【issue-halcon例程学习】edge_segments.hdev

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【issue-halcon例程学习】edge_segments.hdev。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

例程功能

 提取连续的边缘

代码如下

dev_update_off ()
dev_close_window ()
* ****
* step: acquire image
* ****
read_image (Image, 'mreut')
get_image_size (Image, Width, Height)
dev_open_window_fit_image (Image, 0, 0, Width, Height, WindowID)
set_display_font (WindowID, 12, 'mono', 'true', 'false')
dev_set_draw ('margin')
dev_set_line_width (3)
dev_display (Image)
disp_continue_message (WindowID, 'black', 'true')
stop ()
* ****
* step: filter image
* ****
edges_image (Image, ImaAmp, ImaDir, 'lanser2', 0.5, 'nms', 20, 40)
dev_display (ImaAmp)
disp_continue_message (WindowID, 'black', 'true')
stop ()
* ****
* step: extract edges
* ****
threshold (ImaAmp, Region, 1, 255)
connection (Region, ConnectedRegions)
dev_clear_window ()
dev_set_colored (12)
dev_display (ConnectedRegions)
disp_continue_message (WindowID, 'black', 'true')
stop ()
* ****
* step: process edges
* ****
dev_clear_window ()
count_obj (ConnectedRegions, Number)
gen_empty_obj (XLDContours)
for i := 1 to Number by 1
    select_obj (ConnectedRegions, SingleEdgeObject, i)
    split_skeleton_lines (SingleEdgeObject, 2, BeginRow, BeginCol, EndRow, EndCol)
    for k := 0 to |BeginRow| - 1 by 1
        gen_contour_polygon_xld (Contour, [BeginRow[k],EndRow[k]], [BeginCol[k],EndCol[k]])
        concat_obj (XLDContours, Contour, XLDContours)
    endfor
endfor
dev_display (XLDContours)

要点

  1. 明确边缘检测的一般步骤:获取图像 ~> 设置ROI ~> 图像滤波 ~> 提取边缘 ~> 处理边缘 ~> 结果可视化;
  2. 基于边缘振幅和方向对图像进行分割;
	read_image (Image, 'mreut') # 读图
	edges_image (Image, ImaAmp, ImaDir, 'lanser2', 0.5, 'nms', 20, 40) # 阈值分割
	threshold (ImaAmp, Region, 1, 255) # 灰度值分割
	connection (Region, ConnectedRegions) # 打散

edges_image——使用 Deriche、Lanser、Shen 或 Canny 过滤器提取边缘;
Image ——入参,待处理图像;
ImaAmp ——出参,边缘幅度(梯度)分割结果;
ImaDir ——出参,边缘方向分割结果;
Filter ——入参,过滤器;
Alpha ——入参,滤镜参数(值越小,平滑效果越强,细节越少,canny算子相反);
NMS ——入参,极大值抑制;
Low ——入参,滞后阈值分割的低阈值(不需要则置negative);
High ——入参,滞后阈值分割的高阈值(不需要则置negative);
3. 将区域数据转换为数值(用线段近似表示区域)

	count_obj (ConnectedRegions, Number)
	gen_empty_obj (XLDContours)
	for i := 1 to Number by 1
		select_obj (ConnectedRegions, SingleEdgeObject, i)
		split_skeleton_lines (SingleEdgeObject, 2, BeginRow, BeginCol, EndRow, \
		EndCol)
		for k := 0 to |BeginRow| - 1 by 1
			gen_contour_polygon_xld (Contour, [BeginRow[k],EndRow[k]], \
			[BeginCol[k],EndCol[k]])
			concat_obj (XLDContours, Contour, XLDContours)
		endfor
	endfor
	dev_display (XLDContours)

 注意在for循环外创建了空对象XLDContours,在循环内部对区域进行逐个处理,将处理的结果通过concat_obj放入XLDContours中,处理结束统一显示,这种处理形式很有意思,挺常用的;
split_skeleton_lines——用一条一像素宽的无分支的线分割;
SkeletonRegion ——入参,输入的线;
MaxDistance ——入参,线指向连接两个端点的线段的最大距离(没太明白);
BeginRow ——出参,输出直线的起始行值(纵坐标);
BeginCol ——出参,输出直线的起始列值(横坐标);
EndRow ——出参,输出直线的终止行值(纵坐标);
EndCol ——出参,输出直线的终止列值(横坐标);文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-819943.html

到了这里,关于【issue-halcon例程学习】edge_segments.hdev的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • Halcon边缘滤波器edges_image 算子

