Halcon lines_gauss

一、基本功能

lines_gauss算子能够准确地检测出图像中的线条，并且可以提供亚像素精度的线条轮廓。这使得它在视觉表面检测、图像处理、机器视觉等领域具有广泛的应用。

二、参数说明

lines_gauss算子的参数列表如下：

Image：输入图像，应为二值图像或灰度图像。
Lines：输出的线条，以亚像素精度的XLD（Extended Line Description）轮廓形式表示。
Sigma：高斯平滑的系数，用于控制图像的平滑程度。较高的Sigma值会对图像进行更强烈的平滑处理，但可能导致线条定位的精度下降。
Low：后滞阈值分割的低值，用于控制线条检测的灵敏度。
High：后滞阈值分割的高值，同样用于控制线条检测的灵敏度。通常，High值越高，检测到的线条细节越少；Low值越低，检测到的线条细节越多。
LightDark：指定提取线条的类型，可以选择提取亮色线条（'light'）或暗色线条（'dark'）。
ExtractWidth：是否提取线条的宽度。如果设置为'true'，则会提取线条的宽度信息；如果设置为'false'，则不提取。
LineModel：用于调整线条位置和宽度的线模型。可选的模型包括'none'（无模型）、'bar-shaped'（条形）、'parabolic'（抛物线形）和'gaussian'（高斯形）。不同的模型适用于不同类型的线条检测。
CompleteJunctions：是否添加能够提取的接合点（junction）。当设置为'true'时，算子会尝试提取并连接线条的接合点，以形成更完整的线条轮廓。

三、工作原理

lines_gauss算子通过以下步骤来检测线条：

对输入图像进行高斯平滑处理，以减少噪声和细节。
计算图像与高斯掩膜的卷积的偏导数，以确定图像中每个像素点在x方向和y方向的泰勒二次多项式的参数。
使用泰勒二次多项式的参数来计算每个像素点的线条方向。
在垂直于线条方向上具有局部最大值的点被标记为线条上的点，这些点随后被连接成亚像素精度轮廓。
根据设置的Low和High阈值，接受或舍弃标记的点，以形成最终的线条轮廓。

四、注意事项

在选择Sigma值时，需要权衡平滑程度和线条定位的精度。较高的Sigma值会导致更强烈的平滑处理，但可能降低线条定位的精度。
Low和High阈值的选择取决于要检测的线条的灰度对比度和宽度。通常，Low值应选择在0.25High到0.5High之间。
LineModel参数的选择取决于线条的类型和形状。对于大多数应用来说，'bar-shaped'模型是一个不错的选择。如果线条的边缘比较锐利，可以选择'parabolic'模型；如果线条的边缘不那么锐利，可以选择'gaussian'模型。
在使用lines_gauss算子之前，建议对输入图像进行适当的预处理，以提高线条检测的效果。

五、示例代码

cpp 复制代码

dev_close_window ()  
read_image (Angio, 'angio-part')  
get_image_size (Angio, Width, Height)  
dev_open_window (0, 0, 3 * Width / 2, 3 * Height / 2, 'black', WindowID)  
dev_display (Angio) 
dev_set_color ('blue')  
MaxLineWidth := 8  // 设置最大线条宽度为8
Contrast := 12  // 设置对比度为12，用于lines_gauss算子的线条检测
calculate_lines_gauss_parameters (MaxLineWidth, [Contrast,0], Sigma, Low, High)  // 根据最大线条宽度和对比度计算lines_gauss算子所需的Sigma、Low和High参数
lines_gauss (Angio, Lines, Sigma, Low, High, 'dark', 'true', 'parabolic', 'true')  // 使用lines_gauss算子在图像Angio中检测暗色线条，提取线条宽度，线条模型为抛物线形，并提取接合点，检测到的线条存储在Lines变量中
count_obj (Lines, Number)  
dev_update_pc ('off')
dev_update_var ('off')
for I := 1 to Number by 1
    select_obj (Lines, Line, I)
    get_contour_xld (Line, Row, Col)
    get_contour_attrib_xld (Line, 'angle', Angle)
    get_contour_attrib_xld (Line, 'width_left', WidthL)
    get_contour_attrib_xld (Line, 'width_right', WidthR)
    * 为了显示线条，将显示灰度值降至线条与背景之间对比度25%的点。对于抛物线模型线条，这个点由sqrt(3/4)给出。
    RowR := Row + cos(Angle) * WidthR * sqrt(0.75)
    ColR := Col + sin(Angle) * WidthR * sqrt(0.75)
    RowL := Row - cos(Angle) * WidthL * sqrt(0.75)
    ColL := Col - sin(Angle) * WidthL * sqrt(0.75)
    dev_set_color ('red')
    dev_display (Line)
    dev_set_color ('green')
    disp_polygon (WindowID, RowL, ColL)
    disp_polygon (WindowID, RowR, ColR)
endfor

Halcon算子**calculate_lines_gauss_parameters** 是一个用于计算lines_gauss算子所需参数的函数。这些参数包括高斯滤波器的标准差（Sigma）、用于滞后阈值方法的低值（Low）和高值（High）。这些参数根据要提取线条的最大宽度（MaxLineWidth）和对比度（Contrast）来确定。

以下是**calculate_lines_gauss_parameters**算子的详细说明：

参数说明

MaxLineWidth （input_control）：
- 类型：数值型
- 说明：lines_gauss算子要提取线条的最大宽度（以像素为单位）。这个值用于确定高斯滤波器的尺寸，因为较宽的线条需要更宽的滤波器来平滑。
Contrast （input_control）：
- 类型：数值型或数值型数组（长度为1或2）
- 说明：lines_gauss算子要提取线的对比度。这个值用于计算阈值分割的低值和高值，以便从背景中分离出线条。
  - 当Contrast为单个数值时，最小对比度将默认为最大对比度的1/3。
  - 当Contrast为两个数值的数组时，数组中的第二个值表示最小对比度，且其值不能大于第一个值（最大对比度）。
Sigma （output_control）：
- 类型：数值型
- 说明：获取用于lines_gauss输入的高斯滤波器标准差Sigma值。这个值由calculate_lines_gauss_parameters函数根据线条宽度和对比度计算得出。
Low （output_control）：
- 类型：数值型
- 说明：获取用于lines_gauss输入的滞后阈值低值Low。这个值用于确定哪些灰度值较低的像素点被认为是线条的一部分。
High （output_control）：
- 类型：数值型
- 说明：获取用于lines_gauss输入的滞后阈值高值High。这个值用于确定哪些灰度值较高的像素点也被认为是线条的一部分。

功能说明

calculate_lines_gauss_parameters算子根据输入的最大线条宽度和对比度，计算出适用于lines_gauss算子的Sigma、Low和High值。这些参数共同决定了线条检测的灵敏度和准确性。