halcon获取多个独立连通域—connection

前言

针对阈值分割后的图像,我们有时候需要对多个独立的区域做处理,比如要筛选出面积较大的区域等,由于阈值分割的区域在位置上是分离的但是在数量上是一个区域,这时候就需要将一个整体区域分割成多个独立的区域。

1、区域分离原理

每个独立的区域称为连通域,连通域分为4连通域和8连通域

4连通域:一个像素的上、下、左、右四个位置如果存在一个非零像素,则将这两个像素认为是属于一个区域。

8连通域:一个像素的上、下、左、右、左上、右上、左下、右下8个位置如果存在一个非零像素,则将这两个像素认为是属于一个区域。

连通域的作用就是对混乱的区域进行分割,将连通的区域连接在一起从而构成了很多个互相独立的连通区域,在halcon中通常对阈值分隔后的区域进行提取连通域的操作,从而方便后期根据区域的特征,比如面积对区域进行分析做铺垫,在halcon中使用connection 函数。

2、halcon算子应用

csharp 复制代码
dev_open_file_dialog ('read_image', 'default', 'default', Selection)
read_image (Image, Selection)
mean_image (Image, ImageMean, 15, 15)
threshold (Image, Region, 128, 255)
count_obj (Region, Number1)
connection (Region, ConnectedRegions)
count_obj (ConnectedRegions,  Number2)

分离区域就是使用connection算子,该算子只有两个参数

第1个参数阈值分割后的1个整体区域

第2个参数是分离后的多个独立连通域

从下图也可以看出在使用connection前,区域的数量只有1个,使用后区域变为7个。

3、获取连通域效果

1)处理前

1)处理后

可以看出分离后形成了7个独立的区域。

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