halcon学习经验

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1、实用标准文案HalCon学习经验总结1.图像的开运算和闭运算算子开运算就是用消除图像上的小物体，小区域，将纤细相连的物体分开，将大物体的表面平滑与此同时不明显改变他的面积。扩大背景（就是暗的部分），缩小前景（就是亮的部分）。模板匹配等 闭运算就是填充物体内细小的空洞，连接邻近的物体，平滑物体的边界同时呢不明显改变他的面积。 缩小背景（就是暗的部分），扩大前景（就是亮的部分） 开运算：先对图像腐蚀然后膨胀 闭运算：先对图像膨胀然后腐蚀必要的解释： 一：HALCON提供了开运算、闭运算的函数（算子），根据结构元素的不同（圆的方的 椭圆的 或是自己定义也可以

2、）细化出很多算子。这些都是细枝末节。此处不再赘余。。 二：开闭运算的结构元素没有参考点（中心点）的概念。 三：开闭运算没有迭代的概念，就是图像被同样结构元素做开运算，处理一次和处理随意非零次的效果是一样的。gray_opening_rect(ImageInvert,ImageOpening,20,20)gray_closing_rect(ImageInvert,ImageClosing,20,20)connection(ImageOpening,tophat)connection(ImageClosing,bothat)sub_image(bothat

3、,tophat,ImageSub,1,0)union1(ImageSub,RegionUnion)2.击中击不中（hit_or_miss），加厚（thickening），打薄（thinning）thickening： 原始图像  +    对图像使用击中击不中产品的图像 thinning：  原始图像   -   对图像使用击中击不中产品的图像 击中击不中原理继膨胀、腐蚀、开运算和闭运算之后的有一个基本操作就是击中击不中变换（HMT），HMT变换可以同时探测图像的内部和外部。在研究图像中的目标物体与图像背景之间的关系上，HMT能够取得很好的效果。所以常

4、被用于解决目标图像识别和模式识别等领域。A>结构元素是形态学变换中的基本元素，是为了探测图像的某种结构信息而设计的特定形状和尺寸的图像，也可以称为收集图像结构信息的探针。结构元素有许多的种类，如圆形、方形、线型等，还有二值的和灰度值的，模糊集中的等等多种结构元素。在击中击不中变换中将结构元素分解成两个，一个定义为前景结构元素，一个定义为背景结构元素，定义如下：精彩文档实用标准文案                                      B=(E,F),    其中E的F交集为空集B>HMT的标准变换的定义就是：            

5、                       腐蚀操作的结果就是结构元素S平移x但任包含在输入图像A内部的所有结构元素的原点集合，对于HMT变换，当且仅当结构元素E平移到某一点可以填入A的内部，且F平移到该点时可以填入A的外部时，该点才能在HMT变换的结果中输出。由于需要精确的匹配，因此该算法对识别的要求很高，但是对于实际的图像，往往含有各种未知的噪声，即会出现误差，所以实际的意义不是很大它的原理就是使用腐蚀；如果要在一幅图像A上找到B形状的目标，我们要做的是：首先，建立一个比B大的模板W；使用此模板对图像A进行腐蚀，得到图像假设为Process1;其

6、次，用B减去W，从而得到V模板(W-B)；使用V模板对图像A的补集进行腐蚀，得到图像假设为Process2;然后，Process1与Process2取交集得到的结果就是B的位置。这里的位置可能不是B的中心位置，要视W-B时对齐的位置而异；　　其实很简单，两次腐蚀，然后交集，结果就出来了；1.形态学分析与处理2.顶帽变换（高帽变换，Top_Hat）：原图   减去    原图开运算后的图 底帽变换（低帽变换，Bot_Hat）：原图闭运算后的图   减去    原图 高低帽变换（黑土老师叫：形态帽变换，洋名叫：morph_hat）：顶帽变换的结果+底帽的变

7、换的结果。 （高低帽变换在HALCON里面具体的操作流程是： A：原图开运算然后 使用Connection 最后得到区域甲 精彩文档实用标准文案B：原图闭运算 然后使用Connection 最后得到到区域乙 C：乙减去甲 然后合并union  最后得到高底帽。） 功用： 顶帽变换：主要是用于增强图像的对比度，在较暗的地方把亮突出出来。 底帽变换：在较暗的背景中把亮的部分找出来。高底帽变换：就是亮的刺头和暗的刺头全部提取出来。 Halcon学习之八：图像区域叠加与绘制overpaint_gray(ImageDestination,ImageSource:

8、::)将灰度值不相同区域用不同颜色绘制到ImageDestination中，ImageSour