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这篇博客介绍了Halcon的基本使用，通过一个2D测量例子，详细解释了Halcon的代码流程，包括图像读取、阈值分割、连通域分析等步骤。接着讲述了如何将Halcon代码导出为C++，并进行了代码精简和解析，强调了在C++中处理Halcon变量和图像显示的方法。
一、前言
最近来触碰一下halcon，一直以来作为ai算法工程师，虽然知道halcon，但是一直也没有用过
对于我们用户来说，halcon与opencv的差距主要在下面：
（1）halcon是闭源的，商业的软件，优点是算子丰富，应用成熟
（2）opencv是开源的，社区强大
我们只是使用者而已，很多公司也是有一个专门将halcon的功能替换为opencv的这么一个岗位，这样摆脱商业库的依赖。当然还有更牛逼的全部算子手写，不使用opencv。很明显我不是这种人！
二、Halcon例子实操
那好，我们先来看我们的第一个例子吧：
这个例子是来源于：
明显是个2d测量类的例子，主要是测量孔洞的平均半径和方差半径。
Halcon代码如下：
read_image (Image, 'progres')
get_i
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