1 Halcon数据结构

系列文章目录

1 Halcon数据结构
2 一致性增强扩散
3 锯片检测
4 序列号读取
5 印刷检测

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前言

注：写本系列博客，主要是为了敦促自己学习，如有不足之处，请多批评指正！

学习思路：halcon有自己的编程语言（类似于MATLAB的脚本语言），所以第一步：学习语法与数据结构，第二步：实战（学习halcon自带例程）。

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1 Halcon数据结构

  因为本人熟悉MATLAB、Python、C++等编程语言，对halcon语法简单看一看即可，所以直接跳过halcon语法部分直接学习其数据结构。
  Halcon数据结构主要有图像参数和控制参数两类参数。图像参数包括：image、region、XLD，控制参数包括：string、integer、real、handle、tuple数组等。图像参数是halcon独有的数据结构，所以进行重点学习。

1.1 Halcon Image 图像

 read_image(Image,'test.jpg')

  halcon 图像，在从文件或者相机等读取到内存之后，所得到的HImage；其包括图像的颜色空间、长宽、通道、灰度等信息。

1.1.1 Image 的分类

  颜色空间分为好几种，而在电脑中常用RGB颜色空间，其他颜色空间我只是用来做一下特殊处理使用，所以只介绍RGB颜色空间下的内容。
  根据每个像素信息不同，通常将图像分为二值图像、灰度图像、RGB图像。

1.1.2 Image 的通道

  图像内像素点的值用几个灰度级数值描述，那么图像就是几通道。比如，有一个数值表示的是灰度图像和二值图像，而有三个数值表示的是RGB彩色图像。

1.2 Halcon Region 区域

1.2.1 Region 的初步介绍

  区域指的是我们感兴趣的图像部分，是图像中包含某些特性的区域，它是一幅图像中一个任意的像素子集，也是离散平面的一个任意子集。

1.2.2 Region 的特征

区域特征主要分为三个部分：
（1）基础特征：Region的面积、中心、宽高、左上角与右下角坐标、长半轴、短半轴、椭圆方向、粗糙度、连通数、最大半径、方向等。
（2）形状特征：外接圆半径、内接圆半径、圆度、紧密度、矩形度、凸性、偏心率、外接矩形的方向及两边长度等。
（3）几何矩特征：二阶矩、三阶矩、主惯性轴等。

1.3 Halcon XLD 轮廓

1.3.1 XLD 的初步介绍

  XLD是指具有亚像素精度的轮廓，即一组有序的二维点集，二维点顺序用来说明彼此相连的关系。

1.3.2 XLD 的特征

XLD特征主要分为四个部分：
（1）基础特征：XLD的面积、中心、宽高、左上角与右下角坐标等。
（2）形状特征：圆度、紧密度、矩形度、凸性、偏心率、外接矩形的方向及两边长度等。
（3）几何矩特征：二阶矩、三阶矩、主惯性轴等。
（4）云点特征：云点面积、中心、等效椭圆半轴及角度、云点方向等。

1.4 Tuple 数组

  Tuples 数组可以理解为C++中的数组，C++中数组的操作大都可以在Tuples中找到对应的操作。
数组的数据类型：
(1)变量类型：int、double、bool、string等。
(2)变量长度：如果长度为1则可以作为正常变量使用；第一个索引值为0；最大的索引为变量长度减1。

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总结

  image、region、XLD、Tuple等是halcon独有的数据结构，要进行重点学习，熟练之后就可以开始编写halcon程序。
  我觉得，如果你已经掌握了一门编程语言，再学习一门新编程语言就会非常的简单；写程序写的就是一个“过程”，而“过程”需要控制，而控制结构只有：循环、条件、中断等语句，且是几乎所有编程语言通用的，然后在学习一下新语言独特的数据结构，就可以开始写程序。