基于halcon的木头数量计数

老Tao

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分类专栏： halcon 文章标签：图像处理

于 2021-12-02 18:07:23 首次发布

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这篇博客详细介绍了使用图像处理技术进行木材检测的过程，包括读取图像、灰度转换、阈值分割、开运算去毛刺、非连通区域分割、面积筛选、计数等步骤，旨在精确识别并计数图像中的木材数量。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

read_image (Lqdpdhq5s05v0oNaednaocwrphvytsyquef3l6I7mf9w640480Jpg720x720q90g, 'E:/图像视觉/test9/lQDPDhq5s05V0o_NAeDNAoCwRphvyTsyqUef3L6-I7Mf9w_640_480.jpg_720x720q90g.jpg')
rgb1_to_gray (Lqdpdhq5s05v0oNaednaocwrphvytsyquef3l6I7mf9w640480Jpg720x720q90g, GrayImage)
threshold (GrayImage, Regions, 60, 255)
*开运算去毛刺
opening_rectangle1 (Regions, Cut, 1, 7)
*非连通区域分割
connection (Cut, ConnectedRegions)
*根据面积大小选择
select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', 300, 20000)
*计数
count_obj (SelectedRegions, Number)
*取出剩下的木材
select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions1, 'area', 'and', 20000, 99999)
*腐蚀成独立木材
erosion_circle (SelectedRegions1, RegionErosion, 9)
*再次分割
connection (RegionErosion, ConnectedRegions1)
*选择
select_shape (ConnectedRegions1, SelectedRegions2, 'area', 'and', 2939, 20000)
*再次计数
count_obj (SelectedRegions2, Number1)
*合并
concat_obj (SelectedRegions, SelectedRegions2, ObjectsConcat)
*计数
count_obj (ObjectsConcat, Number2)

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