halcon 区域特征

最新推荐文章于 2025-05-21 01:00:00 发布
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PD灬灰太狼
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halcon之区域：多种区域（Region）特征（5）
gongdiwudu的专栏
06-26 9294
区域的算子，初学者最好是每个都试试，这不仅是个加强映像问题，而且是了解Halcon能力的过程，以及提高工程实践效率问题。本篇介绍几个在数值图像分析中，较为有用的区域算子。请学友们共享！...
Halcon学习之六：获取Image图像中Region区域的特征参数
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xinrui_ekitty的技术专栏
01-12 4万+
得出图像的一系列参数
【HALCON】HALCON算子详解：test_subset_region 的功能与应用
最新发布
songhuangong123的博客
05-21 661
的主要功能是判断一个区域（Region1）是否完全包含在另一个区域（Region2）中。换句话说，它用于测试 Region1 是否是 Region2 的子集。是 HALCON 中用于判断区域包含关系的高效工具，特别适用于需要验证区域嵌套关系的图像处理任务。通过合理使用该算子，开发者可以简化区域关系的判断逻辑，提高图像处理的准确性和效率。
Halcon区域特征
zzzkiti的专栏
11-27 1万+
特征 经营者名单↓ 本章包含允许您访问区域的不同功能的运算符。   功能列表   在下文中，说明了可用的特征。 'Area'： 对象的区域 'row'： 中心的行索引 'column'： 中心的列索引 'row1'： 左上角的行索引 “column1”： 左上角的列索引 “row2”： 右下角的行索引 “column2”： 右下角的列索引 'width...
Halcon算子--区域特征
weixin_30847865的博客
10-06 1261
当我们想要提取Region时，图像处理后，往往存在几个类似的Region，此时，需要根据Region的一些特殊特征，来选择指定的Region。 求Region指定特征值：region_features(Regions : : Features : Value) 根据特征值选择区域：select_shape(Regions : SelectedRegions : Features, Operat...
Halcon区域形状特征-area_center、area_holes、select_shape、inner_circle和smallest_rectangle2算子
yuanrongyouzhi的博客
05-13 1万+
提示：文章参考了网络上其他作者的文章，以及相关书籍，如有侵权，请联系作者。 前言        在场景中选择物体的特征是图像测量或者识别的重要基础。区域的形状特征是非常常用的特征，在模式匹配中，常使用形状特征作为匹配的依据。下面就介绍几种常用的与区域形状特征相关的算子。 一、区域的面积和中心（area_center）        提到区域的特征，最常用的莫过于.
Halcon区域特征分析：案例-提取遥控器字符特征.rar
03-02
本案例“Halcon区域特征分析：案例-提取遥控器字符特征”着重展示了如何利用Halcon的技术来提取遥控器上文字的特征，以便进行有效的识别。下面我们将深入探讨这个主题。 首先，我们要了解的是图像识别的基本流程。...
Halcon根据特征值选择区域
changjian198384的博客
08-22 1294
除了可以用area_center 算子计算区域的面积以外，在Halcon中还可以使用area_holes算子计算图像中封闭区域（孔洞）的面积。该面积指的是区域中孔洞部分包含的像素数。一个区域中可能不只包含一个孔洞区域，因此该算子将返回所有孔洞区域的面积之和。部分为提取的孔洞区域，浅色部分为包含孔洞的区域，也是area_holes算子的输入。图（a）为输入的彩色图像，图（b）为经阀值分割并输出了孔洞面积的图像，其中深色。该代码实现了将输入区域中的孔洞部分提取出来，并计算孔洞的面积之和。
Halcon学习之六：获取Image图像中Region区域的特征参数.doc
01-22
在Halcon机器视觉软件中，处理图像和区域特征是一项核心任务。本篇主要讨论如何从Image图像中的Region区域获取各种特征参数，这对于图像分析、识别和分类至关重要。以下是一些关键函数及其作用的详细说明： 1. **...
