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1、Halcon学习笔记之缺陷检测(二)例程:detect_indent_fft.hdev说明:这个程序展示了如何利用快速傅里叶变换(FFT)对塑料制品的表面进行目标(缺陷)的检测,大致分为三步:首先,我们用高斯滤波器构造一个合适的滤波器(将原图通过高斯滤波器滤波);然后,将原图和构造的滤波器进行快速傅里叶变换;最后,利用形态学算子将缺陷表示在滤波后的图片上(在缺陷上画圈)。注:代码中绿色部分为个人理解和注释,其余为例程中原有代码*Initialization(初始化)
dev_updata_off()//这一句包含如下三个算子:
//dev_updata_pc(‘off’)关闭更
2、新程序计数器//dev_updata_var(‘off’)关闭更新变量窗口
//dev_updata_window(‘off’)关闭更新图像窗口(即通过命令来显示想要在图像窗口显示的图片)
dev_close_window()//关闭活动的图像窗口
read_image(Image,’plastics/plastics_01’)//载入图片//参数说明:为读入图片命名(Image)//文件名(’plastics/plastics_01’)
get_image_size(Image,Width,height)//获取图片的长宽;//参数说明:之前读入或生成的图片(Image)//
3、图片的宽(Width)//图片的高(Height)
dev_open_window(0,0,Width,Height,’Black’,WindowHandle)//打开一个新的图像窗口//参数说明:起始坐标(0,0)//大小(Width,Height)//背景颜色(’Black’)//窗口句柄(WindowHandle)
set_display_font(WindowHandle,14,’mono’,’ture’,’false’)//设置不依赖操作系统的字体
//参数说明:窗口句柄(WindowHandle)
//字体大小(14)
//字体类型(’mono’)
//是否黑体(’
4、ture’)
//是否倾斜(’false’)
dev_set_draw(‘Margin’)//定义区域填充模式//参数说明:填充模式(’Margin’或者’Fill’)
dev_set_line_width(3)//设置输出区域轮廓线的线宽//可以修改参数来看最后缺陷区域标示的区别
dev_set_color(’red’)//设置一种或者多种输出颜色*
*Optimizethefftspeedforthespecificimagesize(根据指定图像大小进行fft速度最优化)
optimize_rft_speed(Width,Height,’standard’)//对指定大小
5、的图片的fft速度进行优化//参数说明:图片大小(Width,Height)//优化模式(’standard’)*
*ConstructasuitablefilterbycombiningtwoGaussianfilters(结合两个高斯滤波器构造一*个合适的滤波器)
Sigma1:=10.0
Sigma2:=3.0//定义两个常量
gen_gauss_filter(GaussFilter1,Sigma1,Sigma1,0.0,’none’,’rft’,Width,Height)
gen_gauss_filter(GaussFilter2,Sigma2,Sigma2,0.0,’
6、none’,’rft’,Width,Height)//在频域生成两个高斯滤波器//参数说明:生成的高斯滤波器(GaussFilter)//空域中高斯在主方向上的标准差(Sigma)//空域中高斯在正交于主方向的方向上的标准差(Sigma)//滤波器主方向的角度(0.0)//滤波器的规范(’none’)//直流项在频域的位置(’rft’)//图片的大小(Width,Height)
sub_image(GaussFilter1,GaussFilter2,Filter,1,0)//两图片相减(灰度)//sub_image(ImageMinuend,ImageSubtrahend:Im
7、ageSub:Mult,Add:)//g':=(g1-g2)*Mult+Add//以上为函数原型以及运算公式*
*Processtheimagesiteratively(对图像进行迭代运算)
NumImages:=11
ForIndex:=1toNumImagesby1//for循环从1到NumImages,步长为1*
*Readanimageandconvertittograyvalues
read_image(Image,’plastics/plastics_’+Index$’02’)