Halcon金属表面字符提取（c++实现核心算子）

项目场景：

提取金属表面字符，即获取每个字符的位置区域。图中单个字符完整性不是很好，出现断开的现象。

二.解决方案：

1.图像预处理

2.全局二值化

3.Blob分析

三.halcon代码

read_image (Image, 'engraved')
gray_range_rect (Image, ImageResult, 7, 7)
threshold (ImageResult, Region, 128, 255)
connection (Region, ConnectedRegions)
select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', 1000, 99999)

四.核心算法解析

gray_range_rect(Image : ImageResult : MaskHeight, MaskWidth : )
算法功能：，在大小为(MaskHeight, MaskWidth)的矩形掩模内计算输入图像image的最大和最小灰度值的差值(max - min)，并将结果值作为输出图像的像数值。
**Image **：原始输入图像
**ImageResult **：结果输出图像
MaskHeight：结果输出图像
**MaskWidth **: 矩形掩模的宽
LightDark：矩形掩模的高

c++实现源码：

//halcon gray_range_rect算子C++实现
void gray_range_rect(Mat &src, Mat &dst, Size size)
{
	//图像边界扩充
	int hh = (size.height - 1) / 2;
	int hw = (size.width - 1) / 2;
	cv::Mat Newsrc;
	cv::copyMakeBorder(src, Newsrc, hh, hh, hw, hw, cv::BORDER_REFLECT_101);//以边缘为轴，对称
	dst = cv::Mat::zeros(src.rows, src.cols, src.type());

	//遍历图像
	for (int i = 0; i < src.rows; i++)
	{
		for (int j = 0; j < src.cols; j++)
		{
			//uchar srcValue = src.at(i, j);
			int minValue = 255;
			int maxValue = 0;
			for (int k = 0; k < hh; k++)
			{
				for (int z = 0; z < hw; z++)
				{
					int srcValue = (int)Newsrc.at<uchar>(i + k, j + z);
					minValue = minValue > srcValue ? srcValue : minValue;
					maxValue = maxValue > srcValue ? maxValue : srcValue;

				}
			}
			uchar diffValue = (uchar)(maxValue - minValue);
			dst.at<uchar>(i, j) = diffValue;
		}
	}
}

效果如下：和halcon几乎一致