Halcon 特征检测使用
钢铁男儿
06-30 447
【代码】Halcon 特征检测使用。
【Halcon】Region特征详解
weixin_42258743的博客
07-28 8959
        经过一系列图像处理操作之后，我们会发现可能会有大同小异的一些region。因此我们需要根据一些特征，来选择想指定的region。 求Region指定特征值：region_features(Regions : : Features : Value)——计算区域的形状特征 功能：从指定的特征区域计算每个输入区域。 输入参数： Regions——待检测区域 Features——要检测的特征形状 ——默认值：‘area’ ——可选值：如下图所示。 输出参
Halcon图像中区域识别和测量
02-21
使用halcon对图像中多个矩形区域检测识别，并计算7个矩形的平均宽度。halcon编译器版本为18.11 Steday 。
Region特征算子与形态学运算——第3讲
weixin_30726161的博客
03-29 225
问题提出：求下图中楔形缺口到圆心的最短距离。 【涉及知识点讲解】 一、Region特征算子 在图形窗口中用鼠标单击选中某个Region，然后点击菜单栏的“打开特征检测”图标，就可以看到当前Region的所有特征了。 由特征检测页面可知，Region的特征很多，如何知道用什么算子可以获得这些特征呢？ ① 鼠标放在特征上悬停。 ...
Halcon判断一个点是否在某个区域内
c1learning的博客
09-20 6996
Halcon判断一个点是否在某个区域内,如果在区域内,选取该区域 draw_rectangle1 (3600, Row1, Column1, Row2, Column2) gen_rectangle1 (Rectangle, Row1, Column1, Row2, Column2) partition_dynamic (Rectangle, Partitioned, 20, 20) get_mposition (3600, Row, Column, Button) ***获取包含点的区域的索引.
Halcon判断一个点是否在某个区域
oShouQianShou的博客
10-12 9773
* Index of all regions containing a given pixel * read_image (Image, 'fabrik') dev_close_window () dev_open_window (0, 0, 512, 512, 'black', WindowID) dev_set_color ('white') dev_set_draw ('fill') * S
转 Halcon判断一个点是否在某个区域
liuxiaomao1988的专栏
05-21 4767
https://blog.youkuaiyun.com/oShouQianShou/article/details/78217171* Index of all regions containing a given pixel* read_image (Image, 'fabrik')dev_close_window ()dev_open_window (0, 0, 512, 512, 'black', Wi...
halcon 图像中区域的概念
weixin_39926429的博客
02-16 634
区域定义为离散平面的一个任意子集，R属于Z 如果说图像是用灰度值描述像素点， 区域就可以用0或1来描述像素点是否被选中，即我们常说的二值化。 上图中将图像中灰度值大于100的像素组成一个集合，做为一个区域。 也就是说，区域是个集合。 ...
halcon之区域：区域（Region）和、区域轮廓算子（2）
gongdiwudu的专栏
06-23 8330
区域和轮廓在计算中总是互相交替使用，因此，了解好轮廓，能够更好地解决区域问题。本篇介绍三个获取外轮廓的例子。
rectangle
小小的博客
01-09 436
闭运算*画矩形。
halcon中区域特征有那些
02-25
### Halcon 中的区域特征 #### 连通组件 (Connected Components) 连通组件描述了一个区域内相互连接的部分数量。对于复杂的形状，可能由多个不相连的部分组成，这些部分即为不同的连通组件[^1]。 #### 凸度 (Convexity) 凸度定义为原始区域与其凸包之间的比例关系。通过`get_region_convex`函数可以得到给定区域的最小凸多边形包裹体，进而计算两者的面积比来衡量该属性[^2]。 #### 圆紧致性 (Compactness) 圆紧致性用于评估一个物体接近圆形的程度。它通常被定义为目标对象周长平方除以其面积的结果与相同条件下理想圆形对应值的比例。 #### 各向异性程度 (Anisometry) 各向异性反映了图形沿不同方向上的差异情况。此特性有助于区分具有特定取向特性的结构化模式。 #### 孔洞数 (Holes) 孔洞指的是封闭边界内的空白空间数目。利用专门设计的操作符可以从复杂形态中分离出内部空隙并对其进行量化分析[^3]。 ```cpp // 计算所有孔洞总面积示例代码 dev_close_window () read_image (Image, 'fabrik') threshold (Image, Region, 128, 255) connection (Region, ConnectedRegions) * 提取孔洞 dilation_circle (ConnectedRegions, Dilated Regions, 10.5) sub_region(Dilated_Region, ConnectedRegions , Hole_Regions ) area_holes(Hole_Regions, AreaHoles) ``` 上述C++风格伪代码展示了如何从二值图像中识别目标物及其内含孔洞，并最终求得后者累积占据的空间大小。
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