Halcon实战：精准定位与提取：基于形态学处理的猴子眼睛区域检测完整方案

在机器视觉与图像处理领域，区域定位与特征提取是许多应用中的核心任务。本文将以一张猴子图像为例，详细介绍如何使用 Halcon 软件实现对其眼睛区域的精准定位与提取。我们将通过一系列图像处理操作，逐步拆解处理流程，帮助大家理解每一步的作用与意义。

一、图像读取与灰度化

首先，我们读取原始彩色图像，并将其转换为灰度图像。这样做可以减少后续处理的复杂度，同时保留足够的结构信息。

read_image (Image, 'D:/Machine_vision_images_and_programs/monkey.jpg')
rgb1_to_gray (Image, GrayImage)

二、阀值分割（二值化与区域粗选）

我们通过设定灰度阈值（50~110）对图像进行二值化，初步提取出可能包含眼睛的区域。这一步是“粗选”，目的是将目标区域从背景中分离出来。

threshold (GrayImage, Region, 50, 110)

三、区域填充与连通域分析

由于二值化后的区域可能存在空洞，我们使用 fill_up 进行填充，确保区域完整。接着通过 connection 操作将图像中不连续的区域分离为多个连通域，便于后续筛选。

fill_up (Region, RegionFillUp)
connection (RegionFillUp, ConnectedRegions)

四、形状筛选

我们根据区域的面积特征进行筛选，只保留面积在 1950~2000 像素之间的区域。这一步能够有效排除不符合条件的干扰区域。

select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', 1950, 2000)

五、形态学去噪

为了进一步去除微小噪声或边缘毛刺，我们使用圆形结构元素进行腐蚀与膨胀操作。这一对操作能够平滑区域边界，并去除不规则的细小区域。

erosion_circle (SelectedRegions, RegionErosion, 3.5)
dilation_circle (RegionErosion, RegionDilation, 3.5)

六、区域合并

最后，我们将所有处理后的区域合并为一个整体区域，便于后续分析或输出。

union1 (RegionDilation, RegionUnion)

本方案通过“灰度化 → 二值化 → 填充 → 连通域分析 → 形状筛选 → 形态学去噪 → 区域合并”这一完整流程，实现了对猴子眼睛区域的精准提取。该方法具有较强的可扩展性，适用于其他类似场景中的区域定位任务。

以下创建封装函数：

以下是在封装函数内求猴子眼睛的面积：