Halcon算子应用和技巧14

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前言

提示：可以使用搜索小工具搜索对应算子名称：

本篇博文主要用于记录学习Halcon中算子的应用场景，及其使用代码和图像展示。只讲通俗易懂使用方法，不讲原理，不讲原理，不讲原理，重要的事情说三遍。

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考,注意参数坐标的使用，能帮助你理解算子

一、Halcon应用？

Halcon 是一个强大的图像处理工具，该工具是为了解决机器视觉项目任务而创建的。

二、算子汇总

每一博文仅展示10个算子，点击此链接进行查询所有算子，并点击对应算子跳转相应博文。

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三、应用算子

131. rgb1_to_gray()

先上代码：

read_image (Image, 'D:/HALCON_learn/理论/131-140/水果.jpg')
rgb1_to_gray (Image, GrayImage)

解析
将彩色图像转为灰度图像，也将变为单通道图像
Gray = R0.299 + G0.587 + B*0.114

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132. decompose3()

先上代码：

read_image (Image, 'D:/HALCON_learn/理论/131-140/水果.jpg')
decompose3 (Image, R, G, B)

解析
将多通道彩色图像拆分为R G B 三个单通道的图像，RGB相互组合可以组成任意色彩，即三原色
可以观察到不同颜色在不同通道所占分量不同，原图色彩在对应通道会更加亮，比如苹果的

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133. trans_from_rgb ()

先上代码：

read_image (Image, 'D:/HALCON_learn/理论/131-140/水果.jpg')
decompose3 (Image, R, G, B)
trans_from_rgb (R, G, B, H, S, V, 'hsv')

解析
从RGB空间，转换到HSV空间，即色调，饱和度，亮度，三个层面去看待图像，这对于处理有颜色的需求会有很大帮助
HSV：建议去百度一下，理解六棱锥的含义，就很好理解HSV
HSV

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134. get_region_index()

先上代码：

read_image (Image, 'D:/HALCON_learn/理论/131-140/tu1.png')
rgb1_to_gray (Image, GrayImage)
threshold (GrayImage, Region, 128, 255)
connection (Region, ConnectedRegions)
get_region_index (ConnectedRegions, 123, 417, Index)

解析
获得你指定像素点的对象（obj）索引, 配合select_obj() 使用

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135. get_mbutton（）

先上代码

read_image (Image, 'D:/HALCON_learn/理论/131-140/tu1.png')
dev_open_window (0, 0, 512, 512, 'black', WindowHandle)
rgb1_to_gray (Image, GrayImage)
threshold (GrayImage, Region, 128, 150)
connection (Region, ConnectedRegions)
get_mbutton (WindowHandle, Row, Column, Button)
get_region_index (ConnectedRegions, Row, Column, Index)
select_obj (ConnectedRegions, ObjectSelected, Index)

解析
配合get_region_index（）使用鼠标选择出你想要的对象，实际功能是过的鼠标点击的像素点位置
可以将上面代码复制，实际运行一下看效果，鼠标点击的过程没办法图像记录

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136. abs_diff_image （）

先上代码

read_image (Image, 'D:/HALCON_learn/理论/131-140/tu1.png')
dev_open_window (0, 0, 512, 512, 'black', WindowHandle)
rgb1_to_gray (Image, GrayImage)
get_image_size (GrayImage, Width, Height)
gen_image_const (Image1, 'byte', Width, Height)
abs_diff_image (Image1, GrayImage, ImageAbsDiff, 1)
sub_image (Image1, GrayImage, ImageSub, 1, 0)

解析
图像相同坐标下的像素点灰度值相减的绝对值，和sub_image （），不同，比如Image1是一张灰度值全0的图，该图减去卡通图依然是卡通图，但是使用sub_image()得到的是全零的图，因为灰度值相减后小于0的值会截断变为0。
abs_diff_image （）公式：g’ = |(g1 - g2)| * Mult
sub_image() 公式：g’ := (g1 - g2) * Mult + Add

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137. full_domain ()

先上代码：

read_image (Image, 'D:/HALCON_learn/理论/131-140/tu1.png')
rgb1_to_gray (Image, GrayImage)
get_image_size (GrayImage, Width1, Height1)
dev_open_window (0, 0, Width1/2, Height1/2, 'black', WindowHandle)
rotate_image (GrayImage, ImageRotate, 15, 'constant')
get_image_size (ImageRotate, Width, Height)
full_domain (ImageRotate, ImageFull)

解析
是否曾经困扰过你，无效区域如何处理，今天它来了，将“-”变为“0”，神奇不，这样就可以处理这个位置像素了
算子的作用是扩充到全域，full_domain的真实作用，就是让整个域中的图片都显示出来，没有图片的地方用0填充。
full_domain参考文章

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138. get_domain ()

先上代码：

read_image (Image, 'D:/HALCON_learn/理论/131-140/tu1.png')
rgb1_to_gray (Image, GrayImage)
get_image_size (GrayImage, Width1, Height1)
dev_open_window (0, 0, Width1/2, Height1/2, 'black', WindowHandle)
rotate_image (GrayImage, ImageRotate, 15, 'constant')
get_image_size (ImageRotate, Width, Height)
get_domain (ImageRotate, Domain)
full_domain (ImageRotate, ImageFull)
get_domain (ImageFull, Domain1)

解析
通俗理解就是获得有效的计算区域，“_”将不是有效计算区域，参考下图
经过full_domain()，有效区域增加，就补全了能够计算的区域

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139. rectangle1_domain()

先上代码：

read_image (Image, 'D:/HALCON_learn/理论/131-140/tu1.png')
rgb1_to_gray (Image, GrayImage)
rectangle1_domain (GrayImage, ImageReduced, 25,231, 577,839)

解析
通过指定矩形位置指定有效区域，相比较reduce_domain()，节省一步创建矩形区域的步骤
黑色区域灰度值都是 “-”。

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140. expand_domain_gray()

先上代码：

read_image (Image, 'D:/HALCON_learn/理论/131-140/tu1.png')
rgb1_to_gray (Image, GrayImage)
threshold (GrayImage, Region, 128, 150)
connection (Region, ConnectedRegions)
get_region_index (ConnectedRegions, 841,476, Index)
select_obj (ConnectedRegions, ObjectSelected, Index)
reduce_domain (GrayImage, ObjectSelected, ImageReduced1)
expand_domain_gray (ImageReduced1, ExpandedImage,30)

解析
扩展有效计算区域，比如经过reduce_domain()的image，经过expand_domain_gray()可以获得增加范围的有效区域，扩展范围就是你设定的参数，如30。
理解前提是你对reduce_domain()的结果知晓含义。

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以上内容陆续更新。。。

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