halcon中木材提取

要求：提取下图中木材截面并计数

结果：

代码 ：

*读取图像
read_image(image,'图片在电脑中的位置')
*图像转灰度
rgb1_to_gray(image,grayimage)
*阈值分割
threshold (grayimage, regions, 60, 255)
*开运算
opening_rectangle1(regions,Cut,2,7)  
*打断非连通区域
connection(Cut,connectedregions)
*面积筛选
select_shape (connectedregions, SelectedRegions, 'area', 'and', 391.24, 20056.3)
*数出第一个部分木材个数
count_obj(SelectedRegions,Number1)
*面积筛选
select_shape (connectedregions, SelectedRegions1, 'area', 'and', 24334.9, 100000)
*腐蚀运算
erosion_circle(SelectedRegions1,regionerosion1,7.5)
*打断非连通区域
connection(regionerosion1,connectedregions1)
*面积筛选
select_shape (connectedregions1, SelectedRegions2, 'area', 'and', 2707.36, 20000)
*数出第二个部分木材个数
count_obj(SelectedRegions2,Number2)
*将第一个部分和第二个部分合并
concat_obj(SelectedRegions,SelectedRegions2,objectsconcat)
*数出合并部分总木材个数
count_obj(objectsconcat,Number3)

过程：

1. 使用read_image命令，将木材截面图片读入，放在Image变量中。

  

        2.使用rgb1_to_gray命令，将彩色图片转化为灰度图。

        3.使用threshold命令，将木材截面与背景分离出来。

  

        4.使用opening_rectangle1命令进行开运算。

        5.使用connection命令打断非连通区域。

注：由上图可见，初次开运算仍有较多木材黏连，因此考虑将黏连部分（上图中红色与紫色）与未黏连部分（其他颜色）分别计数，再求两者和。至于为什么不在第四步一步到位，通过调节opening_rectangle1算子相关参数将所有木材分割清楚，主要是参数设置过大会将上图中右上角紫色那块小木头给“腐蚀”过度，无法区分是木材还是噪点（如下图所示），设置过小又无法完美分割木材，十分不便。

        6.使用select_shape算子，根据面积对木材进行第一次筛选。

7、使用count_obj算子，数出第一部分木材个数为15。

8、通过select_shape算子，根据面积筛选出第二部分木材的图像。

        9.通过erosion_circle算子，将连在一起的木材分开。

        10、使用connection打断非连通区域。

        

        11、使用select_shape算子,根据面积特征过滤去杂点。

12、使用count_obj算子，数出第二部分木材个数为10。

13、将两者合并。10+15即木材总数。

        14. 关于木材总数，不一定要在步骤7、步骤12分两次计算再求和，可以使用count_obj算子直接求上图木材总数，两种方法都可以。