halcon学习笔记

API:erision_circle()
opening_clrcle()
腐蚀命令对原图像信息的丢失比open命令更为严重

select_shape()

dev_close_window()
dev_open_window()
需要在窗口显示信息前需要进行这两部操作，获取窗口ID

图片处理一般流程
采集》预处理（去噪声）》特征处理

API:decompose3
将一张图装换成三个色域的图
Convert a three-channel image into three images.

API:trans_frim_rgb
Transform an image from the RGB color space to an arbitrary color space.
可用于某个区域的特征提取

当干扰区域比较多时
API：connection 断开连通域
API：select_shape 选择特征直方图，选出目标领域

例子1
车牌识别过程

• 图片二值化处理：
  通道转换：decompose3，tran_from_rgb
  使用灰度直方图，突出车牌信息特征
• 特征提取
  去除多余噪声：形态学，opening，erssion，
  断开连通域：connection
  使用特征直方图选择车牌信息
• 调整特征位置
  填充fill_up
  获取方向信息：orinentation
  将图片信息摆正
  将特征信息摆正
• 对车牌信息进行处理
  二值化-形态学-连通域
  特征识别：sort_region(character)
  文字识别：read_orc_class_mlp

图像基础

• 图像灰度变化（scale_image）
• 图像增强（emphasize）
• 图像几何变化（仿射变化，极坐标变换）
• 图像分割（blob分析、边缘检测，reduce_domain）
• 图像频域（fft_image）
• 图像形态学（opening）腐蚀膨胀
• 图像复原
• 运动图像
• 图像配准（模板匹配）
• RGB》》》HSV（亮度、射度、饱和度）

颜色识别

图片获取：
颜色分类：Regions :=[‘黄’,‘红’,‘绿’,‘橙’]
建立空目标：gen_empty_obj (EmptyObject)

循环框选颜色区域：

for i := 1 to |Regions|+1 by 1
    dev_display (Color)
    dev_display (EmptyObject)
    disp_message (WindowHandle, '请指定区域:', 'window', 12, 12, 'black', 'true')
    draw_rectangle1 (WindowHandle, Row1, Column1, Row2, Column2)
    gen_rectangle1 (Rectangle, Row1, Column1, Row2, Column2)
    concat_obj (Rectangle, EmptyObject, EmptyObject)
endfor

深度学习部分：
创建分类：create_class_（）
加入：add_samples_image_class_（）
显示提示：disp_message

训练模型：train_class_mlp

结果显示：

while(true)
    read_image (Color, 'E:/YZW/image/color.jpg')
    classify_image_class_mlp (Color, ClassRegions, MLPHandle, 0.5)
    for Index := 1 to 5 by 1
        dev_clear_window ()
        copy_obj (ClassRegions, ObjectsSelected, Index, 1)
        disp_message (WindowHandle, Regions[Index-1], 'window', 10, 10, 'black', 'true')
        dev_display (ObjectsSelected)
        stop ()
    endfor
endwhile