HALCON 学习笔记1

1、筛选指定灰度的区域

筛选出每组第一条柱子

2、

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* 提取目标区域
read_image (Image, '0710sucai.png')
*2.图像的预处理
**算法包括转灰度、滤波、形态学操作
*彩图转灰度
rgb1_to_gray (Image, GrayImage)
*3.进行阈值分割
**阈值的范围：8位灰度图中是0-255 16位灰度图0~^16-1
**阈值的范围通过灰度直方图来确定
threshold (GrayImage, Regions, 233, 255)
*4.将区域对应的图片进行裁剪
reduce_domain (GrayImage, Regions, ImageReduced)

2、筛选指定区域

使用上一张练习的图像，筛选出最高的4条

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read_image (Image, '0710sucai.png')
rgb1_to_gray (Image, GrayImage)
threshold (GrayImage, Region, 128, 255)
//1.连通域
//阈值分割后的结果属于同一区域
connection (Region, ConnectedRegions)
//2.特征筛选
select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, 'height', 'and', 296.9, 391.26)

//3.区域合并
union1 (SelectedRegions, RegionUnion)
//4.裁剪区域
reduce_domain (GrayImage, RegionUnion, ImageReduced)

3、简单二维码识别

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read_image (Image, '662.jpg')
rgb1_to_gray (Image, GrayImage)
create_bar_code_model ([], [], BarCodeHandle)
find_bar_code (GrayImage, SymbolRegions, BarCodeHandle, 'auto', DecodedDataStrings)
clear_bar_code_model (BarCodeHandle)

dev_get_window (WindowHandle)
set_display_font (WindowHandle, 36, 'mono', 'true', 'false')
dev_disp_text (DecodedDataStrings, 'window', 'top', 'left', 'black', [], [])

4、包装盒二维码识别

填充区域内部的孔洞

方式一

形态学操作：腐蚀erosion、膨胀dilation、打开（先腐蚀后膨胀）、关闭（先膨胀后腐蚀）

//金属毛刺怎么去除？打开

方式二

fill_up 填充孔洞

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read_image (Image, '图片.jpg')
rgb1_to_gray (Image, GrayImage)
threshold (GrayImage, Regions, 181, 255)
connection (Regions, ConnectedRegions)
select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, 'width', 'and', 912.79, 1000)
//reduce_domain (GrayImage, SelectedRegions, ImageReduced)
//填充区域内部的孔洞
//方式一
//形态学操作
//closing_rectangle1 (SelectedRegions, RegionClosing, 10, 10)
//reduce_domain (ImageReduced, RegionClosing, ImageReduced1)
//方式二
//使用fill_up算子填充孔洞
fill_up (SelectedRegions, RegionFillUp)

//对填充后的内容进行膨胀
//dilation_rectangle1 (SelectedRegions, RegionDilation, 11, 11)
reduce_domain (GrayImage, RegionFillUp, ImageReduced)

//条码识别
//创建条码模型   Handle：句柄；[]：元组,类似与C#的数组类型
create_bar_code_model ([], [], BarCodeHandle)
//识别条码
find_bar_code (ImageReduced, SymbolRegions, BarCodeHandle, 'auto', DecodedDataStrings)
//释放条码模型
clear_bar_code_model (BarCodeHandle)

//显示文字到图像中
//获取窗口句柄
dev_get_window (WindowHandle)
//调整字体大小
set_display_font (WindowHandle, 36, 'mono', 'true', 'false')
dev_disp_text ('DecodedDataStrings', 'image',0,0, 'red', [], [])

5、模板匹配

VP模板匹配的步骤：

1.框选区域，作为模板

2.调整训练参数

掩膜：掩盖现有的模板特征

建模：建立模板的特征

3.训练模板

4.查找模板

halcon模板匹配的步骤：

1.create

create_component_model

create_ncc_model

create_shape_model 类似vp的模板匹配

create_aniso_shape_model 缩放的形状模型

create_scaled_shape_model 形变的形状模型

2.find

3.clear

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file_exists ('muban.bmp', FileExists)
if (FileExists)
     //如果文件存在就读取模板
     read_image (ImagePart, 'muban.bmp')
     read_image (Image1, '2.jpg')
     //halcon模板匹配的分类有哪些？
     //基于形状、互相关、描述符、可变形
     //参数1模板图像2金字塔等级（等级越高图像越糊，体积越小，效率越快，精度越低）
     //3角度的起始值4角度范围5角度的步长
     create_shape_model (ImagePart, 'auto', 0,rad(360), 'auto', 'auto', 'use_polarity', 'auto', 'auto', ModelID)
     find_shape_model (Image1, ModelID,  0,rad(360), 0.5, 1, 0.5, 'least_squares', 0, 0.9, Row, Column, Angle, Score)
else
    //文件不存在，手动创建模板文件
    //模板匹配
    //读取标准的模板图像
    read_image (Image, '1.jpg')
    //转灰度图
    rgb1_to_gray (Image, GrayImage)
    //框选ROI ROI=感兴趣的区域
    //1.创建一个框:circle圆、ellipse椭圆、line线、point点、
    //          polygon多边形、rectangle1普通矩形、rectangle2仿射矩形（可旋转）
    
    dev_get_window (WindowHandle)
    stop ()
    draw_rectangle1 (WindowHandle, Row1, Column1, Row2, Column2)
    //2.生成区域
    gen_rectangle1 (Rectangle, Row1, Column1, Row2, Column2)
    //3.裁剪
    //方式一：保留区域部分，其余填充为黑色（不适合当模板）
    reduce_domain (GrayImage, Rectangle, ImageReduced)
    //方式二：保留区域部分，其余删除(使用此方法必须首先使用方式一)
    crop_domain (ImageReduced, ImagePart)
    
    //将模板保存为文件
    write_image (ImagePart, 'bmp', 0, 'muban.bmp')
endif