HALCON案例提取三角形

目录

1.案例要求

2.思路和操作

3.最终实现效果

4.总结

一、mean_image算子的核心作用

二、dyn_threshold的动态分割机制

三、联合应用的典型场景

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1.案例要求

只提取三角形部分，要求圆润

2.思路和操作

*加载图像
read_image (Image, 'E:/ai/回放/day6/作业/三角形缺陷/1.jpg')
*转换为灰度图
rgb1_to_gray (Image, GrayImage)
*选中纸张区域
binary_threshold (GrayImage, Region, 'max_separability', 'dark', UsedThreshold)
*把选中区域剪切出来
reduce_domain (GrayImage, Region, ImageReduced)
*线性平滑图像
mean_image (ImageReduced, ImageMean, 100, 3)
*局部阈值分割图像
dyn_threshold (GrayImage, ImageMean, RegionDynThresh, 5, 'light')
*闭运算 线膨胀后腐蚀 填充小空洞，连接相邻物体
closing_circle (RegionDynThresh, RegionClosing, 3.5)
*连通域处理
connection (RegionClosing, ConnectedRegions)
*筛选出三角形区域
select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', 1000, 99999)
*将区域转化为凸度
shape_trans (SelectedRegions, RegionTrans, 'convex')
*获取区域的轮廓 或者用boundary (RegionTrans, RegionBorder, 'inner')
gen_contour_region_xld (RegionTrans, Contours, 'border')
*最后显示出找到的三角形区域
dev_display (GrayImage)
dev_display (Contours)

3.最终实现效果

4.总结

一、mean_image算子的核心作用

1. 原理与功能 ：mean_image通过均值滤波实现图像平滑，其核心公式为对邻域像素的灰度值取平均。该算子尤其适用于抑制高频噪声，并为后续的动态阈值分割提供参考图像。滤波器的掩膜尺寸（MaskWidth和MaskHeight）直接影响平滑效果：尺寸越大，平滑效果越显著，但可能丢失细节。

2. 参数调优要点

   • 掩膜尺寸选择：根据目标特征尺寸调整。例如，若目标直径约为D，建议掩膜尺寸为2D+1（如网页6中划痕检测案例使用7×7掩膜） 
   • 奇数尺寸规则：若输入偶数值，Halcon会自动调整为最近的奇数值（如输入8→9），确保掩膜中心明确（不建议这样做）
   • OpenCL加速限制：对于大尺寸图像或高动态范围数据（如int4/real类型），需注意可能的溢出问题，此时应优先使用CPU版本 

二、dyn_threshold的动态分割机制

1. 原理与功能 dyn_threshold通过比较原始图像（OrigImage）与参考图像（ThresholdImage，通常由mean_image生成）的局部灰度差异实现分割。其条件判断根据LightDark参数决定：

   • 'light'：提取比参考图像亮超过Offset的区域。
   • 'dark'：提取比参考图像暗超过Offset的区域。
   • 'equal'/'not_equal'：基于灰度差异的相似性或差异性分割 

2. 参数调优策略

   • Offset灵敏度：通常建议设为5-40。过小（如<5）会引入噪声，过大（如>60）可能导致漏检（如表面划痕检测使用Offset=5） 
     参考图像生成：除mean_image外，还可使用gauss_filter或binomial_filter生成更平滑的参考图像（如使用高斯滤波预处理原子图像） 
   • 掩膜尺寸与目标关系：参考图像的掩膜尺寸需覆盖目标特征（如晶体分析使用21×21掩膜） 

三、联合应用的典型场景

1. 表面缺陷检测 如金属表面划痕检测案例：

   • 步骤：mean_image平滑→dyn_threshold提取暗像素→形态学连接断裂区域 
   • 优势：有效处理光照不均，突出低对比度缺陷 

2. 微观结构分析 如晶体分割：

   • 步骤：大尺寸mean_image抑制背景→dyn_threshold提取暗区→基于形状特征筛选目标 
   • 技巧：结合select_shape过滤面积和形状异常区域 

3. 工业零件检测 如中食品包装质检：

   • 步骤：动态阈值分割标签字符→结合形态学去噪 
   • 扩展：与connection和select_shape联用，实现复杂结构的分割 

每个需求的实现方式都有许多种，我提供的只是其中一种，大家可以发散思路，多角度的来完成。