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一、设计背景

在机器视觉系统中，算法是系统的核心。不同产品、不同项目对图像处理的要求不尽相同，因此算法需要具备：

• 灵活拓展：方便添加新算法
• 统一调用：界面或上层逻辑不关心算法细节
• 结构清晰：便于维护与团队协作
• 可视化调试：与 Halcon 窗口联动，便于结果展示

为此，我们设计了一个基于 Qt 和 Halcon 的算法类架构，采用 C++ 面向对象思想，抽象出一个通用算法基类，再由各类检测算法子类继承，实现统一接口和结构。

工程代码

通过网盘分享的文件：Qt 与Halcon联合开发九：算法类设计与实现讲解
链接: https://pan.baidu.com/s/1Bwx51nXuUepDqGz2DTyHeQ?pwd=jkcf 提取码: jkcf

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二、总体架构设计

✅ 设计核心：

• 抽象出一个算法基类 HalconAlgorithmBase：

  • 管理通用资源（参数、窗口）
  • 定义统一接口 Run(HObject)

• 各类检测算法作为子类继承：

  • 实现具体检测逻辑（如边缘检测、定位检测、字符识别等）

📦 类图结构如下：

HalconAlgorithmBase（抽象类）↑┌───────────────┐│               │
ConcreteAlgorithm1（子类1）
ConcreteAlgorithm2（子类2）
……

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三、算法基类 HalconAlgorithmBase

3.1 职责说明

HalconAlgorithmBase 是一个抽象类，定义了算法运行框架，主要功能：

功能项	描述
参数管理	使用 std::map 存储算法运行所需的可配置参数
窗口绑定	存储 Halcon 显示窗口，统一显示结果
核心接口	提供纯虚函数 Run(const HObject& input) 供子类实现

3.2 接口定义（.h）

#pragma once
#include "HalconCpp.h"
#include <string>
#include <map>class HalconAlgorithmBase {
public:using ParamMap = std::map<std::string, std::string>;HalconAlgorithmBase();virtual ~HalconAlgorithmBase();void SetParams(const ParamMap& params);               // 设置参数const ParamMap& GetParams() const;                    // 获取参数void SetWindow(const HalconCpp::HTuple& window);      // 设置显示窗口const HalconCpp::HTuple& GetWindow() const;           // 获取窗口virtual void Run(const HalconCpp::HObject& inputImage) = 0; // 核心算法入口（子类实现）protected:ParamMap parameters_;HalconCpp::HTuple windowHandle_;
};

3.3 实现逻辑（.cpp）

#include "HalconAlgorithmBase.h"HalconAlgorithmBase::HalconAlgorithmBase() {}HalconAlgorithmBase::~HalconAlgorithmBase() {}void HalconAlgorithmBase::SetParams(const ParamMap& params) {parameters_ = params;
}const HalconAlgorithmBase::ParamMap& HalconAlgorithmBase::GetParams() const {return parameters_;
}void HalconAlgorithmBase::SetWindow(const HalconCpp::HTuple& window) {windowHandle_ = window;
}const HalconCpp::HTuple& HalconAlgorithmBase::GetWindow() const {return windowHandle_;
}

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四、子类结构说明（检测类）

🎯 设计原则

每个检测子类都继承自 HalconAlgorithmBase，只需实现具体的检测函数。不关心窗口、参数机制，这些都由基类统一管理。

示例（说明性代码）

#pragma once
#include "HalconAlgorithmBase.h"// 示例子类：用于任意具体检测任务
class ExampleDetectionAlgorithm : public HalconAlgorithmBase {
public:void Run(const HalconCpp::HObject& inputImage) override;
};

#include "ExampleDetectionAlgorithm.h"
#include "HalconCpp.h"using namespace HalconCpp;void ExampleDetectionAlgorithm::Run(const HObject& inputImage) {// 这里只是示例检测流程（可替换为任何实际检测逻辑）std::cout << "----- Algorithm Parameters -----" << std::endl;for (const auto& [key, value] : parameters_) {std::cout << key << " = " << value << std::endl;}std::cout << "--------------------------------" << std::endl;HalconCpp::HTuple hv_width,hv_height;HalconCpp::GetImageSize(inputImage,&hv_width,&hv_height);qDebug()<<hv_width.ToString().Text()<<hv_height.ToString().Text();}

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五、与 Qt 的结合方式

### 📌 设置算法参数并运行```cpp
#include "exampledetectionalgorithm.h"
#include "HalconCpp.h"using namespace HalconCpp;int main() {HObject image;ReadImage(&image, "1.bmp");auto algorithm = new ExampleDetectionAlgorithm();HalconAlgorithmBase::ParamMap params;params["threshold"] = "128";  // 示例参数algorithm->SetParams(params);algorithm->Run(image);  // image 为 Halcon 的 HObject 输入图像return 0;
}

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六、设计优点总结

特性	优势说明
🎯 高复用性	同一套界面可调用多个算法
🧩 解耦清晰	算法逻辑与界面、参数解耦
📦 易于维护	新算法实现不影响其他代码
🔍 调试方便	可在 Halcon 窗口显示中间过程
🚀 快速迭代	支持参数动态配置、热更新

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