋转、缩放平移矩阵：旋转矩阵：逆时针为正缩放矩阵：2. 图像的仿射变换：不发生形变在Halcon中，定义仿射变换矩阵，方法如下：hom_mat2d_identity(HomMat2DIdentity) *创建一个空的仿射变换矩阵hom_mat2d_translate(HomMat2DIDentity,Xt,Yt,HomMat2DTranslate) *平移矩阵:Xt,Yt表示平移距离hom_mat2d_rotate(HomMat2DIDentity,rad(ph