2、Halcon基本介绍 / 开普饭

1、图像通道转换。

2、算子结构介绍

3、数组的创建和基本运算

4、矩阵的创建和基本运算

5、基本判断语句

6、halcon机器视觉实现步骤

1、图像通道转换

①、彩色图片一般有三通道：R、G、B。在图片的每个像素点上，通过R、G、B不同的三色值来组合成不同的色彩。在每一个像素点上R、G、B计算方法，如下面网格示意图所示：

例子：将程序演示：

*读取一副图片dev_open_file_dialog ('read_image', 'default', 'default', Selection)read_image (Image,Selection)

RGB通道分离：

*通道分离decompose3 (Image, r, g, b)

②灰度图

又称灰阶图，把白色与黑色之间按对数关系分为若干等级，称为灰度。范围0-255。图像只有一个通道的图。灰度计算方式：v=a*R+b*G+c*B。

图像分析中，使用灰度图最多。

彩色图转灰度图程序：

*彩色图转换为灰度图rgb1_to_gray (Image, GrayImage)

按住键盘Ctrl键，鼠标在图像上的时候，可以看到灰度值。（上面的两个数值是鼠标的x、y坐标，下方的一个数值是灰度值）

③、H、S、V：颜色通道转换。用的比较少，在需要进行颜色分析的时候使用。

H：色调 S：饱和度 V：色彩的明亮程度

*RGB通道转换为HSV通道trans_from_rgb (r, g, b, h, s, v, 'hsv')

2、算子结构介绍

halcon算子是按照英文进行命名的，一般英文名就是代表的真实含义。算子结构为：功能类别_具体功能名称。比如read_image是读取图片的意思，read就是功能类别，image就是具体功能名称。

在编程的时候，输入了read，编译器自动就会筛选出read有关的算子。

算子分类：

dev_：系统、窗口有关的算子。比如dev_close_window ()关闭窗口、dev_open_window (0, 0, 512, 512, 'black', WindowHandle)打开窗口。

read_：读操作有关的算子。如：read_image(Image, '素材.bmp')读图片、read_ocr_class_mlp ('Industrial_0-9A-Z_NoRej.omc', OCRHandle)读halcon提供的字符串库文件。

write_：写操作有关的算子。write_image (Image, 'bmp', 0, 'sample')将图片写到程序目录下。

draw_：在界面上画图、画区域。画圆draw_circle (WindowHandle, Row, Column, Radius)、画矩形draw_rectangle1(WindowHandle, Row1, Column1, Row2, Column2)。由于是在窗口上画图，所以需要窗口句柄。因此在画图前先要关闭窗口、再打开窗口。算子如下：

dev_close_window ()dev_open_window (0, 0, 512, 512, 'black', WindowHandle)draw_circle (WindowHandle, Row, Column, Radius)

画图的时候，鼠标左键按住拖动，画好了松开鼠标右键鼠标完成，绘制完成。

gen_：表示生成类的算子。比如生成圆算子gen_circle (Circle, Row, Column, Radius)。

region_：表示跟区域有关的操作。比如获得区域的的一个特征（面积）region_features (Circle, 'area', Value)。

get_：表示获取某些属性的算子。比如获取图像尺寸get_image_size (Image, Width, Height)、获取图像灰度值get_grayval (GrayImage, Rows, Columns, Grayval)。

set_：表示设置参数类的算子。设置图像灰度值set_grayval (Image1, Rows, Columns, Grayval)

tuple_：代表与数组有关的算子。如获取数组长度tuple_length (A, Length)

select_：代表筛选操作有关的算子。比如根据形状面积来筛选区域select_shape (Rectangle, SelectedRegions, 'area', 'and', 150, 99999)、将最大面积区域超过70%的筛选出来select_shape_std (ConnectedRegions, SelectedRegions, 'max_area', 70)。

contour开头的代表的轮廓XLD有关的算子

gray开头的代表的灰度有关的算子。

3、数组的创建和基本运算

halcon中的数组英文是tuple。需要先声明，再使用。

声明数组如：

*定义一个空数组： A:=[]

*数组赋值-方法： A:=[A,1]

*再添加3个元素： A:=[A,[1,2,3]]

运算：

*每个元素相加
C:=A+B

*每个元素相乘
D:=A*B

*给数组赋值：

for index:=1 to 100 by 1Grayval[index]:=255endfor

*获得数组A的长度-方法1

length_A:=|A|

*获得数组A的长度-方法2

tuple_length (A, Length)

*获取数组A第0个元素值（第0对应实际第一个）

val_A_0:=A[0]

*获取数组A第2个元素值

val_A_2:=A[2]

4、矩阵的创建和基本运算

矩阵也是一组组的数据，与数组不同的是，矩阵不仅仅是一个集合，还可以求逆、求范数。矩阵的运算只能通过算子来实现，不能像数组一样直接进行运算。矩阵要想直接运算，只能转换为数组再操作。

①矩阵创建

*矩阵的创建--------2行2列create_matrix (2,2,[1,2,3,4], MatrixID)

或者

*矩阵创建的-----方法2A:=[1,2,3,4,5,6,7,8,9]create_matrix (3, 3, A, MatrixID1)

②矩阵的相关获取

*获取矩阵单个元素的值------获取矩阵第0行、第1列的值get_value_matrix (MatrixID, 0, 1, Value)

*获取矩阵列表元素get_full_matrix (MatrixID, Values)

*获取矩阵单个元素的值------获取矩阵第0行、第1列的值get_value_matrix (MatrixID, 0, 1, Value)

③矩阵求逆。

*矩阵的逆invert_matrix (MatrixID, 'general', 0, MatrixInvID)get_full_matrix (MatrixInvID, Values1)

④矩阵的范数

*矩阵的范数-------'2-norm'  2范数，还可以设置为1范数norm_matrix (MatrixInvID, '2-norm', Value1)

5、基本判断语句

halcon判断语句常用的是if语句、for循环.

主要结构有：

①

if （***）

*******

endif

②

if （***）
*******
elseif （***）
*******
else
*******
endif

③for循环语句

for i := 1 to 5 by 1
*******
endfor

程序举例：

array1:=[1,2,3,4,5]array2:=[]array3:=[]for Index := 0 to 4 by 1array2[Index]:=Index*2if(array2[Index]>array1[Index])array3[Index]:=array2[Index]+array1[Index]elseif (array2[Index]>array1[Index])array3[Index]:=array2[Index]-array1[Index]elsearray3[Index]:=array2[Index]endifendfor

6、halcon机器视觉实现步骤

①基本步骤：

图像预处理 ------》区域分割 ------》区域筛选 ------》特征分析、有用信息提取等

②图像预处理：图像去噪、图像基本变化、图像增强、图像位置变化等。

③区域分割：将感兴趣的区域从原图像中分割出来。包括基于阈值的分割、聚类的分割等等。

④区域筛选：从分割出来的所有区域中，根据区域的某些特征，筛选出我们需要的区域。这些特征包括长度、长宽比例、凸性、圆度等等。

⑤特征分析：根据筛选的区域，对区域进行定量分析，包括区域的大小、外接圆、以及其他特征分析等，来判断区域是否满足条件要求。如果是测量类，需要对区域之间的关系进行分析等。

2、Halcon基本介绍

1、图像通道转换

2、算子结构介绍

3、数组的创建和基本运算

4、矩阵的创建和基本运算

5、基本判断语句

6、halcon机器视觉实现步骤

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