    基于Sobel滤波器的边缘滤波方法是比较经典的边缘检测方法。除此之外,Halcon也提供了一些新式的边缘滤波器,如edges_image算子。它使用递归实现的滤波器(如Deriche、Lanser和Shen)检测边缘,也可以使用高斯导数滤波器检测边缘。此外,edges_image算子也提供了非极大值抑制和滞

    2024年01月21日
    浏览(30)
  • Halcon提取彩色多通道图像的亚像素边缘edges_color_sub_pix算子

    如要要提取彩色多通道图像的亚像素边缘,可以使用edges_color sub pix算子。该算子与edges_sub_pix 算子的参数十分相似,但又有所区别。首先从名称上看,edges color sub pix 算子多了一个color,表示它接受彩色多通道图像的输入,它使用Canny 等滤波器提取亚像素精度的彩色边缘。另一

    2024年01月16日
    浏览(30)
  • Halcon学习---图像采集助手

    目录 (一)打开图像采集助手 (二)图像资源的获取方式 1、图像获取接口  2、图像文件 3、可通过快捷键Ctrl+ r读取图像 (三)连接相机,设置参数 1、连接相机,采集图像 2、设置相机参数 (四)检测 (五)代码生成 1、根据需求设置为单幅采集、循环采集  2、采集模式

    2024年02月09日
    浏览(29)
  • halcon脚本-深度学习【目标检测】

    本文讲解使用halcon的目标检测是使用步骤,标注工具不使用halcon提供的标注工具,而是使用各个深度学习框架都使用的labelImg工具,然后使用hde脚本以及python脚本转化为标准的halcon训练及文件 本文涉及数据标注、数据转化、训练、评估、预测几个模块。   首先我是用的是

    2024年02月10日
    浏览(33)
  • Halcon学习之一维测量(3)

    带定位器的测量。 首先看一下“定位”是什么意思? 回答:比如我们测量一个芯片,这时候我们设置一个测量矩形,来沿着测量目标进行测量。但是下一张当芯片的位置发生变化时,测量矩形的位置就不对了,就不是沿着测量目标了。这样就不对了!芯片在转,测量矩形也

    2024年02月12日
    浏览(24)
  • Halcon学习之一维测量(1)

    一维测量:测量范围包括直线上的测量和弧线上的测量,直线使用矩形框的测量助手 二维测量: 测量的目的:主要是测量获得工件的实际物理尺寸,这个实现的过程里面还有有个重要的步骤:标定,这个标定不是手眼标定,而是单相机标定( 标定是需要标定板的 ),是为了

    2024年02月10日
    浏览(34)
  • 使用halcon实现基于深度学习的目标检测

    数据集 数据集的类别已有不需要另外指定,这是因为在读取之前已有数据集的时候,数据集中就会包含了许多数据,其中结构如下: 包括类别序号以及类别名字 预训练模型或者模型 预训练模型也有了基本的参数,如下所示: 训练集、验证集以及测试集的区别 : 一般会认为

    2024年02月05日
    浏览(81)
  • Halcon学习笔记(二)数据结构、通道+XLD

    图像(Image):图像是Halco中最基本的数据结构,用于表示二维图像。它包含了图像的像素值、尺寸、颜色模式等信息。图像可以是灰度图像(单通道图像)或彩色图像(多通道图像),颜色通道可以是RGB、HSV等。图像可以通过读取文件、采集设备或者算法生成。 区域(Regi

    2024年02月22日
    浏览(28)
  • MSPM0L1306例程学习-UART部分(2)

    MSPM0L1306例程学习系列 写在前边的话: 这个系列比较简单,主要是围绕TI官网给出的SDK例程进行讲解和注释。并没有针对模块的具体使用方法进行描述。 所有的例程均来自MSPM0 SDK的安装包,具体可到官网下载并安装: https://www.ti.com.cn/tool/cn/download/MSPM0-SDK/ 因为例程多数包含sy

    2024年01月20日
    浏览(27)
  • halcon混合c#深度学习平整度怎么写

    Halcon是一款强大的机器视觉库,可以用于图像处理和分析。在Halcon中,可以通过C#语言与深度学习模型进行集成。下面是一个简单的示例,展示了如何使用Halcon和C#编写深度学习平整度的代码: 首先,确保你已经安装了Halcon的开发环境,并在C#项目中引入了Halcon的相关引用。

    2024年04月15日
    浏览(30)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包