Halcon的基础算子涵盖了图像读取、显示、几何变换、特征提取和区域处理等多个方面。以下是一些常用的基础算子: 图像读取与显示: read_image:读取图像文件。 write_image:将图像保存到文件。 disp_image:在窗口中显示图像。 几何变换: rotate_image:旋转图像。 zoom_image:缩放图像。 crop_part:裁剪图像的一部分。 滤...
get_image_size (Image, Width, Height)*在频域中生成高斯滤波器gen_gauss_filter (ImageGauss,100,100,0,'n','rft', Width, Height)*对图像进行傅里叶变换rft_generic (Image, ImageFFT,'to_freq','none','complex', Width)*对傅里叶图像做卷积,使用之前创建的高斯滤波器作为卷积核convol_fft (ImageFF...
注:如果使用fft_image和fft_image_inv进行过滤,必须设置参数Norm = 'none’和Mode = ‘dc_center’(本文未使用) Mode:频率图中心位置。注: 如果使用实值快速傅里叶变换算子rft_generic, 则Mode = ‘rft’ ;如果使用快速傅里叶变换算子fft_generic,则可以使用Mode = 'dc_edge’来提高效率 Width, Heigh:生成...
算子:mean_image(Image:ImageMean:MaskWidth,MaskHeight:) 示例:mean_image (Image5, ImageMean1, 3, 3) Image5(输入对象):输入灰度图像 ImageMean1(输出对象):输出均值滤波后的灰度图像 3(输入控制参数1):均值矩阵的宽,数值通常为奇数,数值越大效果越明显 3(输入控制参数1):均值矩阵的高,数值通常为奇数,...
Halcon斑点分析涉及算子及其高阶运用 涉及算子 获取图像 使用ROI 对齐ROI或图像 校正图像 基础内容这里不再重述 预处理图像(过滤) 基础: mean_image(平均平滑过滤),gauss_filter(高斯滤波),binomial_filter(二项式滤波器),median_image(中值滤波) 高级: smooth_image(滤镜过滤),anisotropic_diffusion(各向异性扩散滤波)...
下面介绍一些Halcon中常用的图像增强算子: 一、空间域 1、线性灰度变换:一般不改变像素点的坐标信息,只改变像素点的灰度值 主要使用算子: scale_image(Image : ImageScaled : Mult, Add : ) — 缩放图像的灰度值 原理:算子scale_image对输入的图像(Image)进行如下变换: ...
以mean_image算子为例,介绍Halcon中4邻域算法的流程。 1. 设定窗口大小和邻域类型:首先需要设定窗口大小和邻域类型。Halcon中,窗口可以为矩形、圆形、椭圆形等,邻域类型可以为4邻域、8邻域等。 2. 计算相邻像素:根据设定的窗口大小和邻域类型,计算出指定像素的相邻像素并存储起来。 3. 计算平均值:对于存储的相邻像...
在Halcon中,可以使用多种方法来计算图像的平均灰度值,其中最常用的方法之一是使用mean_image算子。这个算子直接计算并返回图像的平均灰度值。 3. 示例代码 下面是一个使用Halcon的HDevelop脚本语言编写的示例代码,展示了如何读取一张图像,计算其平均灰度值,并将结果显示在控制台上。 hdevelop * 读取图像 read_image(Im...
常用算子如下 min_max_gray(Regions, Image : : Percent : Min, Max, Range) 作用:确定区域内的最小和最大灰度值 scale_image_max(Image : ImageScaleMax : : ) 作用:最大灰度值在取值范围为0~255之间展开 程序如下: read_image (Image, 'lena') ...
Image (in):原始图像 Region (out):被分割的区域 MaskWidth(in):计算平均值的偏差的淹膜高度 MaskHeight(in):计算平均值的偏差的淹膜宽度 StdDevScale(in):标准差因子,一般推荐使用该算子时,StdDevScale取正值,可以在黑白过渡处能减少分割出不需要的区域的概率。(因为黑白过渡处标准差大,当然前提是StdDevScale ...