Halcon算子学习1-机器视觉Halcon中，select_gray和select_shape的区别？如何选择与使用建议？如何组合使用？

在Halcon中，select_gray 和 select_shape 都用于区域选择，但它们的工作依据和应用场景有所不同。简单来说，select_shape 主要依据区域的几何灰度特征（如面积、宽高、圆形度等）进行筛选；而 select_gray 则依据区域内像素的灰度值特征（如灰度均值、偏差、最小/最大值等）进行筛选：

如何选择与使用建议
需要按形状、尺寸筛选时用 select_shape：当你的图像已经过阈值分割并转化为区域后，若想根据目标的物理尺寸（面积、宽度、高度）或形状轮廓（是否接近圆形、矩形）来过滤，应使用 select_shape。这是机器视觉检测中非常常用的一步，用于初步排除明显不符合要求的干扰区域。
需要按纹理、灰度均匀度筛选时用 select_gray：当你需要区分那些形状可能相似，但内部灰度纹理不同的区域时，select_gray 就派上用场了。例如，在金属表面检测中，筛选出灰度均匀的“完好”区域和灰度变化剧烈的“划痕”区域；或者在遥感图像中，区分灰度波动较小的“水域”和灰度变化较大的“城镇”区域。
进阶技巧：组合使用
在实际项目中，这两个算子常常被组合使用，以实现更精确的筛选。一个典型的流程是：
进行阈值分割，得到初始区域。
使用 select_shape 进行粗筛选，例如保留所有面积大于某值的区域，剔除明显过小的噪声。
使用 select_gr