73-OpenCVSharp 创建实现Halcon的union_collinear_contours_xld算子(用于将共线的轮廓合并)

用OpenCVSharp复现Halcon的union_collinear_contours_xld算子的函数,并且要求高性能,代码兼容C# 7.3。

首先,算子的功能是将共线的轮廓合并,所以需要处理多个轮廓之间的关系,判断它们是否共线并合并。

需要先了解Halcon的这个union_collinear_contours_xld的参数和功能。根据用户提供的参数列表:MaxDistAbs(最大绝对距离)、MaxDistRel(最大相对距离)、MaxShift(最大平移)、MaxAngle(最大角度)以及Mode(模式)。主要目标是检测轮廓的共线性,并在满足一定条件下合并它们。

接下来,需要考虑如何在OpenCVSharp中高效实现这些功能。高性能和速度,所以算法需要优化,避免不必要的计算。可能需要使用空间分割的数据结构(如网格划分)来快速查找邻近的轮廓,减少比较次数。

首先,预处理阶段。可能需要将每个轮廓拟合出一条直线,获取其方向和位置参数。然后比较不同轮廓之间的角度差异,如果超过MaxAngle,则跳过,否则进一步检查其他条件。

对于距离的检查,需要考虑绝对距离和

### Halcon 中常用算子的分类及功能说明 Halcon 是一种强大的机器视觉软件,其核心是一系列用于图像处理和分析的功能性算子。这些算子按照用途可以分为多个类别,以下是常见的算子分类及其功能描述: #### 1. **图像获取与预处理** 此类算子主要用于读取、显示以及初步调整图像质量。 - `read_image`:从文件中加载图像[^2]。 - `write_image`:保存图像到指定路径[^3]。 - `convert_to_gray`:将彩色图像转换为灰度图[^4]。 #### 2. **几何变换** 该类算子负责对图像进行各种几何操作。 - `affine_trans_image`:通过仿射变换改变图像位置或方向[^5]。 - `rotate_image`:旋转图像至特定角度[^6]。 #### 3. **形态学运算** 此部分算子用于二值图像或灰度图像上的形态学操作。 - `dilation_circle`:利用圆形结构元素执行膨胀操作[^7]。 - `erosion_rect`:采用矩形结构体实施腐蚀过程[^8]。 #### 4. **边缘检测与特征提取** 专注于识别物体边界及其他显著特性。 - `edges_sub_pix`:精确计算亚像素级别的边缘坐标[^9]。 - `union_collinear_contours_ext_xld`:合并共线或者接近同一圆周上的轮廓[^1]. #### 5. **模式匹配** 提供模板匹配能力来定位感兴趣区域(ROI)内的目标对象。 - `find_shape_model`:基于形状模型寻找最佳匹配项[^10]。 - `create_shape_model`:构建自定义形状模型以便后续查找使用[^11]。 #### 6. **测量工具** 支持创建并应用各类量测装置完成尺寸测定等工作。 - `gen_measure_rectangle2`:生成倾斜矩形类型的测量仪器配置参数[^12]。 - `measure_pos`:依据设定好的测量仪确定实际位移数值[^13]。 #### 7. **三维视觉** 涉及立体重建和平面校准等方面的技术实现- `camera_calibration`:完成相机内外参标定工作流程[^14]。 - `disparity_to_depth`:由视差图推导深度信息[^15]。 以上仅列举了一些典型代表性的Halcon算子;实际上还有更多细分领域专用函数可供调用。每种类型下的具体方法可能还会进一步扩展以满足不同应用场景需求。 ```python # 示例代码展示如何使用 union_collinear_contours_ext_xld 合并轮廓 from halcon import * contours = [] # 假设这是输入的一组XLD轮廓数据列表 resultContours = union_collinear_contours_ext_xld(contours, ['mode', 'all']) ```
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