以前用opencv时用canny算法用得挺多。
所以用halcon时，我也直接用canny算法。
介绍一下Canny算子：
使用累计直方图计算两个阀值。凡是大于高阀值的一定是边缘； 凡是小于低阀值的一定不是边缘；如果检测结果大于低阀值但又小于高阀值，那就要看这个像素的邻接像素中有没有超过高阀值的边缘像素：如果有的话那么它就是边缘了，否则他就不是边缘；
 
halcon里面
edges_sub_pix(Image:Edges:Filter,Alpha,Low,High:)
 
提供了这个方法。
 
alpha：参数指定值越小，平滑越强大，会减少边缘细节。(canny刚好相反，值越大，边缘细节越少)。
 
Low：低阀值
High：高阀值
 
例如：
read_p_w_picpath(Image,'test.bmp') 
edges_sub_pix(Image,Edges,'canny',0.5,20,40)